¿Lanza Nubia el teléfono con IA NaviX Ultra? El 16 de septiembre de 2026, Nubia, marca de ZTE, lanzó oficialmente el NaviX Ultra en China, marcando el debut comercial de un smartphone de producción masiva centrado en agentes e impulsado por la edición para el consumidor del asistente móvil Doubao de ByteDance. Para los arquitectos de sistemas móviles, ingenieros de tiempo de ejecución de Android y especialistas en telemetría, dominar el enrutamiento de agentes del SO en el Nubia NaviX Ultra requiere analizar cómo la inteligencia artificial a nivel de sistema conecta la intención hablada de alto nivel con los entornos de ejecución de aplicaciones de bajo nivel. En lugar de funcionar como un chatbot conversacional aislado, el dispositivo integra capacidades de agente directamente en Nebula AIOS 2 sobre Android 16, orquestando acciones de múltiples pasos a través de diversas aplicaciones de terceros desde una única instrucción del usuario. Sin embargo, enrutar flujos de trabajo autónomos a través de entornos aislados (sandboxes) de terceros expone una fricción arquitectónica significativa: fragilidad en la automatización visual de la interfaz, desafíos en la gobernanza del ecosistema, límites en la autorización de permisos y pérdida de contexto cuando las tareas encuentran aplicaciones de destino no instaladas. Abordar estos desafíos requiere evaluar la integración hardware-software de los dispositivos centrados en agentes, la mecánica técnica del despacho de intenciones a nivel de SO y estrategias sólidas de recuperación a través de los límites de instalación de las aplicaciones móviles.
Arquitectura de IA anclada en el hardware: La tecla de IA dedicada y el pipeline de biometría dual
El NaviX Ultra combina su tiempo de ejecución de agente autónomo con un hardware diseñado para reducir la fricción de invocación, soportar cargas de trabajo de razonamiento sostenido e incorporar la verificación de identidad biométrica en la invocación.
De un vistazo
- Tecla física de IA dedicada con biometría integrada: Un botón de IA físico con acentos naranjas integra un sensor de huellas dactilares capacitivo, vinculando la invocación del asistente con una verificación de identidad instantánea para autorizar la activación inicial del agente.
- Motor del asistente móvil Doubao de ByteDance: Nebula AIOS 2 integra el framework de agentes de pila completa de ByteDance, aprovechando el modelo de voz dúplex completo de Seed para admitir interrupciones conversacionales, comprensión de dialectos regionales y percepción multimodal de la pantalla.
- Despacho autónomo entre aplicaciones: Nubia afirma que la tasa de finalización de tareas de extremo a extremo supera el 80% en pruebas internas para solicitudes de una sola frase y múltiples pasos que abarcan servicios de terceros como CaoCao Mobility, Lark y plataformas de música.
- Gobernanza del ecosistema mediante SAEP: El sistema adopta el Protocolo de Ejecución de Automatización de Pantalla (SAEP), proporcionando a los desarrolladores de aplicaciones de terceros un mecanismo formal de declaración para permitir o restringir explícitamente la automatización de pantalla impulsada por IA.
- La brecha del límite de instalación: Cuando un flujo de trabajo impulsado por un agente dirige al usuario a una aplicación de destino no instalada, la instalación estándar de la tienda de aplicaciones no proporciona un mecanismo universal para transferir un contexto de tarea transitorio arbitrario a una aplicación recién instalada; se requiere un mecanismo de continuidad independiente si los desarrolladores desean restaurar dicho estado.
En su interior, el NaviX Ultra funciona con la plataforma Qualcomm Snapdragon 8 Elite Gen 5 de 3nm, respaldada por hasta 16 GB de RAM LPDDR5X (operando hasta a 10.667 Mbps) y 1 TB de almacenamiento UFS 4.1. La estabilidad térmica durante los bucles de razonamiento sostenidos se mantiene mediante una cámara de vapor tridimensional de 7.100 mm². A pesar de albergar una densa batería Nanhai de quinta generación de 7.100 mAh con carga por cable de 90 W e inalámbrica de 50 W, el chasis mantiene un perfil delgado de 7,62 mm. La pantalla es un panel OLED LTPO 2.0 de 6,78 pulgadas con resolución 1,5K (2800×1260), tasa de refresco adaptativa de 1–144 Hz y un brillo máximo de hasta 4.500 nits.
