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read_when:
    - 你希望获得可跨会话和跨渠道工作的持久记忆
    - 你希望获得 AI 驱动的回忆能力和用户建模
summary: 通过 Honcho 插件实现 AI 原生的跨会话记忆
title: Honcho 记忆
x-i18n:
    generated_at: "2026-04-23T22:56:47Z"
    model: gpt-5.4
    provider: openai
    source_hash: d77af5c7281a4abafc184e426b1c37205a6d06a196b50353c1abbf67cc93bb97
    source_path: concepts/memory-honcho.md
    workflow: 15
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[Honcho](https://honcho.dev) 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，从而为你的智能体提供跨会话上下文，这种上下文能力超越了工作区 Markdown 文件。

## 它提供了什么

- **跨会话记忆** -- 每轮对话后都会持久化保存，因此上下文可以跨越会话重置、压缩和渠道切换继续保留。
- **用户建模** -- Honcho 会为每个用户维护个人档案（偏好、事实、沟通风格），同时也为智能体维护档案（个性、习得行为）。
- **语义搜索** -- 可搜索过去对话中的观察结果，而不仅限于当前会话。
- **多智能体感知** -- 父智能体会自动跟踪已生成的子智能体，并将父智能体添加为子会话中的观察者。

## 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（快速，无需 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、日期过滤） |
| `honcho_session`            | 当前会话历史和摘要            |

**问答（由 LLM 驱动）：**

| 工具         | 作用                                                                 |
| ------------ | -------------------------------------------------------------------- |
| `honcho_ask` | 向 Honcho 询问有关用户的问题。`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：

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

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

<Info>
Honcho 可以完全在本地运行（自托管），也可以使用托管 API
`api.honcho.dev`。自托管方案不需要任何外部依赖。
</Info>

## 配置

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

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

对于自托管实例，将 `baseUrl` 指向你的本地服务器（例如
`http://localhost:8000`），并省略 API 密钥。

## 迁移现有记忆

如果你已有现有的工作区记忆文件（`USER.md`、`MEMORY.md`、
`IDENTITY.md`、`memory/`、`canvas/`），`openclaw honcho setup` 会检测到它们并提供迁移选项。

<Info>
迁移是非破坏性的 -- 文件会被上传到 Honcho。原始文件绝不会被删除或移动。
</Info>

## 工作原理

每次 AI 轮次结束后，对话都会持久化到 Honcho。用户和智能体消息都会被观察，从而使 Honcho 能随着时间推移构建并完善其模型。

在对话期间，Honcho 工具会在 `before_prompt_build`
阶段查询该服务，并在模型看到提示词之前注入相关上下文。这可以确保轮次边界准确，并实现相关回忆。

## Honcho 与内置记忆的对比

|                   | 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  | 安装插件                            |

Honcho 与内置记忆系统可以协同工作。配置 QMD 后，会额外提供工具，用于在 Honcho 的跨会话记忆之外搜索本地 Markdown 文件。

## CLI 命令

```bash
openclaw honcho setup                        # 配置 API 密钥并迁移文件
openclaw honcho status                       # 检查连接状态
openclaw honcho ask <question>               # 向 Honcho 询问有关用户的问题
openclaw honcho search <query> [-k N] [-d D] # 对记忆进行语义搜索
```

## 延伸阅读

- [插件源代码](https://github.com/plastic-labs/openclaw-honcho)
- [Honcho 文档](https://docs.honcho.dev)
- [Honcho OpenClaw 集成指南](https://docs.honcho.dev/v3/guides/integrations/openclaw)
- [记忆](/zh-CN/concepts/memory) -- OpenClaw 记忆概览
- [上下文引擎](/zh-CN/concepts/context-engine) -- 插件上下文引擎的工作方式

## 相关内容

- [记忆概览](/zh-CN/concepts/memory)
- [内置记忆引擎](/zh-CN/concepts/memory-builtin)
- [QMD 记忆引擎](/zh-CN/concepts/memory-qmd)
