腾讯混元记忆框架Hy Memory 2.0发布开源,专用模型性能超Opus 5
IT之家 10 月 16 日消息,腾讯混元官方今日宣布推出智能体记忆框架 Hy Memory 2.0 版本,并开源专用模型、记忆框架和 MemHub 应用三层能力。
Hy Memory 2.0 三层能力既能独立使用,也能组合成一套完整的 Memory 解决方案。目前 Hy Memory 已在腾讯内部金融、资讯、知识管理、办公 Agent、社交娱乐和游戏等领域的多个业务中使用。
据腾讯介绍,Hy Memory 2.0 的框架层负责聊天、工作、代码三类记忆的存储、更新与进化,开发者可通过 SDK 将其接入 Agent。
腾讯方面表示,该框架是业界首个提出工作记忆与代码记忆的记忆框架。在聊天、工作、代码三类场景的 4 个 Benchmark 上,Hy Memory 对比 Mem0、MemOS、EverOS、OpenViking、RepoMemory 和 Simple RAG 等开源框架均取得第一。具体而言,工作记忆在 MemoryArena 的旅行规划与组合购物任务上平均分 55.31%,领先次优的 EverOS 10.2 个百分点;代码记忆在 CodeMemoryBench 上代码问答准确率 64.2%、代码任务解决率 35.6%,在 SWE-ContextBench 上代码任务解决率 28.3%,高于 MemOS 和 Mem0 的 25.3%;聊天记忆在 LoCoMo 上准确率 72.6%,高于 EverOS 的 71.9%,同时每题使用的 Token 从 1,159 降至 703,减少 39.3%。
聊天记忆方面,Hy Memory 2.0 从零散事实升级为完整事件脉络,能够将跨时间、跨对话的分散内容以事件为主体梳理出时间、地点、人物等关键要素。遇到需要结合多条线索回答的问题时,Hy Memory 会先合并重复信息、剥离前后冲突,再将清晰记忆交给模型。工作记忆与代码记忆为 2.0 版本新增能力,使用多个维度记忆一项任务,按时间规整所有信息更新,包含任务目标、已确定的做法和阶段结果,以及可复用的经验与适用条件。复用经验时,Hy Memory 会先判断当前是否符合该经验的适用条件,仅在符合时精准采取对应经验作为辅助。针对长程任务,每次继续开启任务前,Hy Memory 会先判断当前在处理哪一件事,再找回相关决定、仍然适用的经验以及历史工作过程。
模型层面,Hy-Memory-30A3B 专为记忆场景训练,约 3B 激活参数。据 arXiv 论文信息,该模型在 Mem0、MemOS 和 Hy-Memory 三套框架上训练,在固定 20% 基准子样本的四套评测框架上均排名第一,宏观平均得分 55.49%,高于 Claude Opus 5 的 54.62%。
在接入 Hy Memory、Mem0、MemOS、EverMemOS 四套记忆系统测试中,Hy-Memory-30A3B 得分 55.49,高于 Opus5 的 54.62、DeepSeek V4.1 Flash 的 53.64,以及 Qwen3-30B-A3B 的 44.37。
应用层面,MemHub 是本地记忆管理应用,提供 CLI 和 Mac 端 APP 两种使用方式。用户授权关联应用后,MemHub 可导入各工具的历史会话,并通过内置的 Hy Memory SDK 沉淀为本地记忆,此后各工具产生的新会话可实时同步汇入同一份记忆。
MemHub 支持以插件形式一键接入 AI 工具,用户在任一已关联工具内发起任务,MemHub 均可管理和使用相关记忆作为上下文补充。目前覆盖 WorkBuddy、Cursor、Codex、Pi、Qwen Code、Hermes、DeepSeek Harness 和 OpenCode 等 10 种 AI 工具,涵盖商业编程工具与开源 Agent。
目前,Hy Memory SDK 与 MemHub 已在 GitHub 开源,Hy-Memory-30B-A3B 模型权重已在 Hugging Face 发布。
腾讯混元表示,将继续和更多业务深度协同,在真实场景中打磨记忆能力,让 Agent 在更长的任务、更多的工具之间保持连续。



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