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Memory library for building stateful agents

What it solves

Honcho はステートフル AI エージェント向けのメモリ基盤を提供し、時間を通じて人、他のエージェント、グループ、プロジェクトに関する永続的な理解を保ちます。単なるチャンクマッチング（RAG）を超えて、結論を抽出し、エンティティの変化を推論します。

How it works

Honcho は FastAPI サーバー（マネージドまたはセルフホスト）として動作し、データを「ピア」（人間または AI）単位で整理します。システムは以下のループを実行します：

  1. Store: 会話、イベント、ドキュメントをセッション内のメッセージとして保存します。
  2. Reason: バックグラウンドプロセス（deriver）がこれらのメッセージを非同期で分析し、ピア表現を更新します。
  3. Query: ユーザーはチャットエンドポイントで表現をクエリしたり、ハイブリッド検索（BM25 + ベクトル）で特定情報を検索したり、プロンプト用コンテキストを取得したりできます。
  4. Inject: 生成されたコンテキストやインサイトは任意の LLM 呼び出しやエージェントフレームワークに注入されます。

Who it’s for

  • 長期メモリと高保持率を必要とする AI エージェントを構築する開発者。
  • エージェントが異なるピア間の関係や視点を理解する必要があるマルチエージェントシステムを作るチーム。
  • Claude Code、Cursor、Windsurf など MCP 互換クライアントのユーザーで、コーディングエージェントに永続メモリを求める方。

Highlights

  • Reasoning-first memory: テキストチャンクの取得だけでなく、演繹的・帰納的結論を抽出します。
  • Peer-centric model: エンティティ（ユーザー、エージェント、アイデア）とその時間的変化を追跡します。
  • Multi-peer perspective: 特定のピアが別のピアについて何を知っているかをモデル化できます。
  • Broad Integration: MCP、Claude Code、OpenCode、OpenClaw、Hermes をサポート。
  • Flexible Deployment: マネージドサービスまたは Docker によるセルフホストが利用可能。