Hy-Memory 2.0 Vibe 项目

项目简介

Hy-Memory 2.0 是腾讯混元团队于 2026 年 10 月 16 日开源的智能体记忆栈，一次性放开模型、框架、应用三层能力。它要解决的问题很具体：AI 记不住你说过什么、事情如何发展、工作做到哪里，以及代码为什么这样改。三层能力既能各自独立使用，也能组合成一套完整的 Memory 方案，把 AI 从“每次重新自我介绍”变成真正懂你的长期协作者。相比今年 5 月的 1.0 版本，2.0 把记忆场景从单一的聊天记忆，扩展为聊天、工作、代码三类，并把过去只在论文与产品形态中出现的能力，完整落到开源代码里。

核心功能

• 聊天记忆升级：从零散事实升级为完整事件脉络，跨时间、跨对话的内容被关联整理，以事件为主体梳理时间、地点、人物等要素并追踪后续发展，需要多条线索时先合并重复信息、剥离冲突，再把清晰记忆交给模型。
• 工作记忆新增：多维度记忆一项任务，按时间规整任务目标、已确定做法与阶段结果，并沉淀可复用经验及适用条件，复用前先判断当前是否满足条件，只在符合时精准采用。
• 代码记忆新增：针对长程编码任务，每次继续前先判断当前在处理哪一件事，再找回相关决定、仍然适用的经验与历史工作过程。
• MemHub 跨工具记忆：把 Cursor、Codex、Claude Code、OpenCode、OpenClaw、Qwen Code、WorkBuddy、Pi、Hermes、DeepSeek Harness 等 10 种 AI 工具的会话汇入同一份个人记忆，任一处产生的新记忆其他工具随即可见。
• 三种接入形态：想要开箱即用装 MemHub 桌面端或 CLI，想给自研 Agent 加记忆接 Hy-Memory SDK，想换记忆专用模型直接用 Hy-Memory-30B-A3B。

技术实现

框架采用双系统认知记忆架构：System 1 负责快速抽取与写入，System 2 负责跨会话的整合演化。聊天场景把原始对话逐层抽象为 L0 至 L7 的分层记忆结构，覆盖基本信息、原子事实、摘要、画像到更高阶认知结构，并带冲突消解与跨领域模式归纳。工作与代码场景是两层结构——会话事实层加可复用经验层，代码场景再额外叠加一条版本演化 diff 链，保留每次修改的轨迹，从而回答“这个超时实现最后保留的是哪一版”。SDK 默认内置 ChromaDB 与 Kuzu 做向量与图存储，可按需切换 Qdrant、FAISS、Neo4j、MySQL 缓存，并支持本地多语种 cross-encoder 重排；写入时自动路由场景，不带工具调用的对话零 LLM 开销直接入库。配套模型 Hy-Memory-30B-A3B 是总参 30B、激活约 3B 的 MoE，用归因强化学习专为记忆读写训练。

效果与场景

官方在 LoCoMo 聊天记忆拿到 72.6% 准确率，MemoryArena 工作记忆平均分 55.31%，CodeMemoryBench 问答 64.2%、解决率 35.6%，SWE-ContextBench 解决率 28.3%，四项均为开源框架第一，且工作记忆的 Memory 存储占用仅 6.06%。模型侧接入四套记忆系统平均 55.49 分，高于闭源 Opus5 的 54.62。腾讯内部已落地：自选股 AI 助手多跳召回提升 40 个百分点、综合得分 64.3 升至 79.6；iWiki 的 CTX 插件仅用记忆、不用完整原文，251 道题正确率反超；腾讯新闻智声场景长期偏好理解平均 91.68 分。

快速上手

1. 安装框架：pip install hy-memory==2.0.3，需要额外向量库时加 [qdrant]、[faiss]、[graph]、[mysql]、[rerank] 或 [all] 扩展。
2. 配置模型与嵌入：设置 MEMORY_LLM_API_KEY、MEMORY_LLM_BASE_URL、MEMORY_LLM_MODEL 与 MEMORYEMBEDDER* 系列变量，任何 OpenAI 兼容服务均可。
3. 写入与检索：初始化 HyMemoryClient(mode="pro")，调用 add() 写入文本或 OpenAI 格式消息，调用 search() 拿回 profile、normal、proactive 三路记忆。
4. 场景隔离：写入时指定 scene="working" 或 "coding"，并配合 workspace_id 与 branch 按仓库、分支隔离记忆。
5. 跨工具使用：下载 MemHub（macOS App 或 Linux Runtime，Windows 暂不支持），授权关联应用后导入历史会话，之后自动持续同步。

适用人群

适合正在做长期协作型 Agent 的开发者、需要跨工具统一上下文的独立开发者与小团队、以及被长程编码任务反复“失忆”困扰的工程师；也适合想把个人对话沉淀为长期资产的重度 AI 用户。

开源与许可

项目以 Apache-2.0 协议开源，发布一周 GitHub 星标已破千，模型同时放出 FP8 与 GGUF 量化版本，技术报告见 arXiv 2610.22196，编码记忆基准 CMB 已投 ICLR 2027。官网：https://memory.hunyuan.tencent.com/ ｜ 框架仓库：https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy-Memory