La característica física definitoria del dispositivo es su Arquitectura de Huella Dactilar Dual. Los buques insignia estándar de Android utilizan un único lector biométrico bajo la pantalla para desbloqueo y autorización de transacciones. El NaviX Ultra mantiene un escáner ultrasónico en pantalla, pero introduce un segundo sensor capacitivo incrustado directamente en el botón de IA lateral.
Este pipeline de biometría dual resuelve un cuello de botella operativo en los sistemas de agentes: Verificación de identidad en el momento de la invocación. Cuando un agente de IA realiza tareas en nombre del usuario, confirmar la identidad en el momento de la invocación evita que usuarios no autorizados emitan comandos por voz en un teléfono desbloqueado. Al integrar un sensor capacitivo en el evento físico de clic del botón de IA, el SO verifica la identidad del usuario en el momento exacto en que se envía la instrucción. Sin embargo, para mantener la seguridad del consumidor, las operaciones sensibles (como pagos finales, transferencias financieras o publicación de contenido público) aún requieren una confirmación explícita separada por parte del usuario en lugar de conceder una autorización persistente y global.
La ingesta de audio está anclada por el modelo de voz dúplex completo de Seed. A diferencia de los asistentes basados en turnos que requieren que los usuarios esperen a que finalice la generación de la respuesta, el streaming dúplex completo permite interrumpir al asistente a mitad de respuesta. Según las afirmaciones comparativas de laboratorio de Nubia, esta arquitectura produce una tasa de éxito de activación un 48% mayor en entornos ruidosos, como centros de tránsito y estaciones de metro, junto con una mejora del 21% en la precisión del análisis gramatical en mandarín y más de diez dialectos regionales, incluidos cantonés, minnan y hakka.
Deconstruyendo el tiempo de ejecución del agente Doubao: Razonamiento, percepción multimodal de pantalla y despacho de tareas
La capa de inteligencia que impulsa el NaviX Ultra es la edición para el consumidor del asistente móvil Doubao de ByteDance, que pasa de la vista previa técnica lanzada a finales de 2025 a un tiempo de ejecución comercial.
Conceptualmente, el tiempo de ejecución del agente se organiza en torno a cuatro capacidades de comportamiento principales:
- Razonamiento profundo: El tiempo de ejecución procesa solicitudes habladas no estructuradas y de varias partes (ej. "Revisa mi horario de reuniones en Lark para mañana por la tarde, encuentra una cafetería cercana con asientos tranquilos y reserva un viaje en CaoCao para llegar quince minutos antes") y ejecuta la descomposición de tareas automatizada en subobjetivos ejecutables.
- Generalización: El modelo asigna objetivos semánticos a diversas interfaces de usuario, utilizando heurísticas espaciales aprendidas para navegar por diseños de aplicaciones desconocidos.
- Autocorrección y exploración activa: Si una rama de ejecución encuentra un obstáculo inesperado (como un cuadro de diálogo no previsto o un fallo de red temporal), el agente evalúa caminos alternativos para completar el objetivo asignado.
- Adherencia al contexto extendido: Debido a que las tareas entre aplicaciones pueden durar varios minutos o ejecutarse de forma asíncrona mientras el dispositivo está bloqueado, el tiempo de ejecución del agente rastrea las restricciones de las tareas a través de secuencias de ejecución largas.
El asistente interactúa con las aplicaciones en ejecución a través de dos modalidades principales: Percepción multimodal de pantalla y Llamadas de integración de servicios. A través de la comprensión de pantalla, el asistente interpreta los elementos visibles de la interfaz, realiza reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y determina coordenadas accionables. Esto potencia funciones como Preguntas y Respuestas sobre pantalla y Compras mediante reconocimiento de pantalla, que identifican productos en el viewport activo y ayudan a navegar hacia las opciones de compra.
Según Nubia, el dispositivo logra una tasa de éxito de ejecución de tareas de extremo a extremo superior al 80% para solicitudes entre aplicaciones en una sola frase en pruebas internas. Las colas de ejecución en segundo plano permiten a los usuarios añadir tareas, ajustar prioridades mediante widgets del sistema y dejar que el agente procese las tareas de forma asíncrona.
