---
read_when:
    - Вам нужна постоянная память, работающая между сеансами и каналами
    - Вам нужны поиск информации и моделирование пользователя на основе ИИ
summary: ИИ-ориентированная межсессионная память с помощью плагина Honcho
title: Память Honcho
x-i18n:
    generated_at: "2026-07-13T19:42:30Z"
    model: gpt-5.6
    postprocess_version: locale-links-v1
    prompt_version: 24
    provider: openai
    source_hash: fadcf6d8e2505ab4fe6a81340695b7c8fee49c3cb4889665af13389941619117
    source_path: concepts/memory-honcho.md
    workflow: 16
---

[Honcho](https://honcho.dev) добавляет в OpenClaw ориентированную на ИИ память с помощью
внешнего плагина. Он сохраняет разговоры в специализированном сервисе и со
временем строит модели пользователя и агента, предоставляя агенту межсессионный контекст,
выходящий за рамки Markdown-файлов рабочего пространства.

## Что он предоставляет

- **Межсессионная память** — разговоры сохраняются после каждого обмена, поэтому
  контекст не теряется при сбросе сеанса, Compaction и переключении каналов.
- **Моделирование пользователя** — Honcho поддерживает профиль каждого пользователя (предпочтения,
  факты, стиль общения), а также агента (личность, усвоенные
  модели поведения).
- **Семантический поиск** — поиск по наблюдениям из прошлых разговоров, а не
  только из текущего сеанса.
- **Осведомлённость о нескольких агентах** — родительские агенты автоматически отслеживают созданных
  субагентов, а родители добавляются как наблюдатели в дочерние сеансы.

## Доступные инструменты

Honcho регистрирует инструменты, которые агент может использовать во время разговора:

**Получение данных (быстро, без вызова LLM):**

| Инструмент                  | Назначение                                             |
| --------------------------- | ------------------------------------------------------ |
| `honcho_context`            | Полное представление пользователя по всем сеансам      |
| `honcho_search_conclusions` | Семантический поиск по сохранённым выводам              |
| `honcho_search_messages`    | Поиск сообщений в сеансах (фильтрация по отправителю и дате) |
| `honcho_session`            | История и сводка текущего сеанса                       |

**Вопросы и ответы (на основе LLM):**

| Инструмент   | Назначение                                                               |
| ------------ | ------------------------------------------------------------------------ |
| `honcho_ask` | Задать вопрос о пользователе. `depth='quick'` — для фактов, `'thorough'` — для обобщения |

## Начало работы

Установите плагин и запустите настройку:

```bash
openclaw plugins install @honcho-ai/openclaw-honcho
openclaw honcho setup
openclaw gateway --force
```

Команда настройки запрашивает учётные данные API, записывает конфигурацию и
при необходимости переносит существующие файлы памяти рабочего пространства.

<Info>
Honcho может работать полностью локально (на собственном сервере) или через управляемый API по адресу
`api.honcho.dev`. Для варианта на собственном сервере внешние зависимости
не требуются.
</Info>

## Конфигурация

Настройки находятся в `plugins.entries["openclaw-honcho"].config`:

```json5
{
  plugins: {
    entries: {
      "openclaw-honcho": {
        config: {
          apiKey: "your-api-key", // не указывайте для собственного сервера
          workspaceId: "openclaw", // изоляция памяти
          baseUrl: "https://api.honcho.dev",
        },
      },
    },
  },
}
```

Для экземпляров на собственном сервере укажите в `baseUrl` адрес локального сервера (например,
`http://localhost:8000`) и не указывайте ключ API.

## Перенос существующей памяти

Если у вас есть существующие файлы памяти рабочего пространства (`USER.md`, `MEMORY.md`,
`IDENTITY.md`, `memory/`, `canvas/`), `openclaw honcho setup` обнаруживает их и
предлагает перенести.

<Info>
Перенос не приводит к потере данных — файлы загружаются в Honcho. Исходные файлы
никогда не удаляются и не перемещаются.
</Info>

## Принцип работы

После каждого ответа ИИ разговор сохраняется в Honcho. Наблюдаются как сообщения
пользователя, так и сообщения агента, что позволяет Honcho со временем строить и уточнять свои модели.

Во время разговора инструменты Honcho обращаются к сервису через хук плагина
`before_prompt_build` в OpenClaw, добавляя релевантный контекст до того, как модель
увидит запрос.

## Honcho и встроенная память

|                   | Встроенная система / QMD       | Honcho                                  |
| ----------------- | ------------------------------ | --------------------------------------- |
| **Хранилище**     | Markdown-файлы рабочего пространства | Специализированный сервис (локальный или размещённый) |
| **Межсессионная работа** | Через файлы памяти        | Автоматическая, встроенная              |
| **Моделирование пользователя** | Вручную (запись в MEMORY.md) | Автоматические профили              |
| **Поиск**         | Векторный + по ключевым словам (гибридный) | Семантический по наблюдениям     |
| **Несколько агентов** | Не отслеживаются           | Осведомлённость о связи родитель/потомок |
| **Зависимости**   | Нет (встроенная система) или бинарный файл QMD | Установка плагина              |

Honcho и встроенная система памяти могут работать совместно. Когда QMD
настроен, становятся доступны дополнительные инструменты для поиска в локальных Markdown-файлах
наряду с межсессионной памятью Honcho.

## Команды CLI

```bash
openclaw honcho setup                        # Настроить ключ API и перенести файлы
openclaw honcho status                       # Проверить состояние подключения
openclaw honcho ask <question>               # Запросить у Honcho сведения о пользователе
openclaw honcho search <query> [-k N] [-d D] # Семантический поиск по памяти
```

## Дополнительные материалы

- [Исходный код плагина](https://github.com/plastic-labs/openclaw-honcho)
- [Документация Honcho](https://docs.honcho.dev)
- [Руководство по интеграции Honcho с OpenClaw](https://docs.honcho.dev/v3/guides/integrations/openclaw)

## Связанные материалы

- [Обзор памяти](/ru/concepts/memory)
- [Встроенный механизм памяти](/ru/concepts/memory-builtin)
- [Механизм памяти QMD](/ru/concepts/memory-qmd)
- [Механизмы контекста](/ru/concepts/context-engine)