제공 기능
- 세션 간 메모리 - 매 턴이 끝난 후에도 대화가 유지되므로 세션 초기화, Compaction, 채널 전환 후에도 컨텍스트가 이어집니다.
- 사용자 모델링 - Honcho는 각 사용자의 프로필(선호도, 사실, 의사소통 방식)과 에이전트의 프로필(성격, 학습된 행동)을 유지합니다.
- 시맨틱 검색 - 현재 세션뿐 아니라 과거 대화에서 얻은 관찰 내용을 검색합니다.
- 다중 에이전트 인식 - 상위 에이전트가 생성된 하위 에이전트를 자동으로 추적하며, 하위 세션에는 상위 에이전트가 관찰자로 추가됩니다.
사용 가능한 도구
Honcho는 에이전트가 대화 중 사용할 수 있는 도구를 등록합니다. 데이터 검색(빠르며 LLM 호출 없음):
질의응답(LLM 기반):
시작하기
Plugin을 설치하고 설정을 실행합니다.Honcho는 완전히 로컬에서(자체 호스팅) 실행하거나
api.honcho.dev의 관리형 API를 통해 사용할 수 있습니다. 자체 호스팅 옵션에는 외부 종속성이 필요하지 않습니다.구성
설정은plugins.entries["openclaw-honcho"].config 아래에 있습니다.
baseUrl이 로컬 서버(예: http://localhost:8000)를 가리키도록 설정하고 API 키를 생략합니다.
기존 메모리 마이그레이션
기존 작업 공간 메모리 파일(USER.md, MEMORY.md, IDENTITY.md, memory/, canvas/)이 있는 경우 openclaw honcho setup이 이를 감지하고 마이그레이션을 제안합니다.
마이그레이션은 비파괴 방식으로 진행됩니다. 파일은 Honcho에 업로드되며 원본은 절대 삭제되거나 이동되지 않습니다.
작동 방식
AI의 매 턴이 끝날 때마다 대화가 Honcho에 영구 저장됩니다. 사용자와 에이전트의 메시지가 모두 관찰되므로 Honcho는 시간에 따라 모델을 구축하고 개선할 수 있습니다. 대화 중 Honcho 도구는 OpenClaw의before_prompt_build Plugin 훅에서 서비스를 조회하여 모델이 프롬프트를 보기 전에 관련 컨텍스트를 주입합니다.
Honcho와 기본 제공 메모리 비교
Honcho와 기본 제공 메모리 시스템은 함께 사용할 수 있습니다. QMD를 구성하면 Honcho의 세션 간 메모리와 함께 로컬 Markdown 파일을 검색할 수 있는 추가 도구가 제공됩니다.