长期协作型 AI Agent 在使用中常面临一个“三周轨迹”的尴尬:第一周体验惊艳，第二周因高频遗忘、理解漂移而让用户产生不安，第三周最终被降级为普通的即时查询工具。为彻底解决长期协作任务中记忆碎片化、时序混乱的痛点，腾讯混元于今日（2026年5月28日）正式推出专为 Openclaw 等长期协作型 Agent 设计的智能记忆插件——Hy-Memory。
作为 Agent 的“第二大脑”，Hy-Memory 凭借三层核心技术底牌，在权威公开测试集 LongMemEval 和 PersonaMem 上均击败主流同类框架。评测数据显示，Hy-Memory 可让记忆数量降低70%+，单条记忆信息密度提升45%+;在处理超长上下文时，Token 消耗降低35%，记忆更新速度快20%。
一、三层核心技术，重塑 AI 记忆机制
第一层:6层记忆框架（精准归位）
Hy-Memory 拒绝将所有信息一锅端地塞进向量库，而是将记忆解耦为 L1原始痕迹、L2原子事实、L3身份画像、L4会话摘要、L5心智模型以及 L6前瞻意图6个层级。根据用户提问精准调用对应层级，精简 Prompt，避免模型注意力被无关原文稀释。
第二层:System1/System2双系统（兼顾速度与深度）
将记忆加工拆分为两条独立通道:System1（白班模式）在用户回车的一秒内实时抽离事实、画像并更新摘要(L1-L4)，确保下一句对话立刻能用;System2(夜班模式)在后台异步运行，利用秒级到分钟级的时间深度沉淀用户的心智模型与知识网络(L5-L6)，让 Agent 越用越聪明且不卡主链路。
第三层:演化链机制（保留因果痕迹）
这是 Hy-Memory 的杀手锏。当用户的观念或习惯发生阶段性改变时，传统系统要么“新覆盖旧”丢失踩坑历史，要么“乱序堆积”导致错误召回。Hy-Memory 通过
supersedes指针将新旧记忆串联成“演化链”。一旦命中链上任一节点，整条演化路径自动展开。Agent 不仅能记住用户的最新结论，还能复盘完整的态度演变，从而避开历史“踩雷”选项。
二、极致性能与5分钟极速部署
在性能表现上，Hy-Memory 实现了与 mem0同档的超快写入速度（是 Graphiti 的8倍），且记忆条数仅为 mem0的1/3。它采用本地嵌入式存储，默认配置下使用 Chroma 向量库，无需部署 Docker、外部服务或 Qdrant 数据库，数据自动持久化到本地。
为了适应不同硬件和场景需求，Hy-Memory 提供了 Lite（轻量）、Pro（专业）、Ultra（极致） 三档配置，三档共用同一套 SDK，只需更改开关即可无缝升级。目前，该项目已正式上线，用户可通过其官方网站或使用文档获取更多上手指南。
