Walrus 🦭/acc Re-poster

It is important to recognize that neither RAG nor context stuffing truly serves as long-term memory. Currently, a large number of agent frameworks fall back on temporary fixes that end up discarding important details, driving up token expenses, or trapping your state within one specific provider. To clarify this concept, we have outlined the actual architecture of genuine agent memory. Our breakdown categorizes true memory into semantic, episodic, and procedural states, while also pinpointing exactly where contemporary tools fall short. You can read our complete architectural analysis by visiting https://blog.walrus.xyz/how-do-ai-agents-store-long-term-memory/

In celebration of the Walrus Prompt Jam, our team is showcasing a selection of standout community initiatives centered around portable agent memory. Our first feature is Markov, a solution crafted by @/dun999 over on Github.

Transitioning among terminal agents, Claude Code, and Codex traditionally forces users to reconstruct their prompt context right from the beginning. Markov eliminates this friction by retaining the active state of a task across different #AI coding applications, which enables programmers to seamlessly and instantly transfer their pending work.

If you are currently shifting between AI coders or developing cross-agent tools for developers, please share your routine with us below.

Review the exact prompt at the following link: https://github.com/dun999/markov/blob/main/PROMPT.md

Read the entire submission here: https://www.deepsurge.xyz/projects/f8b0e24c-05cb-4b3a-be61-8246daca26cd

素晴らしい7月4日をお祈りします！🇺🇸

多くの方にとって、休日の連休はプロジェクトを立ち上げるための時間をさらに確保できるだけのものです。しかし、新しく開発に携わる方はぜひ次のアドバイスを強く考慮してください。少し外に出て、接続を切ってみましょう。🌱

毎日最大限の勢いを保ち続けることは不可能です。ですから、コードを確実にマージしたら、コンピューターを閉じて、画面から離れて午後を楽しんでください。

あなたのデジタルエージェントには、ダウンタイムの必要はありませんが、情報を失ってしまうことには常に苦戦しています。Walrus Memoryを活用すれば、あなたとエージェントの両方が強力な長期保持能力を得られ、毎朝ゼロから始めるときのイライラを完全に解消できます。

この時間をリラックスして充電に使ってください。情報の保持はすべてこちらでお任せします。🦭

私たちは、何百万ものAIエージェントが複数の組織にまたがって稼働し、業務の調整、資金の移動、意思決定を行う未来へと急速に近づいています。しかし、これらすべてが円滑に動くためには、これらのエージェントが、さまざまなアプリケーションやセッションにまたがってシームレスに記憶を保持できる必要があります。

まさにこの課題に取り組むのがWalrus Memoryです。このプラットフォームは、AIエージェントに検証可能で持ち運び可能なメモリシステムを提供し、エージェントはそれを簡単に持ち運び、共有し、そして完全に信頼することができます。最初から、巨大な規模でのエージェント連携を促進するために設計されています。

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あなたの人工知能（AI）ブランド資料は、いつもまるでまったく別の複数の会社のもののように見えてしまっていませんか？@at_bellyseal は、この“まさにその悩み”に苛立っている人のために特別に設計されました。あなたの独自のビジュアルスタイルをシステムに一度だけ教えるだけで、常に非常に均一なグラフィックを継続的に生成できます。同業のクリエイターが開発したモデルを試すこともできますし、自分の参照ファイルを提供して、カスタマイズした美学を確立することも可能です。さらに、学習済みモデルと、それが生成するあらゆるコンテンツについて、あなたは絶対的な所有権を保持します。Walrus が領収書を確実に保管します。

5月22日（金）午前9時 PT / 午後6時 CET にカレンダーへ記入してください。

以下でリマインダーを設定してください。

人工知能のメモリは、基盤となるモデルそのものではなく、それを使用する本人のものとして所有されるべきです。@EmanAbio は最近、MemWal についてまさにこの哲学を語りました。このプラットフォームは、あらゆる LLM 上で動作する AI エージェントを支えることを目的に特別に設計された、完全に暗号化されたポータブルなメモリ層です。

Suiのライブ配信が正式に開始されました。下からご覧ください👇

チャット欄に🦭を残して、リアルタイムで一緒に配信を視聴していることをお知らせください。

Suiのライブ配信が正式に開始されました！下の👇からぜひ参加してください。リアルタイムでご覧になっている方が誰か見てみたいので、現在視聴中の方は🦭をお願いします。

Sui Liveからおはようございます。いよいよ本日、大事な日がやってまいりました。記念品を受け取るためにウォーラスのブースへお立ち寄りいただき、検証可能なデータに関する有意義なディスカッションにぜひご参加ください。心より歓迎いたします。

@GDanezis が指摘しているように、エージェントの記憶機能は、単なる過去の行動の何気ないログ以上のものです。この保存された履歴は、まさにエージェントの中核的な本質として機能し、その固有の性格を完全に定義するとともに、専門的な信頼性を確立します。🦭

多くの暗号通貨アプリケーションは、検証できない情報源から信頼性のない情報に依存することで、見慣れた障害に直面します。開発者はしばしば、パッチを適用したり、ラッパーを作成したり、リトライ機構を導入したり、監視を設置したりすることでこの問題を解決しようとします。プログラムが正常に動作しているように見えても、提示された情報が正確であり、また完全に改変されていないことを証明する方法は単に存在しません。この一連の過程で、あなたのアプリケーションは金融送金を扱い、エージェントを管理し、重要なロジックを実行しています。結局のところ、絶対的な確実性を欠くデータに基づいて高いリスクを伴うシステムを作るなら、必ず、追跡も説明もできない種類の失敗につながります。

ウォルラス・コミュニティが @SuiNSdapp で今すぐ利用可能になりました。WALホルダー、ビルダー、そしてエコシステムをフォローしている皆さんとつながるために参加しましょう。🔥👇
https://suins.io/communities/walrus

考慮すべき興味深い観察があります。前回のサイクルでは、最も流動性を多く保有しているのは誰かを特定することが主な関心事でした。次のサイクルに入るにつれ、その焦点は、検証可能なデータに依拠しているエージェントを特定することへと移ります。この分野の状況は完全に変わった一方で、根本的なリスクと報酬はまったく同じままです。

ちょっとした考え 💭

前のサイクル：誰が一番流動性を持ってる？
次のサイクル：検証可能なデータを使っているエージェントは誰？

ゲームは変わった、でも賭け金は変わってない。