Aplikasi agen AI di pasar saat ini, seperti asisten pribadi dan asisten belajar, seringkali membuat pengguna merasa kecewa karena kurangnya personalisasi. Banyak pengguna mengeluhkan bahwa alat ini "sama semua" dan "tidak memahami kebutuhan pribadi", yang mengakibatkan rendahnya tingkat penggunaan. Misalnya, ada siswa yang ingin menerima pengiriman materi pelajaran berdasarkan jadwal mereka (pukul 6 pagi dan 8 malam), tetapi asisten belajar yang ada saat ini tidak dapat memenuhi kebutuhan kustomisasi ini.

Masalah keamanan data menjadi semakin mengkhawatirkan. Beberapa pengguna yang menggunakan agen AI terkait kesehatan perlu memasukkan informasi sensitif seperti riwayat alergi dan kebiasaan penggunaan obat, tetapi kekhawatiran tentang kebocoran data menghalangi mereka untuk terus menggunakan layanan ini. Bahkan jika beberapa alat AI menawarkan pengaturan personalisasi dasar, hasilnya seringkali tidak memuaskan. Misalnya, seorang profesional yang menggunakan asisten AI untuk merangkum catatan rapat, tetapi karena AI tidak terbiasa dengan istilah industri tertentu, output akhir memerlukan banyak modifikasi manual, yang justru menambah beban kerja.

Masalah ini menyebabkan tingkat retensi pengguna AI agent hanya 20%, jauh di bawah 60% alat Web2 tradisional. Namun, OpenLedger telah mengusulkan solusi inovatif melalui metode "pengaturan personalisasi di atas rantai + otorisasi data yang aman + optimasi iterasi efek", yang mengubah AI agent menjadi asisten pribadi yang benar-benar memahami kebutuhan pengguna, menjamin keamanan data, dan sangat berguna. Inovasi ini telah meningkatkan tingkat retensi pengguna secara signifikan menjadi 75%.

Keunggulan inti OpenLedger terletak pada transformasi agen AI dari "template umum" menjadi "kustom eksklusif". Kunci untuk mewujudkan personalisasi terletak pada tiga aspek: Pertama, melalui pusat konfigurasi on-chain, pengguna dapat menyesuaikan fungsi inti agen AI sesuai dengan kebutuhan mereka. Kedua, dengan mekanisme otorisasi data yang terkontrol, memastikan privasi pengguna terlindungi. Terakhir, melalui umpan balik kinerja yang berkelanjutan dan optimasi iteratif, terus meningkatkan kinerja agen AI.

Metode ini memungkinkan setiap agen AI untuk benar-benar sesuai dengan kebutuhan pribadi pengguna. Pengguna dapat mengatur preferensi mereka secara rinci di 'Pusat Konfigurasi Agen' OpenLedger, seperti waktu dan jenis konten yang dikirimkan oleh asisten belajar, atau parameter pemantauan oleh agen kesehatan, dan sebagainya. Pendekatan yang sangat personal dan aman ini diharapkan dapat mengubah secara drastis cara pengguna berinteraksi dengan agen AI, serta membawa peluang pengembangan baru di bidang aplikasi AI.