NEW Prime Agent Changed AI Forever

1
00:00:00,000 --> 00:00:02,652
Prime Agent ตัวใหม่เปลี่ยนวงการ AI ไปตลอดกาล

2
00:00:02,652 --> 00:00:05,305
Prime Intellect เพิ่งปล่อยเอเจนต์ (agent) AI

3
00:00:05,305 --> 00:00:07,294
แบบโอเพนซอร์ส (open-source) ออกมา

4
00:00:07,294 --> 00:00:09,223
มันนำโมเดลที่มีอยู่เดิมมาปัดฝุ่น

5
00:00:09,223 --> 00:00:11,212
แล้วทำคะแนนได้ 95.5% บน benchmark

6
00:00:11,212 --> 00:00:13,563
ที่ยากที่สุดในโลกตัวหนึ่ง ส่วน baseline

7
00:00:13,563 --> 00:00:14,653
(คะแนนพื้นฐาน)

8
00:00:14,653 --> 00:00:17,185
ของผู้เชี่ยวชาญมนุษย์ในการทดสอบเดียวกันคือ

9
00:00:17,185 --> 00:00:19,295
95.4% เอเจนต์ตัวนี้ชนะไปแบบเฉียดฉิว

10
00:00:19,295 --> 00:00:20,501
แต่ส่วนที่สำคัญจริงๆ

11
00:00:20,501 --> 00:00:25,202
คือ พวกเขาไม่ได้สร้างโมเดลใหม่เพื่อทำแบบนี้ พวกเขาสร้างระบบที่ดีกว่าขึ้นมารอบๆ

12
00:00:25,202 --> 00:00:26,649
โมเดลที่พวกเขามีอยู่แล้ว

13
00:00:26,649 --> 00:00:28,578
และการเปลี่ยนจากโมเดลที่ฉลาดกว่า

14
00:00:28,578 --> 00:00:29,844
ไปเป็นระบบที่ฉลาดกว่า

15
00:00:29,844 --> 00:00:31,471
คือสิ่งที่วิดีโอนี้จะพูดถึง

16
00:00:31,471 --> 00:00:34,304
เพราะมันเปลี่ยนวิธีที่คุณควรคิดถึงทุกเครื่องมือ

17
00:00:34,304 --> 00:00:36,957
AI ที่คุณใช้อยู่ตอนนี้ ให้ผมพาคุณดูว่า Prime

18
00:00:36,957 --> 00:00:39,187
Agent ทำอะไรได้บ้าง ทำไมมันถึงแตกต่าง

19
00:00:39,187 --> 00:00:41,478
และเราสร้างอะไรต่อยอดจากมันใน Agent OS

20
00:00:41,478 --> 00:00:44,190
ของเราที่คุณนำไปใช้จริงได้ตั้งแต่วันนี้ Prime

21
00:00:44,190 --> 00:00:46,541
Intellect ปล่อยตัวนี้ออกมาเมื่อวันที่ 6

22
00:00:46,541 --> 00:00:49,314
สิงหาคม โอเพนซอร์สเต็มรูปแบบ ภายใต้สัญญาอนุญาต

23
00:00:49,314 --> 00:00:51,785
MIT รันได้ใน terminal (เทอร์มินัล) ของคุณ

24
00:00:51,785 --> 00:00:54,317
ถ้าคุณจ่ายค่า Claude Pro หรือ Max อยู่แล้ว

25
00:00:54,317 --> 00:00:56,849
คุณล็อกอินเข้าใช้ได้เลยโดยไม่เสียเงินเพิ่ม

26
00:00:56,849 --> 00:00:58,838
คุณยังเชื่อมต่อกับ model provider

27
00:00:58,838 --> 00:01:01,309
(ผู้ให้บริการโมเดล) กว่า 20 ราย หรือรันบน

28
00:01:01,309 --> 00:01:03,962
local model (โมเดลในเครื่อง) ของคุณเองได้ฟรี

29
00:01:03,962 --> 00:01:06,674
อุปสรรคด้านค่าใช้จ่ายแทบจะเป็นศูนย์ ถ้าคุณใช้

30
00:01:06,674 --> 00:01:09,145
AI อยู่แล้ว แต่เรื่องราวไม่ได้อยู่ที่ราคา

31
00:01:09,145 --> 00:01:11,376
แต่อยู่ที่ architecture (สถาปัตยกรรม)