Límites del sistema y gobernanza del ecosistema: Automatización GUI, declaraciones SAEP y protocolos estructurados
El lanzamiento del NaviX Ultra aborda directamente los desafíos históricos encontrados por los primeros prototipos de agentes, como el M153. A finales de 2025, las primeras vistas previas técnicas provocaron resistencia por parte de importantes aplicaciones móviles, con plataformas restringiendo o marcando las acciones automatizadas ejecutadas mediante inyección de eventos de entrada a nivel de sistema (INJECT_EVENTS) y scraping de pantalla como comportamiento de bot no autorizado.
Esta fricción en el ecosistema destaca la tensión arquitectónica central en el diseño de agentes móviles: Automatización visual GUI vs. Endpoints de servicio gobernados.
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| PIPELINE DE INTEGRACIÓN Y GOBERNANZA DE AGENTE MÓVIL |
| (Modelo de integración conceptual — no es un esquema interno publicado de Doubao) |
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| |
| [ Entrada de voz del usuario vía modelo dúplex completo Seed: Tecla de IA dedicada ] |
| | |
| v |
| [ Núcleo del agente Doubao: Descomposición de tareas y extracción de parámetros ] |
| Intención estructurada: { target_domain, action, entity_params } |
| | |
| +----------------------+----------------------+ |
| | (Ruta de nivel de pantalla) | (Ruta directa) |
| v v |
| [ Chequeo de gobernanza SAEP ] [ Integración estructurada ] |
| ¿La app de destino permite automatización GUI? Llama a API de servicio oficial |
| | o filtro de Intent del desarrollador |
| +----------------------+ | |
| | | v |
| v (Permitido) v (Rechazado) [ Ejecución determinista ]|
| [ Motor de automatización GUI ] [ Operación - Evita el screen scraping |
| - Análisis visual detenida / - Sin riesgos de toques sintéticos |
| - Eventos de toque simulados ] Solicitud usuario ] - Alta estabilidad de ejecución |
| |
+-------------------------------------------------------------------------+
En las implementaciones comerciales actuales, la automatización visual GUI sigue siendo un mecanismo principal para impulsar aplicaciones de terceros no modificadas. Sin embargo, impulsar aplicaciones puramente mediante toques sintéticos y scraping de pantalla presenta una fragilidad en el mundo real: rediseños de interfaz, ventanas emergentes dinámicas y defensas contra scraping pueden interrumpir la ejecución. Además, las aplicaciones sensibles (como portales bancarios o pagos de comercio electrónico) pueden restringir activamente las entradas táctiles automatizadas.
Para formalizar este límite, ByteDance introdujo el Protocolo de Ejecución de Automatización de Pantalla (SAEP) junto con el lanzamiento comercial del asistente móvil Doubao. SAEP funciona como una declaración de gobernanza del ecosistema:
- Autonomía de la aplicación: Los desarrolladores de aplicaciones de terceros pueden declarar explícitamente si sus aplicaciones permiten, restringen o rechazan la automatización de pantalla GUI impulsada por IA.
- Aviso y consentimiento transparente: Bajo SAEP, las aplicaciones reciben una ventana de divulgación formal para registrar sus preferencias de automatización, permitiendo que el asistente respete los perímetros de seguridad de la aplicación en lugar de intentar anulaciones de UI sin restricciones.
Paralelamente a la automatización GUI regida por SAEP, la industria móvil está explorando alternativas estructuradas como el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), interfaces Agente-a-Agente (A2A) e Intents de Android declarativos estándar. Donde los desarrolladores deciden exponer endpoints de servicio explícitos, los agentes del SO pueden invocar capacidades internas directamente mediante Comunicación entre Procesos (IPC) estructurada, evitando por completo el scraping de pantalla visual.
