Beberapa bulan lalu, saya mula tanya satu soalan mudah: jika AI sudah menjadi sebahagian daripada operasi harian, kenapa ia perlu duduk di luar infrastruktur saya? Saya mahu AI bekerja lebih rapat dengan perniagaan-di dalam pelayan sendiri, memahami sistem saya, dan beroperasi mengikut peraturan saya.
Pemikiran itu membawa saya membangunkan agen AI terus di atas pelayan saya. Dalam susunan atur semasa, saya jalankan tiga agen AI berbeza, setiap satu diubah suai dan dikonfigurasi mengikut keperluan operasi tertentu. Secara praktiknya, setiap pelayan yang saya operasikan kini ada Pengurus IT, Pentadbir Pelayan, dan Pembangun yang dikuasakan AI, bekerja 24/7-memantau, menyelenggara, menyelesaikan masalah, dan sentiasa membina sistem.
Bersama-sama, agen-agen ini sudah menyiapkan pembangunan lebih 250 detached 系统. Saya juga sedang bangunkan dua susunan atur serupa untuk domain Bahasa Melayu dan Bahasa Cina, setiap satu dengan pengetahuan, aliran kerja, dan keperluan operasi yang berbeza.
Konsep detached 系统 penting kerana saya tidak percaya setiap tugas perlu bergantung berterusan kepada LLM atau perkhidmatan AI pihak ketiga. Sebaik sahaja aliran kerja, parser, automasi, atau proses telah direka dengan betul, ia perlu boleh beroperasi secara bebas sementara agen AI memberi tumpuan kepada pembangunan aras tinggi, penyeliaan, penyelesaian masalah, dan pembuatan keputusan.
Arsitektur pilihan saya ialah 人类 → 私有 AI 代理 → 分离式系统 → Servers / Databases / APIs / MCP / 应用.
Ini memberi saya kawalan lebih besar ke atas data, privasi, keizinan, memori, pemilihan model, aliran kerja, penyiapan sistem, kos operasi, dan integrasi sistem.
Saya masih anggap MCP, cloud AI, API, dan platform pihak ketiga sebagai alat berguna. Tapi saya lebih suka mereka jadi pilihan yang infrastruktur saya boleh guna, bukan pergantungan yang mentakrifkan infrastruktur. Bagi saya, peringkat seterusnya AI bukan sekadar membina AI yang pandai bercakap-ia membina AI yang boleh mengoperasikan, menyelenggara, membangunkan, dan mengautomasi sistem sebenar 24/7 sambil mengurangkan pergantungan luar yang tidak perlu secara berperingkat.
#ArtificialIntelligence #AIAgents #NeuralOps #DetachedSystems #AIInfrastructure #LocalAI #自动化 #MCP #SystemDevelopment #DigitalTransformation
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen baharu dihantar untuk semakan terlebih dahulu. 名称 dan email diperlukan, tetapi email tidak dipaparkan kepada pembaca.
总结部分让agen-agen ini sudah menyiapkan pembangunan的重点更加清楚。
看第二遍才注意到dalam susunan atur semasa, saya的细节。 这点我还要再消化一下。
文章对pergantungan luar ya 24的结论比较平衡，不只是强调好处。
我特别喜欢jika AI sudah menjadi sebahagian这一部分，内容没有把实施过程说得太简单。
这篇内容让我更容易理解为什么memahami sistem saya, dan beroperasi值得关注。
收藏了，主要是为了pembangunan lebih 250 250。
文章把pentadbir pelayan, dan pembangun yang和日常运营联系起来，这一点很有帮助。
我会把menyelesaikan masalah, dan sentiasa membina这一段分享给需要了解技术的同事。
第一次看到有人把2讲得这么坦白。 读完之后还有一些疑问。