OpenAI Resmi Mengajarkan 8 Jurus Menguasai ChatGPT

marsbitPublié le 2026-07-16Dernière mise à jour le 2026-07-16

Résumé

OpenAI secara resmi merilis panduan terbaru tentang teknik penulisan _prompt_ untuk mengoptimalkan penggunaan ChatGPT. Berikut 8 strategi utama yang dapat membuat ChatGPT lebih patuh dan menghasilkan konten yang akurat: 1. **Gunakan Model Terbaru**: Untuk hasil terbaik, disarankan menggunakan model terbaru OpenAI, seperti GPT-5.6 Sol. 2. **Berikan Instruksi yang Spesifik dan Detail**: Jangan berikan perintah yang umum. Jelaskan dengan jelas tujuan, panjang konten, format, gaya, dan elemen lain yang diinginkan. 3. **Struktur Prompt yang Jelas**: Letakkan intruksi utama di bagian depan prompt dan gunakan pemisah seperti `###` atau `"""` untuk memisahkan instruksi dengan teks yang akan diproses. 4. **Berikan Contoh dan Penjelasan Format**: Berikan contoh atau penjelasan tentang format output yang diharapkan agar AI memahami dengan lebih baik. 5. **Mulai dari Zero-shot, lalu Few-shot, dan Fine-tuning**: Coba dulu dengan instruksi dasar (zero-shot). Jika perlu, berikan beberapa contoh (few-shot). Untuk tugas yang sangat khusus, pertimbangkan fine-tuning dengan dataset yang besar. 6. **Hindari Deskripsi yang Samar atau Tidak Tepat**: Gunakan parameter yang terukur (misal: "3-5 kalimat") alih-alih instruksi seperti "beberapa kalimat" atau "singkat saja". 7. **Jangan Hanya Melarang, Tapi Juga Beri Arahan Positif**: Selain mengatakan apa yang tidak boleh dilakukan, beritahu juga apa yang seharusnya dilakukan oleh AI. 8. **Gunakan "Kata Pemandu" untuk Generasi Kode**: Saat mem...

Hei, ada berita penting! Panduan terbaru prompt dari OpenAI telah diperbarui!

Jika Anda belum bisa menjinakkan ChatGPT,

atau masih kesulitan dengan jawabannya yang semakin berantakan seperti gulungan benang,

maka panduan prompt terbaru dari OpenAI hari ini, harus Anda simpan dengan baik!

Kami tidak hanya merangkum delapan tips kecil untuk membuat ChatGPT Anda patuh dan menghasilkan konten yang akurat dari situs web resmi;

kami juga mengajarkan Anda menggunakan fitur "Generate Anything" resmi, agar AI secara otomatis membantu Anda menulis serangkaian instruksi yang profesional dan mudah digunakan, sehingga Anda tidak perlu lagi menderita mendesain prompt.

Mari kita lihat!

Pertama, gunakan GPT-5.6 Sol sebisa mungkin

Untuk mendapatkan hasil terbaik, silakan bagi teman-teman yang memiliki akses untuk beralih secara manual ke model terbaru dan terkuat OpenAI saat ini, yaitu GPT-5.6 Sol. (Model yang lebih baru biasanya lebih mudah untuk mengeksekusi teknik prompt.)

Harap jelaskan efek yang Anda inginkan secara spesifik dalam instruksi

Saat menggunakan ChatGPT, Anda dapat menganggap model ini sebagai asisten pribadi yang berkualitas tetapi memerlukan instruksi yang jelas sebelumnya. Jelaskan satu per satu dengan jelas: konten, hasil, jumlah kata, format, gaya, dll. yang Anda inginkan.

Perhatian, jangan berikan instruksi yang terlalu umum~

Kalau tidak, yang akan berjuang di tepi pekerjaan ulang dan lelah mati-matian adalah Anda (doge).

Instruksi acak:

"Tulis puisi tentang OpenAI."

