Walrus 🦭/acc Re-poster

We are making our way to Singapore for the upcoming Sui Basecamp. We would love to know who else will be joining us on the ground, so please generate your custom card and share it in the comments. During the event, our team will be diving into discussions regarding the future evolution of agent stacks, alongside topics like portable memory and state persistence.

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/

Поиск подходящего места для размещения данных агентів искусственного интеллекта — частая задача, в основном потому что универсального решения для баз данных просто не существует. Делать вектора своим главным источником правды, использовать секреты как память или рассчитывать на то, что необработанные журналы чатов будут корректно масштабироваться — все это неэффективные стратегии. Наша новейшая публикация рассказывает @JessieWritesx о лучших способах сочетать различные категории данных агентов с конкретными вариантами хранения, разработанными специально для их размещения. Ознакомьтесь с подробным руководством прямо здесь: https://blog.walrus.xyz/where-to-store-ai-agent-data/

Поиск идеального места для хранения информации вашего AI-агента может оказаться сложной задачей. Не существует универсальной базы данных, которая способна решить абсолютно все проблемы. Неотфильтрованные журналы чатов плохо масштабируются, конфиденциальные секреты не могут выступать в качестве памяти, а векторные системы ни в коем случае не стоит воспринимать как ваш окончательный источник истины.

Чтобы прояснить эту путаницу, в нашем новом материале @JessieWritesx рассказывается, как именно соотнести различные категории информации об агенте с теми системами хранения, которые для них подходят. В статье рассматриваются ключевые различия между производными индексами и первичным источником истины. Кроме того, обсуждается управление транзакционным состоянием и возобновляемостью, а также определяется правильная среда для хранения портативной и долговечной памяти.

Ознакомьтесь с полным разбором здесь: /where-to-store-ai-agent-data/

Обязательно добавьте эту предстоящую сессию в закладки. Завтра мы с радостью представим наш следующий Builder AMA с основателем @wal_notes, @Edcriptofi. В прямом эфире они расскажут, как управляют децентрализованными заметками и используют Walrus для хранения данных, а также предусмотрен раздел с вопросами и ответами в режиме реального времени.

Мы разыграем эксклюзивный мерч среди участников, которые зададут самые увлекательные вопросы. Чтобы принять участие, просто поделитесь своими мыслями в канале [ama-questions] нашего @discord.

Обсуждение состоится 2 сентября в 15:00 UTC.

Перейдите на страницу события и присоединяйтесь к обсуждению в Discord Walrus по адресу https://discord.com/invite/walrusprotocol.

Август выдался для нашей команды особенно продуктивным. Мы успешно внедрили проверяемые возможности ИИ‑трейдинга, выпустили новые образовательные материалы для Walrus Memory и расширили охват $WAL. Примечательно, что теперь $WAL официально доступен в @Revolut. Этот важный рубеж повышает нашу доступность: теперь 80M+ пользователей в 40+ странах могут взаимодействовать с нашим токеном.

В партнерстве с @Astros_ag мы также представили Walrus Verifiable Trading Standard. Эта инициатива была создана специально, чтобы гарантировать, что рыночные данные остаются полностью аудитируемыми, а также легко читаемыми машинами. Наряду с запуском нашу документацию полностью переработали. Мы внедрили навигацию с приоритетом продукта, чтобы пользователям было проще и без труда находить информацию о Walrus Sites, Walrus Memory и основной платформе Walrus.

В образовательной части разработчики теперь могут получить доступ к трём отдельным туториалам, которые мы недавно выпустили. Эти руководства содержат подробные инструкции по интеграции переносимой Walrus Memory с помощью Claude Desktop, Claude Code и TypeScript SDK. Кроме того, мы опубликовали обширный разбор в формате из 4 частей, посвящённый тонкостям context engineering и агентной памяти.

