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Hy-Memory – 腾讯混元推出的 Agent 记忆插件
Hy-Memory是什么
Hy-Memory 是腾讯混元推出的专为 OpenClaw 等长期协作型 Agent 设计的记忆插件,通过 6 层记忆框架 × System1/System2 双系统 × 演化链三层架构,让 Agent 真正记得住、记得对、记得轻、更懂你。在 LongMemEval 和 PersonaMem 两大权威评测中均位列同类框架第一,记忆数量降低 70%+,信息密度提升 45%,写入速度达同类 8 倍。

Hy-Memory的主要功能
- 六层记忆框架:将记忆分为原始痕迹、原子事实、身份画像、会话摘要、心智模型、前瞻意图六层,每层独立职责与检索权重。
- System1/System2 双系统:System1 毫秒级实时处理 L1-L4 记忆写入,System2 后台异步沉淀 L5-L6 高阶认知。
- 演化链机制:通过 supersedes 指针将记忆串成因果链,命中任意节点自动展开完整态度演变。
- 记忆合并去重:同类事实自动归并,冲突偏好自动刷新,避免新旧并存形成噪声库。
- 跨 Session 连续记忆:支持昨天关闭今天继续,Agent 能无缝接续长期任务上下文。
Hy-Memory的技术原理
- 分层存储架构:L1 原始对话、L2 原子事实、L3 身份画像、L4 会话摘要、L5 心智模型、L6 前瞻意图,每层采用不同加工策略。
- System1 快路径:用户发送消息时实时写入原始痕迹、抽取事实、更新画像、压缩会话摘要,毫秒级闭环。
- System2 慢路径:后台异步运行,从行为中抽象心智模型、预测前瞻意图,秒到分钟级沉淀。
- 演化链指针结构:新记忆写入时通过 supersedes 指针指向旧记忆,形成双向可遍历的因果链。
- 注意力闸门机制:System1 中设置注意力判断,决定哪些信息值得加工写入深层记忆。
如何使用Hy-Memory
接入方式:通过 OpenClaw 一键接入 Hy-Memory,原生记忆能力升级为专业级长期记忆。
Lite 模式:只做写入和检索,零 LLM 成本,最快接入,适合想立刻有记得住但暂不需要理解。
Pro 模式:MemAgent 同步做抽取、摘要、反思,但不带后台 worker,适合希望记忆能整理自己。
Ultra 模式:完整运行 System1 + System2 内核,异步慢路径持续回放归纳,适合希望系统越用越像用户。
Hy-Memory的核心优势
记忆密度更高:单条信息密度达 130.5 token/条,是 mem0 的 2.5 倍、Graphiti 的 1.5 倍。
记忆数量更少:平均 82.3 条/用户,仅为 mem0 和 Graphiti 的约 1/4,解决记忆碎片化问题。
写入速度更快:12.3 s/k tokens,是 Graphiti 的 1/8,不拖慢主链路响应速度。
评测成绩领先:LongMemEval 85.20%、PersonaMem 76.91%,均位列同类框架第一。
因果演化完整:演化链保留完整态度演变路径,避免覆盖派只记最新或堆积派召回不全的问题。
Hy-Memory的项目地址
项目官网:https://memory.hunyuan.tencent.com/
Hy-Memory的同类竞品对比
| 维度 | Hy-Memory | mem0 | Graphiti |
|---|---|---|---|
| LongMemEval 总分 | 85.20% | 47.00% | 68.32% |
| PersonaMem 总分 | 76.91% | 65.82% | 64.86% |
| 写入耗时 (s/k tokens) | 12.3 | 15.6 | 97.8 |
| 记忆条数/用户 | 82.3 | 309.8 | 362.3 |
| 单条信息密度 (token/条) | 130.5 | 52 | 89.2 |
| 记忆架构 | 6层分层 + 演化链 | 单层向量 | 图结构 |
| 双系统处理 | System1 + System2 | 无 | 无 |
Hy-Memory的应用场景
- 长期项目协作:跨数周跟进复杂项目,Agent 能记住每次决策原因和排除方案。
- 个人知识管理:沉淀用户的工作习惯、决策心智模型,越用越懂用户偏好。
- 健身/健康规划:记录训练方式的态度演变,避免推荐用户已踩过坑的方案。
- 创作辅助:追踪创作者对发行渠道的态度变化,给出符合其价值观的建议。
- 学习辅导:记住学生的学习进度、知识薄弱点和理解方式,提供连续性指导。

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