نشرت Tencent حزمة hy-memory==2.0.1، وهي SDK بلغة Python للاحتفاظ بالسياق واسترجاعه من جلسات الدردشة والعمل والبرمجة. الشيفرة عامة؛ أما تطبيق MemHub المرافق فلا يزال شيفرة مصدرية تنتظر ملفات إصدار متاحة للجمهور. يستطيع المطورون الذين يقيّمون طبقة ذاكرة مشتركة استخدام SDK الآن، لكن عليهم توفير نقاط نهاية للنماذج والتضمين وتحديد سجلات الجلسات التي يجوز لكل وكيل قراءتها.

يؤرّخ سجل تغييرات المشروع إصدار Hy Memory 2.0.1 في 16 أكتوبر 2026. ويسجل PyPI رفع الحزمة في 15 أكتوبر، كما قُدّمت الورقة البحثية للنموذج المرتبطة به في اليوم نفسه. هذه سجلات نشر منفصلة، وليست دليلاً على طرح منتج سطح المكتب.

التغيير الكبير

  • ما الذي تغيّر: تتيح SDK المنشورة مسارات ذاكرة منفصلة للدردشة والعمل والبرمجة عبر add() و search()، مع مرشحات للمصدر ومساحة العمل يمكن للتطبيق الذي يدمجها استخدامها.
  • كيف تعمل: تنظّم الدردشة المحادثات في طبقات ذاكرة. ويستخرج مسار العمل حقيقة واحدة عن الجلسة، وعند الحاجة خبرات قابلة لإعادة الاستخدام، من سجل تنفيذ الأدوات. وتضيف البرمجة سلسلة إصدارات لتغييرات الشيفرة. وتوفّر الجهة المستدعية المادة المصدرية والهويات وإعدادات التخزين وخدمات النماذج.
  • لماذا يهم ذلك: تستطيع البيئة المضيفة للوكيل استرجاع سجل مختصر لمحادثات سابقة أو قرارات تخص المهام بدلاً من تمرير التاريخ كله إلى كل جلسة جديدة. وتظل دقة السجل وكونه مصرّحاً به وفائدته معتمدة على ما ترسله البيئة المضيفة والذكريات التي تسمح بإعادتها إلى الموجّه.

اختر مسار العمل قبل الدمج

يصف README الخاص بحزمة SDK ثلاث قيم للمعامل scene. ويقبل chat نصاً عادياً أو مصفوفات رسائل، ثم يعيد قنوات الاسترجاع profile و normal و proactive. وفي وضع lite يخزّن النص الخام للبحث بالتضمين من دون استخلاص بواسطة LLM. ويضيف pro الاستخلاص والتوفيق بين المعلومات؛ أما ultra فيمكنه إجراء جولة تطوير إضافية عبر evolve().

بالنسبة إلى working، يجب أن يتضمن الإدخال سجلاً لاستدعاءات الأدوات. وتنتج الجلسة حقيقة واحدة عن المهمة والمنهج والنتيجة، إضافة إلى صفر أو أكثر من الخبرات القابلة لإعادة الاستخدام التي تتجاوز عتبة القيمة لدى المحرك. ويستخدم coding الطبقتين نفسيهما ويضيف سلسلة تطوّر إصدارات للشيفرة التي جرى تعديلها. ويقول README إن السلسلة يمكن أن تستخدم فروق Git المحلية إذا ضُبط MEMORY_CODING_CHAIN_REPO_ROOT، أو إجراءات استبدال حتمية في سجل الأدوات. وفي وضع lite تتجاهل SDK التمييز بين سيناريوَي العمل والبرمجة وتخزّن الذاكرة الخام.

تخدم بُنى المخرجات هذه أسئلة مختلفة. فتفضيل ظهر في محادثة مكانه chat؛ والمهمة المكتملة مع نتائج أدوات مكانها working؛ وتغيير الشيفرة الذي قد تهم مراجعته السابقة مكانه coding. هذا تمييز توجيه موثّق، وليس اختبار أداء أجرته BIG CHANGE.

مسار موثّق لاستخدام SDK

يستند التسلسل التالي إلى دليل البدء السريع في المستودع ودليل إعداد SDK في MemHub. لم تشغّل BIG CHANGE الحزمة ولم تجرِ استدعاءات للنماذج.

استخدم Python 3.9 أو أحدث وثبّت إصدار SDK المحدد:

Terminal
pip install hy-memory==2.0.1

تندرج ChromaDB وKuzu ضمن الاعتماديات الأساسية؛ أما Qdrant وFAISS وNeo4j وذاكرة MySQL المؤقتة ونموذج إعادة الترتيب المحلي فلها إضافات منفصلة. وتختلف بيئة تطوير الشيفرة المصدرية لـMemHub: فهي تتطلب Node.js 24 وpnpm 11 وPython 3.12 وuv.

اضبط نقطة نهاية LLM ونقطة نهاية للتضمين قبل تهيئة العميل. يسرد README المعاملات MEMORY_LLM_API_KEY و MEMORY_LLM_BASE_URL و MEMORY_LLM_MODEL، ومتغيرات MEMORY_EMBEDDER_* المقابلة، إضافة إلى MEMORY_EMBEDDING_DIMS؛ ويوثّق أيضاً استخدام OPENAI_API_KEY افتراضياً. وفّر عناوين URL لنقاط النهاية وأسماء النماذج والمفاتيح وأبعاد التضمين المتوافقة الخاصة بك. هذه واجهات متوافقة مع OpenAI، وليست اشتراطاً لاستخدام نموذج Tencent المنفصل Hy-Memory-30B. أبقِ بيانات الاعتماد خارج السجلات التي تُخزَّن.

