编辑文章

Sekarang, semua orang sedang bercakap tentang agen AI.

Sedikit pula yang membincangkan apa sebenarnya menentukan kejayaan satu penyahagian AI dalam persekitaran pengeluaran.

Pada masa ini, dengan anggaran USD30 sebulan, hampir sesiapa pun boleh melanggan LLM dan membina ratusan sistem autonomi yang beroperasi 24 jam sehari, 7 hari seminggu. Kos langganan sudah bukan lagi halangan utama.

Cabaran sebenar terletak pada pemilihan arsitektur yang betul, strategi orkestrasi, dan agen AI yang sesuai.

Di AINNA, sistem autonomi kami dibina berasaskan prinsip NeuralOps:

- 智能路由

- 分离式系统

- Agen AI Khusus

- Pelaksanaan deterministik di mana AI tidak diperlukan

Ini membolehkan AI digunakan hanya apabila kecerdasan benar-benar diperlukan, manakala perisian konvensional mengendalikan perkara lain.

Hasilnya ialah kos operasi yang jauh lebih rendah, penggunaan token yang lebih sedikit, kebolehpercayaan yang lebih baik, dan skalabiliti yang lebih tinggi.

Pengalaman Saya Dalam Operasi & R&D

Dalam beberapa bulan kebelakangan ini, saya telah menguji beberapa ekosistem agen AI secara mendalam dalam konteks operasi logistik dan R&D.

4. OpenClaw

OpenClaw merupakan projek sumber terbuka yang mengagumkan dengan integrasi saluran yang luas dan visi yang besar.

Namun, berdasarkan pengalaman saya dalam persekitaran pengeluaran, ia merupakan pilihan yang paling kurang sesuai.

Saya melaburkan banyak masa untuk membina dengannya kerana saya benar-benar percaya pada potensinya.

Akhirnya, saya mendapati diri saya menghabiskan lebih banyak masa mengurus ketidakstabilan berbanding membina produk.

Bagi beban kerja saya, sukar untuk bergantung padanya sebagai platform pengeluaran utama.

Ini bukan bermaksud OpenClaw adalah projek yang teruk — ia hanya tidak sesuai dengan cara kami membina sistem AI pengeluaran.

3. Hermes

Hermes menjadi teman mudah alih pilihan saya.

Apabila saya sedang bergerak atau jauh dari stesen kerja, integrasi Telegram menjadikannya sangat praktikal.

Ia tidak sekuat aliran kerja 命令行 penuh, tetapi untuk kelulusan pantas, pemantauan, dan automasi ringan, prestasinya baik.

2. Grok 命令行 (AINNA Modified)

Kami menyesuaikan persekitaran 命令行 secara mendalam dengan mengintegrasikan:

- Ollama

- Aliran kerja inferens OpenCode

- Orkestrasi dalaman

- 流水线 pelaksanaan detached

Hasilnya ialah persekitaran pembangunan praktikal yang mampu mengkoordinasikan beberapa tugas AI dengan cekap.

1. OpenCode 命令行 (AINNA Modified)

Ini telah menjadi tulang belakang aliran kerja kejuruteraan kami.

Selepas penyesuaian mendalam berasaskan arsitektur NeuralOps, OpenCode menawarkan pengalaman yang paling boleh dipercayai untuk kejuruteraan AI berskala besar.

Menggunakan pendekatan ini, kami telah membina kira-kira 600 sistem detached berasaskan awan dalam beberapa bulan sahaja.

Pengajarannya mudah:

模型 AI penting.

Agen AI penting.

Tetapi kedua-duanya bukan pembezak terbesar.

Arsitektur sistem menentukan sama ada AI menjadi demo 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 menang akan:

- 路线 secara pintar.

- Memisahkan logik deterministik daripada penaakulan AI.

- Mengaktifkan model besar hanya apabila perlu.

- Menggabungkan beberapa agen pakar berbanding bergantung pada satu pembantu serba boleh.

- Memandang AI sebagai infrastruktur — bukan sekadar chatbot.

Dalam tahun-tahun akan datang, kelebihan daya saing bukan dimiliki oleh syarikat yang mengguna AI paling banyak, tetapi oleh mereka yang menggunakan AI dengan kecekapan tertinggi.

Itulah falsafah di sebalik NeuralOps.