Hy-Memory

项目简介

Hy Memory 是面向自演化 LLM 智能体的生产级双系统认知记忆引擎和 Python SDK（hy-memory）。它针对三类任务场景提供专用记忆流水线：Chat 的层级式长期认知记忆、Working 的两层事实与可复用经验记忆，以及 Coding 的版本演化差分链追踪。基于 Hy Memory 构建的 MemHub 是一款本地优先的桌面与 CLI 产品，将用户授权 AI 应用中的对话历史和编码轨迹统一到单个受管运行时和本地数据目录中，实现受治理的跨应用记忆召回。

核心功能

• Hy Memory 采用双过程认知记忆架构，将个人记忆组织为覆盖原始对话、原子事实、摘要、图式和前瞻意图的 8 层层级，并支持冲突调和与跨域图式归纳。它通过场景路由器选择三种记忆场景：chat 对应 L0-L7 层级记忆，working 对应两层会话事实与可复用经验，coding 在相同两层记忆之上增加代码版本演化差分链。Working 记忆每次会话精确记录一条描述任务、方法和结果的事实，并附带零条或多条必须通过价值阈值的可复用经验。Coding 记忆复用 working 流水线，但记录精确代码坐标而非粘贴代码，数据存放在隔离的 cv 集合中，并通过零

适用场景

• Hy Memory 可用于为聊天助手构建长期个人记忆，包括偏好召回、画像抽象、摘要以及带过期时间的前瞻意图。它可支持文档、电子表格、研究、财务分析、内容创作和计算机操作等生产力工作，通过记住会话事实并复用已验证的方法来提升效率。它可协助编码、调试、测试、构建、API/SDK、脚本和 SQL 等软件工程任务，同时追踪每段代码在不同版本间的变化。通过 MemHub，它还能将用户授权的 AI 应用（如 Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode 和 Qwen Code）中的对话历史和编码轨迹统一到单个受治理的本地运行时中。

快速开始

• 安装核心包可使用 pip install hy-memory==2.0.2，其中包含 ChromaDB 和 Kuzu；也可选择附加组件，如 [qdrant]、[faiss]、[graph]、[mysql]、[rerank] 或 [all]。配置仅需 LLM 和嵌入端点，任何 OpenAI 兼容服务均可使用，可设置 MEMORY_LLM_API_KEY、MEMORY_LLM_BASE_URL、MEMORY_LLM_MODEL、MEMORY_EMBEDDER_API_KEY、MEMORY_EMBEDDER_BASE_URL、MEMORY_EMBEDDER_M

部署与要求

• 部署 Hy Memory 需要 LLM 端点和嵌入端点，任何 OpenAI 兼容服务均可使用，也可使用 OpenAI 默认值并仅提供一个密钥。向量存储支持 ChromaDB（默认）、Qdrant 和 FAISS；ultra 模式使用的图存储支持 Kuzu（默认）和 Neo4j。Working 与 Coding 元数据存储在本地 SQLite 中。pro 模式下图的使用是可选的，由 MEMORY_ENABLE_GRAPH 控制，默认关闭；ultra 模式下图存储始终开启。lite 模式不使用图数据库。

采用前须知

• 许可证：Other。在使用、修改或分发项目前，请确认其具体条款。