Większość agentów AI zapomina wszystko w momencie zamknięcia okna. Agent Zero pamięta. Uczy się. I może działać całkowicie prywatnie, korzystając z Venice. Oto jak to skonfigurować 🧵

Najpierw kwestia bezpieczeństwa. @Agent0ai działa w kontenerze Docker. Nie ma dostępu do plików na twoim komputerze—koniec kropka. (Porównaj to z Claude Code, który ma pełny dostęp do wiersza poleceń twojego komputera.) Sandboxed > lekkomyślny. Oto jak skonfigurować Docker i A0 (przyjazne dla początkujących):

Wybór modelu ma znaczenie dla prywatności. Modele własnościowe dają lepsze wyniki, ale poświęcasz prywatność – jesteś zanonimizowany, ale nie prywatny. Modele open-source, takie jak GLM 4.7 na Venice, dają ci równowagę: solidna inteligencja, rzeczywista prywatność.

Co tak naprawdę może zrobić Agent Zero? → Wykonywać kod w swoim kontenerze Linux → Delegować do wyspecjalizowanych podagentów → Przeglądać internet i wyciągać dokumenty → Planować zautomatyzowane zadania → Zapamiętywać informacje między sesjami To ostatnie to prawdziwa rewolucja.

System pamięci trwałej A0 to to, co go wyróżnia. Za każdym razem, gdy rozwiązujesz problem, Agent Zero zapisuje rozwiązanie. Następnym razem? Już wie. W samouczku zbudowano trzy strony wspomnień tylko na podstawie podstawowej konfiguracji:

Oto gdzie zaczyna się ciekawie: Agent Zero może modyfikować swoje własne zachowanie. Powiedz mu, aby "dostosował sposób, w jaki obsługuje generowanie obrazów", a on edytuje swoje własne pliki, aby dokładnie to zrobić. Nie tylko korzystasz z agenta AI... trenujesz go.

Jednym z efektów tego całego szkolenia są niestandardowe podagentki. W wideo tworzymy agenta "Venice Image Prompter", który automatycznie przekształca podstawowe podpowiedzi w szczegółowe opisy. Więc: "kot jeżdżący na nosorożcu" podpowiedź użytkownika → podagentka generuje dramatyczny styl mistrzowskiego obrazu: