Ada asumsi yang cukup umum bahwa AI Agents ada untuk melayani pengguna, tetapi semakin lama saya mengamati, saya semakin melihat sebuah paradoks lain. Sepertinya banyak masalah terbesar AI tidak terletak pada pengalaman pengguna. Mereka terletak pada kemampuan operasional dari para agen itu sendiri.
Selama bertahun-tahun, data selalu menjadi titik bottleneck yang familiar. Bukan karena kurangnya data, tetapi karena kurangnya data yang dapat dipercaya. Sistem AI terus-menerus mengambil keputusan berdasarkan sumber yang tidak benar-benar dapat mereka verifikasi, dan pengguna jarang memperhatikan hal itu. Agen tidak memiliki pilihan.
Sistem saat ini beroperasi dengan cara yang cukup aneh. Manusia menerima kesalahan. Agen harus menangani kesalahan itu dalam skala yang jauh lebih besar. Terlalu banyak lapisan perantara, terlalu banyak data yang tidak jelas asal-usulnya, dan terlalu banyak biaya verifikasi yang dibebankan ke ujung sistem.
Mungkin itu sebabnya OpenGradient menjadi perhatian. Sepertinya mereka tidak berusaha membangun satu AI Agent lagi, mereka berusaha membangun mekanisme agar agen dapat mengakses dan memverifikasi data dengan cara yang dapat diverifikasi. Ini bukan soal antarmuka, tetapi soal infrastruktur kepercayaan.
Tentu saja, adopsi adalah bagian yang penting. Bukan narasi, bukan roadmap. Jika agen tidak benar-benar menggunakan sistem seperti itu, seluruh argumen akan kehilangan makna. Hal yang membuat saya lebih penasaran adalah apakah permintaan ini datang dari pengguna atau dari para agen itu sendiri. Setidaknya dari sudut pandang saya, ini mungkin bagian yang lebih menarik untuk diamati, saya akan terus memantau..!
#opg $OPG @OpenGradient
Selama bertahun-tahun, data selalu menjadi titik bottleneck yang familiar. Bukan karena kurangnya data, tetapi karena kurangnya data yang dapat dipercaya. Sistem AI terus-menerus mengambil keputusan berdasarkan sumber yang tidak benar-benar dapat mereka verifikasi, dan pengguna jarang memperhatikan hal itu. Agen tidak memiliki pilihan.
Sistem saat ini beroperasi dengan cara yang cukup aneh. Manusia menerima kesalahan. Agen harus menangani kesalahan itu dalam skala yang jauh lebih besar. Terlalu banyak lapisan perantara, terlalu banyak data yang tidak jelas asal-usulnya, dan terlalu banyak biaya verifikasi yang dibebankan ke ujung sistem.
Mungkin itu sebabnya OpenGradient menjadi perhatian. Sepertinya mereka tidak berusaha membangun satu AI Agent lagi, mereka berusaha membangun mekanisme agar agen dapat mengakses dan memverifikasi data dengan cara yang dapat diverifikasi. Ini bukan soal antarmuka, tetapi soal infrastruktur kepercayaan.
Tentu saja, adopsi adalah bagian yang penting. Bukan narasi, bukan roadmap. Jika agen tidak benar-benar menggunakan sistem seperti itu, seluruh argumen akan kehilangan makna. Hal yang membuat saya lebih penasaran adalah apakah permintaan ini datang dari pengguna atau dari para agen itu sendiri. Setidaknya dari sudut pandang saya, ini mungkin bagian yang lebih menarik untuk diamati, saya akan terus memantau..!
#opg $OPG @OpenGradient