家テンセント・フンユアンが「Hy-Memory」を発表：メモリ容量が45％増加、トークンコストが35％削減
長期的な共同作業を行うAIエージェントは、しばしば苛立たしい「3週間の軌跡」を経験します。1週目は好印象を与えますが、2週目になると記憶の欠落や理解のズレが明らかになり不安が生じ、3週目には単なる基本的な即時検索ツールへと成り下がってしまいます。 長期にわたる協働における記憶の断片化やタイムラインの混乱という課題に対処するため、テンセント・フンユアンは本日（2026年5月28日）、Openclawのような長期協働エージェント向けに開発されたスマートメモリプラグイン「Hy-Memory」をリリースした。
エージェントの「第二の脳」として、Hy-Memoryは3つのコア技術により、権威ある公開ベンチマークであるLongMemEvalおよびPersonaMemにおいて、主流のフレームワークを上回る性能を発揮します。 評価データによると、Hy-Memoryはメモリ容量を70％以上削減しつつ、メモリあたりの情報密度を45％以上向上させています。また、長文コンテキストの処理においては、トークン消費量が35％減少し、メモリ更新速度が20％向上しています。
AIのメモリメカニズムを一新する3つのコア技術
第1層：6段階のメモリフレームワーク（精密配置）
Hy-Memoryは、すべての情報を一度にベクトルデータベースに投入することを避けます。 その代わりに、メモリを6つのレベル（L1：生のトレース、L2：原子的事実、L3：アイデンティティプロファイル、L4：セッション要約、L5：メンタルモデル、L6：将来的な意図）に分解します。ユーザーのクエリに基づいて関連するレベルを正確に呼び出すことで、プロンプトを効率化し、無関係なテキストによってモデルのアテンションが希薄化されるのを防ぎます。
第2層：システム1／システム2の二重システム（速度と深さのバランス）
メモリ処理は2つの独立したチャネルに分割されています。システム1（デイシフトモード）は、ユーザーがEnterキーを押してから1秒以内に、事実を抽出し、要約（L1～L4）をリアルタイムで更新するため、次の会話に備えて情報が準備されます。 システム2（夜間シフトモード）はバックグラウンドで非同期に動作し、数秒から数分かけてユーザーのメンタルモデルと知識ネットワーク（L5-L6）を深く統合します。これにより、メインプロセスを妨げることなく、エージェントは時間の経過とともに賢くなっていきます。
第3層：進化連鎖メカニズム（因果関係の痕跡の保持）
これがHy-Memoryの秘密兵器です。ユーザーが見解や習慣を変更した際、従来のシステムは「古いものを新しいもので上書き」して過去の経験を失うか、あるいは「無秩序に積み重ね」て誤った想起を引き起こすかのいずれかでした。 Hy-Memoryは、supersedesポインタを介して新旧の記憶を「進化チェーン」として結びつけます。チェーン内のいずれかのノードがトリガーされると、進化の全経路が自動的に展開されます。エージェントはユーザーの最新の結論を記憶するだけでなく、その態度の全進化過程を再検証することで、過去の「落とし穴」を回避します。
極限のパフォーマンスと5分での迅速なデプロイ
パフォーマンス面において、Hy-Memoryはmem0に匹敵する超高速な書き込み速度（Graphitiの8倍）を実現しつつ、使用するメモリ数はわずか3分の1に抑えています。デフォルトではローカルの組み込みストレージを使用し、Dockerによるデプロイや外部サービス、Qdrantデータベースは不要で、データは自動的にローカルに永続化されます。
さまざまなハードウェアやシナリオのニーズに対応するため、Hy-MemoryはLite（軽量）、Pro（プロフェッショナル）、Ultra（アルティメット）の3つの構成を提供しています。これら3つの階層は同じSDKを共有しており、スイッチを変更するだけでシームレスに切り替えることができます。本プロジェクトは正式に開始されており、ユーザーは公式ウェブサイトや ユーザードキュメント を通じて、より詳細なガイドを確認できます。
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