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Mem0
Mem0 provides a dedicated, intelligent AI memory layer that persists across sessions and agents, optimizing for lower token costs and faster responses.
Herramienta de IA
Reseña de Walrus Memory
Walrus Memory es una capa de memoria descentralizada y universal para AI agents que permite el intercambio de contexto persistente entre diferentes AI tools.
shipped 19 jun 2026aifreemium
1Walrus Memory se lanzó oficialmente el 3 de junio de 2026, abordando la 'amnesia digital' de los AI agents.
2La plataforma Walrus introdujo precios predecibles de $0.023/GB/mes para el almacenamiento, pagados en WAL tokens, a partir del 13 de mayo de 2026.
3La plataforma Walrus ha superado los 450TB de datos almacenados desde su lanzamiento.
4Inflectiv informó una reducción del 60% en el costo frente a AWS S3 al integrar Walrus Memory.
Walrus Memory at a Glance
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UniversalContext
UniversalContext is a model-agnostic AI value layer that unifies scattered organizational knowledge into a shared, consistent context for AI agents, ensuring zero vendor lock-in.
overview
¿Qué es Walrus Memory?
Walrus Memory es una herramienta de capa de memoria de AI desarrollada por Walrus que permite a los AI agents retener contexto, preferencias y trabajo previo en diferentes aplicaciones y LLMs. Opera en la Walrus Verifiable Data Platform, proporcionando una solución de memoria portátil, verificable y persistente. Esta herramienta aborda el problema común de la "amnesia digital" donde los AI agents pierden contexto entre sesiones y aplicaciones. Walrus Memory funciona como una capa de memoria dedicada, permitiendo a los agents recordar interacciones pasadas y aprender con el tiempo, en lugar de empezar de cero en cada nueva sesión o aplicación. Facilita la coordinación entre múltiples AI agents a través de espacios de memoria compartidos, permitiendo la colaboración en tareas, bases de conocimiento y flujos de trabajo complejos. La plataforma también admite la creación de asistentes personales de AI que se adaptan a las preferencias y comportamientos individuales del usuario con el tiempo, con la memoria totalmente controlada por el usuario. Además, permite a los AI agents llevar contexto y conocimiento entre diferentes aplicaciones y servicios, evitando el vendor lock-in. Walrus Memory también admite el almacenamiento de activos altamente sensibles y valiosos como "Walrus blobs" con redundancia descentralizada, prueba criptográfica y recuperabilidad segura, extendiéndose a la creación de registros de auditoría para las decisiones de los AI agents.
quick facts
Datos Rápidos
| Atributo | Valor |
|---|---|
| Desarrollador | Walrus |
| Modelo de Negocio | Freemium / Basado en uso (WAL tokens) |
| Precios | Freemium; $0.023/GB/mes para almacenamiento (pagado en WAL tokens) |
| Plataformas | API, SDKs (Python, TypeScript), OpenClaw, NemoClaw, soporte MCP |
| API Disponible | Sí |
| Integraciones | OpenClaw, NemoClaw, Allium, Conso Labs, Inflectiv, OpenGradient, Talus Labs, Tatum |
| Fundado | Walrus Memory lanzado el 3 de junio de 2026 |
features
Características Clave de Walrus Memory
Walrus Memory proporciona un conjunto robusto de características diseñadas para establecer una capa de memoria persistente y verificable para AI agents y datos. Estas capacidades aseguran la integridad de los datos, la privacidad y una integración perfecta en los flujos de trabajo de AI.
- 1Capa de memoria descentralizada y universal para AI agents, que permite el intercambio de contexto persistente.
- 2Soporta la retención de contexto en varias AI tools y large language models (LLMs) como Claude, ChatGPT y Gemini.
- 3Ofrece datos seguros, programables y siempre disponibles con prueba criptográfica y redundancia descentralizada.
- 4Proporciona datos verificables con historial rastreado y origen demostrable, asegurando registros a prueba de manipulaciones.
- 5Implementa la privacidad de los datos con control de acceso granular a través de smart contracts.
- 6Diseñado para un almacenamiento eficiente y una carga de datos más rápida, eliminando los límites de infraestructura.
- 7Permite el despliegue de AI agents autónomos con memoria e identidad persistentes.
- 8Facilita los pagos agentic dentro de aplicaciones financieras descentralizadas.
- 9Incluye SDKs para Python y TypeScript, junto con plugins directos para OpenClaw y NemoClaw, y soporte nativo de MCP.
use cases
¿Quién debería usar Walrus Memory?
Walrus Memory está diseñado para una variedad de usuarios y aplicaciones que requieren datos de alta integridad, verificables y programables, particularmente en los campos de AI y onchain finance. Sus capacidades abordan necesidades críticas de contexto persistente y gestión segura de datos.
- 1Desarrolladores que construyen AI agents autónomos que requieren memoria e identidad persistentes a través de sesiones y aplicaciones.
- 2Constructores en onchain finance que necesitan registros a prueba de manipulaciones, conjuntos de datos verificables y pagos agentic para aplicaciones DeFi.
