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翻訳
Talus aur Sui Integration AI Agents ke liye Web3 ka naya foundationWeb3 ki duniya tez raftari se evolve kar rahi hai. Ab baat sirf smart contracts ya DeFi tak mehdood nahi rahi. Agla phase AI agents ka hai—aise autonomous systems jo khud decision le sakte hain, data analyze kar sakte hain, aur on-chain actions perform kar sakte hain. Isi direction mein ek strong move hai **Talus ka Sui blockchain ke sath integration, jo AI agents ko real, scalable aur trust-minimized environment provide karta hai. Yeh integration sirf ek technical partnership nahi hai. Yeh is baat ka signal hai ke Web3 ab intelligent automation ke phase mein enter kar chuka hai, jahan AI agents sirf off-chain tools nahi rahenge, balkay blockchain ke core primitives banne ja rahe hain. AI Agents ka problem Web3 mein Aaj ke Web3 systems mein AI ka use zyada tar off-chain hota hai. Decision making, learning aur execution alag-alag layers par hoti hain. Iska matlab yeh hua ke trust gaps create ho jaate hain. AI ka logic opaque hota hai Data ka source verifiable nahi hota Execution aur intent ke beech mismatch ho sakta hai Jab tak AI agents ko native on-chain environment nahi milta, tab tak unhein fully trustless ya autonomous kehna mushkil hai. Talus isi gap ko close karne ki koshish kar raha hai. Talus kya build kar raha hai? Talus ek Web3-native AI agent platform hai jo intelligent agents ko design, deploy aur manage karne par focus karta hai. Yeh agents sirf bots nahi hain. Yeh aise systems hain jo: On-chain state samajh sakte hain Rules aur policies ke under act karte hain Time ke sath evolve ho sakte hain Talus ka vision yeh hai ke AI agents ko digital actors ki tarah treat kiya jaye—jin ka behavior predictable ho, lekin flexibility ke sath. Sui kyun important hai is equation mein? Sui ek high-performance Layer 1 blockchain hai jo Move-based object-centric architecture par kaam karta hai. Is architecture ka sab se bada faida yeh hai ke yahan state ko objects ki form mein manage kiya jata hai, na ke sirf accounts ke through. AI agents ke liye yeh approach bohot critical hai, kyun ke: Har agent ek unique on-chain object ban sakta hai Agent ka state, memory aur permissions directly chain par defined hoti hain Parallel execution possible hoti hai, jo AI workloads ke liye zaroori hai Sui ki low latency aur high throughput Talus ke agents ko real-time responsiveness provide karti hai—jo AI-driven automation ke liye must hai. Talus + Sui: integration ka core idea Is integration ke through Talus apne AI agents ko directly Sui ke execution layer ke sath connect karta hai. Iska matlab yeh hai ke: Agent logic on-chain verifiable ho sakta hai Decisions ke proofs generate kiye ja sakte hain Actions transparent aur auditable ban jaati hain AI agent sirf “recommendation engine” nahi rehta, balkay ek accountable on-chain actor ban jata hai. AI agents ka naya use-case layer Talus aur Sui ka combo Web3 mein bilkul naye use cases unlock karta hai: Autonomous DeFi strategies AI agents market conditions analyze kar ke strategies adjust kar sakte hain—lekin predefined risk limits ke sath, jo on-chain enforce hoti hain. DAO automation Governance proposals ka analysis, sentiment evaluation, aur execution automation—all within transparent rules. On-chain coordination Multiple agents ek dusre ke sath coordinate kar sakte hain, bina kisi centralized controller ke. Persistent AI identities Agents ka ek continuous identity aur memory hoti hai jo time ke sath evolve karti hai, reset nahi hoti. Trust ka naya model Web2 AI systems mein trust ka matlab hota hai “provider par bharosa.” Talus + Sui model mein trust ka matlab hota hai code + consensus. Agent kya kar sakta hai, kya nahi—sab kuch: Smart contracts mein defined hota hai Sui ke consensus ke through validate hota hai Publicly auditable hota hai Yeh approach AI ko speculative hype se nikal kar infrastructure-grade technology banata hai. Scalability aur future growth AI agents ka sab se bada challenge scalability hota hai. Agar ek agent ka action network ko slow kar de, to system fail ho jata hai. Sui ki parallel execution model is problem ko directly address karti hai. Talus is advantage ko use kar ke: Thousands of agents ko simultaneously operate kar sakta hai Complex interactions ko bottleneck ke bina handle kar sakta hai Real-world scale applications enable kar sakta hai Yeh sirf experiment nahi, balkay production-grade design hai. Web3 ke liye long-term impact Talus ka Sui ke sath integration ek broader shift ko represent karta hai. Web3 ab sirf financial primitives par focus nahi kar raha, balkay intelligent primitives create kar raha hai. Kal ke Web3 apps shayad manually operate na hon. Woh AI agents ke through: Users ke goals samjhein Constraints ke andar act karein Aur continuous optimization karein Aur yeh sab tab possible hai jab AI ko blockchain jaisa trust layer milta hai—jo Sui provide karta hai. Final thoughts Talus aur Sui ka integration ek clear signal hai ke AI aur blockchain ka intersection ab theory nahi raha. Yeh practical infrastructure ban chuka hai. AI agents ko agar real autonomy, accountability aur scalability chahiye, to unhein Sui jaisa execution environment chahiye. Aur Talus isi future ko build kar raha hai—jahan AI agents sirf tools nahi, balkay Web3 ke first-class citizens honge. Yeh integration shayad quietly ship ho jaye, lekin iska impact loud hoga. @WalrusProtocol #Walrius $WAL {spot}(WALUSDT)

