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Tencent-Hunyuan

Tencent-Hunyuan/Hy-Memory

LLM 에이전트가 채팅, 업무, 코딩 환경에서 장기 기억을 사용할 수 있도록 지원하는 Python SDK와 MemHub 데스크톱 앱/CLI입니다.

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24시간 전

어떤 프로젝트인가요?

Hy Memory는 이중 시스템 인지 아키텍처를 기반으로 LLM 에이전트에 지속성 있는 기억을 제공하는 Python SDK(hy-memory)입니다. 기억은 세 가지 환경으로 나뉩니다. 채팅용 계층형 장기 기억, 생산성 업무용 세션 사실과 재사용 가능한 경험을 저장하는 2계층 저장소, 소프트웨어 엔지니어링 작업용 코드 버전 진화 체인을 포함한 2계층 기억입니다. 일반 텍스트나 OpenAI 형식의 메시지로 기록할 수 있으며, 검색 결과는 채널별로 그룹화되어 반환됩니다.

SDK는 세 가지 모드를 지원합니다. lite는 LLM 호출 없이 원시 벡터를 기록하고 검색하며, pro는 LLM 기반 추출과 조정을 수행하고, ultra는 evolve()를 호출해 스키마 추론과 도메인 간 통합을 실행합니다. 저장소 백엔드로 벡터용 ChromaDB(기본값), Qdrant, FAISS와 그래프 기억용 Kuzu 또는 Neo4j를 사용할 수 있습니다. 환경 변수를 통해 OpenAI 호환 LLM 및 임베딩 엔드포인트를 설정할 수 있습니다.

MemHub는 SDK를 기반으로 만든 로컬 우선 데스크톱 앱이자 CLI입니다. Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode, Qwen Code 등 사용자가 권한을 부여한 AI 도구의 대화 기록과 코딩 추적 데이터를 하나의 로컬 데이터 디렉터리에 통합해, 여러 애플리케이션에서 기억을 불러올 수 있습니다. Hermes와 OpenClaw용 플러그인도 포함되어 있습니다.

핵심 기능

  • 01채팅, 업무, 코딩의 세 가지 환경을 각각 별도의 기억 파이프라인과 저장소로 지원합니다.
  • 02LLM을 전혀 사용하지 않는 원시 벡터 저장부터 전체 스키마 추론까지 세 가지 모드를 제공합니다.
  • 03벡터 저장소(ChromaDB, Qdrant, FAISS)와 그래프 저장소(Kuzu, Neo4j)를 플러그인 방식으로 사용할 수 있습니다.
  • 04코딩 기억은 되돌린 버전을 포함해 코드 개정 사항의 diff 체인을 보존합니다.
  • 05OpenAI 호환 LLM 및 임베딩 엔드포인트를 사용할 수 있습니다.
  • 06권한을 부여한 AI 코딩 도구 전반에서 기억을 불러올 수 있는 MemHub 데스크톱 앱과 CLI를 제공합니다.

활용 사례

  • 채팅 어시스턴트나 고객 대면 에이전트에 사용자별 지속성 기억을 추가합니다.
  • 코딩 에이전트가 같은 저장소와 브랜치에서 이전 수정 사항과 되돌린 코드 변경을 기억하도록 합니다.
  • 여러 AI 도구의 대화 기록과 코딩 기록을 하나의 로컬 저장소로 통합합니다.
  • 비용이 낮은 lite 모드로 에이전트 기억 기능을 벤치마크하거나 프로토타이핑합니다.

빠른 시작

  1. 1

    PyPI에서 핵심 hy-memory 패키지를 설치합니다

    pip install hy-memory==2.0.4
  2. 2

    OpenAI API 키를 설정합니다(또는 OpenAI 호환 LLM과 임베딩 엔드포인트를 구성합니다)

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

    README의 Python 예제를 사용해 pro 모드에서 HyMemoryClient를 만들고 채팅 메모리를 저장하고 검색합니다

사용 전 알아둘 점

  • pro 및 ultra 모드에는 OpenAI 호환 서비스의 LLM과 임베딩 API 키가 필요합니다.
  • ultra 모드는 항상 그래프 데이터베이스를 사용하므로 설정 작업이 추가됩니다.

포함된 컬렉션

AI 에이전트 장기 기억AI 코딩 어시스턴트와 에이전트오픈소스 개인 AI 에이전트

토픽

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

자주 묻는 질문

Hy-Memory은(는) 무엇인가요?
LLM 에이전트가 채팅, 업무, 코딩 환경에서 장기 기억을 사용할 수 있도록 지원하는 Python SDK와 MemHub 데스크톱 앱/CLI입니다. Hy Memory는 이중 시스템 인지 아키텍처를 기반으로 LLM 에이전트에 지속성 있는 기억을 제공하는 Python SDK(hy-memory)입니다. 기억은 세 가지 환경으로 나뉩니다. 채팅용 계층형 장기 기억, 생산성 업무용 세션 사실과 재사용 가능한 경험을 저장하는 2계층 저장소, 소프트웨어 엔지니어링 작업용 코드 버전 진화 체인을 포함한 2계층 기억입니다. 일반 텍스트나 OpenAI 형식의 메시지로 기록할 수 있으며, 검색 결과는 채널별로 그룹화되어 반환됩니다.
Hy-Memory은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
Hy-Memory은(는) Other 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
Hy-Memory은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. Hy-Memory의 마지막 커밋은 2026년 11월 5일입니다.
Hy-Memory은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
채팅 어시스턴트나 고객 대면 에이전트에 사용자별 지속성 기억을 추가합니다. 코딩 에이전트가 같은 저장소와 브랜치에서 이전 수정 사항과 되돌린 코드 변경을 기억하도록 합니다. 여러 AI 도구의 대화 기록과 코딩 기록을 하나의 로컬 저장소로 통합합니다. 비용이 낮은 lite 모드로 에이전트 기억 기능을 벤치마크하거나 프로토타이핑합니다.
Hy-Memory는 어떻게 설치하나요?
PyPI에서 핵심 hy-memory 패키지를 설치합니다: pip install hy-memory==2.0.4 OpenAI API 키를 설정합니다(또는 OpenAI 호환 LLM과 임베딩 엔드포인트를 구성합니다): export OPENAI_API_KEY="sk-your-key" README의 Python 예제를 사용해 pro 모드에서 HyMemoryClient를 만들고 채팅 메모리를 저장하고 검색합니다
Hy-Memory은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy-Memory

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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