# Artikel Terkait Agen AI

Pusat Berita HTX menyediakan artikel terbaru dan analisis mendalam mengenai "Agen AI", mencakup tren pasar, pembaruan proyek, perkembangan teknologi, dan kebijakan regulasi di industri kripto.

Ratu Keamanan Komputer Dawn Song (宋晓冬) Bergabung dengan Meta

Profesor Dawn Song (Song Xiaodong) dari UC Berkeley, yang dijuluki sebagai "tokoh keamanan komputer nomor satu", bergabung dengan laboratorium Superintelligence Meta sebagai Wakil Presiden Penelitian AI. Dia akan melapor langsung kepada kepala lab, Nat Friedman. Song adalah peneliti berpengaruh di bidang keamanan komputer dan keamanan AI, penerima MacArthur Fellowship, serta anggota ACM, IEEE, dan AAAS. Karyanya yang terkenal termasuk "Dynamic Taint Analysis" (2005). Laboratoriumnya di UC Berkeley dianggap sebagai pusat pelatihan terkemuka di bidang keamanan komputer. Penelitian Song mencakup keamanan perangkat lunak, pembelajaran mesin adversarial, dan keamanan agen AI. Dia juga pendiri Oasis Labs dan Virtue AI, perusahaan yang fokus pada infrastruktur keamanan AI untuk perusahaan, terutama pengujian penetrasi (red-teaming) otomatis dan pengaman runtime untuk agen AI. Bersama Song, pendiri Virtue AI lainnya, Bo Li dan Sanmi Koyejo, serta beberapa anggota tim, juga bergabung dengan Meta. Langkah ini dilihat sebagai upaya Meta untuk memperkuat langkah-langkah keamanan dalam pengembangan agen AI, terutama setelah masalah keamanan model AI seperti Anthropic's mythos menarik perhatian industri. Meta ingin menerapkan AI ke dalam produk-produk sosialnya yang digunakan miliaran orang dan terus mengedepankan strategi sumber terbuka, sehingga membutuhkan kemampuan keamanan yang tangguh. Artikel ini juga menyebutkan bahwa Denny Zhou, pendiri Gemini Reasoning Team di Google, dilaporkan telah bergabung dengan Meta TBDLab beberapa bulan sebelumnya. Zhou adalah tokoh kunci di bidang penalaran AI, berkontribusi pada metode seperti Chain-of-Thought dan Self-Consistency, yang membantu mengembangkan kemampuan penalaran model bahasa besar.

marsbit06/26 08:14

Ratu Keamanan Komputer Dawn Song (宋晓冬) Bergabung dengan Meta

marsbit06/26 08:14

Penulis Fenomenal dengan 28 Ribu Bintang Justru Dipecat Google, Bos-Bos Silicon Valley Langsung Buru Orang

Cerita tentang Justin Poehnelt, mantan karyawan Google yang dipecat setelah menciptakan alat command-line **gws** (Google Workspace CLI) yang sangat sukses, dengan 28.000 bintang di GitHub. Alat berbasis Rust ini memungkinkan pengguna mengakses seluruh layanan Workspace (Gmail, Drive, Calendar, dll.) melalui terminal. Dirancang khusus untuk AI Agent, alat ini langsung viral. Namun, dua hari sebelum pemecatannya, Google mengumumkan "CLI Workspace resmi" di konferensi Cloud Next 2026. Banyak yang menilai Google "mengambil ide" Poehnelt. Alasan resmi pemecatan adalah masalah penggunaan logo dan merek Google di repositori GitHub alat tersebut. Namun, Poehnelt yakin alasan sebenarnya adalah **ketakutan internal** bahwa alatnya—yang mengubah Workspace menjadi infrastruktur untuk AI Agent—dapat mengganggu bisnis inti Workspace. Setelah dipecat, Poehnelt langsung mendapat tawaran kerja dari sejumlah CEO perusahaan teknologi seperti Peter Steinberger (OpenClaw) dan OpenRouter. Kisah ini menyoroti paradoks inovasi di perusahaan besar.