32
00:01:11,376 --> 00:01:13,847
สวัสดีครับ ถ้าเรายังไม่เคยรู้จักกัน ผมคือ

33
00:01:13,847 --> 00:01:16,258
digital avatar (อวตารดิจิทัล) ของ Julian

34
00:01:16,258 --> 00:01:19,031
Goldie ซีอีโอของเอเจนซี SEO ชื่อ Goldie Agency

35
00:01:19,031 --> 00:01:21,683
ในขณะที่เขากำลังช่วยลูกค้าหาลีดและลูกค้าใหม่

36
00:01:21,683 --> 00:01:24,275
ผมอยู่ตรงนี้เพื่ออัปเดตข่าว AI ล่าสุดให้คุณ

37
00:01:24,275 --> 00:01:26,265
และ Julian Goldie อ่านทุกคอมเมนต์

38
00:01:26,265 --> 00:01:28,857
อย่าลืมคอมเมนต์ไว้ด้านล่างนะครับ เอเจนต์ AI

39
00:01:28,857 --> 00:01:31,509
ทุกตัวที่คุณเคยใช้ ไม่ว่าจะเป็น Claude Code,

40
00:01:31,509 --> 00:01:32,600
Codex หรือตัวอื่นๆ

41
00:01:32,600 --> 00:01:34,468
ทำงานด้วยหลักการพื้นฐานเดียวกัน

42
00:01:34,468 --> 00:01:37,060
โมเดลจะได้รับรายการเครื่องมือ เช่น อ่านไฟล์

43
00:01:37,060 --> 00:01:39,833
รันคำสั่ง แก้ไขอะไรสักอย่าง มันเลือกเครื่องมือ

44
00:01:39,833 --> 00:01:42,546
รันมัน แล้วผลลัพธ์ก็ถูกโยนเข้าไปในหน่วยความจำ

45
00:01:42,546 --> 00:01:44,294
จากนั้นก็เลือกเครื่องมือถัดไป

46
00:01:44,294 --> 00:01:46,886
โยนผลลัพธ์เข้าไปอีก แล้วก็วนแบบนี้ไปเรื่อยๆ

47
00:01:46,886 --> 00:01:48,995
ปัญหาคือ หน่วยความจำนั้นเต็มเร็วมาก

48
00:01:48,995 --> 00:01:51,407
ผลลัพธ์จากทุกเครื่องมือกองรวมกัน context

49
00:01:51,407 --> 00:01:53,878
window (หน้าต่างบริบท) พองโต และเมื่อเต็ม

50
00:01:53,878 --> 00:01:55,867
เอเจนต์ก็บีบอัดทุกอย่างเป็นบทสรุป

51
00:01:55,867 --> 00:01:57,796
ซึ่งบทสรุปก็ทำให้รายละเอียดหายไป

52
00:01:57,796 --> 00:02:00,931
นี่คือเหตุผลที่เอเจนต์ของคุณลืมสิ่งที่คุณบอกมันเมื่อ

