Walrus запускает MemWal SDK для памяти AI-агента

Walrus запустила MemWal — SDK, предназначенный для устранения ограничений агентной памяти: он привносит в то, как ИИ-агенты хранят и получают информацию, доказуемость, доступность, переносимость и возможность совместного использования, заявил Product Manager Mysten Labs Group Абинхав Гарг.

Доказуемый и переносимый уровень памяти

MemWal хранит память в открытом, проверяемом (верифицируемом) слое данных, не привязанном к какой-либо одной модели или вендору. Это позволяет пользователям переключаться между разными поставщиками моделей, такими как OpenAI и Anthropic, сохраняя данные с верифицируемыми гарантиями, делающими их устойчивыми к подделкам. «С Walrus плюс MemWal память живёт в открытом, проверяемом слое данных — то есть она не привязана ни к одной модели или вендору», — объяснил Гарг Decrypt.

Данные, хранящиеся на Walrus, наследуют встроенные гарантии доказуемости, переносимости и доступности, что даёт возможность «более лёгкого обмена памятью между агентами внутри команд и организаций», сказал Гарг, охарактеризовав эту возможность как «необходимую для совместной работы агентов».

Интеграция с фреймворками

MemWal интегрируется с популярными фреймворками оркестрации агентов OpenClaw и NemoClaw через плагин, выпущенный на этой неделе. Интеграция разработана так, чтобы упростить внедрение: она позволяет разработчикам снабжать своих агентов долговечной, проверяемой памятью с помощью инструментов, с которыми они уже работают. «Без этого разработчикам пришлось бы разбираться в интеграции децентрализованного слоя хранения вроде Walrus, что может добавлять трение и сложность», — объяснил Гарг.

Конфиденциальность и контроль доступа

MemWal включает функции конфиденциальности через нативный слой шифрования и программируемый контроль доступа. Несмотря на то, что само хранение децентрализовано, содержимое остаётся конфиденциальным и управляется политиками — «даже поставщики хранения не могут это прочитать», заявил Гарг. Такой подход отвечает растущим опасениям относительно того, как агенты обрабатывают чувствительные и собственнические данные, включая корпоративные процессы, финансовую информацию и личный контекст.

Появляющиеся варианты использования

Расширенные возможности агентной памяти открывают новые приложения в разных областях. Агенты поддержки клиентов могут сохранять контекстные подсказки о пользователях, а агенты из разных команд способны сотрудничать, «работая с одной и той же историей клиентов». Другие партнёры изучают координацию между агентами, которые выступают издателями или потребителями на маркетплейсах, используя сообщения как форму общей памяти. Среди дополнительных вариантов использования — роботы, которым нужно делиться контекстом друг с другом, чтобы координировать задачи в реальных сценариях, например при операциях реагирования на бедствия.

Гарг ожидает «стандартизацию стека» для агентов в будущем — «чёткое разделение между вычислениями, данными, памятью и координацией». «Наша позиция в том, что память и данные не должны быть привязаны к какой-либо одной модели или платформе — поэтому Walrus становится этим долговечным слоем данных, а MemWal — слоем памяти поверх него», — сказал он.