| Mecanismo de integración y gobernanza | Rol principal | Capa de implementación | Impacto operativo |
|---|---|---|---|
| Automatización visual GUI | Impulsa aplicaciones sin modificar mediante análisis de pantallas y toques simulados | Inyección de entrada a nivel de sistema y modelos de visión | Alta flexibilidad, pero vulnerable a cambios de diseño de UI y defensas anti-bot |
| Protocolo SAEP | Declaración de gobernanza que permite a las apps permitir o rechazar la automatización GUI | Esquema de declaración de ecosistema formal (política/manifiesto) | Protege la autonomía de la app; detiene la automatización cuando una app opta por no participar |
| Servicio Directo / APIs MCP | Exposición de capacidad directa y headless para el consumo del agente | APIs de servicio proporcionadas por la aplicación y contratos de datos | Elimina el screen scraping; altamente fiable, pero requiere adopción explícita del desarrollador |
| Intents de Android declarativos | Puntos de entrada estándar para actividades específicas dentro de la app y deep links | Filtros de intent de actividad exportados y Android App Links | Navegación determinista para acciones admitidas usando IPC de sistema estándar |
Para los desarrolladores de aplicaciones de terceros, implementar filtros de intent de Android estructurados y puntos de entrada de enlaces profundos (deep links) proporciona un complemento resiliente a la automatización GUI, asegurando que las solicitudes de los usuarios puedan ser enrutadas directamente a vistas específicas dentro de la aplicación con parámetros verificados.
// Implementación de referencia ilustrativa para desarrolladores:
// La siguiente actividad en Kotlin demuestra cómo una aplicación Android puede exponer
// filtros de Intent estructurados y puntos de entrada de enlaces profundos para recibir parámetros de tareas externos de forma segura.
// Nota: Este es un patrón de desarrollador ilustrativo, no una especificación oficial de API de Nubia o ByteDance.
package com.example.commerce.routing
import android.content.Intent
import android.net.Uri
import android.os.Bundle
import android.util.Log
import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity
class AgentRoutingGatewayActivity : AppCompatActivity() {
companion object {
private const val TAG = "AgentRoutingGateway"
// Ejemplo de acción personalizada que los desarrolladores de terceros pueden definir en su AndroidManifest.xml
private const val ACTION_EXECUTE_TASK = "com.example.commerce.action.EXECUTE_TASK"
private const val EXTRA_TASK_TOKEN = "extra_task_token"
private const val EXTRA_TARGET_SKU = "extra_target_sku"
}
override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
super.onCreate(savedInstanceState)
handleIncomingIntent(intent)
}
override fun onNewIntent(intent: Intent) {
super.onNewIntent(intent)
setIntent(intent)
handleIncomingIntent(intent)
}
private fun handleIncomingIntent(intent: Intent?) {
if (intent == null) {
finishWithRoutingError("NULL_INTENT")
return
}
// 1. Inspeccionar la identidad del paquete que llama si se requiere acceso privilegiado
val callingPackage = callingPackage ?: intent.getStringExtra("com.android.extra.CALLING_PACKAGE")
Log.d(TAG, "Despacho entrante desde paquete: $callingPackage")
// 2. Analizar mecanismo de Intent (Acción nativa vs. URI de datos de enlace profundo)
when (intent.action) {
ACTION_EXECUTE_TASK -> {
// Ruta de extras de Intent de Android estructurada
val taskToken = intent.getStringExtra(EXTRA_TASK_TOKEN)
val targetSku = intent.getStringExtra(EXTRA_TARGET_SKU)
if (!validateTaskToken(taskToken)) {
finishWithRoutingError("INVALID_TASK_TOKEN")
return
}
executeInternalNavigation(sku = targetSku, taskToken = taskToken)
}
Intent.ACTION_VIEW -> {
// Ruta de enlace profundo estándar (Android App Link verificado o esquema personalizado)
val dataUri: Uri? = intent.data
if (dataUri != null && dataUri.isHierarchical) {
val sku = dataUri.getQueryParameter("sku")
val taskToken = dataUri.getQueryParameter("token")
executeInternalNavigation(sku = sku, taskToken = taskToken)
} else {
finishWithRoutingError("MALFORMED_DATA_URI")
}
}
else -> {
finishWithRoutingError("UNSUPPORTED_INTENT_ACTION")
}
}
}
private fun validateTaskToken(token: String?): Boolean {
// Aplicar frescura temporal e integridad criptográfica si se procesan acciones privilegiadas
if (token.isNullOrBlank()) return false