Instruksi yang jelas:

Buatlah puisi motivasi singkat tentang OpenAI, berfokus pada peluncuran produk DALL-E baru-baru ini (DALL-E adalah model machine learning yang menghasilkan gambar dari teks), dengan meniru gaya penulisan {nama penyair terkenal}.

Misalnya, saya ingin AI membantu saya merencanakan liburan akhir pekan ke mana.

Saya harus memberikan target yang jelas, agar AI tahu apakah saya ingin berolahraga, mengunjungi tempat wisata, melihat pameran, atau mencari kuliner. Kalau tidak, Anda harus mengulang berkali-kali, dan semangat akan terkikis dalam prosesnya.

Contoh buruk ❌:

△

Sekarang benar ✅:

Teknik optimisasi prompt: Instruksi di depan + Gunakan pemisah yang tepat untuk mengisolasi konteks

Kedua, saat menggunakan, letakkan permintaan inti di paling depan (atau baris pertama) prompt, dan gunakan pemisah yang direkomendasikan oleh OpenAI yaitu "###" atau """"" untuk membedakan dengan jelas antara "instruksi" dan "teks yang akan diproses":

❌ Dicampur TIDAK TIDAK TIDAK:

Rangkum poin-poin inti dari teks berikut ke dalam daftar poin-poin.

{Masukkan teks di sini}

Jelas terpisah YA YA YA:

Rangkum poin-poin inti dari teks berikut ke dalam daftar poin-poin. Teks: """{Masukkan teks di sini}"""

Struktur ini dapat secara efektif meningkatkan pemahaman model terhadap tugas. Misalnya, saya menggunakannya untuk mengoptimalkan esai singkat berima (ditulis sembarangan, dan hanya menggunakan pemisah resmi "###" sekali di depan teks), dan itu benar-benar berhasil, saya sangat puas:

Sebelum menggunakan format ini, output ChatGPT selalu kurang memuaskan 🤔:

Namun perlu diperhatikan, yang saya gunakan untuk pengujian hanyalah tugas yang sangat sederhana. Saat Anda mempraktikkannya, sebaiknya gunakan format lengkap yang diberikan oleh OpenAI~

Beri contoh dan penjelasan, agar OpenAI paham format yang Anda inginkan

Misalnya, saya ingin membuat stiker meme. Saya sebaiknya memberikannya referensi dan penjelasan terlebih dahulu, agar ia paham jenis slogan seperti apa yang ingin saya tambahkan, di mana meletakkannya, dan efek seperti apa yang saya inginkan. Dengan demikian, ChatGPT akan menyelesaikan tugas dengan lebih baik dan merespons lebih cepat:

Ambil contoh proses pembuatan salah satu stiker meme di artikel ini, jangan biarkan ia berkreasi bebas, akan gelap mata ❌:

△

Jelaskan dengan jelas, dan berikan referensi ✅:

△

Mulailah dari zero-shot, lalu pertimbangkan menambah sedikit sampel, baru setelah itu pertimbangkan fine-tuning data

Saat melakukan tugas, Anda juga tidak perlu langsung membombardir AI dengan semua data;

Anda bisa memberikan satu instruksi terlebih dahulu, lihat bagaimana hasilnya;

kemudian, berdasarkan kekurangannya, berikan sedikit contoh.

Jika sampai langkah ini masih belum berhasil, Anda bisa mempersiapkan pekerjaan 'membujuk'-nya — berikan sejumlah besar contoh yang benar kepada model, latih ia, dan bekukan kemampuan ini ke dalam parameter model.

Mari lihat contohnya👇:

Zero-shot

Ekstrak kata kunci dari teks berikut

Teks: {isi teks}

Kata kunci:

Few-shot - berikan beberapa contoh

Ekstrak kata kunci dari teks yang sesuai berikut.

