Khi AI agent bắt đầu xuất hiện ngày càng nhiều trong Web3, một câu hỏi dần trở nên rõ ràng hơn: điều gì khiến một AI agent trở nên đáng tin cậy theo thời gian? Không phải chỉ là model mạnh hơn hay prompt tốt hơn, mà là khả năng duy trì ký ức và hành vi nhất quán trong một môi trường luôn biến động.
Trong bối cảnh đó, Walrus nổi lên như một lớp hạ tầng âm thầm nhưng mang tính quyết định, đặc biệt khi nói đến memory dài hạn cho AI agent.
Phần lớn AI agent hiện nay vận hành theo kiểu “hiện tại hóa”. Chúng phản hồi rất tốt trong phạm vi ngữ cảnh đang có, nhưng khi ngữ cảnh bị reset, hoặc khi agent được triển khai lại, toàn bộ lịch sử gần như biến mất. Điều này không phải lỗi của AI, mà là giới hạn của kiến trúc.
Muốn AI agent thực sự tham gia vào các hệ thống on-chain, nơi mọi hành vi đều để lại hệ quả dài hạn, thì memory không thể là thứ dễ mất đi như vậy.
Walrus giải quyết vấn đề này từ góc nhìn hạ tầng. Thay vì cố nhét mọi thứ vào blockchain hoặc phụ thuộc vào database tập trung, Walrus tạo ra một không gian lưu trữ bền vững, nơi dữ liệu có thể tồn tại lâu dài nhưng vẫn gắn với logic on-chain.
Điều này cho phép memory của AI agent được lưu trữ theo cách vừa thực tế về chi phí, vừa nghiêm túc về mặt kiến trúc.
Khi memory được đặt trên Walrus, AI agent không còn “sống nhờ” backend. Ký ức trở thành một thực thể độc lập, có thể được tham chiếu, kiểm soát và tái sử dụng trong nhiều ngữ cảnh khác nhau. Điều này đặc biệt quan trọng khi agent được nâng cấp hoặc thay đổi model.
Thay vì bắt đầu lại từ đầu, agent có thể kế thừa lịch sử của chính mình.
Một điểm mạnh khác của Walrus là khả năng giúp memory trở nên có thể kiểm chứng. Trong môi trường Web3, nơi mọi hành vi đều có thể ảnh hưởng đến tài sản hoặc governance, việc AI agent hành động dựa trên dữ liệu nào là điều không thể bỏ qua.
Khi memory được lưu trữ và gắn với các tham chiếu on-chain, cộng đồng hoặc các bên liên quan có thể audit logic hành vi của agent thông qua dữ liệu mà nó sử dụng.
Điều này tạo ra một mức độ minh bạch mới cho AI, không phải bằng cách mở model, mà bằng cách mở ký ức.
Walrus cũng phù hợp cho việc tổ chức memory theo cấu trúc. Ký ức không nhất thiết phải là một dòng log dài vô tận. Nó có thể được phân loại, gắn nhãn, đánh trọng số hoặc ưu tiên sử dụng.
Nhờ đó, AI agent không chỉ nhớ nhiều, mà còn nhớ đúng. Đây là yếu tố then chốt để tránh việc agent bị nhiễu bởi dữ liệu cũ hoặc những sự kiện không còn liên quan.
Trong dài hạn, Walrus giúp định hình một chuẩn mới cho AI agent trong Web3: agent không chỉ là code + model, mà là code + model + ký ức bền vững.
Khi ký ức được coi là một phần của kiến trúc, AI agent mới có thể thực sự tiến hóa theo thời gian, thay vì chỉ phản ứng trong từng khoảnh khắc rời rạc.