marsbit06/26 00:23

Penulis Fenomenal dengan 28 Ribu Bintang Justru Dipecat Google, Bos-Bos Silicon Valley Langsung Buru Orang

marsbit06/26 00:23

Karakter Utama Selanjutnya MiHoYo, Adalah Dia yang Bermain Piano

Kebanyakan orang mengenal miHoYo lewat game _Genshin Impact_, tetapi perusahaan ini memiliki visi yang lebih dalam: menciptakan dunia virtual untuk satu miliar orang pada 2030. Untuk mewujudkannya, miHoYo telah berinvestasi dalam teknologi seperti brain-computer interface, fusi nuklir, dan AI. Mereka percaya bahwa karakter virtual di masa depan harus hidup dan memiliki kesadaran, bukan sekadar mengikuti naskah. Pada 2022, salah satu pendiri, Cai Haoyu (atau "AI Soulcaster"), memisahkan diri untuk fokus pada proyek AI baru bernama Anuttacon. Proyek pertamanya, game _Whisper of the Stars_ (2025), menunjukkan potensi namun juga keterbatasan model bahasa AI saat ini. Belakangan, fokus dialihkan ke pengembangan model bahasa yang memahami emosi. Sementara itu, pendiri lainnya, Liu Wei ("Da Wei Ge"), mengumumkan rencana investasi hingga 100 miliar yuan dalam tiga tahun ke depan untuk mengembangkan model bahasa besar ber-emosi, memanfaatkan keahlian miHoYo dalam menciptakan karakter yang dicintai pengguna. Produk pertama dari ambisi AI ini adalah aplikasi _BSide: Olivia Lin_ (dirilis Juni 2026). Berbeda dengan chatbot AI pada umumnya, aplikasi ini menawarkan interaksi yang lebih santai dan natural dengan seorang gadis virtual bernama Olivia (Lin Li) yang bisa bermain piano, membalas surat, dan menjadi wallpaper dinamis. Pendekatan ini disebut "rasa orang hidup", mengurangi frekuensi interaksi untuk menciptakan kesan keaslian yang lebih kuat sambil menunggu teknologi AI matang. Nama "miHoYo" sendiri berasal dari "mi" dalam Hatsune Miku, idol virtual yang menjadi inspirasi awal pendirinya. Perjalanan panjang miHoYo, dari kamar asrama hingga perusahaan bernilai miliaran, kini berfokus pada satu tujuan akhir: memberikan kehidupan dan kesadaran sejati pada karakter virtual yang dicintai banyak orang.

marsbit06/25 04:14

Karakter Utama Selanjutnya MiHoYo, Adalah Dia yang Bermain Piano

marsbit06/25 04:14

Saat Miliaran Orang Mulai Terbiasa Mengendalikan Segalanya dengan Suara, Seberapa Jauh "Seluruh Aset Naik ke Rantai"?

Teks ini membahas peran penting AI Agent dalam perkembangan internet, dengan fokus pada peluncuran asisten AI "Xiaowei" di WeChat pada Juni 2026. Meski tampak seperti chatbot biasa, Xiaowei dianggap sebagai langkah kunci menuju "aset terhubung secara penuh" (*full asset on-chain*). AI Agent seperti Xiaowei mengubah cara interaksi pengguna dari antarmuka grafis (GUI) menjadi antarmuka bahasa (LUI), memungkinkan pengguna mengontrol berbagai fungsi dan layanan hanya dengan perintah suara atau teks. Ini menurunkan hambatan penggunaan AI untuk miliaran pengguna biasa. Sementara itu, tren lain sedang berjalan: tokenisasi aset dunia nyata (RWA) menjadi aset digital di *blockchain*. Meski RWA sering dikaitkan dengan properti atau obligasi, konsep "aset terhubung secara penuh" lebih luas, mencakup segala nilai yang dapat ditetapkan haknya, diukur, dan diperdagangkan, seperti perhatian (*attention*), pengaruh sosial, dan data kredit pribadi. Pertemuan kedua tren ini—AI Agent yang mudah digunakan dan tokenisasi aset—dapat membentuk paradigma baru dalam manajemen kekayaan. Di masa depan, AI Agent pribadi Anda tidak hanya mengatur jadwal, tetapi juga dapat menganalisis profil risiko Anda dan secara otomatis mengalokasikan dana ke berbagai aset token (seperti obligasi pemerintah atau emas) di *blockchain*. Kesimpulannya, peluncuran Xiaowei menandai transisi AI Agent dari konsep teknis menjadi utilitas sehari-hari bagi masyarakat umum. Ini merupakan langkah penting dalam perjalanan internet: dari menghubungkan orang, ke menghubungkan layanan, dan sekarang menuju tahap di mana semua jenis aset bernilai dapat diwakili dan diakses secara digital. AI Agent akan menjadi penghubung utama dalam era baru ini.