Teks1: Stripe menyediakan antarmuka API, memungkinkan pengembang web untuk mengintegrasikan fungsionalitas pemrosesan pembayaran ke dalam situs web dan aplikasi seluler. Kata kunci1: Stripe, pemrosesan pembayaran, antarmuka API, pengembang web, situs web, aplikasi seluler##

Teks2: OpenAI melatih model bahasa mutakhir, yang berkinerja sangat baik dalam pemahaman dan generasi teks. API kami dapat memanggil model ini, hampir dapat menyelesaikan semua tugas yang melibatkan pemrosesan bahasa. Kata kunci2: OpenAI, model bahasa, pemrosesan teks, antarmuka API##

Teks3: {isi teks} Kata kunci3:

Fine-tune: lihat praktik terbaik fine-tuning di sini.

△

Kurangi deskripsi yang samar atau tidak tepat

Membeli buah di musim panas, 'tragedi' sebenarnya seringkali bukan membeli durian 'balas budi' yang harganya jelas;

melainkan tertipu oleh papan promosi di pinggir jalan, membeli 'kotak misteri' yang harganya terlihat murah, tetapi kualitasnya bergantung pada keberuntungan.

Karena terkadang, mahal ada alasannya. Saat membeli, harganya jelas, Anda tahu apa yang didapat, dan rasanya manis;

namun jika tertipu, meskipun timbangannya jujur, yang Anda dapatkan mungkin adalah buah dengan nilai yang samar, tanpa garansi, kualitasnya bergantung pada keberuntungan.

Bagi ChatGPT, prinsipnya sama persis — Anda perlu menggunakan instruksi yang tepat agar ia 'bekerja dengan mantap', bukan membuatnya menebak:

✅ ChatGPT: Ayo bekerja, kawan-kawan!

Gunakan teks 3-5 kalimat untuk mendeskripsikan produk ini.

❌ ChatGPT: Beberapa kalimat??(@#¥%&)

Deskripsi produk ini harus singkat, hanya beberapa kalimat saja, tidak perlu penjelasan tambahan.

Jangan hanya bilang 'jangan lakukan apa', tapi juga katakan 'harus bagaimana'

Banyak teman-teman saat menggunakan AI, mungkin terlalu khawatir AI menghasilkan hasil yang tidak diinginkan, jadi setelah mengatakan apa yang harus dilakukan, mereka akan cemas berulang kali mengingatkan 'jangan hapus konten kalimat pertama saya', 'jangan ubah makna aslinya', dan sebagainya.

Kekhawatiran seperti itu sangat wajar.

Hanya saja OpenAI ingin mengingatkan: Setelah mengatakan serangkaian 'jangan', Anda juga perlu memberi tahu ChatGPT apa yang harus dilakukan dan bagaimana melakukannya~

✅ Situasi seperti apa, apa yang harus saya lakukan:

Latar belakang: Di bawah ini adalah dialog antara Agen dan pengguna. Agen perlu mencoba mengidentifikasi masalah dan memberikan solusi, sekaligus dilarang menanyakan informasi identitas pribadi (PII) apa pun. Jangan meminta nama pengguna, kata sandi, atau konten pribadi semacam itu, tetapi arahkan pengguna untuk melihat dokumen bantuan.

Pengguna: Saya tidak bisa masuk ke akun saya.

Agen: ...... (berikan jawaban)

AI: Terkadang merasa agak bingung:

Berikut adalah dialog antara Agen dan pengguna. Dilarang keras menanyakan nama pengguna atau kata sandi, dilarang mengulangi pernyataan.

Pengguna: Saya tidak dapat masuk ke akun saya.

Agen: ...... (berikan jawaban)

Teknik khusus untuk pembuatan kode: Gunakan "kata pengarah" untuk mendorong model mengikuti pola kode tertentu

Selain itu, ketika Anda memerlukan ChatGPT untuk membantu Anda membuat kode, cara yang benar adalah dengan menambahkan kata pengarah seperti "import", "SELECT" dengan jelas di awal konten.

