Walrus 🦭/acc Re-poster

Relying on trust has its limits once you lose authority over your data, a reality accurately highlighted by @johnternus. We completely agree with the perspective shared by @Apple, which points out that utilizing cloud memory requires users to have blind faith. At the same time, keeping everything strictly on-device means your AI agents are forced to wipe the slate clean and restart during every single session. To solve this dilemma, we are introducing Walrus Memory. This new approach provides continuous, persistent memory for AI agents while ensuring you maintain absolute control over your own information.

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

As @johnternus of Apple has noted, reliance on trust has its limits once you lose the ability to manage your own information. We completely agree with @Apple on this concept. Giving your personal context over to centralized cloud servers requires unquestioning faith. On the other hand, simply trapping that data locally on your device presents a different challenge, as it causes your #AI agents to wipe their knowledge completely the moment your activity ends. To bridge this gap, we created Walrus Memory. Our solution provides AI agents with a continuous memory framework that remains entirely under your control. Discover more details here: https://www.youtube.com/live/39BalPDuTo0?si=MeCXaa2XmmAGoitx&t=320

誠摯邀請您參加一場即將舉辦的 AMA，嘉賓爲 Stefano——@EpochSui 的創始人。本次活動將在 Walrus 的 @discord 於明天 9 月 9 日 UTC 時間下午 3:00 舉行。

在本次會議中，我們將探討幾個關鍵主題。我們的對話將涵蓋無信任歸屬（trustless vesting）以及 .epoch 名稱的相關細節，同時也會更廣泛地瞭解 @SuiNetwork 上的信任基礎設施。

期待您的加入並參與討論。通過以下鏈接進入服務器：https://discord.com/invite/mBKgWWcB4p

Thread 1 of 4 Builder Spotlight featuring @Sceat_

When you hand a set of instructions to Claude Code or Cursor, the system takes over to generate the code, resolve any bugs, and deliver a completely finished project directory right to you. However, that is where the momentum pauses. Actually getting that website live on the internet traditionally depends on manual input like creating user profiles, providing payment methods, and signing into accounts.

To bridge this final gap, @Sceat_ developed a solution called Suize to tackle that exact problem:

We are taking this exact conversation over to @HumanXco. 🇳🇱 We would appreciate your input on the matter, so please participate in the accompanying poll. What is the very first impact you experience whenever an AI agent loses its state?

If an artificial intelligence agent happens to drop its state, what is the initial impact you experience?

Please share your thoughts by casting a vote in the provided poll. We will be bringing this exact discussion over to @HumanXco. 🇳🇱

我們正前往新加坡，參加即將到來的 Sui Basecamp。我們很想知道還有誰會到現場與我們會合，所以請生成你的專屬卡片並分享到評論區。活動期間，我們團隊將深入討論代理棧的未來演進，以及便攜式記憶和狀態持久化等話題。

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

Our team is making its way to Singapore for Sui Basecamp. During the event, we will be leading conversations about the future trajectory of agent stacks, alongside discussions on portable memory and state persistence. We would love to know who else is going to be at the venue. Please create your personalized attendee card via the link below and leave it in the comments so we can connect with those on the ground.

https://cards.buildonsui.io/

爲人工智能代理數據找到合適的落點是一項常見挑戰，主要原因在於並不存在一種適用於所有場景的通用數據庫解決方案。將向量作爲主要事實來源、使用密鑰作爲“記憶”、或指望原始聊天日誌能夠正確且可擴展地運行——這些做法都並不理想。我們的最新文章邀請了 @JessieWritesx 講解：如何將不同類別的代理數據與專門爲其設計的存儲選項進行最佳配對。點擊這裏查看完整指南：https://blog.walrus.xyz/where-to-store-ai-agent-data/

爲你的 AI 代理信息找到理想的託管位置，可能是一道複雜的難題。實際上，並不存在某一種通用的數據庫配置能夠解決所有問題。未經篩選的聊天記錄無法有效擴展，敏感機密內容也不能作爲記憶來使用，而向量系統絕不應被當作你唯一的、最終的真理來源。

爲澄清這些疑惑，我們最新的發佈內容中，@JessieWritesx 將詳細說明如何將不同類別的代理信息與爲其量身打造的特定存儲系統進行對齊。文章探討了派生索引與主要真理來源之間的關鍵差異。此外，它還涵蓋事務狀態的管理與可恢復性，並進一步指出應將可移植且持久的記憶放在什麼正確的環境中。

在這裏查看完整分析：/where-to-store-ai-agent-data/

請務必將即將到來的這場活動加入書籤。明天，我們非常期待向您呈現下一場 Builder AMA，邀請 @wal_notes、@Edcriptofi 的創辦人參與。直播內容將聚焦於他們如何管理去中心化筆記，以及如何使用 Walrus 來滿足儲存需求，並包含即時問答環節。

