Hy Memory 2.0 চালু আছে

Hy Memory 2.0 হলো Tencent Hunyuan-এর ওপেন-সোর্সড এজেন্ট মেমরি ফ্রেমওয়ার্ক, যা মডেল + ফ্রেমওয়ার্ক + অ্যাপ্লিকেশন—এই তিন স্তরের আর্কিটেকচার ব্যবহার করে: স্মৃতি প্রশিক্ষণের জন্য বিশেষভাবে তৈরি Hy-Memory-30A3B মডেল, চ্যাট/কাজ/কোড—এই তিন ধরনের স্মৃতি সমর্থনকারী SDK এবং 10 ধরনের AI টুলের সঙ্গে সংযোগ স্থাপন করতে সক্ষম স্থানীয় মেমরি ব্যবস্থাপনা অ্যাপ MemHub। Hy Memory 2.0 বিভিন্ন কথোপকথন ও টুল জুড়ে ব্যক্তিগত স্মৃতি সংরক্ষণ ও সিঙ্ক করতে পারে, ফলে Agent-এর ধারাবাহিক ও সম্পূর্ণ দীর্ঘমেয়াদি স্মৃতি তৈরি হয়। এটি ইতিমধ্যে Tencent Self-Selected Stocks, Tencent News-সহ বিভিন্ন ব্যবসায়িক ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়েছে।

তিন স্তরের সম্পূর্ণ ওপেন-সোর্স আর্কিটেকচার: বিশেষায়িত মডেল, মেমরি ফ্রেমওয়ার্ক এবং MemHub অ্যাপ্লিকেশন আলাদাভাবে ব্যবহার করা যায়, আবার একত্র করে সম্পূর্ণ Memory সমাধানও তৈরি করা যায়।
তিন ধরনের মেমরি ব্যবস্থাপনা: চ্যাট, কাজ ও কোডের স্মৃতি সংরক্ষণ, আপডেট এবং বিবর্তন পরিচালনা করে; ডেভেলপাররা SDK-এর মাধ্যমে Agent-এর সঙ্গে সংযুক্ত করতে পারেন।
চ্যাট মেমরি: বিচ্ছিন্ন তথ্যকে সম্পূর্ণ ঘটনাপ্রবাহে রূপান্তর করে, বিভিন্ন সময় ও কথোপকথনের বিষয়বস্তু স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংযুক্ত করে এবং বিরোধ মিটিয়ে দেয়।
কাজের মেমরি: কাজের লক্ষ্য, পদ্ধতি ও পুনর্ব্যবহারযোগ্য অভিজ্ঞতা বহুমাত্রিকভাবে নথিবদ্ধ করে; পুনর্ব্যবহারের আগে প্রযোজ্য শর্ত যাচাই করে এবং দীর্ঘমেয়াদি কাজ সম্পাদনে সহায়তা করে।
কোড মেমরি: কোড-সংক্রান্ত পরিস্থিতির জন্য প্রকল্পের প্রেক্ষাপট সংরক্ষণ করে, ফলে কোড-সংক্রান্ত প্রশ্নোত্তর ও কাজ সমাধানের নির্ভুলতা বাড়ে।
MemHub মেমরি সিঙ্ক: স্থানীয় অ্যাপ্লিকেশনটি Cursor, Codex-সহ 10 ধরনের AI টুলের সঙ্গে সংযুক্ত হয়ে পুরোনো সেশন আমদানি করে এবং বিভিন্ন টুলের মধ্যে রিয়েল-টাইম মেমরি সিঙ্ক চালু করে।

