Hunyuan представила три компонента системы памяти для ИИ-агентов: модель Hy-Memory-30B-A3B, Python-фреймворк hy-memory и приложение MemHub. Они предназначены для работы с историей чатов, контекстом задач и кодом; MemHub объединяет данные из разных инструментов в одном хранилище.

Tencent заявляет, что решение занимает первое место среди открытых систем на четырёх бенчмарках памяти, а модель превосходит Opus 5 в ряде популярных фреймворков. Эти результаты пока приводят сами разработчики; независимых замеров источники не сообщают.

• Память Chat организована по уровням L0–L7: от исходных диалогов до фактов, схем и будущих намерений. Working хранит факты о сессии и повторно используемые способы решения задач; Coding дополняет это цепочкой версий кода diff chain.
• В hy-memory предусмотрены три режима: lite использует только эмбеддингиi без вызовов LLM; pro извлекает факты и согласует конфликты; ultra включает полную когнитивную архитектуру с индукцией схем.
• MemHub — локальное приложение с CLI и версией для Mac; оно объединяет историю диалогов и следы работы с кодом из Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode, Qwen Code и других инструментов. По данным источников, синхронизация поддерживается более чем с десятью ИИ-инструментами.
• Для извлечения и обновления памяти система сочетает LLM, эмбеддинги, BM25i и субагентов. При reconciliation субагент решает, обновить или объединить записи; устаревшие и противоречивые сведения могут сохраняться с пометкой «ошибки».
• Hy-Memory-30B-A3B — MoEi-модель с 30B параметров и 3B активных; разработчики указывают, что такая конфигурация делает локальный запуск реалистичнее.