{/* Trang này được tạo tự động từ SKILL.md của kỹ năng bởi website/scripts/generate-skill-docs.py. Chỉnh sửa nguồn SKILL.md, không phải trang này. */}

Honcho

Định cấu hình và sử dụng bộ nhớ Honcho với Hermes -- mô hình hóa người dùng giữa các phiên, cách ly ngang hàng nhiều cấu hình, cấu hình quan sát, lý luận biện chứng, tóm tắt phiên và thực thi ngân sách theo ngữ cảnh. Sử dụng khi thiết lập Honcho, khắc phục sự cố bộ nhớ, quản lý hồ sơ với các đồng nghiệp Honcho hoặc điều chỉnh cài đặt quan sát, thu hồi và biện chứng.

Siêu dữ liệu kỹ năng

Nguồn	Tùy chọn — cài đặt với
`Hermes skills install official/autonomous-ai-agents/Honcho
`
Đường dẫn

optional-skills/autonomous-ai-agents/Honcho ` | | Phiên bản |

2.0.0 ` | | Tác giả | Đại lý Hermes | | Giấy phép | MIT | | Nền tảng | Linux, macOS, Windows | | Thẻ |

Honcho

, `Memory

, `Profiles

, `Observation

, `Dialectic

, `User-Modeling

, Session-Summary | | Kỹ năng liên quan | XPROTECTX22XPROTECTX |

Tham khảo: đầy đủ SKILL.md

thông tin

Sau đây là định nghĩa kỹ năng đầy đủ mà Hermes tải khi kỹ năng này được kích hoạt. Đây là những gì tác nhân coi là hướng dẫn khi kỹ năng được kích hoạt.

Bộ nhớ Honcho cho Hermes

Honcho cung cấp mô hình người dùng phiên bản gốc AI. Nó tìm hiểu người dùng là ai qua các cuộc trò chuyện và cung cấp cho mỗi hồ sơ Hermes danh tính ngang hàng của riêng mình trong khi chia sẻ quan điểm thống nhất về người dùng.

Khi nào nên sử dụng

• Thiết lập Honcho (cloud hoặc self-hosted)
• Khắc phục sự cố bộ nhớ không hoạt động/các thiết bị không đồng bộ hóa
• Tạo các thiết lập đa cấu hình trong đó mỗi đại lý có ngang hàng Honcho riêng
• Điều chỉnh quan sát, thu hồi, độ sâu biện chứng hoặc ghi cài đặt tần số
• Hiểu rõ 5 công cụ Honcho làm gì và khi nào nên sử dụng chúng
• Định cấu hình ngân sách ngữ cảnh và nội dung tóm tắt phiên

Thiết lập

Đám mây (app.Honcho.dev)

Hermes Honcho setup

# select "cloud", paste API key from https://app.Honcho.dev

`

### Tự lưu trữ

``` bash
Hermes Honcho setup

# select "local", enter base URL (e.g. http://localhost:8000)

`
``Xem: https://docs.Honcho.dev/v3/guides/integrations/Hermes#running-Honcho-locally-with-Hermes

### Xác minh

``` bash
Hermes Honcho status    # shows resolved config, connection test, peer info

`

## Kiến trúc

### Chèn bối cảnh cơ sở

Khi Honcho đưa ngữ cảnh vào dấu nhắc hệ thống (trong chế độ gọi lại 
`hybrid
` hoặc 
`context

), nó sẽ tập hợp khối ngữ cảnh cơ sở theo thứ tự sau:
1. **Tóm tắt phiên** -- bản tóm tắt ngắn gọn về phiên hiện tại cho đến nay (được đặt đầu tiên để mô hình có tính liên tục trong cuộc trò chuyện ngay lập tức)

2. **Đại diện cho người dùng** -- Mô hình tích lũy của Honcho về người dùng (sở thích, sự kiện, mẫu)
3. **Thẻ AI ngang hàng** -- chứng minh thư cho AI ngang hàng của hồ sơ Hermes này

Bản tóm tắt phiên được Honcho tự động tạo vào đầu mỗi lượt (khi có phiên trước đó). Nó mang lại cho mô hình một khởi đầu ấm áp mà không cần phát lại toàn bộ lịch sử.

