Walrus 🦭/acc Re-poster

Next week at Sui Basecamp, our team is excited to demonstrate to creators the possibilities that emerge when artificial intelligence memory is paired with a clean user interface.

We recognize that although expanding context windows offers an effective solution for temporary scaling needs, achieving genuine agent autonomy relies on maintaining a persistent state that survives whenever an application restarts.

We would love to hear about your own experiences with this challenge. At what specific point do context restrictions begin to cause failures in your current technology stack?

El equipo de Walrus tuvo un septiembre increíblemente productivo, y estamos emocionados de compartir contigo nuestros últimos lanzamientos.

Para empezar, @matterhornso adopta oficialmente Walrus Memory como su backend estándar. Gracias a esta integración, los miembros del equipo pueden compartir de forma fluida conversaciones de agentes, resultados de auditoría, historial de despliegues y contexto del proyecto, asegurando que toda esta información se conserve entre sesiones. Además, más de 5.000 usuarios de @ASI_Alliance ahora tendrán acceso a modelos de IA descentralizados compatibles con Walrus.

En otras noticias importantes, estamos viendo que $7.7B en Activos del Mundo Real se mueven a nuestro ecosistema, mientras @Blockticity se prepara para introducir más de 1M de registros de operaciones autenticadas en Walrus. También queremos felicitar a los ganadores de Sui Overflow. Los proyectos vencedores incluyen Carry, que ofrece recibos de memoria verificables, Suize, con sitios verificados en una sola llamada, y Kraterion, una aplicación para archivos sellados compatibles con S3 desarrollada por @StatescuRazvan.

Para quienes quieran participar, Walrus Session 8 ya está EN VIVO. Tienes hasta el 9 de octubre para participar en la creación de chatbots que poseen capacidades de memoria.

Además, nos enorgullece actuar como patrocinadores presentadores de la cuarta temporada de @chain_ofthought. Asegúrate de sintonizar los episodios más recientes, donde puedes escuchar al CEO de @chainguard_dev, @dlorenc, hablar sobre las razones por las que el tiempo para explotar ha pasado a ser negativo, junto con @sang_wen de @genspark_ai, que detalla cómo construir un segundo cerebro para agentes.

Por último, si por casualidad estás en Singapur para Sui Basecamp el 7 y 8 de octubre, nos encantaría conectar. Siéntete libre de visitar el stand de Walrus en persona o ver a nuestro Director de Producto, @kimblgn, hablar en el escenario.

Hemos visto un progreso increíble a lo largo de todo nuestro ecosistema durante el último mes, con avances que van desde sistemas integrados de memoria para agentes en Matterhorn hasta la introducción de $7.7B en activos del mundo real. Aquí tienes una mirada completa a nuestros lanzamientos y actualizaciones más recientes.

En una emocionante colaboración, @matterhornso ha elegido Walrus Memory para servir como su solución principal de backend. Esta integración garantiza que los miembros del equipo puedan compartir y conservar sin problemas conversaciones de agentes, resultados de auditoría, registros de implementación y el contexto general del proyecto, de una sesión a la siguiente. Además, nos complace compartir que más de 5.000 personas que usan @ASI_Alliance ahora tendrán acceso a modelos descentralizados de inteligencia artificial respaldados directamente por Walrus.

Al expandirnos hacia un valor masivo del mundo real, @Blockticity está migrando más de 1M de registros comerciales autenticados a la plataforma Walrus, lo que representa una cifra asombrosa de $7.7B en activos del mundo real. También queremos felicitar a los campeones de la competencia Sui Overflow. Los proyectos ganadores incluyen Kraterion, desarrollado por @StatescuRazvan, que presenta archivos sellados compatibles con S3; Suize, que ofrece sitios verificados con una sola llamada; y @CarrySui, que proporciona recibos de memoria verificables.

