Edit Article

Selepas 10 bulan iterasi, kegagalan dan troubleshooting yang tidak putus-putus, saya berjaya membina Agentic AI yang diubah suai sendiri dengan kedua-dua antara muka Web-CLI dan Telegram. Saya bukan bina ini sebagai demo semata-mata; saya bina sebagai sistem operasi yang perlu stabil, boleh diaudit dan boleh dikawal.

OpenClaw (OC) memang baik, tetapi ia semakin membengkak dengan ciri, dependency dan kerumitan yang kebanyakan daripada kita tidak benar-benar perlukan dalam operasi harian.

Pada pandangan saya, hampir 80% ciri tersebut tidak perlu untuk penggunaan harian. Dalam reka bentuk sistem logistik, feature yang tidak menyumbang kepada throughput atau reliability sepatutnya tidak dibawa masuk ke production.

Agent AI saya dilengkapi Personal Smart Routing, membolehkan sistem memilih model AI yang paling sesuai berdasarkan kerumitan tugasan. Bukan setiap tugasan memerlukan LLM yang berkuasa tinggi atau mahal; routing yang betul menjimatkan kos dan mengurangkan latency.

Saya juga telah mengintegrasikan Offline Functions, yang membolehkan tugasan berulang dan rutin dijalankan secara terus tanpa memanggil LLM atau menggunakan token. Ini mengurangkan kebergantungan pada API, penggunaan token dan kos operasi secara signifikan, dan ia menjadikan workflow lebih deterministic untuk kerja-kerja yang memang sudah jelas SOP-nya.

Matlamat saya mudah: membina AI agent yang lebih ringan, lebih pantas, lebih cekap dan sepenuhnya dalam kawalan saya. Saya ukur kejayaan dari segi kestabilan operasi, bukan sekadar jumlah feature yang berjaya disambungkan.

Kurang bloat. Routing lebih pintar. Lebih banyak eksekusi offline. Kos lebih rendah.

Kadangkala, inovasi bukan tentang menambah lebih banyak ciri. Ia tentang membuang apa yang tidak kita perlukan dan menggunakan sumber sedia ada dengan lebih baik. Itulah pendekatan yang saya bawa dari operasi logistik di AINNA ke dalam pembinaan Agentic AI: fokus pada sistem yang boleh berjalan, bukan pada senarai feature yang kelihatan hebat di atas kertas.