اختبرت هذا مع وكيل خدمة العملاء الذي كنت أقيمه.
نظامهم سحب البيانات من التزامات جيت هاب الخاصة بالوكيل، وحلل أوقات الاستجابة عبر آلاف التفاعلات، ورصد وقت التشغيل على مدى أشهر، وحتى أخذ بعين الاعتبار كيفية استجابة فريق التطوير لتقارير الأخطاء.

التحدي الحقيقي ليس مجرد كتابة السياسات. إنه فهم ما هو الخطر عندما تتعامل مع برنامج يتطور ويتعلم ويتغير بمرور الوقت.

سلوك الوكيل، زمن التشغيل، الدقة، ملاحظات المستخدم، انحراف القدرة، جودة التكامل، وأكثر.
وهم لا يراقبون السطح فقط. تم تدريب أنظمتهم ML لرصد المشكلات الدقيقة مبكرًا قبل أن تصبح فاشلة.

فكر: وكيل يبدأ في الاستجابة ببطء قليلاً، أو ينحرف عن وظيفته المقصودة. هذه إشارة مبكرة على المخاطر.
كل نقطة بيانات تجعل النظام أكثر ذكاءً. كل مطالبة تساعد في تحسين النماذج. إنه نظام مخاطر تعلم يستمر في التطور مع الوكلاء.

يبدو أن هذه هي المحاولة الجادة الأولى لمعالجة موثوقية الوكلاء وسلامتهم كعلم حقيقي وليس مجرد تخمين.

يدعم بروتوكول الطاقة نوعين من DAOs ذات الأغراض الخاصة: DAOs ذات الأغراض الخاصة الربحية التي تحول الأرباح إلى $POWER للتوزيع على المحتفظين النشطين، وDAOs ذات الأغراض الخاصة غير الربحية التي ترعاها المبادرات وتُموَّل من خلال تخصيصات Power DAO عند إكمال KPI.

تسهل Talktiyu الحصول على أرقام افتراضية دولية للتواصل بدون ضغوط. سواء للأعمال أو للتحقق الآمن من الحساب، أنا أثق في تغطيتهم العالمية الموثوقة.
اتصل بالعالم الآن في