Talus aur Sui Integration AI Agents ke liye Web3 ka naya foundation

Web3 ki duniya tez raftari se evolve kar rahi hai. Ab baat sirf smart contracts ya DeFi tak mehdood nahi rahi. Agla phase AI agents ka hai—aise autonomous systems jo khud decision le sakte hain, data analyze kar sakte hain, aur on-chain actions perform kar sakte hain. Isi direction mein ek strong move hai **Talus ka Sui blockchain ke sath integration, jo AI agents ko real, scalable aur trust-minimized environment provide karta hai.
Yeh integration sirf ek technical partnership nahi hai. Yeh is baat ka signal hai ke Web3 ab intelligent automation ke phase mein enter kar chuka hai, jahan AI agents sirf off-chain tools nahi rahenge, balkay blockchain ke core primitives banne ja rahe hain.
AI Agents ka problem Web3 mein
Aaj ke Web3 systems mein AI ka use zyada tar off-chain hota hai. Decision making, learning aur execution alag-alag layers par hoti hain. Iska matlab yeh hua ke trust gaps create ho jaate hain.
AI ka logic opaque hota hai
Data ka source verifiable nahi hota
Execution aur intent ke beech mismatch ho sakta hai
Jab tak AI agents ko native on-chain environment nahi milta, tab tak unhein fully trustless ya autonomous kehna mushkil hai. Talus isi gap ko close karne ki koshish kar raha hai.
Talus kya build kar raha hai?
Talus ek Web3-native AI agent platform hai jo intelligent agents ko design, deploy aur manage karne par focus karta hai. Yeh agents sirf bots nahi hain. Yeh aise systems hain jo:
On-chain state samajh sakte hain
Rules aur policies ke under act karte hain
Time ke sath evolve ho sakte hain
Talus ka vision yeh hai ke AI agents ko digital actors ki tarah treat kiya jaye—jin ka behavior predictable ho, lekin flexibility ke sath.
Sui kyun important hai is equation mein?
Sui ek high-performance Layer 1 blockchain hai jo Move-based object-centric architecture par kaam karta hai. Is architecture ka sab se bada faida yeh hai ke yahan state ko objects ki form mein manage kiya jata hai, na ke sirf accounts ke through.
AI agents ke liye yeh approach bohot critical hai, kyun ke:
Har agent ek unique on-chain object ban sakta hai
Agent ka state, memory aur permissions directly chain par defined hoti hain
Parallel execution possible hoti hai, jo AI workloads ke liye zaroori hai
Sui ki low latency aur high throughput Talus ke agents ko real-time responsiveness provide karti hai—jo AI-driven automation ke liye must hai.
Talus + Sui: integration ka core idea
Is integration ke through Talus apne AI agents ko directly Sui ke execution layer ke sath connect karta hai. Iska matlab yeh hai ke:
Agent logic on-chain verifiable ho sakta hai
Decisions ke proofs generate kiye ja sakte hain
Actions transparent aur auditable ban jaati hain
AI agent sirf “recommendation engine” nahi rehta, balkay ek accountable on-chain actor ban jata hai.
