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Hy Memory 2.0

Hy Memory 2.0 运营中

Hy Memory 2.0 是腾讯混元开源的智能体记忆框架,采用模型 + 框架 + 应用三层架构:专为记忆训练的 Hy-Memory-30A3B 模型、支持聊天/工作/代码三类记忆的 SDK...

Hy Memory 2.0 是腾讯混元开源的智能体记忆框架,采用模型 + 框架 + 应用三层架构:专为记忆训练的 Hy-Memory-30A3B 模型、支持聊天/工作/代码三类记忆的 SDK...

Hy Memory 2.0
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收录时间
—
更新时间
2026-10-17

01Hy Memory 2.0是什么

Hy Memory 2.0 是腾讯混元开源的智能体记忆框架,采用模型 + 框架 + 应用三层架构:专为记忆训练的 Hy-Memory-30A3B 模型、支持聊天/工作/代码三类记忆的 SDK,以及可连接 10 种 AI 工具的本地记忆管理应用 MemHub。Hy Memory 2.0 能跨对话、跨工具沉淀和同步个人记忆,让 Agent 拥有连续、完整的长期记忆,已在腾讯自选股、腾讯新闻等业务落地。

02Hy Memory 2.0的主要功能

三层全开源架构:专用模型、记忆框架、MemHub 应用可独立使用,可组合成完整 Memory 解决方案。
三类记忆管理:负责聊天、工作、代码记忆的存储、更新与进化,开发者可通过 SDK 接入 Agent。
聊天记忆:从零散事实升级为完整事件脉络,自动关联跨时间、跨对话的内容并消解冲突。
工作记忆:多维度记录任务目标、做法与可复用经验,复用前先判断适用条件,辅助长程任务执行。
代码记忆:针对代码场景沉淀项目上下文,提升代码问答与任务解决的准确率。
MemHub 记忆同步:本地应用连接 Cursor、Codex 等 10 种 AI 工具,导入历史会话并实现跨工具实时记忆同步。

03Hy Memory 2.0的技术原理

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事件化记忆组织:以事件为主体梳理时间、地点、人物等要素并关联后续发展;回答多线索问题时,先合并重复信息、剥离冲突内容,再将干净记忆交给模型。
条件化经验复用:工作和代码记忆按任务目标、已确定做法、阶段结果及经验适用条件多维度存储,并随时间规整更新;复用经验时先校验当前场景是否满足适用条件,在匹配时精准调用,避免错误迁移。
任务断点续接:长程任务每次重启时,框架先判断当前处理的事项,再精准召回相关决策、仍适用的经验和历史工作过程,用最少 Token 获取最相关记忆。
专用小模型:Hy-Memory-30A3B 针对记忆更新、管理专门训练,在 Hy Memory、Mem0、MemOS 等框架上效果均超过 Opus5。
全局记忆汇聚:MemHub 内置 Hy Memory SDK,将各 AI 工具的会话在本地沉淀为统一个人记忆,并用插件形式向工具反向补充上下文,实现记忆资产与工具的解耦。

04如何使用Hy Memory 2.0

获取开源资源:从 GitHub(Tencent-Hunyuan/Hy-Memory、Tencent-Hunyuan/MemHub)和 HuggingFace(Hy-Memory-30B-A3B)下载框架、应用与模型权重。
开发者接入 SDK:将 Hy Memory SDK 集成到自己的 Agent 中,调用其存储、更新、召回记忆的能力。
普通用户安装 MemHub:下载 MemHub 的 CLI 或 Mac 端 APP,作为本地记忆管理中心。
授权关联 AI 工具:在 MemHub 中授权 WorkBuddy、Cursor、Codex 等 10 种已支持的 AI 工具。
导入历史会话:授权后一键导入各工具的历史对话,由内置 Hy Memory SDK 沉淀为本地个人记忆。
开启实时同步:各工具产生的新会话自动汇入同一份全局记忆,无需手动操作。
用插件方式调用:在任一已关联工具中发起任务时,MemHub 自动将相关记忆作为上下文补充给当前工具。

05Hy Memory 2.0的核心优势

三层全开源:模型、框架、应用全部开源,可独立使用也可组合,灵活度业界领先。
评测全面第一:在聊天、工作、代码三类场景的 4 个 Benchmark 上均为开源记忆框架第一。
业界首创:首个提出工作记忆与代码记忆的记忆框架,覆盖更完整的记忆场景。
小模型超大模型:约 3B 激活参数的专用模型,记忆效果超过 Opus5,成本低、可部署性强。
存储占用极小:三类场景效果第一的同时,记忆存储空间占用均很小,适合长期使用。
Token 效率突出:LoCoMo 上 Token 消耗减少 39.3%,以更少的上下文取得更高准确率。
记忆资产化:MemHub 打通 10 种 AI 工具,让个人记忆跨工具连续、不被单一产品绑定。

06Hy Memory 2.0的项目地址

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

07Hy Memory 2.0的应用场景

金融投研助手:跨天、跨会话记住用户关注的板块和分析习惯,自选股多跳召回率从 50% 提升至 90%。
资讯内容推荐:记住用户关注的话题和偏好称呼,在腾讯新闻「智声」「新闻妹」中实现长期偏好评测均分 91.68。
知识管理问答:iWiki 仅靠召回的记忆作答,正确率比提供全部原始对话相对提升 48.6%。
编程开发辅助:跨工具记住项目规范与个人编码偏好,在 Cursor、Codex 等工具间无缝复用代码记忆。
办公与长程任务:记录任务目标、阶段结果与可复用经验,支持办公 Agent 在多次会话间断点续接。

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