marsbit06/25 00:16

Saat Miliaran Orang Mulai Terbiasa Mengendalikan Segalanya dengan Suara, Seberapa Jauh "Seluruh Aset Naik ke Rantai"?

marsbit06/25 00:16

Wawasan Mendalam: Inference Terdesentralisasi Bukan Hype, Melainkan Arena Kunci untuk Menembus Monopoli AI Terpusat

**Wawasan Mendalam: Inferensi Terdesentralisasi Bukan Hanya Hype, Tapi Jalur Kunci untuk Membobol Monopoli AI Terpusat** Artikel ini membahas pentingnya inferensi AI terdesentralisasi sebagai perlawanan terhadap risiko sensor dan monopoli oleh entitas terpusat. Penulis menyajikan skenario hipotetis di mana model AI mutakhir seperti "GLM-6" bisa dilarang oleh pemerintah, menyebabkan platform cloud besar mematuhinya. Di sinilah jaringan inferensi terdesentralisasi berperan, karena tidak ada otoritas pusat yang bisa mematikan seluruh jaringan atau menyensor model yang sudah tersebar. Artikel menguraikan empat tantangan utama yang harus dipecahkan: 1. **Menjalankan model yang terlalu besar untuk satu mesin:** Solusinya adalah dengan *GPU swarm* dan teknik seperti *speculative decoding* untuk mencapai kecepatan yang layak, meski latensi jaringan tetap menjadi hambatan dibanding pusat data. 2. **Membuktikan keaslian model yang dijalankan:** Berbagai metode seperti ZKML, *opML*, dan *live-weight proofs* ditawarkan dengan pertukaran (*trade-off*) antara integritas, latensi, dan biaya. 3. **Melindungi kerahasiaan *prompt*:** Teknik sharding saja tidak menjamin privasi. Solusi yang lebih kuat diperlukan, seperti *Trusted Execution Environments* (TEE) atau *Fully Homomorphic Encryption* (FHE). 4. **Membangun pasar dua sisi yang berkelanjutan:** Menemukan pelanggan ideal selain pengguna crypto adalah tantangan bisnis. Start-up dan *AI agent* disebut sebagai calon pengguna potensial. Beberapa proyek utama yang diulas antara lain Dolphin Network (dengan *live-weight proofs*), Inference.net, Morpheus (menggunakan TEE), dan Darkbloom (untuk hardware Apple). Artikel juga membedakan kasus penggunaan: inferensi terdesentralisasi cocok untuk tugas berorientasi *throughput* (seperti pembuatan data sintetis), sementara tugas yang membutuhkan latensi rendah masih lebih unggul di pusat data. Kesimpulannya, inferensi terdesentralisasi adalah bidang yang penting dengan potensi nyata, bukan hanya hype. Kunci suksesnya terletak pada proyek yang secara jelas memecahkan tantangan teknis, memahami pasar, dan menawarkan nilai (biaya, kinerja, privasi) di luar sekadar token.

Foresight News06/23 10:41

Wawasan Mendalam: Inference Terdesentralisasi Bukan Hype, Melainkan Arena Kunci untuk Menembus Monopoli AI Terpusat

Foresight News06/23 10:41

Mengapa "AGI教父" Ben Goertzel Percaya Masa Depan Kecerdasan Buatan Bergantung pada Blockchain?

"Bapak AGI" Ben Goertzel percaya masa depan kecerdasan buatan bergantung pada blockchain. Ia berpendapat bahwa Kecerdasan Umum Buatan (AGI) terlalu penting untuk dikendalikan oleh perusahaan terpusat atau modal ventura. Solusinya adalah membuat kode inti AGI menjadi sumber terbuka dan dijalankan pada jaringan komputasi terdesentralisasi, bukan di server milik korporasi. Goertzel mengkritik perusahaan seperti OpenAI dan Anthropic yang beralih dari prinsip keterbukaan menjadi tertutup. Melalui proyek SingularityNET dan Artificial Superintelligence Alliance, ia membangun ekonomi agen AI di atas blockchain, di mana agen-agen dapat beroperasi dan bertransaksi secara mandiri. Ini dianggapnya sebagai cara untuk mencegah monopoli AGI dan ketimpangan yang lebih besar. Rencananya adalah menyediakan AGI yang lebih cerdas melalui layanan berbayar untuk bisnis, dengan backend terdesentralisasi. Goertzel memperkirakan AGI setara manusia akan terwaktu sekitar tahun 2029. Uji pertamanya adalah peluncuran "Agent Omega Claw" dalam beberapa minggu ke depan, yang bertujuan membantu pengguna mengelola hidup dan menghasilkan uang melalui agen AI pribadi mereka.

