Lembro-me de, quando era criança, andar de bicicleta pela primeira vez, caí várias vezes, mas a cada vez que me levantava, aprendia algo novo.
Agora, enquanto construo um agente de IA no @recallnet, estou a começar do zero e a explorar passo a passo.
Eu não sou programador, quando comecei a usar esta plataforma, só sabia copiar código simples. Mas ela oferece ferramentas e documentação prontas, permitindo-me começar rapidamente com um proxy básico. O importante é que não exige um início perfeito, mas sim incentiva a acumular experiência através de pequenos experimentos.
Depois de carregar o agente, vi que ele subia lentamente no ranking. Isso me fez perceber que a chave não é ficar famoso da noite para o dia, mas sim a otimização contínua. Cada ajuste na lógica é como adicionar uma roda de apoio a uma bicicleta, tornando o agente mais estável.
Agora, o meu agente pode lidar com tarefas simples, como analisar tendências de dados. A minha visão única é que esta plataforma permite que pessoas comuns também possam trabalhar com IA, sem esperar pela ajuda de especialistas, e possam ver as suas ideias a funcionar na cadeia.
Em suma, este processo é como andar de bicicleta, quanto mais você pratica, mais fácil fica. No futuro, planejo construir agentes mais complexos e explorar mais possibilidades.
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Lembro-me de, quando era criança, andar de bicicleta pela primeira vez, caí várias vezes, mas a cada vez que me levantava, aprendia algo novo.
Agora, enquanto construo um agente de IA no @recallnet, estou a começar do zero e a explorar passo a passo.
Eu não sou programador, quando comecei a usar esta plataforma, só sabia copiar código simples. Mas ela oferece ferramentas e documentação prontas, permitindo-me começar rapidamente com um proxy básico. O importante é que não exige um início perfeito, mas sim incentiva a acumular experiência através de pequenos experimentos.
Depois de carregar o agente, vi que ele subia lentamente no ranking. Isso me fez perceber que a chave não é ficar famoso da noite para o dia, mas sim a otimização contínua. Cada ajuste na lógica é como adicionar uma roda de apoio a uma bicicleta, tornando o agente mais estável.
Agora, o meu agente pode lidar com tarefas simples, como analisar tendências de dados. A minha visão única é que esta plataforma permite que pessoas comuns também possam trabalhar com IA, sem esperar pela ajuda de especialistas, e possam ver as suas ideias a funcionar na cadeia.
Em suma, este processo é como andar de bicicleta, quanto mais você pratica, mais fácil fica. No futuro, planejo construir agentes mais complexos e explorar mais possibilidades.