Memoria agentică este „o oglindă a noastră înșine”, spune Kostas Chalkias, Co-fondator și Criptograf Șef la Mysten Labs, contribuitori originali la Walrus. Într-o lume ideală, acea memorie ar trebui să fie portabilă, agenții AI coordonându-se și transferând contextul între aplicații și sesiuni — dar până în prezent au fost împiedicați de limitările memoriei.

Dezvoltatorii care construiesc agenți AI au fost nevoiți să combine baze de date, vector stores și starea de rulare, rezultând sisteme nesigure care se luptă să facă față fluxurilor de lucru complexe — și agenți care uită.

„Cea mai mare concepție greșită în AI este că puterea de calcul este singurul blocaj”, a spus Chalkias. „Problema majoră este că folosim multă memorie ca oameni și vrem ca LLM-urile noastre să învețe de fapt despre noi.” Asta, a spus el, înseamnă rezolvarea „adevăratului blocaj” al memoriei agentice.

Acesta este ceea ce Mysten Labs își propune să rezolve cu cea mai nouă ofertă a sa, Walrus Memory, un strat de memorie construit special pentru agenții AI și conceput în jurul portabilității, controlului utilizatorului și coordonării agenților.

Chalkias a explicat că Walrus Memory reunește multiple caracteristici care sunt o „necesitate” pentru agenții AI. „Doar având putere de calcul rapidă, nu ai neapărat confidențialitate; doar având un strat de criptare, nu ai neapărat o modalitate de a partaja politicile tale pe orice LLM dorești”, a spus el. „Dacă ai doar date mari, nici acest lucru nu este suficient.”

Walrus Memory permite agenților, aplicațiilor și fluxurilor de lucru să partajeze memoria fără probleme, fără a fi legați de un singur runtime, sesiune sau furnizor, în timp ce spațiile de memorie partajate permit mai multor agenți să se coordoneze pe parcursul fluxurilor de lucru de lungă durată. Instrumente criptografice precum dovezile zk, între timp, sunt implementate pentru a permite agenților să efectueze verificări contextuale și pentru a permite accesul programabil la memoria criptată.

„Nu cred că vreo altă soluție, mai ales una axată pe blockchain în acest moment, rezolvă toate aceste trei elemente, ceea ce este practic blocajul major pentru ca majoritatea dintre ele să funcționeze”, a adăugat el.

Walrus Memory se integrează cu platforme AI de top, inclusiv Claude, ChatGPT și Gemini, a menționat Chalkias, asigurând că utilizatorii nu sunt blocați să lucreze cu un singur furnizor de model – asigurând viitorul fluxurilor de lucru ale utilizatorilor.

Datele stocate pe Walrus Memory vin, de asemenea, cu control programabil al accesului. „Nu este vorba doar de acuratețea reamintirii, ci și de transparență; nu vrei ca datele tale să rămână acolo pentru totdeauna, nu vrei ca datele tale să fie utilizate greșit”, a spus Chalkias.

Plugin-urile pentru OpenClaw și NemoClaw, împreună cu SDK-urile Python și TypeScript, înseamnă că dezvoltatorii pot adăuga cu ușurință memorie portabilă la fluxurile de lucru existente ale agenților. Deja, echipe precum Allium, Conso Labs, Inflectiv, OpenGradient, Talus Labs și Tatum lucrează cu Walrus Memory pentru a construi aplicații, inclusiv sisteme portabile de identitate a agenților și asistenți AI care își amintesc interacțiunile cu clienții pe parcursul sesiunilor.

Gestionarea memoriei „devine din ce în ce mai bună” pe zi ce trece, a spus Chalkias, menționând că Walrus Memory vizează patru servicii diferite pentru a îmbunătăți calitatea memoriei furnizate LLM-urilor, inclusiv stocarea, extragerea datelor, clasificarea și criptarea. „În unele metrici am avut îmbunătățiri de 60% având o clasificare mai bună, o filtrare și un context mai bun”, a explicat el. „Clasifici datele diferit, iar prin criptarea datelor, și apoi prin aplicarea unor filtre asupra datelor, obținem rezultate mult mai bune”, a spus el, adăugând că, „Nu mai suntem doar un strat de stocare.”

Începeți cu Walrus Memory la walrus.xyz/memory.