腾讯开源 Hy-Memory 2.0：跨 AI Agent 共享记忆
腾讯开源的记忆框架，Cursor 里聊过的项目切到 Codex 能接着干，还带个 30B 的记忆写入模型，做 Agent 的可以看看。
腾讯开源 Hy-Memory 2.0，配套应用 MemHub 可把分散在 Cursor、Codex、WorkBuddy、Hermes 等工具里的历史对话汇入统一记忆体系，让新 Agent 直接复用已有上下文。系统分三类记忆机制：Chat Memory 处理跨会话事实与冲突去重，Working Memory 分层管理任务事实和可复用经验，Coding Memory 记录代码 Diff 和版本演进链。同时发布了专门训练长期记忆写入的模型 Hy-Memory-30B-A3B，学习筛选、组织和更新值得保存的信息。
腾讯昨天开源的Hy-Memory 2.0，让不同AI Agent共享记忆，不用每换一个AI工具就从头开始了
比如你在Cursor里讨论过的项目，之后切换到Codex、WorkBuddy、Hermes等，不必每次再从头解读一遍，如果相关记忆已被保存并成功召回，新Agent就能在已有上下文上继续工作
这是Hy-Memory 2.0配套应用“MemHub”的能力，把分散在不同AI工具里的历史对话和工作经验汇入统一的记忆体系，让不同Agent复用相关上下文
另外，Memory 2.0还针对不同场景设计了三类记忆机制，让AI能记住对话，记住任务进展、经验的适用条件，以及代码为什么这么改
Chat Memory：记住人和对话 提取跨会话事实、组织长期记忆，并处理重复信息和事实冲突，减少每次对话都要重新了解用户的问题
Working Memory：记住任务与经验 将任务事实和可复用经验分开管理，事实层记录做了什么、结果如何；经验层提炼哪些方法有效、适用于什么条件。重点是让Agent有机会把过去的解决方案复用到下一次任务中
Coding Memory：记住代码如何演进 将代码Diff、修改上下文和版本演进链纳入记忆体系，让编程Agent不只看到当前代码，还能追溯历史修改及其背景，为持续开发提供上下文
配套还提供了专门针对长期记忆写入训练的模型：Hy-Memory-30B-A3B，专门学习如何筛选、组织和更新值得长期保存的信息
这套方案等于说把Agent记忆从简单的事实提取和检索，扩展到了任务经验沉淀、代码演进追踪以及跨工具的上下文复用上
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