53
00:02:00,931 --> 00:02:02,021
2 ชั่วโมงก่อน

54
00:02:02,021 --> 00:02:04,734
นี่คือเหตุผลที่มันเริ่มทำพลาดกับงานที่ยาวขึ้น

55
00:02:04,734 --> 00:02:07,085
คุณเคยรู้สึกแบบนี้ ทุกคนเคย Prime Agent

56
00:02:07,085 --> 00:02:08,411
ทิ้งแนวทางเดิมทั้งระบบ

57
00:02:08,411 --> 00:02:10,400
แทนที่จะให้เมนูเครื่องมือกับโมเดล

58
00:02:10,400 --> 00:02:12,992
มันให้สิ่งเดียว นั่นคือ live Python session

59
00:02:12,992 --> 00:02:15,644
(เซสชัน Python แบบสด) ที่เปิดค้างไว้ตลอดเวลา

60
00:02:15,644 --> 00:02:18,176
ถ้าเอเจนต์ต้องอ่านไฟล์ มันก็เขียนโค้ดสั้นๆ

61
00:02:18,176 --> 00:02:20,346
ถ้าต้องค้นหาอะไรสักอย่าง ก็เขียนโค้ด

62
00:02:20,346 --> 00:02:22,637
ถ้าต้องสร้างเอเจนต์ตัวช่วย ก็เขียนโค้ด

63
00:02:22,637 --> 00:02:25,108
นี่คือเหตุผลว่าทำไมเรื่องนี้ถึงสำคัญจริงๆ

64
00:02:25,108 --> 00:02:27,339
สมมติว่าเอเจนต์ต้องอ่านเอกสารขนาดใหญ่

65
00:02:27,339 --> 00:02:28,429
วิธีแบบเก่า

66
00:02:28,429 --> 00:02:31,443
เอกสารทั้งฉบับจะถูกโหลดเข้าไปในหน่วยความจำของโมเดล

67
00:02:31,443 --> 00:02:33,854
หมดไปหลายหมื่น token (โทเคน) วิธีแบบใหม่

68
00:02:33,854 --> 00:02:36,085
ไฟล์จะอยู่นอกโมเดลในตัวแปร (variable)

69
00:02:36,085 --> 00:02:39,822
เอเจนต์เขียนโค้ดหนึ่งบรรทัดเพื่อดึงเฉพาะส่วนที่มันต้องการออกมา

70
00:02:39,822 --> 00:02:42,595
ส่วนที่เหลือไม่แตะหน่วยความจำเลยแม้แต่นิดเดียว

71
00:02:42,595 --> 00:02:46,151
มันคือความต่างระหว่างการพยายามท่องจำห้องสมุดอ้างอิงทั้งห้อง

72
00:02:46,151 --> 00:02:49,406
กับการรู้แค่ว่าจะค้นหาสิ่งที่ต้องการเมื่อจำเป็นต้องใช้

73
00:02:49,406 --> 00:02:51,878
Prime Intellect เรียกสิ่งนี้ว่า recursive

74
00:02:51,878 --> 00:02:54,651
language model (โมเดลภาษาแบบเรียกซ้ำ) หรือ RLM

75
00:02:54,651 --> 00:02:57,785
บริบทกลายเป็นสิ่งที่เอเจนต์เขียนโปรแกรมควบคุมได้จริง

76
00:02:57,785 --> 00:03:00,498
ไม่ใช่แค่เติมให้เต็ม หน่วยความจำสะอาดอยู่เสมอ

77
00:03:00,498 --> 00:03:02,426
เซสชันยาวๆ ไม่พังกลางคันอีกต่อไป

78
00:03:02,426 --> 00:03:04,838
ผู้ทดสอบคนหนึ่งรัน Prime Agent ควบคู่กับ

79
00:03:04,838 --> 00:03:07,309
Claude Code ในงานเดียวกัน แล้วพบว่า Prime

80
00:03:07,309 --> 00:03:10,022
Agent ใช้ token น้อยกว่าอย่างเห็นได้ชัด เพราะ

81
00:03:10,022 --> 00:03:11,112
Claude Code

82
00:03:11,112 --> 00:03:13,644
อ่านไฟล์ทั้งไฟล์เข้าไปในหน่วยความจำ ขณะที่

83
00:03:13,644 --> 00:03:16,055
Prime Agent ดึงเฉพาะส่วนที่ต้องการ token

84
00:03:16,055 --> 00:03:17,146
น้อยลง

85
00:03:17,146 --> 00:03:19,557
แปลว่าขีดจำกัดการใช้งานของคุณยืดออกไปอีก

86
00:03:19,557 --> 00:03:21,848
เซสชันรันได้นานขึ้นโดยไม่แตกสลาย ทีนี้

87
00:03:21,848 --> 00:03:24,982
ฟีเจอร์ที่ทำให้สิ่งนี้แตกต่างจากอะไรก็ตามในตลาดจริงๆ

88
00:03:24,982 --> 00:03:28,719
และนี่คือจุดที่ผมต้องโชว์ให้คุณเห็นสิ่งที่เราสร้างต่อยอดจากมัน

89
00:03:28,719 --> 00:03:29,810
เพราะ Agent OS

90
00:03:29,810 --> 00:03:34,693
ของเราเอาคอนเซปต์นี้ไปเปลี่ยนเป็นสิ่งที่คุณเสียบเข้ากับธุรกิจได้จริงตั้งแต่วันแรก

