अब एआई अवतार एकल जनरेशन में अधिकतम 5 मिनट तक बोल सकते हैं। ओम्नीह्यूमन 2.0 एक किरदार की फोटो को बोलने, चेहरे के भाव, हाव-भाव और पूरे शरीर की गति के साथ वीडियो में बदल देता है। एक ऑडियो ट्रैक अपलोड करें, कैमरे की गतिविधियों और कार्यों को टेक्स्ट में वर्णित करें, और मॉडल प्रदर्शन को जनरेट कर देता है। यहाँ जो खास बात है: 5 मिनट के वीडियो: पहले 60 सेकंड से बढ़कर, अलग-अलग क्लिप्स को जोड़े बिना। डायलॉग और संगीत: अधिक भावपूर्ण कंटेंट फॉर्मेट्स के लिए समर्थन। कम जनरेशन लागत: रिपोर्ट के मुताबिक प्रति सेकंड $0.12 से घटकर $0.07 हो गई। $0.07 प्रति सेकंड की दर से, पाँच मिनट का वीडियो लगभग $21 का होता है। इससे वर्चुअल प्रेजेंटर्स, विज्ञापन क्रिएटिव्स, शैक्षिक कंटेंट, और नियमित रूप से बोलने की आवश्यकता वाले ब्रांडेड किरदारों के लिए व्यावहारिक उपयोग के मौके खुलते हैं। बड़ा मौका है स्केल पर कंटेंट प्रोडक्शन। जब भी आपको एक नया वीडियो चाहिए, तो हर बार किसी व्यक्ति को फिल्माने की बजाय, आप एक डिजिटल किरदार, स्क्रिप्ट, और ऑडियो ट्रैक पर आधारित पुनरावृत्ति योग्य प्रक्रिया बना सकते हैं। असली परीक्षा है कि पूरे पाँच मिनट के दौरान आउटपुट सुसंगठित और प्राकृतिक बना रहे। https://t.co/PW8ib5olVc

BLACK FOREST LABS ने 8GB GPU पर 4K AI इमेज जनरेशन को संभव बना दिया है @bfl_ai ने FLUX 3 Image Klein, एक 5.6B पैरामीटर ओपन-वेट मॉडल जारी किया है, जो उपभोक्ता हार्डवेयर पर उन्नत इमेज जनरेशन और एडिटिंग को सुगम बनाता है। अब डेवलपर्स को क्लाउड API पर पूरी तरह निर्भर रहने की आवश्यकता नहीं है; वे ComfyUI या Diffusers के माध्यम से एक क्षमताशाली इमेज मॉडल को स्थानीय रूप से चला सकते हैं। यहाँ इसकी प्रमुख विशेषताएँ हैं: 5.6B पैरामीटर नेटिव 4K इमेज जनरेशन अधिकतम 10 संदर्भ इमेज के साथ एडिटिंग सटीक लेआउट के लिए बाउंडिंग-बॉक्स नियंत्रण विभिन्न कार्यभार के लिए बेस और डिस्टिल्ड मॉडल 8GB VRAM वाले GPU के लिए INT8 समर्थन BLACK FOREST LABS के अनुसार, डिस्टिल्ड मॉडल RTX 4070 पर 1MP इमेज को 9 सेकंड से कम समय में जनरेट करता है। लेकिन बड़ा अवसर केवल एक और स्पीड बेंचमार्क नहीं है। यह है कि मार्केटिंग टीमें अपनी स्वयं की इमेज प्रोडक्शन इंफ्रास्ट्रक्चर बना सकती हैं। एक क्रिएटिव पाइपलाइन की कल्पना करें, जहाँ एजेंट्स दर्जनों विज्ञापन वेरिएशन जनरेट करते हैं, मौजूदा सामग्री को विभिन्न प्रारूपों में अनुकूलित करते हैं, और प्रत्येक अनुरोध को किसी अलग SaaS प्लेटफ़ॉर्म पर भेजे बिना सुसंगठित विजुअल संदर्भों को बनाए