Beberapa bulan lalu, saya mula bertanya soalan mudah kepada diri sendiri: jika AI semakin menjadi sebahagian daripada operasi harian, mengapa ia perlu duduk di luar rangkaian logistik saya di AINNA? Saya mahu AI beroperasi lebih rapat dengan perniagaan - di dalam gudang dan pusat pembahagian saya sendiri, memahami aliran SKU, pergerakan barang, dan sistem inventori, serta berfungsi mengikut SOP dan peraturan dalaman.
Perancangan itu membawa saya membina ejen AI secara langsung di atas infrastruktur operasi. Dalam susunan semasa di AINNA, saya mengendalikan tiga ejen AI berbeza, setiap satunya diubah suai dan dikonfigurasi mengikut keperluan operasi logistik tertentu. Secara praktikalnya, setiap pusat operasi yang saya uruskan kini mempunyai Pengurus Operasi Gudang, Pentadbir Armada & Penghantaran, serta Pembangun Sistem Logistik yang dikuasakan AI dan bekerja 24/7 - memantau, menyelenggara, menyelesaikan masalah, dan secara berterusan membina sistem.
Bersama-sama, ejen-ejen ini telah menyiapkan pembangunan lebih 250 sistem terpisah. Saya juga sedang membangunkan dua susunan serupa untuk domain Bahasa Melayu dan domain Bahasa Cina, masing-masing dengan pengetahuan, aliran kerja, dan keperluan operasi yang berbeza.
Konsep sistem terpisah amat penting kerana saya tidak percaya setiap tugas harus sentiasa bergantung kepada LLM atau perkhidmatan AI pihak ketiga. Sebaik sahaja aliran kerja, parser, automasi, atau proses dirancang dengan baik, ia harus boleh beroperasi secara bebas sementara ejen AI memberi tumpuan kepada pembangunan operasi peringkat tinggi, penyeliaan, penyelesaian masalah, dan pembuatan keputusan.
Keutamaan seni bina saya ialah Operator Lantai / Stor / Armada → Peribadi Ejen AI → Sistem Berasingan → WMS / Databases / APIs / MCP / Aplikasi.
Ini memberi saya kawalan lebih besar ke atas data pergerakan barang, privasi pelanggan dan vendor, kebenaran capaian, memori operasi, pemilihan model, aliran kerja gudang, deployment ke terminal operasi, kos pengendalian, dan integrasi sistem logistik.
Saya masih memandang MCP, cloud AI, APIs, dan platform pihak ketiga sebagai alat berharga. Namun, saya lebih suka mereka menjadi pilihan yang boleh digunakan oleh infrastruktur saya, bukan pergantungan yang menentukan infrastruktur saya. Bagi saya, peringkat seterusnya AI bukanlah membina AI yang semakin pandai bercakap, tetapi membina AI yang boleh mengendalikan, menyelenggara, membangun, dan mengautomasi sistem logistik sebenar 24/7 sambil mengurangkan pergantungan luar yang tidak perlu.
#ArtificialIntelligence #AIAgents #NeuralOps #DetachedSystems #AIInfrastructure #LocalAI #Automasi #MCP #SystemDevelopment #DigitalTransformation
