Honcho Memory

Honcho 是一个 AI 原生的记忆后端，它在 Hermes 内置的记忆系统之上增加了辩证推理和深度的用户建模。与简单的键值存储不同，Honcho 通过事后推理对话内容，持续维护对用户的动态建模 —— 包括其偏好、沟通风格、目标和行为模式。

Honcho 是记忆提供程序插件

Honcho 已集成到记忆提供程序系统中。以下所有功能均可通过统一的记忆提供程序接口使用。

Honcho 带来的能力

能力	内置记忆	Honcho
跨会话持久化	✔ 基于文件的 MEMORY.md/USER.md	✔ 服务端 API
用户画像	✔ 手动代理管理	✔ 自动辩证推理
会话摘要	—	✔ 会话范围上下文注入
多代理隔离	—	✔ 每个代理独立配置文件
观察模式	—	✔ 统一或定向观察
结论（衍生洞察）	—	✔ 服务端对模式的推理
历史搜索	✔ FTS5 会话搜索	✔ 对结论的语义搜索

辩证推理：每次对话轮次后（由 dialecticCadence 控制），Honcho 会分析交流内容，并推导出关于用户偏好、习惯和目标的洞察。这些洞察随时间积累，使代理对用户有越来越深入的理解，超越了用户明确表达的内容。辩证推理支持多轮深度（1–3 轮），并自动选择冷/暖提示词 —— 冷启动查询关注一般性用户事实，而暖查询则优先处理当前会话范围内的上下文。

会话范围上下文：基础上下文现在包含会话摘要，以及用户表示和同伴卡。这使代理能够了解当前会话中已经讨论过的内容，减少重复，实现连续性。

多代理配置文件：当多个 Hermes 实例与同一用户交互时（例如，一个编程助手和一个个人助手），Honcho 会为每个代理维护独立的“同伴”配置文件。每个代理只能看到自己的观察结果和结论，防止上下文交叉污染。

设置

hermes memory setup    # 从提供程序列表中选择 "honcho"

或者手动配置：

# ~/.hermes/config.yaml
memory:
  provider: honcho

echo "HONCHO_API_KEY=*** >> ~/.hermes/.env

在 honcho.dev 获取 API 密钥。

架构

双层上下文注入

在每一轮（hybrid 或 context 模式下），Honcho 会将两层上下文注入系统提示中：

基础上下文 —— 会话摘要、用户表示、用户同伴卡、AI 自我表示和 AI 身份卡。在 contextCadence 时刷新。这是“这个用户是谁”层。
辩证补充 —— LLM 合成的关于用户当前状态和需求的推理。在 dialecticCadence 时刷新。这是“现在最重要的是什么”层。

这两层内容会被连接起来，并根据 contextTokens 预算进行截断（如果设置了的话）。

冷/暖提示词选择

辩证推理会自动在两种提示策略之间进行选择：

冷启动（尚无基础上下文）：通用查询 —— “这个人谁？他们的偏好、目标和工作方式是什么？”
暖会话（存在基础上下文）：会话范围查询 —— “根据当前会话中已经讨论的内容，关于这个用户的最相关上下文是什么？”

这会根据基础上下文是否已填充自动发生。

三个正交配置旋钮

成本和深度由三个独立的旋钮控制：

旋钮	控制	默认值
`contextCadence`	`context()` API 调用之间的轮数（基础层刷新）	`1`
`dialecticCadence`	`peer.chat()` LLM 调用之间的轮数（辩证层刷新）	`2`（推荐 1–5）
`dialecticDepth`	每次辩证调用的 `.chat()` 轮数（1–3）	`1`

这些是正交的 —— 你可以频繁刷新基础上下文但低频运行辩证推理，或者低频运行深度多轮辩证推理。示例：contextCadence: 1, dialecticCadence: 5, dialecticDepth: 2 表示每轮刷新基础上下文，每 5 轮运行一次辩证推理，每次辩证推理运行 2 轮。

辩证深度（多轮）

当 dialecticDepth > 1 时，每次辩证调用会运行多轮 .chat()：

第 0 轮：冷或暖提示词（如上所述）
第 1 轮：自我审计 —— 识别初始评估中的差距，并从最近会话中综合证据
第 2 轮：调和 —— 检查各轮次之间是否存在矛盾，并生成最终的综合结果