रखते हैं। मॉडल स्थानीय रूप से चल सकता है, इसकी सेटिंग्स मानकीकृत की जा सकती हैं, और पुनरावृत्ति प्रोडक्शन कार्यों को कस्टम वर्कफ़्लो के माध्यम से स्वचालित किया जा सकता है। एक महत्वपूर्ण सीमा है। ओपन-वेट का मतलब असीमित वाणिज्यिक स्वतंत्रता नहीं है। FLUX Kommunity License, $5M से कम वार्षिक आय वाले व्यवसायों के लिए मुफ़्त वाणिज्यिक प्रयोग की अनुमति देती है, जबकि बड़े संगठनों को अतिरिक्त लाइसेंस की आवश्यकता होती है। स्थानीय इनफ़्रेंस के साथ हार्डवेयर, मेंटेनेंस, और सेटअप लागतें भी आती हैं। लेकिन मार्ग स्पष्ट होता जा रहा है। जबकि इमेज मॉडल छोटे और सुलभ होते जा रहे हैं, विजुअल्स को जनरेट करने की क्षमता प्रतिस्पर्धा का मुख्य लाभ नहीं रही है। अब महत्वपूर्ण है: मॉडल के परिप्रेक्ष्य में प्रणाली—क्रिएटिव दिशा, ब्रांड सुसंगठन, स्वामित्व सामग्री, और प्रसारण। AI, विजुअल प्रोडक्शन इंफ्रास्ट्रक्चर को हरदम सुलभतर करता जा रहा है। जो टीमें समझती हैं कि क्या बनाना है,और क्यों—वे सबसे अधिक प्रयोजन प्राप्त करेंगी। अनुसंधान ↓

मेटा ने एक 816B ओपन-वेट एआई मॉडल जारी किया है जो दो मैक स्टूडियो पर चलता है @Meta ने Muse Spark Open जारी किया है, जो जटिल कोडिंग, स्वायत्त एजेंट्स और लंबे समय तक चलने वाले इंजीनियरिंग कार्यों के लिए बनाया गया है। असामान्य बात यह है कि डेवलपर्स इस मॉडल के वेट्स डाउनलोड कर सकते हैं और इस पैमाने का मॉडल स्थानीय हार्डवेयर पर चला सकते हैं, बजाय पूरी तरह से क्लाउड API पर निर्भर होने के। यहां मेटा ने इसमें क्या शामिल किया है: कुल 816B पैरामीटर प्रति टोकन 42B सक्रिय पैरामीटर 1M-टोकन कंटेक्स्ट विंडो मूल पाठ, छवि, वीडियो और ऑडियो इनपुट AMD, Apple, Intel और NVIDIA हार्डवेयर के लिए समर्थन इस आर्किटेक्चर में मिक्सचर ऑफ़ एक्सपर्ट्स का उपयोग किया गया है। प्रत्येक टोकन के लिए सभी 816 बिलियन पैरामीटर को सक्रिय नहीं किया जाता, बल्कि मॉडल लगभग 42 बिलियन पैरामीटर का उपयोग करता है, जिससे निष्पादन के दौरान आवश्यक कंप्यूटेशन कम होता है। इससे इसका डेस्कटॉप प्रस्तुतीकरण विशेष रूप से दिलचस्प हो जाता है। मेटा ने Apple के साथ मिलकर MLX फ्रेमवर्क का उपयोग करते हुए Muse Spark Open को दो M5 Ultra Mac Studios के लिए अनुकूलित किया है। साथ में, ये मशीनें 1TB तक की संयुक्त मेमोरी प्रदान करती हैं। कंपनी ने स्थानीय रूप से चलने वाले वास्तविक एजेंटिक प्रवाहों का प्रदर्शन भी किया: iOS ऐप में बग्स को सुधारना और सुविधाएं लागू करना Muse Code के माध्यम से सॉफ़्टवेयर बिल्ड पूरा करना DaVinci