---
read_when:
    - 你想要可跨工作階段與頻道運作的持久記憶
    - 你想要 AI 驅動的記憶召回與使用者建模
summary: 透過 Honcho Plugin 實現 AI 原生的跨工作階段記憶
title: Honcho 記憶
x-i18n:
    generated_at: "2026-04-30T03:00:04Z"
    model: gpt-5.5
    provider: openai
    source_hash: d77af5c7281a4abafc184e426b1c37205a6d06a196b50353c1abbf67cc93bb97
    source_path: concepts/memory-honcho.md
    workflow: 16
---

[Honcho](https://honcho.dev) 為 OpenClaw 加入 AI 原生記憶。它會將對話持久化到專用服務，並隨時間建立使用者與代理模型，讓你的代理取得跨工作階段的脈絡，超越工作區 Markdown 檔案所能提供的範圍。

## 它提供的功能

- **跨工作階段記憶** -- 每一輪之後都會持久化對話，因此脈絡可在工作階段重設、Compaction 和切換頻道時延續。
- **使用者建模** -- Honcho 會為每位使用者維護設定檔（偏好、事實、溝通風格），也會為代理維護設定檔（個性、已學習的行為）。
- **語意搜尋** -- 搜尋過去對話中的觀察，而不只是目前工作階段。
- **多代理感知** -- 父代理會自動追蹤產生的子代理，並在子工作階段中將父代理加入為觀察者。

## 可用工具

Honcho 會註冊代理可在對話期間使用的工具：

**資料擷取（快速，無需 LLM 呼叫）：**

| 工具                        | 功能                                                   |
| --------------------------- | ------------------------------------------------------ |
| `honcho_context`            | 跨工作階段的完整使用者表示                             |
| `honcho_search_conclusions` | 對已儲存結論進行語意搜尋                               |
| `honcho_search_messages`    | 跨工作階段尋找訊息（依傳送者、日期篩選）               |
| `honcho_session`            | 目前工作階段歷史與摘要                                 |

**問答（由 LLM 驅動）：**

| 工具         | 功能                                                                     |
| ------------ | ------------------------------------------------------------------------ |
| `honcho_ask` | 詢問關於使用者的問題。`depth='quick'` 用於事實，`'thorough'` 用於綜合分析 |

## 開始使用

安裝 Plugin 並執行設定：

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

設定指令會提示輸入你的 API 認證、寫入設定，並可選擇遷移現有工作區記憶檔案。

<Info>
Honcho 可以完全在本機執行（自架），或透過位於 `api.honcho.dev` 的代管 API 執行。自架選項不需要任何外部相依性。
</Info>

## 設定

設定位於 `plugins.entries["openclaw-honcho"].config` 下：

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

若使用自架執行個體，請將 `baseUrl` 指向你的本機伺服器（例如 `http://localhost:8000`），並省略 API 金鑰。

## 遷移現有記憶

如果你已有現有的工作區記憶檔案（`USER.md`、`MEMORY.md`、`IDENTITY.md`、`memory/`、`canvas/`），`openclaw honcho setup` 會偵測並提供遷移選項。

<Info>
遷移是非破壞性的 -- 檔案會上傳到 Honcho。原始檔案永遠不會被刪除或移動。
</Info>

## 運作方式

每次 AI 回合之後，對話都會持久化到 Honcho。使用者與代理訊息都會被觀察，讓 Honcho 能夠隨時間建立並改進其模型。

在對話期間，Honcho 工具會在 `before_prompt_build` 階段查詢服務，在模型看到提示之前注入相關脈絡。這可確保準確的回合邊界與相關回憶。

## Honcho 與內建記憶比較

|                   | 內建 / QMD                  | Honcho                              |
| ----------------- | --------------------------- | ----------------------------------- |
| **儲存**          | 工作區 Markdown 檔案        | 專用服務（本機或代管）              |
| **跨工作階段**    | 透過記憶檔案                | 自動、內建                          |
| **使用者建模**    | 手動（寫入 MEMORY.md）      | 自動設定檔                          |
| **搜尋**          | 向量 + 關鍵字（混合）       | 對觀察進行語意搜尋                  |
| **多代理**        | 未追蹤                      | 父/子感知                           |
| **相依性**        | 無（內建）或 QMD 二進位檔   | 安裝 Plugin                         |

Honcho 與內建記憶系統可以搭配運作。設定 QMD 後，會提供額外工具，可在搜尋本機 Markdown 檔案的同時，使用 Honcho 的跨工作階段記憶。

## CLI 指令

```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
```

## 延伸閱讀

- [Plugin 原始碼](https://github.com/plastic-labs/openclaw-honcho)
- [Honcho 文件](https://docs.honcho.dev)
- [Honcho OpenClaw 整合指南](https://docs.honcho.dev/v3/guides/integrations/openclaw)
- [記憶](/zh-TW/concepts/memory) -- OpenClaw 記憶概觀
- [Context Engines](/zh-TW/concepts/context-engine) -- Plugin 脈絡引擎的運作方式

## 相關

- [記憶概觀](/zh-TW/concepts/memory)
- [內建記憶引擎](/zh-TW/concepts/memory-builtin)
- [QMD 記憶引擎](/zh-TW/concepts/memory-qmd)