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

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

✦ Reaksi dijana sistem - contoh automatik, bukan komen pembaca sebenar
Wei China

还在消化24这一段。

Mei China

Bookmarked, mostly for kami cuba mengeluarkan AI daripada.

Kavitha India

Short and clear. Tetapi sebaik sahaja sesuatu proses is worth sending to my team.

Arjun India

Good to finally see kami di AINNA telah menguji set out this clearly.

Julin Kadazan, Malaysia

Dah hantar pada dua orang. Sebab 24.

Ginsang Kadazan, Malaysia

The part on ini telah mengubah cara kami is the bit I keep re-reading.

Dimas Indonesia

The numbers around seperti penjejakan pesanan atau kemas make more sense than most posts I read.

Ayu Indonesia

Masih mencerna bagian 24.

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 →
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 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.

483 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.