Fetch.ai Re-poster

By relying on a single standard protocol, any compatible agent can easily connect with yours. In order to accept incoming communications from ASI:One, your agent simply needs to process four specific components. These consist of ChatMessage, ChatAcknowledgement, TextContent, and ResourceContent, which is specifically designated for attachments. Integrating the Chat Protocol takes just a matter of seconds, and you can add it by visiting https://docs.asi1.ai/documentation/tutorials/agent-chat-protocol

A Four Step Guide to Collaborating with Your Friends AIs on ASI:One

Please view the video below to understand how you can add your contacts on http://asi1.ai. After setting that up, the process is incredibly straightforward.

Step One requires you to navigate to the chat area and tag a friend using the @ symbol, such as Becca.

Step Two involves your personal AI establishing a direct connection with Becca's AI.

During Step Three, these two digital assistants will engage in an actual conversation to carry out your specific request.

Finally, in Step Four, the finished results are delivered directly to you.

There is full transparency in this system, as everyone is fully aware they are communicating with your artificial intelligence partner rather than you personally. You get to simply arrive when the work is done.

Who will be the very first person you decide to @?

Here is a highly effective strategy to assist with your university assignments. Gather your class notes and have ASI:One transform that material into a 10-minute podcast that clearly breaks down the three most difficult concepts. You can easily produce this audio by visiting https://asi1.ai/podcast. Once your episode is ready, simply listen to it while taking a pleasant stroll. Which module do you plan to tackle first?

Một mối lo ngại thường gặp là điều gì có thể xảy ra nếu trí tuệ nhân tạo mắc lỗi. Đó chính là lý do quy trình làm việc được truy cập qua http://asi1.ai được thiết kế để các tác nhân đảm nhận phần lớn công việc, trong khi bạn luôn giữ quyền đưa ra quyết định cuối cùng.

Quy trình này vô cùng đơn giản. Trước tiên, bạn chỉ cần diễn đạt yêu cầu của mình với ASI:One bằng ngôn từ thường ngày. Sau đó, các tác nhân đáng tin cậy sẽ đảm nhận những phần việc khác nhau trong yêu cầu của bạn, còn bạn luôn có thể theo dõi đầy đủ chính xác ai đang thực hiện từng nhiệm vụ. Cuối cùng, bạn có thể xem xét tất cả kết quả thu thập được tại một nơi để phê duyệt hoặc thực hiện bất kỳ điều chỉnh cần thiết nào.

Cách tiếp cận này mang lại hiệu quả của công nghệ tự hành, đồng thời đảm bảo con người luôn nắm quyền kiểm soát.

Chúng tôi rất vui được chia sẻ rằng hiện có ba quan hệ hợp tác sắp tới đang được xúc tiến. Mỗi sự hợp tác mới này đều tập trung hoàn toàn vào việc nâng cao tính hữu ích của AI có khả năng hành động tự chủ trong các hoạt động thường ngày của bạn. Hiện tại, chúng tôi chưa thể đưa ra bất kỳ gợi ý hay manh mối nào, nhưng bạn cứ thoải mái đoán xem đó có thể là những ai. Chúc bạn đoán đúng!

Giờ đây, khi đã đăng nhập thành công vào ASI:One, bạn chính thức có trợ lý AI cá nhân của riêng mình. Bạn đang băn khoăn không biết nên làm gì tiếp theo? Hãy xem video bên dưới để tìm hiểu nhé. 👇

Nếu bạn muốn thử điều gì đó mới mẻ vào cuối tuần này, hãy khám phá 5 kỹ năng hữu ích hiện có trên https://asi1.ai. Bạn có thể sắp xếp các bữa ăn trong tuần với tính năng Chuẩn bị bữa ăn, suy ngẫm về suy nghĩ của mình bằng Nhật ký hằng ngày và thiết kế lịch tập luyện qua Trình tạo bài tập. Ngoài ra, bạn có thể lên kế hoạch cho buổi sáng với tính năng Lập kế hoạch buổi sáng hoặc tìm hiểu các khái niệm mới bằng tính năng Giải thích như giáo viên.

