gOcto, Kürzlich habe ich versucht, einen auf Support fokussierten KI-Agenten mit @OpenledgerHQs Model Factory zu erstellen. Ich erwartete einige Schwierigkeiten. Stattdessen fühlte es sich an, als würde ich ein Formular ausfüllen. ▸ Du wählst deinen Anwendungsfall – in meinem Fall einen Support-Assistenten. ▸ Füttere ihn mit einem Datensatz aus #Datanets (OpenLedger’s Onchain-Datenbibliothek mit Tags). ▸ Du erhältst einen voll funktionsfähigen Agenten – mit Abruflogik, Rückverfolgbarkeit der Antworten und Belohnungszuweisung, alles vorhanden. Es ist selten, etwas so Transparentes, Schnelles und Anpassbares zu finden. Normalerweise erfordert das Feintuning von Modellen die Einrichtung von Infrastruktur, Datenpipelines und Orchestrierungs-Albträume. Hier wird das für dich erledigt und jeder Datenbeitragende wird weiterhin über Proof of Attribution anerkannt. Das ändert die Spielregeln: von zentralisierten APIs zu Agenten, die du besitzt, mit deinen Daten und deiner Logik. Für alle, die domänenspezifische KI entwickeln, verdient der Agentenbauer von OpenLedger ernsthafte Beachtung.