腾讯混元记忆框架 Hy Memory 2.0 发布开源，专用模型性能超 Opus5

腾讯混元今天宣布推出智能体记忆框架 Hy Memory 2.0，并把专用模型、记忆框架和 MemHub 应用三层能力一起开源。

所谓“记忆”，解决的是 AI 智能体用着用着就忘事的问题。Hy Memory 2.0 的框架层负责聊天、工作、代码三类记忆的存储、更新和进化，开发者通过 SDK 就能接进自己的 Agent。腾讯称这是业界首个同时提出工作记忆与代码记忆的框架，在四套基准测试里，对比 Mem0、MemOS、EverOS、OpenViking、RepoMemory 和 Simple RAG 等开源框架都拿了第一。

具体看几个数字：工作记忆在 MemoryArena 的旅行规划与组合购物任务上平均分 55.31%，领先第二名的 EverOS 10.2 个百分点；代码记忆在 CodeMemoryBench 上代码问答准确率 64.2%、任务解决率 35.6%；聊天记忆在 LoCoMo 上准确率 72.6%，高于 EverOS 的 71.9%，而且每道题消耗的 Token 从 1159 降到 703，少了近四成。

和上一版相比，聊天记忆从零散事实升级成了完整的事件脉络，能把跨时间、跨对话的信息按事件梳理出时间、地点、人物等关键要素。遇到需要综合多条线索的问题时，它会先合并重复信息、剔除前后冲突，再把干净的记忆交给模型。工作记忆和代码记忆是 2.0 新增的，会按多个维度记录一项任务，包括任务目标、已经确定的做法、阶段性结果，以及可复用的经验。用经验之前，它先判断当前情况是否符合当初的适用条件，符合才拿来用。

模型层面，专为记忆场景训练的 Hy-Memory-30A3B 大约 3B 激活参数，论文数据显示宏观平均得分 55.49%，高于 Claude Opus 5 的 54.62%、DeepSeek V4.1 Flash 的 53.64% 和 Qwen3-30B-A3B 的 44.37%。

应用层面，MemHub 是一个本地记忆管理应用，有命令行和 Mac 客户端两种用法。授权关联后，可以导入各个工具的历史会话，沉淀成本地记忆，之后新产生的会话也会实时同步汇入同一份记忆。目前支持一键接入 WorkBuddy、Cursor、Codex、Pi、Qwen Code、Hermes、DeepSeek Harness 和 OpenCode 等 10 种 AI 工具，覆盖商业编程工具与开源 Agent。SDK、MemHub 和模型权重都已分别在 GitHub 和 Hugging Face 上开放下载。