deploy.stack/honcho/readme.md

# Honcho Self-Hosted 部署栈

[plastic-labs/honcho](https://github.com/plastic-labs/honcho) 是 Plastic Labs 开源的 **AI Agent 长期记忆后端**（v3.0.x，AGPL-3.0）。Hermes Agent 用它做跨会话的用户上下文管理（peer-centric 记忆、推理、检索）。本目录部署的是 **honcho-self-hosted**：基于 [elkimek/honcho-self-hosted](https://github.com/elkimek/honcho-self-hosted) 配置的本地化版本，集成到 `deploy.stack` 仓库规范下。

与官方 `docker-compose.yml.example` 的差异：本目录用 **PostgreSQL 18 + Redis 8**（非官方默认的 pg15/redis 8.2）、`${Volumes_Path}` bind 挂载（非 docker volume）、固定到内网可访问的端口。

## 目录结构

| 文件 | 说明 |
|------|------|
| `stack.yml` | Docker Compose 主文件（4 服务：api + deriver + database + redis） |
| `env.cfg.example` | 公共环境变量模板（不含敏感信息，可提交） |
| `env.cfg` | **敏感配置（gitignore，不提交）** — 实际部署时从 example 复制后填密码/API Key |
| `readme.md` | 本文档 |

## 架构

```mermaid
flowchart TB
    subgraph src["源码构建期（无运行时 bind）"]
        source["${Volumes_Path}/honcho/source<br/>git clone plastic-labs/honcho<br/>api/deriver Dockerfile build context"]
    end

    subgraph run["运行时 — honcho-net bridge"]
        api["<b>honcho-api</b><br/>FastAPI 主服务<br/>:8000 (0.0.0.0)<br/>build from source"]
        deriver["<b>honcho-deriver</b><br/>后台推理 worker<br/>消息→观察→peer representation<br/>build from source"]
        database["<b>honcho-database</b><br/>pgvector/pgvector:pg18<br/>:5432 (0.0.0.0)<br/>scram-sha-256"]
        redis["<b>honcho-redis</b><br/>redis:8<br/>:6379<br/>CACHE_URL"]
    end

    subgraph host["宿主机持久化 (WSL ext4)"]
        pgdata["${Volumes_Path}/pgdata<br/>(bind mount)"]
        redisdata["${Volumes_Path}/redis<br/>(bind mount)"]
    end

    subgraph external["外部调用方"]
        hermes["Hermes Agent<br/>memory.provider=honcho"]
        sdk["Python / TS SDK<br/>(honcho-ai / @honcho-ai/sdk)"]
        tools["DBeaver / psql<br/>PG 5432 直连"]
        siliconflow["SiliconFlow<br/>api.siliconflow.cn/v1<br/>Qwen3-Embedding-8B<br/>dimensions=1536<br/>(云端默认)"]
        ollama["本地 Ollama<br/>host.docker.internal:11434<br/>qwen3-embedding:0.6b<br/>(备选，零成本)"]
    end

    source -.->|docker build<br/>首次 5-10 min| api
    source -.->|docker build| deriver

    hermes -->|HTTP :8000| api
    sdk -->|HTTP :8000| api
    tools -->|:5432| database

    api -->|:5432| database
        deriver -->|:5432| database
        api -->|:6379| redis
        deriver -->|:6379| redis
        deriver -.->|轮询<br/>pending messages| api
        api -->|HTTPS embedding<br/>Qwen3-8B 1536d| siliconflow
    deriver -->|HTTPS embedding<br/>Qwen3-8B 1536d| siliconflow

    database --- pgdata
    redis --- redisdata

    classDef ext fill:#e1f5ff,stroke:#01579b,color:#000
    classDef build fill:#fff3e0,stroke:#e65100,color:#000
    classDef data fill:#f3e5f5,stroke:#4a148c,color:#000
    classDef host fill:#e8f5e9,stroke:#1b5e20,color:#000

    class hermes,sdk,tools,siliconflow,ollama ext
    class source build
    class api,deriver,database,redis ext
    class pgdata,redisdata data
```

> **源码不在运行时 bind mount**：api/deriver 通过 `build: context: .` 从 `git clone` 的源码目录（`${Volumes_Path}/honcho/source`）构建，**不**挂源码进运行容器。`source/` 仅作为构建缓存，方便后续 `git pull` 后增量 rebuild。

