Honcho 通过外部插件为 OpenClaw 添加 AI 原生记忆。它会将对话持久化到专用服务，并随着时间推移构建用户和智能体模型，让你的智能体获得跨会话上下文，超出工作区 Markdown 文件的范围。
提供的功能
- 跨会话记忆 - 每轮之后对话都会持久保存，因此上下文会在会话重置、压缩和渠道切换之间延续。
- 用户建模 - Honcho 会为每个用户维护档案（偏好、事实、沟通风格），也会为智能体维护档案（个性、习得的行为）。
- 语义搜索 - 搜索来自过去对话的观察结果，而不只是当前会话。
- 多智能体感知 - 父智能体会自动跟踪生成的子智能体，并在子会话中将父智能体添加为观察者。
可用工具
Honcho 会注册智能体可在对话中使用的工具：
数据检索（快速，无 LLM 调用）：
| 工具 | 作用 |
|---|
honcho_context | 跨会话的完整用户表示 |
honcho_search_conclusions | 对已存储结论进行语义搜索 |
honcho_search_messages | 跨会话查找消息（按发送者、日期筛选） |
honcho_session | 当前会话历史和摘要 |
| 工具 | 作用 |
|---|
honcho_ask | 询问有关用户的信息。depth='quick' 用于事实，'thorough' 用于综合分析 |
入门指南
安装插件并运行设置：
openclaw plugins install @honcho-ai/openclaw-honcho
openclaw honcho setup
openclaw gateway --force
Honcho 可以完全本地运行（自托管），也可以通过 api.honcho.dev 的托管 API 运行。自托管选项不需要外部依赖。
plugins.entries["openclaw-honcho"].config 下：
{
plugins: {
entries: {
"openclaw-honcho": {
config: {
apiKey: "your-api-key", // omit for self-hosted
workspaceId: "openclaw", // memory isolation
baseUrl: "https://api.honcho.dev",
},
},
},
},
}
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.md、MEMORY.md、IDENTITY.md、memory/、canvas/），openclaw honcho setup 会检测它们并提供迁移选项。
迁移是非破坏性的 - 文件会上传到 Honcho。原始文件永远不会被删除或移动。
工作原理
每次 AI 轮次之后，对话都会持久化到 Honcho。用户和智能体消息都会被观察，让 Honcho 能够随着时间推移构建并优化其模型。
对话期间，Honcho 工具会在 OpenClaw 的 before_prompt_build 插件钩子中查询服务，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） | 自动档案 |
| 搜索 | 向量 + 关键词（混合） | 基于观察结果的语义搜索 |
| 多智能体 | 不跟踪 | 父/子感知 |
| 依赖 | 无（内置）或 QMD 二进制文件 | 插件安装 |
CLI 命令
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
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