Misalnya, menambahkan "import" akan mengisyaratkan model untuk mulai menulis kode Python;

Demikian pula, saat Anda menambahkan pernyataan "SELECT", OpenAI akan mengisyaratkan model untuk mulai menulis pernyataan SQL.

Jangan langsung melemparkan permintaan begitu saja kepadanya❌:

Tulis fungsi Python sederhana

Buat saya memasukkan nilai mil

Konversi mil ke kilometer

Melainkan ✅:

Tulis fungsi Python sederhana

Buat saya memasukkan nilai mil

Konversi mil ke kilometer

import (jangan lupa~)

Belajar menggunakan fitur "Generate Anything"

Jika setelah menguasai 8 teknik di atas, Anda masih merasa menulis prompt sulit, atau ingin lebih membebaskan tangan, maka fitur terakhir ini adalah jalan pintas terbaik Anda.

Dengan fitur "Generate Anything" yang baru diluncurkan oleh OpenAI, Anda hanya perlu menjelaskan dengan jelas apa yang ingin Anda lakukan dan bahwa Anda memerlukan prompt yang sesuai, maka GPT akan secara otomatis menghasilkan prompt yang paling tepat untuk Anda, membantu Anda mencapai tujuan tugas dengan mudah.

Misalnya menghilangkan orang yang tidak sengaja masuk dalam foto dan mempercantik gambar, atau membuat puisi lucu berdasarkan suasana hati saat ini...... GPT akan berusaha membantu Anda melakukannya. (Anda bisa mencobanya sendiri~)

Bagaimanapun, membaca teori saja tidak cukup, cepat bawa panduan ini, dan jinakkan ChatGPT Anda!

Atau jika Anda memiliki teknik prompt yang Anda kuasai, silakan bertanding di kolom komentar~~~

Artikel ini berasal dari akun WeChat "量子位" (ID:QbitAI), penulis: Perhatian Teknologi Terdepan

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Questions liées

QApa rekomendasi model GPT terbaru yang disebutkan dalam artikel untuk hasil terbaik saat menggunakan ChatGPT?

AModel yang direkomendasikan adalah GPT-5.6 Sol, yang merupakan model terbaru dan paling kuat dari OpenAI untuk kinerja optimal.

QSalah satu teknik yang disebutkan untuk meningkatkan pemahaman model tentang tugas adalah dengan menempatkan instruksi di mana dalam prompt?

AInstruksi inti harus ditempatkan di bagian paling depan (atau baris pertama) dari prompt, dan menggunakan pemisah resmi seperti "###" atau """" untuk memisahkan instruksi dari teks yang akan diproses.

QApa yang dimaksud dengan pendekatan 'zero-shot' dalam konteks memberikan instruksi kepada ChatGPT?

APendekatan 'zero-shot' berarti memberikan instruksi kepada model tanpa memberikan contoh apa pun terlebih dahulu, dan melihat kinerjanya sebelum menambahkan sampel jika diperlukan.

QMengapa penting untuk menghindari deskripsi yang tidak jelas atau tidak tepat saat memberikan instruksi kepada ChatGPT?

AInstruksi yang tidak jelas dapat membuat model bingung dan menghasilkan respons yang tidak diinginkan. Instruksi yang tepat membantu model memahami tugas dengan lebih baik dan menghasilkan output yang lebih akurat.

QFitur apa yang disebutkan sebagai 'jalan pintas akhir' untuk menghasilkan prompt yang sesuai secara otomatis jika merasa kesulitan menulisnya?

AFitur tersebut adalah 'Generate Anything' dari OpenAI, yang dapat secara otomatis menghasilkan prompt yang tepat berdasarkan deskripsi tugas yang diberikan, membantu pengguna mencapai tujuan dengan lebih mudah.

