میسٹن لیبز نے AI ایجینٹس کے لیے نیا مصنوعہ Walrus Memory شائع کیا ہے۔ کمپنی کے مطابق، یہ ایک قابل انتقال یادداشت لیور ہے جس کا مقصد AI ایجینٹس کو مختلف ایپلیکیشنز، سیشنز اور ماڈل فراہم کنندگان کے درمیان حوالہ جات برقرار رکھنا ہے، جبکہ ڈیٹا کا کنٹرول صارف کے ہاتھوں میں رکھا جائے۔
کئی ڈیوائسز پر کنٹیکسٹ برقرار رکھا جا سکتا ہے
کمپنی نے اعلاح کیا ہے کہ موجودہ بہت سے AI ایجینٹس کو ڈیولپرز کی طرف سے ڈیٹا بیس، ویکٹر اسٹوریج اور رن ٹائم اسٹیٹس کو خود جوڑنا پڑتا ہے، جس کی وجہ سے پیچیدہ کاموں میں سسٹم کا کنٹیکس ضائع ہو جاتا ہے۔ مسٹین لیبز کے ملکہ مصنف کوسٹاس چالکیاس نے کہا کہ AI کا بنیادی رکاوٹ صرف کمپوٹیشنل پاور تک محدود نہیں ہے، بلکہ یادداشت کی صلاحیت بھی ایجینٹس کی مستقل کام کرنے کی صلاحیت کو محدود کرتی ہے۔
والروس میموری کا ڈیزائن اس بات پر مرکوز ہے کہ ایجنت، ایپلیکیشنز اور ورک فلو ایک ہی یادداشت کو شیئر کریں، جسے کسی ایک رن ٹائم ایونٹ، ایک منفرد سیشن یا ایک منفرد ماڈل فراہم کنندہ سے بند نہ کیا جائے۔ کمپنی کے مطابق، اس سے کئی ایجنت لمبے دورانیے کے کاموں میں مل کر کام کر سکتے ہیں۔
مین لارج مڈلز سے جُڑ گیا ہے
کمپنی کا کہنا ہے کہ Walrus Memory کو Claude، ChatGPT اور Gemini جیسے اہم AI پلیٹ فارمز کے ساتھ استعمال کیا جا سکتا ہے، جس کا مقصد صارفین کی ایک منفرد ماڈل فراہم کنندہ پر انحصار کو کم کرنا ہے۔ ڈویلپرز OpenClaw، NemoClaw پلگ انز، اور Python اور TypeScript SDK کے ذریعے اس میموری لیئر کو اپنے موجودہ ایجینٹ پروسیسز میں شامل کر سکتے ہیں۔
ابھی، Allium، Conso Labs، Inflectiv، OpenGradient، Talus Labs اور Tatum جیسی ٹیمیں والرس میموری پر بنے ایپلیکیشنز تیار کر رہی ہیں، جن کے شعبے میں قابل انتقال ایجینٹ شناخت نظام اور صارفین کے تعاملات کو سیشن کے درمیان یاد رکھنے والے AI اسسٹنٹس شامل ہیں۔
کرپٹو اور اجازت کنٹرول میں شامل ہوں
کمپنی نے اعلاح کیا ہے کہ اس پروڈکٹ میں پروگرامیبل ایکسس کنٹرول شامل کیا گیا ہے، جس کے ذریعے صارفین فیصلہ کر سکتے ہیں کہ کون سے ماڈل یا ایجینٹ متعلقہ ڈیٹا تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔ مسٹن لیبس نے مزید بتایا کہ سسٹم میں زیرو کنوسچر پروف سمیت کرپٹوگرافک ٹولز استعمال کیے جاتے ہیں، جو کنٹیکسٹ ویریفیکیشن اور اینکرپٹڈ میموری تک رسائی کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔
اثر کے لحاظ سے، چالکیاس کے مطابق، والروس میموری ابھی تک بڑے ماڈل کو فراہم کی جانے والی یادداشت کی معیار کو بہتر بنانے کے لیے محفوظ کرنا، حاصل کرنا، ترتیب دینا اور اینکرپٹ کرنا چار مراحل پر مرکوز ہے۔ اس کے مطابق، کچھ اشاریوں پر بہتر ترتیب، فلٹرنگ اور سیاق و سباق کے معالجہ کے بعد نتائج تقریباً 60 فیصد بہتر ہو سکتے ہیں۔
مکمل معلومات: اصل متن میں "Walrus کی طرف سے پیش کیا گیا" کا نشان ہے، جو ایک برانڈ کو آپریشن ہے، اور صلاحیتوں میں بہتری اور مصنوعات کے فوائد کے بیانات بنیادی طور پر کمپنی کی طرف سے آئے ہیں۔