Las aplicaciones de IA de agentes en el mercado actual, como asistentes personales y asistentes de estudio, a menudo decepcionan a los usuarios debido a su falta de personalización. Muchos usuarios comentan que estas herramientas son "k iguales" y "no entienden las necesidades personales", lo que resulta en una baja tasa de uso. Por ejemplo, hay estudiantes que desean recibir notificaciones de puntos de conocimiento según su horario (a las 6 de la mañana y a las 8 de la noche), pero los asistentes de estudio existentes no pueden satisfacer esta demanda de personalización.

Lo que es aún más preocupante son los problemas de seguridad de los datos. Algunos usuarios, al utilizar agentes de IA relacionados con la salud, necesitan ingresar información sensible como historial de alergias y hábitos de medicación, pero la preocupación por las filtraciones de datos les impide seguir utilizando estos servicios. Incluso si algunas herramientas de IA ofrecen configuraciones básicas de personalización, su efectividad a menudo deja mucho que desear. Por ejemplo, un profesional en el lugar de trabajo utiliza un asistente de IA para organizar las actas de las reuniones, pero debido a que la IA no está familiarizada con la jerga específica de la industria, el resultado final requiere una gran cantidad de modificaciones manuales, lo que en realidad aumenta la carga de trabajo.

Estos problemas han llevado a que la tasa de retención de usuarios de los agentes de IA sea solo del 20%, muy por debajo del 60% de las herramientas tradicionales de Web2. Sin embargo, OpenLedger ha propuesto una solución innovadora, transformando a los agentes de IA en asistentes personales verdaderamente comprensivos de las necesidades de los usuarios, garantizando la seguridad de los datos y siendo altamente prácticos, mediante el método de "configuración personalizada en cadena + autorización de seguridad de datos + optimización iterativa de resultados". Esta innovación ha elevado significativamente la tasa de retención de usuarios al 75%.

La ventaja principal de OpenLedger radica en transformar los agentes de IA de "plantillas generales" a "personalización exclusiva". La clave para lograr la personalización se encuentra en tres aspectos: primero, a través del centro de configuración en la cadena, los usuarios pueden personalizar las funciones principales de los agentes de IA según sus necesidades. En segundo lugar, se utiliza un mecanismo de autorización de datos controlado para garantizar la protección de la privacidad del usuario. Por último, mediante la retroalimentación continua de resultados y la optimización iterativa, se mejora constantemente el rendimiento de los agentes de IA.

Este método permite que cada agente de IA se ajuste verdaderamente a las necesidades personales de los usuarios. Los usuarios pueden establecer sus preferencias en detalle en el 'Centro de Configuración de Agentes' de OpenLedger, como los horarios y tipos de contenido de las notificaciones del asistente de aprendizaje, o los parámetros de monitoreo del agente de salud, entre otros. Este enfoque altamente personalizado y seguro tiene el potencial de transformar por completo la forma en que los usuarios interactúan con los agentes de IA, brindando nuevas oportunidades de desarrollo en el campo de las aplicaciones de IA.