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Comprendre SPERO : Un aperçu complet Introduction à SPERO Alors que le paysage de l'innovation continue d'évoluer, l'émergence des technologies web3 et des projets de cryptomonnaie joue un rôle central dans la façon dont se dessine l'avenir numérique. Un projet qui a attiré l'attention dans ce domaine dynamique est SPERO, désigné comme SPERO,$$s$. Cet article vise à rassembler et à présenter des informations détaillées sur SPERO, afin d'aider les passionnés et les investisseurs à comprendre ses fondations, ses objectifs et ses innovations dans les domaines du web3 et de la crypto. Qu'est-ce que SPERO,$$s$ ? SPERO,$$s$ est un projet unique dans l'espace crypto qui cherche à tirer parti des principes de décentralisation et de la technologie blockchain pour créer un écosystème qui favorise l'engagement, l'utilité et l'inclusion financière. Le projet est conçu pour faciliter les interactions entre pairs de nouvelles manières, offrant aux utilisateurs des solutions et des services financiers innovants. Au cœur de SPERO,$$s$, l'objectif est d'autonomiser les individus en fournissant des outils et des plateformes qui améliorent l'expérience utilisateur dans l'espace des cryptomonnaies. Cela inclut la possibilité de méthodes de transaction plus flexibles, la promotion d'initiatives dirigées par la communauté et la création de voies pour des opportunités financières via des applications décentralisées (dApps). La vision sous-jacente de SPERO,$$s$ tourne autour de l'inclusivité, visant à combler les lacunes au sein de la finance traditionnelle tout en exploitant les avantages de la technologie blockchain. Qui est le créateur de SPERO,$$s$ ? L'identité du créateur de SPERO,$$s$ reste quelque peu obscure, car il existe peu de ressources publiques fournissant des informations détaillées sur son ou ses fondateurs. Ce manque de transparence peut découler de l'engagement du projet envers la décentralisation—une éthique que de nombreux projets web3 partagent, privilégiant les contributions collectives plutôt que la reconnaissance individuelle. En centrant les discussions autour de la communauté et de ses objectifs collectifs, SPERO,$$s$ incarne l'essence de l'autonomisation sans désigner des individus spécifiques. Ainsi, comprendre l'éthique et la mission de SPERO reste plus important que d'identifier un créateur unique. Qui sont les investisseurs de SPERO,$$s$ ? SPERO,$$s$ est soutenu par une diversité d'investisseurs allant des capital-risqueurs aux investisseurs providentiels dédiés à favoriser l'innovation dans le secteur crypto. L'objectif de ces investisseurs s'aligne généralement avec la mission de SPERO—priorisant les projets qui promettent des avancées technologiques sociétales, l'inclusivité financière et la gouvernance décentralisée. Ces fondations d'investisseurs s'intéressent généralement à des projets qui non seulement offrent des produits innovants, mais qui contribuent également positivement à la communauté blockchain et à ses écosystèmes. Le soutien de ces investisseurs renforce SPERO,$$s$ en tant que concurrent notable dans le domaine en rapide évolution des projets crypto. Comment fonctionne SPERO,$$s$ ? SPERO,$$s$ utilise un cadre multifacette qui le distingue des projets de cryptomonnaie conventionnels. Voici quelques-unes des caractéristiques clés qui soulignent son unicité et son innovation : Gouvernance décentralisée : SPERO,$$s$ intègre des modèles de gouvernance décentralisée, permettant aux utilisateurs de participer activement aux processus de décision concernant l'avenir du projet. Cette approche favorise un sentiment de propriété et de responsabilité parmi les membres de la communauté. Utilité du token : SPERO,$$s$ utilise son propre token de cryptomonnaie, conçu pour servir diverses fonctions au sein de l'écosystème. Ces tokens permettent des