繼復旦大學巡講後, @SentientAGI 又在深圳大學進行分享。Sentient選擇高校作爲推廣起點很有意思。

大學是AI人才和創新思維的聚集地，也是最容易接受開放理念的羣體。通過校園巡講建立開發者社區，爲後續生態建設打下人才基礎。

⚡️核心亮點
Sentient把自身定位爲AI的操作系統。核心是GRID網路：整合40+ AI代理、50+數據與工具接口，通過標準化消息與任務路由讓不同模型形成實時協作。與一個大模型包打天下的路徑不同，Sentient把主任務拆解爲可分配的子任務，交給最合適的代理完成，再在鏈路末端進行一致化與驗證。

解決了傳統AI模型下的兩個核心問題：
1️⃣模型孤島：不同模型各自爲政，遷移成本高、復用率低。GRID用統一的編排層打通調用與回傳。

2️⃣數據質量：上下文不連貫且來源不可靠。通過多源交叉驗證、可信數據路徑與回溯。降低AI幻覺與偏差。

Sentient更像一個開放協議：對模型、代理、數據提供方與應用開發者開放接入與收入結算。OML強調可追蹤、可組合、可計費。

目前已服務約200萬用戶，已經上線的產品包括金融報告生成、研究助手、個性化新聞簡報等。與單獨應用不同的是，網路產品的價值在於複利式改進：每接入一個新代理或數據源，整個網路的理解能力都會得到提升。

閉源模型在單點能力與生態綁定上具備優勢，但可組合性與可驗證性不足。開源模型生態碎片化但創新速度快。

個人對 @SentientAGI 的理解是他們試圖在“開源模型”與“閉源模型”兩者之間建立一個“可編排—可計費—可驗證”的中間層。