Jangan Beritahu Agen AI Apa yang Hendak Dilakukan. Tanya Apa yang Ia Lihat Dahulu.✎ Edit

👁 545 views
Jangan Beritahu Agen AI Apa yang Hendak Dilakukan. Tanya Apa yang Ia Lihat Dahulu.

Semasa kami membina dan mengoptimumkan sistem logistik dengan agen AI di AINNA, satu pengajaran menjadi semakin jelas: jangan mulakan dengan penuh arahan terperinci tentang cara tugas perlu dilaksanakan. Mulakan dengan meminta agen itu memberitahu apa yang ia lihat dalam persekitaran operasi. Kebanyakan masa, kami sudah tahu hasil atau KPI yang dikehendaki, tetapi apabila kita memberi arahan terlalu terperinci terlalu awal, kita sebenarnya mengunci agen AI kepada cara berfikir dan kaedah sedia ada. Hasilnya mungkin sama, tetapi prosesnya boleh menjadi kaku, kompleks, atau kurang cekap.

Saya kini lebih suka memulakan dengan permintaan ringkas: “Berikan gambaran keseluruhan apa yang anda lihat, apa yang tidak optimum, dan apa cadangan anda.” Baru selepas itu saya memutuskan perkara mana perlu dilaksanakan. 变化 ini mengalih peranan agen AI daripada sekadar pengikut arahan kepada rakan pembangunan penyelesaian masalah. Ia mungkin mengenal pasti langkah berlebihan, proses tindan, peluang pengautomasian yang lebih baik, arkitektur yang lebih efisien, risiko operasi yang terlepas pandang, atau cara yang lebih ringkas untuk mencapai hasil yang sama.

Aliran kerja yang saya gunakan dengan lebih kerap adalah mudah: perhatikan, diagnosis, cadangkan, cabar, dan laksanakan. Pertama, biarkan agen AI memahami persekitaran sistem. Kemudian biarkan ia mengenal pasti ketidakefisienan, mencadangkan penambahbaikan, mencabar pendekatan sedia ada, dan hanya setelah itu melaksanakan.

Antara kesilapan besar dalam penggunaan agen AI ialah menganggap prompting yang lebih baik bermaksud memberi lebih banyak arahan. Kadang-kadang, prompting yang lebih baik bermaksud memberi agen kebebasan mencari laluan yang lebih baik. Objektif mesti kekal jelas, tetapi kaedah tidak semestinya perlu datang daripada kita.

Di situlah agen AI menjadi benar-benar berguna-bukan sekadar mengautomasikan kerja, tetapi membantu mereka semula cara kerja sepatutnya dilakukan.

#AI #AIAgents #AgenticAI #自动化 #DigitalTransformation #AI生产力 #商业战略 #NeuralOps

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
Sofia Spain

这篇文章把mulakan dengan meminta agen itu讲得比一般的AI介绍更具体。

Aina 马来西亚

文章对semasa kami membina dan mengoptimumkan的结论比较平衡,不只是强调好处。

Farid 马来西亚

这篇文章对jangan mulakan dengan penuh arahan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 →
智慧城市 AI驱动的智慧城市基础设施与运营 24 个领域 → 一个智能运营层 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 →
中小企业AI 在您的中小企业内构建AI能力 6 build tracks → in-house capability 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 Hakam 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。