$WAL ayuda a proyectos como Talus a almacenar datos de entrenamiento de agentes de IA, contexto y memoria fuera de la cadena, pero aún así mantenerlos verificables en la cadena. Emparejado con la orquestación de Sui, permite flujos de trabajo escalables y descentralizados para agentes.
Walrus ayuda con la carga y la inferencia en tiempo real de modelos, al tiempo que maneja las fuertes demandas de datos no estructurados. Es la base necesaria para ecosistemas de IA agentes.
