Bộ nhớ tác nhân (Agentic Memory): Walrus giải quyết nút thắt lớn tiếp theo của AI

📄Toàn văn bài viết· Được trích xuất tự động bởi trafilaturaGemini 翻譯4345 từ

Tóm tắt - Walrus đã ra mắt MemWal, một SDK dành cho các AI agent. - MemWal mang lại khả năng xác minh, tính sẵn sàng, tính di động và khả năng chia sẻ cho bộ nhớ của agent. - Bộ nhớ agent được cải thiện mở ra hàng loạt ứng dụng mới, chẳng hạn như các agent hỗ trợ khách hàng có thể lưu giữ các gợi ý ngữ cảnh về người dùng. Khi các AI agent ngày càng trở nên phổ biến, bộ nhớ của agent đang trở thành một trong những vấn đề quan trọng nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Các doanh nghiệp và cá nhân đang ngày càng dựa vào các agent cho những tác vụ phức tạp và có tính rủi ro cao hơn bao giờ hết—nhưng lớp bộ nhớ mà hầu hết các agent đang chạy hiện nay đều có những hạn chế ảnh hưởng đến chất lượng công việc của chúng. Đó là điều mà Walrus, cùng với một SDK mới ra mắt có tên là MemWal, đang tìm cách giải quyết—mang lại khả năng xác minh, tính sẵn sàng, tính di động và khả năng chia sẻ cho bộ nhớ của agent, Abinhav Garg, Giám đốc sản phẩm nhóm tại Mysten Labs, chia sẻ với Decrypt. “Với Walrus cộng với MemWal, bộ nhớ nằm trên một lớp dữ liệu mở, có thể xác minh được, điều đó có nghĩa là nó không bị ràng buộc với bất kỳ mô hình hoặc nhà cung cấp nào,” Garg giải thích. Điều đó có nghĩa là người dùng có thể chuyển đổi giữa các nhà cung cấp mô hình như OpenAI và Anthropic, trong khi dữ liệu được lưu trữ với các đảm bảo có thể xác minh, vì vậy nó chống giả mạo—một điều “đặc biệt quan trọng khi các agent bắt đầu hoạt động trong các quy trình làm việc quan trọng hơn, nơi tính chính xác và khả năng kiểm toán là vấn đề cốt lõi,” ông nói. Dữ liệu được lưu trữ trên Walrus kế thừa các đảm bảo tích hợp sẵn về khả năng xác minh, tính di động và tính sẵn sàng, cho phép “chia sẻ bộ nhớ dễ dàng hơn giữa các agent trong các nhóm và tổ chức,” ông nói thêm, khiến nó trở thành một “yếu tố bắt buộc đối với sự hợp tác của các agent.” MemWal cũng tích hợp với các framework điều phối agent phổ biến là OpenClaw và NemoClaw, thông qua một plugin được phát hành trong tuần này. “Chúng tôi muốn làm cho bộ nhớ dài hạn có thể xác minh trở nên dễ dàng thích ứng trong các hệ thống thực tế,” Garg cho biết, đồng thời nói thêm rằng nó cho phép một quy trình làm việc “liền mạch” cho các nhà phát triển. “Nếu không có điều này, các nhà phát triển sẽ phải hiểu cách tích hợp một lớp lưu trữ phi tập trung như Walrus, điều này có thể gây ra sự ma sát và phức tạp,” ông giải thích. “Với sự tích hợp này, họ chỉ cần trang bị cho các agent của mình bộ nhớ bền vững, có thể xác minh trực tiếp bằng các công cụ mà họ đang sử dụng.” MemWal và quyền riêng tư Quyền riêng tư đang trở thành “một vấn đề lớn hơn nhiều đối với các hệ thống AI nói chung,” Garg nói, lưu ý rằng các agent ngày càng được yêu cầu xử lý dữ liệu nhạy cảm và độc quyền. “Cho dù đó là quy trình làm việc của doanh nghiệp, thông tin tài chính hay ngữ cảnh cá nhân, kỳ vọng về tính bảo mật đều tăng lên đáng kể,” ông nói thêm. MemWal và Walrus có quyền riêng tư và kiểm soát truy cập có thể lập trình thông qua một lớp mã hóa gốc, nghĩa là “mặc dù bản thân việc lưu trữ là phi tập trung, nhưng nội dung vẫn được bảo mật và quản lý theo chính sách—ngay cả các nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ cũng không thể đọc được nó,” Garg giải thích. Đối với người dùng, ông lập luận, “Việc dữ liệu đó nằm trong một hệ thống tập trung, thiếu minh bạch mà không có các đảm bảo rõ ràng là điều không còn chấp nhận được nữa,” đồng thời lưu ý rằng việc lưu trữ riêng tư, có kiểm soát và có thể kiểm toán cho bộ nhớ của agent sẽ trở thành “một yêu cầu mang tính định hình theo thời gian.” Các trường hợp sử dụng mới cho bộ nhớ của agent Việc trao quyền cho bộ nhớ của agent với khả năng xác minh, tính sẵn sàng, tính di động và khả năng chia sẻ mở ra hàng loạt ứng dụng, Garg cho biết, từ các agent hỗ trợ khách hàng lưu giữ các gợi ý ngữ cảnh về người dùng, đến sự hợp tác giữa các agent trong các nhóm khác nhau “cùng làm việc dựa trên lịch sử khách hàng giống nhau.” “Có một đối tác tuyệt vời đang cố gắng tìm cách phối hợp giữa các

Trạng thái dữ liệu✓ Đã trích xuất toàn vănĐọc bài gốc (Decrypt)

🔍Sự kiện tương tự trong lịch sử· Đối chiếu từ khóa + tài sản5 tin

2026-04-26

Năm báo cáo tài chính của Big Tech có thể quyết định bước đi tiếp theo của Bitcoin trong tuần này

Độ tương đồng 130%關鍵字 next/big

2026-04-25

Jesse Pollak của Coinbase cho biết các AI agent là làn sóng lớn tiếp theo cho thanh toán crypto

Độ tương đồng 130%關鍵字 next/big

2026-04-24

Giá XRP dao động trong phạm vi hẹp, liệu phe bò có thể kích hoạt đợt tăng trưởng lớn tiếp theo?

Độ tương đồng 130%關鍵字 next/big

2026-04-23