我對一名我正在評估的客戶服務代表進行了下探。
他們的系統從代理的GitHub提交中提取數據，分析了數千次交互的響應時間，監測了幾個月的正常運行時間，甚至考慮了開發團隊對錯誤報告的響應情況。

真正的挑戰不僅僅是制定政策。更在於理解當你處理不斷演變、學習和變化的軟件時，風險到底是什麼。

代理行爲、正常運行時間、準確性、用戶反饋、能力漂移、集成質量等。
他們不僅僅是在表面上觀察。他們的機器學習系統經過訓練，能夠及早發現微妙的問題，以防止它們演變爲故障。

想想看：一個代理的響應速度稍微變慢，或者偏離其預期功能。這是風險的早期信號。
每個數據點使系統變得更智能。每個聲明都有助於完善模型。這是一個隨着代理不斷發展的學習風險系統。

感覺這是第一次真正嘗試將代理的可靠性和安全性視爲一門真正的科學，而不是一些猜測。

Power Protocol 支持兩種特殊目的 DAO：以盈利爲目的的 SP-DAO 將收益轉換爲 $POWER 以分發給活躍的持有者，以及由發起者贊助的非盈利 SP-DAO，通過在 KPI 完成後由 Power DAO 分配資金。

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