**四个服务的职责：**

| 服务 | 角色 | 关键依赖 |
|------|------|----------|
| `api` | FastAPI 主服务，对外提供 REST API（端口 8000） | database、redis |
| `deriver` | **后台推理 worker**：消息→观察→peer representation→session 摘要 | api（健康后才起）、database、redis |
| `database` | PostgreSQL + pgvector 扩展，存所有 messages、peers、workspaces | — |
| `redis` | 缓存层（`CACHE_URL=redis://redis:6379/0`） | — |

**⚠️ deriver 不可省**：没它，消息能写入 DB，但不会生成记忆、不会提取观察、不会做 session 摘要。Honcho 退化成纯 KV 存储。

## 端口

| 端口 | 服务 | 用途 |
|------|------|------|
| `8000` | api | Honcho REST API（供 Hermes / Python SDK / TypeScript SDK 调用） |
| `5432` | database | PostgreSQL 对外访问（DBeaver、psql 等工具连接） |
| `6379` | redis | Redis 对外访问（一般无需直连） |

宿主机端口可通过 `env.cfg` 中的 `HONCHO_API_PORT`、`HONCHO_DB_PORT`、`HONCHO_REDIS_PORT` 自定义。

## 环境变量

### 公共变量（`env.cfg.example`）

| 变量 | 默认值 | 说明 |
|------|--------|------|
| `HONCHO_VERSION` | `main` | Honcho 主仓库 git ref（tag / branch / SHA 都可；源码 build 用） |
| `HONCHO_BRANCH` | `main` | 源码 checkout 分支（`HONCHO_VERSION` 不是 branch 时生效） |
| `HONCHO_DB_VERSION` | `18` | PostgreSQL 大版本号（pgvector 镜像 tag 后缀） |
| `HONCHO_REDIS_VERSION` | `8` | Redis 大版本号 |
| `HONCHO_DB_IMAGE` | `pgvector/pgvector` | DB 镜像仓库 |
| `HONCHO_REDIS_IMAGE` | `redis` | Redis 镜像仓库 |
| `HONCHO_DB_USER` | `honcho` | PostgreSQL 用户名 |
| `HONCHO_DB_NAME` | `honcho` | PostgreSQL 数据库名 |
| `HONCHO_DB_PASSWORD` | `honcho` | PostgreSQL 密码（**部署时必须改**） |
| `POSTGRES_HOST_AUTH_METHOD` | `scram-sha-256` | PG 认证方式 |
| `Volumes_Path` | `/data/Volumes/honcho` | 宿主机持久化数据根路径 |
| `HONCHO_API_PORT` | `8000` | API 宿主机端口 |
| `HONCHO_DB_PORT` | `5432` | PostgreSQL 宿主机端口 |
| `HONCHO_REDIS_PORT` | `6379` | Redis 宿主机端口 |
| `HONCHO_LOG_LEVEL` | `INFO` | Honcho 日志级别 |
| `HONCHO_AUTH_USE_AUTH` | `false` | 是否启用 JWT 鉴权（生产建议 `true`） |
| `HONCHO_NAMESPACE` | `honcho` | 全局命名空间前缀 |
| `HONCHO_EMBED_MESSAGES` | `true` | 是否对消息做向量化（关闭可省 embedding 费用） |
| `HONCHO_EMBEDDING_MODEL` | `Qwen/Qwen3-Embedding-8B` | Embedding 模型名（默认 SiliconFlow，可换本地 Ollama） |
| `HONCHO_EMBEDDING_BASE_URL` | `https://api.siliconflow.cn/v1` | Embedding API Base URL（OpenAI 兼容；Ollama 改 `http://host.docker.internal:11434/v1`） |
| `HONCHO_DERIVER_MODEL` | `gpt-5.4-mini` | Deriver 用的 LLM 模型（必须支持 tool calling） |
| `HONCHO_LLM_BASE_URL` | `https://api.openai.com/v1` | LLM API Base URL（OpenAI 兼容端点即可） |
| `HONCHO_DERIVER_WORKERS` | `1` | Deriver worker 数 |