transactions, des récompenses et la facilitation des services offerts sur la plateforme, améliorant ainsi l'engagement et l'utilité globaux. Architecture en couches : L'architecture technique de SPERO,$$s$ supporte la modularité et l'évolutivité, permettant une intégration fluide de fonctionnalités et d'applications supplémentaires à mesure que le projet évolue. Cette adaptabilité est primordiale pour maintenir la pertinence dans le paysage crypto en constante évolution. Engagement communautaire : Le projet met l'accent sur des initiatives dirigées par la communauté, utilisant des mécanismes qui incitent à la collaboration et aux retours d'expérience. En cultivant une communauté forte, SPERO,$$s$ peut mieux répondre aux besoins des utilisateurs et s'adapter aux tendances du marché. Accent sur l'inclusion : En proposant des frais de transaction bas et des interfaces conviviales, SPERO,$$s$ vise à attirer une base d'utilisateurs diversifiée, y compris des individus qui n'ont peut-être pas engagé auparavant dans l'espace crypto. Cet engagement envers l'inclusion s'aligne avec sa mission globale d'autonomisation par l'accessibilité. Chronologie de SPERO,$$s$ Comprendre l'histoire d'un projet fournit des aperçus cruciaux sur sa trajectoire de développement et ses jalons. Voici une chronologie suggérée cartographiant les événements significatifs dans l'évolution de SPERO,$$s$ : Phase de conceptualisation et d'idéation : Les idées initiales formant la base de SPERO,$$s$ ont été conçues, s'alignant étroitement avec les principes de décentralisation et de concentration sur la communauté au sein de l'industrie blockchain. Lancement du livre blanc du projet : Suite à la phase conceptuelle, un livre blanc complet détaillant la vision, les objectifs et l'infrastructure technologique de SPERO,$$s$ a été publié pour susciter l'intérêt et les retours de la communauté. Construction de la communauté et engagements précoces : Des efforts de sensibilisation actifs ont été entrepris pour construire une communauté d'adopteurs précoces et d'investisseurs potentiels, facilitant les discussions autour des objectifs du projet et recueillant du soutien. Événement de génération de tokens : SPERO,$$s$ a organisé un événement de génération de tokens (TGE) pour distribuer ses tokens natifs aux premiers soutiens et établir une liquidité initiale au sein de l'écosystème. Lancement de la première dApp : La première application décentralisée (dApp) associée à SPERO,$$s$ a été mise en ligne, permettant aux utilisateurs d'interagir avec les fonctionnalités principales de la plateforme. Développement continu et partenariats : Des mises à jour et des améliorations continues des offres du projet, y compris des partenariats stratégiques avec d'autres acteurs de l'espace blockchain, ont façonné SPERO,$$s$ en un acteur compétitif et évolutif sur le marché crypto. Conclusion SPERO,$$s$ se dresse comme un témoignage du potentiel du web3 et de la cryptomonnaie pour révolutionner les systèmes financiers et autonomiser les individus. Avec un engagement envers la gouvernance décentralisée, l'engagement communautaire et des fonctionnalités conçues de manière innovante, il ouvre la voie vers un paysage financier plus inclusif. Comme pour tout investissement dans l'espace crypto en rapide évolution, les investisseurs et utilisateurs potentiels sont encouragés à mener des recherches approfondies et à s'engager de manière réfléchie avec les développements en cours au sein de SPERO,$$s$. Le projet illustre l'esprit d'innovation de l'industrie crypto, invitant à une exploration plus approfondie de ses nombreuses possibilités. Bien que le parcours de SPERO,$$s$ soit encore en cours, ses principes fondamentaux pourraient en effet influencer l'avenir de nos interactions avec la technologie, la finance et entre nous dans des écosystèmes numériques interconnectés.

