Mysten Labs поддерживает Walrus Memory для портативной памяти AI-агента с zk-доказательствами

Заголовок: Walrus Memory стремится предоставить ИИ-агентам портативную и надежную «агентную» память — сооснователь Mysten Labs объясняет Сооснователь и главный криптограф Mysten Labs Костас Чалкиас говорит, что следующим большим узким местом для мощных ИИ-агентов является не вычислительная мощность, а память. Чтобы решить эту проблему, Mysten (один из первоначальных участников проекта Walrus) поддерживает Walrus Memory — специализированный слой памяти для ИИ-агентов, который обещает портативность, контроль со стороны пользователя и согласованную, длительную контекстную информацию между приложениями и провайдерами. «Основное заблуждение в ИИ — это то, что вычислительная мощность является единственным узким местом», — сказал Чалкиас Decrypt. «Главная проблема в том, что люди активно используют память, и мы хотим, чтобы наши LLM действительно узнавали о нас». Сегодняшние агенты, по его мнению, собираются из разрозненных баз данных, векторных хранилищ и состояний выполнения, что приводит к хрупким системам, которые забывают или сбиваются при сложных рабочих процессах. Walrus Memory призван решить то, что Чалкиас называет «реальным узким местом» — агентной памятью, которая отражает контекст пользователя и может перемещаться между сессиями, приложениями и моделями. Что предлагает Walrus Memory: - Портативность: агенты, приложения и рабочие процессы могут обмениваться памятью независимо от среды выполнения, сессии или облачного провайдера, предотвращая привязку к поставщику. Чалкиас отметил интеграции с крупными моделями, такими как Claude, ChatGPT и Gemini, чтобы «защитить» рабочие процессы от устаревания. - Координация нескольких агентов: общие пространства памяти позволяют нескольким агентам координировать длительные задачи и рабочие процессы вместо изолированной работы в отдельных «силосах». - Криптографическая проверка и программируемый доступ: Walrus использует криптографические инструменты, включая zk-доказательства, для обеспечения контекстной проверки и программируемого управления доступом к зашифрованной памяти, позволяя командам защищать данные и избирательно их раскрывать. - Конфиденциальность и контроль жизненного цикла: память, хранящаяся на платформе, имеет программируемые политики доступа и хранения — «вы не хотите, чтобы ваши данные оставались там навсегда, вы не хотите, чтобы ваши данные использовались неправильно», — сказал Чалкиас. - Инструменты для разработчиков: плагины (OpenClaw, NemoClaw) и SDK для Python и TypeScript упрощают добавление портативной памяти в существующие рабочие процессы агентов. Чалкиас утверждает, что все эти элементы необходимы: «Просто быстрая вычислительная мощность не гарантирует конфиденциальность; просто шифрование не обеспечивает способа делиться вашими политиками с любыми LLM, которые вы хотите использовать. Просто большие объемы данных тоже недостаточны». Он добавил, что по его мнению, немногие решения, ориентированные на блокчейн, в настоящее время объединяют все три элемента — портативность, криптографическую проверку и политически управляемый обмен — одновременно. Ранние пользователи и заявленные показатели производительности Команды, уже экспериментирующие с Walrus Memory: Allium, Conso Labs, Inflectiv, OpenGradient, Talus Labs и Tatum. Сферы применения варьируются от портативных систем идентификации агентов до ИИ-ассистентов, которые запоминают взаимодействия с клиентами между сессиями. Что касается технических улучшений, Чалкиас сказал, что Walrus повышает эффективное качество памяти, предоставляемой LLM, за счет улучшения четырех уровней: хранения, извлечения, ранжирования и шифрования. «По некоторым метрикам мы достигли улучшений на 60% благодаря лучшему ранжированию, лучшей фильтрации и контексту», — сказал он, приписывая успех более умной классификации, фильтрации с использованием шифрования и улучшенному ранжированию релевантности. «Мы больше не просто слой хранения». Почему блокчейн и Web3 заинтересованы Для разработчиков блокчейна и криптовалют портативная и проверяемая агентная память открывает новые возможности: историю ассистентов, привязанную к аккаунту; проверяемые решения агентов; кросс-платформенную идентичность с учетом контроля пользователя и криптографических гарантий. Использование zk-доказательств и программируемого доступа соответствует ценностям Web3 — проверяемости и конфиденциальности при обмене данными. Начните работу Разработчики и команды могут узнать больше или протестировать Walrus Memory на walrus.xyz/memory. Спонсорский материал: Представлено Walrus. Узнайте больше о партнерстве с Decrypt.