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AIツール

Walrus Memory レビュー

Walrus Memoryは、異なるAIツール間で永続的なコンテキスト共有を可能にする、AIエージェント向けの分散型ユニバーサルメモリレイヤーです。

shipped 2026年6月19日freemium
Domain rating60Monthly visits188/moAI-readablestrong
Walrus Memory - AI tool for walrus memory. Professional illustration showing core functionality and features.

注目ポイント

1Walrus Memoryは2026年6月3日に正式リリースされ、AIエージェントの「デジタル健忘症」問題に対処しました。
2Walrusプラットフォームは、2026年5月13日より、ストレージの予測可能な価格設定として$0.023/GB/月を導入し、WALトークンで支払われます。
3Walrusプラットフォームは、リリース以来450TBを超えるデータを保存しています。
4Inflectivは、Walrus Memoryを統合することで、AWS S3と比較してコストを60%削減したと報告しました。

Stork’s verdict on Walrus Memory

Walrus Memory は AIエージェント向けに decentralized, persistent context を提供しますが、Sui Stack 上に構築する必要があります。

Walrus Memory reviewed by Stork AI · stork.ai/ja/walrus-memory

仕様

APIドキュメント

API提供状況

はい、公開API

overview

Walrus Memoryとは?

Walrus Memoryは、Walrusによって開発されたAIメモリレイヤーツールであり、AIエージェントが異なるアプリケーションやLLM間でコンテキスト、好み、以前の作業を保持することを可能にします。これはWalrus Verifiable Data Platform上で動作し、ポータブルで検証可能、かつ永続的なメモリソリューションを提供します。このツールは、AIエージェントがセッションやアプリケーション間でコンテキストを失うという「デジタル健忘症」の一般的な問題に対処します。Walrus Memoryは専用のメモリレイヤーとして機能し、エージェントが新しいセッションやアプリケーションごとにゼロから始めるのではなく、過去のインタラクションを記憶し、時間をかけて学習することを可能にします。共有メモリ空間を通じて複数のAIエージェント間の協調を促進し、タスク、ナレッジベース、複雑なワークフローでのコラボレーションを可能にします。このプラットフォームは、個々のユーザーの好みや行動に時間をかけて適応するパーソナルAIアシスタントの構築もサポートしており、メモリはユーザーによって完全に制御されます。さらに、AIエージェントが異なるアプリケーションやサービス間でコンテキストと知識を伝達することを可能にし、ベンダーロックインを防ぎます。Walrus Memoryはまた、分散型冗長性、暗号学的証明、安全な取得可能性を備えた「Walrus blobs」として、非常に機密性の高い貴重な資産の保存をサポートし、AIエージェントの決定に対する監査証跡の作成にも拡張されます。

features

Walrus Memoryの主な機能

Walrus Memoryは、AIエージェントとデータのための永続的で検証可能なメモリレイヤーを確立するために設計された堅牢な機能セットを提供します。これらの機能は、データの整合性、プライバシー、およびAIワークフローへのシームレスな統合を保証します。

  • AIエージェント向けの分散型ユニバーサルメモリレイヤーで、永続的なコンテキスト共有を可能にします。
  • Claude, ChatGPT, Geminiなどの様々なAIツールや大規模言語モデル(LLM)間でのコンテキスト保持をサポートします。
  • 暗号学的証明と分散型冗長性により、安全でプログラム可能、かつ常に利用可能なデータを提供します。
  • 追跡された履歴と証明可能な出所を持つ検証可能なデータを提供し、改ざん防止記録を保証します。
  • スマートコントラクトを介したきめ細かなアクセス制御により、データプライバシーを実装します。
  • 効率的なストレージと高速なデータ読み込みのために設計されており、インフラの制限を排除します。
  • 永続的なメモリとアイデンティティを持つ自律型AIエージェントの展開を可能にします。
  • 分散型金融アプリケーション内でのエージェント決済を促進します。
  • PythonおよびTypeScript用のSDKに加え、OpenClawおよびNemoClaw用の直接プラグイン、およびネイティブのMCPサポートが含まれています。

use cases

Walrus Memoryは誰が使うべきか?

Walrus Memoryは、特にAIおよびオンチェーン金融の分野で、高整合性、検証可能、プログラム可能なデータを必要とする幅広いユーザーとアプリケーション向けに設計されています。その機能は、永続的なコンテキストと安全なデータ管理に対する重要なニーズに対応します。

  • セッションやアプリケーション間で永続的なメモリとアイデンティティを必要とする自律型AIエージェントを構築する開発者。
  • DeFiアプリケーション向けに改ざん防止記録、検証可能なデータセット、およびエージェント決済を必要とするオンチェーン金融の構築者。
  • 検証済み、ライセンス済みコンテンツでAIモデルをトレーニングし、機密性の高い検証可能なデータセットを保存することに注力する企業。
  • オープンで検証可能なデータマーケットプレイスを構築したり、NFT、ゲームアセット、トークンゲートメディアを含むWeb3コンテンツを管理するクリエイターおよび開発者。
  • ユーザーが制御するメモリを持ち、時間の経過とともに個人の好みや行動に適応するパーソナルAIアシスタントを構築しようとするユーザー。

pricing

Walrus Memoryの価格とプラン

Walrus Memoryはフリーミアムモデルで運用されており、初期使用のための無料ティアと、拡張されたストレージニーズに対する予測可能な価格設定を提供しています。2026年5月13日現在、Walrusはそのストレージサービスに対して明確な価格体系を導入しました。

  • フリーミアム: ユーザーがWalrus Memoryの利用を開始するための無料ティアが利用可能です。
  • 有料ストレージ: ストレージは$0.023/GB/月で価格設定されており、支払いはWALトークンで処理されます。

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Walrus Memoryと競合他社

Walrus Memoryは、AIエージェント向けに特別に設計された、完全な分散型で検証可能なメモリレイヤーを提供することで、従来のストレージソリューションや他のAIメモリのアプローチとは一線を画しています。これは、開発者が通常ストレージプリミティブで管理する、埋め込み、アクセス制御、暗号化、所有権、ポータビリティといった複雑さに対処します。

1

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.

2
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 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.

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