Na każdym kroku wszyscy mówią o AI Agentach, ale nikt nie martwi się, że ich „hipokamp” zanika? Porozmawiajmy o tym, jak Walrus (WAL) może leczyć roboty z „amnezji”
Ostatnio koncepcja AI Agentów (inteligentnych agentów) stała się niezwykle popularna, ale muszę zrzucić zimny prysznic: obecne agentów na łańcuchu, dziewięć na dziesięć ma „pamięć złotej rybki”, po kilku zdaniach zapominają, dlaczego? Ponieważ w cennej przestrzeni blokowej koszt przechowywania „długoterminowej pamięci” dla AI jest tak wysoki, że może doprowadzić projekt do bankructwa. To bezpośrednio prowadzi do tego, że tzw. „w pełni zautomatyzowani handlowcy” to w większości skrypty Web2 działające na AWS, a gdy zcentralizowany serwer przestaje działać, twój Agent staje się tylko powtarzającym się idiotą.
To właśnie Walrus (WAL) zajmuje najbardziej ukryte miejsce w ekosystemie AI — w rzeczywistości pełni rolę „zewnętrznego hipokampa” dla AI na łańcuchu.
Musisz spojrzeć na to z perspektywy RAG (Retrieval-Augmented Generation): aby przyszłe AI Agenty stały się naprawdę inteligentne, muszą mieć dostęp do ogromnych ilości danych historycznych i kontekstu decyzji w każdej chwili. Walrus, w połączeniu z niezwykle szybkim czasem potwierdzenia Sui, pozwala Agentowi tanio przechowywać ogromne „łańcuchy myślenia” (Chain of Thought) w Blob storage, zachowując tylko lekką indeksację na głównym łańcuchu. To tak, jakby dać AI nieskończoną pojemność zdecentralizowanego dysku twardego, aby mogło zapamiętać instrukcję, którą wysłałeś pół roku temu lub samodzielnie przeanalizować tysiące lekcji z nieudanych transakcji. Taki spadek „kosztów pamięci” to klucz do ewolucji AI z „zabawki do czatu” w „cyfrowe życie”; podczas gdy inne publiczne łańcuchy wciąż rozważają TPS, Walrus już kładzie fundamenty dla przyszłych życia na bazie krzemu.
