Agentic Memory: Walrus が挑む AI の次なる大きなボトルネック

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要約 - Walrus は、AI エージェント向けの SDK である MemWal をローンチした。 - MemWal は、エージェントのメモリに検証可能性、可用性、ポータビリティ、共有可能性をもたらす。 - エージェントのメモリが向上することで、ユーザーの文脈情報を保持するカスタマーサポートエージェントなど、幅広い新しいアプリケーションが可能になる。 AI エージェントがますます普及するにつれ、エージェントのメモリは人工知能分野における最も重要な課題の一つとなっている。企業や個人は、これまで以上に複雑で重要なタスクをエージェントに依存するようになっているが、現在ほとんどのエージェントが稼働しているメモリ層には、その作業品質に影響を与える制限がある。 Mysten Labs のグループプロダクトマネージャーである Abinhav Garg 氏が Decrypt に語ったところによると、Walrus は最近ローンチされた MemWal という SDK と組み合わせることで、エージェントのメモリに検証可能性、可用性、ポータビリティ、共有可能性をもたらし、この問題を解決しようとしている。「Walrus と MemWal を使用すれば、メモリはオープンで検証可能なデータ層に存在するため、特定のモデルやベンダーに縛られることはありません」と Garg 氏は説明する。つまり、ユーザーは OpenAI や Anthropic といったモデルプロバイダーを切り替えることができ、データは検証可能な保証付きで保存されるため、改ざん耐性がある。「正確性や監査可能性が重要となる、よりクリティカルなワークフローでエージェントが稼働し始める中で、これは特に重要です」と同氏は述べた。 Walrus に保存されたデータは、検証可能性、ポータビリティ、可用性に関する組み込みの保証を継承しており、「チームや組織をまたいでエージェント間でメモリを容易に共有」できるようになるため、「エージェントのコラボレーションには不可欠」であると同氏は付け加えた。 MemWal は、今週リリースされたプラグインを通じて、一般的なエージェントオーケストレーションフレームワークである OpenClaw および NemoClaw とも統合される。「検証可能な長期メモリを実際のシステムに簡単に適応できるようにしたかったのです」と Garg 氏は述べ、開発者にとって「シームレス」なワークフローが可能になると付け加えた。「これがなければ、開発者は Walrus のような分散型ストレージ層の統合を理解しなければならず、摩擦や複雑さが増す可能性があります」と同氏は説明する。「統合により、開発者はすでに使用しているツールを使って、耐久性と検証可能性を備えたメモリをエージェントに直接装備させることができます。」 MemWal とプライバシープライバシーは「AI システム全般にとって、より大きな問題」になりつつあると Garg 氏は述べ、エージェントが機密データや独自のデータを扱うことを求められるケースが増えていると指摘した。「それが企業のワークフローであれ、財務情報であれ、個人的な文脈であれ、機密性に対する期待は大幅に高まっています」と同氏は付け加えた。 MemWal と Walrus は、ネイティブな暗号化層を通じてプライバシーとプログラム可能なアクセス制御を備えている。つまり、「ストレージ自体は分散化されていても、コンテンツは機密性が保たれ、ポリシーによって管理されるため、ストレージプロバイダーでさえも読み取ることはできません」と Garg 氏は説明した。ユーザーにとって、「明確な保証なしに、不透明で中央集権的なシステムにデータが置かれることはもはや受け入れられない」と主張し、エージェントのメモリに対するプライベートで制御可能かつ監査可能なストレージは、「時間の経過とともに決定的な要件になるだろう」と指摘した。エージェントのメモリの新しいユースケースエージェントのメモリに検証可能性、可用性、ポータビリティ、共有可能性を持たせることで、ユーザーの文脈情報を保持するカスタマーサポートエージェントから、「同じ顧客履歴に基づいて作業する」異なるチームのエージェント間のコラボレーションまで、幅広いアプリケーションが可能になると Garg 氏は述べた。「マーケットプレイスにおいて、パブリッシャーやコンシューマーとしてエージェント間でどのように調整を行うかを模索している素晴らしいパートナーがいます」と同氏は付け加えた。「では、それらのエージェントはどのように相互作用し、一定期間にわたってメッセージングを行うのでしょうか？そのメッセージング自体が、一種のメモリとして利用できるのです。」他のパートナーは、現実世界でタスクを調整するために互いに文脈を共有する必要があるロボットのために、エージェントのメモリを模索している。「例えば、災害対応シナリオなどで、数時間から数週間にわたってそれを行う場合、共有メモリが必要になるでしょう」と Garg 氏は説明した。最終的に、同氏はエージェントのための「スタックの標準化」を予測している

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