Mevcut pazardaki AI ajansı uygulamaları, kişisel asistanlar ve öğrenme yardımcıları gibi, genellikle kişiselleştirme eksikliği nedeniyle kullanıcıları hayal kırıklığına uğratmaktadır. Birçok kullanıcı bu araçları "tek tip" ve "kişisel ihtiyaçları anlamıyor" şeklinde geri bildirimde bulunmuş, bu da kullanım oranlarının düşük olmasına yol açmıştır. Örneğin, bazı öğrenciler sabah 6'da ve akşam 8'de kendi programlarına göre bilgi noktası bildirimleri almak istemektedir, ancak mevcut öğrenme yardımcıları bu tür özelleştirilmiş talepleri karşılayamamaktadır.

Veri güvenliği sorunu daha da endişe verici. Bazı kullanıcılar, sağlıkla ilgili AI ajanlarını kullanırken alerji geçmişi ve ilaç kullanma alışkanlıkları gibi hassas bilgileri girmek zorunda kalıyorlar, ancak veri sızıntısı endişesi, bu hizmetleri kullanmaya devam etmelerini engelliyor. Bazı AI araçları temel kişiselleştirme ayarları sunsa da, etkileri genellikle tatmin edici olmuyor. Örneğin, bir çalışan AI asistanını toplantı notlarını düzenlemek için kullanıyor, ancak AI'nın belirli sektör terimlerine aşina olmaması nedeniyle, nihai çıktı büyük ölçüde insan müdahalesine ihtiyaç duyuyor ve bu durum iş yükünü artırıyor.

Bu sorunlar, AI ajanlarının kullanıcı tutma oranının yalnızca %20 olmasına neden oluyor ki bu da geleneksel Web2 araçlarının %60'ının çok altında. Ancak, OpenLedger, "blok zinciri üzerindeki kişiselleştirilmiş yapılandırma + veri güvenliği yetkilendirmesi + etkinlik iteratif optimizasyonu" yaklaşımıyla, AI ajanlarını gerçekten kullanıcı ihtiyaçlarını anlayan, veri güvenliğini sağlayan ve son derece pratik bir kişisel asistana dönüştüren yenilikçi bir çözüm sundu. Bu yenilik, kullanıcı tutma oranını belirgin bir şekilde %75'e yükseltti.

OpenLedger'in temel avantajı, AI ajanlarını "genel şablon"dan "özel özelleştirme"ye dönüştürmesidir. Kişiselleştirmenin anahtarı üç alandadır: İlk olarak, zincir üzerindeki yapılandırma merkezi aracılığıyla, kullanıcılar kendi ihtiyaçlarına göre AI ajanının temel işlevlerini özelleştirebilir. İkincisi, kullanıcı gizliliğinin korunmasını sağlamak için kontrol edilebilir bir veri yetkilendirme mekanizması kullanılır. Son olarak, sürekli geri bildirim ve iterasyon optimizasyonu ile AI ajanının performansı sürekli olarak artırılmaktadır.

Bu yöntem, her AI ajanının kullanıcıların kişisel ihtiyaçlarına gerçekten uyum sağlamasını sağlıyor. Kullanıcılar, OpenLedger'in 'ajan yapılandırma merkezi'nde tercihlerini detaylı bir şekilde ayarlayabilirler, örneğin öğrenme asistanının bildirim zamanları ve içerik türü veya sağlık ajanının izleme parametreleri gibi. Bu yüksek düzeyde kişiselleştirilmiş ve güvenli yaklaşım, kullanıcıların AI ajanlarıyla etkileşim biçimlerini köklü bir şekilde değiştirmeyi vaat ediyor ve AI uygulama alanında yeni gelişim fırsatları sunuyor.