Walrus – Infraestructura de Memoria a Largo Plazo para Agentes AI On-Chain

En el mundo de los agentes AI Web3, la capacidad de razonamiento o automatización es solo la superficie. El factor decisivo para que un agente AI pueda existir de manera sostenible es la memoria a largo plazo. Sin memoria, un AI es solo un conjunto de respuestas inteligentes en un momento dado, pero sin profundidad en el tiempo.
@WalrusProtocol aparece como una capa de infraestructura de almacenamiento dedicada a este problema. En lugar de simplemente “guardar archivos”, #Walrus permite separar la memoria de la ejecución: los datos se almacenan fuera de la cadena para optimizar costos y rendimiento, pero se identifican, refieren y controlan mediante lógica on-chain. La memoria no reside en la blockchain, pero la blockchain conoce y gestiona su existencia.
Gracias a esto, el agente AI puede cambiar de modelo o lógica manteniendo el historial de comportamiento, decisiones e interacciones. La memoria se convierte en un activo que puede ser llamado, verificado y auditado. Esto es especialmente importante para agentes que gestionan DeFi, DAO o representantes de marca on-chain, donde el pasado debe ser transparente y verificable.
Walrus también permite organizar la memoria en capas, ayudando a que el AI “recuerde selectivamente” en lugar de almacenar de manera caótica. En un entorno multi-agente, la memoria incluso puede convertirse en un recurso compartido para todo el sistema. A largo plazo, Walrus no solo apoya a los agentes AI, sino que está configurando la forma en que el AI con memoria, historia y madurez funciona en una economía on-chain descentralizada. $WAL
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