Foresight News06/22 12:12

Mengapa "AGI教父" Ben Goertzel Percaya Masa Depan Kecerdasan Buatan Bergantung pada Blockchain?

Foresight News06/22 12:12

AI Agent Sudah 'Melahap' Pasar Crypto Mana Saja?

Artikel ini membahas dampak AI Agent pada berbagai sektor kripto, membaginya menjadi tiga kategori berdasarkan tingkat dominasi aktivitas otomatis. **Sektor yang Didominasi AI Agent:** - **Perdagangan Derivatif (Kontrak Berkelanjutan):** AI Agent menunjukkan kinerja jauh lebih unggul, dengan tingkat kelangsungan hidup 100% dan kerugian lebih rendah dibandingkan trader manusia dalam kompetisi. - **Arbitrase (MEV):** Hampir sepenuhnya dikuasai oleh bot otomatis untuk kegiatan seperti sandwich attacks dan likuidasi. - **Optimisasi Hasil (Yield):** Mayoritas protokol DeFi baru mengintegrasikan AI Agent untuk manajemen likuiditas dan perdagangan, menunjukkan peningkatan hasil. - **Perdagangan Spot & Optimisasi Portofolio:** Diperkirakan 65% volume perdagangan kripto global melibatkan bot, dengan pertumbuhan signifikan agent aktif di rantai seperti Solana. **Sektor Campuran (Agent + Manusia):** - **Pasar Prediksi:** Agent unggul dalam arbitrase jangka pendek dan kecepatan, namun manusia masih lebih baik dalam membuat keputusan jangka panjang yang membutuhkan adaptasi. - **Pinjaman DeFi:** Keputusan penyimpanan dan peminjaman inti masih didominasi manusia, meskipun proses likuidasi telah sepenuhnya otomatis. **Sektor yang Didominasi Manusia:** - **Stabilcoin & Pembayaran Kartu:** Sebagian besar transaksi didorong oleh kebutuhan manusia nyata, seperti pengiriman uang dan pembayaran lintas batas, terutama di pasar berkembang. - **Dompet (Wallet):** Tetap menjadi lapisan penting untuk persetujuan dan pengawasan manusia, dengan pengembangan fokus pada keamanan dan keterbacaan transaksi. **Lapisan Validasi Manusia vs Agent:** Artikel menekankan meningkatnya kebutuhan untuk membedakan aktivitas manusia dan agent. Beberapa proyek seperti World/AgentKit, t54, Self Protocol, dan Kite AI sedang membangun infrastruktur "lapisan kepercayaan" untuk verifikasi identitas, pencegahan penipuan, dan akuntabilitas dalam ekonomi yang didorong agent. **Kesimpulan:** Meski AI Agent mendominasi sektor berbasis kecepatan dan optimisasi, aktivitas manusia tetap penting di area yang membutuhkan pertimbangan, kepercayaan, dan konteks dunia nyata. Masa depan mungkin terletak pada solusi yang memadukan keduanya dengan sistem verifikasi yang kuat.

marsbit06/22 10:14

AI Agent Sudah 'Melahap' Pasar Crypto Mana Saja?

marsbit06/22 10:14

AI Agent "Melahap" Sektor Kripto Mana Saja?

