Перейти к основному контенту

Walrus становится мозгом: Как протокол хранения Sui превратился в стандартный уровень памяти 2026 года для ИИ-агентов

· 14 мин чтения
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

У каждого автономного ИИ-агента, работающего сегодня ончейн, есть один и тот же унизительный секрет: он забывает почти всё. Торговый агент проводит ребалансировку казначейства на 2 млн долларов в понедельник, совершает сложнейший арбитраж во вторник, а к среде у него не остается никакой связной памяти ни о том, ни о другом — потому что инфраструктуры для запоминания в форме, подходящей для работы агентов, еще не существует. Этот пробел сейчас является самой важной нерешенной проблемой в экономике ончейн-агентов объемом 450 млрд долларов, и в апреле 2026 года сеть хранения, изначально предназначенная для файлов, позиционирует себя как решение.

Walrus Protocol, нативная децентрализованная сеть хранения данных в экосистеме Sui от Mysten Labs, преодолела отметку в 450 ТБ сохраненных данных в свою первую годовщину, обойдя Arweave с его 385 ТБ и став доминирующим уровнем хранения с интенсивной записью в Web3. Но более интересная история заключается не в «тоннаже» данных, а в MemWal — SDK для памяти ИИ, который Walrus выпустил 25 марта 2026 года. Он переосмысливает весь протокол как инфраструктуру для агентов, а не просто для файлов. Для разработчиков, создающих следующую волну автономных систем, это незаметно меняет ландшафт децентрализованного хранения.

Узкое место памяти, о котором никто не хотел говорить​

Агенты на базе LLM живут в условиях жесткого ограничения: контекстного окна. Каждый шаг рассуждения, каждый вызов инструмента, каждое наблюдение должны умещаться в несколько сотен тысяч токенов, а всё, что не помещается, просто перестает существовать с точки зрения агента. Человеческие разработчики маскируют это с помощью векторных баз данных, кэшей Redis и таблиц Postgres — централизованной инфраструктуры, которая работает нормально до тех пор, пока вы не захотите, чтобы агент сам владел своими ключами, подписывал собственные транзакции и работал без доверенного бэкенда.

Движение ончейн-агентов сделало эту проблему критической. К первому кварталу 2026 года один только Virtuals Protocol отслеживал экономическую активность, генерируемую агентами, на сумму более 479 млн долларов, а количество ончейн-агентов с балансами превысило 17 000. Этим агентам необходимо состояние между сессиями. Им нужно помнить, какие контрагенты допустили дефолт, какие стратегии принесли убытки, какие пользователи предоставили им разрешения. И они не могут просто записывать это в AWS — весь смысл автономной работы ончейн заключается в том, что нет никакой стороны («их»), которой можно было бы доверить пароль от базы данных.

Существующие варианты децентрализованного хранения сталкивались с различными аспектами этой проблемы:

  • IPFS имеет контентную адресацию и является одноранговой сетью, но у нее нет нативных экономических стимулов для того, чтобы кто-то продолжал хранить (pinning) ваши данные. Файлы исчезают, когда последний узел теряет к ним интерес.
  • Filecoin исправляет ситуацию со стимулами с помощью сделок по хранению (storage deals), но задержка при извлечении данных — часто десятки секунд для «холодных» данных — несовместима с агентом, которому нужно извлечь фрагмент памяти в середине цикла рассуждений.
  • Arweave предлагает подлинную неизменность с моделью «плати один раз — храни вечно», но его экономика оптимизирована для архивирования: дешевое долгосрочное хранение, дорогая и неудобная запись небольших объектов, отсутствие нативной интеграции с уровнем вычислений, где фактически живут агенты.

Ни один из этих вариантов не был разработан с учетом сценария, когда миллион автономных программ хотят записывать небольшие структурированные блоки состояния (state blobs) каждые несколько секунд и считывать их с задержкой менее секунды, одновременно привязывая право собственности к объекту под управлением кошелька в сети смарт-контрактов. Walrus был создан именно для этого.

Что на самом деле представляет собой Walrus​

Walrus — это децентрализованный протокол хранения и доступности данных, построенный поверх Sui компанией Mysten Labs. Основная сеть была запущена в 2025 году, а в начале 2026 года она достигла годового рубежа с впечатляющими показателями: 100 узлов хранения в 19 странах, 4,12 ПБ общей емкости системы (использовано около 39%) и растущий список интеграций протоколов. Ведущие валидаторы по объему стейка сосредоточены в США, Финляндии, Нидерландах, Германии и Литве — географическое распределение, которое важно как для задержки, так и для регуляторной устойчивости.