AI agents ka naya use-case layer
Talus aur Sui ka combo Web3 mein bilkul naye use cases unlock karta hai:
Autonomous DeFi strategies
AI agents market conditions analyze kar ke strategies adjust kar sakte hain—lekin predefined risk limits ke sath, jo on-chain enforce hoti hain.
DAO automation
Governance proposals ka analysis, sentiment evaluation, aur execution automation—all within transparent rules.
On-chain coordination
Multiple agents ek dusre ke sath coordinate kar sakte hain, bina kisi centralized controller ke.
Persistent AI identities
Agents ka ek continuous identity aur memory hoti hai jo time ke sath evolve karti hai, reset nahi hoti.
Trust ka naya model
Web2 AI systems mein trust ka matlab hota hai “provider par bharosa.”
Talus + Sui model mein trust ka matlab hota hai code + consensus.
Agent kya kar sakta hai, kya nahi—sab kuch:
Smart contracts mein defined hota hai
Sui ke consensus ke through validate hota hai
Publicly auditable hota hai
Yeh approach AI ko speculative hype se nikal kar infrastructure-grade technology banata hai.
Scalability aur future growth
AI agents ka sab se bada challenge scalability hota hai. Agar ek agent ka action network ko slow kar de, to system fail ho jata hai. Sui ki parallel execution model is problem ko directly address karti hai.
Talus is advantage ko use kar ke:
Thousands of agents ko simultaneously operate kar sakta hai
Complex interactions ko bottleneck ke bina handle kar sakta hai
Real-world scale applications enable kar sakta hai
Yeh sirf experiment nahi, balkay production-grade design hai.
Web3 ke liye long-term impact
Talus ka Sui ke sath integration ek broader shift ko represent karta hai. Web3 ab sirf financial primitives par focus nahi kar raha, balkay intelligent primitives create kar raha hai.
Kal ke Web3 apps shayad manually operate na hon.
Woh AI agents ke through:
Users ke goals samjhein
Constraints ke andar act karein
Aur continuous optimization karein
Aur yeh sab tab possible hai jab AI ko blockchain jaisa trust layer milta hai—jo Sui provide karta hai.
Final thoughts
Talus aur Sui ka integration ek clear signal hai ke AI aur blockchain ka intersection ab theory nahi raha. Yeh practical infrastructure ban chuka hai. AI agents ko agar real autonomy, accountability aur scalability chahiye, to unhein Sui jaisa execution environment chahiye.
Aur Talus isi future ko build kar raha hai—jahan AI agents sirf tools nahi, balkay Web3 ke first-class citizens honge.
Yeh integration shayad quietly ship ho jaye, lekin iska impact loud hoga.
@Walrus 🦭/acc #Walrius $WAL
原文参照
ウォルラスプロトコルによるバリアの打破@undefined @WalrusProtocol プロトコルは、単なる別のDeFiプロジェクトではなく、画期的な存在です。クロスチェーン互換性、ユーザー中心のツール、低手数料を備えており、$WAL ユーザーが自身の財務をコントロールできるように支援します。暗号資産の採用が進む中、ウォルラスは初心者からプロまで、DeFiにおける最適なソリューションとして位置づけられています。#Walrius #WalrusWAL

ウォルラスプロトコルによるバリアの打破

@undefined @Walrus 🦭/acc プロトコルは、単なる別のDeFiプロジェクトではなく、画期的な存在です。クロスチェーン互換性、ユーザー中心のツール、低手数料を備えており、$WAL ユーザーが自身の財務をコントロールできるように支援します。暗号資産の採用が進む中、ウォルラスは初心者からプロまで、DeFiにおける最適なソリューションとして位置づけられています。#Walrius #WalrusWAL
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Walrusとデータの主権:Web3におけるコントロールの回復🔥🔥🔥🔥Web3の基本的な目的の一つは、ユーザーが自身のデータをコントロールできるようにすることです。しかし実際には、多くの分散型アプリケーションが、重要な情報を格納するために依然として中央集権的なインフラに依存しています。この依存関係は、Web3のイデオロギーとその技術的現実の間にギャップを生んでいます。Walrusはまさにこの問題の解決に取り組んでいます。 @WalrusProtocol を用いて、ストレージは実際に分散化されたコンポーネントになります。データはもはや1つのベンダーに委ねられず、独立したエージェントのネットワークに分散されます。このアーキテクチャにより、検閲、改ざん、アクセス喪失のリスクが大幅に低減されます。また、システム全体の耐障害性も強化され、障害や攻撃に対してもより強固になります。

Walrusとデータの主権:Web3におけるコントロールの回復🔥🔥🔥🔥

Web3の基本的な目的の一つは、ユーザーが自身のデータをコントロールできるようにすることです。しかし実際には、多くの分散型アプリケーションが、重要な情報を格納するために依然として中央集権的なインフラに依存しています。この依存関係は、Web3のイデオロギーとその技術的現実の間にギャップを生んでいます。Walrusはまさにこの問題の解決に取り組んでいます。
@Walrus 🦭/acc を用いて、ストレージは実際に分散化されたコンポーネントになります。データはもはや1つのベンダーに委ねられず、独立したエージェントのネットワークに分散されます。このアーキテクチャにより、検閲、改ざん、アクセス喪失のリスクが大幅に低減されます。また、システム全体の耐障害性も強化され、障害や攻撃に対してもより強固になります。
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$WAL:Walrusの背後にある経済的メカニズムを理解する暗号資産エコシステムでは、多くのプロジェクトが技術の問題ではなく、経済的設計の不備によって失敗します。Walrusはこれをよく理解しています。トークン$WAL は単なる投機的資産ではなく、プロトコルの機能的な中枢です。 #WAL の主な役割はWalrusネットワークを保護することです。ストレージリソースを提供し、データの可用性を確保し、プロトコルのルールを守る参加者は#WALで報酬を受けます。このメカニズムにより、ネットワークの利益を最優先に行動するインセンティブが生まれます。

$WAL:Walrusの背後にある経済的メカニズムを理解する

暗号資産エコシステムでは、多くのプロジェクトが技術の問題ではなく、経済的設計の不備によって失敗します。Walrusはこれをよく理解しています。トークン$WAL は単なる投機的資産ではなく、プロトコルの機能的な中枢です。
#WAL の主な役割はWalrusネットワークを保護することです。ストレージリソースを提供し、データの可用性を確保し、プロトコルのルールを守る参加者は#WALで報酬を受けます。このメカニズムにより、ネットワークの利益を最優先に行動するインセンティブが生まれます。
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WalrusとdAppsの未来:しばしば軽視されるインフラ🔥🔥🔥🔥💥💥💥Web3の広範な採用について話すとき、私たちはしばしばユーザーインターフェース、取引手数料、またはブロックチェーンの速度に注目します。しかし、しばしば無視されがちな重要な要素があります:ストレージインフラ。これがないと、どのdAppも安定的で信頼できる体験を提供することはできません。Walrusはまさにこの構造的な問題に取り組んでいます。 現代のdAppsは単なる取引にとどまりません。画像や動画、メタデータ、複雑なファイル、時には大規模なデータ量を扱います。これらの要素をブロックチェーン上に直接格納することは現実的ではありません。ここに@WalrusProtocol が補完的かつ不可欠なソリューションとして登場します。

