Tencent Hy-Memory: память, которая учится вместе с проектом
Если вы вайбкодите, будь то прототип приложения, автоматизация или полноценный продукт – главная боль не в генерации кода, а в том, что агент «забывает» контекст через несколько итераций. Приходится повторять архитектуру, напоминать о стеке, заново объяснять бизнес-логику. Плагин Hy-Memory пытается решать эту проблему на уровне инфраструктуры.
В чём польза для вайбкодинга
— Проект живёт дольше одной сессии. Агент накапливает понимание ваших паттернов, предпочтений в стиле кода и архитектурных решений.
— Меньше ритуальных повторов. Не нужно в начале каждого промпта вставлять «мы используем React + TypeScript, стиль – функциональные компоненты, линтер – strict». Система хранит это как долгосрочный контекст и подставляет сама.
— Сжатие вместо раздувания. Вместо того чтобы складировать сырые логи каждого чата в RAG, Hy-Memory переструктурирует знания: удаляет дубли, обобщает паттерны, выделяет ключевые решения. В результате на 70% меньше хранимого мусора и на 45% выше плотность полезной информации.
— Дешевле на длинных проектах. Потребление токенов на длинных контекстах падает на 35%. При многодневной работе над одной кодовой базой это ощутимо снижает счёт за API.
— Быстрее адаптируется к изменениям. Обновление памяти ускорено на 20%: если вы передумали насчёт стека или переосмыслили архитектуру, агент быстрее перестраивает своё «понимание» проекта.
Как это работает
Шесть уровней памяти, дуальная система System1/System2 (быстрые ассоциации vs глубокий анализ) и трёхуровневая эволюция воспоминаний. Проще говоря: агент не просто вспоминает, что было вчера, а переосмысливает, структурирует и обобщает опыт почти как опытный разработчик, который ведёт проект неделями.
Гибкость под капотом
Hy-Memory не привязан к конкретному провайдеру. Из коробки работает с Hunyuan 3.0 Preview через OpenRouter и эмбеддингами BAAI/bge-m3 через SiliconFlow, но вы можете переключиться на DeepSeek, Alibaba DashScope или собственный vLLM/SGLang – главное, чтобы сервис поддерживал протокол, совместимый с OpenAI.
Установка
openclaw plugins install openclaw-hy-memory --dangerously-force-unsafe-install
Интерактивная настройка – одна команда openclaw hy-memory init, перезапуск шлюза – и память готова к долгосрочным сессиям.
Project & Download https://memory.hunyuan.tencent.com
OpenClaw Docs https://memory.hunyuan.tencent.com/openclaw/