Pasukan AI Mikro di Dalam Setiap Server✎ Edit

👁 680 tontonan
Pasukan AI Mikro di Dalam Setiap Server

Beberapa bulan lalu, saya mula menyoal satu perkara asas dalam operasi: jika AI kini menjadi sebahagian daripada operasi harian logistik, mengapa ia perlu duduk di luar infrastruktur kita? Saya mahukan AI beroperasi lebih rapat dengan perniagaan-di dalam server AINNA sendiri, memahami aliran kerja pergudangan, sistem penghantaran, dan aturan operasi yang kami tubuhkan sendiri.

Cara pemikiran itu membawa saya membina tiga ejen AI terus di atas server operasi kami. Setiap ejen disusun atur dan diubahsuai mengikut keperluan operasi logistik tertentu. Secara praktikalnya, setiap server yang kami jalankan kini ada Pengurus IT, Pentadbir Server, dan Pembangun Sistem yang dikuasakan AI, beroperasi 24 jam-memantau aliran inventori, menyelenggara sistem gudang, menyelesaikan isu routing, dan membina sistem logistik secara berterusan.

Secara keseluruhannya, ejen-ejen ini telah siap membina lebih daripada 250 sistem detached untuk kegunaan operasi. Kami juga sedang membangunkan dua susun atur serupa untuk domain Bahasa Melayu dan Bahasa Cina, dengan set pengetahuan, aliran kerja, dan keperluan operasi yang berbeza mengikut pasaran dan peraturan tempatan.

Konsep detached system ini penting kerana saya tidak berpendapat setiap tugas operasi perlu bergantung kepada LLM atau perkhidmatan AI pihak ketiga secara berterusan. Apabila satu aliran kerja, parser, automasi, atau proses logistik telah direka bentuk dengan betul, ia seharusnya boleh berfungsi secara bebas manakala ejen AI memberi tumpuan kepada pembangunan aras tinggi, penyeliaan, penyelesaian masalah, dan pembuatan keputusan operasi.

Arsitektur pilihan saya dalam susun atur ini ialah Manusia → Ejen AI Persendirian → Sistem Detached → Server / Pangkalan Data / API / MCP / Aplikasi.

  • Ini memberikan kawalan lebih baik ke atas data, privasi, keizinan, memori, pemilihan model, aliran kerja, penyebaran, kos operasi, dan integrasi sistem logistik.

Saya masih melihat MCP, cloud AI, API, dan platform pihak ketiga sebagai alat yang berguna. Namun, saya lebih suka mereka menjadi pilihan yang infrastruktur kami boleh gunakan, bukannya pergantungan yang mentakrifkan infrastruktur. Bagi saya, fasa seterusnya AI bukanlah tentang membina AI yang semakin pandai bercakap-tetapi membina AI yang mampu mengoperasikan, menyelenggara, membangunkan, dan mengautomasi sistem sebenar 24/7 sambil mengurangkan pergantungan luar yang tidak perlu secara progresif.

#ArtificialIntelligence #AIAgents #NeuralOps #DetachedSystems #AIInfrastruktur #LocalAI #Automasi #MCP #SystemDevelopment #DigitalTransformation

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
Farid Malaysia

Arah yang ditulis pasal 250 memang betul.

Siti Malaysia

The figures on saya mahukan AI beroperasi lebih make more sense than most posts.

Hafiz Malaysia

Tulisan pertama yang cerita 250 dengan jujur.

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 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.