Walrus bringt das MemWal SDK für die Speicherverwaltung von KI-Agenten auf den Markt

Walrus hat MemWal auf den Markt gebracht, ein SDK, das laut Abinhav Garg, Product Manager bei Mysten Labs Group, die Grenzen agentischer Speichersysteme adressiert, indem es Verifizierbarkeit, Verfügbarkeit, Portabilität und Teilbarkeit in die Art bringt, wie KI-Agenten Informationen speichern und abrufen.

Verifizierbare und portierbare Speicherschicht

MemWal speichert Speicher auf einer offenen, verifizierbaren Datenschicht, die nicht an ein einzelnes Modell oder einen Anbieter gebunden ist. Das ermöglicht Nutzern, zwischen verschiedenen Modellanbietern wie OpenAI und Anthropic zu wechseln und dabei Daten mit verifizierbaren Zusicherungen beizubehalten, die manipulationssicher sind. „Mit Walrus plus MemWal lebt der Speicher auf einer offenen, verifizierbaren Datenschicht, sodass er nicht an ein einziges Modell oder einen Anbieter gebunden ist“, erklärte Garg Decrypt.

Daten, die auf Walrus gespeichert werden, übernehmen eingebaute Garantien für Verifizierbarkeit, Portabilität und Verfügbarkeit. Das ermöglicht „einfacheres Teilen von Speicher zwischen Agenten über Teams und Organisationen hinweg“, so Garg. Er beschreibt diese Fähigkeit als „ein Muss für die Zusammenarbeit von Agenten“.

Framework-Integration

MemWal integriert sich diese Woche über ein Plugin in die beliebten Agent-Orchestrierungs-Frameworks OpenClaw und NemoClaw. Die Integration ist darauf ausgelegt, die Übernahme zu vereinfachen, indem Entwickler ihre Agenten mit robustem, verifizierbarem Speicher ausstatten können – mit Werkzeugen, mit denen sie bereits arbeiten. „Ohne das müssten Entwickler die Integration einer dezentralen Speicherschicht wie Walrus verstehen, was Reibung und Komplexität hinzufügen könnte“, erklärte Garg.

Datenschutz und Zugriffskontrolle

MemWal enthält Datenschutzfunktionen über eine native Verschlüsselungsschicht sowie programmierbare Zugriffskontrolle. Obwohl der Speicher selbst dezentral ist, bleiben die Inhalte vertraulich und werden durch Richtlinien gesteuert – „selbst die Storage-Provider können ihn nicht lesen“, sagte Garg. Dieser Ansatz adressiert die zunehmenden Bedenken, dass Agenten mit sensiblen und proprietären Daten umgehen, darunter Unternehmens-Workflows, finanzielle Informationen und persönliche Kontexte.

Entstehende Anwendungsfälle

Die erweiterten Fähigkeiten für agentischen Speicher ermöglichen neue Anwendungen in mehreren Bereichen. Kundensupport-Agenten können kontextbezogene Hinweise zu Nutzern behalten, und Agenten aus unterschiedlichen Teams können zusammenarbeiten, indem sie „auf derselben Kundenhistorie aufbauen“. Weitere Partner prüfen die Koordination zwischen Agenten, die als Publisher oder Konsumenten auf Marktplätzen agieren, wobei Messaging als eine Form von gemeinsamem Gedächtnis genutzt wird. Zu den zusätzlichen Anwendungsfällen zählen Roboter, die Kontext miteinander teilen müssen, um Aufgaben in realen Szenarien zu koordinieren, etwa bei Einsätzen zur Katastrophenhilfe.

Garg rechnet damit, dass es in Zukunft zu einer „Standardisierung des Stacks“ für Agenten kommt – mit „klarer Trennung zwischen Compute, Daten, Speicher und Koordination“. „Unsere Sicht ist, dass Speicher und Daten nicht an ein einzelnes Modell oder eine einzelne Plattform gebunden sein sollten – also wird Walrus diese robuste Datenschicht, und MemWal wird eine Speicherschicht darauf“, sagte er.