Resolve को नियंत्रित करके फुटेज का विश्लेषण करना मजबूत वीडियो पलों की पहचान करना और वर्टिकल क्रॉप्स बनाना यह मॉडल Hugging Face और Groq, Together AI, Fireworks, OpenRouter सहित API प्रदाताओं के माध्यम से उपलब्ध है। लेकिन एक महत्वपूर्ण अंतर है। "ओपन-वेट" का मतलब "असीमित ओपन सोर्स" नहीं है। मेटा की Muse मॉडल लाइसेंस में व्यावसायिक सीमाएं شामिल हैं, और 816B मॉडल को स्थानीय रूप से चलाने के लिए महंगा हार्डवेयर आवश्यक है। जो मुझे सबसे अधिक цікаво, वह है कि इसका AI-नेटिव संचालन के लिए क्या मतलब हो सकता है। मार्केटिंग टीमें हमेशा के मुकाबले,ग्राहक संवादों को प्रोसेस करने, प्रतिद्वंद्वीयों का विश्लेषण करने, सामग्री का वर्गीकरण करने,औरउत्पादन प्रवाहों को समन्वयित करने के لئےएजेंट्सबना رही हैं। आज,इनमें से कई प्रणालियाँ हरचरण परबाहरी मॉडल प्रदाताओं परनिर्भर हैं। अधिकक्षमओपन-वेटमॉडलएकअन्यविकल्पप्रदानकरतेहैं:संगठनद्वारानियंत्रितअवसंरचनापरसंवेदनशीलअनुसंधान,आंतरिकज्ञानप्रसंस्करणऔरविशेषएजेंट्सचलाना। यहअवश्यहीअधिकसस्तायाबेहत्रAIबनताहै।अभीभीप्रस्तुतीकरणलागत,अनुमानगतगति,उत्पादनऔरमॉडलगुणवत्ताहीयहतयहदेखतीहैकियहउचितहैयानहीं। लेकिनप्रतिस्पर्धात्मकपरिदृश्यबदलताहै। शक्तिशालीमॉडलएकसीमितसंख्यामेंबंदAPIप्रदाताओंपरकम-कमनिर्भरहोतेहैं। औरजबमॉडलएक्सेसअधिकलचखुआहोजाताहै,तबफ़ायदाउनटीमोंकेप्रति स्थानांतरितहोजाताहैजोविश्वसनीयप्रवाहबना सकतेहैं,अपनीसंपत्ति-आधारितडेटा सेजुड़ सकतेहैंऔरAIक्षमताओंकोउपयोगीप्रणालियोंमेंबदल सकतेहैं।

GPT-5.6 SOL ने साइबर सुरक्षा की अर्थव्यवस्था को बदल दिया है शोधकर्ताओं ने AI का उपयोग करके एक महत्वपूर्ण Linux वल्नरेबिलिटी का पता लगाया, जिससे एक वर्चुअल मशीन अपने होस्ट तक पहुँच सकती है। रिपोर्ट किए गए API लागत में $700 से कम का खर्च आया। दिलचस्प बात केवल वल्नरेबिलिटी खुद नहीं है। मानव शोधकर्ता अभी भी कार्य को निर्देशित करते हैं और इसकी पुष्टि करते हैं, लेकिन AI ने एक अत्यंत जटिल जाँच को अत्यधिक सस्ता बना दिया है। अगर महत्वपूर्ण वल्नरेबिलिटी की खोज इतनी सस्ती हो जाती है, तो लाभ उसके पास जाता है जो उन्हें जल्दी से खोज सके, पुष्टि कर सके और पैच कर सके। AI सुविधाओं के हमले और सुरक्षा दोनों की लागत कम कर रहा है। via @entropyIO