Sekarang, banyak diskusi di industri crypto tentang AI Agent yang akan "memakan" segalanya. Kenyataannya, adopsi AI Agent bersifat spesifik menurut sektor. **Sektor yang Sudah Didominasi AI Agent:** * **Derivatif (Perpetual):** Kecepatan dan eksekusi 24/7 membuat robot unggul. Dalam kompetisi Aster, 43% trader manusia dilikuidasi, sementara 100% AI Agent selamat. * **Arbitrase (MEV):** Hampir sepenuhnya dikuasai robot otomatis yang memindai mempool blockchain. * **Optimasi Yield:** Mayoritas protokol DeFi baru sekarang menyertakan AI Agent otonom untuk manajemen likuiditas dan perdagangan, menunjukkan peningkatan adopsi. * **Perdagangan Spot & Portofolio:** Diperkirakan 65% volume perdagangan crypto global dilakukan oleh bot otomatis. **Sektor 'Medan Pertempuran' (Manusia & AI):** * **Prediksi Pasar (Polymarket):** Untuk arbitrase jangka pendek, AI Agent unggul (66.4% profit rate vs 45.3% manusia). Namun, untuk pasar jangka panjang yang membutuhkan penilaian nuansa, manusia masih lebih baik. * **Lending DeFi:** Keputusan inti tentang penyetoran, pemilihan jaminan, dan risiko masih didominasi manusia, meski proses likuidasi sudah sepenuhnya otomatis. **Sektor yang Masih Didominasi Manusia:** * **Stablecoin & Pembayaran Kartu:** Sebagian besar volume berasal dari aktivitas ekonomi riil seperti pengiriman uang dan pembayaran sehari-hari di luar AS, bukan dari robot. * **Dompet:** Lapisan akhir untuk interaksi manusia dengan blockchain. Proses persetujuan dan kepercayaan memerlukan pengawasan manusia, meski ada peningkatan fitur untuk pengguna. **Pentingnya Lapisan Verifikasi Manusia-Agent:** Semakin banyak AI Agent beraktivitas, semakin penting sistem untuk membuktikan bahwa sebuah Agent bertindak atas nama manusia yang terverifikasi. Projek-projek seperti **World (AgentKit), t54, Self Protocol, dan Kite AI** sedang membangun infrastruktur "trust layer" ini untuk memastikan akuntabilitas dan keamanan dalam ekonomi agentik. **Kesimpulan:** Data menunjukkan AI Agent mendominasi sektor yang mengandalkan kecepatan dan optimasi (trading, MEV, yield). Namun, di lapisan yang menyentuh kehidupan nyata, membutuhkan penilaian, kepercayaan, dan konteks—seperti pembayaran dan identitas—manusia masih memegang peran utama. Masa depan mungkin adalah kolaborasi dimana sistem verifikasi yang kuat memastikan AI Agent dapat beroperasi secara aman dan akuntabel atas nama manusia.

Foresight News06/22 07:14

AI Agent "Melahap" Sektor Kripto Mana Saja?

Foresight News06/22 07:14

Bagaimana Codex Menggunakan Komputer? Tiga Pintu Masuk dan Batasan Izin

Cara Codex Menggunakan Komputer: Tiga Pintu Masuk dan Batas Izin Artikel ini menjelaskan tiga cara Codex berinteraksi dengan lingkungan eksternal: Computer Use, Ekstensi Chrome, dan Browser dalam aplikasi. Ketiganya melayani skenario tugas, batas izin, dan tingkat kepercayaan yang berbeda. 1. **Computer Use (@Computer)**: Cakupan terluas, mengontrol aplikasi desktop asli (macOS/Windows), pengaturan sistem, simulator iOS, dan alur kerja lintas aplikasi melalui antarmuka grafis. Cocok untuk proses yang tidak memiliki dukungan API, plugin, atau alat terstruktur. Namun, lebih lambat dan memiliki batas izin terlebar. Harus digunakan dengan pengawasan untuk tindakan sensitif. 2. **Ekstensi Chrome (@Chrome)**: Mengakses status Chrome yang sudah login, termasuk cookies, tab, dan profil. Ideal untuk tugas di Gmail, LinkedIn, Salesforce, dasbor internal, atau penelitian yang memerlukan status login di beberapa situs. Mendukung kontrol multi-tab dan konteks identitas browser. Batas kepercayaan penting: pisahkan tindakan berisiko tinggi seperti mengirim atau membeli. 3. **Browser dalam Aplikasi (@Browser)**: Browser terisolasi di dalam thread Codex, tidak membawa status login atau ekstensi. Sangat cocok untuk pengembangan web, debugging bug visual, memeriksa tata letak responsif, dan memberikan anotasi desain pada halaman lokal atau pratinjau berbasis file. Menciptakan siklus umpan balik yang ketat antara pengeditan kode dan pratinjau. **Prinsip Inti**: Pilih antarmuka operasi yang paling sempit, aman, dan terstruktur untuk tugas tersebut. Prioritaskan plugin atau MCP jika tersedia. Gunakan Computer Use hanya sebagai "mil terakhir" ketika alat terstruktur tidak mencukupi. **Appshots** berfungsi sebagai alat untuk memberikan konteks visual (dengan menangkap jendela depan), bukan sebagai metode kontrol keempat. Dengan mendorong pemilihan alat yang tepat, pendekatan berlapis ini menunjukkan kunci produk AI Agent: membatasi izin secara proporsional berdasarkan tugas spesifik dan mempertahankan hak pengguna untuk meninjau tindakan kritis.

