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A Tencent Hunyuan apresenta o Hy-Memory: 45% a mais de memória e custo de token 35% menor
Agentes de IA colaborativos de longo prazo costumam passar por uma frustrante “trajetória de três semanas”: a primeira semana impressiona, a segunda traz inquietação à medida que lapsos de memória e falhas de compreensão se tornam evidentes e, na terceira semana, eles se degradam a meras ferramentas básicas de consulta instantânea. Para enfrentar os desafios da memória fragmentada e das linhas do tempo caóticas em colaborações prolongadas, a Tencent Hunyuan lançou hoje (28 de maio de 2026) o Hy-Memory, um plug-in de memória inteligente desenvolvido para agentes colaborativos de longo prazo como o Openclaw — Hy-Memory.
Como o “segundo cérebro” de um agente, o Hy-Memory supera as estruturas convencionais nos benchmarks públicos de referência LongMemEval e PersonaMem, graças a três tecnologias principais. Dados de avaliação mostram que o Hy-Memory reduz o volume de memória em mais de 70% ao mesmo tempo em que aumenta a densidade de informações por unidade de memória em mais de 45%; para o processamento de contextos longos, o consumo de tokens cai 35% e a velocidade de atualização da memória melhora em 20%.
Três tecnologias essenciais que estão redefinindo o mecanismo de memória da IA
Camada Um: A Estrutura de Memória de Seis Níveis (Posicionamento Preciso)
O Hy-Memory evita despejar todas as informações no banco de dados vetorial de uma só vez. Em vez disso, ela decompõe a memória em seis níveis: L1 (traços brutos), L2 (fatos atômicos), L3 (perfis de identidade), L4 (resumos de sessão), L5 (modelos mentais) e L6 (intenções prospectivas). Ela invoca com precisão o nível relevante com base nas consultas do usuário, otimizando as solicitações e evitando que textos irrelevantes diluam a atenção do modelo.
Camada Dois: Os Sistemas Duplos Sistema 1/Sistema 2 (Equilíbrio entre Velocidade e Profundidade)
O processamento da memória é dividido em dois canais independentes: o Sistema 1 (modo turno diurno) extrai fatos e atualiza resumos (L1-L4) em tempo real, em menos de um segundo após o usuário pressionar Enter, de modo que as informações estejam prontas para a próxima conversa; o Sistema 2 (modo noturno) é executado de forma assíncrona em segundo plano, levando de segundos a minutos para consolidar profundamente os modelos mentais e as redes de conhecimento do usuário (L5-L6), tornando o agente mais inteligente ao longo do tempo sem bloquear o processo principal.
Camada Três: O Mecanismo da Cadeia Evolutiva (Preservando Traços Causais)
Essa é a arma secreta do Hy-Memory. Quando os usuários mudam suas opiniões ou hábitos, os sistemas tradicionais ou “substituem o antigo pelo novo”, perdendo a experiência histórica, ou “acumulam de forma desordenada”, causando lembranças incorretas. O Hy-Memory vincula memórias novas e antigas em uma “cadeia evolutiva” por meio do ponteiro de substituição. Assim que qualquer nó da cadeia é acionado, todo o caminho evolutivo se desenrola automaticamente. O agente não apenas lembra da conclusão mais recente do usuário, mas também revisita toda a evolução de sua atitude, evitando assim as “armadilhas” do passado.
Desempenho extremo e implantação rápida em 5 minutos
Em termos de desempenho, o Hy-Memory atinge velocidades de gravação ultrarrápidas comparáveis às do mem0 (8 vezes mais rápido que o Graphiti), utilizando apenas um terço do número de memórias. Ele usa armazenamento local embutido por padrão e não requer implantação do Docker, serviços externos ou banco de dados Qdrant, com os dados persistidos automaticamente no local.
Para se adaptar às diferentes necessidades de hardware e cenários, o Hy-Memory oferece as configurações Lite (Leve), Pro (Profissional) e Ultra (Avançada). Esses três níveis compartilham o mesmo SDK, e a alternância entre eles é contínua, bastando alterar algumas opções. O projeto foi lançado oficialmente, e os usuários podem encontrar mais guias no site oficial ou na documentação do usuário
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