Para desarrolladores que quieran crear, Walrus Session 8 está actualmente activa hasta el 9 de octubre, invitando a los participantes a crear chatbots con memoria habilitada. En noticias de medios, Walrus Memory se enorgullece de actuar como patrocinador presentador de la cuarta temporada del podcast @chain_ofthought. Asegúrate de sintonizar los episodios más nuevos en los que @sang_wen de @genspark_ai analiza cómo crear un segundo cerebro para agentes autónomos, y @dlorenc, CEO de Chainguard, explica el fenómeno del tiempo negativo para explotar.

Si asistirás a Sui Basecamp en Singapur la próxima semana, por favor ven a encontrarnos. Puedes visitar nuestro stand de exhibición de Walrus o ver a nuestra Jefa de Producto, @KimberlyLogan, hablar en el escenario principal.

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Puede ser frustrante cuando tus sesiones de inteligencia artificial se restablecen, obligándote a aclarar el contexto de tu proyecto desde el principio. Para resolver este problema, Walrus y @matterhornso están introduciendo memoria persistente en flujos de trabajo de blockchain que utilizan asistencia de IA. Con esta nueva integración, tu progreso se mantiene de forma segura a través de distintos equipos y futuras sesiones, evitando que tengas que empezar de cero una y otra vez. Puedes ver el anuncio completo y obtener más información en el siguiente enlace: https://blog.walrus.xyz/matterhorn-walrus-persistent-memory-ai-workflows/

Although artificial intelligence agents are capable of executing tasks, it is your data that truly unlocks their potential. Every piece of context, historical record, file, and detail gathered by your applications and agents serves to build your unique competitive edge. As we progress through the #AI era, it is essential for this data to remain fully portable and travel alongside you. Be ready for October 7th, when we will introduce an innovative approach for linking your data seamlessly between various applications and artificial intelligence tools.

Únete a nuestra comunidad de Discord mañana para una sesión de AMA atractiva con Satyam Bansal de @redsentinel_ai.

Durante este evento, exploraremos las formas en que Red Sentinel desarrolla seguridad de IA en Walrus y @SuiNetwork. También desglosaremos los mecanismos de su arquitectura y discutiremos la importancia crucial del contexto verificable. Como bonificación adicional, los asistentes obtendrán una vista previa exclusiva de lo que pueden esperar en la próxima Sesión de Walrus.

Marca en tu calendario el 30 de septiembre de 2026, a las 12:00 PM UTC. Puedes acceder a la conversación visitando el Discord de Walrus en http://discord.gg/walrus. Esperamos verte allí.

En preparación para Sui Basecamp, nuestro equipo está trazando la trayectoria futura de la infraestructura de IA con estado. Si bien los sistemas de inteligencia artificial mejoran constantemente, todavía pierden toda la información contextual en cuanto se cierra una conversación. Queremos conocer tu perspectiva sobre este desafío. Si el problema de la memoria persistente sigue sin resolverse para 2027, ¿qué crees que será el fallo de flujo de trabajo más crítico causado por agentes de IA? Comparte tus ideas con nosotros en las respuestas.

Ahora mismo, en Ámsterdam, @kostascrypto y el equipo más amplio de Walrus están presentes en @HumanXCo. Nuestro enfoque actual es integrar Walrus Memory en el corazón mismo de la pila de IA, lo que resuelve directamente el problema de la pérdida de contexto en sistemas multiagente.

#HumanX2026 #IA #WalrusMemory

Durante una discusión reciente en el canal de @HumanXCo, un miembro del público preguntó si la tecnología está diseñada para consumidores cotidianos o para clientes empresariales. @kostascrypto respondió destacando que las empresas probablemente se convertirán en los usuarios más prominentes. Explicó que las corporaciones tienen una necesidad distinta de gestionar de forma selectiva el acceso a los datos según su región geográfica, sus aplicaciones específicas para LLMs y varios otros factores.

