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Documentation Index

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Honcho 為 OpenClaw 加入 AI 原生記憶。它會將對話持久化到專用服務，並隨時間建立使用者與代理模型，讓你的代理取得跨工作階段的脈絡，超越工作區 Markdown 檔案所能提供的範圍。

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它提供的功能

  • 跨工作階段記憶 — 每一輪之後都會持久化對話，因此脈絡可在工作階段重設、Compaction 和切換頻道時延續。
  • 使用者建模 — Honcho 會為每位使用者維護設定檔（偏好、事實、溝通風格），也會為代理維護設定檔（個性、已學習的行為）。
  • 語意搜尋 — 搜尋過去對話中的觀察，而不只是目前工作階段。
  • 多代理感知 — 父代理會自動追蹤產生的子代理，並在子工作階段中將父代理加入為觀察者。

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可用工具

Honcho 會註冊代理可在對話期間使用的工具： 資料擷取（快速，無需 LLM 呼叫）：
工具功能
honcho_context跨工作階段的完整使用者表示
honcho_search_conclusions對已儲存結論進行語意搜尋
honcho_search_messages跨工作階段尋找訊息（依傳送者、日期篩選）
honcho_session目前工作階段歷史與摘要
問答（由 LLM 驅動）：
工具功能
honcho_ask詢問關於使用者的問題。depth='quick' 用於事實，'thorough' 用於綜合分析

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開始使用

安裝 Plugin 並執行設定： 
openclaw plugins install @honcho-ai/openclaw-honcho
openclaw honcho setup
openclaw gateway --force
設定指令會提示輸入你的 API 認證、寫入設定，並可選擇遷移現有工作區記憶檔案。
Honcho 可以完全在本機執行（自架），或透過位於 api.honcho.dev 的代管 API 執行。自架選項不需要任何外部相依性。

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設定

設定位於 plugins.entries["openclaw-honcho"].config 下： 
{
  plugins: {
    entries: {
      "openclaw-honcho": {
        config: {
          apiKey: "your-api-key", // omit for self-hosted
          workspaceId: "openclaw", // memory isolation
          baseUrl: "https://api.honcho.dev",
        },
      },
    },
  },
}
若使用自架執行個體，請將 baseUrl 指向你的本機伺服器（例如 http://localhost:8000），並省略 API 金鑰。

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遷移現有記憶

如果你已有現有的工作區記憶檔案（USER.md、MEMORY.md、IDENTITY.md、memory/、canvas/），openclaw honcho setup 會偵測並提供遷移選項。
遷移是非破壞性的 — 檔案會上傳到 Honcho。原始檔案永遠不會被刪除或移動。

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運作方式

每次 AI 回合之後，對話都會持久化到 Honcho。使用者與代理訊息都會被觀察，讓 Honcho 能夠隨時間建立並改進其模型。 在對話期間，Honcho 工具會在 before_prompt_build 階段查詢服務，在模型看到提示之前注入相關脈絡。這可確保準確的回合邊界與相關回憶。

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Honcho 與內建記憶比較

內建 / QMDHoncho
儲存工作區 Markdown 檔案專用服務（本機或代管）
跨工作階段透過記憶檔案自動、內建
使用者建模手動（寫入 MEMORY.md）自動設定檔
搜尋向量 + 關鍵字（混合）對觀察進行語意搜尋
多代理未追蹤父/子感知
相依性無（內建）或 QMD 二進位檔安裝 Plugin
Honcho 與內建記憶系統可以搭配運作。設定 QMD 後，會提供額外工具，可在搜尋本機 Markdown 檔案的同時，使用 Honcho 的跨工作階段記憶。

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CLI 指令

openclaw honcho setup                        # Configure API key and migrate files
openclaw honcho status                       # Check connection status
openclaw honcho ask <question>               # Query Honcho about the user
openclaw honcho search <query> [-k N] [-d D] # Semantic search over memory

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延伸閱讀

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