Recuerdo que cuando era niño, la primera vez que monté en bicicleta, caí varias veces, pero cada vez que me levantaba aprendía algo nuevo.
Ahora, al construir agentes de IA en @recallnet, también estoy comenzando desde cero y explorando paso a paso.
No soy programador, cuando empecé a usar esta plataforma, solo sabía copiar código de manera simple. Pero ofrece herramientas y documentación listas para usar, lo que me permitió comenzar rápidamente con un proxy básico. Lo más importante es que no exige un comienzo perfecto, sino que anima a acumular experiencia a través de pequeños experimentos.
Después de subir el agente, vi que subía lentamente en el ranking. Esto me hizo darme cuenta de que la clave no es hacerse famoso de la noche a la mañana, sino la optimización continua. Cada ajuste en la lógica es como ponerle una rueda de apoyo a una bicicleta, el agente se vuelve más estable.
Ahora, mi agente puede manejar tareas simples, como analizar tendencias de datos. Mi opinión única es que esta plataforma permite a las personas comunes jugar con la IA, sin tener que esperar a que los expertos ayuden, y pueden ver sus ideas ejecutándose en la cadena.
En resumen, este proceso es como andar en bicicleta, cuanto más practicas, más fácil se vuelve. En el futuro, planeo construir proxies más complejos y explorar más posibilidades.
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Recuerdo que cuando era niño, la primera vez que monté en bicicleta, caí varias veces, pero cada vez que me levantaba aprendía algo nuevo.
Ahora, al construir agentes de IA en @recallnet, también estoy comenzando desde cero y explorando paso a paso.
No soy programador, cuando empecé a usar esta plataforma, solo sabía copiar código de manera simple. Pero ofrece herramientas y documentación listas para usar, lo que me permitió comenzar rápidamente con un proxy básico. Lo más importante es que no exige un comienzo perfecto, sino que anima a acumular experiencia a través de pequeños experimentos.
Después de subir el agente, vi que subía lentamente en el ranking. Esto me hizo darme cuenta de que la clave no es hacerse famoso de la noche a la mañana, sino la optimización continua. Cada ajuste en la lógica es como ponerle una rueda de apoyo a una bicicleta, el agente se vuelve más estable.
Ahora, mi agente puede manejar tareas simples, como analizar tendencias de datos. Mi opinión única es que esta plataforma permite a las personas comunes jugar con la IA, sin tener que esperar a que los expertos ayuden, y pueden ver sus ideas ejecutándose en la cadena.
En resumen, este proceso es como andar en bicicleta, cuanto más practicas, más fácil se vuelve. En el futuro, planeo construir proxies más complejos y explorar más posibilidades.