Alliance's Co-Founder's Letter to Entrepreneurs: Written on the Occasion of Cursor's $60 Billion Sale

链捕手Xuất bản vào 2026-06-20Cập nhật gần nhất vào 2026-06-20

Tóm tắt

In this letter to entrepreneurs, Alliance reflects on the success of Cursor's $60 billion sale to Elon Musk, using it as a case study to counter the misconception that opportunities in crowded fields like AI or crypto are exhausted. The piece argues that great companies like Cursor, Stripe, Figma, and Shopify are not built by geniuses with perfect ideas, but by founders who start with a non-consensus belief about the future and build for years before that future becomes obvious to everyone. They identify long-term shifts, find overlooked entry points, and execute relentlessly. The framework for success involves: 1. **Identifying your place in the technology cycle**: Early-stage opportunities focus on making new tech usable for power users (e.g., Coinbase, Cursor). Later-stage opportunities involve finding the "yin" to an existing "yang"—the blind spots of first-generation players (e.g., Stripe vs. PayPal, Figma vs. Adobe). 2. **Cultivating unique insights**: Immerse yourself deeply in the market. Use every product, talk to users, and build an audience. Insights will emerge naturally from deep engagement. 3. **Finding a "hair-on-fire" problem**: Look for a 10x improvement or a severe, urgent pain point. The strongest signal is people already building clumsy workarounds. 4. **Building a focused MVP**: Don't just add features because you can. Ask why users would abandon their current tool for yours. The best startups rarely force new behaviors; they improve familiar workfl...

Author:Imran

Compiled by:Jiahuan, ChainCatcher

Sitting at your computer, an idea for a startup is born. You see Cursor being sold to Elon Musk for $60 billion. Perhaps the idols of the previous generation were Mark Zuckerberg or Evan Spiegel. You look at these founders and can't help but compare yourself to them. They don't seem much smarter than you. Their resumes aren't more impressive than yours.

So naturally, you ask yourself: Why can't I do the same thing? This is where most founders begin their journey. But this is also where most founders get stuck.

They see Artificial Intelligence. They see Cryptocurrency. They see thousands of startups that have already secured funding. Every field seems crowded. Every obvious idea has already been tried.

They conclude: The opportunities are gone.

So they close their laptop, give up, and walk away.

This is how a large portion of startups die before they are born. Not because the founders lack capability, but because they think the game is already over.

Let's take Cursor as an example. Not every path is a direct and smooth one.

As early as 2022, Cursor began its arduous "glass-chewing" phase. That was even before ChatGPT was born. There was no ready-made playbook to follow. No obvious market. Only a belief: AI would fundamentally transform knowledge work.

To stay grounded, they focused on three things. First, they chose an area they were genuinely excited about: Artificial Intelligence. Second, they became customers of their own product. Third, they focused unwaveringly on power users.

Because if you can win over power users, winning over everyone else becomes easy. Frankly, this story is not unique to Cursor.

When Stripe started, the online payment problem seemed solved, but the founders believed developers would increasingly become decision-makers within companies, and whoever won the developers would ultimately win the internet. They had personally experienced this pain point. Even though PayPal had proven online payments worked, Stripe saw an opportunity to build a "developer-first" version of the future.

Figma spent years developing before the market was ready because they believed the future of design wasn't about a better single design tool, but about collaborative design with everyone working in the same file. Google Docs had already demonstrated the power of real-time collaboration for documents. Figma extended this insight to design.

Shopify started out just to sell snowboards online because the founders believed millions of small businesses yearned to have their own customers, brands, and destinies, rather than depending on large platforms. Amazon had proven centralized e-commerce worked. Shopify bet that entrepreneurs would eventually want to take control.

Different products. Same pattern.

Every founder started with a non-consensus belief about where the world was going, then spent years quietly building before that future became obvious to everyone. Their luck was riding on strong tailwinds.

For Stripe, this wind was the conviction that more and more commerce would move online. For Figma, this was the belief that software would be cloud-first and collaborative by default. For Shopify, this was the hope that the internet would empower millions of entrepreneurs to build independent businesses.

Cursor followed a similar trajectory. The company was built on the belief that AI would fundamentally reshape knowledge work, and software engineers would be the first power users to adopt it. Today the product seems obvious, but when they started, there was no clear roadmap. Only belief.

Different products. Different markets. Same underlying logic.

Identify long-term trend shifts early, find the entry points others miss, spend years executing before the rest of the market catches up. Every Yang has its Yin. PayPal spawned Stripe. Adobe spawned Figma. Amazon spawned Shopify.

