gOcto, Recientemente intenté construir un agente de IA enfocado en el soporte utilizando el Model Factory de @OpenledgerHQ. Esperaba algo de fricción. En cambio, se sintió como llenar un formulario. ▸ Elige tu caso de uso – en mi caso, un asistente de soporte. ▸ Alimenta un conjunto de datos de #Datanets (la biblioteca de datos etiquetados en cadena de OpenLedger). ▸ Obtienes un agente completamente funcional – con lógica de recuperación, trazabilidad de respuestas y atribución de recompensas ya implementadas. Es raro encontrar algo tan transparente, rápido y personalizable. Normalmente, ajustar modelos requiere configuración de infraestructura, tuberías de datos y pesadillas de orquestación. Aquí, se maneja por ti y cada contribuyente de datos sigue siendo acreditado a través de la Prueba de Atribución. Esto cambia las reglas del juego: de APIs centralizadas a agentes que posees, sobre tus datos, con tu lógica. Para cualquiera que esté construyendo IA específica de dominio, el constructor de agentes de OpenLedger merece una mirada seria.