Skip to content
AI Инструмент

Обзор Walrus Memory

Walrus Memory — это децентрализованный, универсальный слой памяти для AI агентов, который обеспечивает постоянный обмен контекстом между различными инструментами AI.

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

Почему это важно

1Walrus Memory официально запущен 3 июня 2026 года, решая проблему «цифровой амнезии» AI агентов.
2Платформа Walrus представила предсказуемое ценообразование в размере $0.023/ГБ/мес за хранение, оплачиваемое в WAL tokens, по состоянию на 13 мая 2026 года.
3Платформа Walrus превысила 450 ТБ хранимых данных с момента своего запуска.
4Inflectiv сообщил о 60% снижении затрат по сравнению с AWS S3 благодаря интеграции Walrus Memory.

Stork’s verdict on Walrus Memory

Walrus Memory предоставляет decentralized, persistent context для ИИ-агентов, но требует построения на Sui Stack.

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

Характеристики

Доступность API

Да, публичный API

overview

Что такое Walrus Memory?

Walrus Memory — это инструмент слоя памяти AI, разработанный Walrus, который позволяет AI агентам сохранять контекст, предпочтения и предыдущую работу в различных приложениях и LLMs. Он работает на Walrus Verifiable Data Platform, предоставляя портативное, проверяемое и постоянное решение для памяти. Этот инструмент решает распространенную проблему «цифровой амнезии», когда AI агенты теряют контекст между сессиями и приложениями. Walrus Memory функционирует как выделенный слой памяти, позволяя агентам запоминать прошлые взаимодействия и обучаться со временем, вместо того чтобы начинать с нуля в каждой новой сессии или приложении. Он облегчает координацию между несколькими AI агентами через общие пространства памяти, обеспечивая сотрудничество в задачах, базах знаний и сложных рабочих процессах. Платформа также поддерживает создание персональных AI помощников, которые со временем адаптируются к индивидуальным предпочтениям и поведению пользователя, при этом память полностью контролируется пользователем. Кроме того, она позволяет AI агентам переносить контекст и знания между различными приложениями и сервисами, предотвращая привязку к поставщику. Walrus Memory также поддерживает хранение высокочувствительных и ценных активов в виде «Walrus blobs» с децентрализованной избыточностью, криптографическим доказательством и безопасным извлечением, распространяясь на создание аудиторских следов для решений AI агентов.

features

Ключевые особенности Walrus Memory

Walrus Memory предоставляет надежный набор функций, разработанных для создания постоянного и проверяемого слоя памяти для AI агентов и данных. Эти возможности обеспечивают целостность данных, конфиденциальность и бесшовную интеграцию в рабочие процессы AI.

  • Децентрализованный, универсальный слой памяти для AI агентов, обеспечивающий постоянный обмен контекстом.
  • Поддерживает сохранение контекста в различных инструментах AI и больших языковых моделях (LLMs), таких как Claude, ChatGPT и Gemini.
  • Предлагает безопасные, программируемые и всегда доступные данные с криптографическим доказательством и децентрализованной избыточностью.
  • Предоставляет проверяемые данные с отслеживаемой историей и доказуемым происхождением, обеспечивая записи, защищенные от подделки.
  • Реализует конфиденциальность данных с гранулированным контролем доступа через смарт-контракты.
  • Разработан для эффективного хранения и более быстрой загрузки данных, устраняя ограничения инфраструктуры.
  • Позволяет развертывать автономных AI агентов с постоянной памятью и идентификацией.
  • Облегчает агентские платежи в децентрализованных финансовых приложениях.
  • Включает SDKs для Python и TypeScript, а также прямые плагины для OpenClaw и NemoClaw, и нативную поддержку MCP.

use cases

Кому следует использовать Walrus Memory?

Walrus Memory разработан для широкого круга пользователей и приложений, которым требуются высокоинтегрированные, проверяемые и программируемые данные, особенно в областях AI и onchain finance. Его возможности удовлетворяют критические потребности в постоянном контексте и безопасном управлении данными.

  • Разработчики, создающие автономных AI агентов, которым требуется постоянная память и идентификация между сессиями и приложениями.
  • Разработчики в onchain finance, которым нужны записи, защищенные от подделки, проверяемые наборы данных и агентские платежи для DeFi приложений.
  • Предприятия, ориентированные на обучение AI моделей на проверенном, лицензированном контенте и хранение конфиденциальных, проверяемых наборов данных.
  • Создатели и разработчики, создающие открытые, проверяемые рынки данных или управляющие контентом Web3, включая NFTs, игровые активы и медиа с токен-доступом.
  • Пользователи, стремящиеся создавать персональных AI помощников, которые со временем адаптируются к индивидуальным предпочтениям и поведению, с памятью, контролируемой пользователем.

pricing

Цены и планы Walrus Memory

Walrus Memory работает по модели freemium, предлагая бесплатный уровень для первоначального использования и предсказуемое ценообразование для расширенных потребностей в хранении. По состоянию на 13 мая 2026 года Walrus представил четкую структуру ценообразования для своих услуг хранения.

  • Freemium: Доступен бесплатный уровень для пользователей, чтобы начать использовать Walrus Memory.
  • Платное хранение: Хранение стоит $0.023/ГБ/мес, оплата производится в WAL tokens.

Похожие инструменты

Walrus Memory против конкурентов

Walrus Memory отличается от традиционных решений для хранения данных и других подходов к памяти AI, предлагая полный, децентрализованный и проверяемый слой памяти, специально разработанный для AI агентов. Он решает такие сложности, как встраивания, контроль доступа, шифрование, владение и переносимость, которыми разработчики обычно управляют с помощью примитивов хранения.

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.

Ещё на Stork

Похожие ИИ-инструменты

Другие инструменты этой категории, подобранные по общим тегам