marsbit06/21 02:13

Bagaimana Codex Menggunakan Komputer? Tiga Pintu Masuk dan Batasan Izin

marsbit06/21 02:13

Dengan DAU Melonjak 3-4 Kali Lipat dari Peringkat Dua, Celah Mana yang Dibuka oleh Tencent WorkBuddy untuk Office Agent?

Tanggal 2 Juni 2026, OpenAI mengungkapkan bahwa 20% pengguna aktif Codex mingguan adalah non-pengembang, dengan pertumbuhan 3 kali lebih cepat dibandingkan pengembang. Pada saat yang sama, di pasar China, WorkBuddy dari Tencent memiliki pengguna aktif harian 3-4 kali lebih tinggi daripada pesaing peringkat kedua. Perbedaan ini berasal dari jalur produk yang berbeda. Codex dan Claude Code berangkat dari lingkungan command-line dan IDE yang ditujukan untuk pengembang, lalu bergerak menuju skenario perkantoran. Sebaliknya, WorkBuddy dirancang dari awal untuk pengguna non-teknis di lingkungan kerja. Awalnya, produk ini tercipta karena karyawan non-teknis Tencent secara spontan menggunakan alat bantu pemrograman CodeBuddy untuk tugas administratif seperti penelitian dan penulisan laporan, yang mendorong tim untuk mengembangkan versi yang lebih mudah diakses. WorkBuddy menerapkan tiga keputusan desain utama: 1. **Menggunakan bahasa alami** menggantikan konsep teknis seperti Agent atau prompt engineering. 2. **Menyediakan template skenario siap pakai** (Skills) untuk tugas-tugas umum seperti pemrosesan data, penelitian, dan analisis. 3. **Terintegrasi secara native** dalam ekosistem Tencent seperti Tencent Docs dan WeChat, sehingga pengguna tidak perlu meninggalkan aplikasi yang sudah biasa digunakan. Keputusan ini berhasil menghilangkan hambatan kognitif, teknis, dan lingkungan bagi pengguna biasa. Laporan analisis pasar dan laporan keuangan Tencent Q1 2026 mengonfirmasi kepemimpinan WorkBuddy dalam hal lalu lintas pengguna dan pertumbuhan yang pesat, didorong oleh masuknya pengguna dari berbagai departemen seperti HR, administrasi, dan operasi. Di luar negeri, OpenAI dan Anthropic juga melihat tren yang sama dengan pertumbuhan pengguna non-pengembang. Mereka mulai beradaptasi dengan merilis plugin peran (OpenAI) atau produk seperti Claude Cowork (Anthropic), tetapi membutuhkan waktu untuk mengubah fondasi interaksi yang awalnya dibuat untuk pengembang. WorkBuddy memilih pendekatan "membawa Agent ke dalam perangkat lunak perkantoran yang sudah ada", sementara Codex/Claude Code membangun "Agent sebagai tujuan yang harus ditemui pengguna". Perbedaan filosofi ini mencerminkan trade-off antara kemudahan penggunaan dan fleksibilitas kemampuan. Keunggulan awal WorkBuddy sekitar setengah tahun ini diperkuat dengan peluncuran versi perusahaan pada Juni 2026. Namun, kemampuan model dasar dari OpenAI dan Anthropic tetap menjadi faktor kompetitif jangka panjang. Kesuksesan WorkBuddy menunjukkan bahwa ketika hambatan penggunaan dihilangkan sehingga siapa saja dapat menyelesaikan tugas kompleks tanpa pengetahuan teknis, adopsi massal oleh pengguna non-teknis akan terjadi secara alami.

marsbit06/17 03:22

Dengan DAU Melonjak 3-4 Kali Lipat dari Peringkat Dua, Celah Mana yang Dibuka oleh Tencent WorkBuddy untuk Office Agent?

marsbit06/17 03:22

活动图片

Kategori Populerright-arrow

Tag Populerright-arrow