Tencent Hunyuan ने AI एजेंटों के लिए अपनी मेमोरी फ्रेमवर्क का दूसरा संस्करण, Hy Memory 2.0, पेश किया है और इसके तीनों स्तरों को ओपन-सोर्स बना दिया है। इन स्तरों में एक विशेष मेमोरी मॉडल, स्वयं फ्रेमवर्क और MemHub नामक एक स्थानीय मेमोरी एप्लिकेशन शामिल है। उपयोगकर्ता इन घटकों को अलग-अलग या संयोजन में लागू कर सकते हैं।
Tencent कंपनी ने बताया कि Hy Memory का उपयोग पहले से ही वित्त, समाचार एजेंसियों, ज्ञान प्रबंधन, कार्यालय एजेंटों, सोशल मनोरंजन और गेमिंग जैसे क्षेत्रों में आंतरिक टीमों द्वारा किया जा रहा है।
यह फ्रेमवर्क चैट, वर्कफ़्लो और कोड के तीन प्रकार की मेमोरी को संग्रहीत करने, अद्यतन करने और विकसित करने के लिए जिम्मेदार है। डेवलपर्स इसे अपने एजेंटों में एक SDK के माध्यम से एकीकृत करते हैं, जो PyPI पर hy-memory 2.0.2 नाम से उपलब्ध है। संस्करण 2.0 की नई सुविधाएँ - वर्कफ़्लो और कोड मेमोरी। वे कार्य के लक्ष्य, लिए गए निर्णयों, मध्यवर्ती परिणामों और उपयोगी सीखों के साथ-साथ इन सीखों पर लागू होने वाली शर्तों को रिकॉर्ड करते हैं। किसी लंबी अवधि के कार्य को फिर से शुरू करने से पहले, सिस्टम पहले वर्तमान कार्य की पहचान करता है, फिर प्रासंगिक समाधानों, मौजूदा अनुभव और पिछली कार्य इतिहास को निकालता है।
चैट मेमोरी अब बिखरे हुए तथ्यों को घटनाओं में समूहित करती है, जिसमें समय, स्थान और प्रतिभागियों का उल्लेख होता है, डुप्लिकेट को जोड़ती है और संदर्भ को मॉडल में भेजने से पहले विरोधाभासों को हल करती है।
फ्रेमवर्क के परीक्षण परिणाम
Tencent ने चार विभिन्न परीक्षणों में Mem0, MemOS और EverOS सहित ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क में पहले स्थान पर रहने का दावा किया है। कंपनी के आंकड़ों के अनुसार, MemoryArena प्लेटफॉर्म पर यात्रा और खरीदारी की योजना बनाने वाले कार्यों में वर्कफ़्लो मेमोरी ने औसतन 55.31% का परिणाम दिखाया। CodeMemoryBench पर प्रश्नों के उत्तर देने में कोड मेमोरी ने 64.2% सटीकता और SWE-ContextBench पर 35.6% कार्य समाधान हासिल किया, साथ ही 28.3% कार्य समाधान भी किया। चैट मेमोरी ने LoCoMo पर 72.6% सटीकता प्रदर्शित की, जबकि प्रति प्रश्न टोकन की संख्या को 1159 से घटाकर 703 कर दिया, जो 39.3% की कमी है।
Hy-Memory-30B-A3B नामक लेयर मॉडल एक 'एक्सपर्ट मिक्स' प्रकार का मॉडल है जिसमें लगभग 3 बिलियन सक्रिय पैरामीटर हैं, जिसे मेमोरी निकालने और संघर्षों को संसाधित करने के लिए प्रशिक्षित किया गया है। इस मॉडल का मूल्यांकन सभी चार मेमोरी सिस्टम पर 20% बेंचमार्क के एक निश्चित नमूने पर तकनीकी रिपोर्ट में किया गया है। इस नमूने पर इसने 55.49 का मैक्रो औसत स्कोर दिखाया, जो Claude Opus 5 (54.62) और DeepSeek V4.1 Flash (53.64) के प्रदर्शन से थोड़ा अधिक है। मॉडल वेट Hugging Face पर उपलब्ध हैं।
MemHub एप्लिकेशन एक स्थानीय रूप से केंद्रित उपकरण है, जिसमें कमांड लाइन और मैक के लिए क्लाइंट शामिल है। कनेक्टेड उपकरणों को अधिकृत करने के बाद, उपयोगकर्ता पिछले सत्रों को एक एकीकृत स्थानीय मेमोरी स्टोरेज में आयात करता है और नए डेटा के सिंक्रनाइज़ेशन का समर्थन करता है। Tencent отмечает कि MemHub वर्तमान में 10 AI उपकरणों के साथ एकीकृत हो रहा है, जिनमें WorkBuddy, Cursor, Codex, Qwen Code, OpenCode और DeepSeek Harness शामिल हैं।
GitHub पर रिपॉजिटरी की लाइसेंस फ़ाइल में उल्लेख किया गया है कि Hy-Memory Apache 2.0 लाइसेंस के तहत जारी किया गया है।