Технический секрет заключается в схеме избыточного кодирования под названием Red Stuff. Вместо репликации каждого блоба (blob) в виде множества полных копий (классический подход Filecoin/S3), Red Stuff разделяет каждый блоб на сегменты и распределяет их по более чем 100 узлам с коэффициентом репликации всего 4,5x. Это означает, что Walrus платит гораздо меньше за отказоустойчивость, чем при обычной репликации, сохраняя при этом устойчивость к выходу из строя большинства узлов. Не менее важно и то, что схема является самовосстанавливающейся: когда узел уходит в офлайн, восстановление его фрагмента данных требует пропускной способности, пропорциональной только потерянным данным, а не всему блобу — таким образом, сеть плавно деградирует и восстанавливается, а не обрывается резко.

Экономический уровень базируется на токене WAL. Издатели блобов платят за хранение в течение эпохи в токенах WAL; стейкеры предоставляют пропускную способность для хранения и получают эти комиссии; объекты Sui закрепляют право собственности и контроль доступа для каждого блоба. По состоянию на середину апреля 2026 года WAL торгуется на уровне около 0,098 доллара при рыночной капитализации примерно 225 млн долларов, поднявшись на 45% за 24 часа после цикла анонсов MemWal. Это все еще примерно на 87% ниже исторического максимума мая 2025 года в 0,76 доллара, что говорит о том, что основной рост стоимости протокола еще впереди, если тезис об ИИ-агентах подтвердится.

Что крайне важно — и это то, что конкуренты продолжают упускать из виду, — запись в Walrus дешевая и быстрая. Вы можете загружать гигабайты за раз, потому что блоб проходит через сеть только один раз, а узлы хранения оперируют сегментами, составляющими лишь часть первоначального размера. Это делает экономически выгодными частые записи небольших объемов данных, что чрезвычайно важно, если записывающим устройством является агент, который хочет фиксировать свое состояние каждые несколько вызовов инструментов.

MemWal: новое видение хранилища как когнитивной функции​

25 марта 2026 года команда Walrus представила MemWal — SDK для разработчиков и среду выполнения для создания агентов с персистентной памятью. В настоящее время проект находится на стадии бета-тестирования, но он уже изменил то, как разработчики говорят о протоколе: Walrus больше не просто «дешевый уровень децентрализованного хранения», это «место, где ваши агенты хранят свои воспоминания».

Основная абстракция, которую вводит MemWal, — это пространство памяти (memory space) — структурированный, специализированный контейнер, который заменяет неструктурированные лог-файлы, куда агенты раньше сбрасывали свое состояние. У торгового агента может быть три пространства памяти: краткосрочное пространство рабочей памяти с наблюдениями за последние несколько минут, среднесрочное пространство состояния портфеля с позициями и нереализованной прибылью и убытками (P&L), а также долгосрочное пространство репутации контрагента, которое сохраняется на протяжении недель или месяцев истории взаимодействий. Каждое пространство имеет собственную политику хранения, права доступа и периодичность обновлений.

«Под капотом» агент, использующий MemWal SDK, взаимодействует с бэкенд-релейером, который обрабатывает пакетирование, кодирование и взаимодействие с Sui для фиксации блобов (blob commits). Релейер отправляет данные в Walrus для хранения и одновременно обновляет объекты Sui, которые описывают право владения и контроль доступа для каждого пространства памяти. Это означает, что память агента не просто хранится — ею владеет объект Sui, а значит, её можно передавать, делегировать, отзывать или комбинировать с другими ончейн-примитивами, как и любой другой актив.

Три конкретных варианта использования уже способствуют ранним интеграциям:

  1. Межсессионная персистентность без постоянно работающего бэкенда. Агент может запуститься, загрузить соответствующие пространства памяти из Walrus через SDK, выполнить вычисления, зафиксировать обновления и завершить работу — и все это без участия централизованного сервера. В следующий раз, когда он активируется (в том же процессе или на другой машине), он восстановит свое состояние из блокчейна.

  2. Общий контекст для нескольких агентов с криптографическими разрешениями. Поскольку модель объектов Sui позволяет детально делегировать полномочия (capabilities), один агент может предоставить другому доступ только для чтения к определенному пространству памяти, не раскрывая остальную часть своего состояния. Это именно тот примитив, который запрашивали «рои агентов» (agent swarms), подобные тем, что появляются на ElizaOS — способ позволить агенту по анализу настроений читать выходные данные агента-парсера без необходимости доверять общей базе данных.

