Walrus 🦭/acc Re-poster

Criar um gerador de histórias para dormir que percorre múltiplos universos para crianças é um projeto agradável. Porém, isso pode se tornar problemático quando a inteligência artificial se confunde com tramas sobrepostas. Por exemplo, o sistema pode assumir incorretamente que, como “Pickles e Zorp” são as melhores amigas no Mundo do Espaço, é impossível que elas sejam completas desconhecidas quando aparecem no Mundo dos Piratas.

Para eliminar esse problema de contaminação de narrativas entre universos paralelos, o vencedor da Walrus Session 7, @AA_RonOnChain, atualizou o aplicativo Continuity Keeper usando Walrus Memory.

A solução dele é o modelo “Scoped Canon” (Cânone Delimitado), que evita com sucesso colisões de estado à medida que os personagens atravessam linhas do tempo alternativas. O sistema faz isso dividindo a memória em duas partes distintas. A primeira é a identidade do CORE, que se concentra totalmente em quem o personagem fundamentalmente é. A segunda consiste em camadas de REALIDADE, que registram especificamente os eventos que ocorreram em cada mundo único.

Você pode encontrar o estudo de caso completo explorando esse desenvolvimento no @Medium aqui: https://medium.com/@AA_RonOnChain/how-i-evolved-continuity-keeper-into-a-multiverse-storyteller-for-my-kids-fbab6be74938

Projetar um gerador de histórias de dormir que explore o multiverso para seus filhos inicialmente parece um projeto incrivelmente divertido. No entanto, essa empolgação muda assim que você se depara com um problema de cânon paralelo:

Como os fluxos de trabalho de inteligência artificial estão em constante movimento, os sistemas de memória que os suportam precisam ser tão adaptáveis quanto. Abordando esse desafio específico, @kostascrypto apresentará uma Masterclass ao vivo na @HumanXCo. A sessão acontece em 23 de setembro às 15h (horário local) e contará com uma demonstração prática de Walrus Memory. Certifique-se de reservar um tempo na sua agenda para participar.

Alternar entre sessões frequentemente faz com que seu agente dependa de informações antigas ou comece completamente do zero, mas o BuildMEM v2 resolve esse problema de forma eficaz. Desenvolvido no Walrus Memory por @sadboy_042, vencedor da Walrus Session 7, este upgrade equipa o Claude Code com verificações de pré-voo, rastreamento automático de supersessão e namespaces isolados por projeto. Para uma visão completa, não deixe de conferir o detalhamento completo no @Medium em https://medium.com/@makindedaniel45/my-claude-code-sessions-kept-forgetting-everything-buildmem-v2-on-walrus-memory-14331ea069c2

Confiar na confiança tem seus limites quando você perde o controle sobre seus dados — uma realidade destacada com precisão por @johnternus. Concordamos plenamente com a perspectiva compartilhada pela @Apple, que aponta que usar memória em nuvem exige que os usuários tenham fé cega. Ao mesmo tempo, manter tudo estritamente no dispositivo significa que seus agentes de IA são forçados a limpar o quadro e reiniciar durante cada única sessão. Para resolver esse dilema, estamos apresentando a Walrus Memory. Essa nova abordagem oferece memória contínua e persistente para agentes de IA, garantindo que você mantenha controle absoluto sobre suas próprias informações.

https://www.youtube.com/live/39BalPDuTo0?si=MeCXaa2XmmAGoitx&t=320

Como @johnternus da Apple observou, a confiança tem seus limites quando você perde a capacidade de gerenciar suas próprias informações. Concordamos totalmente com @Apple neste conceito. Confiar seu contexto pessoal a servidores de nuvem centralizados exige fé inquestionável. Por outro lado, simplesmente armazenar esses dados localmente no seu dispositivo apresenta um desafio diferente: isso faz com que seus agentes de #AI apaguem completamente o conhecimento no exato momento em que sua atividade termina. Para preencher essa lacuna, criamos a Walrus Memory. Nossa solução oferece aos agentes de IA uma estrutura de memória contínua que permanece inteiramente sob seu controle. Saiba mais detalhes aqui: https://www.youtube.com/live/39BalPDuTo0?si=MeCXaa2XmmAGoitx&t=320

Você é calorosamente convidado(a) a participar de um próximo AMA com Stefano, fundador da @EpochSui. O evento acontecerá no @discord do Walrus amanhã, dia 9 de setembro, às 15:00 UTC.

