代理記憶體是「我們自身的鏡子」，Walrus的原始貢獻者、Mysten Labs共同創辦人兼首席密碼學家Kostas Chalkias表示。在理想世界中，這種記憶體應該是可攜式的，AI代理可以在應用程式和會話之間協調並攜帶上下文——但迄今為止，它們一直受記憶體限制所束縛。

開發AI代理的開發人員不得不拼湊資料庫、向量儲存和運行時狀態，導致系統不可靠，難以應對複雜的工作流程——並且代理會遺忘。

「AI中的主要誤解是運算是唯一的瓶頸，」Chalkias說。「主要問題是我們人類使用大量記憶體，而我們希望我們的LLM能夠真正了解我們。」他表示，這意味著要解決代理記憶體的「真正瓶頸」。

這正是Mysten Labs希望透過其最新產品Walrus Memory來解決的問題，這是一個專為AI代理構建的記憶層，設計圍繞著可攜性、使用者掌控和代理協調。

Chalkias解釋說，Walrus Memory匯集了多項對AI代理來說「必要」的功能。「僅擁有快速運算，你未必擁有隱私；僅擁有加密層，你未必有辦法分享你對任何LLM的政策，」他說。「如果你只擁有大量資料，這也還不夠。」

Walrus Memory使代理、應用程式和工作流程能夠無縫共享記憶體，而無需綁定到單一運行時、會話或供應商，同時共享記憶體空間賦予多個代理在長期運行的工作流程中進行協調。同時，零知識證明等密碼學工具被部署，以使代理能夠執行上下文驗證，並允許對加密記憶體進行可程式化存取。

「我不認為目前有任何其他解決方案，特別是專注於區塊鏈的解決方案，能同時解決這三個要素，而這三個要素幾乎是大多數方案運作的主要瓶頸，」他補充道。

Chalkias指出，Walrus Memory整合了Claude、ChatGPT和Gemini等領先的AI平台，確保使用者不受限於單一模型供應商——為未來的使用者工作流程提供保障。

儲存在Walrus Memory上的資料也帶有可程式化存取控制。「它不僅僅是召回準確性，它還是透明度；你不希望你的資料永遠在那裡，你不希望你的資料被濫用，」Chalkias說。

OpenClaw和NemoClaw的外掛程式，以及Python和TypeScript開發工具包，意味著開發人員可以輕鬆地將可攜式記憶體添加到現有的代理工作流程中。目前，包括Allium、Conso Labs、Inflectiv、OpenGradient、Talus Labs和Tatum在內的團隊正在使用Walrus Memory開發應用程式，包括可攜式代理身份系統和能記住跨會話客戶互動的AI助理。

Chalkias表示，記憶體處理「每天都在變得越來越好」，並指出Walrus Memory針對四種不同的服務來提高提供給LLM的記憶體品質，包括儲存、資料檢索、排序和加密。「在某些指標上，透過更好的排序、更好的過濾和上下文，我們取得了60%的改進，」他解釋道。「你以不同方式分類資料，並且透過加密資料，然後對資料進行一些過濾，這為我們帶來了遠超預期的結果，」他補充說，「我們不再只是一個儲存層了。」

在walrus.xyz/memory開始使用Walrus Memory。