gOcto, Нещодавно я спробував створити агента штучного інтелекту, орієнтованого на підтримку, використовуючи @OpenledgerHQ Model Factory. Я очікував якихось тертя. Натомість це було схоже на заповнення форми. ▸ Ви самі вибираєте варіант використання – в моєму випадку асистент підтримки. ▸ Надішліть йому набір даних з #Datanets (ончейн бібліотека даних OpenLedger з тегами). ▸ Ви отримуєте назад повністю функціонуючого агента – з логікою пошуку, відстеженням реакції та атрибуцією винагороди на місці. Рідко можна знайти щось настільки прозоре, швидке та настроюване. Як правило, для тонкого налаштування моделей потрібне налаштування інфраструктури, конвеєрів даних і кошмарів оркестрації. Тут вони обробляються для вас, і кожен автор даних все одно отримує кредит на основі Proof of Attribution. Це перевертає сценарій: від централізованих API до агентів, якими ви володієте, на ваших даних, з вашою логікою. Для тих, хто створює штучний інтелект для конкретної домену, конструктор агентів OpenLedger заслуговує на серйозний погляд.