Semua orang sedang bercakap tentang ejen AI.
Tidak ramai yang membincangkan faktor sebenar yang menentukan sama ada satu penyebaran AI berjaya dalam pengeluaran.
Pada masa kini, dengan anggaran USD30 sebulan, hampir sesiapa sahaja boleh melanggan LLM dan membina beratus-ratus sistem autonomi yang beroperasi 24 jam sehari, 7 hari seminggu. Langganan itu sendiri sudah bukan lagi halangan utama.
Cabaran sebenar terletak pada pemilihan seni bina, strategi orkestrasi, dan ejen AI yang betul.
Di AINNA, sistem autonomi kami dibina berasaskan prinsip NeuralOps:
- Penghalaan Pintar
- Sistem Terpisah
- Ejen AI Khusus
- Pelaksanaan deterministik di mana AI tidak diperlukan
Pendekatan ini membolehkan AI digunakan hanya apabila kecerdasan benar-benar diperlukan, manakala perisian konvensional mengendalikan yang lain.
Hasilnya ialah kos operasi yang jauh lebih rendah, penggunaan token yang lebih rendah, kebolehpercayaan yang lebih baik, dan skalabiliti yang lebih tinggi.
Pengalaman Operasi Kami
Dalam beberapa bulan kebelakangan ini, kami telah menguji beberapa ekosistem ejen AI secara menyeluruh dari sudut operasi.
4. OpenClaw
OpenClaw ialah projek open-source yang mengagumkan dengan integrasi saluran yang luas dan visi yang besar.
Namun, berdasarkan pengalaman kami dalam operasi pengeluaran, ia merupakan pilihan yang paling tidak sesuai.
Kami melaburkan masa yang banyak untuk membina dengannya kerana kami benar-benar yakin dengan potensinya.
Akhirnya, kami mendapati diri kami menghabiskan lebih banyak masa mengurus ketidakstabilan berbanding membina produk.
Bagi beban kerja kami, ia menjadi sukar untuk diharapkan sebagai platform pengeluaran utama.
Ini bukan bermakna OpenClaw ialah projek yang teruk-ia hanya tidak sesuai dengan cara kami membina sistem AI pengeluaran.
3. Hermes
Hermes menjadi alat mudah alih pilihan kami.
Apabila saya dalam perjalanan atau jauh dari stesen kerja, integrasi Telegram menjadikannya amat praktikal.
Ia tidak sekupaya aliran kerja CLI penuh, tetapi untuk kelulusan pantas, pemantauan, dan automasi ringan, prestasinya baik.
2. Grok CLI (Diubahsuai oleh AINNA)
Kami mengubahsuai persekitaran CLI secara mendalam dengan mengintegrasikan:
- Ollama
- Aliran kerja inferens OpenCode
- Orkestrasi dalaman
- Paip pelaksanaan terpisah
Hasilnya ialah persekitaran pembangunan yang praktikal dan mampu mengoordinasikan pelbagai tugas AI dengan cekap.
1. OpenCode CLI (Diubahsuai oleh AINNA)
Ini telah menjadi tulang belakang aliran kerja kejuruteraan kami.
Selepas penambahbaikan menyeluruh berdasarkan seni bina NeuralOps, OpenCode menawarkan pengalaman yang paling boleh diharapkan untuk kejuruteraan AI berskala besar.
Dengan pendekatan ini, kami membina kira-kira 600 sistem terpisah berasaskan awan dalam tempoh beberapa bulan sahaja.
Pengajarannya mudah:
Model AI itu penting.
Ejen AI itu penting.
Tetapi kedua-duanya bukan penbezar utama.
Seni bina sistem yang menentukan sama ada AI menjadi demonstrasi yang mahal atau platform pengeluaran yang boleh diskalakan.
Masa Depan AI
Generasi seterusnya AI tidak akan ditentukan oleh siapa yang mempunyai model terbesar.
Ia akan ditentukan oleh siapa yang membina orkestrasi terbaik.
Organisasi yang berjaya akan:
- Menghala secara pintar.
- Memisahkan logik deterministik daripada penaakulan AI.
- Mengaktifkan model besar hanya apabila perlu.
- Menggabungkan pelbagai ejen khusus berbanding bergantung pada satu pembantu serba-guna.
- Memperlakukan AI sebagai infrastruktur-bukan sekadar chatbot.
Dalam tahun-tahun akan datang, kelebihan daya saing akan dimiliki bukan oleh syarikat yang mengguna AI paling banyak, tetapi oleh mereka yang menggunakan AI dengan kecekapan paling tinggi.
Itulah falsafah di sebalik NeuralOps.
Official Cross-Rangkaian Resource
