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AINNA NeuralOps LLM Strategies

智能路由 · 分离式系统 · AI Builder for 第一阶段 & 2

7-model orchestration 87% token savings 独立系统 第一阶段 & 2 delivery
投资者要点

多模型路由不是技术炫耀 而是一种 利润杠杆. 本地 7-model orchestration avoids per-token API fees on local workloads, reduces unnecessary GPU usage, and enables more predictable unit economics at 中小企业 scale.

CURRENT — 生产 智能路由, 分离式系统, and 7-model orchestration are 实时 适用于合适的工作负载. 87% 令牌降耗 is an 内部基准.
ROADMAP — Ambition 任务 segmentation, advanced parser engines, and deeper autonomous optimization are planned for 第二阶段.

See the 效率飞轮 and 模型蒸馏 这些层级如何叠加的支柱。

第一阶段 & 2

智能路由

智能路由 first decides whether a model 是必需的 at all. It attempts reuse of validated knowledge and deterministic execution before escalating to AI inference, and only then selects the smallest sufficient model. Across multiple providers it also routes to the optimal model by task complexity, latency and cost, with availability and fallback resilience.

REUSE → RESOLVE → EXECUTE → REASON

智能路由 does not only decide which model to use. It first decides whether a model needs to be used at all.

第一阶段

分离式系统

独立, isolated AI subsystems that operate autonomously without cross-contamination. Each 系统 manages its own model lifecycle, data pipeline, and execution context enabling parallel processing and fault isolation.

第一阶段 & 2

AI Builder Generic Agent AI

Generic Agent AI serves as the core AI builder orchestrating both phases. 第一阶段 establishes foundational detached AI 智能体 and routing infrastructure. 第二阶段 scales with 高级模型 orchestration, multi-provider load balancing, and autonomous 系统 optimization.

Planned 集成

任务 分段

Planned layer for decomposing complex requests into discrete subtasks before routing. 延迟 and throughput effects will require validation during implementation.

Planned 集成

解析器 引擎

在模型路由之前为受支持的银行对账单格式提供的建议适配器层。其他文档类别需要专用的解析器和验证工具。

7 模型 Roles (当前 production routing — suitable workloads)

Qwen
Qwen3-14B
DeepSeek R1
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
GLM
GLM-4.5-Air
Gemma
Gemma-3-12B-IT
Llama
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct
Mistral
Mistral-小-3.2-24B-Instruct-2506
Kimi K2
Kimi-K2.6
模型智能

我们的 NeuralOps 内部资产

对我们主权 LLM 乐团的自动循环评估——跨越 6 个加权维度的蛛网图。

当前评估中 Qwen 自动循环中...
NeuralOps 资产得分
0 / 100
最终得分 = 准确率 × 0.25 + 任务匹配 × 0.20 + 速度 × 0.15 + 成本 × 0.15 + 安全 × 0.15 + 低编辑 × 0.10

架构 流程

请求
神经路由器
已选择 模型
独立系统
商业 执行

AINNA 神经路由器 selects the right model based on task type. The selected model helps build or improve the 系统. The detached 系统 then runs the business process independently.

分离式 Domains

商业 系统 that AI helps build, but the actual operation runs through database, queue, cron, worker, dashboard, and human approval.

会计
SEO
库存
Customer 服务
市场 Ops
合规
SOP
Reporting

第一阶段 & 2 聚焦

Generic Agent AI 不仅是自主代理。
For 第一阶段 and 第二阶段, Generic Agent AI 充当 AI Builder and 系统构建器.

它有助于:

  • 设计 系统
  • 生成工作流程
  • 构建独立模块
  • 维修 系统 errors
  • 改进业务流程

最终业务流程必须通过常规软件架构独立运行。

最终原则

AI构建。系统运行。
知识 stays local.

AINNA uses 智能路由 and 分离式系统 to reduce unnecessary GPU usage, improve cost efficiency, and support scalable 中小企业AI infrastructure.

Masli Yahaya - profile photo

Masli Yahaya

技术总监 @ AINNA | CTO

30+ years across engineering, 企业 IT, automation and 系统 development, now leading the technical architecture behind AINNA NeuralOps.

马六甲爱极乐 masli@ainna.bond LinkedIn
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