Tất cả những công cụ này đều do cộng đồng tạo ra và có thể kích hoạt ngay chỉ với một lần chạm. Nếu muốn tìm hiểu thêm về các tính năng này, vui lòng truy cập blog của chúng tôi tại https://asi1.ai/blog/skills-library

Không nhất thiết mọi tác tử trí tuệ nhân tạo đều phải được xây dựng trên cùng một khuôn khổ. Yếu tố thiết yếu để cộng tác liền mạch là một giao diện giao tiếp chung, và đó chính là mục đích của các giao thức.

Hãy xem hệ sinh thái tại http://Fetch.ai như một ví dụ thực tế. Bạn có thể có Tác tử A, được phát triển bằng uAgents. Trong khi đó, Tác tử B có thể hoạt động dựa trên một tập hợp cơ chế nội bộ hoàn toàn khác. Ngoài ra, Tác tử C có thể kết nối với hệ thống bằng một bộ chuyển đổi hoặc khuôn khổ hoàn toàn khác. Dù có những khác biệt nền tảng này, cả ba thực thể vẫn có thể dễ dàng phối hợp với nhau, miễn là chúng hiểu một giao thức thống nhất.

Trong bối cảnh này, giao thức đưa ra một số nguyên tắc quan trọng. Giao thức quy định những loại thông điệp cụ thể nào được phép gửi đi và thông tin chính xác nào được chứa trong các thông điệp đó. Hơn nữa, giao thức xác định những phản hồi nào được chấp nhận và điều phối luồng trao đổi nói chung.

Sau cùng, dù mỗi tác tử vẫn giữ nguyên hoạt động nội bộ và logic riêng, giao thức giúp tạo ra một ranh giới giao tiếp được chuẩn hóa giữa chúng.

Xin chào và chào mừng bạn! Nếu bạn đang chuẩn bị xây dựng ứng dụng trên nền tảng http://Fetch.ai, chúng tôi đã tổng hợp một lộ trình hữu ích dành cho các nhà phát triển. Để bắt đầu, hãy dành thời gian tìm hiểu kỹ về nền tảng công nghệ cốt lõi. Sau đó, chúng tôi khuyên bạn nên chạy thử một ví dụ có sẵn để quan sát cách mọi thứ hoạt động.

Tiếp theo, hãy cài đặt thư viện uagents trên hệ thống của bạn. Sau khi hoàn tất, hãy thử nghiệm tiện ích create-fetch-agent để khám phá những gì tiện ích này có thể làm. Tiếp đó, bạn sẽ cần tích hợp Chat Protocol vào dự án của mình. Khi đã có những thành phần cốt lõi này, bạn có thể chia sẻ sản phẩm bằng cách xuất bản trực tiếp lên Agentverse.

Khi hoàn thiện dự án, việc mô tả rõ ràng và cụ thể các chức năng của dự án là vô cùng quan trọng. Sau đó, hãy kiểm tra kỹ ứng dụng bằng cách thử nghiệm qua ASI. Cuối cùng, nếu trường hợp sử dụng cụ thể của bạn yêu cầu, đừng quên tích hợp các chức năng thanh toán phù hợp. Trên hết, hãy luôn ghi nhớ nguyên tắc định hướng này: ngay từ đầu, hãy đặt khả năng tương tác làm trọng tâm khi thiết kế giải pháp.

Khi bạn đã tham gia hackathon được 3 tiếng và chợt nảy ra một ý tưởng tuyệt vời cho hạng mục http://Fetch.ai, từng phút đều quý giá. Để tận dụng tối đa thời gian, bạn có thể dùng Athena, chế độ thực thi chuyên sâu có trên ASI:One. Hãy để Athena so sánh tác tử của bạn với chuẩn đối sánh @Agentverse_ai, lập kế hoạch xây dựng theo từng giờ và viết mã kiến trúc có chứa giao thức trò chuyện. Các hacker, hãy xem phần trình diễn bên dưới. Nếu muốn tìm hiểu thêm về các hackathon sắp tới, hãy ghé thăm @Fetch_ai_IL.