91
00:03:34,693 --> 00:03:36,923
สิ่งที่คุณเห็นอยู่ตอนนี้คือ dashboard

92
00:03:36,923 --> 00:03:38,731
(แดชบอร์ด) ของ Agent OS ของเรา

93
00:03:38,731 --> 00:03:41,504
นี่คือสิ่งที่เราสร้างไว้ใน AI Profit Boardroom

94
00:03:41,504 --> 00:03:43,915
ที่เดียวที่เอเจนต์ทั้งหมดของคุณอาศัยอยู่

95
00:03:43,915 --> 00:03:45,422
ไม่ว่าจะเป็น Prime Agent,

96
00:03:45,422 --> 00:03:47,834
Claude หรือเครื่องมืออื่นๆ ที่คุณรันอยู่

97
00:03:47,834 --> 00:03:50,787
จัดการรวมกันด้วยหน่วยความจำร่วมทั่วทั้งระบบของคุณ

98
00:03:50,787 --> 00:03:52,596
คุณจะเห็นว่าเราต่อ Prime Agent

99
00:03:52,596 --> 00:03:53,801
เข้ากับระบบนี้โดยตรง

100
00:03:53,801 --> 00:03:56,152
เอเจนต์ไม่ได้รันอยู่ในหน้าต่าง terminal

101
00:03:56,152 --> 00:03:58,322
ที่แยกเดี่ยว แต่เชื่อมต่อกับทุกอย่าง

102
00:03:58,322 --> 00:04:00,010
เมื่อมันเรียนรู้อะไรสักอย่าง

103
00:04:00,010 --> 00:04:02,783
บทเรียนนั้นจะพร้อมใช้ทั่วทั้งระบบ ใน AI Profit

104
00:04:02,783 --> 00:04:05,495
Boardroom เราได้ทำงานหนักในการแมป Prime Agent

105
00:04:05,495 --> 00:04:08,208
เข้ากับ Agent OS สร้าง workflow (เวิร์กโฟลว์)

106
00:04:08,208 --> 00:04:09,956
ทดสอบความเครียด (stress test)

107
00:04:09,956 --> 00:04:11,047
ว่าอะไรใช้ได้จริง

108
00:04:11,047 --> 00:04:15,447
และแพ็กทุกอย่างไว้ให้คุณเริ่มต้นได้โดยไม่ต้องเสียเวลาหลายสัปดาห์คิดเอาเอง

