IT之家 10월 16일 소식에 따르면, 텐센트 혼원 공식적으로 오늘 스마트 아티의 메모리 프레임 Hy Memory 2.0 버전을 출시했으며, 전용 모델, 메모리 프레임 및 MemHub 애플리케이션의 세 가지 기능을 오픈소스로 공개했습니다.
Hy Memory 2.0의 3단계 기능은 독립적으로 사용될 수도 있고, 하나의 완전한 Memory 솔루션으로 결합될 수도 있습니다. 현재 Hy Memory는 텐센트 내 금융, 정보, 지식 관리, 업무 에이전트, 소셜 엔터테인먼트 및 게임 등 다양한 분야의 여러 사업에서 사용되고 있습니다.
텐센트에 따르면, Hy Memory 2.0의 프레임워크 레이어는 채팅, 작업, 코드 등 세 가지 유형의 기억을 저장하고 업데이트하며 발전시키는 역할을 합니다. 개발자는 SDK를 통해 이를 에이전트에 연동할 수 있습니다.
텐센트 측은 이 프레임워크가 작업 기억과 코드 기억을 포함하는 최초의 메모리 프레임워크라고 밝혔습니다. 채팅, 업무, 코드 등 세 가지 환경에서 4개의 벤치마크에서 Hy Memory는 Mem0, MemOS, EverOS, OpenViking, RepoMemory, Simple RAG 등 오픈소스 프레임워크들보다 모두 1등을 차지했습니다. 구체적으로, 작업 기억은 MemoryArena의 여행 계획 및 조합 쇼핑 작업에서 평균 55.31%를 기록하여 이에 뒤처진 EverOS의 10.2퍼센트 포인트보다 앞섰다; 코드 기억은 CodeMemoryBench에서 코드 퀴즈 정확도가 64.2%, 코드 작업 해결율이 35.6%였으며, SWE-ContextBench에서 코드 작업 해결율이 28.3%로 MemOS와 Mem0의 25.3%보다 높았다; 채팅 기억은 LoCoMo에서 정확도가 72.6%로 EverOS의 71.9%보다 높았으며, 동시에 각 문제에 사용된 Token 수는 1,159개에서 703개로 39.3% 감소했다.
채팅 기억 측면에서 Hy Memory 2.0은 산재한 사실을 완전한 사건 맥락으로 업그레이드하여, 시간과 대화를 넘나드는 분산된 내용을 사건을 중심으로 시간, 장소, 인물 등의 핵심 요소로 정리할 수 있습니다. 여러 단서를 조합해 답해야 하는 질문이 발생할 때, Hy Memory는 먼저 반복되는 정보를 통합하고 앞뒤 충돌을 제거한 다음, 명확한 기억을 모델에 전달합니다. 작업 기억과 코드 기억은 2.0 버전에 새로 추가된 기능으로, 여러 차원을 활용하여 한 가지 작업을 기억하고, 모든 정보를 시간 순서대로 정리하여 업데이트합니다. 이에는 작업 목표, 확정된 방법 및 단계 결과, 그리고 재사용 가능한 경험과 적용 조건이 포함됩니다. 경험을 재사용할 때, Hy Memory는 먼저 현재 상황이 해당 경험의 적용 조건에 부합하는지 판단한 뒤, 부합할 경우에만 정확하게 해당 경험을 보조적으로 활용합니다. 장거리 작업의 경우, 작업을 계속 시작하기 전에 Hy Memory는 현재 어떤 작업을 처리하고 있는지 먼저 판단한 다음, 관련 결정 사항, 여전히 적용되는 경험 및 역사적 작업 과정을 다시 찾아냅니다.
모델 측면에서, Hy-Memory-30A3B는 기억 환경에 맞게 훈련되었으며, 약 3B개의 활성화 파라미터를 가집니다. arXiv 논문에 따르면, 이 모델은 Mem0, MemOS 및 Hy-Memory 세 가지 프레임워크에서 훈련되었고, 20% 고정된 기준 서브 샘플을 포함한 네 가지 평가 프레임워크에서 모두 1위를 차지했으며, 전반적인 평균 점수는 55.49%로 Claude Opus 5의 54.62%보다 높습니다.
Hy Memory, Mem0, MemOS, EverMemOS 네 가지 기억 시스템 테스트에서 Hy-Memory-30A3B는 55.49점을 얻었으며, Opus5의 54.62점, DeepSeek V4.1 Flash의 53.64점, Qwen3-30B-A3B의 44.37점보다 높았습니다.
애플리케이션 측면에서 MemHub는 로컬 기억 관리 애플리케이션으로, CLI와 Mac용 APP 두 가지 사용 방식을 제공합니다. 사용자가 관련 애플리케이션에 권한을 부여하면, MemHub는 각 도구의 역사적 세션을 불러들여 내장된 Hy Memory SDK를 통해 로컬 기억에 저장할 수 있습니다. 이후 각 도구가 생성하는 새로운 세션은 실시간으로 동일한 기억에 동기화됩니다.
MemHub은 플러그인 형태로 AI 도구에 한 번에 연결할 수 있도록 지원합니다. 사용자가 연결된 도구 중 어느 하나에서 작업을 시작하면, MemHub는 관련 기억을 관리하고 컨텍스트로 활용할 수 있습니다. 현재 WorkBuddy, Cursor, Codex, Pi, Qwen Code, Hermes, DeepSeek Harness 및 OpenCode 등 10종의 AI 도구를 지원하며, 이 중에는 비즈니스 프로그래밍 도구와 오픈소스 에이전트도 포함됩니다.
현재 Hy Memory SDK와 MemHub는 GitHub에서 오픈소스로 공개되었으며, Hy-Memory-30B-A3B 모델의 가중치는 Hugging Face에서 발표되었습니다.
텐센트 혼원은 더 많은 사업과 심도 있게 협력하여 실제 환경에서 기억 능력을 향상시키고, 에이전트가 더 긴 작업과 더 많은 도구 사이에서 연속성을 유지할 수 있도록 할 계획이라고 밝혔습니다.
참고 자료:
Hy Memory SDK 및 MemHub: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy-Memory
Hy-Memory-30B-A3B 모델 가중치 다운로드: https://huggingface.co/tencent/Hy-Memory-30B-A3B
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