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Tencent-Hunyuan

Tencent-Hunyuan/Hy-Memory

SDK de Python y MemHub para escritorio y CLI que ofrece memoria a largo plazo con dos sistemas para agentes LLM en contextos de chat, trabajo y programación.

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¿Qué es?

Hy Memory es un SDK de Python (hy-memory) que proporciona memoria persistente a los agentes LLM mediante una arquitectura cognitiva de dos sistemas. Divide la memoria en tres contextos: memoria jerárquica a largo plazo para chats, un almacén de dos capas con datos de sesiones y experiencias reutilizables para tareas de productividad, y una memoria de dos capas con una cadena de evolución de versiones del código para tareas de ingeniería de software. Las escrituras aceptan texto sin formato o mensajes en formato OpenAI, y las búsquedas devuelven resultados agrupados por canal.

El SDK ofrece tres modos: lite, para escribir y buscar vectores sin llamadas a LLM; pro, para extraer y reconciliar información mediante LLM; y ultra, para inferir esquemas y consolidar información entre dominios al ejecutar evolve(). Los backends de almacenamiento incluyen ChromaDB (predeterminado), Qdrant y FAISS para vectores, y Kuzu o Neo4j para memoria en grafos. Se puede configurar cualquier endpoint de LLM y embeddings compatible con OpenAI mediante variables de entorno.

MemHub es una aplicación de escritorio local-first y una CLI basadas en el SDK. Consolida el historial de conversaciones y los rastros de programación de herramientas de IA autorizadas por el usuario, como Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode y Qwen Code, en un único directorio de datos local, para poder recuperar recuerdos desde distintas aplicaciones. Incluye plugins para Hermes y OpenClaw.

Funciones clave

  • 01Tres contextos (chat, trabajo y programación), cada uno con sus propios flujos y almacenamiento de memoria.
  • 02Tres modos, desde el almacenamiento de vectores sin LLM hasta la inferencia completa de esquemas.
  • 03Almacenes de vectores conectables (ChromaDB, Qdrant, FAISS) y almacenes de grafos (Kuzu, Neo4j).
  • 04La memoria de programación conserva una cadena de diferencias entre revisiones del código, incluidas las versiones revertidas.
  • 05Compatible con cualquier endpoint de LLM y embeddings que admita OpenAI.
  • 06Aplicación de escritorio y CLI de MemHub para recuperar recuerdos desde distintas herramientas de programación con IA autorizadas.

Casos de uso

  • Añadir memoria personal persistente a un asistente de chat o a un agente de atención al cliente.
  • Permitir que un agente de programación recupere correcciones anteriores y cambios de código revertidos en el mismo repositorio y rama.
  • Unificar el historial de conversaciones y programación de varias herramientas de IA en un único almacén local.
  • Evaluar o crear prototipos de memoria para agentes con un modo lite de bajo costo.

Inicio rápido

  1. 1

    Instala el paquete principal hy-memory desde PyPI

    pip install hy-memory==2.0.4
  2. 2

    Configura tu clave de API de OpenAI (o configura un LLM compatible con OpenAI y un endpoint de embeddings)

    export OPENAI_API_KEY="sk-your-key"
  3. 3

    Crea un HyMemoryClient en modo pro y guarda y busca recuerdos de chat usando el ejemplo de Python del README

Antes de usarlo

  • Los modos pro y ultra necesitan un LLM y una clave de API de embeddings de un servicio compatible con OpenAI.
  • El modo ultra siempre utiliza una base de datos de grafos, lo que añade trabajo de configuración.

En colecciones

Memoria a largo plazo para agentes de IAAsistentes y agentes de programación con IAAgentes personales de IA open source

Temas

#llm-agent#agent-memory#vector-database#rag#knowledge-graph#python-sdk#coding-agent#personal-agent

Preguntas frecuentes

¿Qué es Hy-Memory?
SDK de Python y MemHub para escritorio y CLI que ofrece memoria a largo plazo con dos sistemas para agentes LLM en contextos de chat, trabajo y programación. Hy Memory es un SDK de Python (hy-memory) que proporciona memoria persistente a los agentes LLM mediante una arquitectura cognitiva de dos sistemas. Divide la memoria en tres contextos: memoria jerárquica a largo plazo para chats, un almacén de dos capas con datos de sesiones y experiencias reutilizables para tareas de productividad, y una memoria de dos capas con una cadena de evolución de versiones del código para tareas de ingeniería de software. Las escrituras aceptan texto sin formato o mensajes en formato OpenAI, y las búsquedas devuelven resultados agrupados por canal.
¿Hy-Memory es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
Hy-Memory es open source bajo la licencia Other. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿Hy-Memory sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de Hy-Memory fue el 6 nov 2026.
¿Para qué puedo usar Hy-Memory?
Añadir memoria personal persistente a un asistente de chat o a un agente de atención al cliente. Permitir que un agente de programación recupere correcciones anteriores y cambios de código revertidos en el mismo repositorio y rama. Unificar el historial de conversaciones y programación de varias herramientas de IA en un único almacén local. Evaluar o crear prototipos de memoria para agentes con un modo lite de bajo costo.
¿Cómo se instala Hy-Memory?
Instala el paquete principal hy-memory desde PyPI: pip install hy-memory==2.0.4 Configura tu clave de API de OpenAI (o configura un LLM compatible con OpenAI y un endpoint de embeddings): export OPENAI_API_KEY="sk-your-key" Crea un HyMemoryClient en modo pro y guarda y busca recuerdos de chat usando el ejemplo de Python del README
¿Dónde consigo Hy-Memory?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy-Memory

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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