gOcto, Récemment, j'ai essayé de créer un agent IA axé sur le support en utilisant le Model Factory de @OpenledgerHQ. Je m'attendais à quelques frictions. Au lieu de cela, c'était comme remplir un formulaire. ▸ Vous choisissez votre cas d'utilisation – dans mon cas, un assistant de support. ▸ Alimentez-le avec un ensemble de données provenant de #Datanets (la bibliothèque de données étiquetées et on-chain d'OpenLedger). ▸ Vous obtenez un agent entièrement fonctionnel – avec une logique de récupération, une traçabilité des réponses et une attribution des récompenses déjà en place. Il est rare de trouver quelque chose d'aussi transparent, rapide et personnalisable. Normalement, le réglage fin des modèles nécessite une configuration d'infrastructure, des pipelines de données et des cauchemars d'orchestration. Ici, c'est géré pour vous et chaque contributeur de données est toujours crédité via la Preuve d'Attribution. Cela renverse la situation : des API centralisées aux agents que vous possédez, sur vos données, avec votre logique. Pour quiconque construit une IA spécifique à un domaine, le constructeur d'agents d'OpenLedger mérite un examen sérieux.