每轮使用比例推理级别（早期轮次较轻，主轮使用基础级别）。通过 dialecticDepthLevels 覆盖每轮的级别 —— 例如，["minimal", "medium", "high"] 用于深度为 3 的运行。

如果前一轮返回强信号（长且结构化的输出），各轮会提前退出，因此深度 3 并不总是意味着 3 次 LLM 调用。

会话开始预加热

在会话初始化时，Honcho 会在后台以完整配置的 dialecticDepth 发起一次辩证调用，并将结果直接传递给第 1 轮的上下文组装。单轮预加热对冷同伴通常返回薄输出 —— 多轮深度运行会在用户说话前执行审计/调和循环。如果到第 1 轮时预加热尚未完成，第 1 轮将回退到带超时限制的同步调用。

查询自适应推理级别

自动注入的辩证推理会根据查询长度缩放 dialecticReasoningLevel：≥120 字符时 +1 级，≥400 字符时 +2 级，上限为 reasoningLevelCap（默认为 "high"）。通过 reasoningHeuristic: false 禁用，将所有自动调用固定到 dialecticReasoningLevel。可用级别：minimal、low、medium、high、max。

配置选项

Honcho 在 ~/.honcho/config.json（全局）或 $HERMES_HOME/honcho.json（配置文件本地）中配置。设置向导会为您处理这些配置。

完整配置参考

键	默认值	描述
`contextTokens`	`null`（无限制）	每轮自动注入上下文的令牌预算。设置为整数（例如 1200）来限制。在单词边界处截断
`contextCadence`	`1`	`context()` API 调用之间的最小轮数（基础层刷新）
`dialecticCadence`	`2`	`peer.chat()` LLM 调用之间的最小轮数（辩证层）。推荐 1–5。在 `tools` 模式下无关 —— 模型显式调用
`dialecticDepth`	`1`	每次辩证调用的 `.chat()` 轮数。限制在 1–3
`dialecticDepthLevels`	`null`	可选的每轮推理级别数组，例如 `["minimal", "low", "medium"]`。覆盖比例默认值
`dialecticReasoningLevel`	`'low'`	基础推理级别：`minimal`、`low`、`medium`、`high`、`max`
`dialecticDynamic`	`true`	当 `true` 时，模型可以通过工具参数覆盖每调用的推理级别
`dialecticMaxChars`	`600`	注入系统提示的辩证结果最大字符数
`recallMode`	`'hybrid'`	`hybrid`（自动注入 + 工具），`context`（仅注入），`tools`（仅工具）
`writeFrequency`	`'async'`	消息刷新的时机：`async`（后台线程），`turn`（同步），`session`（结束时批量），或整数 N
`saveMessages`	`true`	是否将消息持久化到 Honcho API
`observationMode`	`'directional'`	`directional`（全部开启）或 `unified`（共享池）。通过 `observation` 对象覆盖以实现细粒度控制
`messageMaxChars`	`25000`	通过 `add_messages()` 发送的每条消息的最大字符数。超过时会被分块
`dialecticMaxInputChars`	`10000`	辩证查询输入到 `peer.chat()` 的最大字符数
`sessionStrategy`	`'per-directory'`	`per-directory`、`per-repo`、`per-session` 或 `global`

会话策略控制 Honcho 会话如何映射到您的工作：

per-session —— 每次 hermes 运行获得新会话。干净启动，通过工具记忆。推荐给新用户。
per-directory —— 每个工作目录一个 Honcho 会话。跨运行累积上下文。
per-repo —— 每个 git 仓库一个会话。
global —— 所有目录间单一会话。

回忆模式控制记忆如何流入对话：

hybrid —— 上下文自动注入系统提示 AND 提供工具（模型决定何时查询）。
context —— 仅自动注入，隐藏工具。
tools —— 仅工具，无自动注入。代理必须显式调用 honcho_reasoning、honcho_search 等。