### Lựa chọn nhắc nhở lạnh / ấm

Honcho tự động lựa chọn giữa hai chiến lược nhanh chóng:

| Tình trạng | Chiến lược | Chuyện gì xảy ra |
|----------|----------|--------------|
| Không có phiên trước hoặc phần trình bày trống | **Khởi động nguội** | Lời nhắc giới thiệu nhẹ nhàng; bỏ qua việc tiêm tóm tắt; khuyến khích mô hình tìm hiểu về người dùng |
| Lịch sử phiên và/hoặc đại diện hiện tại | **Khởi đầu ấm áp** | Nội dung ngữ cảnh cơ sở đầy đủ (tóm tắt → trình bày → thẻ); lời nhắc hệ thống phong phú hơn |

Bạn không cần phải định cấu hình tính năng này -- nó tự động dựa trên trạng thái phiên.

### Đồng nghiệp

Honcho mô hình hóa các cuộc trò chuyện dưới dạng tương tác giữa **đồng nghiệp**. Hermes tạo hai đồng nghiệp mỗi phiên:
- **Người dùng ngang hàng** (
`peerName

): đại diện cho con người. Honcho xây dựng đại diện người dùng từ các tin nhắn được quan sát.
- **AI ngang hàng** (
`aiPeer

): đại diện cho phiên bản Hermes này. Mỗi hồ sơ có AI ngang hàng riêng để các đại lý phát triển các quan điểm độc lập.

### Quan sát

Mỗi máy ngang hàng có hai nút bật/tắt quan sát để kiểm soát những gì Honcho học được từ:

| Chuyển đổi | Nó làm gì |
|--------|-------------|
| 
`observeMe
` | Thông điệp riêng của đồng nghiệp được quan sát (xây dựng sự tự đại diện) |
| 
`observeOthers
` | Thông điệp của các đồng nghiệp khác được quan sát (xây dựng sự hiểu biết giữa các đồng nghiệp) |

Mặc định: tất cả bốn nút bật **bật** (quan sát hai chiều hoàn toàn).

