La mémoire agentique est « un miroir de nous-mêmes », déclare Kostas Chalkias, co-fondateur et cryptographe en chef chez Mysten Labs, contributeurs originaux de Walrus. Dans un monde idéal, cette mémoire devrait être portable, les agents IA se coordonnant et transportant le contexte entre les applications et les sessions — mais jusqu'à présent, ils ont été entravés par les limitations de la mémoire.

Les développeurs construisant des agents IA ont dû assembler des bases de données, des magasins de vecteurs et des états d'exécution, ce qui a conduit à des systèmes peu fiables qui peinent à gérer des flux de travail complexes — et à des agents qui oublient.

« La principale idée fausse en IA est que la puissance de calcul est le seul goulot d'étranglement », a déclaré Chalkias. « Le problème majeur est que nous utilisons beaucoup de mémoire en tant qu'humains, et nous voulons que nos LLM apprennent réellement sur nous. » Cela signifie, selon lui, résoudre le « véritable goulot d'étranglement » de la mémoire agentique.

C'est ce que Mysten Labs vise à corriger avec sa dernière offre, Walrus Memory, une couche de mémoire conçue spécifiquement pour les agents IA et axée sur la portabilité, le contrôle utilisateur et la coordination des agents.

Chalkias a expliqué que Walrus Memory rassemble de multiples fonctionnalités qui sont une « nécessité » pour les agents IA. « Le simple fait d'avoir un calcul rapide ne garantit pas la confidentialité ; le simple fait d'avoir une couche de chiffrement ne garantit pas un moyen de partager vos politiques sur les LLM de votre choix », a-t-il déclaré. « Si vous avez juste de grandes quantités de données, ce n'est pas non plus suffisant. »

Walrus Memory permet aux agents, aux applications et aux flux de travail de partager la mémoire de manière transparente sans être liés à un seul environnement d'exécution, session ou fournisseur, tandis que les espaces de mémoire partagés permettent à plusieurs agents de se coordonner sur des flux de travail de longue durée. Des outils cryptographiques tels que les zk-proofs sont, quant à eux, déployés pour permettre aux agents d'effectuer une vérification contextuelle et d'autoriser un accès programmable à la mémoire chiffrée.

« Je ne pense pas qu'une autre solution, en particulier axée sur la blockchain, résolve actuellement tous ces trois éléments, ce qui est en grande partie le principal goulot d'étranglement pour la plupart d'entre elles », a-t-il ajouté.

Walrus Memory s'intègre aux principales plateformes d'IA, notamment Claude, ChatGPT et Gemini, a noté Chalkias, garantissant que les utilisateurs ne sont pas contraints à travailler avec un seul fournisseur de modèle — assurant la pérennité des flux de travail des utilisateurs.

Les données stockées sur Walrus Memory sont également accompagnées d'un contrôle d'accès programmable. « Il ne s'agit pas seulement de la précision du rappel, mais aussi de la transparence ; vous ne voulez pas que vos données soient là pour toujours, vous ne voulez pas que vos données soient mal utilisées », a déclaré Chalkias.

Des plugins pour OpenClaw et NemoClaw, ainsi que des SDK Python et TypeScript, permettent aux développeurs d'ajouter facilement de la mémoire portable aux flux de travail d'agents existants. Déjà, des équipes comme Allium, Conso Labs, Inflectiv, OpenGradient, Talus Labs et Tatum travaillent avec Walrus Memory pour créer des applications incluant des systèmes d'identité d'agent portables et des assistants IA qui se souviennent des interactions clients à travers les sessions.

La gestion de la mémoire « s'améliore de jour en jour », a déclaré Chalkias, notant que Walrus Memory cible quatre services différents pour améliorer la qualité de la mémoire fournie aux LLM, y compris le stockage, la récupération de données, le classement et le chiffrement. « Dans certaines métriques, nous avons constaté des améliorations de 60 % grâce à un meilleur classement, un meilleur filtrage et un meilleur contexte », a-t-il expliqué. « Vous classifiez les données différemment, et en chiffrant les données, puis en effectuant un filtrage sur les données, cela nous donne des résultats bien meilleurs », a-t-il dit, ajoutant : « Nous ne sommes plus seulement une couche de stockage. »

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