每种回忆模式下的设置：

设置	`hybrid`	`context`	`tools`
`writeFrequency`	刷新消息	刷新消息	刷新消息
`contextCadence`	控制基础上下文刷新	控制基础上下文刷新	无关 —— 无注入
`dialecticCadence`	控制自动 LLM 调用	控制自动 LLM 调用	无关 —— 模型显式调用
`dialecticDepth`	每次调用多轮	每次调用多轮	无关 —— 模型显式调用
`contextTokens`	限制注入	限制注入	无关 —— 无注入
`dialecticDynamic`	控制模型覆盖	N/A（无工具）	控制模型覆盖

在 tools 模式下，模型完全掌控 —— 它根据需要调用 honcho_reasoning，并以它选择的任何 reasoning_level。节奏和预算设置仅适用于有自动注入的模式（hybrid 和 context）。

观察（定向 vs. 统一）

Honcho 将对话建模为同伴交换消息。每个同伴有两个观察开关，与 Honcho 的 SessionPeerConfig 一一对应：

开关	效果
`observeMe`	Honcho 根据该同伴的消息构建其表示
`observeOthers`	该同伴观察其他同伴的消息（为跨同伴推理提供数据）

两个同伴 × 两个开关 = 四个标志。observationMode 是一个简写预设：

预设	用户标志	AI 标志	语义
`"directional"`（默认）	me: 开, others: 开	me: 开, others: 开	完全相互观察。启用跨同伴辩证推理 —— “AI 基于用户所说和 AI 所回复的内容，对用户了解多少。”
`"unified"`	me: 开, others: 关	me: 关, others: 开	共享池语义 —— AI 只观察用户的消息，用户同伴只自我建模。单一观察者池。

通过显式的 observation 块覆盖预设以实现每个同伴的控制：

"observation": {
  "user": { "observeMe": true,  "observeOthers": true },
  "ai":   { "observeMe": true,  "observeOthers": false }
}

常见模式：

意图	配置
完全观察（大多数用户）	`"observationMode": "directional"`
AI 不应从其自身回复中重新建模用户	`"ai": {"observeMe": true, "observeOthers": false}`
强人格 AI 同伴不应从自我观察中更新	`"ai": {"observeMe": false, "observeOthers": true}`

通过 Honcho 仪表板在服务端设置的开关会覆盖本地默认值 —— Hermes 在会话初始化时同步它们。

工具

当 Honcho 作为记忆提供程序激活时，五个工具变得可用：

工具	用途
`honcho_profile`	读取或更新同伴卡 —— 传递 `card`（事实列表）来更新，省略来读取
`honcho_search`	对上下文的语义搜索 —— 原始摘录，无 LLM 合成
`honcho_context`	完整会话上下文 —— 摘要、表示、卡、最近消息
`honcho_reasoning`	来自 Honcho LLM 的合成答案 —— 传递 `reasoning_level`（minimal/low/medium/high/max）来控制深度
`honcho_conclude`	创建或删除结论 —— 传递 `conclusion` 来创建，`delete_id` 来删除（仅限 PII）

CLI 命令

hermes honcho status          # 连接状态、配置和关键设置
hermes honcho setup           # 交互式设置向导
hermes honcho strategy        # 显示或设置会话策略
hermes honcho peer            # 为多代理设置更新同伴名称
hermes honcho mode            # 显示或设置回忆模式
hermes honcho tokens          # 显示或设置上下文令牌预算
hermes honcho identity        # 显示 Honcho 同伴身份
hermes honcho sync            # 同步所有配置文件的 host 块
hermes honcho enable          # 启用 Honcho
hermes honcho disable         # 禁用 Honcho

从 `hermes honcho` 迁移

如果您之前使用过独立的 hermes honcho setup：

您的现有配置（honcho.json 或 ~/.honcho/config.json）被保留
您的服务端数据（记忆、结论、用户配置文件）完好无损
在 config.yaml 中设置 memory.provider: honcho 以重新激活

无需重新登录或重新设置。运行 hermes memory setup 并选择 "honcho" —— 向导会检测您的现有配置。

完整文档

完整的参考请见记忆提供程序 — Honcho。

Honcho 带来的能力​

设置​

架构​

双层上下文注入​

冷/暖提示词选择​

三个正交配置旋钮​

辩证深度（多轮）​

会话开始预加热​

查询自适应推理级别​

配置选项​

完整配置参考​

观察（定向 vs. 统一）​

工具​

CLI 命令​

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