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Documentation Index

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Honcho 为 OpenClaw 添加 AI 原生记忆。它会将对话持久化到专用服务，并随着时间推移构建用户和智能体模型，从而为你的智能体提供跨会话上下文，这种上下文能力超越了工作区 Markdown 文件。

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它提供了什么

  • 跨会话记忆 — 每轮对话后都会持久化保存，因此上下文可以跨越会话重置、压缩和渠道切换继续保留。
  • 用户建模 — Honcho 会为每个用户维护个人档案（偏好、事实、沟通风格），同时也为智能体维护档案（个性、习得行为）。
  • 语义搜索 — 可搜索过去对话中的观察结果，而不仅限于当前会话。
  • 多智能体感知 — 父智能体会自动跟踪已生成的子智能体，并将父智能体添加为子会话中的观察者。

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可用工具

Honcho 会注册智能体可在对话期间使用的工具： 数据检索（快速，无需 LLM 调用）：
工具作用
honcho_context跨会话的完整用户表示
honcho_search_conclusions对已存储结论进行语义搜索
honcho_search_messages跨会话查找消息（按发送者、日期过滤）
honcho_session当前会话历史和摘要
问答（由 LLM 驱动）：
工具作用
honcho_ask向 Honcho 询问有关用户的问题。depth='quick' 用于事实，'thorough' 用于综合分析

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入门指南

安装插件并运行设置： 
openclaw plugins install @honcho-ai/openclaw-honcho
openclaw honcho setup
openclaw gateway --force
设置命令会提示你输入 API 凭证、写入配置，并可选择迁移现有工作区记忆文件。
Honcho 可以完全在本地运行（自托管），也可以使用托管 API api.honcho.dev。自托管方案不需要任何外部依赖。

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配置

设置位于 plugins.entries["openclaw-honcho"].config 下： 
{
  plugins: {
    entries: {
      "openclaw-honcho": {
        config: {
          apiKey: "your-api-key", // 自托管时省略
          workspaceId: "openclaw", // 记忆隔离
          baseUrl: "https://api.honcho.dev",
        },
      },
    },
  },
}
对于自托管实例，将 baseUrl 指向你的本地服务器（例如 http://localhost:8000），并省略 API 密钥。

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迁移现有记忆

如果你已有现有的工作区记忆文件（USER.md、MEMORY.md、 IDENTITY.md、memory/、canvas/），openclaw honcho setup 会检测到它们并提供迁移选项。
迁移是非破坏性的 — 文件会被上传到 Honcho。原始文件绝不会被删除或移动。

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工作原理

每次 AI 轮次结束后，对话都会持久化到 Honcho。用户和智能体消息都会被观察，从而使 Honcho 能随着时间推移构建并完善其模型。 在对话期间，Honcho 工具会在 before_prompt_build 阶段查询该服务，并在模型看到提示词之前注入相关上下文。这可以确保轮次边界准确，并实现相关回忆。

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Honcho 与内置记忆的对比

内置 / QMDHoncho
存储工作区 Markdown 文件专用服务（本地或托管）
跨会话通过记忆文件自动，内置
用户建模手动（写入 MEMORY.md）自动档案
搜索向量 + 关键词（混合）基于观察结果的语义搜索
多智能体不跟踪父 / 子感知
依赖无（内置）或 QMD 二进制文件安装插件
Honcho 与内置记忆系统可以协同工作。配置 QMD 后，会额外提供工具，用于在 Honcho 的跨会话记忆之外搜索本地 Markdown 文件。

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CLI 命令

openclaw honcho setup                        # 配置 API 密钥并迁移文件
openclaw honcho status                       # 检查连接状态
openclaw honcho ask <question>               # 向 Honcho 询问有关用户的问题
openclaw honcho search <query> [-k N] [-d D] # 对记忆进行语义搜索

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延伸阅读

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