AIエージェントは金魚の記憶を持っている。 どういうことかというと：あなたのエージェントはタスクを実行し、コンテキストを取得し、それを推論して実行する。素晴らしい。しかしセッションを閉じると、それまでに学習したすべてはどうなるか？ 消える。 各セッションは状態を最初から再構築する。ほとんどのAIスタックは、短期キャッシュ、長期保存、コンテキスト検索という3～4つのメモリツールを併用しており、それぞれが独自のフォーマットと失敗モードを持っている。 そのため、AIが奇妙な出力をしたとき、モデルの失敗か、メモリの失敗か、明確に区別できない。 チャットボットの規模では面倒なだけだが、ポートフォリオやサプライチェーン、チーム運用を管理するエージェントにとっては、コンテキストの喪失が財務的リスクとなる。 @WalrusProtocolはこれを解決するために、MemWal（ベータ）をリリースした。 → ダクトテープでつなぎ合わせたメモリスタックを1つのSDKで置き換える。データはWalrus上に保存され、所有権とアクセス権限はSui上に配置される。 → メモリは型付けされている：会話はワークフローのチェックポイントや推論トレースとは別に扱われる。アクセス制御により、どのエージェントやユーザーが特定のメモリを読み書きできるかを正確に定義できる。 → すべてのメモリは検証可能である。エージェントが実際の資金を伴う意思決定を行った場合、その瞬間に何を記憶していたか、何を基に作業していたかを正確に追跡できる。 WalrusがAIエージェントの台頭を受け入れているのを見るのは素晴らしい。適応するか、事業から撤退するかの二択だ。 開示：私は$WALトークンを保有しています