我对一名我正在评估的客户服务代表进行了下探。
他们的系统从代理的GitHub提交中提取数据，分析了数千次交互的响应时间，监测了几个月的正常运行时间，甚至考虑了开发团队对错误报告的响应情况。

真正的挑战不仅仅是制定政策。更在于理解当你处理不断演变、学习和变化的软件时，风险到底是什么。

代理行为、正常运行时间、准确性、用户反馈、能力漂移、集成质量等。
他们不仅仅是在表面上观察。他们的机器学习系统经过训练，能够及早发现微妙的问题，以防止它们演变为故障。

想想看：一个代理的响应速度稍微变慢，或者偏离其预期功能。这是风险的早期信号。
每个数据点使系统变得更智能。每个声明都有助于完善模型。这是一个随着代理不断发展的学习风险系统。

感觉这是第一次真正尝试将代理的可靠性和安全性视为一门真正的科学，而不是一些猜测。

Power Protocol 支持两种特殊目的 DAO：以盈利为目的的 SP-DAO 将收益转换为 $POWER 以分发给活跃的持有者，以及由发起者赞助的非盈利 SP-DAO，通过在 KPI 完成后由 Power DAO 分配资金。

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