मेटा AI एजेंट्स के लिए अगली वितरण परत बना रहा है @Meta और Sierra, Shopify, @stripe और Walmart के साथ एक प्रोटोकॉल पर काम कर रहे हैं, जो AI एजेंट्स को ग्राहकों के नाम पर व्यवसायों की पहचान करने और उनसे बातचीत करने की अनुमति देता है। स्पष्ट कहानी सुरक्षा है। एजेंट्स को खातों तक पहुँचने, ऑर्डर जाँचने और बॉट्स के रूप में नहीं माने जाए बिना कार्रवाई करने की अनुमति की आवश्यकता होती है। लेकिन मुझे लगता है कि बड़ा प्रभाव मार्केटिंग पर है। दशकों तक, कंपनियों ने मानव आगंतुकों को रूपांतरित करने के लिए वेबसाइटों को अनुकूलित किया। अब उन्हें AI एजेंट्स की सेवा करने की आवश्यकता हो सकती है, जो उत्पादों की शोध करते हैं, प्रस्तावों की तुलना करते हैं और किसी व्यक्ति के वेबसाइट खोलने से पहले निर्णय लेते हैं। यह खरीदारी की यात्रा को बदल देता है। उत्पाद डेटा, मूल्य, उपलब्धता, प्रतिष्ठा और मशीन-पठनीय सूचना प्रारंभिक पृष्ठ के समान महत्वपूर्ण हो सकती है। और प्रतिस्पर्धी लाभ मशीनों के लिए पहचानयोग्य, समझने योग्य और पहुँचयोग्य होने की ओर स्थानांतरित हो जाता है। प्रोटोकॉल अभी प्रारंभिक चरण में है, लेकिन दिशा देखने के लायक है। ब्रांड्स ने सर्च इंजन के लिए समय-समय पर अनुकूलन किया। अगली चुनौती यह सुनिश्चित करना है कि AI एजेंट्स वास्तव में उनका चयन कर सकें और साथ में संवाद कर सकें।

AI ने एक एडोबी विकल्प बनाना काफी सस्ता कर दिया है एक डेवलपर ने रिपोर्ट के अनुसार Claude Opus 5.5 और Rust का उपयोग करके Photoshop, Illustrator, Premiere Pro, After Effects और अन्य को कवर करने वाले सात ओपन-सोर्स क्रिएटिव ऐप्स बनाए हैं। अभी ये उत्पादन-तैयार विकल्प नहीं हैं। पेशेवर संगतता, रेंडरिंग की गुणवत्ता और विश्वसनीयता अभी भी महत्वपूर्ण हैं। लेकिन बड़ी कहानी यह नहीं है कि एडोबी एक रात में सात उत्पाद श्रेणियाँ खो रहा है। बल्कि यह है कि जब जटिल सॉफ़्टवेयर बनाने की लागत में भारी कमी आती है, तो क्या होता है। कई सालों तक, स्थापित सॉफ़्टवेयर कंपनियों को उनके साथ प्रतिस्पर्धा करने के लिए आवश्यक विशाल इंजीनियरिंग निवेश से लाभ मिला। AI अब उस बाधा को कमजोर करना शुरू हो गया है। वास्तविक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ अब शायद इस पर होगा कि कौन सॉफ़्टवेयर बनाने में सक्षम है, बल्कि इस पर होगा कि कौन इसे विश्वसनीय बना सकता है, उपयोगकर्ता का विश्वास प्राप्त कर सकता है, और सबसे मजबूत परितंत्र बना सकता है। यह एक मुफ़्त Photoshop क्लोन से कहीं अधिक दिलचस्प खतरा है, जो Adobe के लिए है।

