Hy Memory 2.0 Đang hoạt động

Hy Memory 2.0 là khung ghi nhớ tác nhân do Tencent Hunyuan mã nguồn mở, sử dụng kiến trúc ba lớp mô hình + framework + ứng dụng: mô hình Hy-Memory-30A3B được huấn luyện chuyên biệt cho việc ghi nhớ, SDK hỗ trợ ba loại bộ nhớ trò chuyện/công việc/mã nguồn, cùng ứng dụng quản lý bộ nhớ cục bộ MemHub có thể kết nối với 10 công cụ AI. Hy Memory 2.0 có thể tích lũy và đồng bộ ký ức cá nhân xuyên suốt các cuộc trò chuyện và công cụ, giúp Agent sở hữu bộ nhớ dài hạn liên tục, đầy đủ; hiện đã được triển khai trong các dịch vụ như Tencent Xuan Gu và Tencent News.

Kiến trúc ba lớp mã nguồn mở hoàn toàn: mô hình chuyên dụng, framework ghi nhớ và ứng dụng MemHub có thể được sử dụng độc lập hoặc kết hợp thành giải pháp Memory hoàn chỉnh.
Quản lý ba loại bộ nhớ: phụ trách lưu trữ, cập nhật và tiến hóa bộ nhớ trò chuyện, công việc và mã nguồn; nhà phát triển có thể kết nối Agent thông qua SDK.
Bộ nhớ trò chuyện: nâng cấp từ các sự kiện rời rạc thành mạch sự kiện hoàn chỉnh, tự động liên kết nội dung xuyên thời gian và cuộc trò chuyện, đồng thời loại bỏ xung đột.
Bộ nhớ công việc: ghi lại đa chiều mục tiêu nhiệm vụ, phương pháp thực hiện và kinh nghiệm có thể tái sử dụng; trước khi tái sử dụng sẽ xác định điều kiện áp dụng để hỗ trợ thực hiện nhiệm vụ dài hạn.
Bộ nhớ mã nguồn: tích lũy ngữ cảnh dự án cho các tình huống mã nguồn, nâng cao độ chính xác của hỏi đáp mã nguồn và giải quyết nhiệm vụ.
Đồng bộ bộ nhớ MemHub: ứng dụng cục bộ kết nối với 10 công cụ AI như Cursor và Codex, nhập các phiên trò chuyện trước đây và thực hiện đồng bộ bộ nhớ theo thời gian thực giữa các công cụ.

Theo dõi WeChat và trả lời “开源” để tham gia nhóm trao đổi dự án AI mã nguồn mở
Tổ chức bộ nhớ theo sự kiện: lấy sự kiện làm trung tâm để hệ thống hóa các yếu tố như thời gian, địa điểm và nhân vật, đồng thời liên kết với diễn biến tiếp theo; khi trả lời câu hỏi có nhiều manh mối, hệ thống trước tiên hợp nhất thông tin trùng lặp, tách nội dung xung đột, sau đó cung cấp bộ nhớ sạch cho mô hình.
Tái sử dụng kinh nghiệm theo điều kiện: bộ nhớ công việc và mã nguồn được lưu trữ đa chiều theo mục tiêu nhiệm vụ, phương pháp đã xác định, kết quả từng giai đoạn và điều kiện áp dụng của kinh nghiệm, đồng thời được chuẩn hóa và cập nhật theo thời gian; khi tái sử dụng kinh nghiệm, hệ thống kiểm tra trước xem bối cảnh hiện tại có đáp ứng điều kiện áp dụng hay không, chỉ gọi chính xác khi phù hợp để tránh chuyển giao sai.
Tiếp tục nhiệm vụ từ điểm dừng: mỗi khi khởi động lại nhiệm vụ dài hạn, framework trước tiên xác định nội dung đang được xử lý, sau đó gọi chính xác các quyết định liên quan, kinh nghiệm vẫn còn phù hợp và quá trình làm việc trước đây, dùng ít Token nhất để thu được ký ức liên quan nhất.
Mô hình nhỏ chuyên dụng: Hy-Memory-30A3B được huấn luyện chuyên biệt cho việc cập nhật và quản lý bộ nhớ; hiệu quả trên các framework như Hy Memory, Mem0 và MemOS đều vượt qua Opus5.
Tập hợp bộ nhớ toàn cục: MemHub tích hợp Hy Memory SDK, lưu trữ cục bộ các phiên trò chuyện từ nhiều công cụ AI thành bộ nhớ cá nhân thống nhất, đồng thời bổ sung ngữ cảnh ngược lại cho công cụ dưới dạng plugin, giúp tách biệt tài sản bộ nhớ và công cụ.

