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이 기간 동안 AI 에이전트의 가장 핵심적인 문제는 무엇인가?

애플리케이션 측면에서 보면, 대부분의 AI 에이전트는 자신의 PMF(제품-시장 적합성)를 찾지 못했습니다. 대부분은 여전히 자산 투기에 집중되어 있습니다.

거품은 결국 터질 것입니다.

애플리케이션 측면보다는 AI 에이전트 기반 인프라가 더 편안한데, 본질적으로 에이전트 개발자에게 서비스를 제공하기 때문입니다. 자산 투기의 추진력으로 개발자 수는 실제 사용자 수를 초과했으며, 좋은 기반 인프라는 자신의 PMF를 쉽게 찾을 수 있습니다. 예를 들어 ai16z의 엘리자 프레임워크가 그렇습니다.

웨이파인더의 접근 방식은 더 영리합니다. 제품 설계 초기부터 자신의 애플리케이션 시나리오를 찾았습니다 - 패러럴 콜로니(과녁을 먼저 그리고 나서 화살을 쏘는 방식).

이 내용을 작성하게 된 초기 의도를 먼저 말씀드리겠습니다: 적어도 제 정보 고치 안에서는 웨이파인더가 중국어 권에서 논의되는 정도가 높지 않아서, 토큰 생성 이벤트(TGE)가 곧 다가오는 시점에 이 프로젝트에 대한 제 견해를 여러분과 공유하고 싶었습니다.