Vanar Mengintegrasikan Memori Semantik Neutron ke dalam OpenClaw, Memungkinkan Konteks Lintas Sesi yang Persisten untuk Agen AI Otonom

Vanar, penyedia infrastruktur blockchain berbasis AI‑native, mengumumkan pengenalan memori semantik permanen untuk agen OpenClaw melalui integrasi lapisan memori Neutron-nya. Pembaruan ini memungkinkan agen untuk mempertahankan, mengambil, dan memperluas konteks historis di seluruh sesi, platform, dan deployment, mengatasi salah satu keterbatasan mendasar yang ada pada sistem AI otonom saat ini.

Sebagian besar agen AI saat ini berfungsi dengan memori jangka pendek atau yang terbatas pada sesi, yang memaksa mereka untuk memulai ulang alur kerja, memproses ulang informasi, dan meminta input pengguna secara berulang setiap kali sesi berakhir atau infrastruktur dasar berubah. Model memori yang ada di OpenClaw sangat bergantung pada log sesi sementara dan pengindeksan vektor lokal, yang membatasi kemampuan agen untuk mempertahankan kontinuitas yang tahan lama di berbagai sesi.

Dengan memori semantik Neutron yang diintegrasikan langsung ke dalam alur kerja OpenClaw, agen dapat mempertahankan konteks percakapan, status operasional, dan riwayat keputusan di seluruh restart, perubahan mesin, dan transisi siklus hidup. Neutron mengorganisasi input terstruktur dan tidak terstruktur menjadi unit pengetahuan yang ringkas dan dapat diverifikasi secara kriptografi yang disebut Seeds, memungkinkan pengambilan memori yang tahan lama di lingkungan yang tersebar.

Akibatnya, agen OpenClaw dapat di-restart, di-deploy ulang, atau digantikan tanpa kehilangan pengetahuan yang telah terkumpul. Integrasi ini juga memungkinkan agen OpenClaw mempertahankan kontinuitas di berbagai platform komunikasi seperti Discord, Slack, WhatsApp, dan antarmuka web, mendukung alur kerja jangka panjang dan multi-tahap. Hal ini memperluas potensi deployment di bidang otomatisasi dukungan pelanggan, operasi on-chain, alat kepatuhan, sistem pengetahuan perusahaan, dan keuangan terdesentralisasi.

Neutron menggunakan embedding vektor berdimensi tinggi untuk pengingatan semantik, memungkinkan agen mengambil konteks relevan melalui kueri bahasa alami daripada pencocokan kata kunci tetap. Sistem ini dirancang untuk mencapai latensi pencarian semantik di bawah 200 milidetik, mendukung interaksi waktu nyata dalam skala produksi.

“Memori permanen adalah kebutuhan struktural bagi agen otonom,” kata Jawad Ashraf, CEO Vanar, dalam pernyataan tertulis. “Tanpa kontinuitas, agen terbatas pada tugas-tugas terisolasi. Dengan memori, mereka dapat beroperasi melintasi waktu, sistem, dan alur kerja, memperkuat kecerdasan alih-alih mereset konteks,” tambahnya.

Integrasi Neutron-OpenClaw siap digunakan untuk pengembang, dengan Neutron menyediakan API REST dan SDK TypeScript yang memungkinkan tim mengintegrasikan memori permanen ke dalam arsitektur agen yang ada tanpa restrukturisasi besar. Dukungan multi-penyewa memastikan isolasi memori yang aman di seluruh proyek, organisasi, dan lingkungan, memungkinkan deployment tingkat perusahaan maupun aplikasi terdesentralisasi.

Rilis ini mencerminkan pergeseran arsitektur yang lebih luas menuju otonomi jangka panjang dan eksekusi terdistribusi dalam sistem AI. Seiring agen semakin berinteraksi di jaringan terdesentralisasi, protokol keuangan, dan lingkungan pengguna waktu nyata, memori yang permanen dan dapat diverifikasi beralih dari fitur opsional menjadi kebutuhan dasar. Memori permanen bukanlah fitur dari agen otonom. Itu adalah prasyarat.