Tôi đã mày mò xây dựng một tác nhân AI của riêng mình được một thời gian. Vì tôi tập trung vào các vòng lặp tự tham chiếu phức tạp và các luồng thông minh mới nổi, thay vì quy trình công việc việc kinh doanh và luồng kỹ thuật phần mềm, nên có hai điểm khó khăn, dù được xây dựng trên Claude Desk hay n8n: 1⃣Lựa chọn, truy cập, gỡ lỗi và quản lý thông tin xác thực của Máy chủ MCP/API; 2⃣ Triển khai mã và gỡ lỗi định tuyến vòng tự tham chiếu phức tạp giữa các tác nhân được nhúng trong quy trình làm việc. Khả năng phân tích và viết đầu tư của tác nhân luồng thông minh mới nổi này vượt trội hơn nhiều so với việc trò chuyện trực tiếp với các mô hình LLM và tác nhân quy trình việc kinh doanh. Kiến trúc Sentient GRID thậm chí còn tiên tiến hơn, tương đương với một mạng lưới thông minh mới nổi vòng lặp tự tham chiếu khổng lồ, phức tạp. Nó hỗ trợ sự cộng tác giữa vòng lặp AI Agent và Con người trong vòng lặp, xác minh đầu ra suy luận AI, cung cấp tài nguyên tính toán để tinh chỉnh/suy luận, lập kế hoạch và định tuyến nhiệm vụ Agent ở cấp độ token, v.v. Theo thời gian, sau nhiều vòng tự tiến hóa, Sentient GRID có một xác suất nhất định trở thành siêu trí tuệ AGI mã nguồn mở đầu tiên trong lịch sử loài người🤖 Alpha được tạo ra bằng cách đặt cược vào những thứ mà hầu hết mọi người vẫn chưa hiểu.

Có người đã có rồi, nhưng họ vẫn chưa đưa cho tôi nước máy này @SentientAGI

Tốt hơn n8n?

thở dài

Còn công cụ hoặc API thì sao?

Hệ thống được tích hợp, không cần tích hợp Ví dụ, dữ liệu thị trường, tâm lý thị trường, dữ liệu thời gian thực trên Chuỗi (chainbase) và thông tin tài chính ( Arkham) đều được truy cập