Pasando al lado personal de la ecuación, observó que las personas con frecuencia comparten secretos más profundos con sus agentes de IA y LLMs de lo que lo harían con sus propias parejas o mejores amigos. Para estos usuarios cotidianos, Walrus Memory actúa como un escudo para proteger esa información privada mientras les brinda control total sobre cuándo reubicarla o limitar el acceso a sus datos.

Muchas personas dudan al cambiar de un LLM a otro simplemente porque temen dejar atrás el valioso contexto y el historial de conversación que ya han construido. Abordando esta preocupación común durante una presentación en vivo en @HumanXCo Amsterdam, @kostascrypto mostró una solución perfecta. Ofreció una demostración de Walrus Memory, ilustrando exactamente cómo la plataforma simplifica el proceso de cambiar de modelos al permitirte llevar sin esfuerzo todos tus datos contigo.

Imagina las implicaciones si la memoria permanente de tu agente de IA registrara inadvertidamente el nombre real de un cliente. Durante la Sesión 7 de Walrus, @UyLeQuoc abordó exactamente este escenario mediante una auditoría del prompt de memoria entre herramientas conocido como Continuum. Esta revisión exhaustiva llevó a la resolución exitosa de dos vulnerabilidades cruciales relacionadas con la privacidad y el ranking.

Para abordar estos problemas, la primera solución introdujo el seudonimato local de clientes, lo que garantiza que las identidades personales se mantengan de forma segura fuera de la cadena (off-chain). La segunda mejora estableció espacios de nombres mensuales, un cambio diseñado para priorizar la ordenación por tiempo en lugar de depender del rango semántico.

Puedes explorar por tu cuenta la auditoría de seguridad completa y acceder al prompt en este enlace: https://inkray.xyz/article?id=i-gave-my-ai-a-memory-it-can-never-delete-then-i-read-what-it-was-about-to-write-701fd1d0f587c800

Cuando un agente recupera información contextual, ¿es posible demostrar exactamente de dónde se originaron esos datos o confirmar que el sistema tenía permiso para verlos? En este momento, los sistemas de memoria de la mayoría de los agentes funcionan completamente como una caja negra.

En Build Notes #3, exploramos cómo este desafío se está abordando con Carry, un proyecto ganador de Sui Overflow. Al introducir control de acceso previo a la recuperación junto con recibos de respuestas verificables, Carry aporta estas capacidades importantes directamente a Walrus Memory.

Puedes profundizar en el desglose técnico completo visitando nuestro blog en https://blog.walrus.xyz/carry-verifiable-agent-answers-built-on-walrus-memory/

Los mecanismos internos de la mayoría de los sistemas de memoria de agentes actualmente se asemejan a una caja negra opaca. Cada vez que un agente recupera un contexto específico, demostrar el origen exacto de esos datos o confirmar que el acceso fue correctamente autorizado supone un desafío importante.

Para abordarlo, las Build Notes #3 exploran Carry, un ganador de Sui Overflow que está equipando a Walrus Memory con control de acceso previo a la recuperación, junto con recibos de respuesta verificables.

Puedes profundizar en el desglose técnico completo en el blog visitando https://blog.walrus.xyz/carry-verifiable-agent-answers-built-on-walrus-memory/

¿Alguna vez ha considerado cómo opera la memoria de la mayoría de los agentes completamente fuera de la vista? Cuando un agente recupera un contexto específico, a menudo es difícil demostrar el origen exacto de esos datos o confirmar si el acceso fue realmente autorizado. Abordamos este desafío en Build Notes #3 examinando Carry. Como ganador reconocido de Sui Overflow, Carry integra control de acceso previo a la recuperación y recibos de respuestas verificables directamente en Walrus Memory. Puede leer el desglose técnico completo en nuestro blog en https://blog.walrus.xyz/carry-verifiable-agent-answers-built-on-walrus-memory/

