Walrus essaie de résoudre la partie de l'automatisation de l'IA qui semble encore peu sûre : laisser un agent dépenser de l'argent sans transformer votre compte bancaire en un jeu de devinettes. Les “paiements agentiques” ne fonctionnent que lorsque vous pouvez prouver ce que l'agent a vu, quelles règles il a suivies, et pourquoi il a pris cette décision. Sinon, vous faites confiance à une boîte noire à 2 heures du matin avec de réelles conséquences financières. Walrus rend la mémoire de l'agent vérifiable par défaut, avec une preuve de disponibilité et des métadonnées ancrées sur Sui, de sorte que les entrées derrière un achat peuvent être vérifiées plus tard au lieu d'être discutées. Cela transforme les actions en pistes d'audit, pas en impressions. Ajoutez un contrôle d'accès cryptographique pour les données de paiement sensibles, et vous obtiendrez un modèle plus propre : les agents peuvent agir rapidement, mais les humains peuvent toujours inspecter, limiter et vérifier ce qui s'est passé.

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