Durante esta sessão, exploraremos vários tópicos importantes. Nossa conversa abordará os detalhes do vesting sem confiança e dos nomes .epoch, além de uma visão mais ampla sobre a infraestrutura de confiança na @SuiNetwork.

Esperamos ter você conosco na conversa. Acesse o servidor por este link: https://discord.com/invite/mBKgWWcB4p

Thread 1 de 4 Builder Spotlight apresentando @Sceat_

Quando você entrega um conjunto de instruções ao Claude Code ou ao Cursor, o sistema assume para gerar o código, resolver quaisquer bugs e entregar a você um diretório de projeto totalmente finalizado. No entanto, é aí que o ritmo para. Na prática, fazer esse site ir ao ar na internet, tradicionalmente, depende de uma entrada manual, como criar perfis de usuário, fornecer métodos de pagamento e fazer login em contas.

Para preencher essa lacuna final, @Sceat_ desenvolveu uma solução chamada Suize para resolver exatamente esse problema:

Estamos levando esta conversa exata para @HumanXco. 🇳🇱 Agradeceríamos sua opinião sobre o assunto; por favor, participe da pesquisa em anexo. Qual é o primeiro impacto que você sente sempre que um agente de IA perde seu estado?

Se um agente de inteligência artificial, por alguma razão, perder seu estado, qual é o impacto inicial que você percebe?

Compartilhe seus pensamentos votando na enquete fornecida. Vamos levar esta discussão exata para @HumanXco. 🇳🇱

Estamos a caminho de Singapura para o próximo Sui Basecamp. Adoraríamos saber quem mais se juntará a nós no local, então, por favor, gere o seu cartão personalizado e partilhe-o nos comentários. Durante o evento, a nossa equipa estará a mergulhar em discussões sobre a futura evolução das stacks de agentes, juntamente com tópicos como memória portátil e persistência de estado.

https://cards.buildonsui.io/c/walrusprotocol

A nossa equipa está a caminho de Singapura para o Sui Basecamp. Durante o evento, estaremos a liderar conversas sobre a trajetória futura das stacks de agentes, juntamente com discussões sobre memória portátil e persistência de estado. Gostaríamos muito de saber quem mais vai estar no local. Por favor, crie o seu cartão de participante personalizado através do link abaixo e deixe-o nos comentários para que possamos ligar-nos com quem estiver presente no terreno.

https://cards.buildonsui.io/

Encontrar o local adequado para armazenar dados de agentes de inteligência artificial é um desafio comum, em grande parte porque não existe uma solução universal de banco de dados. Confiar em vetores como fonte principal da verdade, usar segredos como memória ou esperar que logs brutos de chat escalem adequadamente são estratégias ineficazes. Nossa mais recente publicação traz @JessieWritesx explicando as melhores formas de combinar diferentes categorias de dados de agentes com as opções de armazenamento específicas desenvolvidas para mantê-los. Confira o guia completo aqui: https://blog.walrus.xyz/where-to-store-ai-agent-data/

Encontrar a localização ideal para armazenar as informações do seu agente de IA pode ser um quebra-cabeça complexo. Simplesmente não existe uma configuração universal de banco de dados que consiga resolver todos os problemas. Registros de chat sem filtragem não escalam de forma eficiente, segredos sensíveis não podem funcionar como memória e sistemas vetoriais nunca devem ser tratados como sua fonte definitiva da verdade.

Para ajudar a esclarecer essa confusão, nossa mais nova publicação traz @JessieWritesx explicando exatamente como alinhar várias categorias de informações do agente com os sistemas de armazenamento construídos para cada uma. O artigo explora as diferenças cruciais entre índices derivados e uma fonte primária da verdade. Além disso, aborda o gerenciamento do estado transacional e a possibilidade de retomada (resumability), ao mesmo tempo em que identifica o ambiente correto para manter uma memória portátil e durável.

Confira a análise completa aqui: /where-to-store-ai-agent-data/

Certifique-se de salvar este próximo encontro nos favoritos. Amanhã, teremos o prazer de apresentar nosso próximo Builder AMA com o Founder da @wal_notes, @Edcriptofi. A transmissão ao vivo terá como foco como eles gerenciam notas descentralizadas e utilizam o Walrus para atender às suas necessidades de armazenamento, junto com um segmento de perguntas e respostas em tempo real.

Vamos sortear brindes exclusivos para os participantes que enviarem as perguntas mais envolventes. Para participar, basta compartilhar suas ideias no canal [ama-questions] do nosso @discord.

A discussão acontece em 2 de setembro às 15:00 UTC.

