Nous venons d'atteindre 81,3 % sur LongMemEval, la référence standard pour la mémoire des agents. Nous visons maintenant à intégrer cela dans @SolanaMobile Seeker. Voici ce que nous avons construit, ce que nous avons appris et pourquoi les agents mobiles ont besoin d'une couche de mémoire plus que ceux de bureau.

L'approche par défaut pour la mémoire des agents est "il suffit d'utiliser des vecteurs." Intégrez tout. Recherchez par similarité cosinus. Retournez les meilleurs k. Cela ne suffit plus en 2026. Demandez "quel backend utilisons-nous ?" et la recherche vectorielle renvoie chaque conversation sur la technologie. Elle ne trouve pas "nous sommes passés à Supabase mardi dernier." La recherche sémantique pure ne peut pas trouver des faits spécifiques enfouis dans des milliers de souvenirs.

La solution n'était pas un modèle plus grand ou plus de tokens. C'était un meilleur pipeline de récupération. Cinq changements : 1. Recherche par mots-clés BM25 en parallèle avec des vecteurs - attrape les noms exacts, les numéros, les adresses que les embeddings manquent 2. Fusion de rang réciproque pour fusionner les deux ensembles de résultats 3. Réévaluation par cross-encoder - réévalue chaque candidat par rapport à la requête réelle 4. Liens temporels - liaison consciente du temps pour que "ce qui s'est passé la semaine dernière" fonctionne 5. Filtrage de confiance - incertain ? dites-le. ne hallucinez pas Aucun de ces éléments n'est nouveau. Tous bien étudiés en IR. La partie difficile est de les faire fonctionner ensemble avec une faible latence pour des agents en temps réel.

Pourquoi Seeker spécifiquement ? Seeker a déjà résolu les deux problèmes les plus difficiles pour la mémoire des agents : Identité : Seed Vault vous offre un portefeuille sécurisé par matériel sur l'appareil. Ce portefeuille devient votre identité mémoire. Pas de comptes. Pas d'OAuth. Pas de mots de passe. Paiements : SKR rend les micro-transactions de 0,001 $/requête viables. Chaque stockage de mémoire, rappel et vérification est un micro paiement. L'économie ne fonctionne que sur une chaîne où les transactions sous-cent ne sont pas une blague. Plus de 100K utilisateurs de Seeker ont déjà des portefeuilles. Chaque application d'IA sur le dApp Store pourrait partager une couche de mémoire ; limitée à votre portefeuille, portable entre les applications. Votre copilote DeFi connaît votre tolérance au risque parce que votre assistant IA l'a déjà apprise. Un portefeuille. Chaque application se souvient de vous.

Ce qui est en direct aujourd'hui : API Cortex, npm + SDK Python (plus de 5 000 installations), intégration MCP, vérification on-chain Solana, plus de 1,3 million de mémoires stockées, plus de 600 agents actifs. Ce que nous allons construire ensuite avec @SolanaMobile : intégration du Mobile Wallet Adapter, identité Seed Vault, rails de paiement SKR, cache hors ligne, et une application de référence sur le dApp Store. Le moteur de mémoire fonctionne. La couche native Seeker est la prochaine étape. Nous avons postulé pour la Solana Mobile Builder Grant pour le réaliser. Nous publions de véritables scores de production car cet espace a besoin de plus d'honnêteté et de moins de références marketing.

Infrastructure de mémoire partagée pour chaque application sur Seeker. Un portefeuille, contexte persistant, zéro démarrage à froid. Open source. 0,001 $/requête. Construction en public. @solanamobile @toly @solana_devs