Agentic Memory：Walrus 攻克 AI 下一個重大瓶頸

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简而言之 - Walrus 推出了 MemWal，这是一个面向 AI agents 的 SDK。 - MemWal 为 agentic memory 带来了可验证性、可用性、可移植性和可共享性。 - 改进后的 agentic memory 开辟了一系列新的应用场景，例如能够保留用户上下文线索的客户支持 agents。随着 AI agents 变得越来越普及，agentic memory 正成为人工智能领域最重要的议题之一。企业和个人正日益依赖 agents 来处理越来越复杂、高风险的任务，但目前大多数 agents 所依赖的内存层存在局限性，影响了其工作质量。 Mysten Labs Group Product Manager Abinhav Garg 对 Decrypt 表示，Walrus 结合最近推出的 SDK MemWal 正致力于解决这一问题，为 agentic memory 带来可验证性、可用性、可移植性和可共享性。 “有了 Walrus 和 MemWal，内存就存在于一个开放、可验证的数据层上，这意味着它不会绑定到任何单一模型或供应商，”Garg 解释道。这意味着用户可以在 OpenAI 和 Anthropic 等模型提供商之间切换，同时数据存储具有可验证的保证，因此它是防篡改的——他表示，这“在 agents 开始在更关键的工作流程中运行时尤为重要，因为在这些流程中，正确性和可审计性至关重要。” 他补充说，存储在 Walrus 上的数据继承了其在可验证性、可移植性和可用性方面的内置保证，从而能够“更轻松地在跨团队和跨组织的 agents 之间共享内存”，使其成为“agent 协作的必备条件”。 MemWal 还通过本周发布的插件与流行的 agent 编排框架 OpenClaw 和 NemoClaw 进行了集成。“我们希望让可验证的长期记忆能够轻松适配到实际系统中，”Garg 说道，并补充说这为开发者实现了“无缝”的工作流程。 “如果没有这个，开发者将不得不去理解像 Walrus 这样的去中心化存储层的集成，这可能会增加摩擦和复杂性，”他解释道。“通过这种集成，他们可以直接使用自己已经在使用的工具，为他们的 agents 配备持久、可验证的内存。” MemWal 与隐私 Garg 表示，隐私正成为“AI 系统普遍面临的一个更大的问题”，并指出 agents 越来越多地被要求处理敏感和专有数据。“无论是企业工作流程、财务信息还是个人背景，对机密性的期望都在显著提高，”他补充道。 MemWal 和 Walrus 通过原生加密层实现了隐私和可编程访问控制，这意味着“尽管存储本身是去中心化的，但内容仍然是保密的并受策略管理——即使是存储提供商也无法读取它，”Garg 解释道。他认为，对于用户来说，“让数据存储在某种不透明、中心化的系统中而没有明确的保证，已不再被接受，”并指出，为 agentic memory 提供私有、可控且可审计的存储将成为“未来的一项决定性要求”。 Agentic memory 的新用例 Garg 表示，通过可验证性、可用性、可移植性和可共享性来赋能 agentic memory 开辟了一系列应用，从能够保留用户上下文线索的客户支持 agents，到不同团队中“基于相同客户历史记录工作”的 agents 之间的协作。 “有一位出色的合作伙伴正在研究 agents 如何作为市场中的发布者或消费者进行协调，”他补充道。“那么这些 agents 将如何相互交互并进行一段时间的消息传递？而这些消息传递本身就可以被用作一种内存。” 其他合作伙伴一直在探索用于机器人的 agentic memory，这些机器人需要共享上下文以在现实世界中协调任务。“所以，想象一下如果它们在数小时甚至数周内这样做——比如在灾难响应场景中，它们就需要那种共享内存，”Garg 解释道。最终，他预计 agents 的技术栈将出现“标准化”。“你会看到计算、数据、内存和协调之间的明确分离，”他说。“我们的观点是，内存和数据不应该绑定到任何单一的模型或平台——因此 Walrus 成为那个持久的数据层，而 MemWal 成为其之上的内存层。”

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来源：Decrypt

发布：2026-04-30 16:31:07

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