Inspiré par les sciences cognitives, Hy-Memory divise le travail de la mémoire en deux systèmes, un peu comme les deux hémisphères d'un cerveau humain :
Pour résoudre le problème de la fragmentation des souvenirs, Hy-Memory ne se contente pas d'accumuler des entrées disjointes. Il utilise un ingénieux pointeur supersedes (qui « remplace »). Chaque fois qu'un nouveau souvenir est écrit, il pointe vers la version précédente qu'il met à jour ou remplace, créant ainsi une chaîne .
Ainsi, la version la plus récente se trouve en tête de chaîne, mais l'historique des versions obsolètes ou contredites n'est jamais perdu : il reste accessible en arrière-plan si nécessaire. C'est ce que Tencent décrit comme la forme de « mémoire à long terme » la plus adaptée pour un agent qui accompagne un utilisateur dans la durée .
Sur des bancs d'essai publics et reconnus, les résultats annoncés par Hy-Memory surpassent les cadres de mémoire existants :
Pour un utilisateur d'OpenClaw, l'expérience se traduit concrètement par une écriture ultra-rapide, un stockage local extrêmement compact (3 à 5 fois moins d'entrées qu'avec d'autres solutions comme Mem0 ou Graphiti) et des souvenirs rappelés bien plus pertinents, sans « bruit » parasite dans les invites contextuelles .
En résumé, Hy-Memory ne se contente pas d'augmenter la mémoire des agents IA : il en transforme le fonctionnement. En hiérarchisant l'information, en la traitant avec un double système cognitif et en l'organisant en chaînes évolutives, il promet une mémoire plus légère, plus dense, plus rapide et, surtout, bien plus fiable.