Ang isang mapa ay maaaring ipakita kung saan ang isang truk at isang warehouse, ngunit hindi laging masasabi nito sa truk kung ang loading bay ay patuloy na malinis ngayon. Ang pagkakabagay sa pagitan ng pagkilala sa isang lokasyon at pagkilala sa kasalukuyang kalagayan nito ay isang tunay na hamon para sa mga AI agent na gumagana sa pisikal na mundo. Ang @vangrid_io ay nag-aalok ng posibleng paraan upang punan ito. Maaaring pautang ng isang requester ang isang lokasyon na tanggapin sa USDC, na nagbibigay ng dahilan sa isang malapit na kontribyutor na bisitahin ang lugar at taltalin ito gamit ang telepono. Ang pagkuha ng parehong lugar mula sa mga naka-overlap na anggulo ay maaaring magbigay ng higit pang impormasyon sa 3D reconstruction software. Mayroon ding isang layer ng pagkakasunod-sunod sa paligid ng data. Ang nailalarawan ni Vangrid na workflow ay nag-aayos ng mga mukha at license plates sa device bago i-upload, habang ang capture fingerprints ay maaaring i-group sa mga batch na attested sa Base. Ang requester ay patuloy na binabasa ang submission bago ito tanggapin. Ang bahagi na aking nakikita bilang interesante ay kung paano ito maaaring baguhin ang paraan kung paano nakikitungo ang mga AI agent sa nawawalang impormasyon. Sa halip na mag-asa sa isang lumang mapa o gumawa ng mga agham tungkol sa isang lokasyon, maaaring hingin ng isang integrated agent ang isang bagong capture kapag ang available na data ay hindi sapat. Ang kakayahang ito ay magiging depende sa pagbuo ng kinakailangang agent integration, at kailangan pa ring magamit at kumakatawan sa totoong kaligiran ang nakarekord na capture. Ngunit ang direksyon ay nagpapakita ng pag-asa: hindi kailangan ng mga AI agent na malaman ang lahat nang mauna kung sila ay may isang mapagkakatiwalaang paraan upang hingin ang impormasyon na kulang sa kanila. minsan, mas mabuting desisyon ay nagsisimula sa pagkuha ng bagong tingin sa totoong mundo.