The first generation proves the market exists. The second generation rebuilds it around new insights, new technologies, or shifting customer behaviors. For founders, the important question is to figure out where you are in the cycle. If you're entering early, like Coinbase or Cursor, your opportunity often lies in making the new technology practically usable for power users.

Coinbase didn't invent cryptocurrency. It just made buying and holding Bitcoin incredibly simple, far better than managing your own wallet or wiring money to Mt. Gox.

Cursor didn't invent AI programming. It simply realized that autocomplete wasn't the endgame; what developers truly craved was an AI-native way of developing software.

But if you're entering mid-to-late cycle in a tech shift, opportunity usually looks different. Infrastructure exists. The market is proven. Your job is not to prove if the technology works, but to find the "Yin" for the existing "Yang," the blind spot overlooked by the first players. Many of the greatest companies are born here.

Now you've identified where you are in the tech shift. You have a few ideas and are ready to go, but then you realize something unsettling: You don't actually have many unique insights. You don't have a deep understanding of the market, the customers, or even the product. And that's perfectly normal.

This is when you must roll up your sleeves and start building relationships, insights, and reputation. Fortunately, we live in an era with X (Twitter), making this easier than ever. You can build an audience, meet customers, engage with power users, and learn directly from those shaping the market.

The first thing I would do is experience every product in the field. If you're starting a company in a sector but aren't a power user of the benchmark products, it's hard to develop unique insights about where the market is going. Map out every product in the ecosystem. Become a power user of each one. Talk to people who love them, hate them, and have abandoned them. Understand why they stayed, why they left, and the features they wish existed but don't.

Eventually, you'll discover that most markets aren't won because incumbents are stupid. They get replaced precisely because they became successful.

As companies grow, they naturally drift away from individual users. Feedback cycles lengthen, edge cases are ignored, and a new generation of power users emerges that doesn't fit the existing product. This is where sharp founders spot opportunities.

The goal isn't to brainstorm an idea in isolation. The goal is to immerse yourself so deeply in the market that the missing piece becomes obvious. Once you do this long enough, you'll stop hunting for ideas and start noticing them everywhere. This is precisely the state you want to reach. Ultimately, you'll find there are more opportunities than you can possibly tackle.

Next comes the hard part: Choosing one.

Once you've settled on what you think is the right idea, the next question is simple: Is this a 10x improvement, or a hair-on-fire problem? If the answer is no, don't bother. People rarely switch products for incremental improvements. They switch when something is significantly better or when the pain point is severe enough that it demands an immediate solution.

The easiest way to find hair-on-fire problems is to look for people already cobbling together workarounds. Spreadsheets, WhatsApp groups, cumbersome manual processes, copying data between systems – these are all signals.

The best founders look for pain points because when the pain is great enough, customers can't wait to rip the product out of your hands. And when the pain is minor, no amount of marketing, growth hacking, or clever positioning will save you.

Now you've confirmed the idea, found the pain point, and are building the MVP.

With Claude, Codex, and various AI tools, building a product has never been easier. Ironically, this also becomes its own trap.

I find myself adding feature after feature simply because "I can." The product slowly becomes a Frankenstein-like monstrosity. Each feature seems reasonable in isolation, but together, they make the product worse.

Ultimately, I return to first principles. The most important question isn't what feature I should build. It's why would someone abandon their existing tool and switch to yours?

Every great startup has an answer to this question. Cursor could have built yet another programming plugin. Instead, they forked VS Code. Developers already loved this editor, understood how it worked, and had it embedded in their daily workflows.

Cursor didn't ask users to learn something entirely new. It simply let users keep doing what they already loved, just with AI fused directly into the experience.

The best startups rarely force users to learn entirely new behaviors. Instead, they find familiar workflows, remove friction, and make them significantly better.

As founders, we're obsessed with what we're building. Customers care about what they have to give up. The lower the switching cost and the higher the value created, the faster the adoption. This is why the best MVPs aren't feature-rich. They are intensely focused on giving customers a single compelling reason to switch.

At this point, you've found the pain point, built the MVP, and hopefully given customers a strong reason to choose you. Next comes the part most founders underestimate: Distribution channels.

I've seen founders spend months grinding on a product and only five minutes thinking about how users will find it. The truth is, distribution channels are often the moat.

Airbnb didn't win because its website was better. The founders knocked on doors, personally photographed apartments, and manually onboarded landlords city by city. Stripe recruited developers one by one. Coinbase was active in Bitcoin forums long before crypto went mainstream.

