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read_when:
    - Você quer memória persistente que funcione entre sessões e canais
    - Você quer recordação com IA e modelagem de usuário powered by IA
summary: Memória entre sessões nativa de IA via o plugin Honcho
title: Memória Honcho
x-i18n:
    generated_at: "2026-04-24T05:48:08Z"
    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) adiciona memória nativa de IA ao OpenClaw. Ele persiste
conversas em um serviço dedicado e constrói modelos de usuário e de agente ao longo do tempo,
dando ao seu agente contexto entre sessões que vai além de arquivos Markdown do
workspace.

## O que ele oferece

- **Memória entre sessões** -- as conversas são persistidas após cada turno, então o
  contexto é mantido entre redefinições de sessão, Compaction e trocas de canal.
- **Modelagem de usuário** -- o Honcho mantém um perfil para cada usuário (preferências,
  fatos, estilo de comunicação) e para o agente (personalidade, comportamentos
  aprendidos).
- **Busca semântica** -- busca em observações de conversas passadas, não
  apenas na sessão atual.
- **Consciência de vários agentes** -- agentes pais acompanham automaticamente
  subagentes gerados, com os pais adicionados como observadores em sessões filhas.

## Ferramentas disponíveis

O Honcho registra ferramentas que o agente pode usar durante a conversa:

**Recuperação de dados (rápida, sem chamada ao LLM):**

| Ferramenta                  | O que faz                                             |
| --------------------------- | ----------------------------------------------------- |
| `honcho_context`            | Representação completa do usuário entre sessões       |
| `honcho_search_conclusions` | Busca semântica em conclusões armazenadas             |
| `honcho_search_messages`    | Localiza mensagens entre sessões (filtra por remetente, data) |
| `honcho_session`            | Histórico e resumo da sessão atual                    |

**Perguntas e respostas (powered by LLM):**

| Ferramenta   | O que faz                                                                |
| ------------ | ------------------------------------------------------------------------ |
| `honcho_ask` | Faz perguntas sobre o usuário. `depth='quick'` para fatos, `'thorough'` para síntese |

## Primeiros passos

Instale o plugin e execute a configuração:

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

O comando de configuração solicita suas credenciais de API, grava a configuração e
opcionalmente migra arquivos de memória existentes do workspace.

<Info>
O Honcho pode ser executado totalmente localmente (auto-hospedado) ou por meio da API gerenciada em
`api.honcho.dev`. Nenhuma dependência externa é necessária para a opção
auto-hospedada.
</Info>

## Configuração

As configurações ficam em `plugins.entries["openclaw-honcho"].config`:

```json5
{
  plugins: {
    entries: {
      "openclaw-honcho": {
        config: {
          apiKey: "your-api-key", // omita para auto-hospedado
          workspaceId: "openclaw", // isolamento de memória
          baseUrl: "https://api.honcho.dev",
        },
      },
    },
  },
}
```

Para instâncias auto-hospedadas, aponte `baseUrl` para seu servidor local (por exemplo
`http://localhost:8000`) e omita a chave de API.

## Migrando memória existente

Se você já tiver arquivos de memória existentes no workspace (`USER.md`, `MEMORY.md`,
`IDENTITY.md`, `memory/`, `canvas/`), `openclaw honcho setup` detecta e
oferece a migração deles.

<Info>
A migração não é destrutiva -- os arquivos são enviados para o Honcho. Os originais
nunca são excluídos nem movidos.
</Info>

## Como funciona

Após cada turno da IA, a conversa é persistida no Honcho. Tanto mensagens do usuário quanto
do agente são observadas, permitindo que o Honcho construa e refine seus modelos ao longo do
tempo.

Durante a conversa, as ferramentas do Honcho consultam o serviço na fase `before_prompt_build`,
injetando contexto relevante antes que o modelo veja o prompt. Isso garante
limites de turno precisos e recordação relevante.

## Honcho vs memória integrada

|                   | Integrada / QMD               | Honcho                              |
| ----------------- | ----------------------------- | ----------------------------------- |
| **Armazenamento** | Arquivos Markdown do workspace | Serviço dedicado (local ou hospedado) |
| **Entre sessões** | Via arquivos de memória       | Automático, integrado               |
| **Modelagem de usuário** | Manual (gravar em MEMORY.md) | Perfis automáticos              |
| **Busca**         | Vetorial + palavra-chave (híbrida) | Semântica sobre observações     |
| **Vários agentes** | Não rastreado                | Consciência de pai/filho            |
| **Dependências**  | Nenhuma (integrada) ou binário QMD | Instalação de plugin             |

O Honcho e o sistema de memória integrado podem funcionar juntos. Quando o QMD está configurado,
ferramentas adicionais ficam disponíveis para buscar em arquivos Markdown locais junto com
a memória entre sessões do Honcho.

## Comandos da CLI

```bash
openclaw honcho setup                        # Configura a chave de API e migra arquivos
openclaw honcho status                       # Verifica o status da conexão
openclaw honcho ask <question>               # Consulta o Honcho sobre o usuário
openclaw honcho search <query> [-k N] [-d D] # Busca semântica na memória
```

## Leitura adicional

- [Código-fonte do plugin](https://github.com/plastic-labs/openclaw-honcho)
- [Documentação do Honcho](https://docs.honcho.dev)
- [Guia de integração do Honcho com OpenClaw](https://docs.honcho.dev/v3/guides/integrations/openclaw)
- [Memória](/pt-BR/concepts/memory) -- visão geral da memória do OpenClaw
- [Motores de contexto](/pt-BR/concepts/context-engine) -- como funcionam os motores de contexto de plugin

## Relacionado

- [Visão geral da memória](/pt-BR/concepts/memory)
- [Motor de memória integrado](/pt-BR/concepts/memory-builtin)
- [Motor de memória QMD](/pt-BR/concepts/memory-qmd)