Mysten Labs ने AI एजेंट्स के लिए नया उत्पाद Walrus Memory लॉन्च किया है। कंपनी के अनुसार, यह एक पोर्टेबल मेमोरी लेयर है, जिसका उद्देश्य AI एजेंट्स को विभिन्न एप्लिकेशन, सेशन और मॉडल प्रोवाइडर्स के बीच कॉन्टेक्स्ट को बनाए रखने में मदद करना है, जबकि डेटा का नियंत्रण उपयोगकर्ता के हाथों में रहे।
अनेक उपकरणों पर संदर्भ बनाए रखें
कंपनी ने उजागर किया कि वर्तमान में कई AI एजेंट डेवलपर्स द्वारा स्वयं डेटाबेस, वेक्टर स्टोरेज और रनटाइम स्टेट को जोड़ने पर निर्भर हैं, जिससे जटिल कार्यों में सिस्टम का संदर्भ खोने का खतरा बना रहता है। मिस्टेन लैब्स के सह-संस्थापक कोस्टास चाल्कियास ने कहा कि AI की मुख्य सीमा केवल कैलकुलेशन पावर तक ही सीमित नहीं है, बल्कि स्मृति क्षमता भी एजेंट की निरंतर कार्यक्षमता को प्रभावित करती है।
Walrus Memory का डिज़ाइन इस बात पर केंद्रित है कि एजेंट, एप्लिकेशन और वर्कफ्लो एक ही स्मृति को साझा करें, बिना किसी एकल रनटाइम वातावरण, एकल सत्र या एकल मॉडल प्रदाता से बंधे हुए। कंपनी के अनुसार, इससे लंबे समय तक के कार्यों में कई एजेंट सहयोग कर सकते हैं।
मुख्य मॉडल्स से जुड़ चुका है
कंपनी का कहना है कि Walrus Memory को Claude, ChatGPT और Gemini जैसे प्रमुख AI प्लेटफॉर्म के साथ उपयोग किया जा सकता है, जिसका उद्देश्य उपयोगकर्ताओं की एकल मॉडल प्रदाता पर निर्भरता को कम करना है। डेवलपर्स OpenClaw, NemoClaw प्लगइन्स, और Python तथा TypeScript SDK के माध्यम से इस मेमोरी लेयर को अपने मौजूदा प्रॉक्सी प्रक्रियाओं में एकीकृत कर सकते हैं।
वर्तमान में, Allium, Conso Labs, Inflectiv, OpenGradient, Talus Labs और Tatum जैसी टीमें Walrus Memory के आधार पर ऐप्स विकसित कर रही हैं, जिनकी दिशा में स्थानांतरणयोग्य एजेंट पहचान प्रणाली और ग्राहक इंटरैक्शन रिकॉर्ड को सत्रों के बीच याद रखने वाले AI सहायक शामिल हैं।
Join Crypto and Access Control
कंपनी ने उजागर किया कि इस उत्पाद में प्रोग्रामेबल एक्सेस कंट्रोल शामिल है, जिससे उपयोगकर्ता यह निर्णय ले सकते हैं कि कौन से मॉडल या एजेंट संबंधित डेटा को पढ़ सकते हैं। मिस्टेन लैब्स ने यह भी बताया कि प्रणाली में संदर्भ सत्यापन और एन्क्रिप्टेड मेमोरी तक पहुँच प्रबंधन के लिए जीरो-क्नोलेज प्रूफ सहित क्रिप्टोग्राफिक उपकरणों का उपयोग किया जाता है।
प्रभाव के संदर्भ में, चाल्कियास ने कहा कि वॉलरस मेमोरी वर्तमान में बड़े मॉडल को प्रदान की जाने वाली स्मृति की गुणवत्ता को चार चरणों—भंडारण, पुनः प्राप्ति, क्रमबद्धता और संकुलन—पर केंद्रित करके अनुकूलित कर रही है। उनके अनुसार, बेहतर क्रमबद्धता, फ़िल्टरिंग और संदर्भ प्रसंस्करण के बाद, कुछ सूचकांकों पर परिणाम लगभग 60% तक सुधार हो सकते हैं।
अतिरिक्त जानकारी: मूल पाठ में “Walrus द्वारा प्रस्तुत” का लेबल है, जो ब्रांड सहयोग सामग्री है, और प्रदर्शन में सुधार और उत्पाद के लाभों के बारे में वर्णन मुख्य रूप से कंपनी की ओर से हैं।