WalrusとdAppsの未来:しばしば軽視されるインフラ🔥🔥🔥🔥💥💥💥

Web3の広範な採用について話すとき、私たちはしばしばユーザーインターフェース、取引手数料、またはブロックチェーンの速度に注目します。しかし、しばしば無視されがちな重要な要素があります:ストレージインフラ。これがないと、どのdAppも安定的で信頼できる体験を提供することはできません。Walrusはまさにこの構造的な問題に取り組んでいます。
現代のdAppsは単なる取引にとどまりません。画像や動画、メタデータ、複雑なファイル、時には大規模なデータ量を扱います。これらの要素をブロックチェーン上に直接格納することは現実的ではありません。ここに@Walrus 🦭/acc が補完的かつ不可欠なソリューションとして登場します。
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Walrus:なぜ分散型ストレージがWeb3の真の戦いなのか🔥🔥🔥Web3はしばしばブロックチェーン、トークン、スマートコントラクトに要約されます。しかし、この技術的な外観の裏には、はるかに深い課題が隠れています:データの保管です。信頼性があり、分散型で検閲に強い保管がなければ、いかなるWeb3アプリケーションも本物の約束を果たすことはできません。まさにこの戦略的な分野において、Walrusはその位置を確立しています。 今日、いわゆる「分散型」と呼ばれるアプリケーションの大部分は、まだデータを保存するために中央集権的なインフラに依存しています:クラウドサーバー、プライベートデータベース、サードパーティサービス。この依存関係は明白な矛盾を生み出しています。重要なデータが少数の中央集権的エージェントによって制御されている状況で、どのようにデジタル主権について語ることができるでしょうか?@walrusprotocolはこの問題に対する明確な答えを提供しています。

Walrus:なぜ分散型ストレージがWeb3の真の戦いなのか🔥🔥🔥

Web3はしばしばブロックチェーン、トークン、スマートコントラクトに要約されます。しかし、この技術的な外観の裏には、はるかに深い課題が隠れています:データの保管です。信頼性があり、分散型で検閲に強い保管がなければ、いかなるWeb3アプリケーションも本物の約束を果たすことはできません。まさにこの戦略的な分野において、Walrusはその位置を確立しています。
今日、いわゆる「分散型」と呼ばれるアプリケーションの大部分は、まだデータを保存するために中央集権的なインフラに依存しています:クラウドサーバー、プライベートデータベース、サードパーティサービス。この依存関係は明白な矛盾を生み出しています。重要なデータが少数の中央集権的エージェントによって制御されている状況で、どのようにデジタル主権について語ることができるでしょうか?@walrusprotocolはこの問題に対する明確な答えを提供しています。
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$WAL {spot}(WALUSDT) ワルラスとデータ主権の概念 現在のインターネットでは、データの大部分が中央集権的なプラットフォームによって制御されています。ワルラスは、ユーザーが自らのデータをコントロールできる代替案を提供しています。これはデジタル主権において重要な進歩です。 @WalrusProtocol は、単一の主体に依存せずにデータを保存できるようにし、検閲や任意の削除、アクセス喪失のリスクを低減します。トークン $WAL は、ネットワークの経済的バランスを保つことで、このビジョンを支えています。 このアプローチは、Web3の哲学に完全に合致しています:ユーザーに力を戻すことです。 #Walrus #walrius
$WAL