109
00:04:15,447 --> 00:04:17,496
นี่คือสิ่งที่คุณจะได้เมื่อเข้าร่วม

110
00:04:17,496 --> 00:04:20,088
คุณจะได้ไฟล์ zip ของ Agent OS ทั้งชุด พร้อม

111
00:04:20,088 --> 00:04:22,319
Prime Agent ที่คอนฟิกไว้แล้ว ลงได้เลย

112
00:04:22,319 --> 00:04:24,730
ไม่ใช่ชุดเปล่าที่ต้องประกอบเองตั้งแต่ต้น

113
00:04:24,730 --> 00:04:26,659
คุณจะได้ roadmap (โรดแมป) 30 วัน

114
00:04:26,659 --> 00:04:29,311
ที่ออกแบบมาเพื่อใช้ Prime Agent และ Agent OS

115
00:04:29,311 --> 00:04:30,999
ประหยัดเวลาและขยายระบบของคุณ

116
00:04:30,999 --> 00:04:33,229
พร้อมคำแนะนำทีละขั้นตอนสำหรับแต่ละวัน

117
00:04:33,229 --> 00:04:35,881
คุณจะได้บทเรียนรายวัน เพราะเราเทสต์ workflow

118
00:04:35,881 --> 00:04:38,112
ใหม่ๆ เรื่อยๆ และเพิ่มสิ่งที่ใช้ได้ผล

119
00:04:38,112 --> 00:04:40,161
การโทรโค้ชชิ่งสด 4 ครั้งต่อสัปดาห์

120
00:04:40,161 --> 00:04:42,572
ที่คุณแชร์หน้าจอ โชว์การตั้งค่า Agent OS

121
00:04:42,572 --> 00:04:44,019
ของคุณ และรับฟีดแบ็กตรงๆ

122
00:04:44,019 --> 00:04:46,310
กับคอนฟิกของคุณโดยเฉพาะ prompt library

123
00:04:46,310 --> 00:04:48,962
(ไลบรารีพรอมต์) ที่สร้างมาเพื่อ workflow ของ

124
00:04:48,962 --> 00:04:50,168
Prime Agent โดยเฉพาะ

125
00:04:50,168 --> 00:04:52,579
และแผนที่สมาชิกให้คุณเชื่อมต่อกับคนอื่นๆ

126
00:04:52,579 --> 00:04:54,146
ที่รัน Agent OS ใกล้ตัวคุณ

127
00:04:54,146 --> 00:04:56,316
โดยมีคนออนไลน์พร้อมช่วยเหลือตลอดเวลา

128
00:04:56,316 --> 00:04:58,426
ลิงก์อยู่ในคำอธิบายวิดีโอ หรือไปที่

129
00:04:58,426 --> 00:05:00,716
aiprofitboardroom.com เพื่อรับไฟล์ zip

130
00:05:00,716 --> 00:05:02,766
และเริ่มติดตั้ง และนี่คือ workflow

131
00:05:02,766 --> 00:05:04,876
จริงที่เราใช้ใน AI Profit Boardroom

132
00:05:04,876 --> 00:05:05,966
ด้วยระบบนี้โดยตรง

133
00:05:05,966 --> 00:05:08,197
เราใช้มันจัดการลำดับการออนบอร์ดสมาชิก

134
00:05:08,197 --> 00:05:10,548
(onboarding) เอเจนต์ดึงข้อมูลสมาชิกใหม่

135
00:05:10,548 --> 00:05:13,983
ร่างข้อความต้อนรับด้วยน้ำเสียงและโครงสร้างที่เราฝึกมันไว้

136
00:05:13,983 --> 00:05:15,074
แล้วเข้าคิวรอรีวิว

137
00:05:15,074 --> 00:05:16,943
โดยไม่มีใครต้องจัดการด้วยมือเลย

138
00:05:16,943 --> 00:05:19,173
เราตั้งค่าครั้งเดียว มันก็รันทุกครั้ง

139
00:05:19,173 --> 00:05:21,403
นี่คือสิ่งที่ Agent OS ทำให้เป็นไปได้

140
00:05:21,403 --> 00:05:24,056
เหตุผลที่มันเวิร์ก ก็เพราะ continual harness

141
00:05:24,056 --> 00:05:26,467
(โครงควบคุมแบบต่อเนื่อง) ของ Prime Agent

142
00:05:26,467 --> 00:05:28,999
เอเจนต์จะเก็บสมุดโน้ตเล็กๆ เกี่ยวกับตัวเอง

143
00:05:28,999 --> 00:05:31,591
ไม่ว่าจะเป็นคำแนะนำว่ามันควร behave อย่างไร

144
00:05:31,591 --> 00:05:33,519
ความทรงจำเกี่ยวกับโปรเจกต์ของคุณ

145
00:05:33,519 --> 00:05:35,268
และทักษะที่มันเรียนรู้มา ทุกๆ

146
00:05:35,268 --> 00:05:40,512
25 เทิร์น (turn) กระบวนการแยกต่างหากจะอ่านสิ่งที่เพิ่งเกิดขึ้น แล้วแก้สมุดโน้ตนั้นเล็กๆ

147
00:05:40,512 --> 00:05:41,898
น้อยๆ โดยอ้างอิงหลักฐาน

148
00:05:41,898 --> 00:05:44,671
ถ้าเอเจนต์ทำอะไรพลาดสองครั้ง มันจะจดบทเรียนไว้

149
00:05:44,671 --> 00:05:47,263
ถ้าคุณแก้ไขมัน คุณรันคำสั่งเดียวคือ /refine

150
00:05:47,263 --> 00:05:49,674
แล้วการแก้ไขนั้นจะถูกฝังถาวร เซสชันถัดไป

151
00:05:49,674 --> 00:05:51,362
มันรู้เองเลย เอเจนต์ตัวอื่นๆ

152
00:05:51,362 --> 00:05:54,135
ทำงานแบบมีความจำเสื่อม คุณอธิบายโปรเจกต์ของคุณ

153
00:05:54,135 --> 00:05:55,943
มันช่วยคุณ แล้วคุณปิด terminal

154
00:05:55,943 --> 00:05:58,957
พอวันรุ่งขึ้นคุณก็ต้องอธิบายทุกอย่างใหม่ตั้งแต่ต้น

