Agentes de IA autônomos precisam de algo mais do que inferência: precisam de memória persistente. Estados, históricos, embeddings e decisões passadas devem estar disponíveis de forma confiável para que esses sistemas possam operar sem intervenção humana. Hoje, a maioria desses dados vive em bases centralizadas, criando dependências críticas e pontos únicos de falha.
Walrus oferece uma alternativa permitindo que agentes de IA armazenem e recuperem grandes volumes de dados de forma descentralizada e verificável. Tratando os dados como blobs programáveis, os agentes podem interagir com sua própria memória sem confiar em infraestruturas centralizadas que possam falhar, censurar ou ser alteradas.
Esta arquitetura permite construir sistemas de IA mais resilientes, onde a lógica pode viver on-chain enquanto a memória é mantida distribuída e disponível. Para agentes que operam de forma contínua e autônoma, o armazenamento deixa de ser um detalhe técnico e torna-se um componente central do design.
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