1
Mem0
Mem0 provides a dedicated, intelligent AI memory layer that persists across sessions and agents, optimizing for lower token costs and faster responses.
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.aifreemium
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.
Walrus Memory at a Glance
Похожие инструменты
Сравнить альтернативы
Другие инструменты, которые стоит рассмотреть
Открыть на Stork→
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.
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.
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.
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.
quick facts
Краткие факты
| Атрибут | Значение |
|---|---|
| Разработчик | Walrus |
| Бизнес-модель | Freemium / Оплата по мере использования (WAL tokens) |
| Ценообразование | Freemium; $0.023/ГБ/мес за хранение (оплачивается в WAL tokens) |
| Платформы | API, SDKs (Python, TypeScript), OpenClaw, NemoClaw, поддержка MCP |
| API доступен | Да |
| Интеграции | OpenClaw, NemoClaw, Allium, Conso Labs, Inflectiv, OpenGradient, Talus Labs, Tatum |
| Основан | Walrus Memory запущен 3 июня 2026 года |
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.
- 1Децентрализованный, универсальный слой памяти для AI агентов, обеспечивающий постоянный обмен контекстом.
- 2Поддерживает сохранение контекста в различных инструментах AI и больших языковых моделях (LLMs), таких как Claude, ChatGPT и Gemini.
- 3Предлагает безопасные, программируемые и всегда доступные данные с криптографическим доказательством и децентрализованной избыточностью.
- 4Предоставляет проверяемые данные с отслеживаемой историей и доказуемым происхождением, обеспечивая записи, защищенные от подделки.
- 5Реализует конфиденциальность данных с гранулированным контролем доступа через смарт-контракты.
- 6Разработан для эффективного хранения и более быстрой загрузки данных, устраняя ограничения инфраструктуры.
- 7Позволяет развертывать автономных AI агентов с постоянной памятью и идентификацией.
- 8Облегчает агентские платежи в децентрализованных финансовых приложениях.
- 9Включает 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.
- 1Разработчики, создающие автономных AI агентов, которым требуется постоянная память и идентификация между сессиями и приложениями.
- 2Разработчики в onchain finance, которым нужны записи, защищенные от подделки, проверяемые наборы данных и агентские платежи для DeFi приложений.
- 3Предприятия, ориентированные на обучение AI моделей на проверенном, лицензированном контенте и хранение конфиденциальных, проверяемых наборов данных.
- 4Создатели и разработчики, создающие открытые, проверяемые рынки данных или управляющие контентом Web3, включая NFTs, игровые активы и медиа с токен-доступом.
- 5Пользователи, 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.
- 1Freemium: Доступен бесплатный уровень для пользователей, чтобы начать использовать Walrus Memory.
- 2Платное хранение: Хранение стоит $0.023/ГБ/мес, оплата производится в WAL tokens.
competitors
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↗
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.
❓
Часто задаваемые вопросы
+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.
+Walrus Memory бесплатен?
Walrus Memory предлагает модель freemium, которая включает бесплатный уровень для первоначального использования. Для расширенного хранения стоимость составляет $0.023/ГБ/мес, оплачивается в WAL tokens.
+Каковы основные особенности Walrus Memory?
Ключевые особенности включают децентрализованный, универсальный слой памяти для AI агентов, постоянный обмен контекстом между различными инструментами AI и LLMs, безопасные и программируемые данные с криптографическим доказательством, проверяемые данные с отслеживаемой историей, гранулированный контроль доступа через смарт-контракты, эффективное хранение, поддержку автономных AI агентов с идентификацией и агентские платежи. Он также предоставляет SDKs для Python и TypeScript, а также плагины для OpenClaw и NemoClaw.
+Кому следует использовать Walrus Memory?
Walrus Memory предназначен для разработчиков, создающих автономных AI агентов, разработчиков в onchain finance, которым требуются записи, защищенные от подделки, предприятий, обучающих AI модели на проверенном контенте, создателей, строящих проверяемые рынки данных, и пользователей, ищущих персональных AI помощников, которые сохраняют контекст и предпочтения.
+Как Walrus Memory сравнивается с альтернативами?
Walrus Memory отличается тем, что предлагает полный, децентрализованный и проверяемый слой памяти, построенный на Walrus Verifiable Data Platform, управляя такими сложностями, как контроль доступа и владение. В отличие от Mem0, он подчеркивает децентрализацию; в отличие от Cognee, он фокусируется на универсальном слое памяти, а не на графах знаний; и в отличие от Ori Mnemos, это комплексная платформа с контролем на основе смарт-контрактов, а не файловый подход с версионированием Git.
Ещё на Stork
Похожие ИИ-инструменты
Другие инструменты в этой категории, ранжированные по сигналам сообщества
Sorce
🤖 AI Tools
Sorce — это платформа для поиска работы на базе AI, которая упрощает процесс подачи заявок, позволяя пользователям свайпать вправо на объявлениях о вакансиях, после чего AI-агент платформы занимается отправкой заявки.
SubQ
🤖 AI Tools
SubQ — это Large Language Model (LLM), построенная на архитектуре sub-quadratic sparse attention, разработанная для исключительной эффективности и производительности в задачах с очень длинным контекстом.
Agent-Reach
🤖 AI Tools
CLI-инструмент с открытым исходным кодом, который предоставляет AI-агентам доступ в интернет в реальном времени к более чем 16 платформам без необходимости в API-ключах.
K
Kimi CLI
🤖 AI Tools
Интерфейс командной строки для разработчиков для доступа и интеграции модели Kimi K2.7 Code AI.
Voicebox
🤖 AI Tools
Бесплатная, open-source, local-first AI voice studio для разработчиков, которая предлагает voice cloning, text-to-speech, системную диктовку и интеграцию AI
atlascloud-cli
🤖 AI Tools
AtlasCloud CLI для вызова API LLM, изображений, видео и аудио из терминалов, скриптов и заданий CI.
For builders
This page is doing a job for someone else’s tool.
AI agents read it. Buyers find it. Backlinks accrue. Your tool can have one too — live in 24 hours, indexed by Claude, ChatGPT, and Perplexity, queryable via MCP.