智通财经APP获悉，5月28日，腾讯混元宣布正式推出Hy-Memory。据介绍，这是一个专门为Openclaw这类长期协作型Agent设计的记忆插件，能真正成为Agent的“第二大脑”。官方称，Hy-Memory用6层记忆框架×System1/System2双系统×演化链三层底牌，让Agent在长期使用中真正"记得住、记得对、记得轻、更懂你"。
在权威公开测试集上，Hy-Memory效果超过现有主流memory框架，可以解决记忆碎片化问题，记忆数量低70%+，每条记忆信息密度高45%+。在处理超长上下文方面，Hy-Memory消耗的token量降低35%，记忆更新速度快20%。
Agent 任务对长期记忆的要求远超Chat
使用 Agent和 Openclaw 深度用户，常常描述过一种常见的“三周轨迹”。
第一周: 蜜月期，把自己当下正在忙的事情，比如一个项目的来龙去脉、最近的决定和取舍、未来想做的方向一股脑都告诉 Openclaw。，能回答问题、能查资料、能帮你规划、能写代码、能起草文档。“这玩意儿真好用”——这是大多数人第一周的真实感受。
第二周: 开始不安。人们注意到每天打开 Openclaw都得先花 3 到 5 分钟提醒它我们在做什么。它好像不太记得几天前讨论过的判断。当你对它说“按之前那个方案”，它会反问"哪个方案"，说“那个我们排除掉的选项”，它却想不起来排除的是什么、为什么排除。不是完全不记得。Openclaw 默认的记忆机制能记住一些最近的对话原文，但跨天、跨 Session、那些更深的判断，它就漂移了。
第三周: 主动降级使用，开始下意识地缩短跟它讨论的深度。不再问"这个方向我该不该走"，因为知道明天它就忘了。变成只问最具体、最即时的小问题:搜个资料、查个语法、改一段文字。
最常见的结局是，Openclaw 在使用者眼里，慢慢从"能陪你思考的伙伴"，降级成了"一个查询工具"。这不是 Openclaw 的问题——它的内核能力一直很强。问题在于：长期协作类任务对长期记忆的要求，远超过普通 Chat。
Hy-Memory 这个 Openclaw 记忆插件的初衷，就是为了把这三周轨迹的后两周抹掉——让用户第一周怎么用 Openclaw，第三个月还能怎么用，而且越用越懂。
1、长期任务对记忆的挑战比想象中难
长期任务跟普通 Chat 完全是两种工作。不管你拿 Openclaw 调研一个复杂决策、写一本书、规划一次大旅行、跟进一个跨季度的项目，一次对话可能 30 轮 50 轮 100 轮，中间不停地查资料、调工具、读文档、出方案、回退、再改、再走，一个 Session 可能持续几个小时，任务可能跨越数周。
记忆系统至少要扛住 4 件事：
任何一个环节崩了，体验就崩了。
2、一个合格的 Openclaw 记忆插件要满足的 3 条标准
我们在设计 Hy-Memory 的时候围绕“什么样的记忆插件才配得上 Openclaw 这种长期协作场景”，定了 3 条硬标准。
标准一：不能丢历史。
用户跟 Agent 聊过的所有“为什么选这个、为什么否那个”——这些判断和因果不能丢。否则下次它推荐方案，可能直接推荐回用户已经否过的那个，白费时间。
标准二：要能演化。
人不是一个静态的存在。技术偏好、生活习惯、长期目标都会随时间变，对某件事的看法也会反复调整，这些都得被记住。不是覆盖式的“只记最新”,也不是堆积式的“全都留下”，而是要有一个清晰的演化轨迹。
标准三：要在主链路里不仅足够快，还要有认知迭代，进化。
记忆插件不能拖慢用户当下打字、调用工具、等结果的速度。每次搜索要在毫秒级,召回也不能成为响应瓶颈。同时还要有深层次的语义和事实理解。
接下来，我们把 Hy-Memory 满足这 3 条标准的三层底牌分别讲清楚。
Hy-Memory 的三层核心
第一层：6 层记忆框架——给每种记忆找到正确位置
Hy-Memory 做的第一件事,是没有把所有记忆塞进同一张表。
想一下——用户跟 Openclaw 聊到最近在准备出国留学,这段话里其实混着好几种东西：
“我在准备出国留学”——这是事实
“我偏好北欧那种慢节奏的项目”——这是画像
“我做大决策前会先列利弊清单”——这是心智模型
“我下周大概率会问推荐信怎么找教授”——这是前瞻意图
这些东西信息形态完全不一样,但传统记忆系统会把它们全揉成一堆向量，搜索时一锅捞。Hy-Memory 把记忆分成 6 层，每层一种职责。下面用一组多领域混合的例子，让你感受 Agent “记的是什么”：
用户问 Openclaw “我做大决策有什么习惯”配资网官网网站,它应该优先看 L5 心智模型,而不是把过去 100 轮对话原文一锅塞过来。用户问"我现在住在哪
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