Gli agenti di IA autonomi richiedono qualcosa di più del semplice ragionamento: necessitano di memoria persistente. Stati, cronologie, embedding e decisioni precedenti devono essere disponibili in modo affidabile affinché questi sistemi possano funzionare senza intervento umano. Oggi, la maggior parte di questi dati risiede in basi dati centralizzate, creando dipendenze critiche e punti unici di fallimento.
Walrus offre un'alternativa consentendo agli agenti di IA di memorizzare e recuperare grandi quantità di dati in modo decentralizzato e verificabile. Trattando i dati come blob programmabili, gli agenti possono interagire con la propria memoria senza dover fare affidamento su infrastrutture centralizzate che potrebbero fallire, censurare o alterarsi.
Questa architettura consente di costruire sistemi di IA più resilienti, dove la logica può vivere on-chain mentre la memoria rimane distribuita e disponibile. Per agenti che operano in modo continuo e autonomo, l'archiviazione smette di essere un dettaglio tecnico e diventa un componente centrale del design.
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