Satu perkara yang kami pelajari semasa membina sistem AI: bukan setiap tugas memerlukan AI untuk berjalan selamanya.✎ Edit
Kami telah mengeksperimen pendekatan yang berbeza di AINNA melalui **prinsip NeuralOps** kami.
Agent AI berguna semasa pembangunan - memahami keperluan, menjana logik, membina aliran kerja, menguji, dan membantu mengubah proses perniagaan menjadi sistem yang berfungsi.
Namun, apabila satu proses menjadi boleh diramal, berulang, dan berasaskan peraturan, kami cuba mengeluarkan AI daripada gelung pelaksanaan.
Tugas tersebut diserahkan kepada perisian deterministik.
Hasilnya agak menarik.
Satu proses boleh terus berjalan **24/7**, sama ada dilaksanakan 100 kali atau berjuta-juta kali, tanpa menggunakan token LLM untuk pelaksanaan yang terpisah.
Lebih penting lagi, pelaksanaan deterministik tidak memperkenalkan halusinasi LLM ke dalam tugas di mana hasil yang dijangkakan sepatutnya sentiasa mengikut logik yang sama.
Ini telah mengubah cara kami berfikir tentang AI.
**AI tidak semestinya perlu menjalankan operasi tersebut.
Kadangkala, peranan AI yang paling berharga ialah membina sistem yang melakukannya.**
Terutamanya bagi IKS, ini boleh menjadi cara yang praktikal untuk mendekati AI - gunakan kecerdasan di mana kecerdasan benar-benar diperlukan, dan biarkan perisian konvensional mengendalikan skala, pengulangan, dan konsistensi.
Masih mengeksperimen. Masih belajar.
Namun, semakin hari, kami yakin masa depan mungkin bukanlah tentang memasukkan AI ke dalam segala-galanya.
**Ia mungkin tentang mengetahui bila untuk mengeluarkan AI.**
#AINNA #NeuralOps #AgentAI #AIEngineering #PKS #Automasi #SoftwareEngineering
Official Cross-Rangkaian Resource
Explore This Topic
Artificial Intelligence
Related Articles
Related Articles
Related Videos


