Walrus Memory: как подключить постоянную память ИИ-агенту

01Зачем выносить память из приложения

Классическая «память» агента — это либо история сообщений, либо векторная база внутри вашего сервиса. Обе живут в вашем стеке: сменили фреймворк — перепишите, сменили сервер — перелейте, завели второго агента — расскажите ему всё заново. Walrus Memory строит третий вариант: прослойка памяти существует отдельно от приложения, а приложение только пишет и читает.

• Переносимость. Записи не привязаны к фреймворку, рантайму или модели: тот же namespace читается из Python-скрипта, из TypeScript-бэкенда и из Claude Code через MCP.
• Явное владение и доступ. Память принадлежит кошельку Sui, а не аккаунту в чужом SaaS; доступ выдаётся делегированным ключом.
• Шифрование и проверимость. Записи шифруются (Seal) и лежат в децентрализованной сети Walrus, откуда индекс можно восстановить заново.
• Совместная работа агентов. Общий memory space позволяет нескольким агентам видеть один и тот же контекст — это и есть база для координации.

02Как это устроено: memory space, релейер и сеть Walrus

Данные не ходят из вашего кода напрямую в сеть. Схема такая: SDK подписывает запрос вашим делегированным ключом (Ed25519), релейер проверяет права, шифрует текст, заливает его в Walrus как блоб и добавляет запись в векторный индекс. Поиск идёт по namespace и возвращает уже расшифрованные совпадения.

Память делится на изолированные участки — memory space. Он определяется тремя значениями одновременно, и этого достаточно, чтобы два приложения или два пользователя не пересеклись:

03Шаг нулевой: аккаунт, ключ и пароль-обвязка

Для production-контура аккаунт и делегированный ключ выдают на memory.walrus.xyz, для теста — на staging.memory.walrus.xyz. Из этой пары и адреса релейера собирается конфигурация клиента; в коде они читаются из переменных окружения и никогда не хардкодятся.

export MEMWAL_KEY="<ваш Ed25519 приватный ключ, hex>"
export MEMWAL_ACCOUNT_ID="<account ID из memory.walrus.xyz>"
export MEMWAL_SERVER_URL="https://relayer.memory.walrus.xyz"
# тестовый контур: https://relayer-staging.memory.walrus.xyz

04Python: от pip install до первого recall

Python-пакет memwal повторяет TypeScript-клиент: тот же релейер, та же авторизация, те же методы. Ставится без зависимостей, подпись — через PyNaCl. На 05.10.2026 в PyPI лежит версия 0.1.11.

pip install memwal
pip install memwal[langchain]   # middleware для LangChain
pip install memwal[openai]      # middleware для OpenAI SDK
pip install memwal[all]         # всё сразу

Клиент создаётся из ключа, аккаунта и пресета окружения. Дальше — шесть методов, которые покрывают почти всё:

import asyncio, os
from memwal import MemWal, RecallParams

memwal = MemWal.create(
    key=os.environ["MEMWAL_KEY"],
    account_id=os.environ["MEMWAL_ACCOUNT_ID"],
    env="prod",                 # или server_url="https://<свой релейер>"
    namespace="chatbot-prod",
)

async def main():
    # 1. сохраняем факт и ждём подтверждения
    done = await memwal.remember_and_wait("Клиент работает в Hanoi и предпочитает тёмную тему.")
    print(done.blob_id)

    # 2. достаём по смыслу
    res = await memwal.recall(RecallParams(query="Что мы знаем о клиенте?", limit=5))
    for m in res.results:
        print(m.text, m.distance)

asyncio.run(main())

Если приложение не async, есть MemWalSync с тем же API — он просто выполняет вызовы через asyncio.run(), поэтому в ноутбуках и скриптах удобнее он. Для LangChain и OpenAI SDK предусмотрены готовые middleware: with_memwal_langchain и with_memwal_openai — они добавляют память к существующей цепочке, не переписывая её.

