Hyra 2.0 – 腾讯混元推出的自动化科研智能体与工具研发框架

Hyra 2.0 是腾讯混元于 2026 年 11 月推出的自动化科研智能体，定位从解单道难题转为研发并升级科学工具。它用 Overall、Mission、Worker 三层分工加持久化队列组织研究，经验沉淀进 Books 知识库；官方公布七类代表性成果，含 196 万参数的 HyInv 与编码效率 kd²/n 达 122.0 的 HyQEC，部分模型与工具已开源。适用于蛋白质设计、分子模拟、数学证明与芯片研发，系统暂未对外开放。

Hyra 2.0 的核心能力

Hyra 2.0 把研究目标从拿到一个答案改成造一件能反复使用的工具，官方对工具的划分与对 Harness 的改造构成了下面这些能力。

让 agent 研发可复用的科学工具

官方把工具分成两类：符号化工具把方法写成代码、规则或流程，例如搜索算法、验证程序与研究工作流；参数化工具通过训练把规律存进模型参数，例如语言模型与蛋白质设计模型。区分它们的关键在复用——解出一道题只得到一个答案，升级一件工具则所有用到它的下游任务同时受益。上一代的极简 agent 循环因此被换掉。

同时推进多个长期研究项目

Overall 与人类研究者沟通，管理项目优先级与关键决策；一个研究问题交给常驻的 Mission 长期负责，路线怎么走、实验怎么设、Worker 怎么分组都由它拍板。排队规则由调度系统掌握：优先级、依赖关系与资源上限共同决定谁先动，一条线卡在训练结果或人工审批上，其余线照常推进，agent 也可以约定下次被唤醒的时刻。多线进展记在 Research Board 上，必须处理的问题才发消息打断。

把研究经验存成知识库与技能

项目状态、agent 记忆与可复用经验分开存放：任务队列与 Research Board 记协作状态；每个 agent 有自己的记忆分层，装着当前判断、待验证假设与已经排除的路；跨任务能复用的经验进入知识库 Books，须说明做法、理由和适用条件并附原始证据，按观察、已验证、约定三级标注，影响团队行为的约定要人类确认。复盘时可迁移的方法会整理成 skill，继续在使用中修改。这与站内介绍的 混元长期记忆方案 同向。

汇报要带证据并接受独立复核

Worker 独立读代码、执行实验、分析失败原因，也可以质疑 Mission，不同 Worker 可以用不同模型提供不同视角。汇报时须附代码版本、实验结果、日志或原始运行轨迹，Mission 可查实际操作记录核对结论；对结论存疑时会另开一个复核角色，它先拿到原始问题与原始证据再开始判断，避免被执行者的判断带跑。复核推翻结论或收窄结论范围，官方都要求如实保留。

已经产出多款科学模型与工具

HyInv 做蛋白质逆折叠，仅 196 万参数，官方称比 ProteinMPNN 快 57 倍。HyPLM-Flash 为 6.5 亿参数、7260 亿训练 token，12 个蛋白质语言模型中最快。HyFF 五种规模 230 万到 12 亿参数，全部位于精度速度帕累托前沿。HyProver 就丘成桐圆周作用猜想构造非限制形式反例（单连通版仍开放），并把 Petty 等距点猜想推至 5 维；HyQEC 验证量子码 [488,123,22]。

参与下一代 Hy 模型的训练与推理

预训练阶段它优化训练基础设施、参与新训练技术的实验验证，缩短从方案到结果的时间；后训练阶段搭建自动化数据合成管线；推理阶段优化推理镜像与系统，降低部署与实验开销。官方把这条路径放进递归自我改进的语境：它参与升级训练设施、数据管线与推理系统，下一代模型又成为它手里的工具。Hyra 1.0 时期的数学结果是在 Hy3 开源模型 驱动下完成的。

Hyra 2.0 与同类科研智能体的对比

下表从产品定位、部署方式、主要能力与价格等维度，对三款科研智能体逐项对照。

• 表格内数据来源：Hyra 2.0 一列取自腾讯混元官方研究页，InternAgentS 一列取自站内该产品页的基础信息表，Claude Science 一列取自站内该产品页的基础信息表。
• 产品对比简述：产品定位上，Hyra 2.0 要做的是造工具，InternAgentS 站在科研工作台一侧，Claude Science 偏科研流程自动化；部署方式上，Hyra 2.0 只在混元内部环境运行，InternAgentS 本地优先，Claude Science 以本地客户端配合远程与 HPC 计算资源。

同属混元团队，上一代 Hyra 1.0 走极简 agent 循环、靠反复尝试刷新单题成绩，与 Hyra 2.0 的造工具路线构成前后两代。

Hyra 2.0 的应用场景与适用人群

它的成果不是给终端用户点的按钮，而是给研究流程换零件，方向集中在四类：

• 蛋白与药物设计：用 HyInv 做逆折叠，给定骨架生成候选序列，再用 HyPLM 判断突变影响。
• 分子模拟与材料研发：用 HyFF 作机器学习力场驱动分子动力学，减少高成本量子化学计算。
• 数学与量子信息研究：用 HyProver 组织证明工作流，或用 HyQEC 在非 CSS、校验权重不超 8 的条件下构造新码并给出精确码距认证。
• 芯片与系统研发：针对开源 RISC-V 处理器做性能分析与缺陷排查，再用形式化方法验证修改。

适用人群：做科学模型研发与工具链建设的研究团队、需要自动化实验管理的实验室，以及评估科研智能体技术路线的从业者。只要通用办公智能体时，站内介绍过的 AI Agent 通用形态 更贴近日常使用。

Hyra 2.0 的使用方法

官方明确 Hyra 2.0 目前运行在混元内部研发环境，外部无法申请或直接调用，因此本节说明它在团队内部如何运转，不是外部用户的操作步骤。完整技术说明见 官方研究页。

1. 在研究侧先拉齐目标与优先级，明确这一轮要投多少算力、跑到什么程度收手。
2. 把问题派给常驻的 Mission，路线怎么走、实验怎么设由它定，再拆成可执行的任务。
3. Worker 各自读代码、执行实验、分析失败原因，不同模型可以交叉看同一份数据。
4. 任务按依赖关系排队，卡在训练或审批上的那条线不会挡住其他线继续推进。
5. 结果要带代码版本、实验记录与运行日志，由 Mission 核对；判断有争议时再开一个只做复核的 Worker。
6. 结论、决策与可复用方法分别落到 Research Board、Books 与 skill，后续项目直接取用。

涉及较大算力开销和共享知识同步的操作需人工审批，已获准的工作由系统继续推进；外部团队暂无法接入这套环境。

Hyra 2.0 的项目地址

• 官方研究页：https://hy.tencent.com/research/hyra2
• 官方成果仓库：https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hyra-results

Hyra 2.0 的价格与付费方案

腾讯混元尚未公布 Hyra 2.0 的订阅价格、API 价格或调用额度，现阶段按下列三条理解：

• 使用资格：运行在混元内部研发环境，未对外开放申请，也无公开试用入口
• 成果获取：官方称研究产出的模型与工具将持续公开在 GitHub 仓库，供社区复用
• 运行成本：已公开的模型与工具可自行部署，开销取决于硬件与算力配置；Hyra 2.0 系统本身未开放外部使用

价格与开放范围以官方研究页和 GitHub 仓库的后续公告为准，本页不推测具体数字。

Hyra 2.0 的常见问题