Skip to main content

Honcho Memory Layer: ทำไม AI Agent ต้องมีความจำข้าม Session

· 14 min read
Kongvut Sangkla
Kongvut Sangkla
Author

สารบัญ

ปัญหาหนึ่งของ AI agent ที่ผมเจอตอนเริ่มใช้งานจริง: ทุกครั้งที่เริ่ม session ใหม่ agent จะจำอะไรไม่ได้เลย ถามคำถามเดิมซ้ำ ต้องอธิบายบริบทใหม่ทุกครั้ง ไม่รู้ว่าผู้ใช้ชอบอะไร ไม่ชอบอะไร ผมลองหลายวิธี — เขียนบันทึกสนทนาลงไฟล์ ใช้ vector store เก็บข้อมูล สร้างระบบความจำเอง — จนมาเจอ Honcho ซึ่งเป็น open-source memory infrastructure จาก Plastic Labs ที่ตอบโจทย์ตรงนี้

วันนี้เล่าเรื่อง Honcho ตั้งแต่ "ทำไมต้องมี memory layer" → "Honcho architecture" → "ผมใช้งานยังไง" → "เทียบกับ Mem0/Letta/Zep"

TL;DR​

Honcho เป็น open-source memory infrastructure ที่ช่วยให้ AI agent "จำ" ข้อมูลข้าม session ผ่านระบบ deriver ที่วิเคราะห์และสรุปข้อมูลเชิงลึกแทนการเก็บข้อความดิบ รองรับ MCP server เชื่อมต่อกับ agent ใดก็ได้ ติดตั้งด้วย Docker Compose ได้ง่าย เหมาะกับงานที่ต้องการ reasoning-first memory มากกว่า storage-only solution

ปัญหา: AI Agent ที่จำไม่ได้​

ก่อนมี Honcho workflow ของผมเป็นแบบนี้:

Note: ปัญหานี้เป็นปัญหาทั่วไปของ agent ที่ใช้ LLM — ไม่ว่าจะใช้ Claude, GPT, หรือ local model ทุกตัวถูกออกแบบให้ไม่มีสถานะ (stateless by design) ถ้าไม่มี memory layer ภายนอก agent จะจำบริบทไม่ได้เลย

วิธีแก้ที่ลองมา (ก่อน Honcho)​

Honcho: Memory Layer สำหรับ Stateful Agents​

Honcho (จาก Plastic Labs) เป็น open-source memory infrastructure สำหรับ AI agents — ไม่ใช่แค่ "store + retrieve" แต่สามารถ "reason + learn" (วิเคราะห์และเรียนรู้) ได้ด้วย

Architecture: 4 Primitives​

Note: "Deriver" เป็นแนวคิดที่สำคัญที่สุดของ Honcho — แทนที่จะให้ agent ค้นหาความจำทุกครั้ง deriver จะทำงานเบื้องหลังเพื่อประมวลผลข้อความ แล้วอัปเดต peer representations เมื่อ agent ค้นหา = ได้ "ข้อมูลเชิงวิเคราะห์ที่สรุปแล้ว" แทนข้อมูลดิบ

Two-Layer Architecture​

Note: เหตุผลที่แยก 2 layers — synchronous ต้องเร็ว (API response) แต่ reasoning ใช้เวลา 5-10 วินาที (ขึ้นอยู่กับ model) ถ้ารวมเป็น layer เดียว = ผู้ใช้ต้องรอ reasoning เสร็จ = UX แย่ การแยกช่วยให้:

  • API ตอบสนองเร็ว (storage only)
  • Reasoning เกิดขึ้นในเบื้องหลัง
  • คำถามถัดไปได้ representation ที่อัปเดตแล้ว

ผมใช้ Honcho ยังไง (Real Setup)​

ผม deploy Honcho ด้วย Docker Compose บนเซิร์ฟเวอร์ภายใน (honcho.lan) — 5 containers:

Security Note: honcho.lan เป็น hostname ภายในเครือข่ายส่วนตัว (private network) ที่เข้าถึงได้ผ่าน VPN เท่านั้น ไม่มีการ expose สู่ public internet

