একটি মানচিত্র একটি ট্রাককে একটি গুদামের অবস্থান দেখাতে পারে, কিন্তু এটি সবসময় ট্রাককে বলতে পারে না যে আজ লোডিং বে এখনও খালি কি না। একটি অবস্থান জানা এবং এর বর্তমান অবস্থা জানার মধ্যে এই ফাঁকটি ভৌত বিশ্বে কাজ করা AI এজেন্টদের জন্য একটি বাস্তব চ্যালেঞ্জ। @vangrid_io এটি পূরণের সম্ভাব্য উপায় প্রস্তাব করে। একজন অনুরোধকারী USDC-এর মাধ্যমে একটি অবস্থান ক্যাপচারের জন্য অর্থ প্রদান করতে পারেন, যা একটি নিকটবর্তী অবদানকারীকে সাইটটি পরিদর্শন করতে এবং একটি ফোনের মাধ্যমে এটির রেকর্ডিংয়ের জন্য উৎসাহিত করে। ওভারল্যাপিং কোণগুলির মধ্যে একই এলাকা ক্যাপচার করলে 3D পুনর্গঠন সফটওয়্যারের জন্য আরও বেশি তথ্য প্রদান করে। এছাড়াও, ডেটা-এর চারপাশে একটি দায়বদ্ধতার স্তরও রয়েছে। Vangrid-এর বর্ণিত workflow-এর মধ্যে, আপলোডের আগে, ডিভাইসের মধ্যেই facesএবং license plates-এর blurring-এর process-টি complete-হয়, while capture fingerprints-গুলিকে Base-এ attested batch-এ group-করা যায়।অনুরোধকারী still submission-টি accept-করারআগে review-করেন। আমি যা interesting-ভাবে find-করছি,তা হলো,এটি AI agents-এর missing information-এর sath deal-করার way-টিকে change-করতেপারে।পুরনো map-এর upor depend-করা োবা location-এর upor assumption-গুলি make-করা-এর place-এ,একটি integrated agent eventually available data-টি enough-nahoye, fresh capture-request-করতেপারবে। এই capability-টি build-করা necessary agent integration-এর upor depend-করবে,এবং recorded capture-টি still useful and representative of the real environment-হতেহবে। কিন্তু direction-টি promising: AI agents-এর kono kichu advance-এ jante hobe na jodi tara missing information-request-করার reliable way thake। কখনওকখনও, better decisions-শুধুমাত্র real world-এ fresh look-পাওয়ার sath shuru hoi।