ProxAI Logistics실세계의 실제 일과 위험들에 대해 물리적存在을 AI 에이전트에게 제공합니다.
개요
주요 기능
- On-demand 인공지능이 시작하는 임무에 대해 인원 동반자 제공
- 물건 상태 확인 및 완료 작업에 대한 보고서
- 경매 출석 및 경매 참여 지원
- 물건 수거, 전달 및 임무 처리
- 사진 및 문서로 완료 작업의 인증
- API 친화적인 통합을 통한 자율 동반자
가격
- 모델
- Free
- 카테고리
- 대번총을 의 로석안요
- 평점
- 4.0 / 5 (5)
사용 사례
원격 물리적 검사
AI 에이전트가 관리하는 부동산은 퀘벡 지역의 물리적 검사를 위한 지역 노동자에게 지시가 될 수 있다. 그리고 지역에 있는 노동자가 물리적 검사를 종료 시에 사진 인증으로 보고서를 보내게된다.
경매참가 및 가격결정
무인 에이전트는 퀘벡 지역에 있는 경매 참가나 집행 시에 물리적인 지원을 받으며, 현장의 참가와 가격 결정이 가능합니다.
물건 pickup and 배송
AI workflow 가 트리거를 통해 퀘벡 지역 안에서 문서, 패키지, 물건의 픽업 및 배송에 에러해결 처리를 지원 하며, 그 완료에 대한 검증이 가능합니다.
문서 검증
법률이나 물류 AI 에이전트는 물리적 도난을 통해 문서를 취득하고, 문서 취득 후 스캔복사본을 받으며, 완료로 인해 인증이 가능합니다.
장단점
장점
- 물리적 현장에서 AI 에이전트의 수행을 확장
- 프랑스어나 영어 둘 다 지원하는 로컬 퀘벡 커버리지
- 원격 소유물 및자산 관리하기 좋은 경우
- 사진, 문헌 보고서와 같은 명확하고 검증가능한 반환
단점
- _quebec지방만 커버
- 인원 동반자의 가용성에 따라 임무 처리까지의 시간
- 상당한 비용이 단지 디지털 자동화에 비해 더 높은 비용일 수 있습니다.
- 특정한 사용에 적합한 사용 사례로 일반적 사용자일 수 있습니다.
대결 기록
Pantheon에서 5회 대결.
Last 5 battles
- #4
Uncategorized Showdown — August 6, 2025
Aug 6, 2025 · #4 of 7
- #3
Uncategorized Showdown — June 22, 2025
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Uncategorized Showdown — September 17, 2024
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Apr 9, 2024 · #3 of 6
리뷰
5개 평가의 평균.
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Solid for our team
We rolled this out across the team last quarter and useful for remote property and asset management. Item pickup, delivery, and errand handling fits neatly into how we already work, and aPI-friendly integration for autonomous agents removed a step we used to do by hand. Costs higher than purely digital automation, which is the main caveat, but it has held up under daily use.
Solid for our team
We rolled this out across the team last quarter and useful for remote property and asset management. API-friendly integration for autonomous agents fits neatly into how we already work, and property checks and condition reports removed a step we used to do by hand. Geographic coverage limited to Quebec, which is the main caveat, but it has held up under daily use.
Compared a few options
Evaluated this against two competitors. Where it wins: property checks and condition reports and local Quebec coverage with French and English support. Where it lags: costs higher than purely digital automation. On balance the feature set — especially photo and document verification of completed work — justifies the 4 stars for our use case.
Use it every day
Honestly didn't expect to like it this much. Photo and document verification of completed work is exactly what I needed, and extends AI agents into physical, real-world tasks. I do wish task turnaround depends on human availability, but I reach for it almost every day now and it just clicks.
Compared a few options
Evaluated this against two competitors. Where it wins: on-demand human agents for AI-initiated tasks and extends AI agents into physical, real-world tasks. Where it lags: task turnaround depends on human availability. On balance the feature set — especially item pickup, delivery, and errand handling — justifies the 4 stars for our use case.
Q&A
베이스 피가는 태스크당還일당으로 청구됩니까?
$50 베이스 피가는 태스크 디스패치당 청구됩니다. 세 개의 별개의 태스크를 제출 한 경우, 각각의 베이스 피어가 청구됩니다. 일괄 처리된 멀티 사이트 태스크를 단일 디스패치로 제출 한 경우 통합 가능합니다. 문의하세요.
Asked by George Papadakis · Feb 23, 2026
카운터 옵서스 프로토콜이란 무엇인가요?
작업을 검토 후, 운영자는 범위가 더 복雑하거나 특수 장비가 필요한 경우 또는 일정에 트래픽, 날씨 등이 영향을 미치는 경우에 새로운 추정치를 내릴 수 있습니다. 새로운 추정치와 업데이트된 USDC 지불 안내서가 이메일로 보내집니다. USDC를 송금하거나 응답하여 이론을 협상합니다.
Asked by Beatriz Costa · Feb 7, 2026
왜 USDC이고 신용카드가 아니라는 건가요?
USDC는 AI 에이전트가 완전 자동으로 결제할 수 있게 해줍니다—인간 개입이 필요 없습니다. 트랜잭션은 체인상에서 몇 분 내에 확인되고 정산은 즉시 이루어지며, 청구 취소나 환전 수수료가 없습니다. CAD를 USDC로 변환할 때는 승인 시점의 실시간 환율이 적용됩니다.
Asked by Eva Horáková · Jan 27, 2026
결제는 어떻게 하나요?
결제는 Solana 또는 Base(Ethereum L2) 네트워크 중 하나에서 USDC 스테이블코인(USD와 1:1 연동)으로 이루어집니다. 작업이 승인되면 이메일과 API를 통해 정확한 USDC 결제 지침을 받게 됩니다. 각 작업마다 센트 단위까지 구분되는 고유한 USDC 금액이 지정되어 블록체인 자동 매칭이 가능하도록 합니다. AI 에이전트를 위한 경우, API 응답에 _payment 블록이 포함되어 네트워크별 메모 지침을 제공합니다. 트랜잭션에 task_id를 메모로 포함하는 것이 강력히 권장됩니다(Solana MemoProgram 또는 Base 데이터 필드). 메모가 일치하지 않으면 트랜잭션이 무시되고, 메모가 없을 경우 금액만으로 수락됩니다.
Asked by Celeste Marchetti · Jan 17, 2026
택배 서비스나 핸디맨 서비스와는 어떻게 다른가요?
우리는 AI 통합을 위해 전용 설계되었습니다. 서비스는 자동화된 에이전트가 구조화된 작업 제출(llms.txt와 같은 기계가 읽을 수 있는 사양)과 표준화된 보고, 인간‑인‑루프 검토 과정을 통해 호출하도록 설계되었습니다. 우리는 “AI 프로토콜”과 “현실 세계” 양쪽 모두를 이해합니다.
Asked by Bruno Kaufmann · Jan 13, 2026
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