Dari Operasi IT ke NeuralOps: Membina 系统 dengan Ejen AI dan Arkitektur Terpisah✎ Edit

👁 960 views
Dari Operasi IT ke NeuralOps: Membina 系统 dengan Ejen AI dan Arkitektur Terpisah

Semasa saya terlibat dalam operasi IT di lapangan, membina satu aplikasi berasaskan web yang betul selalunya bermakna kena selaraskan satu pasukan yang lengkap.

Satu projek biasa boleh melibatkan Pengurus Projek, Penganalisis Perniagaan, Pereka UI/UX, Pembangun 前端, Pembangun 后端, Jurutera Pangkalan 数据, Arkitek Penyelesaian, Penguji QA, Jurutera DevOps, dan Jurutera 安全.

Pengalaman itu ajar saya satu perkara penting:

系统 yang bagus bukanlah dengan letak segala-galanya dalam satu teknologi. Ia dibina dengan menugaskan setiap kerja kepada lapisan yang betul.

Ini salah satu prinsip di sebalik NeuralOps.

Hari ini, ejen AI boleh uruskan banyak perkara seperti perancangan, penulisan kod, analisis, pengujian, nyahpepijat, dokumentasi dan sokongan keputusan. Tapi saya tidak percaya setiap tugas perlu dihantar ke LLM.

Dalam NeuralOps, kerja-kerja berulang dan deterministik dipindahkan ke 分离式系统 - sistem konvensional seperti perkhidmatan PHP, MySQL, scheduler, parser, queue, enjin pengesahan dan skrip automasi.

AI uruskan kerja yang memerlukan kecerdasan.

系统 terpisah uruskan kerja yang memerlukan konsistensi, kelajuan dan kebolehpercayaan.

Ini mengubah model pembangunan dengan ketara.

Dulu:

Pasukan teknikal besar → banyak fungsi khusus

Sekarang:

Ketua Teknikal → Ejen AI → 系统 Terpisah

Pasukan yang lebih kecil kini boleh koordinasikan fungsi yang dulu memerlukan satu jabatan pembangunan penuh, sambil mengawal kos infrastruktur, penggunaan token dan kerumitan operasi.

Bagi saya, di sinilah AI menjadi sangat berguna untuk 中小企业.

Bukan dengan menggantikan setiap sistem dengan AI, tetapi dengan menggabungkan pengalaman manusia, penaakulan AI dan infrastruktur konvensional yang boleh diharap dalam satu arkitektur yang praktikal.

Itulah arah yang kami bina bersama AINNA NeuralOps.

#NeuralOps #AINNA #AgenticAI #AI自动化 #SystemDevelopment #Software架构 #中小企业 #DigitalTransformation #AI基础设施 #自动化

Ruang pembaca

Apa pendapat anda?

Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.

✦ Reaksi dijana sistem - contoh automatik, bukan komen pembaca sebenar
Farid 马来西亚

难得有人把tapi saya tidak percaya setiap讲得这么直白。

Siti 马来西亚

总结部分让dan jurutera 安全的重点更加清楚。

Hafiz 马来西亚

这篇文章对系统 yang bagus bukanlah dengan的解释很清楚,实际操作的重点也很容易理解。

人工智能

Article image
生物研究 微生物学与癌症疾病研究情报 6 个输入 → 可追溯的研究优先级 探索 →
边缘 AI 边缘的 IoT 与嵌入式 Linux 智能 14 个边缘代理 → 支持离线运行 探索 →
IC 设计运营 可重复性、可追溯性与验证智能 21 个独立服务 → 85% 无需 LLM 探索 →
机器人技术 工业边缘的受管控机器人技术 感知 → 安全网关 → 控制器 探索 →
AINNA 生态系统

保留 exploring after this article.

Every article page should end with a clear path into the wider AINNA, 代理, and NeuralOps ecosystem.

当前 topic 人工智能 Author profile Firdaus AINNA Main ecosystem 中心 代理 私有自主代理中心 NeuralOps AI automation and business 系统 领先 form 开始 a pilot discussion
AINNA智能体 AI

部署 Our AINNA AI 智能体

Linux is the core path, Windows is supported, and 安卓 / Termux works as the companion layer.

15 downloads
Linux / macOS curl -fsSL https://masli.bond/install | bash
校验 ainna --version
AINNA
点击我

站点版块

暂无版块数据。

已记录版块的站点将显示在此处。