Walrus – Infraestrutura de Memória de Longo Prazo para Agentes AI On-Chain

No mundo dos agentes AI Web3, a capacidade de raciocínio ou automação é apenas a ponta do iceberg. O fator decisivo para que um agente AI possa existir de forma sustentável é a memória de longo prazo. Sem memória, a AI é apenas um conjunto de respostas inteligentes momentâneas, sem profundidade ao longo do tempo.
@WalrusProtocol surge como uma camada de infraestrutura dedicada a esse problema. Em vez de apenas “guardar arquivos”, #Walrus permite separar a memória da execução: os dados são armazenados off-chain para otimizar custos e desempenho, mas são identificados, referenciados e controlados por lógica on-chain. A memória não reside na blockchain, mas a blockchain conhece e gerencia sua existência.
Assim, o agente AI pode alterar o modelo ou lógica mantendo o histórico de comportamentos, decisões e interações. A memória torna-se um ativo que pode ser chamado, verificado e auditado. Isso é especialmente importante para agentes que gerenciam DeFi, DAO ou representantes de marca on-chain – onde o passado deve ser transparente e verificável.
Walrus também permite organizar a memória em camadas, ajudando a AI a “lembrar de forma seletiva” ao invés de armazenar de forma caótica. Em ambientes multi-agente, a memória pode até se tornar um recurso comum a todo o sistema. A longo prazo, o Walrus não apenas apoia agentes AI, mas está moldando a forma como a AI com memória, história e maturidade funciona em uma economia on-chain descentralizada. $WAL
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