Plastic Labs

Plastic Labs는 Honcho를 구축하는 데 집중하는 AI 연구 회사로, Honcho는 AI 애플리케이션을 위한 개인 정체성을 모델링하는 AI 기반 메모리 레이어입니다. Honcho는 플러그 앤 플레이 플랫폼으로 기능하여 LLM 기반 앱에 지속적이고 진화하는 사용자 프로필을 제공하며, 시간이 지남에 따라 개인의 의사소통 스타일, 선호도 및 행동 패턴을 이해할 수 있게 합니다. Honcho가 해결하는 핵심 시장 문제는 LLM 애플리케이션이 진정한 사용자 이해를 결여하고 있다는 점입니다. 개발자들은 일반적으로 벡터 데이터베이스에 채팅 로그를 저장하고 검색 증강 생성을 수행하는 임시방편적인 해결책에 의존하는데, 이는 과거 대화만을 회상할 수 있을 뿐 학습 스타일이나 어조 민감성과 같은 더 깊은 사용자 특성을 파악하지 못합니다. 이로 인해 모든 팀이 사용자 상태 관리 인프라를 재발명해야 합니다. Honcho는 이러한 복잡성을 추상화하여 모든 LLM 앱이 쉽게 통합할 수 있는 풍부하고 질의 가능한 사용자 모델을 제공합니다. 경쟁 우위는 인지 과학 기법을 적용하여 더 높은 차원의 전이 가능한 사용자 표현을 구축하는 데 있습니다. 앱별 데이터 사일로와 달리 Honcho는 다양한 애플리케이션에서 공유할 수 있는 보편적 특성을 포착합니다. 이러한 상호 운용성은 공유 사용자 데이터 레이어의 기반을 마련하여, 한 앱(예: 튜터링 앱이 사용자가 비유를 통해 가장 잘 학습한다는 것을 발견)의 인사이트가 다른 앱(예: 치료 어시스턴트가 더 효과적으로 소통)에 도움이 될 수 있습니다. 지난 6개월(2026년 3월~8월) 동안 Plastic Labs는 상당한 진전을 이루었습니다. 3월에는 Plastic Labs 저자가 포함된 세 편의 논문이 ICLR 2026에 채택되어 적응형 디코딩, 불확실성 추출, 자기 대국 추론을 다루었습니다. 4월에는 회사가 Honcho CLI와 새로워진 MCP 서버를 출시하여 개발자가 터미널 또는 Claude와 같은 AI 어시스턴트 내에서 직접 피어, 세션 및 메모리를 관리할 수 있게 했습니다. 5월에는 Honcho의 /chat 엔드포인트에 response_format 플래그를 통한 구조화된 출력 지원이 추가되었습니다. 8월에는 Honcho 3.1.0이 출시되어 Scopes(컨텍스트별 쿼리를 위한 세션 그룹화)와 워크스페이스 수준 채팅을 도입하고, 더 작은 프로덕션 이미지와 최적화된 Redis Cluster 지원을 포함한 성능 개선이 이루어졌습니다.