Dari Operasi IT ke NeuralOps: Membina Sistem dengan Ejen AI dan Arkitektur Terpisah✎ Edit

👁 960 tontonan
Dari Operasi IT ke NeuralOps: Membina Sistem dengan Ejen AI dan Arkitektur Terpisah

Semasa saya terlibat dalam operasi IT di lapangan, membina satu aplikasi berasaskan web yang betul selalunya bermakna kena selaraskan satu pasukan yang lengkap.

Satu projek biasa boleh melibatkan Pengurus Projek, Penganalisis Perniagaan, Pereka UI/UX, Pembangun Frontend, Pembangun Backend, Jurutera Pangkalan Data, Arkitek Penyelesaian, Penguji QA, Jurutera DevOps, dan Jurutera Keselamatan.

Pengalaman itu ajar saya satu perkara penting:

Sistem yang bagus bukanlah dengan letak segala-galanya dalam satu teknologi. Ia dibina dengan menugaskan setiap kerja kepada lapisan yang betul.

Ini salah satu prinsip di sebalik NeuralOps.

Hari ini, ejen AI boleh uruskan banyak perkara seperti perancangan, penulisan kod, analisis, pengujian, nyahpepijat, dokumentasi dan sokongan keputusan. Tapi saya tidak percaya setiap tugas perlu dihantar ke LLM.

Dalam NeuralOps, kerja-kerja berulang dan deterministik dipindahkan ke Sistem Berasingan - sistem konvensional seperti perkhidmatan PHP, MySQL, scheduler, parser, queue, enjin pengesahan dan skrip automasi.

AI uruskan kerja yang memerlukan kecerdasan.

Sistem terpisah uruskan kerja yang memerlukan konsistensi, kelajuan dan kebolehpercayaan.

Ini mengubah model pembangunan dengan ketara.

Dulu:

Pasukan teknikal besar → banyak fungsi khusus

Sekarang:

Ketua Teknikal → Ejen AI → Sistem Terpisah

Pasukan yang lebih kecil kini boleh koordinasikan fungsi yang dulu memerlukan satu jabatan pembangunan penuh, sambil mengawal kos infrastruktur, penggunaan token dan kerumitan operasi.

Bagi saya, di sinilah AI menjadi sangat berguna untuk PKS.

Bukan dengan menggantikan setiap sistem dengan AI, tetapi dengan menggabungkan pengalaman manusia, penaakulan AI dan infrastruktur konvensional yang boleh diharap dalam satu arkitektur yang praktikal.

Itulah arah yang kami bina bersama AINNA NeuralOps.

#NeuralOps #AINNA #AgenticAI #AIAutomasi #SystemDevelopment #SoftwareSeni Bina #PKS #DigitalTransformation #AIInfrastruktur #Automasi

Ruang pembaca

Apa pendapat anda?

Komen disemak sebelum diterbitkan. Email diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.

✦ Reaksi dijana sistem - contoh automatik, bukan komen pembaca sebenar
Ginsang Kadazan, Malaysia

Dah hantar pada dua orang. Sebab semasa saya terlibat dalam operasi.

Dimas Indonesia

The section on sistem yang bagus bukanlah dengan is the strongest part for me.

Ayu Indonesia

Useful. We are dealing with ini salah satu prinsip di right now.

Artificial Intelligence

Article image
BioResearch Kecerdasan penyelidikan mikrobiologi dan penyakit kanser 6 inputs → traceable research priorities Terokai →
Edge AI Kecerdasan IoT dan Linux terbenam di pinggir 14 edge agents → offline-capable Terokai →
IC DesignOps Kebolehulangan, kebolehkesanan dan kecerdasan pengesahan 21 detached services → 85% without LLM Terokai →
PKS AI Bina keupayaan kecerdasan buatan dalam perusahaan kecil dan sederhana (PKS) anda sendiri. 6 build tracks → in-house capability Terokai →
Ekosistem AINNA

Teruskan meneroka selepas artikel ini.

Setiap halaman artikel hendaklah diakhiri dengan laluan yang jelas ke dalam ekosistem wIDer AINNA, Ejen dan NeuralOps.

Semasa topic Artificial Intelligence Author profile Firdaus AINNA Main ecosystem hab Agent Pusat ejen autonomi persendirian NeuralOps Automasi kecerdasan buatan dan sistem perniagaan Lead form Mula a pilot discussion
AINNA Agent AI

Laksanakan Ejen AI AINNA Kami

Linux ialah laluan teras, Windows disokong, dan AndroID / TeRMux berfungsi sebagai lapisan pendamping.

15 downloads
Linux / macOS curl -fsSL https://neuralops.bond/install | bash
Verify ainna --version
AINNA
KLIK SAYA

Seksyen Laman

Tiada data seksyen tersedia buat masa ini.

Laman dengan seksyen terdokumen akan dipaparkan di sini.