Tencent открыла Hy Memory 2.0 с памятью о задачах и коде для AI-агентов

Hy Memory 2.0 объединяет модель Hy-Memory-30B-A3B, SDK для работы с памятью и локальное приложение MemHub. Фреймворк разделяет сведения на три типа: из разговоров, из выполненных рабочих задач и из кода. Это рассчитано на ситуации, когда агенту нужно вспомнить не только пожелания пользователя из чата, но и ход работы над проектом. Название модели отражает её устройство: при общем размере около 30 млрд параметров на запрос задействуются около 3 млрд благодаря архитектуре смеси экспертов, или MoE.

MemHub предназначен для переноса такого контекста между AI-инструментами. У приложения есть интерфейс командной строки и версия для Mac; заявлена синхронизация памяти более чем с десятью инструментами. Идея состоит в том, чтобы сведения, уже переданные одному ассистенту, не приходилось заново объяснять другому. При этом доступные описания не раскрывают, насколько надёжно система отделяет полезные записи от ошибочных или устаревших, поэтому удобство синхронизации не следует принимать за гарантию качества памяти.

Tencent сообщает результат 72,6% на тесте памяти LoCoMo и снижение расхода токенов на вопрос с 1159 до 703. Компания также заявляет о лидерстве среди открытых решений на четырёх тестах памяти. Это показатели авторов релиза, а не независимое сравнение в одинаковых условиях для всех сценариев. Практический смысл заявленного сокращения токенов понятен: агенту не нужно каждый раз помещать в запрос всю прежнюю историю, если он может извлечь подходящую запись. Насколько хорошо это работает с реальными рабочими задачами и изменяющимся кодом, ещё предстоит проверить отдельно.