ワルラスとデータ主権の概念
現在のインターネットでは、データの大部分が中央集権的なプラットフォームによって制御されています。ワルラスは、ユーザーが自らのデータをコントロールできる代替案を提供しています。これはデジタル主権において重要な進歩です。
@Walrus 🦭/acc は、単一の主体に依存せずにデータを保存できるようにし、検閲や任意の削除、アクセス喪失のリスクを低減します。トークン $WAL は、ネットワークの経済的バランスを保つことで、このビジョンを支えています。
このアプローチは、Web3の哲学に完全に合致しています:ユーザーに力を戻すことです。
#Walrus #walrius
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#walrus $WAL Create at least one original post on Binance Square with a minimum of 100 characters. Your post must include a mention of @WalrusProtocol protocol, cointag $WAL AL, and contain the hashtag #Walrius us to be eligible. Content should be relevant to Walrus and original.
#walrus $WAL Create at least one original post on Binance Square with a minimum of 100 characters. Your post must include a mention of @Walrus 🦭/acc protocol, cointag $WAL AL, and contain the hashtag #Walrius us to be eligible. Content should be relevant to Walrus and original.
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WarlusDecentralized infrastructure is becoming one of the most important pillars of Web3, and Walrus is positioning itself as a serious player in decentralized data storage. Unlike traditional centralized storage systems that rely on single points of failure, Walrus is designed to distribute data across a network in a way that prioritizes scalability, resilience, and long-term reliability. This approach is especially relevant as blockchain applications, AI models, and on-chain data continue to grow rapidly. What makes the project interesting is how incentives are aligned within the ecosystem. By using $WAL as the core utility token, Walrus encourages participants to contribute storage resources, maintain network integrity, and support overall security. This creates a system where users, storage providers, and developers all benefit from network growth rather than relying on centralized entities. Keeping an eye on @walrusprotocol as development progresses is important, especially as decentralized storage becomes a critical layer for future Web3 adoption. If execution continues as planned, Walrus could play a meaningful role in supporting data-heavy decentralized applications and next-generation blockchain use cases. #Walrius us

Warlus

Decentralized infrastructure is becoming one of the most important pillars of Web3, and Walrus is positioning itself as a serious player in decentralized data storage. Unlike traditional centralized storage systems that rely on single points of failure, Walrus is designed to distribute data across a network in a way that prioritizes scalability, resilience, and long-term reliability. This approach is especially relevant as blockchain applications, AI models, and on-chain data continue to grow rapidly.
What makes the project interesting is how incentives are aligned within the ecosystem. By using $WAL as the core utility token, Walrus encourages participants to contribute storage resources, maintain network integrity, and support overall security. This creates a system where users, storage providers, and developers all benefit from network growth rather than relying on centralized entities.
Keeping an eye on @walrusprotocol as development progresses is important, especially as decentralized storage becomes a critical layer for future Web3 adoption. If execution continues as planned, Walrus could play a meaningful role in supporting data-heavy decentralized applications and next-generation blockchain use cases. #Walrius us
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Excited to see how decentralized storage is evolving with @WalrusProtocol otocol. The focus on scalable, secure data availability can unlock new possibilities for Web3 builders. Keeping an eye on $WAL as the ecosystem grows. #Walrius
Excited to see how decentralized storage is evolving with @Walrus 🦭/acc otocol. The focus on scalable, secure data availability can unlock new possibilities for Web3 builders. Keeping an eye on $WAL as the ecosystem grows. #Walrius
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elizaOS has joined with Walrus to bring memory support to decentralized AIworkflows Walrus is now the default memory layer in elizaOS V2 This allows developers to manage data safely and persistently giving AI agents real long term memory elizaOS is an open source platform for creating and managing AI agents By integrating Walrus it can now provide trusted infrastructure for agent memory data sets and workflows across multiple agents New users can access memory features right from the start through a simple registration process making it easier to get started and adopt quickly Walrus solves a key problem for AI agents It provides a unified data layer for large models data sets and media Every upload creates a certificate on the Sui blockchain showing that the data is verifiable and traceable This means developers can store retrieve and share data in a decentralized and verifiable way making Walrus the core memory layer for multi agent workflows Rebecca Simmonds head of Walrus foundation says one of the biggest challenges in AI agents is building a lasting and verifiable memory system that can be shared safely across workflows Working with elizaOS we are creating a memory layer that allows developers to store retrieve and collaborate on data between intelligent agents while keeping it traceable safe and auditable This integration achieves several goals Walrus is now the default data platform for elizaOS V2 allowing developers to manage agent memory and data assets from day one Developers can see the full memory capabilities right away The integration is supported with case studies developer testimonials and real project examples to encourage adoption Documentation sample code and production ready templates make it easy to start using The integration also shows how Walrus can work beyond the Sui ecosystem on multiple blockchains Shaw Walters founder of elizaOS says Walrus gives elizaOS the memory layer it needs to scale multi agent systems efficiently and safely Developers can now focus on building advanced AI workflows without worrying about fragmented data management This integration shows the potential of decentralized and verifiable memory in real AI applications The cooperation also includes support for Seal and Nautilus which provide encrypted access control and private chain computation Together with Walrus developers can define how AI agents access process and monetize data creating a secure and verifiable data driven AI foundation As elizaOS V2 based agents and products launch later this year Walrus will act as a universal data layer for AI agents combining storage access control and programmability It will provide a trusted base for the next generation of decentralized intelligence Sui Network is a layer one public blockchain designed to support developers and creators in building applications for the next billion users in web3 Applications on Sui use the Move smart contract language and can scale horizontally allowing developers to create a wide range of applications quickly and at low cost More information is available at the Sui link tree. #Walrius @WalrusProtocol $WAL {spot}(WALUSDT)

