Ramai yang sedang bercakap tentang ejen AI.
Namun, sedikit yang membincangkan perkara sebenar yang menentukan sama ada penyebaran AI berjaya dalam persekitaran pengeluaran.
Kini, dengan anggaran USD30 sebulan, hampir sesiapa sahaja boleh melanggan LLM dan membina ratusan sistem autonomi yang beroperasi 24 jam sehari, 7 hari seminggu. Langganan itu sendiri sudah bukan lagi halangan utama.
Cabaran sebenar terletak pada pemilihan arkitektur yang betul, strategi orkestrasi, dan ejen AI yang sesuai.
Di AINNA, sistem autonomi kami dibina berdasarkan prinsip NeuralOps:
- Penghalaan Pintar
- 系统 Terpisah
- Ejen AI Pakar
- Pelaksanaan Deterministik di mana AI tidak diperlukan
Ini membolehkan AI digunakan hanya apabila kecerdasan benar-benar diperlukan, manakala perisian konvensional mengendalikan segala-galanya yang lain.
Hasilnya? Kos operasi yang jauh lebih rendah, penggunaan token yang lebih sedikit, kebolehpercayaan yang lebih baik, dan kebolehskalaan yang lebih tinggi - aspek penting bagi PKS 马来西亚 yang ingin berkembang tanpa meningkatkan kos secara mendadak.
Pengalaman Kami Bersama Pelanggan
Sebagai pasukan yang bekerja rapat dengan pemilik perniagaan di 马来西亚, kami telah menguji dan menilai pelbagai ekosistem ejen AI secara meluas dalam beberapa bulan kebelakangan ini - bukan sekadar dari sudut teknikal, tetapi dari sudut bagaimana setiap pendekatan memberi nilai kepada operasi pelanggan.
4. OpenClaw
OpenClaw adalah projek sumber terbuka yang mengagumkan, dengan integrasi saluran yang luas dan visi yang berani.
Walau bagaimanapun, berdasarkan pengalaman kami dalam persekitaran pengeluaran, ia merupakan pilihan yang paling kurang sesuai.
Kami melaburkan masa yang banyak untuk membina dengan OpenClaw kerana kami benar-benar percaya pada potensinya.
Akhirnya, kami mendapati diri kami menghabiskan lebih banyak masa menguruskan ketidakstabilan berbanding membina produk yang boleh diserahkan kepada pelanggan.
Bagi beban kerja kami, ia menjadi sukar untuk diharapkan sebagai platform pengeluaran utama.
Bukan bermaksud OpenClaw adalah projek yang teruk - ia hanya tidak sesuai dengan cara kami membina sistem AI pengeluaran yang boleh diharapkan oleh pelanggan.
3. Hermes
Hermes menjadi teman mudah alih pilihan kami.
Apabila kami berada dalam perjalanan atau jauh dari stesen kerja, integrasi Telegram menjadikannya sangat praktikal.
Ia tidak seberkemampuan aliran kerja 命令行 penuh, tetapi untuk kelulusan pantas, pemantauan, dan automasi ringan, ia menunjukkan prestasi yang baik.
2. Grok 命令行 (Diubah Suai oleh AINNA)
Kami mengubah suai persekitaran 命令行 secara mendalam dengan mengintegrasikan:
- Ollama
- Aliran inferens OpenCode
- Orkestrasi dalaman
- Saluran pelaksanaan terpisah
Hasilnya adalah persekitaran pembangunan praktikal yang mampu menyelaras pelbagai tugas AI dengan cekap.
1. OpenCode 命令行 (Diubah Suai oleh AINNA)
Ini telah menjadi tulang belakang aliran kerja kejuruteraan kami.
Selepas penambahbaikan meluas berdasarkan arkitektur NeuralOps, OpenCode menyediakan pengalaman paling boleh diharapkan untuk kejuruteraan AI berskala besar.
Dengan pendekatan ini, kami membina kira-kira 600 sistem terpisah berasaskan awan dalam tempoh beberapa bulan sahaja - sesuatu yang membolehkan kami menghantar lebih banyak nilai kepada pelanggan dengan lebih pantas.
Pelajaran yang kami peroleh adalah mudah:
模型 AI penting.
Ejen AI penting.
Tetapi kedua-duanya bukan faktor penentu utama.
Arkitektur sistem menentukan sama ada AI menjadi demonstrasi yang mahal atau platform pengeluaran yang boleh diskalakan - dan itulah perbezaan yang dirasai oleh perniagaan pelanggan kami.
Masa Depan AI
Generasi seterusnya AI tidak akan ditentukan oleh siapa yang mempunyai model terbesar.
Ia akan ditentukan oleh siapa yang membina orkestrasi terbaik.
Organisasi yang akan menang adalah mereka yang:
- Menghala secara pintar.
- Memisahkan logik deterministik daripada penaakulan AI.
- Mengaktifkan model besar hanya apabila perlu.
- Menggabungkan beberapa ejen pakar berbanding bergantung pada satu pembantu serba boleh.
- Menganggap AI sebagai infrastruktur - bukan sekadar chatbot.
Dalam tahun-tahun akan datang, kelebihan persaingan akan milik bukan kepada syarikat yang menggunakan AI paling banyak, tetapi kepada mereka yang menggunakan AI dengan kecekapan tertinggi.
Itulah falsafah di sebalik NeuralOps - dan itulah komitmen kami di AINNA untuk membantu PKS 马来西亚 berkembang dengan bijak.
Official 跨-网络 Resource
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen baharu dihantar untuk semakan terlebih dahulu. 名称 dan email diperlukan, tetapi email tidak dipaparkan kepada pembaca.
我喜欢文章对autonomi yang beroperasi 24保持务实的态度。
关于ramai yang sedang bercakap tentang的风险和限制还可以再展开，不过基础说明已经很好。
总结部分让sistem autonomi kami dibina berdasarkan的重点更加清楚。
关于langganan itu sendiri sudah bukan的实际落地部分最吸引我。 值得继续研宄。
我对sedikit yang membincangkan perkara sebenar还有问题，但文章已经提供了很好的起点。