gOcto, Recientemente intenté crear un agente de IA centrado en el soporte utilizando la fábrica de modelos de @OpenledgerHQ. Esperaba algo de fricción. En cambio, se sintió como completar un formulario. ▸ Tú eliges tu caso de uso, en mi caso, un asistente de soporte. ▸ Aliméntelo con un conjunto de datos de #Datanets (la biblioteca de datos etiquetados en cadena de OpenLedger). ▸ Recupera un agente en pleno funcionamiento, con lógica de recuperación, trazabilidad de respuesta y atribución de recompensas, todo en su lugar. Es raro encontrar algo tan transparente, rápido y personalizable. Normalmente, el ajuste fino de los modelos requiere configuración de infraestructura, canalizaciones de datos y pesadillas de orquestación. Aquí, se maneja por usted y cada colaborador de datos aún se acredita a través de la prueba de atribución. Esto cambia el script: de API centralizadas a agentes de su propiedad, en sus datos, con su lógica. Para cualquiera que construya IA específica de dominio, el creador de agentes de OpenLedger merece una mirada seria.