05TypeScript и JavaScript: три входа в одну библиотеку

В npm-пакете @mysten-incubation/memwal (на 05.10.2026 — версия 0.1.8) три точки входа. Выбирать нужно по тому, кто выполняет криптографию: релейер или ваш клиент.

npm install @mysten-incubation/memwal
# для режима manual:
npm install @mysten/sui @mysten/seal @mysten/walrus
# для Vercel AI SDK:
npm install ai zod

import { MemWal } from "@mysten-incubation/memwal";

const memwal = MemWal.create({
  key: process.env.MEMWAL_KEY!,            // Ed25519, hex
  accountId: process.env.MEMWAL_ACCOUNT_ID!,
  serverUrl: "https://relayer.memory.walrus.xyz",
  namespace: "chatbot-prod",
});

await memwal.remember("Клиент предпочитает тёмную тему.");
const hits = await memwal.recall({ query: "Какие предпочтения у клиента?" });

В JavaScript-приложении, которое работает в браузере, есть отдельный нюанс: в версии 0.1.8 хэширование тел запросов перевели на @noble/hashes, потому что прежний путь тянул встроенный модуль Node и ломался в Vite-сборке. Если вы сидите на версии ниже — обновитесь, это как раз тот случай. И у TypeScript-SDK объявлен пол Node 20.

06MCP: одна команда — и память у вашего агента

Самый быстрый путь для тех, кто уже работает в агентской среде: MCP-сервер Walrus Memory. Он один для всех клиентов — отличается только место, где лежит конфигурация. Пакет запускается через npx, отдельная установка не нужна, но требуется Node.js 20 или новее.

npx -y @mysten-incubation/memwal-mcp

# пример для Cursor (~/.cursor/mcp.json):
# {
#   "mcpServers": {
#     "memwal": {
#       "command": "npx",
#       "args": ["-y", "@mysten-incubation/memwal-mcp"]
#     }
#   }
# }

Если хочется не только инструментов, но и автоматики, ставьте плагин, а не одиночную запись сервера: он добавляет хуки на старт сессии, на подсказку пользователя и на вызов инструментов, и память подтягивается и сохраняется сама. Тогда есть и «умолчание по умолчанию» — риск, что в память уедет лишнее, поэтому в плагине есть и политика записи, и выключатель автосохранения.

07Как встроить память в цикл агента

Память — не «функция», а место в цикле. Рабочая схема: перед ответом подтянуть контекст, после ответа сохранить то, что стоит помнить. Всё остальное — детали реализации.

• Идемпотентность обязательна. Релейер не дедуплицирует записи: повторный remember после сетевого сбоя создаст вторую копию. Считайте хэш содержимого и не пишите то же самое дважды.
• Ретраи — только на временные ошибки. Экспоненциальная задержка и ограничение попыток; ответы вида 503 документация относит к временной недоступности, а не к проблеме с ключом.
• Подтверждайте запись, если от неё зависит следующий шаг. remember_and_wait дожидается blob ID; вариант без ожидания только принимает задание.
• Батчите и ограничивайте. Пакетная запись и лимит записей на цикл — прямой способ не удивиться счёту за хранение.
• Деградируйте мягко. Если релейер недоступен, агент должен продолжить работу без памяти, а не упасть.

08Сколько это стоит и кто за что платит

Сам SDK бесплатный: лицензия Apache-2.0. Платят за хранение и операции сети, и здесь две разные монеты — в этом месте чаще всего путаются.

На практике почти все начинают с managed relayer Walrus Foundation: кошелёк не нужен, оплата спрятана за релейером, контур общий. Обратная сторона — доверие и отсутствие гарантий: документация прямо пишет, что hosted-релейер видит текст до шифрования, делит развёртывание с другими пользователями и не даёт SLA. Если это неприемлемо, есть три пути: развернуть свой релейер, использовать publisher-спонсирование или выдавать агенту заранее пополненные WAL и ресурсы хранения из общего казначейства.

09Что может пойти не так

10Чем Walrus Memory отличается от других слоёв памяти

Слоёв памяти для агентов много, и по зрелости они пока разного возраста. Чтобы не создавать ложного впечатления, вот честный снимок звёзд на GitHub — это мера размера сообщества, а не качества продукта.

Короткий вывод: Walrus Memory — не замена mem0 «по умолчанию», а другой выбор по владению. Если память должна принадлежать пользователю, переживать смену рантайма и быть проверяемой — смотрите сюда. Если нужно быстро добавить память в существующее приложение — начните с привычного слоя, а сюда приходите, когда упрётесь в их границы.