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Honcho – ステートフルな AI エージェントのためのメモリ基盤

概要

Honcho は、AI エージェントと人間（ピアと呼ばれる）のメッセージ、イベント、ドキュメントを保存し、推論するオープンソースサービス（FastAPI サーバー）です。ピアごとの表現を構築し、自然言語の回答、要約、ベクトル検索結果としてクエリできます。このサービスは、マネージドクラウド（api.honcho.dev）として使用するか、Docker またはローカル CLI でセルフホストできます。

主要な概念

概念	役割
ワークスペース	製品またはチームのデータを分離する最上位コンテナ。
ピア	メッセージを送受信できる任意の参加者 – 人間のユーザーまたは AI エージェント。
セッション	1 人以上のピアが関与する会話（またはイベントストリーム）。
スコープ	検索や表現の想起を制限するセッションの名前付きグループ。
メッセージ	データの最小単位（チャットターン、ツール呼び出し、ドキュメントチャンク）。

仕組み – Honcho ループ

保存 – SDK または HTTP API を介してピア、セッション、メッセージを追加します。
推論 – Honcho はバックグラウンドでキュー内のアイテムを処理し、結論を抽出して各ピアの表現を更新します。
クエリ – コンテキスト、検索結果、ピア表現、または直接の自然言語回答を取得します。
注入 – 返されたデータを任意の LLM 呼び出しまたはエージェントフレームワークに供給します。

主な機能

推論優先のメモリ – 単なるベクトルストアではありません。Honcho はバックグラウンド推論を実行してピアに関する結論を生成します。
ピア中心モデル – 各ピアが他のピアについて何を知っているかを追跡します（観察者/被観察者のペア）。
ハイブリッド検索 – BM25 キーワード検索とベクトル類似性を組み合わせます。
低遅延の静的表現 – ピアの知識のスナップショットで、迅速に取得できます。
プロンプト対応コンテキスト – OpenAI、Anthropic など用にフォーマットされた要約または完全な会話履歴。
マルチエージェントサポート – セッションには人間と AI エージェントの任意の組み合わせを含めることができます。

はじめに

マネージド – https://app.honcho.dev でサインアップし、API キーを取得して、Python（honcho-ai）または TypeScript（@honcho-ai/sdk）SDK を使用します。
ローカル – CLI（uv tool install honcho-cli）をインストールし、honcho start --setup を実行して、SDK を http://localhost:8000 にポイントします。
ソースからのセルフホスト – リポジトリをクローンし、Docker compose の例をコピーし、LLM プロバイダーのキーを提供し、docker compose up を実行します。

例（Python）

from honcho import Honcho
import os

honcho = Honcho(
    workspace_id="my-app-testing",
    api_key=os.getenv("HONCHO_API_KEY"),
)

alice = honcho.peer("alice")
tutor = honcho.peer("tutor")
session = honcho.session("session-1")
session.add_messages([
    alice.message("Hey, can you help me with my math homework?"),
    tutor.message("Sure, send the first problem!"),
])

# Background reasoning runs automatically.
answer = alice.chat("What learning styles does the user respond to best?")
context = session.context(summary=True, tokens=10_000)

# Use the context with any LLM, e.g. OpenAI:
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=context.to_openai(assistant=tutor),
)

統合 – 多くのコーディングエージェント（Claude Code、Codex、Cursor、DeepSeek Harness、OpenCode、Kilo Code、OpenClaw、Hermes）および MCP 互換クライアント向けのファーストパーティプラグインがあります。すべてのプラグインは共有の ~/.honcho/config.json を読み取るため、1 つの API キーで複数のツールを利用できます。

CLI – honcho-cli を使用すると、デプロイメントの検査（honcho workspace inspect、honcho doctor）、ローカルスタックの実行、設定の管理ができます。

ベンチマーク – Honcho は LongMemEval や LoCoMo などの長い会話ベンチマークで結果を報告しており、研究ブログ記事と公開評価ページでパレート最適なパフォーマンスを説明しています。

ライセンス – AGPL-3.0（オープンソース、セルフホスト可能）。

結論 – Honcho は、時間の経過とともに相互作用を保持し推論する必要があるエージェント向けに、専用に設計されたメモリレイヤーを提供します。ストレージ、バックグラウンド推論、表現の取得を抽象化し、開発者がセッションをまたいでユーザーや他のエージェントを記憶するエージェント、ボット、または製品の構築に集中できるようにします。

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Honcho – ステートフルな AI エージェントのためのメモリ基盤

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