### 敏感变量（`env.cfg`，不提交）

| 变量 | 说明 |
|------|------|
| `HONCHO_LLM_API_KEY` | LLM API Key（**必填**，server 启动检查，没它起不来） |
| `HONCHO_EMBEDDING_API_KEY` | Embedding API Key（**必填**仅当走云端：SiliconFlow 在 [cloud.siliconflow.cn/account/ak](https://cloud.siliconflow.cn/account/ak) 生成；走 Ollama 时留空） |
| `HONCHO_DB_PASSWORD` | PostgreSQL 密码（**必填**，用强密码） |
| `HONCHO_AUTH_JWT_SECRET` | JWT 密钥（仅在 `HONCHO_AUTH_USE_AUTH=true` 时需要；用 `python scripts/generate_jwt_secret.py` 生成） |

**关键约束**：Honcho 启动时会**校验** `HONCHO_LLM_API_KEY` 和 `HONCHO_EMBEDDING_API_KEY` 都非空 — 缺失则立刻退出。这意味着 `env.cfg` 里这两项**不能用占位符**（如 `***`），必须填真实值，否则 `docker compose up -d` 后 deriver/api 容器会反复重启。

## 部署步骤

### 首次部署

```bash
# 1. 准备数据目录（必须原生 ext4，不能放 9P drvfs）
sudo mkdir -pv /data/Volumes/honcho/{pgdata,redis,source}
sudo chown -R 999:999 /data/Volumes/honcho/pgdata
sudo chown -R 999:999 /data/Volumes/honcho/redis

# 2. 复制 env 模板并填入真实值
cp honcho/env.cfg.example honcho/env.cfg
$EDITOR honcho/env.cfg
# 必填：HONCHO_LLM_API_KEY（不能用空值/默认值，否则 deriver 起不来）
# 必填：HONCHO_DB_PASSWORD（改成强密码）
# 推荐改：HONCHO_DB_USER / HONCHO_DB_NAME（默认值 honcho 仅 dev 可用）

# 3. 拉镜像（PG + Redis 是预构建；api/deriver 从源码 build）
docker compose --env-file ./honcho/env.cfg -f ./honcho/stack.yml pull

# 4. 构建 + 启动（首次 api/deriver 构建需 5-10 分钟，依赖网络）
docker compose -p honcho --env-file ./honcho/env.cfg -f ./honcho/stack.yml up -d --build
```

### 验证

```bash
# 容器状态（必须 4 个都 healthy）
docker ps -f name=honcho

# API 健康检查
curl -s http://localhost:8000/health

# 数据库连接
docker exec -it honcho-database psql -U honcho -d honcho -c '\dt'

# pgvector 扩展确认
docker exec -it honcho-database psql -U honcho -d honcho \
  -c "SELECT extname FROM pg_extension WHERE extname='vector';"

# Redis 连接
docker exec -it honcho-redis redis-cli ping
# 期望输出：PONG

# deriver 日志（看是否成功处理消息）
docker logs -f honcho-deriver --tail 50

# 端口监听
ss -tlnp | grep -E '8000|5432|6379'
```

### 停止/重启

```bash
# 停止（保留数据）
docker compose -p honcho --env-file ./honcho/env.cfg -f ./honcho/stack.yml stop

# 完全销毁（**数据不删**，bind 挂载保留在宿主机）
docker compose -p honcho --env-file ./honcho/env.cfg -f ./honcho/stack.yml down

# 重启
docker compose -p honcho --env-file ./honcho/env.cfg -f ./honcho/stack.yml restart
```

