Pasukan AI Kecil di Dalam Setiap 服务器 Anda✎ Edit

👁 259 views
Pasukan AI Kecil di Dalam Setiap 服务器 Anda

Kepada para usahawan dan pemilik PKS, inilah satu pemikiran yang saya bawa ke AINNA. Beberapa bulan lalu, saya mula menyoal sesuatu yang mendasar: jika AI kini menjadi sebahagian daripada operasi harian, mengapakah ia perlu berada di luar infrastruktur perniagaan kita? Saya mahukan AI yang lebih rapat dengan perniagaan-beroperasi di dalam server sendiri, memahami sistem kita, dan menurut peraturan yang kita tetapkan.

Pemikiran itulah yang mendorong saya dan pasukan AINNA membina AI 智能体 terus di atas server. Dalam persediaan kami, kami mengendalikan tiga AI 智能体 yang berbeza, setiapnya diubah suai dan dikonfigurasi mengikut keperluan operasi tertentu. Pada hemat saya, setiap server yang kami operasikan kini mempunyai pasukan AInya sendiri-Pengurus IT, Pentadbir 服务器, dan Pembangun 系统 yang bekerja 24 jam sehari-memantau, menyelenggara, membaiki masalah, dan membina sistem secara berterusan.

Setakat ini, agen-agen ini telah selesai membina lebih 250 detached 系统. Kami juga sedang membangunkan dua persediaan serupa untuk domain Bahasa Melayu dan Bahasa Cina, masing-masing dengan pengetahuan, aliran kerja, dan keperluan operasi yang berbeza.

Konsep detached 系统 sangat penting kerana saya percaya tidak semua tugas perlu bergantung secara berterusan kepada LLM atau perkhidmatan AI pihak ketiga. Apabila aliran kerja, parser, automasi, atau proses telah direka dengan baik, ia perlu mampu berfungsi secara bebas manakala AI agent memberi tumpuan kepada pembangunan aras tinggi, penyeliaan, pemecahan masalah, dan pembuatan keputusan.

Arsitektur pilihan saya ialah 人类 → 私有 AI 代理 → 分离式系统 → Servers / Databases / APIs / MCP / 应用.

  • Pendekatan ini memberikan kami kawalan yang lebih besar ke atas data, privasi, kebenaran, memori, pemilihan model, aliran kerja, penerapan, kos operasi, dan integrasi sistem.

Saya tetap melihat MCP, cloud AI, API, dan platform pihak ketiga sebagai alat yang bernilai. Tetapi saya lebih suka menjadikan mereka pilihan yang boleh digunakan infrastruktur kita, bukan pergantungan yang menentukan infrastruktur tersebut. Bagi saya, era seterusnya AI bukan sekadar membuat AI yang pandai bercakap-ia tentang membina AI yang mampu mengendalikan, menyelenggara, membangunkan, dan mengautomasikan sistem sebenar 24/7, sambil mengurangkan pergantungan luar yang tidak perlu secara berperingkat.

#ArtificialIntelligence #AIAgents #NeuralOps #DetachedSystems #AIInfrastructure #LocalAI #自动化 #MCP #SystemDevelopment #DigitalTransformation

Artificial 智能

Article image
边缘 AI 物联网与嵌入式Linux 边缘智能 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 Artificial 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 Android / Termux works as the companion layer.

Linux / macOS curl -fsSL https://masli.bond/install | bash
校验 ainna --version
AINNA
点击我
Rotating Earth

站点版块

暂无版块数据。

已记录版块的站点将显示在此处。