elizaOS has joined with Walrus to bring memory support to decentralized AI

workflows Walrus is now the default memory layer in elizaOS V2 This allows developers to manage data safely and persistently giving AI agents real long term memory
elizaOS is an open source platform for creating and managing AI agents By integrating Walrus it can now provide trusted infrastructure for agent memory data sets and workflows across multiple agents New users can access memory features right from the start through a simple registration process making it easier to get started and adopt quickly
Walrus solves a key problem for AI agents It provides a unified data layer for large models data sets and media Every upload creates a certificate on the Sui blockchain showing that the data is verifiable and traceable This means developers can store retrieve and share data in a decentralized and verifiable way making Walrus the core memory layer for multi agent workflows
Rebecca Simmonds head of Walrus foundation says one of the biggest challenges in AI agents is building a lasting and verifiable memory system that can be shared safely across workflows Working with elizaOS we are creating a memory layer that allows developers to store retrieve and collaborate on data between intelligent agents while keeping it traceable safe and auditable
This integration achieves several goals Walrus is now the default data platform for elizaOS V2 allowing developers to manage agent memory and data assets from day one Developers can see the full memory capabilities right away The integration is supported with case studies developer testimonials and real project examples to encourage adoption Documentation sample code and production ready templates make it easy to start using The integration also shows how Walrus can work beyond the Sui ecosystem on multiple blockchains
Shaw Walters founder of elizaOS says Walrus gives elizaOS the memory layer it needs to scale multi agent systems efficiently and safely Developers can now focus on building advanced AI workflows without worrying about fragmented data management This integration shows the potential of decentralized and verifiable memory in real AI applications
The cooperation also includes support for Seal and Nautilus which provide encrypted access control and private chain computation Together with Walrus developers can define how AI agents access process and monetize data creating a secure and verifiable data driven AI foundation
As elizaOS V2 based agents and products launch later this year Walrus will act as a universal data layer for AI agents combining storage access control and programmability It will provide a trusted base for the next generation of decentralized intelligence
Sui Network is a layer one public blockchain designed to support developers and creators in building applications for the next billion users in web3 Applications on Sui use the Move smart contract language and can scale horizontally allowing developers to create a wide range of applications quickly and at low cost More information is available at the Sui link tree.
#Walrius @Walrus 🦭/acc $WAL
