Mysten Labs 推出了面向 AI 代理的新產品 Walrus Memory。公司稱，這是一套可移植的記憶層，目標是讓 AI 代理在不同應用、會話和模型服務商之間保留上下文，同時把數據控制權留給用戶。
可在多端保留上下文
公司披露指出，目前許多 AI 代理仍需依賴開發者自行拼接資料庫、向量存儲和運行時狀態，導致系統在複雜任務中容易遺失上下文。Mysten Labs 聯合創始人 Kostas Chalkias 表示，AI 的主要瓶頸不僅在於算力，記憶能力同樣限制了代理的持續工作能力。
Walrus Memory 的設計重點，是讓代理、應用和工作流共享同一套記憶，而不被單一運行環境、單次會話或單一模型服務商綁定。按照公司說法，這也能讓多個代理在長週期任務中協同工作。
已接入主流大模型
公司表示，Walrus Memory 已可與 Claude、ChatGPT 和 Gemini 等主流 AI 平台配合使用，旨在降低用戶對單一模型提供方的依賴。開發者還可透過 OpenClaw、NemoClaw 插件，以及 Python 和 TypeScript SDK，將此記憶層整合至現有的代理流程中。
目前，Allium、Conso Labs、Inflectiv、OpenGradient、Talus Labs 和 Tatum 等團隊已基於 Walrus Memory 開發應用，方向包括可移植的代理身份系統，以及能跨會話記住客戶互動記錄的 AI 助手。
加入加密與權限控制
公司披露稱，這套產品加入了可程式化存取控制，用戶可決定哪些模型或代理可以讀取相關資料。Mysten Labs 還提到，系統使用了包括零知識證明在內的密碼學工具，用於上下文驗證和對加密記憶的存取管理。
在效果方面，Chalkias 表示，Walrus Memory 目前主要圍繞存儲、檢索、排序和加密四個環節優化向大模型提供的記憶質量。按其說法，在部分指標上，經過更好的排序、過濾和上下文處理後，結果可提升約 60%。
補充資訊：原文標有「Brought to you by Walrus」標識，屬品牌合作內容，文中關於性能提升和產品優勢的表述主要來自公司一方。