Vanar integra la memoria semántica de Neutron en OpenClaw, permitiendo un contexto persistente entre sesiones para agentes de IA autónomos

Vanar, un proveedor de infraestructura blockchain nativo en IA, anunció la introducción de memoria semántica persistente para los agentes OpenClaw mediante la integración de su capa de memoria Neutron. Esta actualización permite a los agentes retener, recuperar y ampliar el contexto histórico a través de sesiones, plataformas y despliegues, abordando una de las limitaciones fundamentales presentes en los sistemas de IA autónomos actuales.

La mayoría de los agentes de IA hoy en día funcionan con memoria a corto plazo o vinculada a la sesión, lo que los obliga a reiniciar flujos de trabajo, volver a procesar información y solicitar repetidamente la entrada del usuario cada vez que una sesión termina o la infraestructura subyacente cambia. El modelo de memoria existente de OpenClaw se basa en gran medida en registros efímeros de sesiones y en indexación local de vectores, lo que restringe la capacidad de un agente para mantener una continuidad duradera a través de múltiples sesiones.

Con la memoria semántica de Neutron incorporada directamente en los flujos de trabajo de OpenClaw, los agentes pueden preservar el contexto de la conversación, el estado operativo y el historial de decisiones a través de reinicios, cambios de máquina y transiciones de ciclo de vida. Neutron organiza tanto entradas estructuradas como no estructuradas en unidades de conocimiento compactas y verificables criptográficamente, denominadas Seeds, lo que permite una recuperación de memoria duradera en entornos distribuidos.

Como resultado, los agentes de OpenClaw pueden ser reiniciados, redeployados o reemplazados sin perder el conocimiento acumulado. La integración también permite que los agentes de OpenClaw mantengan la continuidad a través de plataformas de comunicación como Discord, Slack, WhatsApp y interfaces web, apoyando flujos de trabajo de larga duración y en múltiples etapas. Esto amplía el rango de despliegues potenciales en automatización de soporte al cliente, operaciones en cadena, herramientas de cumplimiento, sistemas de conocimiento empresarial y finanzas descentralizadas.

Neutron emplea incrustaciones vectoriales de alta dimensión para el recuerdo semántico, permitiendo a los agentes recuperar contexto relevante mediante consultas en lenguaje natural en lugar de coincidencias de palabras clave fijas. El sistema está diseñado para lograr una latencia de búsqueda semántica por debajo de 200 milisegundos, apoyando la interacción en tiempo real a escala de producción.

“La memoria persistente es un requisito estructural para los agentes autónomos,” dice Jawad Ashraf, CEO de Vanar, en una declaración escrita. “Sin continuidad, los agentes están limitados a tareas aisladas. Con memoria, pueden operar a través del tiempo, sistemas y flujos de trabajo, acumulando inteligencia en lugar de reiniciar el contexto,” añadió.

La integración Neutron-OpenClaw está lista para producción para los desarrolladores, con Neutron proporcionando una API REST y un SDK en TypeScript que permiten a los equipos incorporar memoria persistente en arquitecturas de agentes existentes sin una reestructuración importante. El soporte multitenant garantiza el aislamiento seguro de la memoria entre proyectos, organizaciones y entornos, habilitando despliegues tanto a nivel empresarial como en aplicaciones descentralizadas.

El lanzamiento refleja un cambio arquitectónico más amplio hacia la autonomía de larga duración y la ejecución distribuida en los sistemas de IA. A medida que los agentes interactúan cada vez más en redes descentralizadas, protocolos financieros y entornos de usuario en tiempo real, la memoria persistente y verificable pasa de ser una mejora opcional a un requisito fundamental. La memoria persistente no es una característica de los agentes autónomos. Es el prerrequisito.