प्रेडिक्शन मार्केट्स की एक घमंडी मेट्रिक समस्या है: ट्रेडिंग मात्रा। मात्रा ट्रैक्शन जैसी लगती है, लेकिन यह प्रमुख घटनाओं के आसपास बढ़ सकती है और ट्रेडर्स द्वारा पोज़ीशन घुमाए जाने पर एक ही पूंजी को बार-बार गिना जा सकता है। ओपन इंटरेस्ट एक कहानी को बहुत साफ़ तरीके से बताता है। 1 मई के अनुसार, ट्रैक किए गए प्रेडिक्शन मार्केट्स में लगभग $1.11 बिलियन OI था। कैल्शी: ~$630.7M पॉलीमार्केट: ~$449.9M एक साथ, इन्होंने लगभग 98% का हिस्सा लिया। बाकी सभी $15M से कम थे। यह मुझे इस श्रेणी को पढ़ने का तरीका बदल देता है। यह कोई दस प्लेटफॉर्म्स का समान स्तर पर प्रतिस्पर्धा नहीं है। यह दो लिक्विडिटी केंद्र हैं, जिनके बाद एक लंबी पूंछ है, जिसमें क्रमशः अधिक विशिष्ट उत्पाद हैं। @Kalshi, नियमित रेल्स और ब्रोकरेज-जैसे UX के साथ जीत रहा है। @Polymarket के पास क्रिप्टो-नेटिव पोज़ीशन है। छोटे प्लेयर्स विशिष्ट परिवेशों के आसपास अलग हो रहे हैं: एक्सचेंज-शैली क्रिप्टो मार्केट, मैक्रो कॉन्ट्रैक्ट्स, या मौजूदा ट्रेडिंग स्थलों में सीधे समाहित प्रेडिक्शन मार्केट्स। सामान्य सबक सरल है: सक्रियता, डेप्थ के समान नहीं है। आप मात्रा को सबसिडाइज़ कर सकते हैं और एक डैशबोर्ड को सक्रिय दिखा सकते हैं। लेकिन आप यह नहीं कर सकते कि प्रतिष्ठित पूंजी को बिना मार्केट को हिलाए प्रवेश करने और बाहर निकलने की क्षमता को झूठा साबित करें। मैं हेडलाइन मात्रा से पहले OI, डेप्थ, स्प्रेड्स और रेज़ोल्यूशन क्वालिटी के आधार पर प्रेडिक्शन मार्केट्स को रैंक करूंगा।

2026 में पर्प DEXs के पास ट्रैफिक की समस्या नहीं है। उनके पास रिटेंशन की समस्या है। KOLs, पॉइंट्स और एयरड्रॉप अभियान के माध्यम से 50,000 वॉलेट प्राप्त करना अपेक्षाकृत आसान है। लेकिन एक ट्रेडर को डिपॉज़िट करने, एक पोज़ीशन खोलने, अगले हफ्ते वापस आने और अंततः अपने ट्रेडिंग स्टैक का हिस्सा बनाने के लिए बहुत कठिन है। इसीलिए @entropyIO देखने के लिए दिलचस्प है। केवल स्पेकुलेटिव भविष्य के रिवॉर्ड्स पर निर्भर करने के बजाय, Entropy ऐसे व्यवहार पर प्रोत्साहन बना रहा है जो संयोजित हो सकता है: ट्रेडिंग रिबेट, रेफरल, पार्टनर वितरण और $HYPE में भुगतान किए जाने वाले रिवॉर्ड्स, जो डिप्लॉयर-लेवल फीस से प्राप्त होते हैं। इसने हाल ही में ट्रेडर्स और रेफरर्स को इन रिबेट्स का वितरण शुरू कर दिया है, साथ ही Trust Wallet जैसे चैनलों के माध्यम से वितरण का विस्तार किया है। और पहले से ही रिटेंशन के लिए महत्वपूर्ण गतिविधि मौजूद है। DefiLlama के मुताबिक, Entropy के लिए 30-दिन का पर्प मात्रा लगभग $895M है। अब महत्वपूर्ण मीट्रिक यह नहीं है कि कोई कैंपेन कितने वॉलेट प्राप्त कर सकता है। यह है: फंडेड खाते → पहला ट्रेड → दूसरा सप्ताह → 30वें दिन का रिटेंशन → LTV। पॉइंट्स किराए पर मात्रा प्राप्त कर सकते हैं। एक सच्ची ग्रोथ सिस्टम ऐसी होती है जो कैंपेन के समाप्त होने के बाद भी वापसी को आर्थिक रूप से समझदारी से प्रेरित करती है।