Chỉ nhận được một danh sách liên kết web chung chung từ trí tuệ nhân tạo thì đúng là một trò bịp. Điều thú vị thực sự là khám phá Personal AI tại https://asi1.ai. Hệ thống thông minh này thực sự hiểu rõ mục tiêu của bạn, lựa chọn những công cụ hiệu quả nhất và chủ động thúc đẩy công việc của bạn đến khi hoàn tất. Đội ngũ chúng tôi biết rất rõ mình thích sử dụng lựa chọn nào hơn.

Thức dậy vào những buổi sáng tháng Mười se lạnh vốn đã đủ khó khăn, vì vậy việc đăng nhập vào sáu ứng dụng khác nhau không nên là việc đầu tiên bạn làm trong ngày. Thay vì phải xoay xở với nhiều màn hình, bạn có thể thiết lập Personal AI để tổng hợp chính xác những gì bạn cần. AI sẽ dễ dàng tập hợp tin tức mới nhất, các sự kiện sắp tới trong lịch, những nhiệm vụ quan trọng, các hoạt động phụ thuộc vào thời tiết và mọi thông tin khác cần bạn chú ý.

Với tất cả thông tin được cung cấp trong một bản tin tóm tắt duy nhất, bạn có thể bắt đầu ngày mới thật suôn sẻ. Để thiết lập thói quen buổi sáng tháng Mười theo ý muốn, hãy truy cập http://asi1.ai. Sau đó, chỉ cần yêu cầu Personal AI gửi bản tin tóm tắt tin tức định kỳ về [bất cứ điều gì bạn quan tâm] vào lúc 7:00 sáng.

Bạn đã bao giờ tự hỏi các AI Agent có vai trò thiết thực như thế nào trong chuỗi cung ứng và công ty của bạn có thể tận dụng chúng ra sao chưa? Giải pháp chắc chắn không phải là để một trí tuệ nhân tạo duy nhất điều hành mọi thứ.

Thay vào đó, các khâu cụ thể trong quy trình làm việc được giao cho những Agent chuyên biệt cao. Dự đoán nhu cầu trong tương lai là nhiệm vụ của Demand Agent. Tìm ra những nơi tồn kho dư thừa hoặc xác định tình trạng thiếu hụt là nhiệm vụ của Inventory Agent. Khi cần phân tích các tuyến vận chuyển, chi phí tài chính và thời gian giao hàng, Logistics Agent sẽ đảm nhiệm. Risk Agent theo dõi sát sao các gián đoạn hệ thống hoặc vấn đề với nhà cung cấp. Cuối cùng, Orchestrator Agent chịu trách nhiệm điều phối phản ứng chung.

Hãy hình dung một tình huống xảy ra chậm trễ trong vận chuyển. Các Agent liên quan lập tức nhận diện vấn đề, đánh giá những tác động tổng thể và điều chỉnh chiến lược toàn diện cho phù hợp.

.@Microsoft hiện đã áp dụng chính mô hình này để quản lý việc lập kế hoạch nhu cầu, quản lý phụ tùng thay thế và tối ưu hóa vận tải. Sự chuyển đổi này đánh dấu thời điểm Agentic AI trở thành cơ sở hạ tầng vận hành thiết yếu — một bước chuyển được hiện thực hóa nhờ các agent chuyên biệt do @Agentverse_ai cung cấp.

Khi làm việc với AI tác nhân (Agentic AI), việc dựa vào các chi tiết không chính xác có thể nhanh chóng leo thang thành một vấn đề nghiêm trọng, vì hệ thống chuyển trực tiếp đầu ra do nó tạo ra thành lệnh thực thi thực tế. Do đó, với rủi ro vốn có này, nếu bạn đang phát triển một tác nhân được thiết kế để phản hồi thông tin từ bên ngoài, chỉ việc truy xuất dữ liệu đó là chưa đủ. Bạn phải xác định một cách cẩn thận chính xác những mảnh thông tin nào đủ điều kiện để bắt đầu một hành động.

Để làm được điều này thành công, bạn cần triển khai các đánh giá toàn diện đối với dữ liệu của mình trước khi tiến hành. Hãy đảm bảo xác thực danh tính và nguồn gốc xuất xứ đứng sau thông tin, kiểm tra nguồn cung cấp của thông tin, và xác nhận mức độ mới của nó. Hơn nữa, điều cần thiết là phải rà soát mọi mâu thuẫn logic và đo lường mức độ tin cậy tổng thể của tài liệu.