155
00:05:58,957 --> 00:06:02,031
นั่นคือความเป็นจริงของทุกเครื่องมือในวงการนี้ตอนนี้

156
00:06:02,031 --> 00:06:03,538
Prime Agent ทำลายวงจรนั้น

157
00:06:03,538 --> 00:06:05,286
ทุกความผิดพลาดกลายเป็นบทเรียน

158
00:06:05,286 --> 00:06:06,377
ทุกการแก้ไขติดแน่น

159
00:06:06,377 --> 00:06:08,125
เอเจนต์ที่คุณใช้ในเดือนที่สาม

160
00:06:08,125 --> 00:06:10,597
ฉลาดกว่าเอเจนต์ที่คุณติดตั้งในวันแรกจริงๆ

161
00:06:10,597 --> 00:06:13,128
ดาวน์โหลดไฟล์เดียวกัน แต่ได้เอเจนต์คนละตัว

162
00:06:13,128 --> 00:06:15,901
นี่คือตัวอย่างจริงว่ามันเป็นอย่างไรใน Agent OS

163
00:06:15,901 --> 00:06:19,638
เราแก้เอเจนต์ครั้งเดียวเรื่องรูปแบบสรุปการโทรโค้ชชิ่งที่เราชอบ

164
00:06:19,638 --> 00:06:21,989
ทั้งน้ำเสียง โครงสร้าง และสิ่งที่ควรใส่

165
00:06:21,989 --> 00:06:23,080
จากนั้นรัน /refine

166
00:06:23,080 --> 00:06:25,190
ตอนนี้บทสรุปทุกครั้งที่มันร่างออกมา

167
00:06:25,190 --> 00:06:26,817
ถูกต้องตรงตามที่ต้องการเป๊ะ

168
00:06:26,817 --> 00:06:29,470
เราอธิบายครั้งเดียว ล็อกถาวร นั่นคือการทบต้น

169
00:06:29,470 --> 00:06:30,560
(compounding)

170
00:06:30,560 --> 00:06:32,791
แบบที่ประหยัดเวลาได้จริงเมื่อขยายสเกล

171
00:06:32,791 --> 00:06:34,358
พวกเขายังสร้าง safety rail

172
00:06:34,358 --> 00:06:36,829
(ราวกันตกด้านความปลอดภัย) ไว้ในตัว system

173
00:06:36,829 --> 00:06:39,421
prompt (พรอมต์ระบบ) หลักไม่มีการเปลี่ยนแปลง

174
00:06:39,421 --> 00:06:42,013
ทุกการปรับแต่งจะถูกเก็บ snapshot (สแนปช็อต)