Cursor is another excellent example. Their team posted on Hacker News six times. Most posts got no traction. They sent DMs to thousands of developers, listened to feedback with extreme patience, and won users one by one.

Today everyone says Cursor's success was inevitable. But for years, they were doing unscalable, manual work.

Founders love to talk about product-market fit, but before achieving that, you first need distribution-market fit. Where do your customers spend their time? Who do they trust? How do they discover new products? The best founders don't just build products. They build distribution engines. Because the market can't fall in love with a product it never sees.

The final stage in all of this is resilience, adaptability, and never giving up.

Unfortunately, I can't teach you this. No one can. It can only be experienced.

Cursor is again an excellent case study. They spent years developing before the market was mature. They posted repeatedly, DMed thousands of users, and were ignored by most. In hindsight, it all makes sense. At the time, the future was uncertain.

The same pattern is everywhere.

Airbnb's founders faced rejection after rejection, even resorting to selling cereal boxes to keep the company afloat.

Nvidia faced multiple near-death experiences before becoming one of the world's most valuable companies.

Rain, a startup in our incubation batch, was born after the FTX collapse, when most thought crypto was dead. While others fled the industry, they kept building. A few years later, they raised over $100 million at a $2 billion valuation.

The lesson isn't that these founders are smarter than you. It's that they stayed in the game long enough for their insights to compound.

So, I've laid out the entire framework for you.

Look for shifts in technology cycles. Cultivate unique insights. Obsess over your market. Talk to customers. Find hair-on-fire problems. Build the simplest possible entry point. Win your distribution channel.

Most importantly, when things get tough, absolutely do not give up.

That's it.

There's no secret. Most people can't do these things consistently over the long term. The few who do end up building the great companies that the next generation of founders study.

The world is yours.

Go build.

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QWhat is the primary message of this open letter to entrepreneurs from Alliance?

AThe core message is that great opportunities are not gone, even in seemingly crowded fields. Founders fail not from lack of capability, but from believing the game is over. True success comes from identifying long-term trends, developing unique insights, deeply immersing in the market, solving critical 'hair-on-fire' problems, building a simple MVP, mastering distribution, and persisting through immense challenges.

QAccording to the letter, what common pattern do successful companies like Cursor, Stripe, and Figma share in their early days?

AThey were all founded on a non-consensus belief about the direction of the world. They focused on a deeply exciting area, were their own customers, and served power users. They spent years building in obscurity before their vision became obvious to everyone, riding a powerful generational tailwind of technological or behavioral change.

QHow does the author differentiate the opportunities for founders entering early in a technology shift versus those entering later?

AFor early entrants (like Coinbase or Cursor), the opportunity typically lies in making the new technology genuinely usable for power users. For later entrants, the infrastructure and market are proven. The opportunity shifts to finding the 'yin' to the existing 'yang' – the blind spots and new needs ignored by the first-generation players who have become successful and distant from the edge cases.

QWhat is the 'first principle' question a founder should ask about their MVP, as highlighted in the article?

AThe most important question is not what features to build, but 'Why would someone switch from their existing tool to yours?' The best startups provide a compelling, often ten-times-better reason to switch by eliminating friction in a familiar workflow, rather than forcing users to learn entirely new behaviors.

QWhat crucial element do many founders underestimate, which the author argues is often the real moat?

ADistribution. Many founders spend months on the product but only minutes thinking about how users will discover it. The author argues that distribution is often the real moat. Founders must achieve 'distribution-market fit' before product-market fit by manually building a distribution engine, going where their customers are, and earning trust one user at a time through unscalable, hard work.

Nội dung Liên quan

TechFlow Tình Báo Cục: Tỷ Lệ IPO Của Anthropic Trên 80%, Iran Đóng Eo Biển Hormuz Lần Nữa Gây Chấn Động Giá Dầu