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#walrus $WAL 🚀 Excited to see how @WalrusProtocol is pushing the boundaries of decentralized infrastructure. With a strong focus on scalable data availability and efficiency, Walrus is building real utility for the next wave of Web3 adoption. $WAL has serious long-term potential as the ecosystem grows. #Walrius
#walrus $WAL 🚀 Excited to see how @Walrus 🦭/acc is pushing the boundaries of decentralized infrastructure. With a strong focus on scalable data availability and efficiency, Walrus is building real utility for the next wave of Web3 adoption. $WAL has serious long-term potential as the ecosystem grows. #Walrius
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#walrus $WAL Crypto / Mindshare style “Walrus to earn mindshare and climb the narrative ladder.” “Walrus is here to earn mindshare and climb the charts.” “Walrus aims to earn mindshare and climb the ecosystem.” More hype / social post “Walrus is grinding to earn mindshare and climb to the top 🦭🚀” “From memes to mindshare — Walrus is climbing fast.” Simple & professional “Walrus focuses on earning mindshare and sustainable growth.” @WalrusProtocol #walrus #WalrusCrypto #Walrius #walrusToBeElegible $WAL {spot}(WALUSDT)
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Crypto / Mindshare style
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“Walrus is here to earn mindshare and climb the charts.”
“Walrus aims to earn mindshare and climb the ecosystem.”
More hype / social post
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“From memes to mindshare — Walrus is climbing fast.”
Simple & professional
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$ADA コイン ⚡💪🔥 価格予測 2025 - 2028 {spot}(ADAUSDT) あなたが今日カードanoに1,000ドル投資し、2026年7月7日まで待つ場合、私たちの予測はあなたが1,834.57ドルの潜在的な利益を見ることができることを示唆しています。これは213日間で183.46%のROIを反映しています。 現在、コインは下落しているため、これは迅速な投資のための良い購入機会になる可能性があります。 2025年12月の価格予測 2025年の予想される価格に関するテクニカル分析によると、最小コストは0.361ドルになります。ADAの価格が達成できる最大レベルは0.642ドルです。取引の平均価格は約0.533ドルになると予想されています。 2026年の価格予測 過去数年の価格分析の結果、2026年には最小価格が約0.695ドルになると仮定されています。期待されるADAの最大価格は約1.33ドルになる可能性があります。平均して、2026年の取引価格は1.13ドルになる可能性があります。 2027年の価格予測 暗号通貨の専門家による価格に関するテクニカル分析に基づいて、2027年のADAの最小および最大価格はそれぞれ約1.88ドルと2.32ドルになると予想されています。期待される平均取引コストは1.94ドルです。 2028年の価格予測 暗号通貨の専門家は、過去数年の価格とその変動を分析しました。2028年にはADAの最小価格が2.94ドルに下がる可能性があり、その最大価格は3.28ドルに達する可能性があります。平均して、取引コストは約3.11ドルになるでしょう。 購入 👉👉$ADA さらなる更新をお楽しみに ❤ #ADA #Walrius #WAL $WAL {spot}(WALUSDT)
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あなたが今日カードanoに1,000ドル投資し、2026年7月7日まで待つ場合、私たちの予測はあなたが1,834.57ドルの潜在的な利益を見ることができることを示唆しています。これは213日間で183.46%のROIを反映しています。
現在、コインは下落しているため、これは迅速な投資のための良い購入機会になる可能性があります。
2025年12月の価格予測
2025年の予想される価格に関するテクニカル分析によると、最小コストは0.361ドルになります。ADAの価格が達成できる最大レベルは0.642ドルです。取引の平均価格は約0.533ドルになると予想されています。
2026年の価格予測
過去数年の価格分析の結果、2026年には最小価格が約0.695ドルになると仮定されています。期待されるADAの最大価格は約1.33ドルになる可能性があります。平均して、2026年の取引価格は1.13ドルになる可能性があります。
2027年の価格予測
暗号通貨の専門家による価格に関するテクニカル分析に基づいて、2027年のADAの最小および最大価格はそれぞれ約1.88ドルと2.32ドルになると予想されています。期待される平均取引コストは1.94ドルです。
2028年の価格予測
暗号通貨の専門家は、過去数年の価格とその変動を分析しました。2028年にはADAの最小価格が2.94ドルに下がる可能性があり、その最大価格は3.28ドルに達する可能性があります。平均して、取引コストは約3.11ドルになるでしょう。
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