Saya menguji ini dengan agen layanan pelanggan yang saya evaluasi.
Sistem mereka menarik data dari komit GitHub agen, menganalisis waktu respons di ribuan interaksi, memantau waktu aktif selama berbulan-bulan, dan bahkan mempertimbangkan bagaimana tim pengembangan merespons laporan bug.

Tantangan sebenarnya bukan hanya menulis kebijakan. Ini adalah memahami apa risiko yang ada ketika Anda berurusan dengan perangkat lunak yang berkembang, belajar, dan berubah seiring waktu.

perilaku agen, waktu aktif, akurasi, umpan balik pengguna, penyimpangan kemampuan, kualitas integrasi, dan lainnya.
Dan mereka tidak hanya mengamati permukaan. Sistem ML mereka dilatih untuk mendeteksi masalah kecil dengan cepat sebelum menjadi kegagalan.

Pikirkan: seorang agen yang sedikit lebih lambat untuk merespons, atau menyimpang dari fungsi yang dimaksudkan. Itu adalah sinyal awal risiko.
Setiap titik data membuat sistem menjadi lebih cerdas. Setiap klaim membantu memperbaiki model. Ini adalah sistem risiko pembelajaran yang terus berkembang bersama agen.

Rasanya seperti upaya serius pertama untuk memperlakukan keandalan dan keamanan agen seperti ilmu nyata, bukan sekadar tebak-tebakan.

Power Protocol mendukung dua jenis DAO Tujuan Khusus: SP-DAO yang berorientasi pada keuntungan yang mengubah pendapatan menjadi $POWER untuk distribusi kepada Pemegang yang aktif, dan SP-DAO nirlaba yang disponsori oleh inisiator dan dibiayai melalui alokasi Power DAO setelah penyelesaian KPI.

Talktiyu menyederhanakan perolehan nomor virtual internasional untuk komunikasi yang bebas stres. Baik untuk bisnis maupun verifikasi akun yang aman, saya mempercayai cakupan global mereka yang dapat diandalkan.
Sambungkan ke seluruh dunia sekarang di