Vanar integra a Memória Semântica Neutron no OpenClaw, permitindo contexto persistente entre sessões para agentes de IA autónomos

Vanar, um fornecedor de infraestrutura blockchain nativo de IA, anunciou a introdução de memória semântica persistente para agentes OpenClaw através da integração da sua camada de memória Neutron. Esta atualização permite que os agentes mantenham, recuperem e expandam o contexto histórico entre sessões, plataformas e implantações, abordando uma das limitações fundamentais presentes nos sistemas de IA autónomos atuais.

A maioria dos agentes de IA hoje funciona com memória de curto prazo ou vinculada à sessão, o que os obriga a reiniciar fluxos de trabalho, reprocessar informações e solicitar repetidamente a entrada do utilizador sempre que uma sessão termina ou a infraestrutura subjacente muda. O modelo de memória existente do OpenClaw baseia-se principalmente em registos efémeros de sessão e indexação vetorial local, o que restringe a capacidade de um agente de manter uma continuidade duradoura entre várias sessões.

Com a memória semântica do Neutron incorporada diretamente nos fluxos de trabalho do OpenClaw, os agentes podem preservar o contexto de conversação, o estado operacional e o histórico de decisões através de reinícios, mudanças de máquina e transições de ciclo de vida. O Neutron organiza entradas estruturadas e não estruturadas em unidades de conhecimento compactas e verificáveis criptograficamente, denominadas Seeds, permitindo uma recuperação de memória duradoura em ambientes distribuídos.

Como resultado, os agentes do OpenClaw podem ser reiniciados, redeployados ou substituídos sem perder o conhecimento acumulado. A integração também permite que os agentes do OpenClaw mantenham a continuidade entre plataformas de comunicação como Discord, Slack, WhatsApp e interfaces web, apoiando fluxos de trabalho de longa duração e múltiplas etapas. Isto amplia o potencial de implantações em automação de suporte ao cliente, operações na cadeia, ferramentas de conformidade, sistemas de conhecimento empresarial e finanças descentralizadas.

O Neutron utiliza embeddings vetoriais de alta dimensão para recuperação semântica, permitindo que os agentes recuperem o contexto relevante através de consultas em linguagem natural, em vez de correspondência fixa de palavras-chave. O sistema foi projetado para alcançar uma latência de pesquisa semântica abaixo de 200 milissegundos, suportando interação em tempo real em escala de produção.

“Memória persistente é uma exigência estrutural para agentes autónomos,” afirma Jawad Ashraf, CEO da Vanar, numa declaração escrita. “Sem continuidade, os agentes limitam-se a tarefas isoladas. Com memória, podem operar ao longo do tempo, sistemas e fluxos de trabalho, acumulando inteligência em vez de reiniciar o contexto,” acrescentou.

A integração Neutron-OpenClaw está pronta para produção para desenvolvedores, com o Neutron a fornecer uma API REST e um SDK em TypeScript que permitem às equipas incorporar memória persistente nas arquiteturas existentes de agentes sem necessidade de reestruturação significativa. O suporte multi-inquilino garante isolamento seguro de memória entre projetos, organizações e ambientes, possibilitando implantações a nível empresarial e aplicações descentralizadas.

O lançamento reflete uma mudança arquitetural mais ampla em direção à autonomia de longa duração e execução distribuída em sistemas de IA. À medida que os agentes interagem cada vez mais através de redes descentralizadas, protocolos financeiros e ambientes de utilizador em tempo real, a memória persistente e verificável passa de uma melhoria opcional a um requisito fundamental. Memória persistente não é uma funcionalidade dos agentes autónomos. É a pré-condição.