Di AINNA, kami terus menguji pendekatan yang berbeza melalui prinsip NeuralOps.
AI 智能体 amat berguna semasa membangunkan penyelesaian — memahami keperluan perniagaan, menjana logik, membina aliran kerja, menjalankan ujian, dan membantu kami menukar proses pelanggan kepada sistem yang boleh digunakan.
Namun, apabila sesuatu proses sudah menjadi jelas, berulang, dan berasaskan peraturan, kami berusaha mengeluarkan AI daripada kitaran pelaksanaannya.
Tugasan tersebut diserahkan kepada perisian deterministik.
Hasilnya amat menarik.
Sesuatu proses boleh terus berjalan 24/7, sama ada ia dilaksanakan 100 kali atau berjuta-juta kali, tanpa menggunakan token LLM untuk pelaksanaan yang telah dipisahkan.
Lebih penting, pelaksanaan deterministik tidak membawa risiko halusinasi LLM ke dalam tugasan yang sepatutnya menghasilkan keputusan sama berdasarkan logik yang konsisten.
Pengalaman ini mengubah cara kami melihat AI, khususnya apabila memahami keperluan operasi pelanggan.
AI tidak semestinya perlu menjalankan operasi.
Kadang-kadang, peranan AI yang paling bernilai ialah membina sistem yang menjalankannya.
Bagi 中小企业, ini boleh menjadi pendekatan yang lebih praktikal terhadap AI — gunakan kecerdasan apabila ia benar-benar diperlukan, dan serahkan skala, tugasan berulang, serta konsistensi kepada perisian konvensional.
Kami masih bereksperimen dan masih belajar.
Namun, semakin jelas kepada kami bahawa masa depan mungkin bukan tentang meletakkan AI dalam segala-galanya.
Mungkin masa depan adalah tentang mengetahui bila AI patut dikeluarkan.
#AINNA #NeuralOps #AgentAI #AIEngineering #中小企业 #自动化 #SoftwareEngineering
