walrus

@Walrus 🦭/acc $WAL #walrus
Khi AI agent bắt đầu xuất hiện ngày càng nhiều trong Web3, một câu hỏi dần trở nên rõ ràng hơn: điều gì khiến một AI agent trở nên đáng tin cậy theo thời gian? Không phải chỉ là model mạnh hơn hay prompt tốt hơn, mà là khả năng duy trì ký ức và hành vi nhất quán trong một môi trường luôn biến động.
Trong bối cảnh đó, Walrus nổi lên như một lớp hạ tầng âm thầm nhưng mang tính quyết định, đặc biệt khi nói đến memory dài hạn cho AI agent.
Phần lớn AI agent hiện nay vận hành theo kiểu “hiện tại hóa”. Chúng phản hồi rất tốt trong phạm vi ngữ cảnh đang có, nhưng khi ngữ cảnh bị reset, hoặc khi agent được triển khai lại, toàn bộ lịch sử gần như biến mất. Điều này không phải lỗi của AI, mà là giới hạn của kiến trúc.
Muốn AI agent thực sự tham gia vào các hệ thống on-chain, nơi mọi hành vi đều để lại hệ quả dài hạn, thì memory không thể là thứ dễ mất đi như vậy.
Walrus giải quyết vấn đề này từ góc nhìn hạ tầng. Thay vì cố nhét mọi thứ vào blockchain hoặc phụ thuộc vào database tập trung, Walrus tạo ra một không gian lưu trữ bền vững, nơi dữ liệu có thể tồn tại lâu dài nhưng vẫn gắn với logic on-chain.
Điều này cho phép memory của AI agent được lưu trữ theo cách vừa thực tế về chi phí, vừa nghiêm túc về mặt kiến trúc.
Khi memory được đặt trên Walrus, AI agent không còn “sống nhờ” backend. Ký ức trở thành một thực thể độc lập, có thể được tham chiếu, kiểm soát và tái sử dụng trong nhiều ngữ cảnh khác nhau. Điều này đặc biệt quan trọng khi agent được nâng cấp hoặc thay đổi model.
Thay vì bắt đầu lại từ đầu, agent có thể kế thừa lịch sử của chính mình.
Một điểm mạnh khác của Walrus là khả năng giúp memory trở nên có thể kiểm chứng. Trong môi trường Web3, nơi mọi hành vi đều có thể ảnh hưởng đến tài sản hoặc governance, việc AI agent hành động dựa trên dữ liệu nào là điều không thể bỏ qua.
Khi memory được lưu trữ và gắn với các tham chiếu on-chain, cộng đồng hoặc các bên liên quan có thể audit logic hành vi của agent thông qua dữ liệu mà nó sử dụng.
Điều này tạo ra một mức độ minh bạch mới cho AI, không phải bằng cách mở model, mà bằng cách mở ký ức.
Walrus cũng phù hợp cho việc tổ chức memory theo cấu trúc. Ký ức không nhất thiết phải là một dòng log dài vô tận. Nó có thể được phân loại, gắn nhãn, đánh trọng số hoặc ưu tiên sử dụng.
Nhờ đó, AI agent không chỉ nhớ nhiều, mà còn nhớ đúng. Đây là yếu tố then chốt để tránh việc agent bị nhiễu bởi dữ liệu cũ hoặc những sự kiện không còn liên quan.
Trong dài hạn, Walrus giúp định hình một chuẩn mới cho AI agent trong Web3: agent không chỉ là code + model, mà là code + model + ký ức bền vững.
Khi ký ức được coi là một phần của kiến trúc, AI agent mới có thể thực sự tiến hóa theo thời gian, thay vì chỉ phản ứng trong từng khoảnh khắc rời rạc.

Mọi hệ thống sống đều phụ thuộc vào một dòng chảy liên tục để tồn tại. Trong Web3, dòng chảy đó chính là dữ liệu. Khác với vốn, dữ liệu không thể được ghi lại một lần rồi bỏ quên; nó phải được bảo tồn, xác minh và luôn có thể truy cập theo thời gian. Khi dữ liệu bị hỏng, toàn bộ lớp ứng dụng được xây dựng trên nền tảng đó sẽ trở nên mong manh. Đây chính là điểm tập trung của Walrus—một vấn đề then chốt nhưng thường bị đánh giá thấp.
Thay vì coi lưu trữ như một dịch vụ phụ, @Walrus 🦭/acc tiếp cận nó như một thành phần cốt lõi trong hạ tầng. Walrus được thiết kế để dữ liệu có thể tồn tại lâu dài ngay cả khi một phần mạng lưới gặp sự cố hoặc biến mất. Sự khác biệt này tách biệt các giải pháp lưu trữ ngắn hạn với các hệ thống được xây dựng nhằm đảm bảo độ tin cậy lâu dài, điều mà Web3 sẽ ngày càng phụ thuộc vào khi các ứng dụng trưởng thành.

