gOcto, Ostatnio próbowałem zbudować agenta AI skoncentrowanego na wsparciu, korzystając z Model Factory @OpenledgerHQ. Spodziewałem się pewnych trudności. Zamiast tego, czułem się jakbym wypełniał formularz. ▸ Wybierasz swój przypadek użycia – w moim przypadku, asystent wsparcia. ▸ Podajesz zestaw danych z #Datanets (biblioteka danych onchain OpenLedger, oznaczonych tagami). ▸ Otrzymujesz w pełni funkcjonującego agenta – z logiką pobierania, śledzeniem odpowiedzi i przypisaniem nagród, wszystko na miejscu. Rzadko można znaleźć coś tak przejrzystego, szybkiego i dostosowywalnego. Zwykle dostosowywanie modeli wymaga konfiguracji infrastruktury, potoków danych i koszmarów związanych z orkiestracją. Tutaj, to jest załatwione za Ciebie, a każdy wkład danych jest nadal uznawany dzięki Proof of Attribution. To zmienia zasady gry: od scentralizowanych API do agentów, którymi posiadasz, na swoich danych, z Twoją logiką. Dla każdego, kto buduje AI specyficzne dla danej dziedziny, budowniczy agentów OpenLedger zasługuje na poważne zainteresowanie.