腾讯混元于11月2日推出AI科研系统Hyra 2.0，其研发思路出现明显调整：不再把直接用AI攻克科学难题作为主要目标，而是让通用Agent参与科学模型、研究工作流及软件工具的研发与升级，使单次研发的产出能够在后续研究中被反复使用。按照官方表述，这标志着科研范式从“刷题解题”向“造工具”迁移。

这一转向建立在Hyra 1.0的验证基础上。此前，Hyra 1.0曾驱动开源模型解决加法组合学中悬置五十余年的开放问题，证明“向AI提出有明确评判标准的难题并循环尝试”这一路径具备可行性。Hyra 2.0进一步提出，工具升级带来的收益可被下游任务反复复用，从而形成所谓“智能复利”。

在架构层面，Hyra 2.0将研究工作拆分为Overall、Mission和Worker三层：Overall负责人与人类研究者沟通并对齐目标；Mission长期负责单一研究问题，判断路线取舍；Worker则独立读代码、做实验、分析失败原因，并有权质疑Mission的判断。

存储机制上，系统设置项目状态、Agent分层记忆与共享知识库Books三套彼此分离的存储。项目复盘时，可迁移的方法会被整理为skill，供后续任务直接调用。