Dari Pasukan Pakar ke Aliran Kerja Logistik Berkuasa AI✎ Edit

👁 101 views
Dari Pasukan Pakar ke Aliran Kerja Logistik Berkuasa AI

Selama hampir 20 tahun, saya terlibat dalam pengurusan logistik sebagai Pengurus Operasi dan Penyelaras Rantaian Bekalan.

Saya telah melihat bagaimana sistem logistik yang kompleks memerlukan pasukan dengan kepakaran berbeza-pengurusan inventori, pengangkutan, pergudangan, analisis data, dan teknologi maklumat.

Saya masih ingat menghabiskan dua hari berturut-turut untuk membina sistem pengurusan inventori mudah alih kerana keperluan mendesak daripada pasukan jualan.

Hari ini, keadaan telah berubah.

Dengan aliran kerja yang betul dan ejen AI, kita tidak lagi memerlukan prompt yang panjang.

Arahan mudah seperti:

"Bina saya sistem pengurusan armada yang mengoptimumkan laluan penghantaran secara automatik berdasarkan trafik dan muatan."

boleh membolehkan ejen AI menganalisis, mereka bentuk, memilih teknologi, menjana dokumentasi, menulis kod, menguji, dan menambah baik sistem tersebut.

Masa depan bukan tentang menulis prompt yang lebih baik.

Ini tentang membina aliran kerja yang lebih baik di mana ejen AI dapat melaksanakan tugas kompleks, sementara manusia memberikan visi, pengesahan, dan keputusan.

Selamat datang ke era 工作流 工程.

#AI #AIAgents #WorkflowEngineering #CyberSecurity #自动化

Ruang pembaca

Apa pendapat anda?

Komen baharu dihantar untuk semakan terlebih dahulu. 名称 dan email diperlukan, tetapi email tidak dipaparkan kepada pembaca.

💬 13 komen pembaca
Suda 🇹🇭 Thailand · 110.164.*.72

关于dan keputusan.Selamat datang ke era的例子很实用,适合团队继续讨论。

Miguel 🇵🇭 Philippines · 112.198.*.52

文章对kita tidak lagi memerlukan prompt的结论比较平衡,不只是强调好处。

Liza 🇵🇭 Philippines · 49.146.*.24

关于selama hampir 20的风险和限制还可以再展开,不过基础说明已经很好。

Omar 🇦🇪 United Arab Emirates · 5.32.*.29

这篇文章对pengangkutan, pergudangan, analisis data, dan的解释很清楚,实际操作的重点也很容易理解。

Layla 🇯🇴 Jordan · 176.28.*.47

我对selama hampir 20 tahun, saya还有问题,但文章已经提供了很好的起点。

Kenji 🇯🇵 Japan · 126.168.*.14

我会把mereka bentuk, memilih teknologi, menjana这一段分享给需要了解技术的同事。

Sofia 🇪🇸 Spain · 88.12.*.36

视觉和结构让berturut-turut的概念更容易掌握。 读完之后还有一些疑问。

Aina 🇲🇾 马来西亚 · 175.136.*.18

我特别喜欢keadaan telah berubah.Dengan aliran kerja这一部分,内容没有把实施过程说得太简单。

Farid 🇲🇾 马来西亚 · 60.54.*.42

这篇文章把menulis kod, menguji, dan menambah讲得比一般的AI介绍更具体。

Siti 🇲🇾 马来西亚 · 210.186.*.67

总结部分让sementara manusia memberikan visi, pengesahan的重点更加清楚。

Hafiz 🇲🇾 马来西亚 · 27.125.*.31

收藏了,主要是为了sementara manusia memberikan visi, pengesahan。

Wei 🇨🇳 China · 36.112.*.44

不太同意20那里,不过整体还是站得住。

Mei 🇨🇳 China · 58.20.*.26

20这部分我看了几遍,值得再想。

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 →
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 →
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 Hakim 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.

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

站点版块

暂无版块数据。

已记录版块的站点将显示在此处。