Thị trường dự kiến Anthropic sẽ công bố IPO trước tháng 11/2026, đặt câu hỏi về việc liệu định giá nghìn tỷ USD có tương thích với cam kết an toàn AI của họ hay không. Cùng lúc, các thương hiệu đang sử dụng người có ảnh hưởng ảo AI để tiếp thị sản phẩm. Về tiền mã hóa/Web3, quân đội Iran thông báo đóng cửa lại eo biển Hormuz, gây ra biến động giá dầu, mặc dù dữ liệu theo dõi tàu cho thấy một số tuyến đường vẫn hoạt động. Iran cũng đã nối lại hoạt động bốc dầu tại đảo Kharg, có thể đưa tới 20 triệu thùng dầu ra thị trường. Trong lĩnh vực chip/phần cứng, Goldman Sachs cảnh báo đầu tư vốn 5,3 nghìn tỷ USD vào AI có thể đang chạm đến giới hạn bão hòa tín dụng. Các tin tức công nghệ đáng chú ý: Cloudflare ra mắt tính năng tài khoản tạm thời cho AI agent; lưu lượng IPv6 của Google vượt 50%; Tập đoàn Hyundai Motor có kế hoạch mua lại cổ phần của Boston Dynamics. Trên thị trường chứng khoán Mỹ, các nhà đầu tư nhỏ lẻ đã đổ 370 triệu USD vào SpaceX trong ba ngày, tạo ra làn sóng mua vào mạnh mẽ. Về tài chính vĩ mô, thị trường tín dụng châu Âu báo động khi xảy ra vỡ nợ trái phiếu CLO đầu tiên kể từ sau khủng hoảng, trong khi Nomura cảnh báo về khả năng chuyển hướng chính sách thắt chặt từ Fed. Đường dây ngầm của ngày hôm nay chỉ ra rằng các sự kiện như đóng cửa eo biển Hormuz, vỡ nợ CLO ở châu Âu và cảnh báo về chi tiêu vốn AI đều phản ánh một logic chung: thanh khoản toàn cầu đang thắt chặt và chi phí biên đang tăng lên trên nhiều lĩnh vực. Trong bối cảnh đó, vốn vẫn không ngừng tìm kiếm các câu chuyện tăng trưởng mới, như những tầm nhìn lớn về du hành phản vật chất của Musk hay cơn sốt IPO từ Anthropic và SpaceX.

marsbit10 giờ trước

TechFlow Tình Báo Cục: Tỷ Lệ IPO Của Anthropic Trên 80%, Iran Đóng Eo Biển Hormuz Lần Nữa Gây Chấn Động Giá Dầu

marsbit10 giờ trước

Tỷ Lệ ETH/BTC Quay Lại Mức Đầu Năm 2023 Khi Nhà Giao Dịch Tranh Luận Về Giá Trị Của Ethereum

Tỷ lệ ETH/BTC đã giảm xuống mức 0.027, tương đương với các mức đầu năm 2023, trong khi ở đỉnh năm 2021, tỷ lệ này là 0.088. Điều này cho thấy Ethereum hiện đang rẻ một cách lịch sử so với Bitcoin, dấy lên cuộc tranh luận giữa việc đây là cơ hội đầu tư ngược chiều hay dấu hiệu của một sự suy giảm cấu trúc. Trên biểu đồ ETH/USDT, một phân tích riêng biệt chỉ ra rằng Ethereum có nguy cơ điều chỉnh giảm sau khi mở cửa tuần mạnh, với cấu trúc thị trường bị phá vỡ và giá đảo chiều dưới mức cao 1.774 USD. Kế hoạch giao dịch được đề cập tập trung vào việc bán ra khi giá kiểm tra lại vùng nhập lệnh khoảng 1.723 USD. Sự kết hợp giữa tỷ giá ETH/BTC thấp và áp lực điều chỉnh trên biểu đồ ETH/USDT tạo ra một thiết lập cơ hội nhưng cũng đầy rủi ro. Ethereum có thể trông rẻ hơn so với Bitcoin, nhưng sức mạnh kỹ thuật vẫn đang cho thấy dấu hiệu yếu đi. Đối với những nhà đầu tư lạc quan về ETH, nhiệm vụ trước mắt là chứng minh được sức mạnh kỹ thuật và bắt đầu thể hiện hiệu suất vượt trội so với Bitcoin một lần nữa.

bitcoinist10 giờ trước

Tỷ Lệ ETH/BTC Quay Lại Mức Đầu Năm 2023 Khi Nhà Giao Dịch Tranh Luận Về Giá Trị Của Ethereum