Lấy tài nguyên mã nguồn mở: tải framework, ứng dụng và trọng số mô hình từ GitHub (Tencent-Hunyuan/Hy-Memory, Tencent-Hunyuan/MemHub) và HuggingFace (Hy-Memory-30B-A3B).
Tích hợp SDK cho nhà phát triển: tích hợp Hy Memory SDK vào Agent của riêng bạn, gọi các khả năng lưu trữ, cập nhật và truy xuất bộ nhớ.
Cài đặt MemHub cho người dùng phổ thông: tải CLI hoặc ứng dụng Mac của MemHub để làm trung tâm quản lý bộ nhớ cục bộ.
Ủy quyền liên kết công cụ AI: cấp quyền cho 10 công cụ AI được hỗ trợ như WorkBuddy, Cursor và Codex trong MemHub.
Nhập các phiên trò chuyện trước đây: sau khi cấp quyền, nhập các cuộc trò chuyện lịch sử của từng công cụ chỉ bằng một lần nhấp; Hy Memory SDK tích hợp sẽ tích lũy chúng thành bộ nhớ cá nhân cục bộ.
Bật đồng bộ theo thời gian thực: các phiên trò chuyện mới phát sinh từ mọi công cụ sẽ tự động được nhập vào cùng một bộ nhớ toàn cục mà không cần thao tác thủ công.
Gọi bằng plugin: khi bắt đầu nhiệm vụ trong bất kỳ công cụ đã liên kết nào, MemHub tự động bổ sung các bộ nhớ liên quan làm ngữ cảnh cho công cụ hiện tại.

Mã nguồn mở hoàn toàn ở cả ba lớp: mô hình, framework và ứng dụng đều mã nguồn mở, có thể sử dụng độc lập hoặc kết hợp, mang lại độ linh hoạt hàng đầu trong ngành.
Dẫn đầu toàn diện trong đánh giá: đứng đầu trong các framework ghi nhớ mã nguồn mở trên cả 4 Benchmark thuộc ba nhóm tình huống trò chuyện, công việc và mã nguồn.
Tiên phong trong ngành: framework ghi nhớ đầu tiên đề xuất bộ nhớ công việc và bộ nhớ mã nguồn, bao phủ đầy đủ hơn các tình huống ghi nhớ.
Mô hình nhỏ vượt mô hình lớn: mô hình chuyên dụng có khoảng 3B tham số kích hoạt, hiệu quả ghi nhớ vượt Opus5, chi phí thấp và khả năng triển khai cao.
Dung lượng lưu trữ cực nhỏ: đồng thời đạt hiệu quả hàng đầu ở cả ba nhóm tình huống, dung lượng lưu trữ bộ nhớ đều rất nhỏ, phù hợp sử dụng lâu dài.
Hiệu suất Token nổi bật: mức tiêu thụ Token trên LoCoMo giảm 39.3%, đạt độ chính xác cao hơn với ít ngữ cảnh hơn.
Biến bộ nhớ thành tài sản: MemHub kết nối 10 công cụ AI, giúp bộ nhớ cá nhân liên tục giữa các công cụ và không bị ràng buộc vào một sản phẩm duy nhất.

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

Trợ lý nghiên cứu đầu tư tài chính: ghi nhớ các lĩnh vực người dùng quan tâm và thói quen phân tích xuyên ngày, xuyên phiên; tỷ lệ truy xuất nhiều bước của cổ phiếu theo dõi tăng từ 50% lên 90%.
Đề xuất nội dung tin tức: ghi nhớ chủ đề người dùng quan tâm và cách xưng hô ưa thích; trong “智声” và “新闻妹” của Tencent News, điểm đánh giá sở thích dài hạn trung bình đạt 91.68.
Hỏi đáp quản lý tri thức: iWiki chỉ dựa vào bộ nhớ được truy xuất để trả lời, độ chính xác tăng tương đối 48.6% so với việc cung cấp toàn bộ cuộc trò chuyện gốc.
Hỗ trợ phát triển lập trình: ghi nhớ quy chuẩn dự án và sở thích lập trình cá nhân giữa các công cụ, tái sử dụng liền mạch bộ nhớ mã nguồn trong Cursor, Codex và các công cụ khác.
Văn phòng và nhiệm vụ dài hạn: ghi lại mục tiêu nhiệm vụ, kết quả từng giai đoạn và kinh nghiệm có thể tái sử dụng, hỗ trợ Agent văn phòng tiếp tục công việc từ điểm dừng giữa nhiều phiên trò chuyện.