继复旦大学巡讲后, @SentientAGI 又在深圳大学进行分享。Sentient选择高校作为推广起点很有意思。

大学是AI人才和创新思维的聚集地，也是最容易接受开放理念的群体。通过校园巡讲建立开发者社区，为后续生态建设打下人才基础。

⚡️核心亮点
Sentient把自身定位为AI的操作系统。核心是GRID网络：整合40+ AI代理、50+数据与工具接口，通过标准化消息与任务路由让不同模型形成实时协作。与一个大模型包打天下的路径不同，Sentient把主任务拆解为可分配的子任务，交给最合适的代理完成，再在链路末端进行一致化与验证。

解决了传统AI模型下的两个核心问题：
1️⃣模型孤岛：不同模型各自为政，迁移成本高、复用率低。GRID用统一的编排层打通调用与回传。

2️⃣数据质量：上下文不连贯且来源不可靠。通过多源交叉验证、可信数据路径与回溯。降低AI幻觉与偏差。

Sentient更像一个开放协议：对模型、代理、数据提供方与应用开发者开放接入与收入结算。OML强调可追踪、可组合、可计费。

目前已服务约200万用户，已经上线的产品包括金融报告生成、研究助手、个性化新闻简报等。与单独应用不同的是，网络产品的价值在于复利式改进：每接入一个新代理或数据源，整个网络的理解能力都会得到提升。

闭源模型在单点能力与生态绑定上具备优势，但可组合性与可验证性不足。开源模型生态碎片化但创新速度快。

个人对 @SentientAGI 的理解是他们试图在“开源模型”与“闭源模型”两者之间建立一个“可编排—可计费—可验证”的中间层。