---
read_when:
    - Ви хочете постійну пам’ять, яка працює між сесіями та каналами
    - Ви хочете пригадування на основі AI та моделювання користувача
summary: Власна для AI міжсесійна пам’ять через плагін Honcho
title: Пам’ять Honcho
x-i18n:
    generated_at: "2026-04-05T18:01:15Z"
    model: gpt-5.4
    provider: openai
    source_hash: 83ae3561152519a23589f754e0625f1e49c43e38f85de07686b963170a6cf229
    source_path: concepts/memory-honcho.md
    workflow: 15
---

# Пам’ять Honcho

[Honcho](https://honcho.dev) додає до OpenClaw власну для AI пам’ять. Він зберігає
розмови у спеціалізованому 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 зберігається між скиданнями сесій, 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 в межах поточної сесії.
- **Обізнаність про кількох агентів** -- батьківські агенти автоматично відстежують створених
  sub-agent, а батьків додають як спостерігачів у дочірні сесії.

## 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 по збережених висновках          |
| `honcho_search_messages`    | Пошук повідомлень між сесіями (фільтр за відправником, датою) |
| `honcho_session`            | Історія та підсумок поточної сесії                 |

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

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

## Початок роботи

Установіть плагін і виконайте налаштування:

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

Команда налаштування запитує ваші облікові дані API, 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 self-hosted варіанта жодних зовнішніх залежностей не потрібно.
</Info>

## Конфігурація

Налаштування розміщуються в `plugins.entries["openclaw-honcho"].config`:

```json5
{
  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 інстансів задайте в `baseUrl` адресу локального сервера (наприклад
`http://localhost:8000`) і не вказуйте API-ключ.

## Перенесення наявної пам’яті

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

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

## Як це працює

Після кожного ходу AI розмова зберігається в Honcho. Спостерігаються і повідомлення користувача, і
повідомлення агента, що дає Honcho змогу з часом будувати та уточнювати свої моделі.

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

## Honcho проти вбудованої пам’яті

|                   | Вбудована / QMD              | Honcho                              |
| ----------------- | ---------------------------- | ----------------------------------- |
| **Сховище**       | Markdown-файли робочого простору | Спеціалізований сервіс (локальний або хостований) |
| **Міжсесійність** | Через файли пам’яті          | Автоматично, вбудовано              |
| **Моделювання користувача** | Вручну (запис у `MEMORY.md`) | Автоматичні профілі                 |
| **Пошук**         | Векторний + ключові слова (гібридний) | Семантичний за спостереженнями      |
| **Кілька агентів**| Не відстежується             | Обізнаність про батьків/нащадків    |
| **Залежності**    | Немає (вбудовано) або бінарник QMD | Установлення плагіна                |

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

## Команди CLI

```bash
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 плагіна](https://github.com/plastic-labs/openclaw-honcho)
- [Документація Honcho](https://docs.honcho.dev)
- [Посібник з інтеграції Honcho OpenClaw](https://docs.honcho.dev/v3/guides/integrations/openclaw)
- [Пам’ять](/concepts/memory) -- огляд пам’яті OpenClaw
- [Механізми контексту](/concepts/context-engine) -- як працюють плагінні механізми контексту
