honcho-integration
HonchoメモリとSocial Cognitionを既存のPythonまたはTypeScriptのコードベースに統合します。Honcho SDKの追加、ピアの設定、セッションの構成、AIエージェント用の弁証法的チャットエンドポイントの実装、またはボットフレームワーク（nanobot、openclaw、picoClawなど）へのHonchoの統合を行う場合に使用します。
description の原文を見る
Integrate Honcho memory and social cognition into existing Python or TypeScript codebases. Use when adding Honcho SDK, setting up peers, configuring sessions, implementing the dialectic chat endpoint for AI agents, or wiring Honcho into bot frameworks (nanobot, openclaw, picoclaw, etc).
SKILL.md 本文
Honcho 統合ガイド
Honcho とは
Honcho はステートフルなエージェントを構築するためのオープンソースメモリライブラリです。任意のモデル、フレームワーク、またはアーキテクチャで動作します。会話からのメッセージを Honcho に送信すると、カスタム推論モデルがバックグラウンドで処理し、前提条件の抽出、結論の導出、各参加者の豊かな表現を時系列で構築します。その後、エージェントは必要に応じてそれらの表現をクエリでき (「このユーザーは何を気にしているのか?」、「この人はどの程度技術的か?」)、根拠に基づいた推論による答えを得られます。
重要なメンタルモデル: ピアは任意の参加者 (人間または AI) です。両者は同じ方法で表現されます。観察設定 (observe_me、observe_others) は、Honcho が推論する対象のピアを制御します。通常、Honcho がユーザーをモデル化し (observe_me=True)、AI アシスタントはモデル化しないようにしたい (observe_me=False)。セッションはピア間の会話をスコープします。メッセージは入力する生データです。Honcho は非同期でそれらについて推論し、結果をピアの表現として保存します。メッセージがなければ推論がなく、メモリも
...
詳細情報
- 作者
- plastic-labs
- リポジトリ
- plastic-labs/honcho
- ライセンス
- AGPL-3.0
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/plastic-labs/honcho / ライセンス: AGPL-3.0
関連スキル
agent-browser
AI エージェント向けのブラウザ自動化 CLI です。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。ページ遷移、フォーム入力、ボタンクリック、スクリーンショット取得、データ抽出、ウェブアプリのテスト、ブラウザ操作の自動化など、あらゆるブラウザタスクに対応できます。「ウェブサイトを開く」「フォームに記入する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを取得する」「ページからデータを抽出する」「このウェブアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザ操作を自動化する」といった要求や、プログラマティックなウェブ操作が必要なタスクで起動します。
anyskill
AnySkill — あなたのプライベート・スキルクラウド。GitHubを基盤としたリポジトリからエージェントスキルを管理、同期、動的にロードできます。自然言語でクラウドスキルを検索し、オンデマンドでプロンプトを自動ロード、カスタムスキルのアップロードと共有、スキルバンドルの一括インストールが可能です。OpenClaw、Antigravity、Claude Code、Cursorに対応しています。
engram
AIエージェント向けの永続的なメモリシステムです。バグ修正、意思決定、発見、設定変更の後はmem_saveを使用してください。ユーザーが「覚えている」「記憶している」と言及した場合、または以前のセッションと重複する作業を開始する際はmem_searchを使用します。セッション終了前にmem_session_summaryを使用して、コンテキストを保持してください。
skyvern
AI駆動のブラウザ自動化により、任意のウェブサイトを自動化できます。フォーム入力、データ抽出、ファイルダウンロード、ログイン、複数ステップのワークフロー実行など、ユーザーがウェブサイトと連携する必要があるときに使用します。Skyvernは、LLMとコンピュータビジョンを活用して、未知のサイトも自動操作可能です。Python SDK、TypeScript SDK、REST API、MCPサーバー、またはCLIを通じて統合できます。
pinchbench
PinchBenchベンチマークを実行して、OpenClawエージェントの実世界タスクにおけるパフォーマンスを評価できます。モデルの機能テスト、モデル間の比較、ベンチマーク結果のリーダーボード提出、またはOpenClawのセットアップがカレンダー、メール、リサーチ、コーディング、複数ステップのワークフローにどの程度対応しているかを確認する際に使用します。
openui
OpenUIとOpenUI Langを使用してジェネレーティブUIアプリを構築できます。これらはLLM生成インターフェースのためのトークン効率的なオープン標準です。OpenUI、@openuidev、ジェネレーティブUI、LLMからのストリーミングUI、AI向けコンポーネントライブラリ、またはjson-render/A2UIの置き換えについて述べる際に使用します。スキャフォルディング、defineComponent、システムプロンプト、Renderer、およびOpenUI Lang出力のデバッグに対応しています。