Представлен революционный инструмент искусственного интеллекта: Walrus представляет инновационный комплект программного обеспечения, обеспечивающий безопасное хранение данных и плавную миграцию агентов

В качестве важного развития на пересечении блокчейна и искусственного интеллекта протокол хранения на основе Sui Walrus официально запустил MemWal, уровень памяти и продукт SDK, разработанный специально для агентов ИИ. Этот запуск, о котором сообщает Decrypt, знаменует собой решающий шаг на пути к созданию децентрализованной, поддающейся проверке инфраструктуры памяти для автономных систем искусственного интеллекта.

Walrus MemWal: новая парадигма памяти для агентов ИИ

MemWal предоставляет агентам ИИ возможность проверки, доступности, переносимости и возможности совместного использования их памяти. Абинхав Гарг, менеджер по продукту компании Mysten Labs — разработчика Sui и Walrus — объяснил, что совместное использование Walrus и MemWal сохраняет память на открытом и проверяемом уровне данных. Это устраняет зависимость от какой-либо одной модели или поставщика ИИ.

Такой подход позволяет пользователям свободно переключаться между моделями искусственного интеллекта, такими как ChatGPT и Claude. Это также позволяет создавать новые приложения, которые могут запоминать сигналы, специфичные для пользователя, на разных платформах и в разных сеансах.

Ключевые особенности MemWal

Верифицируемость: вся память, хранящаяся на Walrus, поддается криптографической проверке, что обеспечивает целостность и происхождение данных.

Доступность: данные остаются доступными до тех пор, пока работает сеть Walrus, без единой точки отказа.

Портативность: пользователи могут перемещать память своего ИИ-агента между различными моделями и приложениями без потери данных.

Возможность совместного использования: память может выборочно использоваться совместно с другими агентами или приложениями, что обеспечивает совместную работу ИИ.

Как Walrus и MemWal работают вместе

Walrus, запущенный в основной сети Sui в конце 2024 года, предоставляет децентрализованное хранилище BLOB-объектов, оптимизированное для больших объектов данных. MemWal развивает эту основу, добавляя уровень структурированной памяти специально для агентов ИИ. SDK предоставляет разработчикам инструменты для децентрализованного чтения, записи и управления памятью агента.

Эта архитектура решает критическую проблему в разработке ИИ: нехватку постоянной портативной памяти в различных моделях и платформах. В настоящее время большинство агентов ИИ работают в изолированных средах, теряя контекст при переключении между моделями или приложениями.

Техническая Архитектура

MemWal использует хранилище BLOB-объектов Walrus для хранения объектов памяти. Каждый объект памяти включает в себя метаданные, такие как метки времени, права собственности и элементы управления доступом. SDK обеспечивает шифрование, индексирование и извлечение данных, что позволяет разработчикам легко интегрировать постоянную память в свои агенты ИИ.

Система поддерживает несколько типов памяти, включая историю разговоров, пользовательские настройки, состояния задач и изученное поведение. Разработчики могут определять собственные схемы памяти в соответствии со своими конкретными случаями использования.

Влияние на переносимость модели ИИ

Одним из наиболее важных последствий MemWal является его способность разрушать загороженные сады в области искусственного интеллекта. В настоящее время пользователи часто привязаны к одному поставщику ИИ, поскольку их данные, контекст и предпочтения хранятся в экосистеме этого поставщика.

С помощью MemWal пользователи могут поддерживать единообразную память для различных моделей ИИ. Например, пользователь может начать разговор с помощью ChatGPT, а затем беспрепятственно продолжить разговор с Клодом, при этом обе модели будут иметь доступ к одному и тому же хранилищу памяти. Такая совместимость может ускорить внедрение ИИ за счет снижения затрат на переключение.

Реальные примеры использования

Персональные помощники искусственного интеллекта: поддерживайте согласованные пользовательские настройки и историю разговоров на разных платформах искусственного интеллекта.

Корпоративные ИИ-агенты: обменивайтесь контекстом и изученным поведением нескольких агентов, работающих над одним проектом.

Игровой ИИ: позвольте неигровым персонажам запоминать взаимодействия игроков в разных игровых сессиях и на разных платформах.

ИИ в здравоохранении: поддерживайте контекст пациента с помощью различных инструментов диагностики и планирования лечения.

Рыночный контекст и сроки

Запуск MemWal произошел в то время, когда индустрия искусственного интеллекта сталкивается с ограничениями существующих архитектур памяти. Крупнейшие поставщики ИИ, такие как OpenAI, Anthropic и Google, объявили о попытках улучшить контекстные окна и возможности памяти, но они остаются проприетарными и зависят от платформы.

Децентрализованный подход Walrus предлагает альтернативу, в которой приоритет отдается пользовательскому контролю и переносимости данных. Проект приобрел значительную популярность с момента запуска основной сети: более 1000 разработчиков уже работают на платформе.

Экспертные перспективы

Абинхав Гарг подчеркнул философский сдвиг, лежащий в основе MemWal: «Мы считаем, что память ИИ должна принадлежать пользователям, а не быть привязанной к какому-то одному поставщику. MemWal дает пользователям свободу выбирать лучший ИИ для каждой задачи, не теряя контекста».

Отраслевые аналитики отмечают, что этот подход согласуется с растущим нормативным давлением в отношении переносимости данных и совместимости в системах искусственного интеллекта. Например, Закон Европейского Союза об искусственном интеллекте включает положения о правах пользователей на данные, которые могли бы получить выгоду от решений децентрализованной памяти.

Технические соображения и проблемы

Хотя MemWal предлагает значительные преимущества, он также сталкивается с проблемами. Децентрализованное хранилище приводит к задержке по сравнению с централизованными решениями, что может повлиять на работу в реальном времени.