Seni Bina Penghalaan Pintar 3 Peringkat: Pengalaman Operasi Saya✎ Edit

👁 137 views
Seni Bina Penghalaan Pintar 3 Peringkat: Pengalaman Operasi Saya

Apabila saya mula menyertai kumpulan OpenClaw ini, ahli-ahli aktif berkongsi eksperimen, pengalaman teknikal dan projek.

Kemudian datang spam dan penipu, diikuti promosi produk pesaing. Sekarang, meme hampir menguasai kumpulan ini.

Sementara itu, saya telah beralih kepada membina AI Agent ringan saya sendiri untuk menggantikan OpenClaw, mengelakkan kerumitan dan fungsi yang membengkak.

Seni Bina Penghalaan Pintar 3 Peringkat Saya:

  1. Cache Redis & MySQL – Guna semula data dan hasil sedia ada untuk mengurangkan pemprosesan yang tidak perlu.
  2. Skrip Kerap – Jalankan tugasan berulang tanpa panggilan LLM yang tidak perlu.
  3. Penghalaan Model Pintar – Mula dengan model berkemampuan paling murah dan naik taraf apabila perlu.

Stack Teknologi: Web-CLI, Redis, MySQL dan Telegram sebagai antara muka saya semasa bergerak.

Dengan AI Agent saya sendiri, saya telah membangunkan 100+ aplikasi web standalone, bersama pembangunan server dan infrastruktur yang meluas:

  • Penyediaan server Linux dan pengurusan VM
  • PostgreSQL dan MySQL
  • Cache Redis
  • Docker dan pengurusan kontena
  • Nginx dan proksi terbalik
  • Gitea dan kawalan versi Git
  • Timeshift, snapshot dan pengurusan sandaran
  • Pemantauan server dan automasi deployment

Bahagian yang menarik? Jumlah kos model AI kekal di bawah USD 40/bulan, termasuk model distilasi saya sendiri.

Pembangunan aplikasi, operasi server dan pengurusan infrastruktur, semuanya melalui AI Agent saya sendiri.

Kurang overhed. Penghalaan lebih pintar. Lebih banyak kejuruteraan.

Bagaimana dengan rakan-rakan lain? Apa yang sedang anda bina, uji atau perbaiki sejak kebelakangan ini?

Ruang pembaca

Apa pendapat anda?

Komen disemak sebelum diterbitkan. Email diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.

✦ Reaksi dijana sistem - contoh automatik, bukan komen pembaca sebenar
Aina Malaysia

Bagus ada yang tulis pasal 100 dengan jelas.

Farid Malaysia

Angka tentang 100 lebih masuk akal daripada kebanyakan pos.

Siti Malaysia

The part on cache redis & mysql is the bit I keep re-reading.

Hafiz Malaysia

The direction on kemudian datang spam dan penipu is spot on.

Wei China

Good write-up. pengalaman teknikal dan projek alone was worth the read.

Mei China

Honestly, skrip kerap – jalankan tugasan surprised me.

Kavitha India

The section on guna semula data dan hasil is the strongest part for me.

Arjun India

सेव कर लिया, ख़ासकर 100 की वजह से।

Artificial Intelligence

Article image
Edge AI IoT & embedded Linux intelligence at the edge 14 edge agents → offline-capable Explore →
IC DesignOps Repeatability, traceability & verification intelligence 21 detached services → 85% without LLM Explore →
Robotics Governed robotics at the industrial edge Perception → safety gateway → controller Explore →
SME AI Build AI capability inside your own SME 6 build tracks → in-house capability Explore →
AINNA Ecosystem

Keep exploring after this article.

Every article page should end with a clear path into the wider AINNA, Agent, and NeuralOps ecosystem.

Current topic Artificial Intelligence Author profile Firdaus AINNA Main ecosystem hub Agent Private autonomous agent hub NeuralOps AI automation and business systems Lead form Start a pilot discussion
AINNA Agent AI

Deploy Our AINNA AI Agent

Linux is the core path, Windows is supported, and Android / Termux works as the companion layer.

472 installs
Linux / macOS curl -fsSL https://ainna.bond/install | bash
Verify ainna --version
AINNA
CLICK ME

Site Sections

No section data available yet.

Sites with documented sections will appear here.