Định cấu hình mỗi ngang hàng trong 
`Honcho.JSON

:

``` json
{
  "observation": {
    "user": { "observeMe": true, "observeOthers": true },
    "ai":   { "observeMe": true, "observeOthers": true }
  }
}

`
``Hoặc sử dụng các cài đặt trước tốc ký:

| Đặt trước | Người dùng | AI | Trường hợp sử dụng |
|--------|------|------|----------|
| 

"directional"
` (mặc định) | tôi:bật, những người khác:bật | tôi:bật, những người khác:bật | Đa tác nhân, đầy bộ nhớ |
| 

"unified"
` | tôi:bật, người khác:tắt | tôi:tắt, người khác:bật | Tác nhân duy nhất, mô hình hóa chỉ người dùng |Các cài đặt đã thay đổi trong [Honcho dashboard](https://app.Honcho.dev) được đồng bộ hóa trở lại trong phiên init - cấu hình phía máy chủ sẽ vượt qua các giá trị mặc định cục bộ.

### Phiên

Phiên Honcho phạm vi nơi thông điệp và quan sát được đưa ra. Tùy chọn chiến lược:

| Chiến lược | Hành vi |
|----------|----------|
| 
`per-directory
` (mặc định) | Một phiên cho mỗi thư mục làm việc |
| 
`per-repo
` | Một phiên cho mỗi gốc kho git |
| 
`per-session
` | Phiên Honcho mới mỗi lần Hermes chạy |
| 
`global
` | Phiên duy nhất trên tất cả các thư mục |

Ghi đè thủ công: 
`Hermes Honcho map my-project-name

### Chế độ thu hồi

Cách tác nhân truy cập bộ nhớ Honcho:

| Chế độ | Tự động chèn ngữ cảnh? | Công cụ có sẵn? | Trường hợp sử dụng |
|------|----------------------|--------|----------|
| 
`hybrid
` (mặc định) | Có | Có | Tác nhân quyết định thời điểm sử dụng công cụ so với bối cảnh tự động |
| 
`context
` | Có | Không (ẩn) | Chi phí mã thông báo tối thiểu, không cần gọi công cụ |
| 
`tools
` | Không | Có | Tác nhân kiểm soát tất cả quyền truy cập bộ nhớ một cách rõ ràng |

## Ba núm trực giao

Hành vi biện chứng của Honcho được kiểm soát bởi ba chiều độc lập. Mỗi cái có thể được điều chỉnh mà không ảnh hưởng đến những cái khác:

### Nhịp (khi)

Kiểm soát **tần suất** các cuộc gọi biện chứng và ngữ cảnh xảy ra.

| Chìa khóa | Mặc định | Mô tả |
|------|----------|-------------|
| 
`contextCadence
` | 
`1
` | Số lượt tối thiểu giữa các lệnh gọi API ngữ cảnh |
| 
`dialecticCadence
` | 
`2
` | Lượt quay tối thiểu giữa các lệnh gọi API biện chứng. Đề xuất 1–5 |
| 
`injectionFrequency
` | 
`every-turn
` | 
`every-turn
` hoặc 
`first-turn
` để chèn ngữ cảnh cơ sở |

Giá trị nhịp cao hơn kích hoạt LLM biện chứng ít thường xuyên hơn. 
`dialecticCadence: 2
` có nghĩa là động cơ nổ mỗi lượt. Đặt nó thành 
`1
` sẽ kích hoạt mỗi lượt.

### Độ sâu (có bao nhiêu)

Kiểm soát **số vòng** lý luận biện chứng mà Honcho thực hiện cho mỗi truy vấn.