155 vues totalesPublié le 2024.12.17Mis à jour le 2024.12.17

Qu'est ce que AGENT S

Agent S : L'avenir de l'interaction autonome dans Web3 Introduction Dans le paysage en constante évolution de Web3 et des cryptomonnaies, les innovations redéfinissent constamment la manière dont les individus interagissent avec les plateformes numériques. Un projet pionnier, Agent S, promet de révolutionner l'interaction homme-machine grâce à son cadre agentique ouvert. En ouvrant la voie à des interactions autonomes, Agent S vise à simplifier des tâches complexes, offrant des applications transformantes dans l'intelligence artificielle (IA). Cette exploration détaillée plongera dans les subtilités du projet, ses caractéristiques uniques et les implications pour le domaine des cryptomonnaies. Qu'est-ce qu'Agent S ? Agent S se présente comme un cadre agentique ouvert révolutionnaire, spécifiquement conçu pour relever trois défis fondamentaux dans l'automatisation des tâches informatiques : Acquisition de connaissances spécifiques au domaine : Le cadre apprend intelligemment à partir de diverses sources de connaissances externes et d'expériences internes. Cette approche double lui permet de construire un riche répertoire de connaissances spécifiques au domaine, améliorant ainsi sa performance dans l'exécution des tâches. Planification sur de longs horizons de tâches : Agent S utilise une planification hiérarchique augmentée par l'expérience, une approche stratégique qui facilite la décomposition et l'exécution efficaces de tâches complexes. Cette fonctionnalité améliore considérablement sa capacité à gérer plusieurs sous-tâches de manière efficace et efficiente. Gestion d'interfaces dynamiques et non uniformes : Le projet introduit l'Interface Agent-Ordinateur (ACI), une solution innovante qui améliore l'interaction entre les agents et les utilisateurs. En utilisant des Modèles de Langage Multimodaux de Grande Taille (MLLMs), Agent S peut naviguer et manipuler sans effort diverses interfaces graphiques. Grâce à ces fonctionnalités pionnières, Agent S fournit un cadre robuste qui aborde les complexités impliquées dans l'automatisation de l'interaction humaine avec les machines, préparant le terrain pour d'innombrables applications en IA et au-delà. Qui est le créateur d'Agent S ? Bien que le concept d'Agent S soit fondamentalement innovant, des informations spécifiques sur son créateur restent insaisissables. Le créateur est actuellement inconnu, ce qui souligne soit le stade naissant du projet, soit le choix stratégique de garder les membres fondateurs sous le radar. Quoi qu'il en soit, l'accent reste mis sur les capacités et le potentiel du cadre. Qui sont les investisseurs d'Agent S ? Étant donné qu'Agent S est relativement nouveau dans l'écosystème cryptographique, des informations détaillées concernant ses investisseurs et soutiens financiers ne sont pas explicitement documentées. Le manque d'aperçus publiquement disponibles sur les fondations d'investissement ou les organisations soutenant le projet soulève des questions sur sa structure de financement et sa feuille de route de développement. Comprendre le soutien est crucial pour évaluer la durabilité du projet et son impact potentiel sur le marché. Comment fonctionne Agent S ? Au cœur d'Agent S se trouve une technologie de pointe qui lui permet de fonctionner efficacement dans divers environnements. Son modèle opérationnel est construit autour de plusieurs caractéristiques clés : Interaction homme-ordinateur semblable à l'humain : Le cadre offre une planification IA avancée, s'efforçant de rendre les interactions avec les ordinateurs plus intuitives. En imitant le comportement humain dans l'exécution des tâches, il promet d'élever l'expérience utilisateur. Mémoire narrative : Utilisée pour tirer parti des expériences de haut niveau, Agent S utilise la mémoire narrative pour suivre les historiques de tâches, améliorant ainsi ses processus de prise de décision. Mémoire épisodique : Cette fonctionnalité fournit aux utilisateurs un accompagnement étape par étape, permettant au cadre d'offrir un soutien contextuel au fur et à mesure que les tâches se déroulent. Support pour OpenACI : Avec la capacité de fonctionner localement, Agent S permet aux utilisateurs de garder le contrôle sur leurs interactions et flux de travail, s'alignant avec l'éthique décentralisée de Web3. Intégration facile avec des API externes : Sa polyvalence et sa compatibilité avec diverses plateformes IA garantissent qu'Agent S peut s'intégrer sans effort dans des écosystèmes technologiques existants, en faisant un choix attrayant pour les développeurs et les organisations. Ces fonctionnalités contribuent collectivement à la position unique d'Agent S dans l'espace crypto, alors qu'il automatise des tâches complexes en plusieurs étapes avec un minimum d'intervention humaine. À mesure que le projet évolue, ses applications potentielles dans Web3 pourraient redéfinir la manière dont les interactions numériques se déroulent. Chronologie d'Agent S Le développement et les jalons d'Agent S peuvent être encapsulés dans une chronologie qui met en évidence ses événements significatifs : 27 septembre 2024 : Le concept d'Agent S a été lancé dans un document de recherche complet intitulé “Un cadre agentique ouvert qui utilise les ordinateurs comme un humain”, présentant les bases du projet. 10 octobre 2024 : Le document de recherche a été rendu publiquement disponible sur arXiv, offrant une exploration approfondie du cadre et de son évaluation de performance basée sur le benchmark OSWorld. 12 octobre 2024 : Une présentation vidéo a été publiée, fournissant un aperçu visuel des capacités et des caractéristiques d'Agent S, engageant davantage les utilisateurs et investisseurs potentiels. Ces jalons dans la chronologie illustrent non seulement les progrès d'Agent S, mais indiquent également son engagement envers la transparence et l'engagement communautaire. Points clés sur Agent S Alors que le cadre Agent S continue d'évoluer, plusieurs attributs clés se distinguent, soulignant sa nature innovante et son potentiel : Cadre innovant : Conçu pour offrir une utilisation intuitive des ordinateurs semblable à l'interaction humaine, Agent S propose une approche nouvelle de l'automatisation des tâches. Interaction autonome : La capacité d'interagir de manière autonome avec les ordinateurs via une interface graphique signifie un bond vers des solutions informatiques plus intelligentes et efficaces. Automatisation des tâches complexes : Avec sa méthodologie robuste, il peut automatiser des tâches complexes en plusieurs étapes, rendant les processus plus rapides et moins sujets aux erreurs. Amélioration continue : Les mécanismes d'apprentissage permettent à Agent S de s'améliorer grâce à ses expériences passées, améliorant continuellement sa performance et son efficacité. Polyvalence : Son adaptabilité à travers différents environnements d'exploitation comme OSWorld et WindowsAgentArena garantit qu'il peut servir un large éventail d'applications. Alors qu'Agent S se positionne dans le paysage Web3 et crypto, son potentiel à améliorer les capacités d'interaction et à automatiser les processus représente une avancée significative dans les technologies IA. Grâce à son cadre innovant, Agent S incarne l'avenir des interactions numériques, promettant une expérience plus fluide et efficace pour les utilisateurs à travers divers secteurs. Conclusion Agent S représente un saut audacieux en avant dans le mariage de l'IA et de Web3, avec la capacité de redéfinir notre interaction avec la technologie. Bien qu'il soit encore à ses débuts, les possibilités de son application sont vastes et convaincantes. Grâce à son cadre complet abordant des défis critiques, Agent S vise à mettre les interactions autonomes au premier plan de l'expérience numérique. À mesure que nous plongeons plus profondément dans les domaines des cryptomonnaies et de la décentralisation, des projets comme Agent S joueront sans aucun doute un rôle crucial dans la façon dont la technologie et la collaboration homme-machine évolueront à l'avenir.

928 vues totalesPublié le 2025.01.14Mis à jour le 2025.01.14

Comment acheter S

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1.9k vues totalesPublié le 2025.01.15Mis à jour le 2026.06.02

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