Hy-Memory 2.0
腾讯混元开源的持久记忆方案，采用三层记忆架构（Working Memory、Code Memory、Chat Memory）管理AI智能体记忆，以Apache 2.0许可开源
时间轴 (近 90 天)
腾讯混元开源了持久记忆方案 Hy-Memory 2.0，以 Apache 2.0 许可在 GitHub 与 Hugging Face 开源。
Hy-Memory 2.0 由三个互补部件组成：客户端库与 SDK hy-memory（稳定版 2.0.2）、本地桌面与命令行管理应用 MemHub、以及神经网络模型 Hy-Memory-30B-A3B。
Hy-Memory 2.0 在 LoCoMo 连续记忆评测上达到 72.6% 准确率。
Hy-Memory 2.0 将单次查询平均消耗的 token 从 1159 降到 703，上下文开销削减 39.3%。
在 LoCoMo 评测中，Hy-Memory 2.0 的 72.6% 准确率高于 GPT-6 Astra 的 71.2%、Claude Fable 5.1 的 70.8% 和 DeepSeek 4.1 的 68.4%。
在 MemoryArena 目标持久性评测上，Working Memory 层拿到 55.31%，比纯摘要压缩管线高 8.4 个百分点。
在 CodeMemoryBench 上，Code Memory 层代码上下文召回准确率为 64.2%，SWE 级问题直接解决率为 35.6%。
Hy-Memory 2.0 的记忆写入本地 SQLite 关系库与分层向量索引，官方 SDK 提供异步接口，可在事务保护下的关系存储上以毫秒级延迟读写记忆。
Hy-Memory 2.0 在本地 SQLite 中能在 4 毫秒内给出已经清洗过的事实。
全部知识事实 (9)
Hy-Memory 2.0 在本地 SQLite 中能在 4 毫秒内给出已经清洗过的事实。
50%待验证Hy-Memory 2.0 由三个互补部件组成：客户端库与 SDK hy-memory（稳定版 2.0.2）、本地桌面与命令行管理应用 MemHub、以及神经网络模型 Hy-Memory-30B-A3B。
50%待验证Hy-Memory 2.0 在 LoCoMo 连续记忆评测上达到 72.6% 准确率。
50%待验证Hy-Memory 2.0 将单次查询平均消耗的 token 从 1159 降到 703，上下文开销削减 39.3%。
50%待验证在 LoCoMo 评测中，Hy-Memory 2.0 的 72.6% 准确率高于 GPT-6 Astra 的 71.2%、Claude Fable 5.1 的 70.8% 和 DeepSeek 4.1 的 68.4%。
50%待验证在 MemoryArena 目标持久性评测上，Working Memory 层拿到 55.31%，比纯摘要压缩管线高 8.4 个百分点。
50%待验证在 CodeMemoryBench 上，Code Memory 层代码上下文召回准确率为 64.2%，SWE 级问题直接解决率为 35.6%。
50%待验证Hy-Memory 2.0 的记忆写入本地 SQLite 关系库与分层向量索引，官方 SDK 提供异步接口，可在事务保护下的关系存储上以毫秒级延迟读写记忆。
50%待验证腾讯混元开源了持久记忆方案 Hy-Memory 2.0，以 Apache 2.0 许可在 GitHub 与 Hugging Face 开源。
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