bitcoinist10 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai

Bài viết Nổi bật

AGENT S là gì

Agent S: Tương Lai của Tương Tác Tự Động trong Web3 Giới thiệu Trong bối cảnh không ngừng phát triển của Web3 và tiền điện tử, các đổi mới đang liên tục định nghĩa lại cách mà cá nhân tương tác với các nền tảng kỹ thuật số. Một dự án tiên phong như vậy, Agent S, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa tương tác giữa con người và máy tính thông qua khung tác nhân mở của nó. Bằng cách mở đường cho các tương tác tự động, Agent S nhằm đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp, cung cấp các ứng dụng chuyển đổi trong trí tuệ nhân tạo (AI). Cuộc khám phá chi tiết này sẽ đi sâu vào những phức tạp của dự án, các tính năng độc đáo của nó và những tác động đối với lĩnh vực tiền điện tử. Agent S là gì? Agent S đứng vững như một khung tác nhân mở đột phá, được thiết kế đặc biệt để giải quyết ba thách thức cơ bản trong việc tự động hóa các nhiệm vụ máy tính: Thu thập Kiến thức Cụ thể theo Miền: Khung này học một cách thông minh từ nhiều nguồn kiến thức bên ngoài và kinh nghiệm nội bộ. Cách tiếp cận kép này giúp nó xây dựng một kho lưu trữ phong phú về kiến thức cụ thể theo miền, nâng cao hiệu suất của nó trong việc thực hiện nhiệm vụ. Lập Kế Hoạch Qua Các Tầm Nhìn Nhiệm Vụ Dài Hạn: Agent S sử dụng lập kế hoạch phân cấp tăng cường kinh nghiệm, một cách tiếp cận chiến lược giúp phân chia và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả. Tính năng này nâng cao đáng kể khả năng quản lý nhiều nhiệm vụ con một cách hiệu quả và hiệu suất. Xử Lý Các Giao Diện Động, Không Đều: Dự án giới thiệu Giao Diện Tác Nhân-Máy Tính (ACI), một giải pháp đổi mới giúp nâng cao tương tác giữa các tác nhân và người dùng. Sử dụng các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Đa Phương Thức (MLLMs), Agent S có thể điều hướng và thao tác các giao diện người dùng đồ họa đa dạng một cách liền mạch. Thông qua những tính năng tiên phong này, Agent S cung cấp một khung vững chắc giải quyết các phức tạp liên quan đến việc tự động hóa tương tác giữa con người với máy móc, mở ra nhiều ứng dụng trong AI và hơn thế nữa. Ai là Người Tạo ra Agent S? Mặc dù khái niệm về Agent S là hoàn toàn đổi mới, thông tin cụ thể về người sáng lập vẫn còn mơ hồ. Người sáng lập hiện vẫn chưa được biết đến, điều này làm nổi bật giai đoạn sơ khai của dự án hoặc sự lựa chọn chiến lược để giữ kín các thành viên sáng lập. Bất chấp sự ẩn danh, sự chú ý vẫn tập trung vào khả năng và tiềm năng của khung này. Ai là Các Nhà Đầu Tư của Agent S? Vì Agent S còn tương đối mới trong hệ sinh thái mã hóa, thông tin chi tiết về các nhà đầu tư và những người tài trợ tài chính của nó không được ghi chép rõ ràng. Sự thiếu vắng thông tin công khai về các nền tảng đầu tư hoặc tổ chức hỗ trợ dự án dấy lên câu hỏi về cấu trúc tài trợ và lộ trình phát triển của nó. Hiểu biết về sự hỗ trợ là rất quan trọng để đánh giá tính bền vững và tác động tiềm năng của dự án. Agent S Hoạt Động Như Thế Nào? Tại cốt lõi của Agent S là công nghệ tiên tiến cho phép nó hoạt động hiệu quả trong nhiều bối cảnh khác nhau. Mô hình hoạt động của nó được xây dựng xung quanh một số tính năng chính: Tương Tác Giống Như Con Người: Khung này cung cấp lập kế hoạch AI tiên tiến, cố gắng làm cho các tương tác với máy tính trở nên trực quan hơn. Bằng cách bắt chước hành vi của con người trong việc thực hiện nhiệm vụ, nó hứa hẹn nâng cao trải nghiệm người dùng. Ký Ức Tường Thuật: Được sử dụng để tận dụng các trải nghiệm cấp cao, Agent S sử dụng ký ức tường thuật để theo dõi lịch sử nhiệm vụ, từ đó nâng cao quy trình ra quyết định của nó. Ký Ức Tình Huống: Tính năng này cung cấp cho người dùng hướng dẫn từng bước, cho phép khung này cung cấp hỗ trợ theo ngữ cảnh khi các nhiệm vụ diễn ra. Hỗ Trợ OpenACI: Với khả năng chạy cục bộ, Agent S cho phép người dùng duy trì quyền kiểm soát đối với các tương tác và quy trình làm việc của họ, phù hợp với tinh thần phi tập trung của Web3. Tích Hợp Dễ Dàng với Các API Bên Ngoài: Tính linh hoạt và khả năng tương thích với nhiều