Bạn có thể dễ dàng xây dựng lớp xác thực cần thiết này trong tác nhân của riêng mình bằng cách tham khảo hướng dẫn do @Fetch_ai_IL cung cấp tại liên kết sau.

https://innovationlab.fetch.ai/resources/docs/agent-communication/sdk-uagent-communication

Việc sắp xếp một sự kiện Halloween có thể nhanh chóng trở thành một công việc căng thẳng và mệt mỏi. Bạn có thể thấy mình đang nhìn chằm chằm vào một nhóm chat với 47 tin nhắn và 6 ý tưởng khác nhau, dẫn đến việc không có bất kỳ quyết định nào được chốt.

May mắn là Trợ lý AI Cá nhân của bạn ở đây để gỡ rối mọi thứ và xử lý toàn bộ khâu phối hợp thay bạn. Trợ lý dễ dàng xác định ai rảnh, gợi ý nên đi đâu, và tính toán chính xác điều gì phù hợp với cả nhóm. Ngoài ra, trợ lý còn theo dõi những gì cần đặt trước và nêu rõ ràng những việc sẽ diễn ra tiếp theo.

Điều này có nghĩa là bạn sẽ tiết kiệm được rất nhiều thời gian cho khâu lên kế hoạch và có thể tận hưởng tiệc Halloween nhiều hơn.

Trải nghiệm việc tổ chức dễ dàng đến mức nào và thử ASI:One ngay hôm nay:
http://asi1.ai

Customizing an experience is truly effective only if your artificial intelligence recognizes the information it is currently missing.

Imagine simply stating that you prefer boutique hotels. That is a fine starting point. However, to provide a great recommendation, the AI needs to uncover more details. Are you seeking a luxurious stay or something more affordable? Do you want a property in the middle of the action or a peaceful getaway? Is having breakfast included a priority for you? Should large chain hotels be completely excluded from your search?

By asking superior questions, the AI gathers a much richer background. This deeper context ultimately empowers the Agent to make far more accurate decisions on your behalf.

You can learn all the details about this newly introduced ASI:One capability by visiting the following link.

https://asi1.ai/blog/your-ai-has-questions

Các chương trình lên lịch hiện đại thường chỉ cung cấp cho bạn danh sách các thời điểm hẹn còn trống. Ngược lại, điều phối dạng tác nhân sẽ tự xử lý toàn bộ quy trình cho bạn. Nó xem xét cả hai lịch, xác định thời điểm lý tưởng để kết nối, xử lý gọn gàng các sự kiện trùng lặp và chuẩn bị sẵn lời mời tham dự cuộc họp. Cuối cùng, việc chỉ ra khi nào ai đó rảnh thì đơn thuần là cung cấp dữ liệu thô, trong khi điều phối chủ động mang lại một dịch vụ thực sự có giá trị.

Việc tạo ra trải nghiệm khách hàng liền mạch trên nhiều dịch vụ vốn đi kèm mức chi phí tích hợp cao. Các nhóm phát triển thường bị “đè nặng” bởi những phức tạp thường nhật trong việc kết nối các endpoint REST, xử lý luồng OAuth, cấu hình webhooks, lập trình cơ chế thử lại (retries), thích ứng với các thay đổi lược đồ (schema changes) và xây dựng cơ chế định tuyến tùy chỉnh.

Các hệ thống agentic đòi hỏi một cách tiếp cận hoàn toàn mới đối với lớp trừu tượng để vượt qua những trở ngại này. Phương pháp hiệu quả nhất là gói gọn các năng lực cụ thể vào các Agent chuyên biệt. Bằng cách đảm bảo các agent này có thể dễ dàng được phát hiện và cho phép chúng trò chuyện mượt mà thông qua các giao thức đã được thiết lập, chúng ta có thể dần rời bỏ các tích hợp cứng nhắc, được mã hóa cố định. Sự thay đổi mang tính đột phá này một cách tự nhiên sẽ mở đường cho một quy trình vận hành linh hoạt và tương tác (interoperable) hơn.

Hãy xem kỹ cách tất cả được kết hợp và khám phá stack tại http://Fetch.ai