फनल में मरा हुआ खाता अक्सर संस्थापक का होता है हर ऑडिट एक जैसी दिखती है। ब्रांड हर दिन पोस्ट करता है। संस्थापक का व्यक्तिगत खाता अप्रैल में बंद हो गया। पिछले सीजन के लॉन्च का एक पिन। एक ऐसे उत्पाद के लिए जिसे उपयोगकर्ताओं और साझेदारों की आवश्यकता है, यह अंतर महंगा होता है। कोई भी इसे बंद करने के लिए जिम्मेदार नहीं है। टीमें इस चैनल को “व्यक्तिगत” या “जब मुझे एक घंटा मिले” के अंतर्गत फाइल कर देती हैं। वेब3 में, संस्थापक की आवाज़ कंपनी का सबसे अधिक विश्वसनीय संपत्ति है। लेकिन अधिकांश टीमें इसे नज़रअंदाज़ कर देती हैं। यह किसी के प्रभावशाली होने के बारे में नहीं है एडेलमैन 2025: वैज्ञानिक 77%, शिक्षक 75%, सामान्यतः सीईओ 53%। लोग उस व्यक्ति पर भरोसा करते हैं जो विषय को जानता है। संगठनात्मक संरचना पर नहीं। क्रिप्टो में, ध्यान कीमत पर मिलता है। माइंडशेयर एक चेहरे और एक दृष्टिकोण के चारों ओर समूहित होता है। एक बिना चेहरे का ब्रांड, अपनी सबसे मजबूत संपत्ति के बिना, उस ध्यान के लिए संघर्ष करता है। ब्रांड कहता है कि क्या शिप हुआ। संस्थापक कहता है कि यह क्यों मायने रखता है, और क्या इसे बनाने वाला व्यक्ति पर प्रतिबद्धता करने के लायक है। इनबाउंड कहाँ पहुँचता है साझेदारी, मजबूत हायरिंग, एक फंड परिचय, एक एक्सचेंज संवाद कभी-कभी ब्रांड के इनबॉक्स में पहुँचते हैं। वे उस व्यक्ति के DMs में पहुँचते हैं, जिसका मतदान किसी ने पढ़कर समाप्त किया। व्यक्तिगत खाता, फनल का सबसे ऊपरी हिस्सा है। कोई Friday thought नहीं। चैनल को कैसे मत मारें ब्रांड: प्रकटीकरण, उत्पाद, तथ्य। संस्थापक: बाज़ार कहाँ गलत है, आप कैसे बनाते हैं, कभी-कभी हार। दोनों खातों से समान प्रेस रिलीज़ मुश्किल से समझ में आएगी। फॉलोअर्स की संख्या मत गिनें। सही लोगों से प्रतिक्रियाओं की संख्या गिनें। प्रारंभ होने वाले threads, कॉल, Deals —जिन्हें किसी पोस्ट से सम्बद्ध किया जा सके। पाँच हज़ार नए followers, परन्तु zero conversations —यह ek failed month है। चैनल का आधा हिस्सा,आपका समयलाइन नहीं है।यहआपके buyerद्वारा पढ़ेजारहेखातोंके under replyहै। चैनल,मुफ़्त सुबह-शाम परनिर्भरनहींहोसकता।वह सप्ताहजबयहमरजाएगा,औरवहीसप्ताहजबआपउसकीआवश्यकताकरेंगे। LinkedInएकअलगकमरेमेंहै।Crypto Twitterसेप्राप्तविश्वासआपके साथनहींचलता।एकनिवेशकनामखोजताहै।एकखालीप्रोफ़ाइलया“gm, new airdrop”वहाँविश्वसनीयतानहींहै।यहएकसंकेतहैकिआपगलतहॉलमेंबातकररहेहैं।एककंपनी पेजएकव्यक्ति को प्राप्त होने वाली पहुँच का केवलएकभिन्नभागप्राप्तकरताहै। एकशांतसंस्थापकप्रत्येकबादमेंछुआगयेमहँगाकरदेताहै।एकजीवितआवाज़उन्हेंसस्ताकरदेतीहै।

