Vanar интегрирует нейронную семантическую память Neutron в OpenClaw, обеспечивая постоянный контекст для автономных AI-агентов между сессиями

Vanar, поставщик инфраструктуры блокчейна, ориентированной на ИИ, объявил о внедрении постоянной семантической памяти для агентов OpenClaw через интеграцию слоя памяти Neutron. Это обновление позволяет агентам сохранять, получать и расширять исторический контекст на протяжении сессий, платформ и развертываний, решая одну из основных ограничений современных автономных систем ИИ.

Большинство агентов ИИ сегодня работают с краткосрочной или сессионной памятью, что вынуждает их перезапускать рабочие процессы, повторно обрабатывать информацию и постоянно запрашивать ввод пользователя при завершении сессии или изменении инфраструктуры. Существующая модель памяти OpenClaw в основном опирается на временные журналы сессий и локальную векторную индексацию, что ограничивает способность агента поддерживать долговременную преемственность между несколькими сессиями.

Благодаря интеграции семантической памяти Neutron непосредственно в рабочие процессы OpenClaw, агенты могут сохранять контекст беседы, операционное состояние и историю решений при перезапуске, смене машин или переходах по жизненному циклу. Neutron организует как структурированные, так и неструктурированные входные данные в компактные, криптографически проверяемые единицы знаний, называемые Seeds, что обеспечивает долговременное воспроизведение памяти в распределённых средах.

В результате агенты OpenClaw могут перезапускаться, повторно развертываться или заменяться без потери накопленных знаний. Интеграция также позволяет агентам OpenClaw сохранять преемственность при взаимодействии на платформах Discord, Slack, WhatsApp и веб-интерфейсах, поддерживая долгосрочные и многоэтапные рабочие процессы. Это расширяет возможности развертывания в сферах автоматизации поддержки клиентов, операций на блокчейне, инструментов соблюдения нормативных требований, корпоративных систем знаний и децентрализованных финансов.

Neutron использует многомерные векторные встраивания для семантического воспроизведения, позволяя агентам получать релевантный контекст через запросы на естественном языке, а не по фиксированным ключевым словам. Система разработана для достижения задержки семантического поиска менее 200 миллисекунд, поддерживая взаимодействие в реальном времени на уровне производства.

«Постоянная память — это структурное требование для автономных агентов», — говорит Джавад Ашраф, генеральный директор Vanar, в письменном заявлении. «Без преемственности агенты ограничены выполнением изолированных задач. С памятью они могут работать во времени, системах и рабочих процессах, накапливая интеллект вместо сброса контекста», — добавил он.

Интеграция Neutron и OpenClaw готова к использованию для разработчиков: Neutron предоставляет REST API и SDK на TypeScript, позволяющие командам внедрять постоянную память в существующие архитектуры агентов без значительных изменений. Поддержка мультиарендности обеспечивает безопасную изоляцию памяти между проектами, организациями и средами, что позволяет как корпоративным развертываниям, так и децентрализованным приложениям.

Этот релиз отражает более широкое архитектурное смещение в сторону долгосрочной автономии и распределенного выполнения в системах ИИ. По мере того как агенты всё чаще взаимодействуют в децентрализованных сетях, с финансовыми протоколами и в реальном времени с пользователями, постоянная и проверяемая память переходит от опциональной функции к фундаментальному требованию. Постоянная память — это не функция автономных агентов. Это их предпосылка.