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何を解決するか

Honcho は、状態を持つ AI エージェントのためのメモリインフラストラクチャを提供し、人々、他のエージェント、グループ、プロジェクト、アイデアが時間とともに進化するにつれて、それらに対する持続的な理解を維持できるようにします。単なるチャンクマッチング（標準的な RAG）を超えて、対話から結論を抽出する「推論最優先」アプローチを採用し、エンティティの進化する表現を構築します。

動作方法

Honcho は、保存、推論、照会の連続ループで動作します：

1. 保存：会話、イベント、ドキュメント、またはツールのトレースはセッション内のメッセージとして保存されます。
2. 推論：バックグラウンドで、Honcho は非同期にこれらのメッセージを処理し、「ピア表現」（システムが特定のエンティティについて知っていること）を更新します。
3. 照会：ユーザーは自然言語でこれらの表現を照会したり、特定の結果を検索したり、LLM 用のプロンプト準備済みコンテキストを取得したりできます。
4. インジェクト：得られたコンテキストまたは回答は、LLM 呼び出しやエージェントフレームワークにインジェクトされます。

内部的には、人間やエージェントをセッションに参加する一等級のエンティティ（ピア）として扱うピア中心モデルを使用しています。観察は、観察者と観察対象のピアペアによってキーが付けられたベクトル埋め込みドキュメントのコレクションに保存されます。

対象ユーザー

• 長期記憶と高い保持率を必要とする AI エージェントを開発する開発者。
• エージェント同士やユーザーを理解する必要があるマルチエージェントシステムを構築するチーム。
• Claude Code、Cursor、OpenCode などのコードエージェントのユーザーで、異なるツール間で共有され、永続的な記憶を必要とする人。

特徴

• 推論最優先のメモリ：単に類似するテキストチャンクを取得するのではなく、会話から実際の結論を抽出します。
• ピア中心モデル：ユーザー、エージェント、プロジェクトの進化を個別のエンティティとして追跡します。
• マルチピア視点：特定のピアが他のピアについて知っていることをモデル化できます。
• 広範な統合：Claude Code、Cursor、DeepSeek Harness などの主要コードエージェント向けの公式プラグインに加え、MCP（Model Context Protocol）もサポートしています。
• 柔軟なデプロイ：マネージドサービス、CLI によるローカルスタック、またはセルフホスト型の FastAPI サーバーとして利用可能。