// agents · plastic-labs/honcho

honcho

honcho — проект с открытым исходным кодом из категории «ИИ-агенты» от plastic-labs (plastic-labs/honcho на GitHub). У него 7 536 звёзд на GitHub и 928 форков, он распространяется по лицензии AGPL-3.0 и последний раз обновлялся на GitHub 8 октября 2026.

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

★ 7,5 тыс. звёзд⑂ 928 форковAGPL-3.0обновлено окт. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
plastic-labs/honcho
Звёзды GitHub
7 536
Форки
928
Лицензия
AGPL-3.0
Последнее обновление на GitHub
8 октября 2026
Категория
ИИ-агенты
Тип страницы
Полное руководство по установке
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  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.

// возможности

Почему его любят

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.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  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
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

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.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

ИИ-агенты

hindsight

Agent memory that learns — so your agents get smarter over time.

★ 47,0 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

letta

Stateful AI agents with memory that learns and improves.

★ 25,1 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

mex

Team memory for engineers and their AI agents.

★ 1,8 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

langmem

LangMem: long-term memory primitives for LangGraph agents that learn and adapt from conversations.

★ 1,7 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

graphiti

Real-time knowledge graphs that give agents a memory with structure.

★ 31,5 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

Agent_Memory_Techniques

30 runnable notebooks teaching everything about agent memory.

★ 1,1 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: ИИ-агенты

Другие проекты из категории «ИИ-агенты» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если honcho вам не подходит.

// ещё в категории agents

Больше проектов: ИИ-агенты

Соседние проекты из категории «ИИ-агенты» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к honcho — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить honcho

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.