AI 에이전트를 위한 Java 네이티브 장기 메모리 및 컨텍스트 엔진으로, 대화, 문서, 도구 호출을 구조화해 검색 가능한 메모리로 변환합니다.
plastic-labs/honcho
대화를 분석해 시간에 따른 사용자, 에이전트, 그룹의 모델을 구축하는 상태 저장형 AI 에이전트용 메모리 인프라입니다.
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어떤 프로젝트인가요?
Honcho는 AI 에이전트를 위한 메모리 서비스입니다. 세션에 메시지와 이벤트를 저장하면 Honcho가 백그라운드에서 이를 처리해 결론을 추출하고 각 peer의 표현을 유지합니다. peer는 사람 사용자, AI 에이전트, 그룹, 프로젝트 또는 아이디어를 뜻할 수 있습니다. 애플리케이션은 자연어 채팅 엔드포인트, 세션 컨텍스트 번들, BM25와 벡터 하이브리드 검색, 또는 지연 시간이 짧은 정적 표현을 통해 메모리를 조회한 뒤, 결과를 모든 LLM 호출이나 프레임워크에 주입할 수 있습니다.
프로젝트는 api.honcho.dev에서 관리형 서비스를 제공하고, honcho-cli 도구로 시작하는 로컬 스택과 PostgreSQL, pgvector, LLM 제공업체 키가 필요한 자체 호스팅용 FastAPI 서버도 제공합니다. Python 및 TypeScript SDK, Claude Code, Cursor, OpenCode, OpenClaw 같은 코딩 에이전트용 공식 메모리 플러그인, 그리고 MCP 호환 클라이언트라면 사용할 수 있는 MCP 엔드포인트도 제공됩니다.
서버는 AGPL-3.0 라이선스를 따릅니다. Scope를 사용하면 이름이 지정된 세션 그룹으로 회상 범위를 제한할 수 있으며, 다중 peer 모델을 설정하면 한 peer가 다른 peer에 관해 알고 있는 정보를 기록합니다.
핵심 기능
- 01세션에 메시지와 이벤트를 저장하고, 백그라운드에서 peer별 표현을 구축합니다.
- 02peer에 관해 알려진 내용을 질문할 수 있는 자연어 채팅 엔드포인트를 제공합니다.
- 03워크스페이스, 세션 또는 peer 수준에서 BM25와 벡터 하이브리드 검색을 지원합니다.
- 04요약이 포함된 프롬프트용 세션 컨텍스트를 제공하며, OpenAI 및 Anthropic 메시지 형식으로 변환할 수 있습니다.
- 05이름이 지정된 세션 그룹으로 회상 범위를 제한하는 Scope를 제공합니다.
- 06Python 및 TypeScript SDK와 MCP 엔드포인트, 코딩 에이전트 플러그인을 제공합니다.
활용 사례
- Claude Code나 Cursor 같은 코딩 에이전트가 세션이 바뀌어도 유지되는 메모리를 사용하도록 합니다.
- 챗봇이나 튜터링 애플리케이션에 장기 사용자 메모리를 추가합니다.
- 요약된 컨텍스트를 LLM 프롬프트에 주입해 긴 대화를 이어갑니다.
- 내부 멀티 에이전트 시스템용 메모리 계층을 자체 호스팅합니다.
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토픽
자주 묻는 질문
- honcho은(는) 무엇인가요?
- 대화를 분석해 시간에 따른 사용자, 에이전트, 그룹의 모델을 구축하는 상태 저장형 AI 에이전트용 메모리 인프라입니다. Honcho는 AI 에이전트를 위한 메모리 서비스입니다. 세션에 메시지와 이벤트를 저장하면 Honcho가 백그라운드에서 이를 처리해 결론을 추출하고 각 peer의 표현을 유지합니다. peer는 사람 사용자, AI 에이전트, 그룹, 프로젝트 또는 아이디어를 뜻할 수 있습니다. 애플리케이션은 자연어 채팅 엔드포인트, 세션 컨텍스트 번들, BM25와 벡터 하이브리드 검색, 또는 지연 시간이 짧은 정적 표현을 통해 메모리를 조회한 뒤, 결과를 모든 LLM 호출이나 프레임워크에 주입할 수 있습니다.
- honcho은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
- honcho은(는) AGPL-3.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
- honcho은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
- 활발히 유지보수 중. honcho의 마지막 커밋은 2026년 10월 23일입니다.
- honcho은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
- Claude Code나 Cursor 같은 코딩 에이전트가 세션이 바뀌어도 유지되는 메모리를 사용하도록 합니다. 챗봇이나 튜터링 애플리케이션에 장기 사용자 메모리를 추가합니다. 요약된 컨텍스트를 LLM 프롬프트에 주입해 긴 대화를 이어갑니다. 내부 멀티 에이전트 시스템용 메모리 계층을 자체 호스팅합니다.
- honcho은(는) 어디서 받을 수 있나요?
- 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/plastic-labs/honcho
요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.
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