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Memory library for building stateful agents

What it solves

Honcho 提供有状态 AI 代理的记忆基础设施，使它们能够随时间保持对人、其他代理、群组和项目的持久理解。它超越了简单的 chunk‑matching（RAG），会提取结论并对随时间演变的实体进行推理。

How it works

Honcho 作为 FastAPI 服务器（托管或自托管）运行，将数据围绕“同伴”（人类或 AI）组织。系统遵循以下循环：

  1. Store: 对话、事件和文档以消息形式保存于会话中。
  2. Reason: 背景进程（deriver）异步分析这些消息，更新同伴的表示。
  3. Query: 用户可以通过聊天端点查询这些表示，使用混合搜索（BM25 + 向量）检索特定信息，或获取可直接用于提示的上下文。
  4. Inject: 生成的上下文或洞见被注入任何 LLM 调用或代理框架中。

Who it’s for

  • 构建需要长期记忆和高保留率的 AI 代理的开发者。
  • 创建多代理系统的团队，让代理能够理解不同同伴之间的关系和视角。
  • 使用 MCP 兼容客户端（如 Claude Code、Cursor、Windsurf）的用户，想为其编码代理提供持久记忆。

Highlights

  • Reasoning-first memory: 提取演绎和归纳结论，而不仅仅检索文本块。
  • Peer-centric model: 跟踪实体（用户、代理、想法）以及它们随时间的变化。
  • Multi-peer perspective: 能建模特定同伴对另一同伴的认知。
  • Broad Integration: 支持 MCP、Claude Code、OpenCode、OpenClaw 与 Hermes。
  • Flexible Deployment: 可作为托管服务或通过 Docker 自行部署。