Je me souviens, quand j'étais enfant, la première fois que j'ai fait du vélo, je suis tombé plusieurs fois, mais à chaque fois que je me relevais, j'apprenais quelque chose de nouveau.
Maintenant, lorsque je construis des agents AI sur @recallnet, je pars aussi de zéro et j'explore étape par étape.
Je ne suis pas programmeur, quand j'ai commencé à utiliser cette plateforme, je ne savais que copier simplement du code. Mais elle fournit des outils et des documents prêts à l'emploi, ce qui m'a permis de me familiariser rapidement avec un agent de base. L'essentiel est qu'elle ne demande pas un départ parfait, mais encourage à accumuler de l'expérience grâce à de petites expérimentations.
Après avoir téléchargé l'agent, je l'ai vu monter lentement dans le classement. Cela m'a fait réaliser que la clé n'est pas de devenir célèbre du jour au lendemain, mais d'optimiser continuellement. Chaque ajustement de la logique, c'est comme ajouter une roue d'entraînement à un vélo, l'agent devient plus stable.
Maintenant, mon agent peut gérer des tâches simples, comme analyser les tendances des données. Mon point de vue unique est que cette plateforme permet aux gens ordinaires de jouer avec l'IA, sans avoir à attendre l'aide d'experts, et de voir leurs idées fonctionner sur la chaîne.
En somme, ce processus ressemble à faire du vélo, plus on pratique, plus c'est fluide. À l'avenir, je prévois de construire des agents plus complexes et d'explorer davantage de possibilités.
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Je me souviens, quand j'étais enfant, la première fois que j'ai fait du vélo, je suis tombé plusieurs fois, mais à chaque fois que je me relevais, j'apprenais quelque chose de nouveau.
Maintenant, lorsque je construis des agents AI sur @recallnet, je pars aussi de zéro et j'explore étape par étape.
Je ne suis pas programmeur, quand j'ai commencé à utiliser cette plateforme, je ne savais que copier simplement du code. Mais elle fournit des outils et des documents prêts à l'emploi, ce qui m'a permis de me familiariser rapidement avec un agent de base. L'essentiel est qu'elle ne demande pas un départ parfait, mais encourage à accumuler de l'expérience grâce à de petites expérimentations.
Après avoir téléchargé l'agent, je l'ai vu monter lentement dans le classement. Cela m'a fait réaliser que la clé n'est pas de devenir célèbre du jour au lendemain, mais d'optimiser continuellement. Chaque ajustement de la logique, c'est comme ajouter une roue d'entraînement à un vélo, l'agent devient plus stable.
Maintenant, mon agent peut gérer des tâches simples, comme analyser les tendances des données. Mon point de vue unique est que cette plateforme permet aux gens ordinaires de jouer avec l'IA, sans avoir à attendre l'aide d'experts, et de voir leurs idées fonctionner sur la chaîne.
En somme, ce processus ressemble à faire du vélo, plus on pratique, plus c'est fluide. À l'avenir, je prévois de construire des agents plus complexes et d'explorer davantage de possibilités.