Отдельным ярким моментом стали медиавыступления. Аудитория включалась, чтобы послушать, как @KostasCryptos рассказывает об основах проверяемой инфраструктуры в его материалах для @ThePaypers и в подкасте Starting Block, который ведёт @TheBlockCo. Заглядывая вперёд, наша команда будет в Амстердаме на @HumanXCo в следующем месяце. Также не забудьте приобрести билеты на Sui Basecamp, который пройдёт с 7 по 8 октября в Сингапуре. Если вам нужны прямые ссылки на любые из этих предстоящих событий, просто оставьте запрос в комментариях — и мы с радостью перешерим их.

Удивительные 4 миллиарда документов формата B, которые в настоящее время проходят через отрасль глобальной торговли на сумму $25 трлн, создают серьезную и системную уязвимость для подделки документов.

Чтобы противостоять этой широко распространенной проблеме, @blockticity предпринимает шаги, перенося на Walrus более 1 млн аутентифицированных записей. Эти записи соответствуют более чем $7,7 млрд+ реальных активов в реальном мире.

Копируя вверх по объему свыше 15 ТБ+ доказательств торговых операций в пяти различных коммерческих вертикалях, Blockticity предоставляет своим партнерам публичное криптографическое доказательство происхождения. При этом он гарантирует, что все конфиденциальные коммерческие данные остаются полностью защищенными.

Чтобы ознакомиться с полными подробностями, пожалуйста, перейдите к официальному объявлению здесь: https://blog.walrus.xyz/blockticity-brings-7b-in-authenticated-trade-records-to-walrus-verifiable-data-platform/

В настоящее время в прямом эфире в Лагосе в @SuiHubAfrica: группа из более чем 30 разработчиков собралась офлайн, чтобы изучать дизайн промптов и разрабатывать проекты, используя контекст и Walrus Memory. Перенос цифровой структуры Prompt Jam 5 в физическое пространство дает участникам практические инструкции, чтобы они могли узнать возможности переносимой памяти агента. Мы невероятно рады видеть итоговые проекты, которые эти команды создадут.

Процесс, известный как context engineering, управляет тем, какая именно информация обрабатывается моделью на каждом конкретном этапе, включая конкретные инструкции, инструменты, историю и извлечённую память. Однако присущая этому временному контексту ограниченность заключается в том, что он не способен сохранять состояние между разными запусками. @JessieWritesx, руководитель направления (Tech Lead Manager) в @Mysten_Labs, рассматривает чёткую границу, где возможности context engineering заканчиваются и начинается необходимость в долговременной памяти. Вы можете прочитать подробный обзор здесь: https://blog.walrus.xyz/what-is-context-engineering/

Мемориальный промпт-джем «Тюлень» официально завершён. Мы хотим выразить искреннюю благодарность всем участникам — создателям, авторам и разработчикам, которые присылали свои промпты. Ваши вклады прекрасно продемонстрировали истинные возможности устойчивой памяти.

Мы приглашаем вас ознакомиться с полной подборкой открытых исходных промптов и проектных работ. Весь показ теперь доступен для просмотра на DeepSurge по следующей ссылке:

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

Мы официально завершили Walrus Memory Prompt Jam и хотим выразить искреннюю благодарность каждому разработчику, автору и создателю, который принял участие. Отправленные вами подсказки прекрасно подчеркнули невероятные возможности долговременной памяти.

Чтобы ознакомиться со всеми открытыми исходными подсказками и просмотреть различные проекты, предлагаем вам воспользоваться этим ссылкой и посмотреть полную витрину DeepSurge:
https://www.deepsurge.xyz/hackathons/f313beb4-290d-46d9-ac73-3e216fdba8d1

Возможно, вы пропустили последнее обновление? @Revolut теперь официально поддерживает $WAL на своей платформе. Этот новый листинг существенно расширяет доступность, открывая возможность использовать обширную сеть из 80M+ пользователей, расположенных в более чем 40 странах.

Jam «Walrus Memory Prompt» завершится всего через 24 часа. Поскольку прием заявок запланирован на закрытие завтра, приглашаем вас зайти на DeepSurge, чтобы узнать о текущих проектах. На месте воспользуйтесь возможностью поэкспериментировать с открытыми промптами с открытым исходным кодом и просмотреть все 6 представленных категорий промптов.