| Chìa khóa | Mặc định | Phạm vi | Mô tả |
|------|----------|-------|-------------|
| 
`dialecticDepth
` | 
`1
` | 1-3 | Số vòng suy luận biện chứng trên mỗi truy vấn |
| 
`dialecticDepthLevels
` | -- | mảng | Ghi đè cấp độ theo độ sâu tùy chọn (xem bên dưới) |

dialecticDepth: 2
` có nghĩa là Honcho thực hiện hai vòng tổng hợp biện chứng. Vòng đầu tiên đưa ra câu trả lời ban đầu; thứ hai tinh chỉnh nó.

dialecticDepthLevels
` cho phép bạn đặt mức lý luận cho từng vòng một cách độc lập:

`JSON
{
  "dialecticDepth": 3,
  "dialecticDepthLevels": ["low", "medium", "high"]
}

`
``Nếu 
`dialecticDepthLevels
` bị bỏ qua, các vòng sẽ sử dụng **mức tỷ lệ** bắt nguồn từ 
`dialecticReasoningLevel
` (cơ sở):

| Độ sâu | Vượt qua các cấp độ |
|-------|-------------|
| 1 | [cơ sở] |
| 2 | [tối thiểu, cơ bản] |
| 3 | [tối thiểu, cơ bản, thấp] |

Điều này giữ cho các lần truyền trước đó có giá rẻ trong khi sử dụng toàn bộ chiều sâu cho quá trình tổng hợp cuối cùng.

**Độ sâu khi bắt đầu phiên.** Quá trình làm ấm trước khi bắt đầu phiên chạy 
`dialecticDepth
` được cấu hình đầy đủ ở chế độ nền trước lượt 1. Quá trình làm ấm trước một lần trên thiết bị ngang hàng lạnh thường trả về kết quả đầu ra mỏng — độ sâu nhiều lần chạy chu trình kiểm tra/đối chiếu trước khi người dùng nói. Lượt 1 sử dụng trực tiếp kết quả làm ấm trước; nếu prewarm không hạ cánh kịp thời, lượt 1 sẽ quay lại cuộc gọi đồng bộ với thời gian chờ giới hạn.

### Cấp độ (khó thế nào)

Kiểm soát **cường độ** của từng vòng suy luận biện chứng.

| Chìa khóa | Mặc định | Mô tả |
|------|----------|-------------|
| 
`dialecticReasoningLevel
` | 
`low
` | 
`minimal

, 
`low

, 
`medium

, 
`high

, 
`max
` |
| 
`dialecticDynamic
` | 
`true
` | Khi 
`true

, mô hình có thể chuyển 
`reasoning_level
` sang 
`Honcho_reasoning
` để ghi đè mặc định cho mỗi cuộc gọi. 
`false
` = luôn sử dụng 
`dialecticReasoningLevel

, bỏ qua phần ghi đè mô hình |

Cấp độ cao hơn tạo ra sự tổng hợp phong phú hơn nhưng tốn nhiều mã thông báo hơn trên phần phụ trợ của Honcho.

## Thiết lập đa cấu hình

Mỗi hồ sơ Hermes đều có thiết bị ngang hàng Honcho AI của riêng mình trong khi chia sẻ cùng một không gian làm việc (bối cảnh người dùng). Điều này có nghĩa là:
- Tất cả các hồ sơ nhìn thấy đại diện người dùng giống nhau

- Mỗi hồ sơ xây dựng nhận dạng và quan sát AI riêng
- Kết luận được viết bởi một hồ sơ sẽ được hiển thị cho những người khác thông qua không gian làm việc chung

### Tạo hồ sơ với Honcho ngang hàng