return token.startsWith("task_sec_") // Lógica de validación ilustrativa
}
private fun executeInternalNavigation(sku: String?, taskToken: String?) {
Log.i(TAG, "Navegando a vista de producto para SKU: $sku con Token: $taskToken")
val destinationIntent = Intent(this, ProductDetailActivity::class.java).apply {
putExtra("SKU_ID", sku)
putExtra("SESSION_TOKEN", taskToken)
addFlags(Intent.FLAG_ACTIVITY_CLEAR_TOP or Intent.FLAG_ACTIVITY_SINGLE_TOP)
}
startActivity(destinationIntent)
finish()
}
private fun finishWithRoutingError(reason: String) {
Log.e(TAG, "Enrutamiento fallido: $reason")
finish()
}
}
class ProductDetailActivity : AppCompatActivity() {
override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
super.onCreate(savedInstanceState)
val sku = intent.getStringExtra("SKU_ID")
Log.d("ProductDetailActivity", "Mostrando producto: $sku")
}
}
Viajes móviles posteriores: El límite de instalación y preservación del contexto
Si bien el enrutamiento de intents estructurados y la automatización GUI gobernada funcionan eficazmente cuando las aplicaciones de destino ya están presentes en el dispositivo, los agentes autónomos encuentran con frecuencia un caso extremo operativo importante: tareas que tienen como destino aplicaciones no instaladas.
Considere un escenario donde un usuario le pregunta al asistente: "Encuentra el último catálogo de productos en Example Store y comprueba si la cafetera espresso está en stock."
Si la aplicación nativa de Example Store está instalada, el sistema puede enrutar la solicitud directamente a través de Android App Links verificados o ejecutar la automatización GUI permitida. Sin embargo, si la aplicación no está presente en el dispositivo, el flujo de trabajo encuentra el Límite de instalación de la tienda de aplicaciones:
+-------------------------------------------------------------------------+ | INTENCIÓN DEL AGENTE VS. EL LÍMITE DE INSTALACIÓN DE APP | +-------------------------------------------------------------------------+ | | | [ Agente del SO identifica aplicación faltante necesaria para la tarea ] | | | | | |-- (Enruta al usuario a la tienda) | | v | | [ Tienda de aplicaciones (ej. ZTE App Store / Distribución web) ] | | | | | v | | [ EL LÍMITE DE INSTALACIÓN: La instalación estándar de paquetes Android no | | garantiza que el contexto de intención arbitraria del agente o los parámetros de | | tarea transitorios se inyecten en la aplicación recién inicializada ] | | | | | v | | [ La aplicación se lanza por primera vez (arranque en frío) ] | | Sin un mecanismo de continuidad explícito: el contexto de la tarea anterior no | | se restaura automáticamente al arrancar en frío. | | | | | v | | [ Pipeline de Deferred Deep Linking del lado del desarrollador (ej. Opoinstall) ] | | Si se configura: Restaura parámetros elegibles previos a la instalación en el primer inicio; | | la aplicación navega directamente al contenido de destino o vista de tarea | | | +-------------------------------------------------------------------------+
Las secuencias de distribución de paquetes Android estándar no proporcionan un mecanismo universal para inyectar parámetros de tarea arbitrarios (como SKU de productos específicos, filtros de reserva o identificadores promocionales) directamente en el binario de una aplicación durante la instalación inicial. En el arranque inicial en frío, la aplicación recién instalada se abre en su pantalla de inicio predeterminada o splash. Sin un mecanismo de continuidad explícito, el contexto original no se restaura automáticamente, lo que requiere que el usuario vuelva a navegar o reingrese su consulta de búsqueda manualmente.
Para resolver esta brecha en el límite de instalación, los ingenieros de software y arquitectos de crecimiento implementan arquitecturas de enlaces profundos diferidos (Deferred Deep Linking, DDL) utilizando frameworks como Branch, AppsFlyer, Adjust o Opoinstall.
En un embudo de adquisición móvil avanzado, el enlace profundo diferido opera como un puente independiente:
- Preparación de parámetros pre-instalación: Cuando un flujo web de adquisición o dirigido por agentes dirige a un usuario no instalado hacia un destino de descarga, los parámetros elegibles (como ID de campaña, tokens de referencia o rutas de contenido de destino) se preparan en un servidor de enrutamiento intermediario.
