Honchoとは？
HonchoはPlastic Labsの記憶サーバーで、peer（セッションに参加するユーザー、エージェント、グループ、プロジェクト）を中心に設計されています。セッションにメッセージを保存すると、deriverと呼ばれるバックグラウンド処理がそれを読み、明示された事実と推測された事実の両方について各peerの結論を書き出し、別のdreaming処理が後でそれらを統合します。その後、プロンプト用のコンテキストを取得したり、BM25とベクトルのハイブリッド検索をしたり、Honchoの結論をもとに推論するチャットエンドポイントに自然言語で質問したりできます。
結論は埋め込みベクトル付きの文書として、観察する側と観察される側のpeerの組ごとにコレクションに保存されます。そのため、各peerの自己像に加えて、あるエージェントが別のエージェントについて知っていることも保持できます。保存先は既定でpgvector付きのPostgreSQLで、turbopuffer、LanceDB、Qdrantも選べます。
FastAPIサーバーはAGPL-3.0で、Docker Composeまたはhoncho startコマンドでセルフホストできます。Plastic Labsはapi.honcho.devでマネージドサービスも運営しています。
Honchoは使う価値があるか？
Honchoは多くの記憶層とは違う問いに答えます。Mem0やZepはクエリに合う事実を返しますが、Honchoは参加者一人ひとり のモデルを持ち続け、たとえばある生徒がどの学習スタイルに最もよく反応するかといった質問に文章で答えます。知識検索よりも、家庭教師、コンパニオン、サポートエージェントに向いています。
処理は書き込みの後に行われます。メッセージはすぐ保存され、その後deriverのキューに入り、LLM（既定はgpt-5.4-mini）で結論が抽出され、後のdreamingで統合されます。READMEは、新しいメッセージがチャットの回答に反映されるまで少し時間がかかると注意しています。直前のターンの事実が必要なエージェントは、まだ実行されていない推論に頼らず、保存済みのセッションを読むべきです。
Plastic Labsは、LongMemEval Sで90.4%、LoCoMoで89.9%と報告しています。会話全体をコンテキストに入れたClaude Haiku 4.5では62.6%と75.6%で、Gemini 3 Proが回答する構成ではLongMemEvalで92.6%です。これらの測定では抽出にgemini-2.5-flash-lite、推論にclaude-haiku-4.5を使い、同社はホスト版がさまざまなモデルを使うと注記しています。BEAMではスコアが100,000トークンの0.630から10,000,000トークンの0.409に下がり、非常に長い履歴でこの種のシステムがどう劣化するかを示す最もはっきりした公開データです。LoCoMoは元論文のF1指標ではなくLLMの採点で評価されたため、以前に公表されたスコアとは比べられません。
マネージドサービスは、当サイトが取り上げる記憶層の中で最も安いホスト型の書き込みで、取り込み100万トークンあたり2.00ドル、コンテキストの読み出しは無制限で約200 msです。チャットのクエリは既定レベルで0.01ドル、最上位で0.50ドルです。セルフホストのサーバーは既定で認証が無効（AUTH_USE_AUTH=false）で、ネットワークに 出す前にJWTシークレットが必要です。同梱テンプレートではテレメトリーとSentryは無効です。
商用チームにとっての注意点はAGPL-3.0です。改変したHonchoをネットワークサービスとして運用すると、変更を公開する義務が生じます。改変せずに使う場合やマネージドAPI経由で使う場合は対象外です。プロジェクトは活発で、2026年10月30日にv3.5.0が出ており、GitHubのスターは約8,000です。
真価を発揮する場面
生徒10,000人向けにAI家庭教師を運営するedtechスタートアップ
生徒それぞれの学び方に合わせて説明を変える
授業ごとにセッションとして保存し、次の授業の前にpeer.chatでその生徒のつまずきを尋ねます。取り込み100万トークンあたり2.00ドルなので、月50,000トークンを生む生徒の記憶費用は0.10ドルで、既定レベルのチャットクエリ1件ごとに1セントが加わります。
知っていることが異なるキャラクターが登場するマルチエージェントゲームの開発者
各キャラクターがプレイヤーや互いについて知っていることを分けておく
どのpeerがどのpeerを観察するかを設定します。Honchoは観察者と被観察者の組ごとにコレクションを持つので、あるキャラクターは別のキャラクターが見 たことを知らないままにできます。Postgresと1つのLLMキーで済むセルフホストが向いています。
同じプロジェクトでClaude Code、Cursor、Codexを使う個人開発者
3つのエージェントに好みや過去の判断を共有の記憶として持たせる
honcho initですべてのプラグイン用のキーを1つ書き込み、各エージェントが同じworkspaceを読みます。カード登録で毎月付く5ドルのクレジットで、マネージドサービスの軽い個人利用は賄えます。