``` bash
Hermes profile create coder --clone

# creates host block Hermes.coder, AI peer "coder", inherits config from default

`

`--clone
` làm gì cho Honcho:
1. Tạo khối máy chủ 
`Hermes.coder
` trong 
`Honcho.JSON

2. Đặt 
`aiPeer: "coder"
` (tên hồ sơ)
3. Kế thừa 
`workspace

, 
`peerName

, 
`writeFrequency

, 
`recaLLMode

, v.v. từ mặc định
4. Háo hức tạo đồng nghiệp trong Honcho để nó tồn tại trước tin nhắn đầu tiên

### Lấp đầy hồ sơ hiện có

``` bash
Hermes Honcho sync    # creates host blocks for all profiles that don't have one yet

`

### Cấu hình theo từng hồ sơ

Ghi đè mọi cài đặt trong khối máy chủ:

`JSON
{
  "hosts": {
    "Hermes.coder": {
      "aiPeer": "coder",
      "recaLLMode": "tools",
      "dialecticDepth": 2,
      "observation": {
        "user": { "observeMe": true, "observeOthers": false },
        "ai": { "observeMe": true, "observeOthers": true }
      }
    }
  }
}

`

## Công cụ

Đại lý có 5 công cụ Honcho hai chiều (ẩn trong chế độ thu hồi 
`context

):

| Công cụ | Cuộc gọi LLM? | Chi phí | Sử dụng khi |
|------|-------------|------|----------|
| 
`Honcho_profile
` | Không | tối thiểu | Ảnh chụp nhanh thực tế khi bắt đầu cuộc trò chuyện hoặc để tra cứu nhanh tên/vai trò/pref |
| 
`Honcho_search
` | Không | thấp | Tìm hiểu các sự kiện cụ thể trong quá khứ để tự suy luận - trích đoạn thô, không tổng hợp |
| 
`Honcho_context
` | Không | thấp | Ảnh chụp nhanh bối cảnh phiên đầy đủ: tóm tắt, trình bày, thẻ, tin nhắn gần đây |
| 
`Honcho_reasoning
` | Có | trung bình cao | Câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên tổng hợp bằng máy biện chứng Honcho |
| 
`Honcho_conclude
` | Không | tối thiểu | Viết hoặc xóa một sự thật dai dẳng; vượt qua 
`peer: "ai"
` để tự hiểu biết về AI |

### 
`Honcho_profile

Đọc hoặc cập nhật thẻ ngang hàng - thông tin chính được tuyển chọn (tên, vai trò, sở thích, phong cách giao tiếp). Vượt qua 
`card: [...]
` để cập nhật; bỏ qua để đọc. Không có cuộc gọi LLM.

###
`Honcho_search

Tìm kiếm ngữ nghĩa trên ngữ cảnh được lưu trữ cho một thiết bị ngang hàng cụ thể. Trả về các đoạn trích thô được xếp hạng theo mức độ liên quan, không có sự tổng hợp. Mặc định là 800 mã thông báo, tối đa là 2000. Tốt khi bạn cần những sự thật cụ thể trong quá khứ để suy luận về bản thân thay vì một câu trả lời tổng hợp.

###
`Honcho_context

Ảnh chụp nhanh bối cảnh phiên đầy đủ từ Honcho - tóm tắt phiên, đại diện ngang hàng, thẻ ngang hàng và tin nhắn gần đây. Không có cuộc gọi LLM. Sử dụng khi bạn muốn xem mọi thứ mà Honcho biết về phiên hiện tại và xem xét chỉ trong một lần.

###
`Honcho_reasoning

Câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên được trả lời bởi công cụ suy luận biện chứng của Honcho (gọi LLM trên phần phụ trợ của Honcho). Chi phí cao hơn, chất lượng cao hơn. Vượt qua 
`reasoning_level
` để kiểm soát độ sâu: 
`minimal
` (nhanh/rẻ) → 
`low
` → 
`medium
` → 
`high
` → 
`max
` (kỹ lưỡng). Bỏ qua để sử dụng cấu hình mặc định (
`low

). Sử dụng để hiểu tổng hợp về các mẫu, mục tiêu hoặc trạng thái hiện tại của người dùng.

###
`Honcho_conclude

Viết hoặc xóa một kết luận dai dẳng về một người ngang hàng. Vượt qua 