nền tảng AI khác nhau đảm bảo rằng Agent S có thể hòa nhập liền mạch vào các hệ sinh thái công nghệ hiện có, làm cho nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các nhà phát triển và tổ chức. Những chức năng này cùng nhau góp phần vào vị trí độc đáo của Agent S trong không gian tiền điện tử, khi nó tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước với sự can thiệp tối thiểu của con người. Khi dự án phát triển, các ứng dụng tiềm năng của nó trong Web3 có thể định nghĩa lại cách mà các tương tác kỹ thuật số diễn ra. Thời Gian Phát Triển của Agent S Sự phát triển và các cột mốc của Agent S có thể được tóm tắt trong một dòng thời gian nêu bật các sự kiện quan trọng của nó: 27 tháng 9, 2024: Khái niệm về Agent S được ra mắt trong một bài nghiên cứu toàn diện mang tên “Một Khung Tác Nhân Mở Sử Dụng Máy Tính Như Một Con Người,” trình bày nền tảng cho dự án. 10 tháng 10, 2024: Bài nghiên cứu được công bố công khai trên arXiv, cung cấp một cái nhìn sâu sắc về khung và đánh giá hiệu suất của nó dựa trên tiêu chuẩn OSWorld. 12 tháng 10, 2024: Một video trình bày được phát hành, cung cấp cái nhìn trực quan về khả năng và tính năng của Agent S, thu hút thêm sự quan tâm từ người dùng và nhà đầu tư tiềm năng. Những dấu mốc trong dòng thời gian không chỉ minh họa sự tiến bộ của Agent S mà còn chỉ ra cam kết của nó đối với sự minh bạch và sự tham gia của cộng đồng. Những Điểm Chính Về Agent S Khi khung Agent S tiếp tục phát triển, một số thuộc tính chính nổi bật, nhấn mạnh tính đổi mới và tiềm năng của nó: Khung Đổi Mới: Được thiết kế để cung cấp cách sử dụng máy tính trực quan giống như tương tác của con người, Agent S mang đến một cách tiếp cận mới cho việc tự động hóa nhiệm vụ. Tương Tác Tự Động: Khả năng tương tác tự động với máy tính thông qua GUI đánh dấu một bước tiến tới các giải pháp tính toán thông minh và hiệu quả hơn. Tự Động Hóa Nhiệm Vụ Phức Tạp: Với phương pháp mạnh mẽ của nó, nó có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước, làm cho các quy trình nhanh hơn và ít sai sót hơn. Cải Tiến Liên Tục: Các cơ chế học tập cho phép Agent S cải thiện từ các trải nghiệm trước đó, liên tục nâng cao hiệu suất và hiệu quả của nó. Tính Linh Hoạt: Khả năng thích ứng của nó trên các môi trường hoạt động khác nhau như OSWorld và WindowsAgentArena đảm bảo rằng nó có thể phục vụ một loạt các ứng dụng rộng rãi. Khi Agent S định vị mình trong bối cảnh Web3 và tiền điện tử, tiềm năng của nó để nâng cao khả năng tương tác và tự động hóa quy trình đánh dấu một bước tiến quan trọng trong công nghệ AI. Thông qua khung đổi mới của mình, Agent S minh họa cho tương lai của các tương tác kỹ thuật số, hứa hẹn một trải nghiệm liền mạch và hiệu quả hơn cho người dùng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Kết luận Agent S đại diện cho một bước nhảy vọt táo bạo trong sự kết hợp giữa AI và Web3, với khả năng định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với công nghệ. Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, những khả năng cho ứng dụng của nó là rộng lớn và hấp dẫn. Thông qua khung toàn diện của mình giải quyết các thách thức quan trọng, Agent S nhằm đưa các tương tác tự động lên hàng đầu trong trải nghiệm kỹ thuật số. Khi chúng ta tiến sâu hơn vào các lĩnh vực tiền điện tử và phi tập trung, các dự án như Agent S chắc chắn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của công nghệ và sự hợp tác giữa con người với máy tính.

Tổng lượt xem 881Xuất bản vào 2025.01.14Cập nhật vào 2025.01.14

AGENT S là gì

Làm thế nào để Mua S

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Sonic (S) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Sonic (S) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Sonic (S) của BạnSau khi mua Sonic (S), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Sonic (S)Giao dịch Sonic (S) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 1.6kXuất bản vào 2025.01.15Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua S

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của S (S) được trình bày dưới đây.

活动图片