Dari Operasi Logistik ke NeuralOps: Membina Sistem dengan Ejen AI dan Arkitektur Detached✎ Edit

👁 672 tontonan
Dari Operasi Logistik ke NeuralOps: Membina Sistem dengan Ejen AI dan Arkitektur Detached

Semasa saya menguruskan pembangunan sistem dalam Operasi Logistik & R&D, membina aplikasi web yang mantap selalunya memerlukan koordinasi satu pasukan yang lengkap.

Satu projek pembangunan sistem - terutamanya dalam persekitaran logistik - biasanya melibatkan Project Manager, Perniagaan Analyst, UI/UX Designer, Frontend Pembangun, Backend Pembangun, Pangkalan Enjin Dataer, Penyelesaian Architect, QA Tester, DevOps Engineer, dan Keselamatan Engineer.

Pengalaman itu mengajar saya satu pengajaran penting:

Sistem yang baik tidak dibina dengan memasukkan segala-galanya ke dalam satu teknologi. Ia dibina dengan menugaskan setiap tugas kepada lapisan yang betul.

Ini adalah salah satu prinsip di sebalik NeuralOps.

Kini, AI agents boleh mengendalikan sebahagian besar perancangan, pengekodan, analisis, pengujian, nyahpepijat, dokumentasi dan sokongan keputusan. Tetapi saya tidak percaya setiap tugas perlu dihantar ke LLM.

Dalam NeuralOps, beban kerja berulang dan deterministik dipindahkan ke Sistem Berasingan - sistem konvensional seperti perkhidmatan PHP, MySQL, penjadual, penghurai, baris gilir, enjin pengesahan dan skrip automasi.

AI mengendalikan kerja yang memerlukan kecerdasan.

Sistem detached mengendalikan kerja yang memerlukan konsistensi, kelajuan dan kebolehpercayaan.

Ini mengubah model pembangunan dengan ketara.

Dahulu:

Pasukan teknikal besar → banyak fungsi khusus

Kini:

Teknikal Lead → Ejen AI → Sistem Berasingan

Pasukan yang lebih kecil kini boleh menyelaras fungsi yang dahulu memerlukan seluruh jabatan pembangunan, sambil mengawal kos infrastruktur, penggunaan token dan kerumitan operasi.

Bagi saya, di sinilah AI menjadi benar-benar berguna untuk PKS.

Bukan dengan menggantikan setiap sistem dengan AI, tetapi dengan menggabungkan pengalaman manusia, penaakulan AI dan infrastruktur konvensional yang boleh diharap menjadi satu arkitektur 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
Liza Philippines

Ang artikulong ito ang ipapadala ko sa boss ko.

Omar United Arab Emirates

I read this twice. membina aplikasi web yang mantap is the part that stuck.

Layla Jordan

Short and clear. Ia dibina dengan menugaskan setiap is worth sending to my team.

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 →
SmartCity Infrastruktur dan operasi bandar pintar berkuasa AI 24 domains → one intelligent operating layer Terokai →
IC DesignOps Kebolehulangan, kebolehkesanan dan kecerdasan pengesahan 21 detached services → 85% without LLM 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 Hakam 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.