AI 트랙은 약간 피곤합니다. 수직 에이전트가 교착 상태를 깨뜨릴까요?
Web2 AI 에이전트 응용 프로그램 사례 :
APTEN_AI : AI 기반 SMS 판매 및 마케팅 에이전트.
bild_ai :건축 청사진을 읽고, 추출 자료 및 사양 데이터를 추출하고, 추정 비용을 읽습니다. Casixty : 마케팅 에이전트, Reddit Hot 주제를 식별하고 답장을 자동화하며 브랜드 참여를 늘리십시오.
이 사례는 전통적인 산업에서 AI 에이전트의 변형 역할을 보여 주며 작업 자동화 및 워크 플로 최적화를 실현합니다.
- Web3 ai 에이전트 : 단지 챗봇 이상의
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Web3 에이전트는 더 이상 간단한 챗봇으로 제한되지 않지만보다 복잡한 작업을 수행하기 위해 다양한 도구 및 플러그인과 통합됩니다. sendaifun : solana ai 지능형 스위트는 기본 토큰 관리에서 복잡한 결함 운영에 이르기까지 지원됩니다. AI16ZDAO : 는 소셜 미디어 상호 작용, 자동화 된 트랜잭션 및 결함 운영을 다루는 100 개가 넘는 플러그인을 통합합니다.
cod3xorg, @Almanak__ : - No-Code Infrastructure 사용자가 자율 트랜잭션 에이전트를 생성 할 수 있습니다.
Gizatechxyz : 투자자를 위해 맞춤화 된 독립적 인 Defi Assistant.
defi는 Web3 AI 에이전트에게 가장 유망한 응용 프로그램 영역입니다. 에이전트는 사용자 경험을 단순화 할뿐만 아니라 온쇄 데이터를 사용하여 새로운 기회를 창출합니다. 블록 체인 (트랜잭션 기록, 거버넌스 활동 등)이 제공하는 구조화 된 데이터를 통해 AI는 데이터를 분석하고 워크 플로우를 자동화하며 의사 결정 기능을 향상시킬 수 있습니다.
Web2 수직 에이전트 및 암호화 기본 모델의 통합 :
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_perspectiveai :
- AI 중심 진실 검증 도구, 지속적인 개선.
Roboagent69 :
개인 비서, 예약 항공편, 택시 등
Heytracyai : - AI 중심 스포츠 리뷰 및 분석.
이 에이전트는 일반적으로 토큰 게이팅 메커니즘을 사용하며 사용자는 고급 권한을 얻기 위해 토큰을 서약해야합니다.
Web3 AI 에이전트와 Web2 스타트 업 간의 경쟁 :
단기적으로 Web3 Intelligentsia는 시장 수용 및 수익성에 어려움을 겪고 있습니다. 그러나 장기적으로 Web3 모델에는 다음과 같은 장점이 있습니다. -
커뮤니티 중심의 성장 : 토큰 인센티브와 관심 조정을 통한.
글로벌 접근성 :
분산 및 관리되지 않은 플랫폼은 사용 임계 값을 낮추십시오.
오픈 소스 AI의 상승은 또한 암호화와 AI의 통합을 가속화했습니다. defai : 추상화 계층, 자동 거래 에이전트 및 서약/대출 솔루션.
연구 및 추론 에이전트 :AI 중심 연구 보조원 데이터를 분석하고 실행 가능한 통찰력을 생성합니다.
데이터 중심 AI 에이전트 : 온 체인 데이터 및 소셜 데이터를 활용하여 독립적 인 의사 결정을 주도합니다.-
결론 :
시장이 풀백을 경험했지만 Web3 에이전트의 기본 사항은 점차 명확 해졌습니다. Web2 수직 에이전트는 자신의 가치를 입증했으며 Web3 에이전트는 큰 잠재력을 가지고 있습니다. Web3 에이전트는 토큰 인센티브, 분산 및 온쇄 데이터 통합을 결합함으로써 Web2에서 유사한 제품을 능가 할 것으로 예상된다. 핵심은 Web3 에이전트가 Web2와 비슷한 채택률을 달성하고 산업 환경을 재구성 할 수 있는지 여부에 있습니다. 앞으로 Web2와 Web3 수직 AI 에이전트 사이의 경계가 점점 더 흐려질 것이며, 두 가지 장점을 성공적으로 통합하는 팀은 차세대 디지털 경제를 이끌 것입니다.
- AI 중심 진실 검증 도구, 지속적인 개선.
Roboagent69 :
위 내용은 AI 트랙은 약간 피곤합니다. 수직 에이전트가 교착 상태를 깨뜨릴까요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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MySQL에 데이터 삽입을위한 효율적인 방법은 다음과 같습니다. 1. InsertInto 사용 ... 값 구문 사용 ... 값 구문, 2. 트랜잭션 처리 사용, 3. 트랜잭션 처리 사용, 4. 배치 크기 조정, 5. 인덱스 비활성화, 6. Insertignore 또는 Insert ... ondupliceKeyUpdate를 사용하여 데이터베이스 작동 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

