As aplicações de IA no mercado atual, como assistentes pessoais e assistentes de aprendizagem, frequentemente desapontam os usuários devido à sua falta de personalização. Muitos usuários relatam que essas ferramentas são "k iguais" e "não compreendem as necessidades pessoais", resultando em baixas taxas de utilização. Por exemplo, há estudantes que desejam receber notificações de pontos de conhecimento de acordo com o seu horário (às 6 da manhã e às 8 da noite), mas os assistentes de aprendizagem existentes não conseguem satisfazer essa necessidade de personalização.

Mais preocupante é a questão da segurança dos dados. Alguns usuários, ao utilizar agentes de IA relacionados à saúde, precisam inserir informações sensíveis como histórico de alergias e hábitos de medicação, mas a preocupação com vazamentos de dados os impede de continuar usando esses serviços. Mesmo que algumas ferramentas de IA ofereçam configurações básicas de personalização, os resultados muitas vezes não são satisfatórios. Por exemplo, um profissional utiliza um assistente de IA para organizar atas de reuniões, mas como a IA não está familiarizada com termos específicos do setor, o resultado final requer muitas modificações manuais, aumentando assim a carga de trabalho.

Esses problemas levam a uma taxa de retenção de usuários de apenas 20% para agentes de IA, muito abaixo dos 60% das ferramentas tradicionais do Web2. No entanto, a OpenLedger propôs uma solução inovadora que transforma os agentes de IA em assistentes pessoais que realmente compreendem as necessidades dos usuários, garantem a segurança dos dados e são altamente práticos, através do método "configuração personalizada em cadeia + autorização de segurança de dados + otimização iterativa de resultados". Esta inovação fez com que a taxa de retenção de usuários aumentasse significativamente para 75%.

A principal vantagem do OpenLedger reside na transformação de agentes de IA de "modelos genéricos" para "personalizações exclusivas". A chave para a realização da personalização está em três aspectos: primeiro, através do centro de configuração em cadeia, os usuários podem personalizar as funcionalidades principais do agente de IA de acordo com suas necessidades. Em segundo lugar, é adotado um mecanismo de autorização de dados controlável, garantindo que a privacidade do usuário seja protegida. Por fim, através de feedback contínuo sobre resultados e otimizações iterativas, a performance do agente de IA é constantemente aprimorada.

Este método permite que cada agente de IA se adapte verdadeiramente às necessidades pessoais dos usuários. Os usuários podem configurar detalhadamente suas preferências no 'Centro de Configuração de Agentes' do OpenLedger, como os horários e tipos de conteúdo das notificações do assistente de aprendizagem, ou os parâmetros de monitoramento do agente de saúde, entre outros. Esta abordagem altamente personalizada e segura tem o potencial de transformar radicalmente a forma como os usuários interagem com os agentes de IA, trazendo novas oportunidades de desenvolvimento para o campo das aplicações de IA.