Real Numbers (จาก logs ของผม)​

Note: ต้นทุนของ Honcho มาจากการเรียกใช้ deriver LLM เป็นหลัก — ไม่ใช่ storage (postgres/redis ถูกมาก) เลยสำคัญที่จะเลือก model สำหรับ deriver ให้เหมาะสม (M2.7 = รุ่นกลาง, M3 = รุ่นเบา) ตามความสมดุลระหว่างความเร็วและต้นทุน

Custom Instructions - Honcho Killer Feature​

Honcho มี feature ที่ผมชอบมาก — custom instructions แบบกำหนดชัดเจน ที่บอก deriver ว่า "extract ข้อมูลประเภทนี้เท่านั้น":

# honcho/.env (example custom_instructions)
DERIVER__MODEL_CONFIG__CUSTOM_INSTRUCTIONS: |
  Extract observations about:
  - Technical preferences (languages, tools, frameworks)
  - Project context (current work, deadlines, blockers)
  - Communication style (formal/casual, Thai/English, detail level)
  - Recurring topics or patterns
  - Personal info (only if user shares explicitly)
  
  Do NOT extract:
  - Sensitive personal data unless explicitly shared
  - Temporary task state (use session context instead)
  - Anything that contradicts user's stated preferences

ทำไมสิ่งนี้จึงสำคัญ: ถ้าไม่มี custom_instructions deriver จะ extract ทุกอย่างรวมถึง "temporary state" ที่ไม่ควรจำ — เช่น "user is debugging X" (ชั่วคราว) จะถูกเก็บเป็น "user works on X" (ถาวร) = ข้อมูลคลาดเคลื่อน

Note: ผมเคยเจอบั๊ก JSON wrapping เพราะ deriver return output ที่ห่อหุ้มใน markdown — เปลี่ยนจากโหมด "auto" เป็นการใช้ "custom_instructions" ที่กำหนดชัดเจน แก้ปัญหานี้ได้ รายละเอียดอยู่ใน MCP design blog — เป็นเรื่อง prompt engineering ที่สำคัญ

Honcho MCP Server: Integrate กับ Agent ใดก็ได้​

Honcho มี MCP server ที่ทำให้เชื่อมต่อกับ Claude Code, Hermes Agent, OpenClaw, OpenCode ได้ทันที:

Hermes Agent Integration (ผมใช้อันนี้)​

Hermes Agent มี dedicated Honcho support ใน CLI:

# Configure Honcho (works before activation)
hermes honcho setup

# Check status
hermes honcho status

# Set session strategy
hermes honcho strategy
# per-session | per-directory | per-repo | global

# Show peer config
hermes honcho peer

# Set recall mode
hermes honcho mode
# hybrid | context | tools

# Configure token budget
hermes honcho tokens

Note: Hermes Agent + Honcho = ชุดคู่ที่ผมใช้จริง Hermes เป็น agent runtime, Honcho เป็น memory layer — แยกหน้าที่กันอย่างชัดเจน เหมือน OpenClaw + Honcho ก็ได้ (OpenClaw เป็น feature-rich agent runtime, Honcho เป็น memory)

Honcho vs Mem0 vs Letta vs Zep​

ผมเปรียบเทียบ memory layer หลัก ๆ ในตลาดปี 2026 — เพื่อช่วยตัดสินใจว่าจะใช้อะไร:

Comparison Table​

FeatureHonchoMem0LettaZepLangMem
TypeMemory infrastructureMemory layerAgent runtimeMemory layerLangChain SDK
Open source✅✅✅Partial✅
ReasoningBuilt-in (deriver)❌ (just storage)Built-inHybridManual
User modeling✅ (peer representations)✅ (basic)✅ (core)✅ (temporal)Manual
Cross-session✅ (native)✅✅✅Depends
Temporal✅ (sessions)Limited✅✅ (strong)Manual
MCP integration✅ (native)LimitedLimitedLimited❌
Self-host✅ (Docker)✅✅✅✅
Stars4.3K48K+~10K~5K~3K
LicensePermissiveApache 2Apache 2Apache 2MIT