@Walrus 🦭/acc $WAL #walrus
Khi đọc tin Talus tích hợp với Sui và chọn Walrus làm lớp lưu trữ mặc định, điều mình chú ý không phải là “thêm một partnership nữa”, mà là việc các mảnh ghép AI agent on-chain đang bắt đầu khớp lại theo cách khá thực tế.
Trong vài năm qua, AI agent trong Web3 thường được nói nhiều hơn làm. Rất nhiều demo thú vị, nhưng khi đi vào vận hành thật thì vướng đủ thứ: phí cao, độ trễ, thiếu dữ liệu, hoặc không thể scale. Talus, qua việc chọn Sui cho execution và Walrus cho storage, đang cho thấy một hướng tiếp cận khác: thay vì cố nhét AI vào blockchain, họ phân tách rõ vai trò của từng lớp hạ tầng.
Trước hết là Sui.
Talus cần một blockchain đủ nhanh để AI agent có thể phản ứng theo thời gian gần như thực. Với AI, độ trễ không chỉ là trải nghiệm, mà là hiệu quả chiến lược. Một agent giao dịch hay điều phối thanh khoản mà phản ứng chậm vài chục giây đã có thể trở nên vô dụng.
Sui, với kiến trúc parallel execution và phí thấp, phù hợp với kiểu workload này hơn nhiều chain account-based truyền thống. Quan trọng hơn, Sui không chỉ nhanh, mà được thiết kế để xử lý nhiều đối tượng và trạng thái độc lập song song, điều rất phù hợp với việc nhiều AI agent hoạt động cùng lúc.
Talus tận dụng điều này để cho phép AI agent ra quyết định, thực thi workflow và tương tác on-chain mà không bị nghẽn cổ chai. Điều này cho thấy AI agent ở đây không phải là bot gọi API off-chain rồi ghi kết quả lên chain, mà là thực thể có logic và hành vi gắn chặt với on-chain state.
Nhưng execution nhanh thôi là chưa đủ. AI agent sống nhờ dữ liệu.
Và đây là chỗ Walrus xuất hiện một cách rất tự nhiên.
Một trong những vấn đề lớn nhất của AI on-chain là dữ liệu quá nặng để đưa trực tiếp lên blockchain. Model AI, dữ liệu lịch sử, dataset động… tất cả đều không phù hợp để lưu trữ trực tiếp trong state của chain nếu muốn giữ hiệu suất.
Walrus giải quyết bài toán này bằng cách trở thành lớp lưu trữ phi tập trung, có thể truy cập và lập trình được, nhưng không làm chậm execution layer. Với Talus, điều này cực kỳ quan trọng.
Một AI agent quản lý thanh khoản DeFi, chẳng hạn, không thể chờ load model trong vài phút. Nó cần fetch dữ liệu gần như tức thì. Walrus cho phép agent lưu trữ model, lịch sử hành vi và dữ liệu huấn luyện ở ngoài execution layer, nhưng vẫn đảm bảo khả năng truy xuất đáng tin cậy.
Điều thú vị là Walrus không chỉ được dùng cho model, mà còn cho dữ liệu hành vi và lịch sử on-chain. Một AI agent phát hiện gian lận, theo ví dụ trong bài, cần truy cập dữ liệu giao dịch trong quá khứ để học và so sánh. Việc có một lớp lưu trữ lịch sử đáng tin cậy, có thể kiểm chứng, giúp AI agent không chỉ “phản ứng”, mà còn “ghi nhớ”.
Talus gọi khung này là Nexus, nhưng nếu nhìn rộng hơn, đây là một bước tiến quan trọng trong cách Web3 tiếp cận AI.
Thay vì hỏi “AI có chạy on-chain được không”, Talus hỏi “phần nào nên on-chain, phần nào không”. Execution, quyết định và minh bạch thì on-chain. Dữ liệu nặng, model và lịch sử thì off-chain nhưng vẫn phi tập trung.
Cách phân vai này làm cho AI agent trở nên khả thi ở quy mô lớn, thay vì chỉ là demo.
Một điểm khác mình thấy đáng chú ý là hướng Talus nhắm tới không chỉ là DeFi. Họ nói đến DeFAI, GameFAI, SocialFAI, AI DAO. Điều này cho thấy AI agent không còn bị giới hạn trong vai trò giao dịch, mà bắt đầu trở thành một lớp tương tác mới giữa người dùng và ứng dụng.
Ví dụ như AI Bae hay Idol.fun nghe có vẻ thiên về giải trí, nhưng về bản chất, đó là thử nghiệm cho việc AI agent trở thành “đối tượng tương tác” on-chain, không chỉ là công cụ hậu trường.
Điều này đặt ra yêu cầu rất cao về hạ tầng. Một AI agent tương tác với hàng triệu người dùng không thể chạy trên hệ thống chậm, đắt đỏ, hoặc không ổn định. Việc Talus chọn Sui và Walrus cho thấy họ đang chuẩn bị cho kịch bản scale, chứ không chỉ thử nghiệm nhỏ.
Ở góc độ hệ sinh thái, sự kết hợp này cũng có lợi cho Sui và Walrus.
Sui cần những ứng dụng tiêu thụ tài nguyên thật, không chỉ là DeFi clone. AI agent là một trong số ít use case có thể tạo ra activity liên tục và đa dạng. Walrus thì cần những ứng dụng cần lưu trữ dữ liệu phức tạp, động, thay vì chỉ lưu file tĩnh.
Talus đứng ở giữa, đóng vai trò người “kéo nhu cầu thật” cho cả execution và storage.
Tất nhiên, vẫn còn rất nhiều câu hỏi mở. AI agent on-chain liệu có thực sự an toàn? Ai chịu trách nhiệm khi agent gây thiệt hại? Governance của AI DAO sẽ vận hành ra sao? Nhưng ít nhất, với lựa chọn hạ tầng này, Talus đang giải quyết phần khó nhất trước: làm cho AI agent có thể tồn tại và vận hành ổn định.
Nếu nhìn lại lịch sử Web3, rất nhiều xu hướng chết không phải vì ý tưởng sai, mà vì hạ tầng chưa sẵn sàng. AI agent có thể cũng vậy.
Sự khác biệt lần này là: thay vì cố ép blockchain gánh tất cả, Talus, Sui và Walrus đang cùng nhau chia gánh nặng theo cách hợp lý hơn.
Và đó có thể là dấu hiệu cho thấy AI agent on-chain đang dần bước ra khỏi giai đoạn “ý tưởng hay”, để tiến gần hơn tới một thứ có thể dùng thật.