- Instalación de la aplicación: El usuario completa la descarga del paquete desde la tienda oficial.
- Restauración de parámetros tras arranque en frío: Tras el lanzamiento inicial en frío de la aplicación, el SDK del cliente integrado consulta el backend de atribución para hacer coincidir la nueva instancia instalada con la sesión preparada previamente a la instalación. Según la documentación de la plataforma en la página de inicio de Opoinstall, este framework de restauración de parámetros diferidos puede restaurar parámetros en el primer inicio en hasta el 98% de los casos elegibles (afirmación del proveedor), proporcionando una alternativa automatizada a la búsqueda manual o el reingreso de códigos promocionales.
- Navegación contextual: La aplicación extrae los extras de intención restaurados y enruta al usuario directamente a la pantalla de producto o contenido relevante.
Es fundamental mantener la precisión arquitectónica: el enlace profundo diferido no inspecciona ni expone diálogos conversacionales privados del asistente del SO. Únicamente conecta los parámetros específicos y estructurados que los desarrolladores adjuntan explícitamente al flujo de enrutamiento previo a la instalación.
Preguntas frecuentes (FAQ)
¿Cómo protege la arquitectura de hardware de doble huella dactilar la seguridad del usuario durante la ejecución de agentes?
¿Qué es el Protocolo de Ejecución de Automatización de Pantalla (SAEP) y cómo afecta a las aplicaciones de terceros?
¿Cómo eligen los agentes a nivel de SO entre la automatización GUI y las APIs de servicio directas?
Conclusiones clave para sistemas móviles y desarrolladores de aplicaciones
El debut comercial del Nubia NaviX Ultra demuestra que los sistemas operativos móviles basados en agentes están llegando al hardware de producción. Para los desarrolladores de Android, arquitectos de sistemas y estrategas de plataforma, prepararse para un ecosistema móvil mediado por agentes implica tres prioridades técnicas:
-
Comprender las reglas de gobernanza del ecosistema: Familiarice a los equipos de desarrollo con protocolos de agentes emergentes como SAEP para evaluar si su aplicación debe permitir, restringir o monitorear las interacciones automatizadas de pantalla según los requisitos de seguridad y experiencia del usuario.
-
Exponer puntos de entrada declarativos resilientes: Implemente filtros de Intent de Android exportados y App Links verificados con extras estructurados. Proporcionar puntos de entrada formales y enlazables mediante deep links permite a los asistentes del sistema enrutar a los usuarios directamente a características específicas dentro de la aplicación de forma determinista, reduciendo la dependencia del frágil scraping visual de UI.
-
Planificar los viajes de usuarios no instalados: Reconozca que las recomendaciones dirigidas por agentes frecuentemente presentan nuevas aplicaciones a los usuarios. Incorpore pipelines de enlaces profundos diferidos (deferred deep linking) para asegurar que los parámetros previos a la instalación y el contexto de la intención sobrevivan a la barrera de instalación de la aplicación, ofreciendo una experiencia de onboarding sin fricciones desde el primer inicio.
Referencias
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ZTE. (2026). Lanzamiento oficial del primer smartphone con agente de IA del mundo: Nubia NaviX Ultra. ZTE Newsroom
Goodix. (2026). El smartphone con agente de IA de nubia integra innovaciones de Goodix para una interacción de IA confiable. Goodix Official Release
Asistente móvil Doubao. (2026). Especificación para desarrolladores de terceros del Protocolo de Ejecución de Automatización de Pantalla (SAEP). Documentación para desarrolladores de ByteDance.
-
GSMArena. (2026). El nubia NaviX Ultra se lanza con una IA de agente avanzada y la potencia del Snapdragon 8 Elite Gen 5.
-
Gizmochina. (2026). El Nubia NaviX Ultra es el segundo intento de la compañía de crear un teléfono centrado en la IA.
-
Android Developers. (2026). Crear enlaces profundos (deep links) a contenido de la aplicación. Documentación de Android.
-
Android Developers. (2026). Verificar Android App Links. Documentación de Android.
-
Opoinstall. (2026). Descripción general de enlaces profundos diferidos e instalación de aplicaciones parametrizadas.
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