Walrus Memory
Переносной слой памяти для AI-агентов: надежное хранилище, которое всегда под вашим контролем и где каждое действие можно проверить.
| Что это | Переносной слой памяти для AI-агентов: надежное хранилище, которое всегда под вашим контролем и где каждое действие можно проверить. |
|---|---|
| Цены | Paid — от $0.02/mo |
| Бесплатный тариф | Нет |
| Платформа | API |
| API | Да |
| Хорошо подходит для | building multi-agent workflows that share context, creating persistent customer support agents that remember past interactions |
| Домен зарегистрирован | 2018 |
Данные обновлены 1 августа 2026 г.
Что делает Walrus Memory?
Представьте, что вашему AI-агенту больше не нужно каждый раз «перезагружаться» и забывать всё, о чем вы говорили пять минут назад. Именно эту проблему решает Walrus Memory — переносимый слой памяти для AI.
По сути, это внешнее хранилище контекста, которое работает сквозь разные приложения, сессии и среды исполнения. Теперь агенты могут помнить предпочтения пользователя, прошлые решения и текущее состояние рабочих процессов, а не начинать всё с чистого листа. При этом память персистентна, проверяема и полностью контролируется разработчиком. Внедрить её просто: ставите пакет через npm или pip, настраиваете приватный ключ и аккаунт — и всё, в коде становятся доступны функции remember() и recall().
Главная фишка Walrus Memory — в её мобильности и координации. Память не стирается после закрытия сессии: агент может вернуться к задаче в другой среде даже спустя несколько недель и продолжить ровно с того места, где остановился. С помощью программируемых прав доступа вы сами решаете, кто и как может использовать те или иные данные. А в многоагентных системах все AI-помощники опираются на единый «источник истины», что позволяет им работать синхронно. Кроме того, система ведет аудит, так что всегда можно проверить, на основе каких данных агент принял то или иное решение.
Инструмент из коробки совместим с основными LLM, имеет нативные плагины для OpenClaw и NemoClaw, а также поддерживает MCP.
Walrus Memory создана для тех, кто пишет серьезных AI-агентов с долгосрочной памятью. Это идеальный вариант для сложных многоагентных сценариев, ботов техподдержки, которые помнят историю общения, и персональных ассистентов, изучающих привычки пользователя. Если вы строите production-систему и устали бороться с потерей контекста, Walrus Memory — это простой и надежный способ сделать память вашего AI постоянной.
Ключевые возможности
Что выделяет инструментДля кого Walrus Memory?
Кому подходит этот инструментЦены
Storage
- per GB per month storage
- Встроенное резервирование данных
- Мобильность и переносимость
- Возможность верификации
- Программируемый контроль доступа
Доверие и присутствие
Галерея
Нажмите на изображение, чтобы увеличитьАльтернативы в категории Инструменты разработчика
Это своего рода «долговременная память» для AI-агентов. Благодаря такой инфраструктуре они не просто обрабатывают запрос здесь и сейчас, а помнят контекст, адаптируются под пользователя и остаются последовательными в своих ответах даже спустя долгое время.
Open-source слой памяти для AI-разработчиков. С его помощью можно добавить в чат-ботов и AI-агентов полноценную краткосрочную и долгосрочную память.
Теперь Hermes, Claude Code и Codex могут обладать «бесконечной» памятью. Проект agentmemory сейчас на слуху в GitHub — у него уже более 5,000 Stars, и понятно почему. Смотрите сами: когда CLAUDE md закидывает в контекст более 22,000 токенов при 240 наблюдениях, agentmemory тратит всего 1,900 токенов на тот же объем. Это на 92% меньше! А когда наблюдений достигает 1,000, большая часть встроенной памяти обычных моделей просто становится «невидимой». agentmemory же сохраняет 100% данных доступными для поиска. Разработчики протестировали решение на 240 реальных сессиях кодинга, и цифры впечатляют: — Расход токенов за сессию сокращается до 95%. — Количество вызовов инструментов (tool calls) до достижения лимита контекста вырастает в 200 раз. — И самое главное: проект полностью open source.
Десктопное приложение, которое дает AI-ассистентам «постоянную память». Теперь нейронка не забывает контекст между разными сессиями, проектами и даже участниками команды.
Готовая инфраструктура памяти для AI-агентов и приложений. Теперь добавить постоянный контекст можно за считанные минуты с помощью простого SDK.
Надежный API для памяти AI-агентов: храните и извлекайте данные в формате JSON между сессиями, и вам больше не придется возиться с настройкой собственной базы данных.
Это self-hosted AI агент с постоянной памятью: он буквально учится у вас в процессе общения. Самое крутое, что он работает сразу везде — в Telegram, Discord, Slack и WhatsApp.
Платформа для работы с памятью и контекстом AI-агентов — предоставляет инструменты для структурированного поиска данных и возможности обучения AI-агентов.
Похожие инструменты
Universal Memory API — это способ дать AI-агентам настоящую долгосрочную память. Теперь они смогут запоминать профили пользователей и глубоко понимать контекст общения, а не забывать всё сразу после закрытия чата.
Наделяет AI-чатов и агентов долговременной памятью — запоминает данные пользователей, их предпочтения и историю диалогов.