WeChat-এ ফলো করে “开源” লিখে উত্তর দিন, AI ওপেন-সোর্স প্রকল্পের আলোচনা গ্রুপে যোগ দিন
ঘটনাভিত্তিক মেমরি সংগঠন: ঘটনাকে কেন্দ্র করে সময়, স্থান, ব্যক্তি ইত্যাদি উপাদান সাজিয়ে পরবর্তী বিকাশের সঙ্গে সংযুক্ত করে; একাধিক সূত্রযুক্ত প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার সময় প্রথমে পুনরাবৃত্ত তথ্য একত্র করে, বিরোধপূর্ণ বিষয় বাদ দেয়, তারপর পরিশোধিত স্মৃতি মডেলের কাছে পাঠায়।
শর্তভিত্তিক অভিজ্ঞতা পুনর্ব্যবহার: কাজ ও কোডের স্মৃতি কাজের লক্ষ্য, নির্ধারিত পদ্ধতি, পর্যায়ের ফলাফল এবং অভিজ্ঞতার প্রযোজ্য শর্ত অনুযায়ী বহুমাত্রিকভাবে সংরক্ষণ করা হয় এবং সময়ের সঙ্গে নিয়মিত আপডেট হয়; অভিজ্ঞতা পুনর্ব্যবহারের সময় বর্তমান পরিস্থিতি প্রযোজ্য শর্ত পূরণ করছে কি না তা আগে যাচাই করা হয়, মিললে নির্ভুলভাবে ব্যবহার করা হয়, ফলে ভুল প্রয়োগ এড়ানো যায়।
কাজের বিরতি থেকে পুনরায় শুরু: দীর্ঘমেয়াদি কাজ প্রতিবার পুনরায় শুরু হলে ফ্রেমওয়ার্ক প্রথমে বর্তমান কাজটি শনাক্ত করে, তারপর সংশ্লিষ্ট সিদ্ধান্ত, এখনও প্রযোজ্য অভিজ্ঞতা এবং পূর্ববর্তী কাজের প্রক্রিয়া নির্ভুলভাবে পুনরুদ্ধার করে; সর্বনিম্ন Token ব্যবহার করে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক স্মৃতি পাওয়া যায়।
বিশেষায়িত ছোট মডেল: Hy-Memory-30A3B স্মৃতি আপডেট ও ব্যবস্থাপনার জন্য বিশেষভাবে প্রশিক্ষিত; Hy Memory, Mem0, MemOS-সহ বিভিন্ন ফ্রেমওয়ার্কে এর ফল Opus5-এর চেয়েও ভালো।
সর্বজনীন মেমরি একীভূতকরণ: MemHub-এ অন্তর্নির্মিত Hy Memory SDK বিভিন্ন AI টুলের সেশন স্থানীয়ভাবে একীভূত ব্যক্তিগত স্মৃতিতে সংরক্ষণ করে এবং প্লাগইনের মাধ্যমে টুলগুলোতে বিপরীতমুখীভাবে প্রেক্ষাপট যোগ করে; ফলে মেমরি সম্পদ ও টুল আলাদা থাকে।

ওপেন-সোর্স রিসোর্স সংগ্রহ: GitHub (Tencent-Hunyuan/Hy-Memory, Tencent-Hunyuan/MemHub) এবং HuggingFace (Hy-Memory-30B-A3B) থেকে ফ্রেমওয়ার্ক, অ্যাপ্লিকেশন ও মডেল ওজন ডাউনলোড করুন।
ডেভেলপারদের SDK সংযুক্ত করা: Hy Memory SDK নিজের Agent-এ একীভূত করে এর স্মৃতি সংরক্ষণ, আপডেট ও পুনরুদ্ধারের ক্ষমতা ব্যবহার করুন।
সাধারণ ব্যবহারকারীদের MemHub ইনস্টল করা: MemHub-এর CLI বা Mac সংস্করণের APP ডাউনলোড করে স্থানীয় মেমরি ব্যবস্থাপনা কেন্দ্র হিসেবে ব্যবহার করুন।
AI টুল অনুমোদন ও সংযুক্ত করা: MemHub-এ WorkBuddy, Cursor, Codex-সহ সমর্থিত 10 ধরনের AI টুল অনুমোদন করুন।
পুরোনো সেশন আমদানি: অনুমোদনের পর এক ক্লিকে বিভিন্ন টুলের পুরোনো কথোপকথন আমদানি করুন; অন্তর্নির্মিত Hy Memory SDK সেগুলোকে স্থানীয় ব্যক্তিগত স্মৃতিতে সংরক্ষণ করবে।
রিয়েল-টাইম সিঙ্ক চালু করা: বিভিন্ন টুলে তৈরি নতুন সেশন স্বয়ংক্রিয়ভাবে একই সর্বজনীন স্মৃতিতে যুক্ত হবে, কোনো ম্যানুয়াল操作ের প্রয়োজন নেই।
প্লাগইনের মাধ্যমে ব্যবহার: সংযুক্ত যেকোনো টুলে কাজ শুরু করলে MemHub স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংশ্লিষ্ট স্মৃতিকে প্রেক্ষাপট হিসেবে বর্তমান টুলে যোগ করবে।

