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honcho

honchoは、plastic-labsが公開しているオープンソースのAIエージェントプロジェクトです(GitHub: plastic-labs/honcho)。GitHubスターは7,536、フォークは928で、AGPL-3.0ライセンスの下で公開されています。GitHubでの最終更新は2026年10月8日です。

Honcho — Plastic Labs' memory library for stateful agents that learn about their users over time.

★ 7.5k スター⑂ 928 フォークAGPL-3.0更新 2026年10月
▦ ビジュアル — このプロジェクトのREADMEには埋め込み可能なスクリーンショットがないため、
ここではプレースホルダーを表示しています。下のガイド自体は完全な内容です。
// プロジェクトの基本情報

プロジェクト基本情報

リポジトリ
plastic-labs/honcho
GitHubスター
7,536
フォーク
928
ライセンス
AGPL-3.0
GitHubでの最終更新
2026年10月8日
掲載タイプ
完全なインストールガイド
公式サイト
Official site
// 仕組み

仕組み

  1. Clarify your goal

    Decide managed versus self-hosted, and model your world as peers and sessions — typically your users and your agent as peers exchanging messages.

  2. Get the project

    Clone plastic-labs/honcho from GitHub (or use the install path in the run steps below) and skim its README for the parts relevant to your goal.

  3. Install and configure

    Install the SDK for your language; for self-hosting, clone the repo and start it with Docker Compose, then point the SDK at your local base URL.

  4. Run your first task

    Store a few messages on a session, let background reasoning run, then query Honcho for what it knows about that peer and inject the context into a prompt.

// 機能

選ばれる理由

The Honcho loop

Store messages, let asynchronous background reasoning build understanding, query it, and inject prompt-ready context into any model.

Peers and sessions model

Memory is organised around peers (users, agents) and their sessions, rather than a flat chat log.

Managed or self-hosted

Use the managed api.honcho.dev service, or self-host from source with Docker Compose or a local dev setup.

Python and TypeScript SDKs

pip install honcho-ai, or npm install @honcho-ai/sdk, with equivalent workflows in both languages.

Agent-tool integrations

Documented integrations add Honcho memory to Claude Code, Codex and Cursor via dedicated packages and install scripts.

Built for stateful agents

Aims at continual, cross-session memory and context engineering rather than one-conversation chat history.

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// 自分で実行

自分で実行してみる

  1. Clone the repository

    Get the source from the official GitHub repository for honcho.

    git clone https://github.com/plastic-labs/honcho.git
    cd honcho
  2. Install the SDK

    Install the Python SDK as the README quickstart shows (TypeScript: npm install @honcho-ai/sdk).

    pip install honcho-ai
  3. Or self-host from source

    Clone the repo and start the full service locally with Docker Compose, then set HONCHO_URL or base_url to your instance.

    git clone https://github.com/plastic-labs/honcho.git
    cd honcho
    docker compose up  # see README self-hosting section
// 活用例

作れるもの

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// よくある質問

よくある質問

Who maintains honcho?

plastic-labs (Plastic Labs), through the plastic-labs/honcho repository, with docs at honcho.dev/docs.

Is honcho free to use?

Yes — the project is open source under the AGPL-3.0 license as recorded for this listing. See the license terms for any conditions on redistribution.

Does honcho need a paid API key?

The managed service uses api.honcho.dev (account/API key). Self-hosting is free under AGPL-3.0 and runs on your own infrastructure; reasoning uses models you configure there.

How does Honcho compare to storing chat history in my own database?

A database stores raw history; you still build recall, summarisation and context assembly. Honcho adds the reasoning layer — it processes messages in the background so queries return understanding and prompt-ready context, not just logs.

How do I get started with honcho?

Clone the repository (or use the documented installer), follow the install and configure steps on this page, and run the smallest real task first — store a few messages on a session, let background reasoning run, then query Honcho for what it knows about that peer and inject the context into a prompt.

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