Agentic Memory：Walrus 挑戰 AI 下一個重大瓶頸

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簡而言之 - Walrus 推出了 MemWal，這是一款專為 AI agents 設計的 SDK。 - MemWal 為 agentic memory 帶來了可驗證性、可用性、可攜性和可共享性。 - 改進後的 agentic memory 開啟了一系列新應用，例如能保留用戶情境線索的客戶支援 agents。隨著 AI agents 變得越來越普及，agentic memory 正成為人工智慧領域最重要的議題之一。企業和個人越來越依賴 agents 來執行更複雜、高風險的任務，但目前大多數 agents 所運行的記憶層存在限制，影響了其工作品質。 Mysten Labs Group Product Manager Abinhav Garg 向 Decrypt 表示，Walrus 結合近期推出的 SDK MemWal 正試圖解決這個問題，為 agentic memory 帶來可驗證性、可用性、可攜性和可共享性。「透過 Walrus 加上 MemWal，記憶儲存在一個開放、可驗證的數據層上，這意味著它不會綁定於任何單一模型或供應商，」Garg 解釋道。這代表用戶可以在 OpenAI 和 Anthropic 等模型供應商之間切換，同時數據儲存具有可驗證的保證，因此具備防篡改功能——他表示，這「在 agents 開始運作於更關鍵、且正確性與可審計性至關重要的工作流程時，顯得尤為重要。」他補充說，儲存在 Walrus 上的數據繼承了其內建關於可驗證性、可攜性和可用性的保證，實現了「跨團隊和組織在 agents 之間更輕鬆地共享記憶」，使其成為「agent 協作的必備條件」。 MemWal 也透過本週發布的插件，與熱門的 agent 編排框架 OpenClaw 和 NemoClaw 進行了整合。「我們希望讓可驗證的長期記憶在實際系統中易於採用，」Garg 說，並補充道這為開發者實現了「無縫」的工作流程。「如果沒有這個，開發者將必須了解如何整合像 Walrus 這樣的去中心化儲存層，這可能會增加摩擦和複雜性，」他解釋道。「透過這種整合，他們可以直接使用已經在使用的工具，為他們的 agents 配備持久且可驗證的記憶。」 MemWal 與隱私 Garg 表示，隱私正成為「AI 系統普遍面臨的一個更大問題」，並指出 agents 越來越常被要求處理敏感和專有數據。「無論是企業工作流程、財務資訊還是個人情境，對機密性的期望都顯著提高，」他補充道。 Garg 解釋說，MemWal 和 Walrus 透過原生加密層實現了隱私和可程式化的存取控制，這意味著「即使儲存本身是去中心化的，內容仍然保持機密並受政策管理——即使是儲存提供商也無法讀取。」他認為，對於用戶而言，「讓數據存放在某個不透明、中心化的系統中且沒有明確保證，已不再被接受，」並指出，為 agentic memory 提供私有、受控且可審計的儲存，將成為「未來的一個決定性需求。」 agentic memory 的新用例 Garg 表示，賦予 agentic memory 可驗證性、可用性、可攜性和可共享性，開啟了一系列應用，從能保留用戶情境線索的客戶支援 agents，到不同團隊中「基於相同客戶歷史記錄進行協作」的 agents。「有一位很棒的合作夥伴正在研究 agents 如何在市場中作為發布者或消費者進行協調，」他補充道。「那麼這些 agents 將如何相互互動，並在一段時間內進行某種訊息傳遞？而這些訊息本身就可以被用作一種記憶。」其他合作夥伴一直在探索用於機器人的 agentic memory，這些機器人需要在現實世界中共享情境以協調任務。「所以，想像一下如果他們在數小時甚至數週內執行此操作——比方說在災難應變場景中，他們將需要那種共享記憶，」Garg 解釋道。最終，他預期 agents 的技術堆疊將會「標準化」。「你會看到運算、數據、記憶和協調之間的明確分離，」他說。「我們的觀點是，記憶和數據不應該綁定到任何單一模型或平台——因此 Walrus 成為了那個持久的數據層，而 MemWal 則成為了其上的記憶層。」

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原始資訊

ID：ffaba24603

來源：Decrypt

發佈：2026-04-30 16:31:07

分類：一般 · 導出分類 neutral

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