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概览
Honcho 为 AI 智能体提供了一种推理优先的记忆系统。它在后台异步处理对话和事件，以提取结论并构建对等方（用户和智能体）的动态表示。开发者可以存储消息，让 Honcho 对其进行推理，然后查询可直接用于提示词的上下文、对等方表示或自然语言洞察。它可作为托管服务使用，也可通过 FastAPI 服务器进行自托管。
主要功能
- 推理优先记忆，提取结论而不仅仅是匹配文本块
- 以对等方为中心的模型，将用户、智能体和群体追踪为随时间变化的实体
- 多对等方视角建模，模拟一个对等方对另一个对等方的了解
- 提供托管服务或自托管 FastAPI 服务器
- 通过 MCP、Claude Code、OpenCode、OpenClaw 和 Hermes 进行智能体工具集成
- Python 和 TypeScript SDK
- 混合搜索（BM25 + 向量）
- 用于表示和摘要的异步后台处理
- 为 OpenAI 和 Anthropic API 生成可直接用于提示词的上下文
要求、安装和快速入门
Python SDK：`pip install honcho-ai`。TypeScript SDK：`npm install @honcho-ai/sdk`。通过 Docker 自托管：`git clone https://github.com/plastic-labs/honcho.git`，`cd honcho`，`cp docker-compose.yml.example docker-compose.yml`，`cp .env.template .env`（填入 LLM API 密钥），`docker compose up`。
用法
使用工作区 ID 和 API 密钥初始化 Honcho 客户端。创建对等方和会话，然后向会话添加消息。后台推理会自动进行。使用 `peer.chat()` 查询对等方洞察，或使用 `session.context()` 检索可直接用于提示词的会话上下文。使用格式转换器（如 `context.to_openai()` 或 `context.to_anthropic()`）将上下文注入 LLM 调用。
模型兼容性与使用场景
可配置的多提供商 LLM 支持。默认情况下，Google Gemini 用于 deriver、摘要和 dialectic minimal/low 任务。Anthropic 默认用于 dialectic medium/high/max 和 dream 任务。当 EMBED_MESSAGES=true 时，使用 OpenAI 进行嵌入。
许可证与风险说明
仓库元数据显示许可证为 AGPL-3.0。发布或商用前，请核对仓库中的 LICENSE 文件、版权声明及依赖项许可条款。
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发布与维护
服务器版本 3.0.9