তিন স্তরই সম্পূর্ণ ওপেন-সোর্স: মডেল, ফ্রেমওয়ার্ক ও অ্যাপ্লিকেশন সবই ওপেন-সোর্স; আলাদাভাবে বা একত্রে ব্যবহার করা যায়, নমনীয়তা শিল্পে শীর্ষস্থানীয়।
মূল্যায়নে সর্বত্র প্রথম: চ্যাট, কাজ ও কোড—এই তিন ধরনের পরিস্থিতির 4টি Benchmark-এই ওপেন-সোর্স মেমরি ফ্রেমওয়ার্কগুলোর মধ্যে প্রথম।
শিল্পে প্রথম: কাজের মেমরি ও কোড মেমরি ধারণা প্রস্তাব করা প্রথম মেমরি ফ্রেমওয়ার্ক, যা আরও সম্পূর্ণ স্মৃতি-পরিস্থিতি সমর্থন করে।
ছোট মডেল, বড় মডেলের চেয়ে শক্তিশালী: প্রায় 3B সক্রিয় প্যারামিটারের বিশেষায়িত মডেল; স্মৃতির ফল Opus5-এর চেয়ে ভালো, খরচ কম এবং স্থাপনযোগ্যতা বেশি।
অত্যন্ত কম স্টোরেজ ব্যবহার: তিন ধরনের পরিস্থিতিতেই সেরা ফল দেওয়ার পাশাপাশি স্মৃতি সংরক্ষণে খুব কম জায়গা লাগে, তাই দীর্ঘমেয়াদি ব্যবহারের জন্য উপযোগী।
Token দক্ষতা উল্লেখযোগ্য: LoCoMo-তে Token ব্যবহার 39.3% কমে, কম প্রেক্ষাপট ব্যবহার করে বেশি নির্ভুলতা অর্জন করে।
স্মৃতি সম্পদে রূপান্তর: MemHub 10 ধরনের AI টুলকে সংযুক্ত করে, ফলে ব্যক্তিগত স্মৃতি বিভিন্ন টুলে ধারাবাহিক থাকে এবং কোনো একক পণ্যের সঙ্গে আবদ্ধ হয় না।

GitHub রিপোজিটরি: https://github.com/Tencent-Hunyuan/MemHub
https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy-Memory
HuggingFace মডেল রিপোজিটরি: https://huggingface.co/tencent/Hy-Memory-30B-A3B

আর্থিক গবেষণা ও বিনিয়োগ সহকারী: বিভিন্ন দিন ও সেশন জুড়ে ব্যবহারকারীর আগ্রহের খাত এবং বিশ্লেষণের অভ্যাস মনে রাখে; স্ব-নির্বাচিত শেয়ারে বহু-ধাপ পুনরুদ্ধারের হার 50% থেকে 90%-এ উন্নীত হয়েছে।
তথ্যভিত্তিক কনটেন্ট সুপারিশ: ব্যবহারকারীর আগ্রহের বিষয় ও পছন্দের সম্বোধন মনে রাখে; Tencent News-এর「智声」ও「新闻妹」-তে দীর্ঘমেয়াদি পছন্দের মূল্যায়নে গড় স্কোর 91.68 অর্জন করেছে।
জ্ঞান ব্যবস্থাপনা প্রশ্নোত্তর: iWiki শুধুমাত্র পুনরুদ্ধার করা স্মৃতি ব্যবহার করে উত্তর দেয়; সব মূল কথোপকথন দেওয়ার তুলনায় নির্ভুলতা 48.6% বৃদ্ধি পেয়েছে।
প্রোগ্রামিং উন্নয়ন সহায়তা: বিভিন্ন টুল জুড়ে প্রকল্পের নিয়ম ও ব্যক্তিগত কোডিং পছন্দ মনে রাখে এবং Cursor, Codex-সহ বিভিন্ন টুলের মধ্যে কোড মেমরি নির্বিঘ্নে পুনর্ব্যবহার করে।
অফিস ও দীর্ঘমেয়াদি কাজ: কাজের লক্ষ্য, পর্যায়ের ফলাফল এবং পুনর্ব্যবহারযোগ্য অভিজ্ঞতা নথিবদ্ধ করে; অফিস Agent-কে একাধিক সেশনের মধ্যে বিরতি থেকে কাজ পুনরায় শুরু করতে সহায়তা করে।