आपका अगला ग्राहक एक बॉट हो सकता है लंबे समय तक मार्केटिंग का एक ही काम था: एक इंसान को पेज पर लाना। अब अक्सर यह टैब कुछ और द्वारा खोला जाता है। एक ब्राउज़र एजेंट पढ़ता है, तुलना करता है, और बढ़ती संख्या में एक ऐसे व्यक्ति के लिए कार्रवाई पूरी करता है जिसने कभी साइट नहीं देखी। अप्रैल 2026 में लगभग 71% एजेंट ट्रैफ़िक ब्राउज़र एजेंट्स से आया। पर्प्लेक्सिटी का कॉमेट और ओपनएआई का एटलस ने उस परत का लगभग 70% हिस्सा लिया। व्यापार दूसरा गंतव्य था, लगभग 38% मार्गों के लिए। और वे खरीदते हैं। एडोबे: Q1 2026 में AI स्रोतों से US रिटेल साइट्स पर विजिट 393% बढ़े। मार्च में ये विजिट्स शेष की तुलना में लगभग 42% बेहतर कन्वर्ट हुए। एक साल पहले यह उल्टा था: 38% खराब। सेल्सफोर्स: 2025 के छुट्टियों के मौसम में एजेंट्स ने वैश्विक ऑर्डर्स का लगभग 20% पूरा किया, लगभग $262 बिलियन। एजेंट को क्या पुरस्कार मिलता है यह संस्थापक की कहानी को महसूस नहीं करता। यह तथ्यों को लेता है: यह क्या है, कीमत, अवधि, क्या कार्रवाई फंसे बिना पूरी हो सकती है। अधिकांश साइटें, खासकर Web3, इसके प्रति प्रतिकूल हैं। रूपक। गति। तीसरे क्लिक पर मकसद। एक इंसान एक सेकंड प्रतीक्षा करेगा। एजेंट किसी ऐसी पेज के लिए चला जाता है जिसे वह पढ़ सकता है। दर्शकों का विभाजन। एक व्यक्ति को अभी भी कहानी और सबूत की आवश्यकता है। मशीन को एक पेज की आवश्यकता है जिसे वह पार्स कर सके और से खरीद सके। यह पहले से ही एक चैनल है, जिस प्रकार Google की रैंकिंग पहले होती थी। क्रिप्टो में क्या प्रारंभिक लाभ है एजेंट को सॉफ़्टवेयर के लिए बनाई गई पटरियों कीआवश्यकता होती है, सिर्फ़ एक拇指 के लिए बनाया हुआ बटन नहीं। स्टेबल, प्रोग्रामेबल वॉलेट,और onchain सेटलमेंट, कार्ड फॉर्म की तुलना मेंइसके करीब हैं।आज केवल 3%एजेंट सeshes checkout पर पहुँचते हैं।यहखिड़कीखुलीनहींरहेगी। तथ्यों को पाठ में संरक्षित करें:उत्पाद, मूल्य,अवधि।एजेंटट्रैफ़िक कोएनालिटिक्स मेंअलग करें।एकमुख्यकार्रवाईकोएकछोटे मार्ग में,अतिरिक्तमोडल्सऔरवॉलेटडिटोर्सबिनापूरा करें। बीस सालोंतकखोजकाअर्थथा:उन्होंनेआपकोढूंढ़लियाऔरएकइंसानभेजदिया।अगलीपरत:एजेंटने पेजसमझलियाऔरयातोआपकोलेलियायानहीं।एकभिन्नसमयमें।कोईवफ़ादारीनहीं। एकछोटीटीमजिसके पासएकस्पष्ट,पढ़ने मेंआसानपेजहै,एकसुंदरसाइटजिसेमशीनपढ़ने मेंअसमर्थथी,उसपरहारपा सकतीहै।