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AI 智能体在长时间交互中会遗忘之前的对话内容和工作状态，每次重启都需要重新获取背景信息。Hy Memory 2.0 为这个问题提供了一套可编程的记忆系统，让智能体能够在聊天、工作和编程三种场景下持续积累和调用记忆。

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腾讯混元团队在 2026 年 10 月开源了 Hy Memory 2.0，包含记忆写入模型 Hy-Memory-30B-A3B、可编程的 hy-memory SDK 和桌面工具 MemHub。这是继 2026 年 5 月发布 1.0 版本后的升级版本，对应论文已被 EMNLP 2026 会议接收。

## 性能表现

Hy-Memory-30B-A3B 模型的总参数量为 30B，采用 MoE 架构仅激活约 3B 参数。在四个 harness 宏平均六个指标的测试中，该模型得分 55.49，Claude Opus 5 得分 54.62。在未见过的 EverMemOS 框架上，该模型得分 56.89，Claude 得分 54.04。相比同架构基座 Qwen3-30B-A3B 的 44.37 分，性能提升约 11 分。

以上测试基于固定的 20% 基准子样本。由于来源未提供测试设置的完整描述，这些数字在不同框架间的可比性需要谨慎看待。

## 记忆场景和层级

Hy Memory 区分三种记忆场景：chat 场景处理闲聊、个人信息、偏好和常规问答；working 场景处理文档、表格、研究、财务分析、内容创作和计算机操作；coding 场景处理编程、调试、测试、构建、API 和脚本。

Chat 记忆采用 L1 到 L7 的层级结构，共 8 层。来源未说明每层的具体划分逻辑和存储内容，也未描述 working 和 coding 场景是否使用相同的层级设计。

## 技术架构

模型使用双系统认知架构（System 1 + System 2）。存储后端可插拔，支持 ChromaDB、Qdrant、FAISS 作为向量数据库，Kuzu、Neo4j 作为图数据库，SQLite 作为关系数据库。这种设计允许开发者根据部署环境选择合适的存储方案。

MemHub 桌面工具能够统一管理 Claude Code、Cursor、Codex、Qwen Code 等工具的会话历史，提供本地优先的 CLI 和 Mac 桌面应用。

## 安装和使用

开发者可以通过 pip install hy-memory 安装 SDK，PyPI 上的版本号为 2.0.2。模型托管在 Hugging Face 的 tencent/Hy-Memory-30B-A3B 仓库，SDK 和 MemHub 的代码在 GitHub 的 Tencent-Hunyuan/Hy-Memory 仓库。

来源未说明模型的推理硬件要求、SDK 的 API 接口设计和 MemHub 的配置方法。团队另有一篇名为 CMB: A Coding Memory Benchmark for Long-Horizon and Interleaved Coding Agents 的论文已提交至 ICLR 2027，可能包含编程场景记忆的更多评测细节。

腾讯混元团队开源的 Hy Memory 2.0 通过 30B 参数 MoE 模型和分层记忆结构，让 AI 智能体能够跨会话保持长期记忆，在基准测试中以 55.49 分超过 Claude Opus 5 的 54.62 分。

腾讯开源 Hy Memory 2.0 记忆系统，3B 激活参数超越 claude-sonnet-5-5

人工智能

开发工具

数据库

腾讯混元开源HyMemory2.0可编程记忆系统，解决AI智能体长期交互中的遗忘问题。其Hy-Memory-30B-A3B模型采用MoE架构仅激活3B参数，在基准测试中得分55.49，超越Claude Opus5。支持聊天、工作、编程三场景，提供L1-L7层级记忆管理，可插拔存储后端兼容ChromaDB、Neo4j等数据库，并配套MemHub桌面工具统一管理多工具会话历史。

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