代理记忆是“我们自己的镜子，”Kostas Chalkias说，作为Mysten Labs的联合创始人和首席密码学家，Mysten Labs是Walrus的原始贡献者。在理想的世界中，这种记忆应是可移植的，AI代理协调并在应用程序和会话之间传递上下文——但到目前为止，它们仍受到记忆限制的束缚。

构建AI代理的开发者不得不拼凑数据库、向量存储和运行时状态，导致系统不可靠，难以应对复杂的工作流程——以及会遗忘的代理。

“AI中的一个主要误解是计算是唯一的瓶颈，”Chalkias说。“主要问题是我们人类使用了大量的记忆，而我们希望我们的LLM能够真正了解我们。”他说，这意味着要解决代理记忆的“真正瓶颈”。

这正是Mysten Labs希望通过其最新产品Walrus Memory来解决的，这是一种专为AI代理构建的记忆层，旨在实现可移植性、用户控制和代理协调。

Chalkias解释道，Walrus Memory汇集了多个对AI代理来说“必不可少”的功能。“仅仅拥有快速计算，并不一定意味着拥有隐私；仅仅拥有加密层，并不一定意味着可以共享您希望的任何LLM的政策，”他说。“如果你只有大量数据，这也不够。”

Walrus Memory使代理、应用程序和工作流程能够无缝共享记忆，而不必绑定到单个运行时、会话或提供者，同时共享的记忆空间使多个代理能够在长期运行的工作流程中进行协调。同时，诸如零知识证明的密码工具被部署，以使代理能够进行上下文验证，并允许对加密记忆进行可编程访问。

“我不认为目前有任何其他特别关注区块链的解决方案能够解决所有这三个要素，这几乎是导致他们大多数无法工作的主要瓶颈，”他补充道。

Chalkias指出，Walrus Memory与包括Claude、ChatGPT和Gemini等领先的AI平台集成，确保用户不会被锁定在单一模型提供者上，从而为用户的工作流程提供未来保障。

Walrus Memory上存储的数据还配备了可编程访问控制。“这不仅仅是召回准确性，还包括透明性；您不希望您的数据永远留在那里，您不希望您的数据被滥用，”Chalkias说。

与OpenClaw和NemoClaw的插件，以及Python和TypeScript SDK意味着开发者可以轻松地将可移植内存添加到现有的代理工作流程中。目前，包括Allium、Conso Labs、Inflectiv、OpenGradient、Talus Labs和Tatum在内的团队正在与Walrus Memory合作构建应用程序，包括可移植的代理身份系统和能在会话间记住客户互动的AI助手。

Chalkias说，记忆处理“每天都在变得越来越好”，并指出Walrus Memory目标是改善提供给LLM的记忆质量的四种不同服务，包括存储、数据检索、排序和加密。“在某些指标上，通过更好的排序、更好的过滤和上下文，我们实现了60%的改进，”他解释道。“您对数据进行不同的分类，通过加密数据，然后对数据进行过滤，这为我们提供了远远更好的结果，”他表示，并补充道，“我们不再仅仅是一个存储层。”

在 walrus.xyz/memory上开始使用Walrus Memory。

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