去中心化AI代理的规模化应用，始终受限于“记忆存储”这一核心瓶颈——多代理协作需依赖持久化的交互日志、任务记录与数据集共享，但传统存储方案要么缺乏隐私可控性（如中心化云存储易泄露核心逻辑），要么存在数据碎片化与可验证性不足（如通用去中心化存储难以支撑跨代理工作流）。开源自主AI代理开发与编排平台elizaOS，选择与Walrus Protocol达成深度集成，将其作为默认数据层，共同构建多AI代理工作流的可信记忆基础设施，彻底解决了代理记忆的存储、共享与审计难题，推动去中心化AI代理从单一任务执行走向复杂协同协作。
此次集成的核心价值，在于Walrus为elizaOS提供了“统一数据基础层+可验证记忆系统”的一体化解决方案。elizaOS的核心定位是让开发者快速构建可自主执行现实任务的AI代理，并支持多代理协同编排——例如，一个“市场调研代理”收集数据后，需将结果同步给“分析代理”进行建模，再由“报告代理”生成最终输出，这一过程需要所有代理共享统一的记忆存储，且确保数据来源可追溯、访问权限可管控。Walrus的架构设计完美适配这一需求：所有AI代理的交互记忆、任务日志、数据集均存储于Walrus的分布式节点网络，每一次上传都会在Sui链上生成唯一的可用性证明（PoA）证书，确保数据的不可篡改与可审计性，让多代理协作时的数据共享具备可信基础。elizaOS创始人Shaw Walters强调：“Walrus提供了elizaOS在扩展多智能代理系统时所需的记忆层，使其运行更高效、更安全，开发者现在可以专注于构建高级智能代理工作，而无需担心数据管理碎片化。”
技术层面的深度协同，让AI代理的记忆管理实现“持久化、隐私化、高效化”三重突破。针对AI代理高频生成的小文件（如交互指令、任务片段、状态更新），Walrus的Quilt批量存储方案将最多660个小文件打包为单一存储单元，存储成本降低420倍的同时，大幅减少SUI Gas费用，且支持单个文件独立访问，无需解包即可调取目标记忆片段，完美适配多代理协作的高频数据交互需求。对于敏感的代理核心逻辑与训练数据集，Walrus的Seal访问控制功能提供端到端加密存储，开发者可通过智能合约精确设定记忆数据的访问权限——例如，仅允许指定代理地址读取特定记忆片段，禁止未授权代理获取核心算法，从底层保障数据隐私安全。此外，Walrus与Nautilus隐私链下计算的协同，让AI代理可在加密状态下处理敏感记忆数据，实现“数据可用不可见”，进一步拓展了隐私敏感场景的应用边界。
生态落地层面，双方通过降低接入门槛与丰富应用场景，加速去中心化AI代理的规模化采用。Walrus已被嵌入elizaOS的注册流程，新用户可通过限时积分立即使用记忆存储功能，无需额外配置存储方案，大幅缩短了开发者的上手周期。同时，Walrus基金会联合elizaOS推出了完善的文档、示例代码与生产级模板，覆盖多代理协作、记忆共享、数据变现等核心场景，帮助开发者快速落地创新方案。例如，开发者可基于elizaOS构建“客户服务代理矩阵”，其中咨询代理、售后代理、投诉处理代理共享同一客户记忆库，通过Walrus的可编程存储特性，实现客户需求的无缝流转与历史记录的快速调取；也可构建“科研协作代理”，不同领域的AI代理共同参与项目研究，通过Walrus的链上存证功能，确保研究数据的可追溯性与成果归属的明确性。
此次合作的深远意义，在于构建了去中心化AI代理的“记忆标准”，为下一代智能协作系统奠定基础。随着AI代理技术的发展，多代理协同将成为主流模式，而可信记忆层是实现这一模式的核心基础设施——Walrus通过与elizaOS的集成，证明了去中心化存储不仅能满足AI代理的存储需求，更能通过可编程性与可验证性，赋能代理间的可信协作与价值流转。未来，双方计划进一步深化合作，支持AI代理记忆的跨链共享，让基于elizaOS开发的代理能在以太坊、Solana等多链生态中调用Walrus存储的记忆数据；同时推出AI代理记忆市场，让开发者可将优质记忆数据（如训练好的交互模板、行业知识库）通过智能合约实现市场化交易，构建“记忆资产化”的全新生态。在Walrus的支撑下，elizaOS有望成为去中心化AI代理开发的核心平台，而Walrus也将凭借在AI代理记忆存储领域的先发优势，巩固其Web3可编程存储基础设施的行业地位。#Walrus $WAL @Walrus 🦭/acc
