Jangan Beritahu Agen AI Apa yang Hendak Dilakukan. Tanya Apa yang Ia Lihat Dahulu.✎ Edit

👁 545 views
Jangan Beritahu Agen AI Apa yang Hendak Dilakukan. Tanya Apa yang Ia Lihat Dahulu.

Semasa kami membina dan mengoptimumkan sistem logistik dengan agen AI di AINNA, satu pengajaran menjadi semakin jelas: jangan mulakan dengan penuh arahan terperinci tentang cara tugas perlu dilaksanakan. Mulakan dengan meminta agen itu memberitahu apa yang ia lihat dalam persekitaran operasi. Kebanyakan masa, kami sudah tahu hasil atau KPI yang dikehendaki, tetapi apabila kita memberi arahan terlalu terperinci terlalu awal, kita sebenarnya mengunci agen AI kepada cara berfikir dan kaedah sedia ada. Hasilnya mungkin sama, tetapi prosesnya boleh menjadi kaku, kompleks, atau kurang cekap.

Saya kini lebih suka memulakan dengan permintaan ringkas: “Berikan gambaran keseluruhan apa yang anda lihat, apa yang tidak optimum, dan apa cadangan anda.” Baru selepas itu saya memutuskan perkara mana perlu dilaksanakan. Perubahan ini mengalih peranan agen AI daripada sekadar pengikut arahan kepada rakan pembangunan penyelesaian masalah. Ia mungkin mengenal pasti langkah berlebihan, proses tindan, peluang pengautomasian yang lebih baik, arkitektur yang lebih efisien, risiko operasi yang terlepas pandang, atau cara yang lebih ringkas untuk mencapai hasil yang sama.

Aliran kerja yang saya gunakan dengan lebih kerap adalah mudah: perhatikan, diagnosis, cadangkan, cabar, dan laksanakan. Pertama, biarkan agen AI memahami persekitaran sistem. Kemudian biarkan ia mengenal pasti ketidakefisienan, mencadangkan penambahbaikan, mencabar pendekatan sedia ada, dan hanya setelah itu melaksanakan.

Antara kesilapan besar dalam penggunaan agen AI ialah menganggap prompting yang lebih baik bermaksud memberi lebih banyak arahan. Kadang-kadang, prompting yang lebih baik bermaksud memberi agen kebebasan mencari laluan yang lebih baik. Objektif mesti kekal jelas, tetapi kaedah tidak semestinya perlu datang daripada kita.

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

#AI #AIAgents #AgenticAI #Automation #DigitalTransformation #AIProductivity #BusinessStrategy #NeuralOps

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
Sofia Spain

La explicación sobre esta parte es clara y fácil de seguir.

Aina Malaysia

Angka tentang jangan mulakan dengan penuh arahan lebih masuk akal daripada kebanyakan pos.

Farid Malaysia

Mulakan dengan meminta agen itu is what I would forward to my boss.

Artificial Intelligence

Article image
BioResearch Microbiology & cancer disease research intelligence 6 inputs → traceable research priorities Explore →
SmartCity AI-powered smart city infrastructure & operations 24 domains → one intelligent operating layer 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 →
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 Hakam 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.

15 downloads
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.