এআই এজেন্টগুলির স্মৃতি সোনালি মাছের মতো। আমি যা বলতে চাই: আপনার এজেন্ট একটি কাজ চালায়, প্রসঙ্গ আকর্ষণ করে, এটির মধ্যে যুক্তি প্রয়োগ করে এবং বাস্তবায়ন করে। দুর্দান্ত। এখন সেশনটি বন্ধ করুন। এটি যা শিখেছে তা কী হয়? গেছে। প্রতিটি সেশনে পুনরায় অবস্থা তৈরি করা হয়। বেশিরভাগ এআই স্ট্যাক 3–4টি মেমোরি টুল নিয়ে কাজ করে: শর্ট-টার্ম ক্যাশ, লং-টার্ম সঞ্চয়স্থল এবং প্রসঙ্গ অনুসন্ধান, প্রতিটিরই নিজস্ব ফরম্যাট এবং ব্যর্থতার মডেল। অতএব, যখন এআই কিছু অদ্ভুত আউটপুট দেয়, তখন অস্পষ্ট থাকে যে মডেলটি ব্যর্থ হয়েছে নাকি মেমোরি। চ্যাটবটের স্কেলে, এটি বিরক্তিকর। কিন্তু পোর্টফোলিও, সরবরাহ শৃঙ্খলা বা টিম অপসচলনচালানোর জন্য এজেন্টগুলির জন্য, হারিয়ে যাওয়া প্রসঙ্গই হয়ে ওঠে আর্থিক ঝুঁকি। @WalrusProtocol MemWal (বিটা) চালু করেছে, এটিরই সমাধানের জন্য। → 3–4টি memory tool-এর পরিবর্তে, 1টি SDK। Data Walrus-এর উপরে। Ownership and access permissions Sui-এর উপরে। → Memory-এর type-এ: conversation, workflow checkpoint, and reasoning trace-এরা differentভাবে treated। Access control-এর maddhame aapni exactly define korte paren je kono agent ba user kemon memory read ba write korte parbe. → Har ekta memory verifiable. Je time agent real money er sath decision nibe, aapni exactly trace korte parben je ki memory ta remember korechilo ebong ki data niye kaj kortechilo. Walrus-এর AI agentic takeover-কে embrace kora dekhe bhalo lagchhe. Ei jinish adapt korte hobe naki business chhade dite hobe. Disclosure: I'm holding $WAL tokens