Mysten Labs запустила новий продукт для AI-агентів — Walrus Memory. Компанія стверджує, що це переносимий шар пам’яті, призначений для збереження контексту AI-агентами між різними додатками, сесіями та постачальниками моделей, одночасно залишаючи контроль над даними у користувачів.
Можна зберігати контекст на кількох пристроях
Компанія зазначила, що багато AI-агентів зараз все ще залежать від розробників, які вручну з’єднують бази даних, векторні сховища та стан виконання, що призводить до втрати контексту під час складних завдань. Костас Чалкіас, співзасновник Mysten Labs, сказав, що основним обмеженням для AI є не лише обчислювальна потужність, а й здатність до пам’яті, яка обмежує тривалість роботи агентів.
Основна увага Walrus Memory приділяється тому, щоб агенти, додатки та робочі процеси мали спільну пам’ять, не прив’язуючись до однієї середовища виконання, однієї сесії чи одного постачальника моделей. За словами компанії, це також дозволяє кільком агентам співпрацювати під час довготривалих завдань.
Підключено до основних великих моделей
Компанія стверджує, що Walrus Memory вже сумісна з такими основними платформами ШІ, як Claude, ChatGPT і Gemini, з метою зменшення залежності користувачів від одного постачальника моделей. Розробники також можуть інтегрувати цей шар пам’яті в існуючі процеси агентів за допомогою плагінів OpenClaw, NemoClaw, а також SDK для Python і TypeScript.
Зараз команди Allium, Conso Labs, Inflectiv, OpenGradient, Talus Labs і Tatum розробляють застосунки на основі Walrus Memory, зокрема переносні системи агентських ідентифікаторів та AI-асистенти, які здатні запам’ятовувати історію взаємодії з клієнтами між сесіями.
Додайте криптовалюту та контроль доступу
Компанія зазначила, що цей продукт включає програмований контроль доступу, що дозволяє користувачам визначати, які моделі або агенти можуть читати відповідні дані. Mysten Labs також зазначила, що система використовує криптографічні інструменти, включаючи докази з нульовим розголошенням, для перевірки контексту та управління доступом до зашифрованих даних.
Щодо ефективності, Чалкіас зазначив, що Walrus Memory зараз зосереджений на оптимізації якості пам’яті, що надається велиkim моделям, через чотири етапи: зберігання, витягування, сортування та шифрування. За його словами, за певними показниками результати можуть покращитися приблизно на 60% завдяки кращому сортуванню, фільтруванню та обробці контексту.
Додаткова інформація: Оригінал містить позначку «Brought to you by Walrus» і є контентом у рамках брендового партнерства. Твердження щодо покращення продуктивності та переваг продукту в основному походять від компанії.