HY Memory 是 AI 应用的长期记忆层。它让你的 AI 像人一样边聊边记、该想起时自然想起——跨对话、跨产品、跨时间，不再失忆。
这不只是体验差，更是在持续消耗你的客户和团队。
几周、几个月前聊过的事，再回来时 AI 已忘得精光，又得从头自我介绍、重说一遍需求。
对话越积越多，真正重要的那几条偏好与约定埋在海量记录里，AI 翻不出来、也用不上。
不了解历史背景，给的永远是「通用答案」，做不到真正的个性化。
换个产品、换个入口，记忆就清零，企业里的客户数据成了一座座孤岛。
很多人以为长期记忆靠更大的上下文窗口或 RAG 就够了，其实是两回事。
都说能做「记忆」，差别其实很大——HY 不只是「存下来」，而是像人一样「真懂你」。
帮 AI「记住一句话」
让 AI「真正懂这个人」
自动捕捉每次互动，识别出真正值得记住的信息。
从「原始记录」逐层抽象成事实、画像、行为规律、意图，并自动消解冲突。
需要时毫秒级检索，把最相关、最新、最重要的记忆送回对话。
多数记忆系统越用条数越多，慢慢变成又贵又乱的「噪声库」。HY-Memory 用更少、更密的记忆，把数量牢牢控住，质量反而更高。
同一话题的新信息顺着「演化链」更新，而不是不断堆新条目——一条链 = 一条记忆，数量始终可控。
纯结构化存储能压数量却丢质量；存原文有质量却数量失控——演化链两者兼得。
每条记忆承载的信息量远高于同类（单条 token 数更高）——用更少的条数，装下更多有效信息。
| 方案 | 记忆条数（越少越好） | 单条信息密度（越高越好） |
|---|---|---|
| mem0 | 145.2 条 | ~58 token / 条 |
| Zep / Graphiti | ~98 条 | ~109 token / 条 |
| 腾讯云 Agent Memory | 51.4 条 | ~104 token / 条 |
| HY-Memory | 29.2 条 | ~256 token / 条 |
* 数据来源：PersonaMem 公开评测；LongMemEval 同样领先（HY-Memory 102.9 条 / 120 token，mem0 320.8 条 / 40.8 token）。来源：memory.hunyuan.tencent.com
每一条，都是 HY-Memory 的强项。
对话中自动提炼事实、偏好与习惯，不增加任何人工负担。
从长期行为里归纳画像与规律，时间越久，越懂你的客户。
信息发生变化时自动更新记忆，避免「拿旧资料服务客户」。
多用户、多业务、多场景四级隔离，每个人的记忆安全独立。
App、网页、客服、办公助手共享同一份记忆，体验无缝衔接。
兼容你正在用的任意大模型，不必更换技术栈，平滑接入。
在 LongMemEval 与 PersonaMem 两大公开记忆评测上，HY-Memory 全面领先 mem0、Graphiti 等同类框架。
* 评测口径：Memory/Answer 模型 Kimi-K2.5、Judge DeepSeek-V3.2，2025Q4–2026Q1，HY-Memory Pro 模式；题集为 LongMemEval / PersonaMem 公开数据。来源：memory.hunyuan.tencent.com
无论你的 AI 在哪里，都能接入同一份记忆——这就是「HY-Memory」。
| 能力 | 普通记忆方案 | HY-Memory（认知记忆） |
|---|---|---|
| 记忆形态 | 存文本 + 向量搜索 | 7 层认知记忆，从事实到意图 |
| 信息变化 | 简单堆叠，易自相矛盾 | 演化链自动更新、消解冲突 |
| 主动性 | 被动等检索 | 预判需求、主动提醒 |
| 模型 / 后端 | 绑定较多 | 模型无关 + 多后端可选 |