Use Case Mapping (จาก research 2026)​

Why I Picked Honcho (Honest Take)​

Note: "เล็ก/ใหม่กว่า" ไม่ได้แปลว่า "แย่กว่า" — Honcho เลือกแนวทางที่ "มีแนวทางเฉพาะ (opinionated)" (reasoning-first) ในขณะที่ Mem0 เลือกแนวทางที่ "ครอบคลุมหลากหลาย (broad)" (storage-first) ทั้งสองใช้งานได้ — แต่เหมาะกับ use case ที่ต่างกัน ถ้า agent ของคุณต้องการ "reasoning" → Honcho ถ้าแค่ต้องการ "จดจำ preference ของผู้ใช้" → Mem0

Integration Pattern: Honcho + Hermes Agent + MCP​

นี่คือ full stack ของผม — ทั้งหมดเชื่อมเข้าด้วยกัน:

Note: ทั้งหมดนี้ = "Agentic AI Infrastructure" — ที่ผมเล่าใน Agentic AI Developer Journey blog ใช้ stack นี้เป็นตัวอย่าง

Common Pitfalls (จากประสบการณ์)​

When NOT to Use Honcho​

Honcho ไม่ได้เหมาะกับทุก use case — ใช้ memory layer อื่นเมื่อ:

Note: อย่าใช้ memory layer เพียงเพราะ "เท่" — ใช้เพราะ "ตรงกับ use case" Honcho เหมาะกับ "agent ที่ต้องการ reasoning เกี่ยวกับผู้ใช้ในระยะยาว" Mem0 เหมาะกับ "chatbot ที่ต้องจดจำ preference" Letta เหมาะกับ "long-running autonomous agent" — เลือกตามงาน

Concurrent Access: หากมีหลาย agent instance เชื่อมต่อ Honcho พร้อมกัน ให้ระวัง race condition ตอน deriver อัปเดต peer representation พร้อมกัน — ใช้ workspace isolation แยกกัน หรือตั้งค่า session strategy ให้เหมาะสม

Cost Reality (Honest Numbers)​

Note: ต้นทุนของ Deriver คิดเป็น 70-80% ของต้นทุนทั้งหมด — การเลือก model ให้เหมาะสมตรงนี้ = การปรับต้นทุนทั้งหมดให้เหมาะสม ผมเลือก M3 ตอนนี้ (ถูกกว่า เร็วพอ) แต่ M2.7 ให้ output ที่มีรายละเอียดและความลึกซึ้งมากกว่าเล็กน้อย

Quick Decision Tree: Which Memory Layer?​

ใช้ decision tree นี้เลือก memory layer ที่เหมาะกับโปรเจกต์ของคุณ

Conclusion​

ผมเชื่อว่า memory layer ไม่ใช่ฟีเจอร์ที่ "มีก็ดี ไม่มีก็ได้" แต่เป็นรากฐานของ agent ที่ดี — agent ที่จำไม่ได้คือ chatbot ที่ฉลาด แต่ไม่มีประโยชน์ในระยะยาว

ถ้าใครกำลังสร้าง agent จริง ๆ (ไม่ใช่ demo) — ลงทุนใน memory layer ตั้งแต่ต้น ดีกว่ามาแก้ไขเพิ่มเติมภายหลัง

Honcho เป็นตัวเลือกที่ดีถ้า:

  • ต้องการ reasoning-first memory
  • ใช้ MCP-based stack
  • Self-host ได้
  • ยอมรับได้ว่า community ยังเล็ก

Mem0 เป็นตัวเลือกที่ดีกว่าถ้า:

  • แค่ต้องการ "จดจำผู้ใช้"
  • ไม่ต้อง reasoning
  • ต้องการ community ใหญ่ + battle-tested

Letta เป็นตัวเลือกที่ดีกว่าถ้า:

  • ต้องการ full agent runtime + memory
  • Self-host + long-horizon agents
  • ยอมรับ vendor lock-in ได้

ถ้ามีคำถามเกี่ยวกับ Honcho หรือ memory layer เปรียบเทียบ ถามได้เลยครับ!

References​

honchomemoryai-agentplastic-labsllminfrastructure
แชร์บทความ
☕

เนื้อหานี้มีประโยชน์ไหม? ช่วยสนับสนุนค่ากาแฟให้ผู้เขียนสักแก้ว

Buy Me a Coffee
Loading...