# 腾讯混元给智能体做了个长期记忆插件，叫 Hy-Memory

> 原标题：腾讯混元发布智能体长期记忆插件Hy-Memory

- 来源：AI HOT 精选
- 发布时间：2026-06-01T09:01:25.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/31575
- 原文：https://x.com/TencentHunyuan/status/2061372535267357029

## 摘要

这个插件是给 OpenClaw 这类需要长期协作的智能体用的，相当于给它们装了个“第二大脑”。它用了一套六层记忆框架，还分了快慢两个系统来处理信息，目的是把零散的记忆整理成更有用的经验。官方给的数据是，记忆数量能砍掉 70% 以上，单条记忆的信息密度反而提升了 45% 多。在要处理超长文本的场景下，消耗的 token 能省下 35%，记忆更新速度也快了...

## 推荐理由

腾讯混元给OpenClaw这类长期协作智能体做了个记忆插件，思路是把记忆分层管理，再用快慢双系统决定什么时候调用什么记忆，目标是少记、记准、省 token。我会先打个折：目前只有官方一篇短文，没有可复现的测试、没提开源协议、也没有第三方对比，所以分数卡在 featured 门槛上。但给出的70%记忆缩减和35% token 节省这两个数，如果实测能复现，对跑长期 agent 的人来说确实挺省钱。

## 锐评

腾讯混元这个 Hy-Memory 插件，说白了就是给长期干活的智能体装了个更聪明的记事本。它用了一套六层记忆框架，还分了快慢两个系统来处理信息，目的是把一堆零散的记忆碎片，整理成更有用的经验，而不是简单堆砌。官方给的数据挺好看：记忆数量能砍掉 70% 以上，单条记忆的信息密度反而提升了 45% 多。在要处理超长文本的场景下，消耗的 token 能省下 35%，记忆更新速度也快了 20%。这对控制成本和延迟是实打实的好处。

不过，正文没披露这些数字是在什么具体任务、多大规模的数据集上测出来的，也没提对比的是哪个基线方案。OpenClaw 这个协作智能体框架本身也还在早期，插件在更复杂的真实业务流里表现如何，现在下结论还太早。另外，快慢双系统的切换逻辑、三层进化链具体怎么进化，这些关键设计细节都没展开，只能等后续技术报告。