Tencents Hy-Memory-Plugin: So funktioniert das revolutionäre KI-Gedächtnis mit 6 Schichten und zwei Systemen

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Tencents Hy-Memory ist ein Speicher-Plugin, das von Tencent Hunyuan speziell für OpenClaw-basierte, langfristig kollaborierende KI-Agenten entwickelt wurde. Es soll den Agenten ein leistungsfähigeres „zweites Gehirn“ für Langzeiterinnerungen und Zusammenarbeit verleihen . Während OpenClaw standardmäßig Erinnerungen in simplen Markdown-Dateien ablegt, erweitert Hy-Memory diesen Ansatz um ein ausgeklügeltes System: eine sechsstufige Speicherarchitektur, einen Dual-System-Ansatz (System 1/System 2) und einen evolutionären Kettenmechanismus .

Die Architektur: Sechs Schichten × Duales System × Evolutionäre Kette

Sechs Speicherebenen (L1–L6) — Hy-Memory nutzt eine sechsstufige Speicherhierarchie, anstatt alle Erinnerungen in einen Topf zu werfen :

Ebene	Name	Gespeicherte Informationen
L1	Rohdaten-Spuren	Unverarbeitete Interaktionsverläufe und Rohkontext aus den Benutzer-Agent-Sitzungen
L2	Atomare Fakten	Aus den Rohdaten extrahierte Fakten
L3	Identitätsprofil	Langfristige Benutzerprofil-Informationen und Präferenzen
L4	Sitzungszusammenfassungen	Komprimierte Übersichten des aktuellen Sitzungskontextes
L5–L6	Denkmuster & Absichten	Gedankliche Modelle, Wissensnetzwerke und zukünftige Absichtsstrukturen, die asynchron verarbeitet werden

Duale Verarbeitung (System 1 / System 2) :

• System 1 („Tagesschicht“): Arbeitet in Echtzeit, wenn der Benutzer eine Eingabe macht. Es ist zuständig für L1–L4: Rohdaten sichern, Fakten extrahieren, Profile aktualisieren und Sitzungszusammenfassungen komprimieren .
• System 2 („Nachtschicht“): Läuft asynchron im Hintergrund, mit einer Verzögerung von Sekunden bis Minuten, und kümmert sich um die komplexeren Aufgaben von L5–L6: Extraktion von Denkmodellen, Aufbau von Wissensnetzwerken und Vorhersage von Benutzerabsichten .

Evolutionärer Kettenmechanismus: Anstatt bruchstückhafte Erinnerungen einfach anzuhäufen, verwendet Hy-Memory einen supersedes-Zeiger, mit dem ein neuer Eintrag auf einen älteren verweisen und diesen ersetzen oder aktualisieren kann . Diese evolutionäre Verkettung gilt als einer der Kernmechanismen von Hy-Memory, um die Fragmentierung von Erinnerungen zu verringern und deren Korrektheit im Laufe der Zeit zu verbessern .

Gemessene Leistungsverbesserungen

In von der Fachpresse zitierten Benchmark-Tests wurden folgende Ergebnisse erzielt :

• Über 70 % weniger Speichereinträge, was das Problem der Speicherfragmentierung deutlich reduziert .
• Über 45 % höhere Informationsdichte pro gespeichertem Eintrag .
• 35 % geringerer Token-Verbrauch bei der Verarbeitung von Langkontext-Informationen .
• 20 % schnellere Speicheraktualisierung .
• 8-fach höhere Schreibgeschwindigkeit im Vergleich zu Graphiti .

Bereitstellung und Konfiguration

• Öffentlich wird Hy-Memory als Plugin für langfristig kollaborierende Agenten vom Typ OpenClaw beschrieben .
• Die verfügbaren Berichte konzentrieren sich auf das Design der Architektur und nicht auf detaillierte Bereitstellungspakete. Behauptungen über spezifische Docker-Anforderungen, externe Datenbanken, Standardeinstellungen für Chroma oder genaue Installationsbefehle lassen sich aus den vorliegenden Quellen nicht belegen.
• Die in den Berichten verwendete Formulierung eines „dreistufigen“ Designs bezieht sich auf die Kernsäulen evolutionäre Ketten, nicht eindeutig auf Lite/Pro/Ultra-Bereitstellungsstufen .

Fazit: Hy-Memory verbessert das Langzeitgedächtnis von KI-Agenten, indem es Erinnerungen strukturiert in typisierte Ebenen ablegt, diese mit einem schnellen und einem langsamen Verarbeitungssystem bearbeitet und aufeinanderfolgende Einträge durch evolutionäre Verknüpfungen miteinander verbindet . In Tests führte dies zu weniger Speichervolumen, höherer Informationsdichte, geringerem Token-Verbrauch und einer Schreibgeschwindigkeit, die achtmal höher ist als die von Graphiti .