Jangan Beri Arahan Terus. Tanya Apa Yang AI Lihat Dahulu.✎ Edit

👁 868 views
Jangan Beri Arahan Terus. Tanya Apa Yang AI Lihat Dahulu.

Semasa saya terlibat dalam perancangan dan pelaksanaan projek AI di AINNA, satu pengajaran menjadi semakin jelas: jangan mula dengan memberitahu ejen AI cara melakukan kerja secara terperinci. Mulakan dengan tanya apa yang ia lihat. Dalam operasi harian, kita biasanya sudah tahu output yang dikehendakkan, tetapi apabila kita memberi arahan yang terlalu terperinci terlalu awal, kita turut memaksa AI mengikuti cara berfikir sedia ada. AI mungkin masih menghasilkan hasil yang sama, tetapi prosesnya boleh menjadi tidak perlu kaku, rumit, atau tidak cekap.

Sekarang, saya lebih gemar memulakan dengan permintaan mudah: “Ceritakan apa yang anda lihat, apa yang anda fikirkan tidak optimum, dan apa cadangan anda.” Hanya selepas itu saya memutuskan apa yang patut dilaksanakan. 变化 ini mengubah peranan ejen AI daripada pengikut arahan kepada rakan penyelesaian masalah. Ia boleh mengenal pasti langkah-langkah berlebihan, proses pendua, peluang automasi yang lebih baik, arkitektur yang lebih cekap, risiko yang terlepas pandang, atau jalan lebih ringkas untuk hasil yang sama - semuanya penting dalam perancangan kerja dan penyelarasan operasi.

Aliran kerja yang saya gunakan semakin kerap adalah ringkas: perhati, diagnosis, cadang, cabar, laksana. 开始-mula, biarkan AI memahami persekitaran. Kemudian biarkan ia mengenal pasti ketidakecekapan, mencadangkan penambahbaikan, mencabar pendekatan sedia ada, dan baru selepas itu kita melaksanakan.

Salah satu kesilapan terbesar dalam penggunaan ejen AI adalah menganggap bahawa prompt yang lebih baik bermaksud memberi lebih banyak arahan. Kadang-kadang, prompt yang lebih baik bermaksud memberi ruang yang cukup kepada ejen untuk menemui laluan yang lebih baik. Objektif mestilah jelas, tetapi kaedahnya tidak semestinya perlu datang daripada kita.

Di situlah ejen AI menjadi benar-benar berguna - bukan sekadar mengautomasi kerja, tetapi membantu mereka semula bagaimana kerja itu sepatutnya dilakukan. Bagi perniagaan 马来西亚, ini bermakna penyelesaian AI yang dirancang dengan baik dapat diturunkan ke lantai operasi secara konsisten, selaras, dan boleh diharapkan.

#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
Dimas Indonesia

这篇内容让我更容易理解为什么semasa saya terlibat dalam perancangan值得关注。

Ayu Indonesia

关于变化 ini mengubah peranan ejen的实际落地部分最吸引我。

Narin Thailand

我会把AI mungkin masih menghasilkan hasil这一段分享给需要了解技术的同事。

Suda Thailand

如果有更多tetapi apabila kita memberi arahan的数据和结果会更完整。

Miguel Philippines

这篇文章对satu pengajaran menjadi semakin jelas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 →
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 →
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.

16 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。