  3. Аудируемые цепочки решений для регулируемых агентов. Финансовым агентам, которые совершают сделки, одобряют кредиты или управляют рабочими процессами комплаенса, необходимо создавать записи, которые могут проверить регуляторы, аудиторы и контрагенты. Пространство памяти, привязанное к объекту Sui с неизменяемым журналом коммитов, — это именно то, что означает «проверяемый комплаенс» (verifiable compliance) в системе, ориентированной на агентов.

Иерархическая структура — краткосрочная рабочая память, отделенная от долгосрочного персистентного хранилища, с наложенными проверками криптографической целостности — отражает архитектуру, к которой исследования в области когнитивистики подталкивали разработчиков ИИ на протяжении многих лет. Разница в том, что MemWal делает это примитивом протокола, а не задачей отдельного приложения.

Почему лидеры рынка не могут просто переключиться на это​

Заманчиво предположить, что Filecoin или Arweave могли бы просто добавить SDK «памяти агентов» и начать конкурировать. Проблема носит архитектурный, а не маркетинговый характер.

Обновление fast-finality F3 в Filecoin в 2025 году значительно улучшило профиль задержки и подняло рыночную капитализацию сети выше 5 миллиардов долларов, но модель хранения на основе сделок (deals) фундаментально предполагает, что записи являются крупными, редкими и согласовываются заранее. Скорость извлечения данных улучшается, но для «холодных» данных она по-прежнему измеряется секундами, что не вписывается в бюджет цикла рассуждений агента. Можно заставить агентов обходить это с помощью агрессивного кэширования, но в этот момент вы фактически заново строите офчейн-бэкенд.

Permaweb от Arweave философски иной — он предназначен для данных, которые должны пережить своего создателя, что прекрасно подходит для журналистики, записей о происхождении активов и исторических архивов, но плохо для быстро обновляющегося состояния агентов. Модель «плати один раз — храни вечно» также не соответствует реальной экономической форме памяти агента, где большая часть данных актуальна в течение нескольких дней или недель, а затем может быть удалена. Вычислительный уровень AO от Arweave интересен и заслуживает внимания, но это другая ставка: параллельные вычисления в permaweb, а не уровень памяти для агентов, работающих в других местах.

IPFS остается самым близким аналогом «лингва-франка» для адресации файлов в Web3, но без гарантий персистентности ни один серьезный разработчик агентов не разместит там критически важное состояние. Экосистема сервисов пиннинга (pinning services), выросшая вокруг IPFS — это прагматичная заплатка, а не архитектурное решение.

Преимущество Walrus не в том, что он изобрел новый примитив — избыточное кодирование существует десятилетиями. Дело в том, что экономическая модель (аренда за эпоху, а не бессрочный фонд), профиль задержки (чтение небольших блобов менее чем за секунду) и интеграция со смарт-контрактами (объекты Sui как якоря владения) соответствуют тому, как на самом деле должны вести себя автономные агенты. Остальным стекам приходится втискивать эти свойства в существующие архитектуры, которые проектировались для чего-то другого.

Исследовательская группа Four Pillars представила полезную сравнительную таблицу, которая выявляет еще одно неочевидное преимущество: стоимость. Избыточное кодирование и низкий коэффициент репликации Walrus делают его примерно в 100 раз дешевле Filecoin или Arweave в расчете на 1 МБ надежного хранилища. Для агентов, которые могут записывать сотни небольших обновлений состояния в день, в масштабе это превращается в существенную экономию.

Что это значит для разработчиков инфраструктуры​

Появление Walrus в качестве уровня памяти агентов является частью более широкой тенденции, которую необходимо осознать каждому, кто строит Web3-инфраструктуру в 2026 году. Экономика агентов разделяется на специализированные субстраты, каждый из которых решает одну конкретную проблему:

  • Agentic Wallet от Coinbase решает вопрос кастодиального хранения: где находятся ключи.
  • x402z от Mind Network отвечает за конфиденциальные платежи: как агенты совершают транзакции, не раскрывая стратегию.
  • Nava Labs занимается верификацией интентов: соответствует ли выполненное действие тому, что запрашивал пользователь.
  • ERC-8004 определяет идентичность: кем является агент ончейн.
  • Warden строит криптоэкономический слой расчетов: как агенты вносят залог и подвергаются слэшингу за неправомерное поведение.
  • Walrus + MemWal теперь владеют уровнем памяти: что агент знает и помнит.

