腾讯混元开源智能体记忆框架 Hy Memory 2.0，模型、框架、应用三层全开源
2026 年 10 月 16 日，腾讯混元宣布智能体记忆框架 Hy Memory 升级至 2.0 版本，并开源专用模型、记忆框架与 MemHub 应用三层能力，三层既能独立使用，也能组合成完整方案。目前该框架已在腾讯内部金融、资讯、知识管理、办公 Agent、社交娱乐和游戏等业务的多个场景中使用。
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。在四组基准测试中，Hy Memory 对比 Mem0、MemOS、EverOS、OpenViking、RepoMemory 和 Simple RAG 等开源框架均取得第一：工作记忆在 MemoryArena 的旅行规划与组合购物任务上平均分 55.31%，领先次优的 EverOS 10.2 个百分点；代码记忆在 CodeMemoryBench 上代码问答准确率 64.2%、代码任务解决率 35.6%，在 SWE-ContextBench 上任务解决率 28.3%，高于 MemOS 与 Mem0 的 25.3%；聊天记忆在 LoCoMo 上准确率 72.6%，高于 EverOS 的 71.9%，同时每题消耗的 Token 由 1159 降至 703，减少 39.3%。
模型层为专为记忆场景训练的 Hy-Memory-30A3B，约 30 亿激活参数。应用层 MemHub 是本地记忆管理应用，提供命令行与 Mac 端两种使用方式，用户授权关联应用后，可把各工具的历史会话导入并沉淀为本地记忆，新会话再实时汇入同一份记忆，目前覆盖 WorkBuddy 等工具。
观点
- 智能体竞争的重心正从模型参数转向上下文工程：长任务里真正稀缺的是跨会话的记忆组织能力，记忆框架作为可复用、可开源的中间层，先定义接口的一方就掌握了 Agent 的默认接入位。
- 三层同时开源是抢生态位的打法：把记忆从单一模型的内置能力变成行业公共设施，再以工作记忆、代码记忆这两个新品类切入办公与编程这两个付费意愿最强的 Agent 场景，绕开了通用对话能力的同质化竞争。
- 需要跟踪：工作记忆与代码记忆在真实 Agent 产品中的留存率与调用准确率，以及 MemHub 能否把分散在各工具中的会话真正统一成一份可迁移的记忆。