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腾讯Hy Memory 2.0开源:10款AI工具共享记忆,连回滚过的代码都能追溯

动察 Beating AI 快讯,腾讯混元将 Hy Memory 升级到 2.0,一次性开源记忆框架、专用模型和 MemHub 应用。


今年 5 月推出的 1.0 主要处理聊天记忆。它能追踪同一件事的前后变化,发现并处理矛盾,还能从多次对话中归纳用户没有明说的习惯。用户改变偏好后,系统可以保留旧记录,同时记住最新决定。


2.0 新增工作记忆和代码记忆。它会记录一项任务做到了哪一步、采用过什么方案、最后结果如何。遇到相似任务,还会检查过去的经验是否适用。代码记忆更进一步,能结合 Git 记录追踪文件和函数的修改历史。即使某段代码后来被回滚,也能找回当时的改动,查清之前试过哪些办法。


配套的 MemHub 则把记忆打通到不同 AI 工具。Cursor、Codex、Claude Code 等 10 款工具可以共用一份本地记忆。用户授权后,MemHub 能导入历史对话,并持续同步新记录。比如在 Cursor 中确定了项目规范,换成 Codex 继续开发,也能直接找回,不必重新交代。


腾讯还训练了专用模型 Hy-Memory-30B-A3B,总参数 300 亿,每次仅激活约 30 亿。它专门负责筛选、整理和更新记忆,也能接入 Mem0、MemOS 等现有框架。腾讯测试了四套记忆系统,平均得分 55.49,略高于 Opus 5 的 54.62。

AI 解读
腾讯混元将 Hy Memory 升级至 2.0,记忆从聊天偏好推进到工作与代码。5 月 1.0 只处理对话;8 月腾讯云推团队共享记忆,9 月 PCG 开源可“联想”的 T-Mem。此次纳入工作步骤、方案、结果和 Git 修改史,配 30B-A3B 专用模型与 MemHub,腾讯正把记忆做成跨 Agent 基础层。

更关键的是,MemHub 让 Cursor、Codex、Claude Code 等 10 款工具共用一份本地记忆,且代码回滚后仍可追溯。55.49 对 Opus 5 的 54.62 只是接近,但记忆一旦脱离单一模型,腾讯就能以中立记忆层切入对手生态,并把历史对话迁移与数据授权握在入口。
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