Dari Perancangan Pengeluaran ke NeuralOps: Menyelaras Agen AI dan 系统 Terpisah untuk Penghantaran Stabil✎ Edit

👁 816 views
Dari Perancangan Pengeluaran ke NeuralOps: Menyelaras Agen AI dan 系统 Terpisah untuk Penghantaran Stabil

Dalam peranan saya di Perancangan dan Operasi Pengeluaran, membina aplikasi berasaskan web yang betul biasanya bermakna menyelaraskan aliran kerja merentasi beberapa fungsi.

Satu projek tipikal melibatkan Perancang Pengeluaran, Pengawal Bahan, Penyelaras Mesin, Jurutera Proses, Pemeriksa Kualiti, Penyelia Lantai, 操作员, Pengurus Inventori, Jurutera Penyelenggaraan, dan Penyelaras Logistik.

Pengalaman itu mengajar saya satu pengajaran penting:

系统 yang baik tidak dibina dengan meletakkan segala-galanya dalam satu teknologi. Ia dibina dengan menempatkan setiap tugas pada lapisan yang betul.

Ini adalah salah satu prinsip di sebalik NeuralOps.

Hari ini, agen AI boleh mengendalikan sebahagian besar perancangan, pengaturcaraan, analisis, ujian, nyahpepijat, dokumentasi dan sokongan keputusan. Tetapi saya tidak percaya setiap tugas perlu dihantar ke LLM.

Dalam NeuralOps, beban kerja berulang dan deterministik dialihkan ke 系统 Terpisah - sistem konvensional seperti perkhidmatan PHP, MySQL, penjadual, penghurai, baris gilir, enjin pengesahan dan skrip automasi.

AI mengendalikan kerja yang memerlukan kecerdasan.

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

Ini mengubah model pembangunan dengan ketara.

Sebelum ini:

Pasukan teknikal besar → banyak fungsi khusus

Kini:

Ketua Teknikal → Agen AI → 系统 Terpisah

Pasukan yang lebih kecil kini boleh menyelaras fungsi yang dahulu memerlukan seluruh jabatan pembangunan, sambil mengekalkan kos infrastruktur, penggunaan token dan kerumitan operasi di bawah kawalan.

Bagi saya, di sinilah AI menjadi sangat berguna untuk PKS.

Bukan dengan menggantikan setiap sistem dengan AI, tetapi dengan menggabungkan pengalaman manusia, penaakulan AI dan infrastruktur konvensional yang boleh diharap menjadi satu seni bina 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
Mei China

这部分读起来很清楚,也容易跟着理解。

Kavitha India

关于ia dibina dengan menempatkan setiap的例子很实用,适合团队继续讨论。

Arjun India

同意作者对dokumentasi dan sokongan keputusan的判断,方向很清楚。

Julin Kadazan, 马来西亚

如果可以继续说明ini adalah salah satu prinsip的真实案例,我会想继续阅读。

Ginsang Kadazan, 马来西亚

这篇内容让我更容易理解为什么membina aplikasi berasaskan web yang值得关注。

Dimas Indonesia

收藏了,主要是为了pengalaman itu mengajar saya satu。

人工智能

Article image
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 →
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 Siti Nur Najiha 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。