我們將提供專屬周邊給提交最具吸引力問題的參與者。要參加很簡單：請到我們的 @discord 的 [ama-questions] 頻道分享您的想法。

討論時間為 9 月 2 日下午 3 點（UTC）。

透過 Walrus Discord 進入活動並加入討論：https://discord.com/invite/walrusprotocol

八月對我們團隊而言異常高產。我們成功推出可驗證的 AI 交易能力，發布全新的《Walrus Memory》教育資源，並擴大 $WAL 的觸及範圍。特別是，$WAL 目前已正式上架於 @Revolut。這項重大里程碑大幅提升了我們的可及性，使來自 40+ 個國家、超過 8,000 萬名使用者能夠與我們的代幣互動。

與 @Astros_ag 合作之下，我們也首次推出「Walrus 可驗證交易標準」。這項倡議旨在特別確保市場數據完全可審計，且同時能夠被機器輕鬆讀取。隨著這次發布，我們的文件也進行了全面改版。我們導入以產品為先的導覽體驗，協助使用者能夠順暢地瀏覽有關 Walrus Sites、Walrus Memory 以及核心 Walrus 平台的資訊。

在教育面向上，開發者現在可以取得我們近期釋出的三套不同教學內容。這些指南提供了整合可攜式 Walrus Memory 的詳細步驟，涵蓋 Claude Desktop、Claude Code 以及 TypeScript SDK。此外，我們還發表了一篇內容豐富、共 4 部分的深入解析，探討情境工程與具代理特性的記憶（agentic memory）的種種細節。

媒體露出同樣是本月焦點之一。觀眾收看聆聽 @KostasCryptos 在他於 @ThePaypers 與由 @TheBlockCo 主持的 Starting Block 播客節目中，解釋可驗證基礎設施的核心概念。展望下個月，我們的團隊將在阿姆斯特丹出席 @HumanXCo。此外，請記得為 Sui Basecamp 預先完成報名——該活動將於 10 月 7 日至 8 日在新加坡舉行。若你需要這兩場即將到來活動的直連，只要在留言區提出需求，我們就會很樂意再次轉發給你。

令人震驚的 4B 份文件目前流通於 25T 的全球貿易產業之中，導致嚴重且系統性的文件詐欺脆弱性。

為了打擊這項普遍問題，@blockticity 正透過將超過 100 萬筆已驗證的記錄遷移到 Walrus。這些記錄涵蓋超過 77 億美元以上的實際真實世界資產。

透過在五個不同的商業垂直領域中複製 15TB+ 的貿易證據，Blockticity 讓其合作夥伴能夠取得公開、可驗證且具加密性的溯源證明。同時，它也確保所有敏感的商業資料都能完全保持安全。

欲了解完整細節，請查看此處的官方公告：https://blog.walrus.xyz/blockticity-brings-7b-in-authenticated-trade-records-to-walrus-verifiable-data-platform/

目前正在拉各斯於 @SuiHubAfrica 現場進行：一群超過 30 位的創作者已齊聚一堂，親自學習提示設計，並開發運用上下文與 Walrus Memory 的專案。透過將我們 Prompt Jam 5 的數位結構帶入實體空間，此活動為參與者提供實作式的指導，讓他們能夠探索可攜式代理記憶體的能力。我們非常期待各團隊最終將產出的成果專案。

眾所皆知，所謂的「情境工程（context engineering）」流程，規範了模型在任何特定階段所處理的精確資訊範圍，包含明確指令、工具、歷史紀錄，以及被回憶的記憶。然而，這種暫時情境的內在限制在於：它無法在不同的執行（runtime）之間保留狀態。@JessieWritesx，@Mysten_Labs 的技術主管（Tech Lead Manager），探討了情境工程能力所能涵蓋的界線，以及何時需要持久記憶的必要性。你可以在此閱讀完整概覽：https://blog.walrus.xyz/what-is-context-engineering/

海象記憶提示工坊（The Walrus Memory Prompt Jam）已正式結束。我們想向所有參與並提交提示的建置者、撰稿者與開發者表達由衷的感謝。你們的貢獻完美展現了持久記憶（persistent memory）的真實能力。

我們歡迎你探索完整的開源提示與專案提交作品集。整個展示內容現已可在 DeepSurge 上觀看，請使用以下連結：

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

我們已正式結束「海象記憶提示（Walrus Memory Prompt Jam）」活動，並想向每一位參與其中的開發者、撰寫者與建構者表達由衷的感謝。你們提交的提示，完美凸顯了持久記憶（persistent memory）的驚人能力。

為了讓你探索所有開放原始碼的提示並瀏覽各種專案投稿，我們邀請你透過以下連結查看完整的 DeepSurge 展示頁面：
https://www.deepsurge.xyz/hackathons/f313beb4-290d-46d9-ac73-3e216fdba8d1

你有沒有錯過最新的更新？@Revolut 現在已正式在其平台上提供 $WAL。這項新增名單大幅擴大了可用性，讓你能夠接觸遍布 40+ 個國家、超過 8000 萬名用戶的龐大網絡。

海象記憶提示（Walrus Memory Prompt Jam）將在短短 24 小時內告一段落。由於投稿將於明天截止，我們邀請你前往 DeepSurge 了解目前進行中的專案。在那裡，別忘了趁機試用開源提示，並瀏覽全部 6 個精選提示類別。

你可以透過以下網址瀏覽完整展示： https://www.deepsurge.xyz/hackathons/f313beb4-290d-46d9-ac73-3e216fdba8d1