Estamos increíblemente orgullosos de patrocinar a @chain_ofthought durante la temporada actual. Por si acaso te lo perdiste, el director de operaciones (COO) de @genspark_ai, @sang_wen, se unió recientemente a @chain_ofthought para una conversación esclarecedora sobre el contexto persistente. La charla profundizó en las formas en que su segundo cerebro gestiona la degradación de la memoria, los mecanismos para actualizar el estado de manera dinámica y el proceso de capturar audio de habitaciones del mundo real para agentes. Puedes ver el episodio completo a través de este enlace: https://youtu.be/ED3m6A7ScKA?si=qM-_kQe7okEcgmQr

¿Alguna vez has dedicado una sesión completa de D&D a derrotar a un mago oscuro, solo para que tu IA Dungeon Master resucite al villano tres sesiones después por un simple olvido de memoria? Uno de los ganadores de nuestra Walrus Session 7, @MrRobotJi, logró abordar exactamente esta frustración al desarrollar el Aetheris World Engine utilizando Walrus Memory.

En lugar de apoyarse en una comparación de texto difuso e impredecible, esta innovadora herramienta registra de forma segura el estado actual de tu partida directamente en un libro mayor inmutable alojado en Walrus Mainnet. Este enfoque garantiza que los elementos esenciales del juego se rastreen sin fallos. Por ejemplo, monitorea estrictamente el estado de los NPC para que los personajes fallecidos permanezcan muertos de forma permanente. Además, el sistema registra con precisión los cronogramas de world-tick para prevenir por completo cualquier error de línea temporal. La engine incluso incorpora notas secretas cifradas con SEAL, que ocultan de manera segura tus próximas sorpresas argumentales a los jugadores.

Puedes explorar todos los detalles de este proyecto leyendo el artículo en @Medium en https://medium.com/@mrrobotji/the-dead-boss-who-wouldnt-stay-dead-how-we-built-an-immutable-tabletop-world-engine-on-walrus-a7651697df9c?postPublishedType=initial

Nos entusiasma compartir que la Sesión 8 de Walrus ya está oficialmente en marcha, y esta vez el enfoque está en Chatbots que recuerdan. Entre el 18 de septiembre y el 9 de octubre, te invitamos a competir por tu parte de un fondo de premios de 2.000 WAL. Participar es sencillo. Primero, incorpora un estado persistente a tu bot existente. Luego, asegúrate de que esté desplegado en vivo. Por último, envía un informe que muestre el progreso antes y después de tu creación. Para obtener pautas completas y detalles de la entrega, por favor visita https://www.deepsurge.xyz/hackathons/c0141a4a-21be-4009-bc63-7c168608c849

¿Qué ocurre cuando una nueva sesión de IA simplemente confía en la información que quedó de una ejecución previa? A menudo, termina reanudando operaciones en un estado roto.

Para solucionar este problema de estados no verificados durante la transferencia de agentes (agent handoffs), @neopsih utilizó Walrus Memory para mejorar Markov, un logro que los convirtió en uno de nuestros ganadores de la Walrus Session 7.

Con esta nueva integración, las transferencias se han transformado en objetos auto-verificables. Esto significa que los agentes receptores ahora están obligados a verificar los recibos terminales y comprobar la integridad de los datos antes de que se les permita aceptar un nuevo estado.

Descubre todos los detalles en @Medium: https://medium.com/@anna.stolbovskaja/i-gave-a-fresh-agent-a-perfect-handoff-and-it-was-still-wrong-6020fa9501b5

Si bien un historial de indicaciones informa a un agente sobre los eventos de una sola sesión, la memoria proporciona un estado duradero que sigue funcionando a través de reinicios del sistema, diferentes herramientas y múltiples entornos de ejecución. Te invitamos a examinar con nosotros la ejecución de estado persistente en @HumanXCo el 23 de septiembre a las 3:00 p. m. CEST. Asegúrate de poner la Masterclass de @KostasKryptos en tu calendario.