텐센트, AI 에이전트 메모리 프레임워크 'Hy Memory 2.0' 오픈소스 공개

텐센트의 AI 연구 조직인 텐센트 훈위안(Tencent Hunyuan)이 2026년 10월 16일, AI 에이전트의 대화·업무·코드 메모리를 통합 관리하는 오픈소스 생태계 'Hy Memory 2.0'을 공식 발표했습니다.

이미지 출처: @TencentHunyuan on X

이번 릴리스는 개별 개발 환경과 에이전트 도구마다 파편화되어 있던 메모리를 일원화하는 데 초점을 맞추었습니다. 사용자의 전용 메모리 관리자(Private memory steward) 역할을 표방하며, 전용 추론 모델인 'Hy-Memory-30B-A3B', 메모리 오케스트레이션 프레임워크, 그리고 여러 AI 도구 간 메모리를 동기화하는 'MemHub'를 오픈소스로 제공합니다.

대화·업무·코드 메모리 통합과 프레임워크 구조

AI 코딩 하네스와 자율 에이전트가 발전하면서 세션 간 컨텍스트 유지와 도구 간 기억 공유는 실무 생산성의 핵심 병목으로 지적되어 왔습니다.

Hy Memory 2.0 프레임워크는 에이전트 운영 과정에서 생성되는 데이터를 세 가지 주요 도메인으로 분리하여 구조화합니다.

• 대화 메모리(Chat Memory): 사용자와의 질의응답 맥락, 선호 스타일, 반복되는 피드백을 추적합니다.
• 업무 메모리(Work Memory): 다단계 태스크 진행 상황, 프로젝트 의사결정 기록, 미해결 작업 큐를 관리합니다.
• 코드 메모리(Code Memory): 리포지토리 아키텍처, 함수 호출 관계, 수정 이력 및 스키마 변경 사항을 인덱싱합니다.

이 세 가지 메모리 층위를 결합하여 에이전트가 단일 세션에 갇히지 않고 지속적인 프로젝트 지식을 축적할 수 있도록 지원합니다.

Hy-Memory-30B-A3B 모델과 벤치마크 평가

프레임워크와 함께 공개된 'Hy-Memory-30B-A3B'는 에이전트 메모리 처리를 위해 설계된 30B 파라미터 규모의 전용 모델입니다.

텐센트 훈위안 발표에 따르면, Hy-Memory-30B-A3B는 4개 벤치마크 부문에서 오픈소스 1위를 기록했으며, 주요 에이전트 프레임워크 전반에서 상용 프론티어 모델인 Opus 5의 성능 지표를 능가했다고 밝혔습니다. 다만 이 수치는 공식 발표 요약에 기반한 주장이므로, 실제 도입 전 구체적인 테스트 메트릭과 벤치마크 데이터셋을 공식 저장소 기술 문서를 통해 대조 검증할 필요가 있습니다.

또한 30B 규모의 모델을 로컬 환경이나 온프레미스 서버에서 직접 서빙하려는 개발자는 요구되는 GPU VRAM 용량과 양자화 옵션을 사전에 점검해야 합니다.

MemHub 동기화 허브와 지원 환경

Hy Memory 2.0 생태계의 실무 핵심 컴포넌트는 'MemHub'입니다. MemHub는 CLI(명령줄 인터페이스)와 macOS 환경을 우선 지원하며, 복수의 개발 환경 사이에서 메모리 상태를 안전하게 전달하는 브리지 역할을 합니다.

텐센트 훈위안은 MemHub가 10개 이상의 AI 개발 도구 간 동기화를 지원한다고 발표했습니다. 다만 릴리스 직후 커뮤니티 피드백에서는 실제 README 문서상에 Claude Code와 OpenCode를 포함한 5개 도구가 우선 명시되어 있다는 반응이 나오는 등, 사용 중인 도구와의 호환성 범위 및 타 운영체제(Windows/Linux) 지원 계획은 후속 릴리스 정보를 지속적으로 확인할 필요가 있습니다.

Hy Memory 2.0의 SDK, MemHub 유틸리티, 모델 가중치는 오픈소스로 공개되어 누구나 다운로드하여 자체 에이전트 파이프라인에 통합할 수 있습니다.

출처

• Tencent Hunyuan 공식 X (@TencentHunyuan): Hy Memory 2.0 공식 발표
• Tencent Hy Memory SDK & MemHub: 공식 릴리스 링크
• Tencent Hy-Memory-30B-A3B 모델 가중치: 공식 저장소 링크