@Walrus 🦭/acc $WAL #walrus
Crypto bắt đầu bằng việc chuyển giá trị.
Sau đó nó chuyển sang logic có thể lập trình.
Bây giờ, lặng lẽ, nó đang bước vào một giai đoạn mà dữ liệu bản thân trở thành tài sản chủ chốt.
Và sự chuyển dịch này phơi bày một điểm yếu cấu trúc mà hầu hết các blockchain chưa từng được thiết kế để xử lý.
Các hệ thống trên chuỗi rất giỏi trong việc phối hợp: ai sở hữu cái gì, ai có thể làm gì, và theo những quy tắc nào. Nhưng ngay khi các ứng dụng cần đến những tập dữ liệu lớn, luôn thay đổi—mô hình trí tuệ nhân tạo, tập tin phương tiện, lịch sử hành vi—kiến trúc bắt đầu nứt vỡ. Những gì chúng ta gọi là 'trên chuỗi' thường sụp đổ thành một lớp thực thi mỏng manh, chỉ đến các cơ sở hạ tầng bên ngoài mà không ai thực sự kiểm soát.

Một trong những thách thức lớn nhất của Web3 hiện nay không chỉ là tốc độ giao dịch hay phí gas, mà còn là lưu trữ dữ liệu dài hạn. Nhiều blockchain hoạt động hiệu quả ở lớp giao dịch nhưng lại phụ thuộc vào các giải pháp lưu trữ bên ngoài, gây rủi ro về tính phi tập trung. Walrus xuất hiện như một giải pháp tập trung trực tiếp vào hạ tầng dữ liệu, giúp Web3 tiến gần hơn đến đúng bản chất phi tập trung.

Walrus xây dựng một giao thức cho phép lưu trữ dữ liệu lớn, bền vững và có khả năng mở rộng, phù hợp cho NFT, metadata, dữ liệu ứng dụng và thậm chí là dữ liệu phục vụ AI. Thay vì “nhồi” tất cả lên blockchain, Walrus tách riêng lớp lưu trữ, giúp hệ thống hoạt động hiệu quả hơn mà vẫn đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu.

Token $WAL đóng vai trò là động lực kinh tế, khuyến khích các node tham gia cung cấp tài nguyên lưu trữ và duy trì mạng lưới. Theo mình, với sự phát triển mạnh của NFT, gaming và AI, những giao thức như Walrus sẽ ngày càng trở nên quan trọng. Theo dõi @Walrus 🦭/acc là cách tốt để nắm bắt xu hướng hạ tầng dữ liệu trong Web3. #walrus