テンセント、AIエージェント向け記憶システム「Hy-Memory 2.0」を公開

テンセントは10月16日、オープンソースのAIエージェント向け記憶システム「Hy-Memory 2.0」を公開した。専用AIモデル、記憶管理フレームワーク、デスクトップアプリ「MemHub」の3層で構成する。

MemHubはClaude Code、Cursor、Codex、OpenCode、OpenClawなど10以上のAIツールに対応する。ユーザーの許可を得たうえで各ツールの過去の会話や作業記録を単一の記憶ストアに取り込み、新たに生成された記録を同期する。コマンドラインインターフェースとMacアプリを用意し、記憶は主にローカルで管理する。

フレームワークは記憶を会話・タスク・コードの3種類に整理する。他のAIエージェントと接続するためのSDKとして提供され、MemHubとともにGitHubで公開された。Pythonパッケージとしても利用できる。

専用モデルと評価結果

テンセントは専用モデル「Hy-Memory-30B-A3B」も公開した。Mixture-of-Experts構成で、約300億パラメータのうち約30億を活性化する。重みはHugging Faceで公開されている。

同社によると、Hy-MemoryはMemoryArena、CodeMemoryBench、SWE-ContextBench、LoCoMoの4つのベンチマークで、オープンソースの記憶フレームワークMem0、MemOS、EverOSを上回った。タスク記憶はMemoryArenaで平均55.31%を記録。コード記憶はCodeMemoryBenchで質問応答精度64.2%、タスク解決率35.6%、SWE-ContextBenchでタスク解決率28.3%だった。会話記憶はLoCoMoで精度72.6%に達し、1問あたりの使用トークンを1159から703へ39.3%削減した。

テクニカルレポートでは、ベンチマークデータの20%サンプルを用いたHy-Memoryモデルのマクロ平均が55.49となり、Claude Opus 5の54.62、DeepSeek-V4.1 Flashの53.64を上回ったとしている。この内容はaitimes.comが報じた。