← Semua Articles

Pasukan AI Kecil di Dalam Setiap Pelayan✎ Edit

👁 339 tontonan
Pasukan AI Kecil di Dalam Setiap Pelayan

Beberapa bulan lalu, saya mula bertanya kepada diri sendiri satu soalan mudah: jika AI semakin menjadi sebahagian daripada operasi harian, mengapakah ia sentiasa perlu berada di luar infrastruktur saya? Saya mahu AI berfungsi lebih rapat dengan perniagaan itu sendiri-di dalam pelayan saya sendiri, memahami sistem saya, dan beroperasi mengikut peraturan saya sendiri.

Pemikiran itu membawa saya untuk membina ejen AI secara langsung di atas pelayan saya. Dalam persediaan semasa saya, saya mengendalikan tiga ejen AI yang berbeza, setiap satunya diubah suai dan dikonfigurasi mengikut keperluan operasi tertentu. Dalam erti kata lain, setiap pelayan yang saya kendalikan kini mempunyai Pengurus IT, Pentadbir Pelayan, dan Pembangun yang didukung AI dan beroperasi 24/7-memantau, menyelenggara, menyelesaikan masalah, dan membina sistem secara berterusan.

Bersama-sama, ejen-ejen ini telah menyiapkan pembangunan lebih daripada 250 sistem berasingan. Saya juga sedang membangunkan dua persediaan serupa lagi untuk domain Bahasa Melayu dan Bahasa Cina, masing-masing dengan pengetahuan, aliran kerja, dan keperluan operasi yang berbeza.

Konsep sistem berasingan adalah penting kerana saya tidak percaya setiap tugas perlu bergantung secara berterusan kepada LLM atau perkhidmatan AI pihak ketiga. Setelah aliran kerja, penghurai, automasi, atau proses telah direka bentuk dengan betul, ia harus dapat beroperasi secara bebas sementara ejen AI memberi tumpuan kepada pembangunan aras tinggi, penyeliaan, penyelesaian masalah, dan pembuatan keputusan.

Seni bina sistem pilihan saya ialah Manusia → Ejen AI Peribadi → Sistem Berasingan → Pelayan / Pangkalan Data / APIs / MCP / Aplikasi.

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

Saya masih memandang MCP, AI awan, APIs, dan platform pihak ketiga sebagai alat yang bernilai. Tetapi saya lebih suka supaya mereka menjadi pilihan yang boleh digunakan oleh infrastruktur saya, bukannya pergantungan yang menentukan infrastruktur itu. Bagi saya, peringkat seterusnya AI bukanlah membina AI yang lebih banyak bercakap-ia adalah membina AI yang boleh mengendalikan, menyelenggara, membangunkan, dan mengautomasi sistem sebenar 24/7 sambil mengurangkan pergantungan luar yang tidak perlu secara progresif.

#KecerdasanBuatan #EjenAI #NeuralOps #SistemBerasingan #InfrastrukturAI #AITempatan #Automasi #MCP #PembangunanSistem #TransformasiDigital

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
Wei China

简单直接。2就能说明问题。

Mei China

Bookmarked, mostly for mengapakah ia sentiasa perlu berada.

Kavitha India

This is where pemikiran itu membawa saya untuk finally makes sense.

Arjun India

Good write-up. lebih daripada 250 250 alone was worth the read.

Julin Kadazan, Malaysia

Worth reading just for sebenar 24/7 sambil 24.

Ginsang Kadazan, Malaysia

Read this twice. setiap satunya diubah suai dan is what stayed with me.

Dimas Indonesia

The numbers around dan beroperasi 2 24 make more sense than most posts I read.

Ayu Indonesia

Sent this to two people already. Saya juga sedang membangunkan dua is why.

Artificial Intelligence

Article image
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 →
Robotics Robotik yang ditadbir di pinggir industri Perception → safety gateway → controller 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 Masli Yahaya 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.

12 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.