セイウチがAIエージェントのメモリ向けMemWal SDKをローンチ

Walrusは、Mysten Labs GroupのプロダクトマネージャーであるAbinhav Gargによれば、エージェントの記憶（agentic memory）における制限に対処するためのSDK「MemWal」をローンチし、AIエージェントが情報を保存・参照する方法に「検証可能性（verifiability）」「利用可能性（availability）」「移植性（portability）」「共有可能性（sharability）」をもたらすことで課題を解決するという。

検証可能で移植可能なメモリ層

MemWalは、特定の単一モデルやベンダーに紐づかない、オープンで検証可能なデータ層にメモリを保存する。これにより、OpenAIやAnthropicといった異なるモデル提供業者に切り替えつつ、改ざん耐性のある検証可能な保証を伴ってデータを維持できるようになる。GargはDecryptに対し、「WalrusにMemWalを加えると、メモリはオープンで検証可能なデータ層に存在する。つまり、どこか特定のモデルやベンダーに縛られないということです」と説明した。

Walrus上のデータには、検証可能性・移植性・利用可能性に関する内蔵の保証が引き継がれ、「チームや組織をまたいだエージェント間でのメモリ共有がより簡単になる」ことを可能にする、とGargは述べ、この能力を「エージェントの協業には必須だ」と表現した。

フレームワーク統合

MemWalは、今週リリースされたプラグインを通じて、人気のエージェント・オーケストレーション・フレームワークであるOpenClawとNemoClawと統合する。この統合は、開発者が既に使っているツールで、耐久性があり検証可能なメモリを自分のエージェントに搭載できるようにすることで、導入を簡素化することを狙っている。Gargは、「これがなければ、開発者はWalrusのような分散ストレージ層の統合を理解する必要があり、それが摩擦や複雑さにつながり得ます」と説明した。

プライバシーとアクセス制御

MemWalには、ネイティブの暗号化レイヤーとプログラム可能なアクセス制御によるプライバシー機能が含まれている。保存そのものは分散されている一方で、内容は機密のままであり、ポリシーによって統治される――「保存プロバイダー側であっても読み取ることはできません」とGargは述べた。この方針は、エージェントが機密性の高い、または独自のデータを扱うことに関する懸念の高まりに対処するもので、企業の業務フロー、財務情報、そして個人的な文脈（パーソナルな状況）などを含む。

これからのユースケース

強化されたエージェントの記憶機能により、複数の領域にまたがる新しいアプリケーションが可能になる。カスタマーサポートのエージェントは、ユーザーに関する文脈上の手がかりを保持でき、また異なるチームにいるエージェント同士は、「同じ顧客の履歴をもとに動く」ことで連携できるという。ほかのパートナーは、市場（マーケットプレイス）で発行者（パブリッシャー）または消費者（コンシューマー）として動作するエージェント間の協調を検討しており、メッセージングを共有メモリの一形態として用いる。追加のユースケースとしては、現実世界のシナリオでタスクを調整するために相互で文脈を共有する必要があるロボットが挙げられ、災害対応のようなオペレーションも含まれる。

Gargは将来、エージェントにおける「スタックの標準化」を見込んでおり、「計算（compute）、データ（data）、メモリ（memory）、そして協調（coordination）の間に明確な分離がある」ことを期待している。「私たちの見解では、メモリとデータは特定の単一モデルやプラットフォームに結びつくべきではありません。だからWalrusがその耐久性のあるデータ層になり、MemWalがその上に重ねられるメモリ層になります」と彼は述べた。