Berhenti Memberitahu AI Apa yang Hendak Dilakukan. Tanyakan Apa yang Dilihatnya Dahulu.✎ Edit

👁 474 views
Berhenti Memberitahu AI Apa yang Hendak Dilakukan. Tanyakan Apa yang Dilihatnya Dahulu.

Sepanjang perjalanan membina AINNA dan bekerja dengan agen AI, satu pengajaran menjadi semakin jelas: jangan mulakan dengan memberitahu agen secara terperinci bagaimana hendak melakukan tugas itu. Mulakan dengan bertanya apa yang dilihatnya. Kebanyakan masa, kita sudah tahu hasil yang diinginkan, tetapi apabila kita memberikan arahan terlalu terperinci terlalu awal, kita juga memaksanya mengikuti cara berfikir sedia ada. AI mungkin masih menghasilkan hasil yang sama, tetapi prosesnya boleh menjadi terlalu kaku, kompleks, atau tidak cekap.

Saya kini lebih suka bermula dengan satu permintaan ringkas: 'Ceritakan kepada saya apa yang anda lihat, apa yang anda fikir kurang optimum, dan apa cadangan anda.' Baru selepas itu saya putuskan perkara yang perlu dilaksanakan. Ini menukar peranan agen AI daripada sekadar pengikut arahan menjadi rakan penyelesai masalah. Ia boleh mengenal pasti langkah yang tidak perlu, proses berulang, peluang automasi yang lebih baik, seni bina yang lebih cekap, risiko yang terlepas pandang, atau cara yang lebih mudah untuk mencapai hasil yang sama.

Aliran kerja yang saya semakin gunakan adalah mudah: perhatikan, kenal pasti, cadangkan, cabar, dan laksanakan. Pertama, biarkan AI memahami persekitarannya. Kemudian biarkan ia mengenal pasti ketidakcekapan, mencadangkan penambahbaikan, mencabar pendekatan sedia ada, dan hanya selepas itu meneruskan dengan pelaksanaan.

Salah satu kesilapan terbesar dalam penggunaan agen AI ialah menganggap bahawa prompt yang lebih baik sentiasa bermaksud memberi lebih banyak arahan. Kadangkala, prompt yang lebih baik bermaksud memberi agen kebebasan yang mencukupi untuk menemui laluan yang lebih baik. Objektif harus kekal jelas, tetapi kaedahnya tidak semestinya perlu datang daripada kita.

Di situlah agen AI menjadi benar-benar berguna-bukan sekadar mengautomasikan kerja, tetapi membantu mereka bentuk semula bagaimana kerja itu sepatutnya dilakukan.

#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
Wei China

第一次看到有人把这篇文章讲得这么坦白。

Mei China

关于这个主题的数字比我平时看到的大多数文章靠谱。

Kavitha India

难得有人把apa yang anda fikir kurang讲得这么直白。

Arjun India

关于AI mungkin masih menghasilkan hasil的说明很完整,基础部分尤其清楚。

Julin Kadazan, 马来西亚

我会把ia boleh mengenal pasti langkah这一段分享给需要了解技术的同事。

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 Nurain 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。