Полную витрину можно посмотреть здесь: https://www.deepsurge.xyz/hackathons/f313beb4-290d-46d9-ac73-3e216fdba8d1

Усложняет задачу то, что вручную отслеживать сотни решений, локаций, цепочек квестов и НПС во время продолжительных партий в настольных ролевых играх — невероятно сложно. Чтобы помочь решить эту задачу, мы с радостью представляем D&D Campaign Memory от @0xanjalii на GitHub в качестве финальной работы в нашем сообществе Walrus Prompt Jam.

Проект создан специально для настольных RPG и выступает в роли постоянного со-ведущего (co-DM). На протяжении месяцев игры он без труда упорядочивает состояние вашего мира, заметки по сессиям и лор кампании.

Вы можете ознакомиться с подсказкой напрямую по этой ссылке: https://github.com/0xanjalii/Campaign-Vault/blob/main/dnd-dm-assistant.md

Мы рады представить Exam Mistake Memory для нашего последнего Spotlight в рамках Prompt Jam. Проект создан @eazitechh, чей GitHub-ник: (@/eazitech1). Это приложение предлагает освежающую альтернативу стандартным учебным программам.

Частый недостаток типичных ресурсов для подготовки к экзаменам — их склонность постоянно опрашивать учеников по темам, которые они уже освоили. В отличие от них, Exam Mistake Memory внимательно отслеживает ваши неправильные ответы, чтобы определить точные области, где у вас не хватает знаний. Используя данные ваших предыдущих попыток, оно формирует индивидуальные тренировочные сценарии, ориентированные исключительно на те предметы, которые вам действительно нужно изучить.

Вы можете ознакомиться с полным текстом промпта по этой ссылке: https://github.com/EAZITECH1/exam-mistake-memory/blob/main/prompts/exam-mistake-memory.md

Во время недавнего эпизода подкаста «Starting Block», представленного @TheBlockCo, @kostascrypto присоединился к @gazza_jenks для увлекательного разговора. Вместе они рассмотрели сложности происхождения данных и моделей угроз ИИ, а также подробно объяснили, как именно Walrus вписывается в более широкую картину.

Посмотреть полное интервью можно здесь:

Крайне важные сведения, такие как исправления при развертывании, архитектурные решения и заметки по отладке, обычно исчезают полностью сразу после завершения рабочей сессии. Чтобы решить эту распространенную проблему, сегодня мы уделяем внимание инструменту, который повышает продуктивность разработчиков. Созданный @/Olalekan2345 и размещенный на @github, агент BuildMEM предлагает весьма эффективное решение.

Независимо от того, участвуете ли вы в скоростных хакатонах или берётесь за долгосрочные сборки, эта система аккуратно фиксирует ход вашей сессии, системные ошибки и принятые дизайнерские решения. Сохраняя эту важную информацию, инструмент гарантирует, что вам больше никогда не придется устранять один и тот же баг дважды.

Вы сейчас участвуете в prompt jam или работаете над инновационными способами повысить эффективность программирования? Нам будет интересно узнать подробности о том, что вы создаете.

Пожалуйста, уделите минуту, чтобы ознакомиться с промптом напрямую, перейдя по следующей ссылке: https://github.com/Olalekan2345/buildmem-agent/blob/main/CLAUDE.md

Вы когда-нибудь сталкивались с тем, что агент полностью теряет всю память в тот момент, когда завершается сессия? Чтобы сохранить согласованное состояние в разных средах выполнения, необходимо хранить эту информацию вне активного процесса.

Процедура удивительно проста. Мы подготовили демонстрацию, которая показывает, как инициализировать TypeScript SDK Walrus Memory, используя всего ~90 строк кода. В ходе прохождения мы интегрируем три конкретных вызова: recall, generate и remember. Чтобы доказать эффективность этой настройки, мы намеренно останавливаем программу и запускаем её снова, чтобы вы могли наблюдать, как агент без проблем продолжает свою работу ровно с того момента, на котором произошла остановка.

Вы можете посмотреть полный учебник прямо здесь:

https://youtu.be/YKNQkFlc0Qw?si=Uvif8lSWGCuDxG1N