## 关键设计决策

| 决策点 | 决定 | 原因 |
|--------|------|------|
| 镜像源 | api/deriver 从 [plastic-labs/honcho](https://github.com/plastic-labs/honcho) **源码 build** | 官方**没有预构建镜像**，Docker Hub 也没 — 必须 build |
| DB 版本 | PostgreSQL 18（pgvector 镜像 `pg18` tag） | 用户指定，比官方默认 pg15 新 |
| Redis 版本 | Redis 8 | 用户指定 |
| 数据卷方案 | bind 挂载到 `${Volumes_Path}/{pgdata,redis,source}` | 直观、可直接 `rsync`/`pg_dump`、跨机迁移用 `tar` 整个目录即可 |
| 端口绑定 | 0.0.0.0，含 DB 5432 | PVE LAN 上其他 VM 也可访问；DB 端口暴露方便外部工具（DBeaver 等）连接 |
| 认证 | 默认 `HONCHO_AUTH_USE_AUTH=false`（dev 模式） | 本地 LAN 自用，跳过 JWT 校验；公网暴露必须改 `true` |
| LLM 默认 | `gpt-5.4-mini`（主 LLM，OpenAI 兼容）；embedding 默认 `Qwen/Qwen3-Embedding-8B`（dimensions=1536 强制输出，兼容已有 1536 维 schema）走 SiliconFlow；**备选** 本地 Ollama `qwen3-embedding:0.6b`（零成本、隐私优先） | LLM 走 OpenAI 兼容；embedding 双轨：SiliconFlow（云端，独立 base URL） / Ollama（本地 `host.docker.internal:11434/v1`） |
| Honcho 版本 | 默认 `main`（源码 build），可锁 tag 如 `v3.0.10` | 当前最新稳定版 v3.0.x，支持 peer card、dialectic、dream consolidation |
| deriver 必须 | api + deriver 双容器 | deriver 是后台推理 worker，没它记忆功能不工作 |
| PG 认证 | `scram-sha-256` | 比 md5 更安全，`POSTGRES_INITDB_ARGS` 同步设置 `--auth-host` |

## 关键陷阱（必读）

### 1. 首次构建时间长且需要 BuildKit

```bash
# 必须开启 BuildKit（默认 20.10+ 已启用，但确认下）
DOCKER_BUILDKIT=1 docker compose ...
```

- 首次 build api/deriver 镜像需 **5-10 分钟**（拉源码 + uv sync Python 依赖 + pip install ~300MB）
- 后续增量构建快（除非 Honcho 自身依赖变更）
- 构建失败常见原因：网络拉 `astral-sh/uv` 慢、Python wheel 编译失败 — 配置 Docker 镜像加速

### 2. deriver 必须健康，否则记忆不工作

如果只看到 `honcho-api` 是 `healthy` 但 `honcho-deriver` 反复重启或卡在 startup，**消息会写入但不会产生任何记忆**。检查：

```bash
docker logs honcho-deriver --tail 100 | grep -iE "error|fatal"
```

deriver 起不来最常见原因：
- `HONCHO_LLM_API_KEY` 为空/无效 — server 启动立即校验
- LLM 模型不支持 tool calling — deriver 强依赖 function calling
- LLM API base URL 配错（如少了 `/v1` 后缀）

### 3. AGPL-3.0 传染条款

Honcho 是 **AGPL-3.0**，对网络服务部署有"用户可获取源码"的要求。本地 LAN 自用不触发，但若对外提供服务（哪怕只是 API 反代），需考虑：
- 对外服务时 `AUTH_USE_AUTH=true` + 公开 `AUTH_JWT_SECRET` 之外，**还需要向用户公开 Honcho 源码修改**
- 详见 [AGPL-3.0 §13](https://www.gnu.org/licenses/agpl-3.0.html)

### 4. WSL 9P `fsync` 陷阱

**PG/Redis 数据绝不能放 `/mnt/c/`、`/mnt/d/` 等 9P drvfs 路径**。`${Volumes_Path}` 必须指向 WSL 原生 ext4（`/data/Volumes/honcho`），否则可能静默数据损坏。

### 5. `POSTGRES_HOST_AUTH_METHOD=trust` 已删除

honcho-self-hosted 相对官方 compose 的一个改进：**移除了**`trust` 认证（官方默认的 dev 用法），改用强密码 + scram-sha-256。生产环境务必保留这个设置。

## 故障排查

| 症状 | 排查命令 |
|------|----------|
| api 容器起不来 | `docker logs -f honcho-api` — 通常是 `LLM_OPENAI_API_KEY is required` 或 DB 连接失败 |
| deriver 反复重启 | `docker logs -f honcho-deriver` — 检查 LLM key、模型名、base URL |
| DB 连不上（容器内） | `docker exec -it honcho-database psql -U honcho -d honcho` |
| DB 连不上（外部工具） | 确认 `HONCHO_DB_PORT` 已映射、`ss -tlnp` 检查 5432 监听；密码含特殊字符试改简单 |
| API `/health` 502/超时 | 检查 deriver 是否 healthy（`depends_on` 会卡住 api） |
| pgvector 扩展缺失 | `docker exec -it honcho-database psql -U honcho -d honcho -c "CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;"` |
| 端口冲突 | `ss -tlnp \| grep -E '8000\|5432\|6379'` — 检查是否与 hindsight/dbSer 等服务撞车 |
| 慢查询 / DB 锁 | `docker exec -it honcho-database psql -U honcho -d honcho -c "SELECT * FROM pg_stat_activity;"` |
| 密码含特殊字符连不上 | `HONCHO_DB_PASSWORD` 最好只用字母数字，避免 URI 编码问题；如必须用，把 URL 里特殊字符 percent-encode |

