> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs2.openclaw.ai/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Пам’ять Honcho

[Honcho](https://honcho.dev) додає до OpenClaw нативну для ШІ пам’ять. Він зберігає
розмови в окремому сервісі та з часом будує моделі користувача й агента,
надаючи вашому агенту міжсесійний контекст, що виходить за межі Markdown-файлів
робочого простору.

## Що це надає

* **Міжсесійна пам’ять** -- розмови зберігаються після кожного ходу, тому
  контекст переноситься між скиданнями сесії, Compaction і перемиканням каналів.
* **Моделювання користувача** -- Honcho підтримує профіль для кожного користувача (уподобання,
  факти, стиль спілкування) і для агента (особистість, засвоєна
  поведінка).
* **Семантичний пошук** -- пошук за спостереженнями з минулих розмов, а не
  лише за поточною сесією.
* **Обізнаність про кількох агентів** -- батьківські агенти автоматично відстежують створених
  підлеглих агентів, а батьків додають як спостерігачів у дочірніх сесіях.

## Доступні інструменти

Honcho реєструє інструменти, які агент може використовувати під час розмови:

**Отримання даних (швидко, без виклику LLM):**

| Інструмент                  | Що він робить                                                 |
| --------------------------- | ------------------------------------------------------------- |
| `honcho_context`            | Повне представлення користувача між сесіями                   |
| `honcho_search_conclusions` | Семантичний пошук за збереженими висновками                   |
| `honcho_search_messages`    | Пошук повідомлень між сесіями (фільтр за відправником, датою) |
| `honcho_session`            | Історія та підсумок поточної сесії                            |

**Запитання й відповіді (на основі LLM):**

| Інструмент   | Що він робить                                                                                  |
| ------------ | ---------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `honcho_ask` | Поставити запитання про користувача. `depth='quick'` для фактів, `'thorough'` для узагальнення |

## Початок роботи

Установіть Plugin і виконайте налаштування:

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
openclaw plugins install @honcho-ai/openclaw-honcho
openclaw honcho setup
openclaw gateway --force
```

Команда налаштування запитує ваші API-облікові дані, записує конфігурацію та
за бажанням переносить наявні файли пам’яті робочого простору.

<Info>
  Honcho може працювати повністю локально (self-hosted) або через керований API за адресою
  `api.honcho.dev`. Для варіанта self-hosted
  не потрібні жодні зовнішні залежності.
</Info>

## Конфігурація

Параметри містяться в `plugins.entries["openclaw-honcho"].config`:

```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
{
  plugins: {
    entries: {
      "openclaw-honcho": {
        config: {
          apiKey: "your-api-key", // omit for self-hosted
          workspaceId: "openclaw", // memory isolation
          baseUrl: "https://api.honcho.dev",
        },
      },
    },
  },
}
```

Для self-hosted екземплярів вкажіть `baseUrl` на ваш локальний сервер (наприклад,
`http://localhost:8000`) і не вказуйте API-ключ.

## Перенесення наявної пам’яті

Якщо у вас уже є наявні файли пам’яті робочого простору (`USER.md`, `MEMORY.md`,
`IDENTITY.md`, `memory/`, `canvas/`), `openclaw honcho setup` виявить їх і
запропонує перенести.

<Info>
  Перенесення не є руйнівним -- файли завантажуються до Honcho. Оригінали
  ніколи не видаляються й не переміщуються.
</Info>

## Як це працює

Після кожного ходу ШІ розмова зберігається в Honcho. Спостерігаються як повідомлення користувача,
так і агента, що дозволяє Honcho будувати й уточнювати свої моделі з
часом.

Під час розмови інструменти Honcho звертаються до сервісу на фазі `before_prompt_build`,
додаючи релевантний контекст до того, як модель побачить промпт. Це забезпечує
точні межі ходів і релевантне відтворення.

## Honcho проти вбудованої пам’яті

|                             | Вбудована / QMD                              | Honcho                                     |
| --------------------------- | -------------------------------------------- | ------------------------------------------ |
| **Зберігання**              | Markdown-файли робочого простору             | Окремий сервіс (локальний або хостинговий) |
| **Міжсесійність**           | Через файли пам’яті                          | Автоматично, вбудовано                     |
| **Моделювання користувача** | Вручну (запис у MEMORY.md)                   | Автоматичні профілі                        |
| **Пошук**                   | Векторний + за ключовими словами (гібридний) | Семантичний за спостереженнями             |
| **Кілька агентів**          | Не відстежується                             | Обізнаність про зв’язок батько/дочірній    |
| **Залежності**              | Немає (вбудовано) або двійковий QMD          | Установлення Plugin                        |

Honcho і вбудована система пам’яті можуть працювати разом. Коли налаштовано QMD,
стають доступними додаткові інструменти для пошуку в локальних Markdown-файлах разом із
міжсесійною пам’яттю Honcho.

## Команди CLI

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
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
```

## Додаткові матеріали

* [Вихідний код Plugin](https://github.com/plastic-labs/openclaw-honcho)
* [Документація Honcho](https://docs.honcho.dev)
* [Посібник з інтеграції Honcho з OpenClaw](https://docs.honcho.dev/v3/guides/integrations/openclaw)
* [Пам’ять](/uk/concepts/memory) -- огляд пам’яті OpenClaw
* [Context Engines](/uk/concepts/context-engine) -- як працюють контекстні рушії Plugin

## Пов’язане

* [Огляд пам’яті](/uk/concepts/memory)
* [Вбудований рушій пам’яті](/uk/concepts/memory-builtin)
* [Рушій пам’яті QMD](/uk/concepts/memory-qmd)