يستخدم مثال الدردشة التالي واجهات API الموثّقة MemoryConfig.from_env() و HyMemoryClient و add() و search(). ويجب أن يوفّر التطبيق المستدعي authorized_messages كنص عادي أو رسائل بصيغة OpenAI، ومعرّف user_id ثابتاً ومصرّحاً به، إضافة إلى query. ويعرض المثال القيمة المعادة من دون الادعاء بتحقيق نتيجة بعينها:

Python
from hy_memory import HyMemoryClient, MemoryConfig

def write_and_recall(authorized_messages, user_id, query):
    config = MemoryConfig.from_env()  # Caller supplies LLM and embedding settings.
    client = HyMemoryClient(config=config, mode="pro")
    try:
        client.add(authorized_messages, user_id=user_id)
        return client.search(query, user_ids=[user_id], limit=10)
    finally:
        client.close()

للعمل أو البرمجة، مرّر سجل رسائل يتضمن استدعاء أداة أو إدخالاً من نوع role="tool" واضبط scene صراحة. واضبط workspace_id لعزل مواد المشروع؛ إذ يتطلبه branch. واضبط source عند الكتابة، و include_sources أو exclude_sources عند البحث حين تكون حدود التطبيق المستدعي مهمة. يعيد بحث الدردشة قنوات ذاكرة؛ ويعيد بحث العمل أو البرمجة facts و experiences، مع chain_block للبرمجة. افحص السجلات المعادة قبل تسليمها إلى البيئة المضيفة للوكيل. وتوفّر list_memories و get و update و delete إدارة على مستوى السجل الواحد.

يفترض في الدمج الناجح وجود سجل محفوظ من إدخال مصرّح به ونتيجة بحث محددة النطاق تجيب عن سؤال الاسترجاع المقصود. يوثّق README حقول الإرجاع، لكننا لم نشاهد تشغيلاً يتيح لنا الادعاء بنجاح الاستخلاص أو الاسترجاع. إذا كان بحث العمل أو البرمجة فارغاً، فتحقق أولاً من أن الكتابة تضمنت نتائج أدوات واستخدمت pro أو ultra، ثم تحقق من استخدام القيم نفسها للمعاملات user_id و workspace_id و branch ومرشحات المصدر. وإذا غيّرت نموذج التضمين أو أبعاده، فإن دليل إعداد MemHub يحذّر من أن المجموعة القائمة لا يمكن ببساطة إعادة استخدامها بعرض متجه مختلف.

MemHub والنموذج خياران منفصلان

MemHub هو منتج سطح المكتب وCLI المقترح المبني على SDK. ويصف README الخاص به بيئة تشغيل محلية مُدارة وموصلات للمصادر وتكاملات مع البيئات المضيفة. أما سجل التغييرات فهو أدق بشأن الإتاحة: توجد الشيفرة المصدرية للإصدار 1.0.0، البناء 4، لكن النشر على npm وملفات إصدار GitHub لا يزالان قيد الانتظار. ويحدد دليل التثبيت Linux وmacOS منصتين مستهدفتين للإصدار، ويقول إن Windows غير مدعوم؛ وتسلسل التثبيت عبر npm مشروط بنشر تلك الملفات. تعامل معه حالياً باعتباره مسار تثبيت مخططاً له.

ولا يعني التخزين المحلي أن كل خطوة معالجة تبقى محلية. تفصل وثيقة الخصوصية في MemHub بين الإذن بقراءة مصدر محادثة، والإذن بإرسال مادة مصرّح بها إلى خدمة نماذج خارجية مختارة، والإذن للبيئة المضيفة للوكيل باسترجاع الذاكرة. وتقول إن الأدلة المصدرية الخام تُخزَّن في مجلد البيانات المحلي، وإن خدمة النموذج الخارجية، عند اختيارها، تتلقى المحتوى المصرّح به اللازم للمهمة المختارة. وعلى من يدمج SDK مباشرة تطبيق ضوابطه الخاصة للموافقة على المصادر والوصول إلى النماذج والاسترجاع لدى المضيف؛ ويقول دليل الدمج في MemHub إن جسر المنتج يضيف خطوات الحوكمة هذه بدلاً من مجرد استدعاء SDK.

أصدرت Tencent أيضاً Hy-Memory-30B-A3B، وهو نموذج مدرَّب على كتابة الذاكرة، مع تقرير تقني قُدّم في 15 أكتوبر. ويدّعي التقرير التفوق على الأنظمة المقارنة ضمن عينات فرعية ثابتة من الاختبارات المعيارية. هذا تقييم للنموذج يورده المورّد، وليس دليلاً مستقلاً على أن SDK أو MemHub يحسّنان إجابات وكيل منشور للاستخدام. وتقبل SDK خدمات نماذج متوافقة أخرى.

يشير ملف ترخيص المستودع الحالي وبيانات المشروع الوصفية إلى Apache-2.0. ويقول سجل التغييرات إن هذا الترخيص اعتُمد بعد رفع 2.0.1، الذي لا تزال بياناته الوصفية غير القابلة للتغيير على PyPI تشير إلى MIT. تنزيل الحزمة مجاني، لكن خدمة النماذج أو التضمين المختارة قد تفرض رسوماً على الطلبات؛ ولا توثّق مواد الإصدار سعراً تشغيلياً موحّداً للجميع. لذا فالقرار العملي هو مسار الذاكرة وحدّ التفويض اللذان سيجري دمجهما، مع قياس رسوم المزوّد وجودة الاسترجاع في إعداد المطور نفسه.

المصادر وقراءات إضافية