## 与 Hermes Agent 集成

Hermes plugin 通过 HTTP 调用 Honcho 的 REST API（`localhost:8000`），不直连 DB。配置在 `~/.hermes/config.yaml`：

```yaml
memory:
  provider: honcho
  honcho:
    api_url: http://localhost:8000
    # api_key 不需要（本地自托管，AUTH_USE_AUTH=false）
    workspace_id: hermes
    auto_recall: true
    auto_retain: true
```

切换命令：`hermes config set memory.provider honcho`

**与 Hindsight 的差异**：
- Hindsight 强调 **跨会话长期记忆**（基于时序、bi-temporal）
- Honcho 强调 **peer-centric 用户画像**（多 peer 互观察、推理、deduction）
- 两者可并存；Hermes 当前用 Honcho 做主记忆层，Hindsight 作为补充

## 备份与恢复

### 自动备份（推荐）

`backup.job`（待补）— 用 `pg_dump` 热备份 PG + `redis-cli BGSAVE` 备份 Redis。接入 cron：

```bash
# /etc/cron.d/honcho-backup
30 3 * * * /path/to/deploy.stack/honcho/backup.job >> /var/log/honcho-backup.log 2>&1
```

或参考 `crontab/` 目录的统一任务管理方式。

### 手动备份

```bash
# PG 热备份
docker exec honcho-database pg_dump -U honcho -d honcho | \
  gzip > /data/Volumes/honcho/backups/honcho_$(date +%Y%m%d).sql.gz

# Redis 快照
docker exec honcho-redis redis-cli BGSAVE
# 触发后 /data/Volumes/honcho/redis/dump.rdb 是最新快照
```

### 恢复

```bash
# 从 pg_dump 恢复（需要先创建空 DB）
gunzip -c /data/Volumes/honcho/backups/honcho_20260619.sql.gz | \
  docker exec -i honcho-database psql -U honcho -d honcho

# 从 Redis dump 恢复
docker compose -p honcho --env-file ./honcho/env.cfg -f ./honcho/stack.yml stop honcho-redis
sudo cp /data/Volumes/honcho/backups/dump.rdb /data/Volumes/honcho/redis/dump.rdb
sudo chown 999:999 /data/Volumes/honcho/redis/dump.rdb
docker compose -p honcho --env-file ./honcho/env.cfg -f ./honcho/stack.yml start honcho-redis
```

## 升级

```bash
# 1. 拉取最新源码（在 host 上或临时容器）
cd /data/Volumes/honcho/source && git pull

# 2. 重建 api + deriver 镜像
docker compose -p honcho --env-file ./honcho/env.cfg -f ./honcho/stack.yml build api deriver

# 3. 滚动重启
docker compose -p honcho --env-file ./honcho/env.cfg -f ./honcho/stack.yml up -d

# 4. 跑迁移（honcho entrypoint.sh 会自动执行；若需手动跑）
docker exec -it honcho-api sh -c "cd /app && .venv/bin/alembic upgrade head"
```

**PG 大版本升级**（如未来 18→19）需 `pg_dump` → 新版本空 DB → restore，**不能直接换 tag**。

## 相关文档

- [plastic-labs/honcho](https://github.com/plastic-labs/honcho) — 上游仓库
- [elkimek/honcho-self-hosted](https://github.com/elkimek/honcho-self-hosted) — 一键安装器，本目录配置基于此
- [Honcho 自托管官方文档](https://honcho.dev/docs/v3/contributing/self-hosting)
- `hindsight/readme.md` — 同仓库姊妹服务，部署模式高度相似
- 仓库根 `AGENTS.md` — `deploy.stack` 项目规范
- `crontab/` — 定时任务集成参考

## 已知限制

详见上文 [关键陷阱](#关键陷阱必读) — 主要为：无预构建镜像（必须源码构建）/ AGPL-3.0 传染 / deriver 强依赖 LLM。