Mira Network 是一个去中心化系统，旨在通过群体验证（而非个体完美）来解决AI的“训练困境”，即AI模型无法同时解决幻觉和偏差的问题。它通过将AI输出转化为可独立验证的声明，并利用多个AI模型之间的分布式共识，减少AI错误率，已应用于Klok、Learnrite、Gigabrain等应用中，证明了AI在不同行业的可靠性。
当前AI开发正面临框架瓶颈，例如LangChain和AutoGen等框架在快速启动项目后，会限制性能优化和调试。建议采用agentic primitives，即小型、可组合的构建块，例如原子代理、显式状态管理和声明式编排，以提高可调试性、性能优化、可测试性、增量部署和成本控制。这种方法可以构建定制化的、生产级别的AI系统。
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Yong kang Chia