집텐센트 훈위안, ‘하이-메모리’ 공개: 메모리 용량 45% 증가, 토큰 비용 35% 절감
장기 협업 AI 에이전트는 종종 좌절감을 주는 “3주 주기”를 겪습니다. 첫 주는 인상적이지만, 둘째 주에는 기억 상실과 이해의 편차가 드러나면서 불안감이 생기고, 셋째 주가 되면 단순한 실시간 검색 도구로 전락해 버립니다. 장기간 협업 과정에서 발생하는 단편화된 기억과 혼란스러운 타임라인 문제를 해결하기 위해, 텐센트 훈위안(Tencent Hunyuan) 은 오늘(2026년 5월 28일) Openclaw와 같은 장기 협업 에이전트를 위해 개발된 스마트 메모리 플러그인인 ‘Hy-Memory’를 출시했다.
에이전트의 “제2의 뇌”인 Hy-Memory는 세 가지 핵심 기술 덕분에 권위 있는 공개 벤치마크인 LongMemEval 및 PersonaMem에서 주류 프레임워크보다 뛰어난 성능을 보입니다. 평가 데이터에 따르면, ‘하이-메모리’는 메모리 용량을 70% 이상 줄이는 동시에 메모리당 정보 밀도를 45% 이상 높였으며, 장문 맥락 처리 시 토큰 소비량은 35% 감소하고 메모리 업데이트 속도는 20% 향상되었습니다.
AI 메모리 메커니즘을 재구상하는 세 가지 핵심 기술
1단계: 6단계 메모리 프레임워크 (정밀 배치)
Hy-Memory는 모든 정보를 한 번에 벡터 데이터베이스에 쏟아 붓는 방식을 피합니다. 대신, 메모리를 L1 원시 트레이스, L2 원자적 사실, L3 정체성 프로필, L4 세션 요약, L5 정신 모델, L6 전망적 의도 등 6단계로 분해합니다. 사용자 쿼리에 따라 관련 단계를 정밀하게 호출함으로써 프롬프트를 간소화하고, 관련 없는 텍스트가 모델의 주의를 분산시키는 것을 방지합니다.
2단계: 시스템1/시스템2 이중 시스템 (속도와 깊이의 균형)
메모리 처리는 두 개의 독립적인 채널로 나뉩니다. 시스템 1(주간 근무 모드)은 사용자가 엔터 키를 누른 지 1초 이내에 실시간으로 사실을 추출하고 요약(L1-L4)을 업데이트하여, 다음 대화에 사용할 정보를 준비합니다. 시스템 2(야간 근무 모드)는 백그라운드에서 비동기적으로 실행되며, 몇 초에서 몇 분에 걸쳐 사용자의 정신 모델과 지식 네트워크(L5-L6)를 심층적으로 통합하여, 메인 프로세스를 방해하지 않으면서 시간이 지남에 따라 에이전트의 지능을 향상시킵니다.
제3층: 진화적 연쇄 메커니즘(인과적 흔적 보존)
이것이 바로 Hy-Memory의 비밀 무기입니다. 사용자가 견해나 습관을 바꿀 때, 기존 시스템은 “기존 데이터를 새 데이터로 덮어쓰는” 방식으로 역사적 경험을 상실하거나, “무질서하게 쌓아두는” 방식으로 잘못된 회상을 유발합니다. Hy-Memory는 ‘대체 포인터’를 통해 새 기억과 기존 기억을 ‘진화 사슬’로 연결합니다. 사슬 내의 어떤 노드라도 트리거되면 전체 진화 경로가 자동으로 펼쳐집니다. 에이전트는 사용자의 최신 결론만을 기억하는 데 그치지 않고, 사용자의 태도 변화 전 과정을 재검토함으로써 과거의 ‘함정’을 피할 수 있습니다.
탁월한 성능과 5분 내 신속한 배포
성능 면에서 Hy-Memory는 mem0에 필적하는 초고속 쓰기 속도(Graphiti보다 8배 빠름)를 달성하면서도 메모리 사용량은 3분의 1에 불과합니다. 기본적으로 로컬 임베디드 스토리지를 사용하며, Docker 배포, 외부 서비스 또는 Qdrant 데이터베이스가 필요하지 않고 데이터는 자동으로 로컬에 영구 저장됩니다.
다양한 하드웨어 및 시나리오 요구 사항에 대응하기 위해 Hy-Memory는 Lite(경량), Pro(프로페셔널), Ultra(얼티밋) 구성을 제공합니다. 이 세 가지 등급은 동일한 SDK를 공유하며, 스위치를 변경하기만 하면 원활하게 전환할 수 있습니다. 이 프로젝트는 공식적으로 출시되었으며, 사용자는 공식 웹사이트나 사용자 문서를 통해 더 많은 가이드를 확인할 수 있습니다.
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