会话与记忆

Honcho 记忆

Honcho 通过外部插件为 OpenClaw 添加 AI 原生记忆能力。它将对话持久化到专用服务,并随时间推移构建用户和智能体模型,让你的智能体获得超越工作区 Markdown 文件的跨会话上下文。

提供的功能

  • 跨会话记忆 - 每轮对话后都会持久化,因此上下文能够跨会话重置、压缩和渠道切换保留。
  • 用户建模 - Honcho 会为每位用户维护档案(偏好、事实、沟通风格),并为智能体维护档案(个性、习得行为)。
  • 语义搜索 - 搜索以往对话中的观察结果,而不仅限于当前会话。
  • 多智能体感知 - 父智能体会自动跟踪其创建的子智能体,并作为观察者加入子会话。

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(速度快,不调用 LLM):

工具 功能
honcho_context 跨会话的完整用户表征
honcho_search_conclusions 对已存储的结论进行语义搜索
honcho_search_messages 跨会话查找消息(可按发送者、日期筛选)
honcho_session 当前会话历史和摘要

问答(由 LLM 驱动):

工具 功能
honcho_ask 询问有关用户的信息。使用 depth='quick' 查询事实,使用 'thorough' 进行综合分析

入门指南

安装插件并运行设置:

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

设置命令会提示你输入 API 凭据、写入配置,并可选择迁移现有的工作区记忆文件。

配置

设置位于 plugins.entries["openclaw-honcho"].config 下:

json5
{  plugins: {    entries: {      "openclaw-honcho": {        config: {          apiKey: "your-api-key", // 自行托管时省略          workspaceId: "openclaw", // 记忆隔离          baseUrl: "https://api.honcho.dev",        },      },    },  },}

对于自行托管的实例,将 baseUrl 指向你的本地服务器(例如 http://localhost:8000),并省略 API key。

迁移现有记忆

如果你已有工作区记忆文件(USER.mdMEMORY.mdIDENTITY.mdmemory/canvas/),openclaw honcho setup 会检测它们并提供迁移选项。

工作原理

每轮 AI 回复后,对话都会持久化到 Honcho。用户和智能体消息都会被观察,使 Honcho 能够随时间推移构建并完善其模型。

在对话期间,Honcho 工具会通过 OpenClaw 的 before_prompt_build 插件钩子查询服务,并在模型看到提示词之前注入相关上下文。

Honcho 与内置记忆对比

内置 / QMD Honcho
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) 自动生成档案
搜索 向量 + 关键词(混合) 对观察结果进行语义搜索
多智能体 不跟踪 父子智能体感知
依赖项 无(内置)或 QMD 二进制文件 安装插件

Honcho 和内置记忆系统可以协同工作。配置 QMD 后,会提供额外工具,让你能够在使用 Honcho 跨会话记忆的同时搜索本地 Markdown 文件。

CLI 命令

bash
openclaw honcho setup                        # 配置 API key 并迁移文件openclaw honcho status                       # 检查连接状态openclaw honcho ask <question>               # 向 Honcho 查询有关用户的信息openclaw honcho search <query> [-k N] [-d D] # 对记忆进行语义搜索

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