導入前に確認すること
- 導入
- uv tool install honcho-cli の後に honcho start --setup を実行すると、1つのLLMキーでAPI、deriver、Postgres、RedisがDocker上で起動します。ソースからならDocker Compose、またはPython 3.13以上、pgvector付きPostgres、APIと別プロセスのderiverを用意します。
- 連携
- PythonとTypeScriptのSDK、CLI、MCPサーバー。Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode、Kilo Code、OpenClaw、Hermes向けの公式プラグイン。tool callingに対応していれば、OpenRouter、vLLM、Ollamaを含むOpenAI互換のLLMプロバイダーを使えます。
- データとプライバシー
- セ ルフホストではデータは自前のPostgresまたは選んだベクトルストアに残りますが、メッセージ本文は設定したLLMに送られます。テンプレートではテレメトリーとSentryは無効です。マネージドサービスは組織ごとに専用インスタンスを用意します。保持期間、学習への利用、認証取得状況はサイトで公表されていません。
- 大規模利用時のコスト
- マネージドは取り込み100万トークンあたり2.00ドル、コンテキスト読み出しは無制限、チャットクエリは推論レベルに応じて1件0.001ドルから0.50ドルです。セルフホストではPostgresに加え、処理するメッセージごとにderiverとdreamingのLLM呼び出しがかかります。
- 制限
- 推論が非同期のため、結論は最近のメッセージより遅れます。BEAMのスコアは100,000トークンから10,000,000トークンの間で0.630から0.409に下がります。未解決のissueとpull requestは180件です。
良い点
- 事実の一覧だけでなく、人とエージェントそれぞれのモデルを作る
- 当サイトが取り上げる記憶層で最も安いホスト型取り込み（100万トークンあたり2.00ドル）
- あるエージェントが別のエージェントについて知っていることを追跡できる
- セルフホスト時はテレメトリーが既定で無効
気になる点
- AGPL-3.0のため、ホストする改変版は変更の公開が必要
- バックグラウンド推論が新しいメッセージに遅れる
- セルフホスト時の認証が既定で無効
- サイトにSOC 2やHIPAAの記載がない
おすすめの人
多くのセッションを通じて個々のユーザーを理解する必要がある家庭教師、コンパニオン、サポートエージェントを作るチーム。
Honchoの代替
Honcho：よくある質問
- Honchoは使う価値があるか？
- Honchoは、エージェントに事実を引かせるのではなく人を理解させたいときに選ぶべき記憶層で、そのAGPLライセンスは法務担当が最初に尋ねる点になります。 評価は5点満点中4.1点です。
- Honchoの料金は？
- サーバーはAGPL-3.0で無料。マネージドサービスは取り込み100万トークンあたり2.00ドル（コンテキスト読み出しは無制限、dreamingを含む）。チャットのクエリは1件0.001ドル（最小）から0.50ドル（最大）で、既定は0.01ドル。新規アカウントに5ドル分のクレジット、カード登録後は毎月5ドル。Enterpriseは見積もり制です。
- Honchoの欠点は？
- AGPL-3.0のため、ホストする改変版は変更の公開が必要; バックグラウンド推論が新しいメッセージに遅れる; セルフホスト時の認証が既定で無効; サイトにSOC 2やHIPAAの記載がない.
- Honchoは誰に向いているか？
- 多くのセッションを通じて個々のユーザーを理解する必要がある家庭教師、コンパニオン、サポートエージェントを作るチーム。
- チームや本番環境でHonchoを使うと費用はいくらか？
- マネージドは取り込み100万トークンあたり2.00ドル、コンテキスト読み出しは無制限、チャットクエリは推論レベルに応じて1件0.001ドルから0.50ドルです。セルフホストではPostgresに加え、処理するメッセージごとにderiverとdreamingのLLM呼び出しがかかります。
- Honchoは企業データを扱っても安全か？
- セルフホストではデータは自前のPostgresまたは選んだベクトルストアに残りますが、メッセージ本文は設定したLLMに送られます。テンプレートではテレメトリーとSentryは無効です。マネージドサービスは組織ごとに専用インスタンスを用意します。保持期間、学習への利用、認証取得状況はサイトで公表されていません。
- Honchoの代わりになるものは？
- 当サイトでレビューした中で最も近い代替はHindsight, Mem0, Graphiti 、 Lettaです。
回答確認日：2026年11月6日
Honchoの開発元の方へ：この評価をサイトに掲載できます
