Sessions and memory

Honcho-geheugen

Honcho voegt via een externe plugin AI-native geheugen toe aan OpenClaw. Het slaat gesprekken op in een speciale service en bouwt na verloop van tijd gebruikers- en agentmodellen op, waardoor je agent context tussen sessies krijgt die verder gaat dan Markdown-bestanden in de werkruimte.

Wat het biedt

  • Geheugen tussen sessies - gesprekken blijven na elke beurt bewaard, zodat context behouden blijft na het opnieuw instellen van sessies, Compaction en het wisselen van kanaal.
  • Gebruikersmodellering - Honcho onderhoudt een profiel voor elke gebruiker (voorkeuren, feiten, communicatiestijl) en voor de agent (persoonlijkheid, aangeleerd gedrag).
  • Semantisch zoeken - zoek in waarnemingen uit eerdere gesprekken, niet alleen in de huidige sessie.
  • Bewustzijn van meerdere agents - bovenliggende agents volgen automatisch aangemaakte subagents, waarbij bovenliggende agents als waarnemers aan onderliggende sessies worden toegevoegd.

Beschikbare tools

Honcho registreert tools die de agent tijdens gesprekken kan gebruiken:

Gegevens ophalen (snel, geen LLM-aanroep):

Tool Functie
honcho_context Volledige gebruikersrepresentatie over sessies heen
honcho_search_conclusions Semantisch zoeken in opgeslagen conclusies
honcho_search_messages Berichten in sessies zoeken (filteren op afzender, datum)
honcho_session Geschiedenis en samenvatting van de huidige sessie

Vragen en antwoorden (aangedreven door een LLM):

Tool Functie
honcho_ask Stel vragen over de gebruiker. depth='quick' voor feiten, 'thorough' voor synthese

Aan de slag

Installeer de plugin en voer de configuratie uit:

bash
openclaw plugins install @honcho-ai/openclaw-honchoopenclaw honcho setupopenclaw gateway --force

De configuratieopdracht vraagt om je API-referenties, schrijft de configuratie en migreert optioneel bestaande geheugenbestanden uit de werkruimte.

Configuratie

Instellingen staan onder plugins.entries["openclaw-honcho"].config:

json5
{  plugins: {    entries: {      "openclaw-honcho": {        config: {          apiKey: "your-api-key", // weglaten bij zelfhosting          workspaceId: "openclaw", // geheugenisolatie          baseUrl: "https://api.honcho.dev",        },      },    },  },}

Voor zelfgehoste instanties stel je baseUrl in op je lokale server (bijvoorbeeld http://localhost:8000) en laat je de API-sleutel weg.

Bestaand geheugen migreren

Als je bestaande geheugenbestanden in de werkruimte hebt (USER.md, MEMORY.md, IDENTITY.md, memory/, canvas/), detecteert openclaw honcho setup deze en biedt de opdracht aan ze te migreren.

Hoe het werkt

Na elke AI-beurt wordt het gesprek in Honcho opgeslagen. Zowel gebruikers- als agentberichten worden waargenomen, zodat Honcho zijn modellen na verloop van tijd kan opbouwen en verfijnen.

Tijdens gesprekken bevragen Honcho-tools de service via de before_prompt_build-pluginhook van OpenClaw, waarbij relevante context wordt ingevoegd voordat het model de prompt ziet.

Honcho versus ingebouwd geheugen

Ingebouwd / QMD Honcho
Opslag Markdown-bestanden in de werkruimte Speciale service (lokaal of gehost)
Tussen sessies Via geheugenbestanden Automatisch, ingebouwd
Gebruikersmodellering Handmatig (schrijven naar MEMORY.md) Automatische profielen
Zoeken Vector + trefwoord (hybride) Semantisch zoeken in waarnemingen
Meerdere agents Niet bijgehouden Bewustzijn van bovenliggende/onderliggende agents
Afhankelijkheden Geen (ingebouwd) of QMD-binair bestand Installatie van plugin

Honcho en het ingebouwde geheugensysteem kunnen samenwerken. Wanneer QMD is geconfigureerd, komen er extra tools beschikbaar om lokale Markdown-bestanden te doorzoeken naast het geheugen van Honcho tussen sessies.

CLI-opdrachten

bash
openclaw honcho setup                        # API-sleutel configureren en bestanden migrerenopenclaw honcho status                       # Verbindingsstatus controlerenopenclaw honcho ask <question>               # Honcho over de gebruiker bevragenopenclaw honcho search <query> [-k N] [-d D] # Semantisch zoeken in het geheugen

Verder lezen

Gerelateerd

Was this useful?
On this page

On this page