刚发了Hy-Memory，一个给OpenClaw这种长期协作型Agent搞的专用记忆插件。它不光是个检索工具，更像是给你Agent配的“第二大脑”。
这玩意儿靠6层记忆框架，加上System1/System2双系统和三层进化链驱动。目标是让Agent的记忆更持久、更准、更轻量，同时更能理解你。
主要解决记忆碎片化的问题。官方数据说，用了之后记忆数量能少70%以上，单条记忆的信息密度能提45%以上，超长上下文的token消耗能降35%，记忆更新速度还能快20%。
项目地址和下载在这：https://memory.hunyuan.tencent.com
OpenClaw的文档：Hy-Memory — 记住一次，随处同行
这个东西就那样，用过类似的，最后还得自己调。
小白问一下，这种记忆插件是不是装上去就能自动优化？还是得自己配置啊，不太确定怎么用。
mark一下，回头看看。
这技术听起来挺唬人，但具体到实际项目里，比如调用API的时候，那个三层进化链到底是怎么触发和运作的？是每次Agent决策都会走一遍链，还是只在特定条件下激活？
我最近也在做类似的东西，不过是给另一个框架。步骤大概就是：1. 把插件包下下来；2. 照着文档改配置文件，把记忆模块挂上去；3. 跑个测试任务看看记忆召回对不对；4. 根据日志调一下检索权重。没了。
前两天正好在折腾Agent的记忆管理，头都大了。历史对话一多就各种混乱，回复经常前后矛盾。看到这个Hy-Memory的帖子就去试了试，按文档部署到测试环境跑了一晚上。感觉记忆碎片是少了点，任务日志看起来干净一些，但那个“理解你”的宣传点还没太体会到，可能我用的测试场景太简单了？另外官方说的性能提升数据，自己这边暂时没条件做同等规模的对比测试，所以持观望态度吧。要是开源就好了，能自己看看代码。
记忆插件国内终于跟上，agent最缺的就是长期记忆
Agent记忆这块确实头疼，对话一长就前后矛盾，有插件愿意试
我也想知道那条进化链是实时触发还是按条件激活，开销差挺多