175
00:06:42,013 --> 00:06:43,882
ไว้ ถ้าการเปลี่ยนแปลงทำให้แย่ลง

176
00:06:43,882 --> 00:06:45,690
คุณก็ย้อนกลับได้ ไม่มีอะไรถาวร

177
00:06:45,690 --> 00:06:47,740
เว้นแต่คุณต้องการให้มันเป็น เอาล่ะ

178
00:06:47,740 --> 00:06:50,332
นี่คือสิ่งที่คุณควรทำจริงๆ ถ้าอยากลอง Prime

179
00:06:50,332 --> 00:06:52,321
Agent ให้ติดตั้งบน Mac หรือ Linux

180
00:06:52,321 --> 00:06:53,412
ด้วยคำสั่งเดียว

181
00:06:53,412 --> 00:06:55,341
ล็อกอินด้วยสิ่งที่คุณใช้อยู่แล้ว

182
00:06:55,341 --> 00:06:57,089
เริ่มจากงานจริง ที่คุณทำจริงๆ

183
00:06:57,089 --> 00:06:59,681
สัปดาห์ต่อสัปดาห์ แก้ไขมันเมื่อมันทำอะไรผิด

184
00:06:59,681 --> 00:07:00,771
รัน /refine

185
00:07:00,771 --> 00:07:02,941
แล้วดูว่าจะเกิดอะไรขึ้นในเซสชันถัดไป

186
00:07:02,941 --> 00:07:05,594
วินาทีที่มันจำการแก้ไขของคุณได้โดยไม่ต้องบอก

187
00:07:05,594 --> 00:07:07,703
นั่นคือตอนที่ทุกอย่างเข้าที่เข้าทาง

188
00:07:07,703 --> 00:07:09,512
และถ้าคุณอยากได้ระบบเต็มรูปแบบ

189
00:07:09,512 --> 00:07:12,224
แทนที่จะสร้างเองตั้งแต่ต้น ไฟล์ zip ของ Agent

190
00:07:12,224 --> 00:07:14,877
OS ที่คอนฟิก Prime Agent ไว้แล้วพร้อมติดตั้ง

191
00:07:14,877 --> 00:07:15,967
roadmap 30 วัน

192
00:07:15,967 --> 00:07:18,198
บทเรียนรายวันจากเทสต์จริงในคอมมูนิตี้

193
00:07:18,198 --> 00:07:20,428
และการโทรโค้ชชิ่งสด 4 ครั้งต่อสัปดาห์

194
00:07:20,428 --> 00:07:23,020
ที่คุณโชว์การตั้งค่าของคุณและรับฟีดแบ็กตรงๆ

195
00:07:23,020 --> 00:07:25,190
ทั้งหมดนี้อยู่ใน AI Profit Boardroom

196
00:07:25,190 --> 00:07:26,281
แล้วตอนนี้

197
00:07:26,281 --> 00:07:29,355
เราทำงานสร้างสิ่งนี้เป็นระบบที่คุณรันได้จริงไว้แล้ว

198
00:07:29,355 --> 00:07:31,766
ไฟล์ zip อยู่ตรงนั้น roadmap อยู่ตรงนั้น

199
00:07:31,766 --> 00:07:35,262
การโทรโค้ชชิ่งสดทุกสัปดาห์กับคนที่อยู่ในเรื่องนี้มานานแล้ว

200
00:07:35,262 --> 00:07:37,915
คุณไม่ต้องเสียเวลาหลายสัปดาห์แก้ปัญหาคนเดียว

201
00:07:37,915 --> 00:07:40,024
ลิงก์อยู่ในคำอธิบายวิดีโอ หรือไปที่

202
00:07:40,024 --> 00:07:42,496
aiprofitboardroom.com และติดตั้ง Agent OS

203
00:07:42,496 --> 00:07:45,088
ภายในสัปดาห์นี้ และอีกเรื่องหนึ่งก่อนจากกัน

204
00:07:45,088 --> 00:07:47,740
ถ้าคุณต้องการกระบวนการทั้งหมด SOP และ AI use

205
00:07:47,740 --> 00:07:49,850
case (เคสการใช้งาน AI) กว่า 100 เคส

206
00:07:49,850 --> 00:07:52,382
ที่สร้างรอบเครื่องมืออย่าง Prime Agent และ

207
00:07:52,382 --> 00:07:54,491
Agent OS ให้เข้าร่วม AI Success Lab

208
00:07:54,491 --> 00:07:56,239
มันคือคอมมูนิตี้ AI ฟรีของเรา

209
00:07:56,239 --> 00:07:58,409
ลิงก์อยู่ในคอมเมนต์และคำอธิบายวิดีโอ

210
00:07:58,409 --> 00:08:00,640
คุณจะได้โน้ตทั้งหมดของตอนนี้ไว้ในนั้น

211
00:08:00,640 --> 00:08:03,111
พร้อมการเข้าถึงคอมมูนิตี้สมาชิก 75,000 คน

212
00:08:03,111 --> 00:08:04,678
ที่รันระบบอัตโนมัติด้วย AI

213
00:08:04,678 --> 00:08:07,270
ในธุรกิจของพวกเขาทุกวันอยู่แล้ว เข้าร่วมฟรี

214
00:08:07,270 --> 00:08:09,199
ลิงก์อยู่ด้านล่าง สองปีที่ผ่านมา

215
00:08:09,199 --> 00:08:11,128
เกมคือการเลือกโมเดลที่ฉลาดที่สุด

216
00:08:11,128 --> 00:08:13,178
ทีมหนึ่งเพิ่งเอาโมเดลที่ได้แค่ 30%

217
00:08:13,178 --> 00:08:15,709
มาปัดฝุ่นให้ทำคะแนนเหนือผู้เชี่ยวชาญมนุษย์

218
00:08:15,709 --> 00:08:18,000
โดยไม่เปลี่ยนตัวโมเดลเลยแม้แต่นิดเดียว