10月16日，据报道，腾讯混元宣布推出智能体记忆框架 Hy Memory 2.0，并开源专用模型、记忆框架和 MemHub 应用三层能力。这三层能力既能独立使用，也能组合成完整的记忆解决方案，目前已在腾讯内部金融、资讯、知识管理、办公 Agent、社交娱乐和游戏等业务中落地。
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。腾讯称，这是业界首个同时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。
具体来看，工作记忆在 MemoryArena 的旅行规划与组合购物任务上平均得分 55.31%，领先次优的 EverOS 10.2 个百分点；代码记忆在 CodeMemoryBench 上的代码问答准确率为 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%，同时每题使用的 Token 从 1159 降至 703，减少 39.3%。
能力上，聊天记忆从零散事实升级为完整事件脉络，能把跨时间、跨对话的内容以事件为主体梳理出时间、地点、人物等要素；工作记忆与代码记忆则是 2.0 的新增能力，会用多个维度记录一项任务，按时间规整任务目标、已确定做法与阶段结果，以及可复用的经验与适用条件。
模型层面，专为记忆场景训练的 Hy-Memory-30A3B 约 3B 激活参数。据 arXiv 论文信息，该模型在固定 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%，也领先 DeepSeek V4.1 Flash 的 53.64% 和 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也会实时汇入同一份记忆。目前它覆盖 WorkBuddy、Cursor、Codex、Pi、Qwen Code、Hermes、DeepSeek Harness 和 OpenCode 等 10 种 AI 工具。
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 在更长的任务与更多工具之间保持连续。
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