10 Bulan Berjuang: Membina Lean 智能体 AI Sendiri dengan 智能路由 dan Pelaksanaan 离线✎ Edit

👁 100 views
10 Bulan Berjuang: Membina Lean 智能体 AI Sendiri dengan 智能路由 dan Pelaksanaan 离线

Akhirnya, selepas 10 bulan berdepan kegagalan, troubleshooting dan percubaan yang tidak putus-putus, saya berjaya siapkan 智能体 AI yang diubah suai dengan kedua-dua antara muka Web-命令行 dan Telegram.

OpenClaw (OC) memang bagus, tetapi ia semakin membengkak dengan ciri, kebergantungan dan kerumitan yang kebanyakan kita tidak perlukan.

Pada pandangan saya, hampir 80% daripada ciri-ciri itu tidak diperlukan untuk kegunaan harian.

AI 智能体 saya dilengkapi Personal 智能路由, membolehkan sistem memilih model AI yang paling sesuai berdasarkan kerumitan tugasan. Bukan setiap tugasan memerlukan LLM yang berkuasa atau mahal.

Saya juga integrasikan 离线 Functions, membolehkan tugasan berulang dan rutin berjalan terus tanpa memanggil LLM atau menggunakan token. Ini mengurangkan kebergantungan API, penggunaan token dan kos operasi dengan ketara.

Matlamat saya mudah: bina agent AI yang lebih ringan, lebih pantas, lebih cekap dan sepenuhnya dalam kawalan saya.

Lebih ringan. 路由 lebih bijak. Lebih banyak pelaksanaan offline. Kos lebih rendah.

Kadang-kadang, inovasi bukan tentang menambah lebih banyak ciri. Ia tentang membuang apa yang tidak perlu dan menggunakan sebaik mungkin sumber yang sudah ada. Itulah cara saya melihatnya dari sisi perancangan produksi dan operasi.

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
Omar United Arab Emirates

这篇文章把membolehkan tugasan berulang dan rutin讲得比一般的AI介绍更具体。

Layla Jordan

我喜欢文章对saya berjaya siapkan 智能体 AI保持务实的态度。

Kenji Japan

文章对ini mengurangkan kebergantungan API的结论比较平衡,不只是强调好处。

Sofia Spain

这篇文章对kebergantungan dan kerumitan yang kebanyakan的解释很清楚,实际操作的重点也很容易理解。

Aina 马来西亚

视觉和结构让penggunaan token dan kos operasi的概念更容易掌握。

Farid 马来西亚

我特别喜欢troubleshooting dan percubaan yang tidak这一部分,内容没有把实施过程说得太简单。

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 →
智慧城市 AI驱动的智慧城市基础设施与运营 24 个领域 → 一个智能运营层 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 →
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。