`conclusion: "..."
` để tạo. Vượt qua 
`delete_id: "..."
` để xóa kết luận (để xóa PII - Honcho tự sửa chữa các kết luận không chính xác theo thời gian, do đó chỉ cần xóa PII). Bạn PHẢI vượt qua chính xác một trong hai.

### Nhắm mục tiêu ngang hàng hai chiều

Tất cả 5 công cụ đều chấp nhận tham số 
`peer
` tùy chọn:

- 
`peer: "user"
` (mặc định) - hoạt động trên thiết bị ngang hàng của người dùng
- 
`peer: "ai"

 - hoạt động trên AI ngang hàng của hồ sơ này
- 
`peer: "<explicit-id"
` — bất kỳ ID ngang hàng nào trong không gian làm việc

Ví dụ:

`

Honcho_profile                        # read user's card
Honcho_profile peer="ai"              # read AI peer's card
Honcho_reasoning query="What does this user care about most?"
Honcho_reasoning query="What are my interaction patterns?" peer="ai" reasoning_level="medium"
Honcho_conclude conclusion="Prefers terse answers"
Honcho_conclude conclusion="I tend to over-explain code" peer="ai"
Honcho_conclude delete_id="abc123"    # PII removal

`

## Mô hình sử dụng tác nhân

Hướng dẫn sử dụng Hermes khi bộ nhớ Honcho đang hoạt động.

### Khi bắt đầu cuộc trò chuyện

`
1. Honcho_profile                  → fast warmup, no LLM cost
2. If context looks thin → Honcho_context  (full snapshot, still no LLM)
3. If deep synthesis needed → Honcho_reasoning  (LLM call, use sparingly)

`
``KHÔNG gọi 
`Honcho_reasoning
` mỗi lượt. Tính năng tự động chèn đã xử lý việc làm mới bối cảnh liên tục. Chỉ sử dụng công cụ suy luận khi bạn thực sự cần cái nhìn sâu sắc tổng hợp mà bối cảnh cơ bản không cung cấp.

### Khi người dùng chia sẻ điều gì đó cần ghi nhớ

`
Honcho_conclude conclusion="<specific, actionable fact"

`
``Kết luận hay: "Thích các ví dụ về mã hơn là giải thích bằng văn xuôi", "Làm việc trên dự án Rust async cho đến tháng 4 năm 2026"
Kết luận tồi: "Người dùng đã nói điều gì đó về Rust" (quá mơ hồ), "Người dùng có vẻ kỹ thuật" (đã được trình bày)

### Khi người dùng hỏi về bối cảnh trong quá khứ / bạn cần nhớ lại chi tiết cụ thể

`
Honcho_search query="<topic"       → fast, no LLM, good for specific facts
Honcho_context                       → full snapshot with summary + messages
Honcho_reasoning query="<question"  → synthesiZed answer, use when search isn't enough

`

### Khi nào nên sử dụng 
`peer: "ai"
``Sử dụng tính năng nhắm mục tiêu ngang hàng AI để xây dựng và truy vấn kiến thức về bản thân của tác nhân:
- 
`Honcho_conclude conclusion="I tend to be verbose when explaining architecture" peer="ai"
` — tự sửa lỗi
- 
`Honcho_reasoning query="How do I typically handle ambiguous requests?" peer="ai"
` — tự kiểm tra
- 
`Honcho_profile peer="ai"
` — xem lại chứng minh nhân dân của chính mình

### Khi nào KHÔNG nên gọi công cụ

Trong chế độ 
`hybrid
` và 
`context

, ngữ cảnh cơ sở (đại diện người dùng + thẻ + tóm tắt phiên) được tự động đưa vào trước mỗi lượt. Không lấy lại những gì đã được tiêm. Chỉ gọi công cụ khi:
- Bạn cần thứ gì đó mà bối cảnh được chèn vào không có
- Người dùng yêu cầu bạn nhớ lại hoặc kiểm tra bộ nhớ một cách rõ ràng
- Bạn đang viết kết luận về một điều gì đó mới mẻ