MySQL에서는 altertabletable_nameaddcolumnnew_columnvarchar (255) 이후에 필드를 추가하여 altertabletable_namedropcolumncolumn_to_drop을 사용하여 필드를 삭제합니다. 필드를 추가 할 때는 쿼리 성능 및 데이터 구조를 최적화하기위한 위치를 지정해야합니다. 필드를 삭제하기 전에 작업이 돌이킬 수 없는지 확인해야합니다. 온라인 DDL, 백업 데이터, 테스트 환경 및 저하 기간을 사용하여 테이블 구조 수정은 성능 최적화 및 모범 사례입니다.

MySQL 기능은 데이터 처리 및 계산에 사용될 수 있습니다. 1. 기본 사용에는 문자열 처리, 날짜 계산 및 수학 연산이 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 복잡한 작업을 구현하기 위해 여러 기능을 결합하는 것이 포함됩니다. 3. 성능 최적화를 위해서는 WHERE 절에서 기능 사용 및 GroupBy 및 임시 테이블 사용을 피해야합니다.

MySQL을 안전하고 철저하게 제거하고 모든 잔차 파일을 정리하려면 다음 단계를 따르십시오. 1. MySQL 서비스 중지; 2. MySQL 패키지 제거; 3. 구성 파일 및 데이터 디렉토리를 정리하십시오. 4. 제거가 철저한 지 확인하십시오.

하위 쿼리는 MySQL 쿼리의 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 1) 서브 쿼리는 데이터 필터링 및 집계 된 값을 계산하는 것과 같은 복잡한 쿼리 로직을 단순화합니다. 2) MySQL Optimizer는 하위 쿼리를 전환하여 작업에 참여하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 3) IN 대신에 사용하면 여러 행이 반환 오류를 피할 수 있습니다. 4) 최적화 전략에는 관련 하위 쿼리를 피하고, 사용 사용, 색인 최적화 및 하위 퀘스트 중첩을 피하는 것이 포함됩니다.

설명 명령을 사용하여 MySQL 쿼리의 실행 계획을 분석하십시오. 1. 설명 명령은 성능 병목 현상을 찾는 데 도움이되는 쿼리의 실행 계획을 표시합니다. 2. 실행 계획에는 id, select_type, 테이블, type, cly_keys, key, key_len, ref, 행 및 추가 필드와 같은 필드가 포함됩니다. 3. 실행 계획에 따르면 인덱스를 추가하고 전체 테이블 스캔을 피하고 조인 작업 최적화 및 오버레이 인덱스를 사용하여 쿼리를 최적화 할 수 있습니다.

Linux에 MySQL을 설치하는 것은 패키지 관리자를 통해 수행 할 수 있습니다. 특정 단계는 다음과 같습니다. 1. Ubuntu에서 APT를 사용하여 패키지 목록을 업데이트하고 MySQL 서버를 설치하십시오. 2. Centos에서 yum을 사용하여 MySQL 커뮤니티 버전을 설치하고 서비스를 시작하십시오. 설치 후 루트 비밀번호 설정 및 데이터베이스 및 사용자 생성과 같은 기본 구성을 수행해야합니다.

마우스 스크롤링 이벤트 침투의 효과를 달성하는 방법은 무엇입니까? 웹을 탐색하면 종종 특별한 상호 작용 디자인이 발생합니다. 예를 들어, DeepSeek 공식 웹 사이트에서 � ...