2026 年 10 月 17 日——10 月 16 日，腾讯混元宣布智能体记忆框架 Hy Memory 升级至 2.0 版本，并开源自研记忆专用模型 Hy-Memory-30B-A3B、Hy-Memory 记忆框架与 MemHub 记忆管理应用三层能力；官网数据显示，该专用模型接入四套主流记忆系统的评测平均分为 55.49，高于闭源模型 Opus 5 的 54.62。
本次开源的三层能力既可独立使用，也可组合为一套完整的 Memory 解决方案。官网信息显示，Hy Memory 已接入腾讯自选股、iWiki、腾讯新闻等内部业务，覆盖金融、资讯、知识管理、办公 Agent、社交娱乐与游戏六类场景；官方称 Hy-Memory 是业界首个提出「工作记忆」与「代码记忆」的记忆框架。
从聊天记忆到三类记忆
Hy Memory 1.0 于 2026 年 5 月发布，当时仅覆盖聊天记忆场景且未开源，其底层设计以 DCPM 为名发表于论文 Memory Beyond Recall（arXiv 2606.09483，已被 EMNLP 2026 接收）。2.0 版本在升级聊天记忆的同时新增工作记忆与代码记忆：聊天记忆从零散事实升级为以事件为主体的完整脉络，关联时间、地点、人物与后续发展；工作记忆负责记录任务目标、阶段结果与可复用经验及其适用条件；代码记忆则记住代码为什么这样改，保留每次修改的真实 diff。核心机制延续 1.0 的分层结构、演化链与双路径设计，并引入 Session、Tags、Graph 组织方式。
| 记忆场景 | 记录内容 | 记忆结构 |
|---|---|---|
| 聊天记忆 | 用户偏好、个人信息、跨会话事件脉络 | L0-L7 分层记忆（原始对话、原子事实、摘要、心智模型、前瞻意图等） |
| 工作记忆 | 任务进度、已确定做法、可复用经验及适用条件 | 事实层 + 经验层双层记忆 |
| 代码记忆 | 修改决策、工程经验、代码版本演化轨迹 | 双层记忆 + 版本演化 diff 链 |
表格数据来源：Hy-Memory 官方 GitHub 仓库文档。
模型、框架、应用三层开源内容
| 层级 | 内容 | 获取方式 |
|---|---|---|
| 模型 | Hy-Memory-30B-A3B：总参数 30B、激活参数约 3B 的 MoE 模型，专为长程记忆写入与冲突消解训练，配套技术报告 arXiv 2610.22196 | HuggingFace tencent/Hy-Memory-30B-A3B |
| 框架 | Hy-Memory 记忆引擎与 Python SDK（PyPI 包 hy-memory 2.0.3），Apache-2.0 协议，支持 ChromaDB、Qdrant、FAISS 向量库与 Kuzu、Neo4j 图数据库，仅需一个 OpenAI 兼容的 LLM 与 Embedding 接口即可运行 | GitHub Tencent-Hunyuan/Hy-Memory |
| 应用 | MemHub 本地记忆管理应用，提供 CLI 与 Mac App 两种形态，本地优先存储 | 随 Hy-Memory 仓库发布（memhub 目录） |
MemHub 的定位是「让 10 种 AI 工具共享一份个人记忆」：用户授权关联应用后，可导入各工具的历史会话，经内置 Hy-Memory SDK 沉淀为本地记忆，此后各工具产生的新会话实时汇入同一份记忆，任一工具写入的新记忆其他工具随即可见。官网列出的首批支持工具共 10 种：WorkBuddy、Cursor、Codex、Claude Code、OpenCode、OpenClaw、Qwen Code、Pi、Hermes、DeepSeek Harness，涵盖商业编程工具与开源 Agent。
官方披露的评测数据
框架侧，官网称在聊天、工作、代码三类场景的 4 项基准上，Hy-Memory 对比 Mem0、MemOS、EverOS、OpenViking、RepoMemory 与 Simple RAG 均为开源框架第一。官网给出的工作记忆数据为：MemoryArena 旅行规划与组合购物任务平均分 55.31%（旅行规划 SPS 59.04%、组合购物 PS 51.57%），领先次优的 EverOS 10.2 个百分点，Memory 存储占用仅为输入规模的 6.06%；代码记忆基准 CMB（CodeMemoryBench）为官方自建，论文已投稿 ICLR 2027。
模型侧，Hy-Memory-30B-A3B 分别接入 Hy-Memory、Mem0、MemOS、EverMemOS 四套记忆系统，在 LoCoMo、LongMemEval、PersonaMem v2、Travel、Shopping、CMB 六项指标上等权平均，七款参评模型成绩如下：
| 模型 | 类型 | 四套系统平均分 |
|---|---|---|
| Hy-Memory-30B-A3B | 记忆专用 | 55.49 |
| Opus 5 | 闭源 | 54.62 |
| DeepSeek V4.1 Flash | 开源 | 53.64 |
| HY3 | 通用 | 51.63 |
| Qwen3.6-35B-A3B | 开源 | 50.37 |
| HY3-A3B Base | 基座 | 47.66 |
| Qwen3-30B-A3B | 同尺寸开源 | 44.37 |
官网数据显示，相比未经专项训练的 HY3-A3B Base（47.66），记忆专项训练带来 7.8 分提升；按记忆系统拆分，Hy-Memory-30B-A3B 在四套系统上得分分别为 60.55、54.02、50.51 与 56.89，每一套上均排名第一，其中 EverMemOS 未参与该模型训练、用于泛化检验，该系统上仍高于 DeepSeek V4.1 Flash（55.47）与 Opus 5（54.04）。
本文引用的基准成绩均为腾讯混元官网披露的自评口径，第三方复测结果截至发稿尚未见公开；其中 Hy-Memory、Mem0、MemOS 三套系统参与该模型的强化学习训练，EverMemOS 为训练未见系统。
内部业务落地数据
官网同步披露三项内部业务评测结果：腾讯自选股 AI 助手在 A 股投研记忆专项评测中综合得分由 64.3 提升至 79.6，相对提升 23.8%，多跳召回由 50% 提升至 90%；iWiki 基于 Hy-Memory 推出 CTX 记忆插件，在 251 道问题、同一模型同一套提示词的评测中得分由 24.7 提升至 36.7，相对提升 48.6%；腾讯新闻「智声/新闻妹」在 10 位用户 41 个复杂对话案例的离线评测中平均得分 91.68（满分 100），87.8% 的案例得分超过 90 分。
获取方式
- 模型权重：HuggingFace 仓库 tencent/Hy-Memory-30B-A3B
- 框架与应用：GitHub 仓库 Tencent-Hunyuan/Hy-Memory（Apache-2.0 协议）
- 框架安装：
pip install hy-memory==2.0.3 - 官方站点：memory.hunyuan.tencent.com
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