### Nhận thức về nhịp
`Honcho_reasoning
` về phía công cụ có cùng chi phí với phép biện chứng tự động chèn. Sau lệnh gọi công cụ rõ ràng, nhịp tự động chèn sẽ được đặt lại — tránh sạc hai lần trong cùng một lượt.

## Tham khảo cấu hình

Tệp cấu hình: 

$Hermes_HOME/Honcho.JSON
` (cục bộ) hoặc 

~/.Honcho/config.JSON
` (toàn cầu).

### Cài đặt chính

| Chìa khóa | Mặc định | Mô tả |
|------|----------|-------------|
| 
`APIKey
` | -- | Khóa API ([get one](https://app.Honcho.dev)) |
| 
`baseUrl
` | -- | URL cơ sở cho Honcho tự lưu trữ |
| 
`peerName
` | -- | Nhận dạng ngang hàng của người dùng |
| 
`aiPeer
` | khóa máy chủ | Nhận dạng ngang hàng AI |
| 
`workspace
` | khóa máy chủ | ID không gian làm việc chung |
| 
`recaLLMode
` | 
`hybrid
` | 
`hybrid

, 
`context
` hoặc 
`tools
` |
| 
`observation
` | tất cả trên | Các boolean 
`observeMe

/
`observeOthers
` ngang hàng |
| 
`writeFrequency
` | 
`async
` | 
`async

, 
`turn

, 
`session
` hoặc số nguyên N |
| 
`sessionStrategy
` | 
`per-directory
` | 
`per-directory

, 
`per-repo

, 
`per-session

, 
`global
` |
| 
`messageMaxChars
` | 
`25000
` | Số ký tự tối đa cho mỗi tin nhắn (được chia nhỏ nếu vượt quá) |

### Cài đặt biện chứng

| Chìa khóa | Mặc định | Mô tả |
|------|----------|-------------|
| 
`dialecticReasoningLevel
` | 
`low
` | 
`minimal

, 
`low

, 
`medium

, 
`high

, 
`max
` |
| 
`dialecticDynamic
` | 
`true
` | Tự động xử lý sự cố theo độ phức tạp của truy vấn. 
`false
` = mức cố định |
| 
`dialecticDepth
` | 
`1
` | Số vòng biện chứng cho mỗi truy vấn (1-3) |
| 
`dialecticDepthLevels
` | -- | Mảng tùy chọn của các cấp độ mỗi vòng, ví dụ: 

["low", "high"]
` |
| 
`dialecticMaxInputChars
` | 
`10000
` | Ký tự tối đa cho đầu vào truy vấn biện chứng |

### Ngân sách bối cảnh và việc đưa vào

| Chìa khóa | Mặc định | Mô tả |
|------|----------|-------------|
| 
`contextTokens
` | chưa khai thác | Mã thông báo tối đa cho việc chèn ngữ cảnh cơ sở kết hợp (tóm tắt + trình bày + thẻ). Giới hạn chọn tham gia — bỏ qua để không giới hạn, đặt thành số nguyên cho kích thước tiêm giới hạn. |
| 
`injectionFrequency
` | 
`every-turn
` | 
`every-turn
` hoặc 
`first-turn
` |
| 
`contextCadence
` | 
`1
` | Số lượt tối thiểu giữa các lệnh gọi API ngữ cảnh |
| 
`dialecticCadence
` | 
`2
` | Lượt quay tối thiểu giữa các lệnh gọi LLM biện chứng (khuyến nghị 1–5) |

Ngân sách 
`contextTokens
` được thực thi tại thời điểm tiêm. Nếu tóm tắt phiên + đại diện + thẻ vượt quá ngân sách, Honcho sẽ cắt bớt tóm tắt trước, sau đó là đại diện, bảo quản thẻ. Điều này ngăn ngừa hiện tượng bùng nổ bối cảnh trong các phiên dài.

### Dọn dẹp bối cảnh bộ nhớ

Honcho vệ sinh khối 
`memory-context
` trước khi tiêm để ngăn chặn việc tiêm kịp thời và nội dung không đúng định dạng:
- Loại bỏ các thẻ XML/HTML khỏi các kết luận do người dùng đưa ra
- Bình thường hóa khoảng trắng và ký tự điều khiển
- Cắt bớt các kết luận riêng lẻ vượt quá 
`messageMaxChars

- Thoát khỏi chuỗi dấu phân cách có thể phá vỡ cấu trúc dấu nhắc hệ thống

Bản sửa lỗi này giải quyết các trường hợp đặc biệt trong đó kết luận thô của người dùng có chứa đánh dấu hoặc ký tự đặc biệt có thể làm hỏng khối ngữ cảnh được chèn.

