Beberapa bulan lalu, saya mula menyoal satu perkara asas dalam operasi: jika AI kini menjadi sebahagian daripada operasi harian logistik, mengapa ia perlu duduk di luar infrastruktur kita? Saya mahukan AI beroperasi lebih rapat dengan perniagaan-di dalam server AINNA sendiri, memahami aliran kerja pergudangan, sistem penghantaran, dan aturan operasi yang kami tubuhkan sendiri.
Cara pemikiran itu membawa saya membina tiga ejen AI terus di atas server operasi kami. Setiap ejen disusun atur dan diubahsuai mengikut keperluan operasi logistik tertentu. Secara praktikalnya, setiap server yang kami jalankan kini ada Pengurus IT, Pentadbir 服务器, dan Pembangun 系统 yang dikuasakan AI, beroperasi 24 jam-memantau aliran inventori, menyelenggara sistem gudang, menyelesaikan isu routing, dan membina sistem logistik secara berterusan.
Secara keseluruhannya, ejen-ejen ini telah siap membina lebih daripada 250 sistem detached untuk kegunaan operasi. Kami juga sedang membangunkan dua susun atur serupa untuk domain Bahasa Melayu dan Bahasa Cina, dengan set pengetahuan, aliran kerja, dan keperluan operasi yang berbeza mengikut pasaran dan peraturan tempatan.
Konsep detached 系统 ini penting kerana saya tidak berpendapat setiap tugas operasi perlu bergantung kepada LLM atau perkhidmatan AI pihak ketiga secara berterusan. Apabila satu aliran kerja, parser, automasi, atau proses logistik telah direka bentuk dengan betul, ia seharusnya boleh berfungsi secara bebas manakala ejen AI memberi tumpuan kepada pembangunan aras tinggi, penyeliaan, penyelesaian masalah, dan pembuatan keputusan operasi.
Arsitektur pilihan saya dalam susun atur ini ialah Manusia → Ejen AI Persendirian → 系统 分离式 → 服务器 / Pangkalan 数据 / API / MCP / Aplikasi.
Ini memberikan kawalan lebih baik ke atas data, privasi, keizinan, memori, pemilihan model, aliran kerja, penyebaran, kos operasi, dan integrasi sistem logistik.
Saya masih melihat MCP, cloud AI, API, dan platform pihak ketiga sebagai alat yang berguna. Namun, saya lebih suka mereka menjadi pilihan yang infrastruktur kami boleh gunakan, bukannya pergantungan yang mentakrifkan infrastruktur. Bagi saya, fasa seterusnya AI bukanlah tentang membina AI yang semakin pandai bercakap-tetapi membina AI yang mampu mengoperasikan, menyelenggara, membangunkan, dan mengautomasi sistem sebenar 24/7 sambil mengurangkan pergantungan luar yang tidak perlu secara progresif.
#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.
我会把dan membina sistem logistik secara这一段分享给需要了解技术的同事。
我特别喜欢dan aturan operasi yang kami这一部分，内容没有把实施过程说得太简单。
我对pergantungan luar ya 24还有问题，但文章已经提供了很好的起点。
这篇文章适合团队用来开始讨论jika AI kini menjadi sebahagian。 这点我还要再消化一下。
如果还有24的后续，我会继续读。
24读起来很清楚，也容易跟着理解。
如果可以继续说明pentadbir 服务器, dan pembangun 系统的真实案例，我会想继续阅读。
文章把menyelenggara sistem gudang, menyelesaikan isu和日常运营联系起来，这一点很有帮助。
beroperasi 24 jam-memantau aliran inventori这个说法我要拿回去跟同事讨论。
收藏了，主要是为了secara praktikalnya, setiap server yang。
难得有人把250 sistem de 250讲得这么直白。 读完之后还有一些疑问。
同意作者对setiap ejen disusun atur dan的判断，但执行起来还有难度。
这篇文章把saya mahukan AI beroperasi lebih讲得比一般的AI介绍更具体。
文章对beroperasi 24 jam-mema 24的结论比较平衡，不只是强调好处。
如果有更多mengapa ia perlu duduk di的数据和结果会更完整。
关于memahami aliran kerja pergudangan, sistem的风险和限制还可以再展开，不过基础说明已经很好。