- 3Empresas enfocadas en entrenar AI models con contenido verificado y licenciado y almacenar conjuntos de datos sensibles y verificables.
- 4Creadores y desarrolladores que construyen mercados de datos abiertos y verificables o gestionan contenido Web3, incluyendo NFTs, gaming assets y token-gated media.
- 5Usuarios que buscan construir asistentes personales de AI que se adapten a las preferencias y comportamientos individuales con el tiempo, con memoria controlada por el usuario.
pricing
Precios y Planes de Walrus Memory
Walrus Memory opera con un modelo freemium, ofreciendo un nivel gratuito para uso inicial y precios predecibles para necesidades de almacenamiento expandidas. A partir del 13 de mayo de 2026, Walrus introdujo una estructura de precios clara para sus servicios de almacenamiento.
- 1Freemium: Un nivel gratuito está disponible para que los usuarios comiencen a utilizar Walrus Memory.
- 2Almacenamiento de Pago: El almacenamiento tiene un precio de $0.023/GB/mes, con pagos procesados en WAL tokens.
competitors
Walrus Memory vs Competidores
Walrus Memory se diferencia de las soluciones de almacenamiento tradicionales y otros enfoques de memoria de AI al ofrecer una capa de memoria completa, descentralizada y verificable diseñada específicamente para AI agents. Aborda complejidades como embeddings, control de acceso, cifrado, propiedad y portabilidad que los desarrolladores suelen gestionar con primitivas de almacenamiento.
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Mem0 provides a dedicated, intelligent AI memory layer that persists across sessions and agents, optimizing for lower token costs and faster responses.
Similar to Walrus Memory, Mem0 offers persistent context for AI agents. While Walrus Memory emphasizes decentralization, Mem0 focuses on enterprise-grade governance, reliability, and observability for its memory infrastructure.
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MEMO (Memolabs)↗
MEMO is a decentralized AI data infrastructure network providing verifiable data ownership and a secure, trustworthy memory layer for AI agents using blockchain technology.
MEMO directly competes with Walrus Memory on the decentralized aspect of AI agent memory, focusing on user data ownership and blockchain-based verification, whereas Walrus Memory is described as a 'decentralized, universal memory layer.'
3
Zep↗
Zep offers a dedicated memory layer for AI applications with features like entity extraction, progressive summarization, and both semantic and temporal search for persistent context.
Zep provides a robust memory layer for AI agents, similar to Walrus Memory's persistent context. Zep's focus includes structured memory management and efficient retrieval through semantic and temporal search, while Walrus Memory highlights its universal and decentralized nature.
4
UniversalContext↗
UniversalContext is a model-agnostic AI value layer that unifies scattered organizational knowledge into a shared, consistent context for AI agents, ensuring zero vendor lock-in.
UniversalContext aims to provide a shared, unified context across different AI models and tools, similar to Walrus Memory's 'universal memory layer.' However, UniversalContext emphasizes model agnosticism and enterprise-level knowledge unification, while Walrus Memory focuses on decentralization and persistent context sharing.
❓
Preguntas frecuentes
+¿Qué es Walrus Memory?
Walrus Memory es una herramienta de capa de memoria de AI desarrollada por Walrus que permite a los AI agents retener contexto, preferencias y trabajo previo en diferentes aplicaciones y LLMs. Opera en la Walrus Verifiable Data Platform, proporcionando una solución de memoria portátil, verificable y persistente.
+¿Es Walrus Memory gratuito?
Walrus Memory ofrece un modelo freemium, que incluye un nivel gratuito para uso inicial. Para almacenamiento expandido, el costo es de $0.023/GB/mes, pagadero en WAL tokens.
+¿Cuáles son las principales características de Walrus Memory?
Las características clave incluyen una capa de memoria descentralizada y universal para AI agents, intercambio de contexto persistente entre varias AI tools y LLMs, datos seguros y programables con prueba criptográfica, datos verificables con historial rastreado, control de acceso granular a través de smart contracts, almacenamiento eficiente, soporte para AI agents autónomos con identidad, y pagos agentic. También proporciona SDKs para Python y TypeScript, y plugins para OpenClaw y NemoClaw.
+¿Quién debería usar Walrus Memory?
Walrus Memory está destinado a desarrolladores que construyen AI agents autónomos, constructores en onchain finance que requieren registros a prueba de manipulaciones, empresas que entrenan AI models con contenido verificado, creadores que construyen mercados de datos verificables y usuarios que buscan asistentes personales de AI que retengan contexto y preferencias.
+¿Cómo se compara Walrus Memory con las alternativas?
Walrus Memory se diferencia al ofrecer una capa de memoria completa, descentralizada y verificable construida sobre la Walrus Verifiable Data Platform, gestionando complejidades como el control de acceso y la propiedad. A diferencia de Mem0, enfatiza la descentralización; a diferencia de Cognee, se enfoca en una capa de memoria universal en lugar de grafos de conocimiento; y a diferencia de Ori Mnemos, es una plataforma integral con controles basados en smart contracts en lugar de un enfoque basado en archivos y versionado con Git.
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