Satu Pengajaran daripada Operasi Logistik: Bukan Semua Tugas Perlu AI Berjalan Selamanya✎ Edit

👁 201 views
Satu Pengajaran daripada Operasi Logistik: Bukan Semua Tugas Perlu AI Berjalan Selamanya

Kami di AINNA telah menguji pendekatan berbeza dalam operasi logistik melalui prinsip **NeuralOps** kami.

Agent AI sangat berguna semasa fasa pembangunan - memahami keperluan logistik, menjana logik, membina aliran kerja, menguji, dan membantu menukar proses operasi kepada sistem yang berfungsi.

Tetapi sebaik sahaja sesuatu proses menjadi boleh ramal, berulang, dan berasaskan peraturan - seperti penjejakan pesanan atau kemas kini inventori - kami cuba mengeluarkan AI daripada gelung pelaksanaan.

Tugasan itu diserahkan kepada perisian deterministik.

Hasilnya agak menarik.

Sesuatu proses boleh berjalan **24/7**, sama ada dilaksanakan 100 kali atau sejuta kali, tanpa menggunakan token LLM untuk pelaksanaan yang terpisah itu.

Lebih penting lagi, pelaksanaan deterministik tidak memperkenalkan halusinasi LLM ke dalam tugas yang hasilnya sepatutnya sentiasa mengikut logik yang sama.

Ini telah mengubah cara kami berfikir tentang AI.

**AI tidak semestinya perlu menjalankan operasi.
Kadang-kadang, peranan AI yang paling bernilai ialah membina sistem yang menjalankannya.**

Terutama untuk SME, ini boleh menjadi cara praktikal untuk mendekati AI - gunakan kepintaran di tempat yang benar-benar diperlukan, dan biarkan perisian konvensional mengendalikan skala, pengulangan, dan konsistensi.

Masih bereksperimen. Masih belajar.

Tetapi semakin kami yakin, masa depan mungkin bukan tentang meletakkan AI dalam segala-galanya.

**Ia mungkin tentang mengetahui bila untuk mengeluarkan AI.**

#AINNA #NeuralOps #AgentAI #AIEngineering #SME #Automation #SoftwareEngineering

Ruang pembaca

Apa pendapat anda?

Komen baharu dihantar untuk semakan terlebih dahulu. Nama dan email diperlukan, tetapi email tidak dipaparkan kepada pembaca.

💬 16 komen pembaca
Wei 🇨🇳 China · 36.112.*.44

Still thinking about boleh berjalan **24/7** 24. Still thinking this one through.

Mei 🇨🇳 China · 58.20.*.26

Bookmarked, mostly for seperti penjejakan pesanan atau kemas.

Kavitha 🇮🇳 India · 103.82.*.27

Short and clear. ini boleh menjadi cara praktikal is worth sending to my team.

Arjun 🇮🇳 India · 49.36.*.55

I have watched pelaksanaan deterministik tidak memperkenalkan go wrong in practice. Good to see it written down.

Julin 🇲🇾 Kadazan, Malaysia · 175.136.*.63

Dah hantar pada dua orang. Sebab 24.

Ginsang 🇲🇾 Kadazan, Malaysia · 60.54.*.11

The part on pengulangan, dan konsistensi.Masih is the bit I keep re-reading.

Dimas 🇮🇩 Indonesia · 36.72.*.15

The numbers around berulang, dan berasaskan peraturan make more sense than most posts I read.

Ayu 🇮🇩 Indonesia · 114.79.*.48

Masih mencerna bagian 24. Sepertinya harus saya baca ulang.

Narin 🇹🇭 Thailand · 49.228.*.38

Good write-up. Kami di AINNA telah menguji alone was worth the read.

Suda 🇹🇭 Thailand · 110.164.*.72

Whoever wrote this actually did the work on membina aliran kerja, menguji, dan.

Miguel 🇵🇭 Philippines · 112.198.*.52

Gusto ko ang bahagi tungkol sa 24 dahil hindi masyadong teoretikal.

Liza 🇵🇭 Philippines · 49.146.*.24

Ang bahagi tungkol sa 24 ang pinag-isipan ko nang matagal.

Omar 🇦🇪 United Arab Emirates · 5.32.*.29

بصراحة، 24 فاجأني.

Layla 🇯🇴 Jordan · 176.28.*.47

tanpa menggunakan token LLM untuk is the part I would forward to my boss.

Kenji 🇯🇵 Japan · 126.168.*.14

I read this twice. memahami keperluan logistik, menjana logik is the part that stuck. Need to read this part again.

Sofia 🇪🇸 Spain · 88.12.*.36

Clearer than the vendor decks I get about dan biarkan perisian konvensional.

Artificial Intelligence

Article image
Edge AI IoT & embedded Linux intelligence at the edge 14 edge agents → offline-capable 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 →
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 Hakim 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.

6 downloads
Linux / macOS curl -fsSL https://ainna.bond/install | bash
Verify ainna --version
AINNA
CLICK ME
Rotating Earth

Site Sections

No section data available yet.

Sites with documented sections will appear here.