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其次，传统的反馈依赖于低效的用户调研，或者靠人力在数据库中检索。ACONTEXT则在后台内置了一个用于审计的Agent。它会自动拆解Agent和用户行为，为开发者提供Agent的具体执行过程、用户的实时反馈。
根据第三方评估报告，相关行业的投入产出比正持续优化，运营效率较去年同期提升显著。
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第三，其次，在Agent上线阶段，ACONTEXT 提供了对Agent的实时监测和管理服务。。关于这个话题，新收录的资料提供了深入分析
此外，另一方面，目前，市面上并没有针对Agent行为数据的存储、管理和利用方案。叶坚白告诉我们，无论AI应用形态如何，其存储的核心数据构成，都是将用户行为打包为大模型可理解的数据格式，也就是Context，上下文。对Agent而言，对Context的深度挖掘和利用，决定了Agent智能和用户体验的上限。
最后，支持砍掉专业的一方，其逻辑建立在AI对具体职业技能的替代性上。
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