## Khắc phục sự cố

### "Honcho chưa được cấu hình"
Chạy 
`Hermes Honcho setup

. Đảm bảo 
`memory.provider: Honcho
` có trong 

~/.Hermes/config.yaml

.

### Bộ nhớ không tồn tại qua các phiên
Kiểm tra 
`Hermes Honcho status
` -- xác minh 
`saveMessages: true
` và 
`writeFrequency
` không phải là 
`session
` (chỉ ghi khi thoát).

### Hồ sơ không nhận được hồ sơ ngang hàng
Sử dụng 

--clone
` khi tạo: 
`Hermes profile create <name --clone

. Đối với cấu hình hiện có: 
`Hermes Honcho sync

.

### Những thay đổi quan sát trong trang tổng quan không được phản ánh
Cấu hình quan sát được đồng bộ hóa từ máy chủ trên mỗi phiên init. Bắt đầu phiên mới sau khi thay đổi cài đặt trong Giao diện người dùng Honcho.

### Tin nhắn bị cắt ngắn
Các tin nhắn trên 
`messageMaxChars
` (mặc định 25k) sẽ tự động được phân đoạn bằng các điểm đánh dấu 

[Continued]

. Nếu bạn thường xuyên gặp phải vấn đề này, hãy kiểm tra xem kết quả của công cụ hoặc nội dung kỹ năng có làm tăng kích thước thông báo hay không.

### Chèn bối cảnh quá lớn
Nếu bạn thấy cảnh báo về việc vượt quá ngân sách ngữ cảnh, hãy giảm 
`contextTokens
` hoặc giảm 
`dialecticDepth

. Bản tóm tắt phiên được cắt bớt trước tiên khi ngân sách eo hẹp.### Thiếu bản tóm tắt phiên
Tóm tắt phiên yêu cầu ít nhất một lượt trước trong phiên Honcho hiện tại. Khi bắt đầu nguội (phiên mới, không có lịch sử), phần tóm tắt bị bỏ qua và thay vào đó Honcho sử dụng chiến lược nhắc nhở khởi động nguội.

## Lệnh CLI

| Lệnh | Mô tả |
|----------|-------------|
| 
`Hermes Honcho setup
` | Trình hướng dẫn thiết lập tương tác (đám mây/cục bộ, nhận dạng, quan sát, thu hồi, phiên) |
| 
`Hermes Honcho status
` | Hiển thị cấu hình đã giải quyết, kiểm tra kết nối, thông tin ngang hàng cho hồ sơ đang hoạt động |
| 
`Hermes Honcho enable
` | Kích hoạt Honcho cho hồ sơ đang hoạt động (tạo khối máy chủ nếu cần) |
| 
`Hermes Honcho disable
` | Tắt Honcho cho hồ sơ đang hoạt động |
| 
`Hermes Honcho peer
` | Hiển thị hoặc cập nhật tên ngang hàng (

--user <name

, 

--ai <name

, 

--reasoning <level

) |
| 
`Hermes Honcho peers
` | Hiển thị danh tính ngang hàng trên tất cả hồ sơ |
| 
`Hermes Honcho mode
` | Hiển thị hoặc đặt chế độ thu hồi (
`hybrid

, 
`context

, 
`tools

) |
| 
`Hermes Honcho tokens
` | Hiển thị hoặc đặt ngân sách mã thông báo (

--context <N

, 

--dialectic <N

) |
| 
`Hermes Honcho sessions
` | Liệt kê các ánh xạ tên thư mục đến phiên đã biết |
| 
`Hermes Honcho map <name
` | Ánh xạ thư mục làm việc hiện tại tới tên phiên Honcho |
| 
`Hermes Honcho identity
` | Nhận dạng ngang hàng AI hoặc hiển thị cả hai biểu diễn ngang hàng |
| 
`Hermes Honcho sync
` | Tạo khối máy chủ cho tất cả hồ sơ Hermes chưa có |
| 
`Hermes Honcho migrate
` | Hướng dẫn di chuyển từng bước từ bộ nhớ gốc OpenClaw sang Hermes + Honcho |
| 
`Hermes memory setup
` | Bộ chọn nhà cung cấp bộ nhớ chung (chọn "Honcho" chạy cùng một trình hướng dẫn) |
| 
`Hermes memory status
` | Hiển thị nhà cung cấp và cấu hình bộ nhớ hoạt động |
| 
`Hermes memory off
` | Vô hiệu hóa nhà cung cấp bộ nhớ ngoài |