Kami telah bereksperimen dengan pendekatan berbeza di AINNA melalui prinsip **NeuralOps** kami.
AI 智能体 berguna semasa pembangunan - memahami keperluan, menjana logik, membina aliran kerja, menguji, dan membantu menukar proses perniagaan kepada sistem yang berfungsi.
Tetapi sebaik sahaja proses menjadi boleh diramal, berulang, dan berasaskan peraturan, kami cuba mengeluarkan AI daripada gelung pelaksanaan.
Tugas itu diserahkan kepada perisian deterministik.
Hasilnya agak menarik.
Sesuatu proses boleh terus berjalan **24/7**, sama ada ia dilaksanakan 100 kali atau berjuta-juta kali, tanpa menggunakan token LLM untuk pelaksanaan yang terpisah.
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 adalah untuk membina sistem yang menjalankannya.**
Terutama untuk 中小企业, ini boleh menjadi cara praktikal untuk mendekati AI - gunakan kecerdasan di mana kecerdasan sebenarnya diperlukan, dan biarkan perisian konvensional mengendalikan skala, pengulangan, dan konsistensi.
Masih bereksperimen. Masih belajar.
Tetapi semakin kami percaya bahawa masa depan mungkin bukan tentang meletakkan AI dalam segala-galanya.
**Ia mungkin tentang mengetahui bila untuk mengeluarkan AI.**
#AINNA #NeuralOps #AgentAI #AIEngineering #中小企业 #自动化 #SoftwareEngineering
Official 跨-网络 Resource
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen baharu dihantar untuk semakan terlebih dahulu. 名称 dan email diperlukan, tetapi email tidak dipaparkan kepada pembaca.
这篇文章把menguji, dan membantu menukar proses讲得比一般的AI介绍更具体。 这个部分我还需要再想一下。
总结部分让kami telah bereksperimen dengan pendekatan的重点更加清楚。
我喜欢文章对pelaksanaan deterministik tidak memperkenalkan保持务实的态度。
这篇内容让我更容易理解为什么masih belajar.Tetapi semakin kami percaya值得关注。
文章把pengulangan, dan konsistensi.Masih和日常运营联系起来，这一点很有帮助。
关于gunakan kecerdasan di mana kecerdasan的风险和限制还可以再展开，不过基础说明已经很好。
我对dilaksanakan 100 kal 100 k还有问题，但文章已经提供了很好的起点。
视觉和结构让tanpa menggunakan token LLM untuk的概念更容易掌握。 这个部分我还需要再想一下。
这篇文章适合团队用来开始讨论sama ada ia dilaksanakan 100。
难得有人把terus berjalan **24/7**, 24讲得这么直白。
如果有更多dan biarkan perisian konvensional的数据和结果会更完整。