Ни один из этих сегментов сам по себе не является рынком, где «победитель получает все», но вместе они формируют новый агентный стек — и победят те проекты, которые смогут бесшовно интегрироваться на всех уровнях. Разработчик, запускающий нового ончейн-торгового агента в 2026 году, должен рассчитывать на композицию кошелька Sui, уровня памяти Walrus, учетных данных идентификации, доказательства верификации и платежного канала. Ни один протокол не справляется со всеми пятью задачами одинаково хорошо, а те, что пытаются, обычно не преуспевают ни в одной.

Прогноз Всемирного экономического форума по DePIN — рост с 50 млрд долларов в 2025 году до 3,5 трлн долларов к 2028 году — это макроэкономический фактор, влияющий на все эти процессы. Хранение и вычисления являются крупнейшими компонентами этого прогноза, и именно в сфере хранения Walrus наиболее агрессивно обозначает свое присутствие. Партнерство с Allium, в рамках которого в начале этого года на платформу Walrus было перенесено 65 ТБ верифицируемых блокчейн-данных институционального уровня (исторические записи Bitcoin, Ethereum, Sui), стало тем институциональным подтверждением, в котором нуждался протокол: это не просто игрушка для нативных NFT-проектов на Sui, а жизнеспособная основа для серьезных рабочих нагрузок с данными.

Открытые вопросы​

Ничто из этого не гарантировано. Три фактора все еще могут сорвать этот сценарий:

Риск концентрации на Sui. Walrus экономически привязан к Sui через токеномику WAL и технически — через интеграцию объектной модели. Если Sui потеряет актуальность как платформа для смарт-контрактов — в пользу Aptos, Solana или ренессанса L2 — концепция памяти агентов Walrus должна будет перестраиваться на гораздо более слабом фундаменте. Пока что динамика привлечения разработчиков в Sui выглядит здоровой, но «пока что» — это то, как описывают любую криптоплатформу перед точкой перелома в ту или иную сторону.

Кривая принятия MemWal. SDK все еще находится в стадии бета-тестирования. Реальным испытанием станет то, сделают ли основные фреймворки агентов — ElizaOS, системы в стиле AutoGPT, развивающиеся протоколы MCP/A2A — MemWal первоклассной интеграцией или оставят лишь одним из вариантов. Без тесной поддержки фреймворков MemWal рискует стать нишевым инструментом для разработчиков, которые специально выбирают Sui.

Давление коммерческой централизации. Если OpenAI или Anthropic выпустят собственный продукт для «памяти агентов» с тесной интеграцией LLM, многие разработчики выберут удобный вариант вместо децентрализованного. Ответ Walrus должен заключаться в том, что децентрализованная память открывает сценарии использования, которые недоступны централизованной: агенты, владеющие собственными активами, или многостороннее сотрудничество агентов без доверенного оператора. Это правда, но вывод такого продукта на рынок требует постоянного обучения пользователей.

Создание на новом стеке агентов​

Следующие 18 месяцев определят, закостенеет ли стек Web3-агентов вокруг трех или четырех лидеров или же раздробится на десятки конкурирующих уровней. Ставка Walrus заключается в том, что память станет отдельным, значимым слоем в этом стеке — и победителем в нем станет тот, кто объединит программируемое владение, низкую задержку при чтении, устойчивую экономику и реальный инструментарий для разработчиков. По этому списку проект сегодня опережает любого из своих прямых конкурентов.

Для строителей, которые хотят выпускать продукты, ориентированные на агентов, в 2026 году, практическая рекомендация проста: относитесь к памяти как к первоочередному вопросу инфраструктуры, а не как к второстепенной задаче. Агенты, которые помнят своих пользователей, свои стратегии и свои ошибки, будут накапливать преимущества, которые просто недоступны агентам без сохранения состояния (stateless agents).

BlockEden.xyz предоставляет надежную RPC-инфраструктуру корпоративного уровня для Sui командам, создающим ончейн-агентов и dApps, которые интегрируются с Walrus, MemWal и более широкой экосистемой Sui. Ознакомьтесь с нашими услугами Sui API, чтобы строить на тех же фундаментах, которые лежат в основе агентно-ориентированного Web3-стека.

Источники​

Share on Twitter