Acesse o evento e participe da conversa via o Discord do Walrus em https://discord.com/invite/walrusprotocol.

O mês de agosto foi excepcionalmente produtivo para a nossa equipe. Conseguimos introduzir com sucesso capacidades de trading com IA verificável, lançamos novos recursos educacionais para o Walrus Memory e ampliamos o alcance do $WAL. Em especial, $WAL agora está oficialmente disponível no @Revolut. Esse grande marco amplia a nossa acessibilidade, permitindo que 80M+ usuários em mais de 40 países interajam com nosso token.

Em parceria com @Astros_ag, também lançamos o Walrus Verifiable Trading Standard. Esta iniciativa foi criada especificamente para garantir que os dados de mercado permaneçam totalmente auditáveis, além de serem facilmente legíveis por máquinas. Junto com esse lançamento, nossa documentação passou por uma reformulação completa. Implementamos uma experiência de navegação com foco no produto para ajudar os usuários a explorar com fluidez informações sobre Walrus Sites, Walrus Memory e a plataforma principal do Walrus.

Na frente educacional, os desenvolvedores agora podem acessar três tutoriais distintos que lançamos recentemente. Esses guias trazem instruções detalhadas para integrar Portable Walrus Memory usando Claude Desktop, Claude Code e o TypeScript SDK. Além disso, publicamos um aprofundamento extenso em 4 partes explorando as complexidades de context engineering e agentic memory.

As aparições na mídia também foram um destaque do mês. O público sintonizou para ouvir @KostasCryptos explicar os fundamentos da infra verificável durante suas participações no @ThePaypers e no podcast Starting Block, apresentado por @TheBlockCo. Olhando para o próximo mês, nossa equipe estará em Amsterdã para @HumanXCo. Além disso, não se esqueça de garantir seus ingressos para o Sui Basecamp, que acontece de 7 a 8 de outubro em Singapura. Se você precisar de links diretos para qualquer um desses próximos eventos, basta deixar um pedido na seção de comentários e nós os republicaremos com prazer.

Um impressionante documento de 4B atualmente circula pela indústria global de comércio de US$ 25T, criando uma vulnerabilidade severa e sistêmica à fraude documental.

Para combater esse problema generalizado, a @blockticity está se mobilizando ao migrar mais de 1M de registros autenticados para o Walrus. Esses registros representam mais de US$ 7,7B+ em ativos reais no mundo.

Ao replicar mais de 15TB+ de evidências do comércio em cinco verticais comerciais distintas, a Blockticity capacita seus parceiros com prova pública e criptográfica de origem. Ao mesmo tempo, garante que todos os dados comerciais sensíveis permaneçam completamente seguros.

Para obter todos os detalhes, consulte o anúncio oficial aqui: https://blog.walrus.xyz/blockticity-brings-7b-in-authenticated-trade-records-to-walrus-verifiable-data-platform/

Acontecendo ao vivo agora em Lagos, na @SuiHubAfrica. Um grupo de mais de 30 builders se uniu presencialmente para estudar design de prompts e desenvolver projetos utilizando contexto e Walrus Memory. Ao levar a estrutura digital do nosso Prompt Jam 5 para um espaço físico, este evento oferece instruções práticas para os participantes descobrirem as capacidades da memória de agentes portáteis. Estamos extremamente animados para ver os projetos finais que essas equipes produzirão.

O processo conhecido como engenharia de contexto rege a informação precisa que um modelo processa durante qualquer fase específica, abrangendo instruções, ferramentas, histórico e memória recuperada. A limitação inerente deste contexto temporário, no entanto, é sua incapacidade de preservar estado entre diferentes execuções. @JessieWritesx, gerente de liderança técnica na @Mysten_Labs, explora o limite distinto em que as capacidades da engenharia de contexto terminam e a necessidade de uma memória durável começa. Você pode ler a visão geral completa aqui: https://blog.walrus.xyz/what-is-context-engineering/

O Walrus Memory Prompt Jam foi oficialmente encerrado. Queremos estender nossa sincera gratidão a todos os construtores, escritores e desenvolvedores que participaram enviando seus prompts. Suas contribuições demonstraram perfeitamente as verdadeiras capacidades da memória persistente.

Convidamos você a descobrir a coleção completa de prompts open-source e envios de projetos. Toda a vitrine agora está disponível para visualização no DeepSurge no seguinte link:

https://www.deepsurge.xyz/hackathons/f313beb4-290d-46d9-ac73-3e216fdba8d1