एक मानचित्र एक ट्रक को एक अटैचमेंट की स्थिति दिखा सकता है, लेकिन यह हमेशा ट्रक को नहीं बता सकता कि आज लोडिंग बे अभी भी स्वच्छ है या नहीं। स्थान को जानने और उसकी वर्तमान स्थिति को जानने के बीच का अंतर, भौतिक दुनिया में कार्यरत AI एजेंट्स के लिए एक वास्तविक चुनौती है। @vangrid_io इसे पूरा करने का एक संभावित तरीका प्रस्तुत करता है। एक अनुरोधक USDC में स्थान कैप्चर के लिए धन प्रदान कर सकता है, जिससे एक पास के योगदानकर्ता को स्थल पर जाने और एक फोन का उपयोग करके इसे रिकॉर्ड करने का कारण मिलता है। ओवरलैपिंग कोणों से समान क्षेत्र को कैप्चर करने से 3D पुनर्निर्माण सॉफ़्टवेयर को अधिक जानकारी मिलती है। डेटा के चारों ओर एक जवाबदेही की परत भी है। Vangrid के वर्णित प्रवाह में, अपलोड से पहले डिवाइस पर चेहरे और लाइसेंस प्लेट्स को धुंधला कर दिया जाता है, जबकि कैप्चर फिंगरप्रिंट्स को Base पर प्रमाणित बैच में समूहित किया जा सकता है। अनुरोधक अभी भी स्वीकार करने से पहले सबमिशन की समीक्षा करता है। वह हिस्सा जो मुझे दिलचस्प लगता है, वह है कि यह AI एजेंट्स को मिसिंग जानकारी से कैसे निपटने के तरीके को बदल सकता है। पुराने मानचित्र पर निर्भर करने के बजाय, या स्थान के बारे में मान्यताओं पर, एक समन्वयित एजेंट अंततः उस समय प्रारंभिक कैप्चर का अनुरोध कर सकता है, जब उपलब्ध डेटा पर्याप्त नहीं होता। यह क्षमता,आवश्यक एजेंट समन्वयन के निर्माण पर निर्भर करेगी,और पंजीकृत कैप्चर को प्रभावी होना होगा,जो वास्तविक परिवेश का प्रतिनिधित्व करता हो। लेकिन मार्ग प्रशंसनीय है: AI एजेंट्स को सब कुछ पहले से जानने की आवश्यकता नहीं हो सकती,अगर उनके पास मिसिंग जानकारी का अनुरोध करने का एक सुसंगठित माध्यम हो। कभी-कभी,बेहतर निर्णय,वास्तविक दुनिया को पुनःदेखने से شुरू होते हैं।