Beberapa bulan lalu, saya mula bertanya soalan mudah kepada diri sendiri: jika AI semakin menjadi sebahagian daripada operasi harian, mengapa ia perlu duduk di luar rangkaian logistik saya di AINNA? Saya mahu AI beroperasi lebih rapat dengan perniagaan - di dalam gudang dan pusat pembahagian saya sendiri, memahami aliran SKU, pergerakan barang, dan sistem inventori, serta berfungsi mengikut SOP dan peraturan dalaman.
Perancangan itu membawa saya membina ejen AI secara langsung di atas infrastruktur operasi. Dalam susunan semasa di AINNA, saya mengendalikan tiga ejen AI berbeza, setiap satunya diubah suai dan dikonfigurasi mengikut keperluan operasi logistik tertentu. Secara praktikalnya, setiap pusat operasi yang saya uruskan kini mempunyai Pengurus Operasi Gudang, Pentadbir Armada & Penghantaran, serta Pembangun 系统 Logistik yang dikuasakan AI dan bekerja 24/7 - memantau, menyelenggara, menyelesaikan masalah, dan secara berterusan membina sistem.
Bersama-sama, ejen-ejen ini telah menyiapkan pembangunan lebih 250 sistem terpisah. Saya juga sedang membangunkan dua susunan serupa untuk domain Bahasa Melayu dan domain Bahasa Cina, masing-masing dengan pengetahuan, aliran kerja, dan keperluan operasi yang berbeza.
Konsep sistem terpisah amat penting kerana saya tidak percaya setiap tugas harus sentiasa bergantung kepada LLM atau perkhidmatan AI pihak ketiga. Sebaik sahaja aliran kerja, parser, automasi, atau proses dirancang dengan baik, ia harus boleh beroperasi secara bebas sementara ejen AI memberi tumpuan kepada pembangunan operasi peringkat tinggi, penyeliaan, penyelesaian masalah, dan pembuatan keputusan.
Keutamaan seni bina saya ialah 操作员 Lantai / Stor / Armada → 私有 AI 代理 → 分离式系统 → WMS / Databases / APIs / MCP / 应用.
Ini memberi saya kawalan lebih besar ke atas data pergerakan barang, privasi pelanggan dan vendor, kebenaran capaian, memori operasi, pemilihan model, aliran kerja gudang, deployment ke terminal operasi, kos pengendalian, dan integrasi sistem logistik.
Saya masih memandang MCP, cloud AI, APIs, dan platform pihak ketiga sebagai alat berharga. Namun, saya lebih suka mereka menjadi pilihan yang boleh digunakan oleh infrastruktur saya, bukan pergantungan yang menentukan infrastruktur saya. Bagi saya, peringkat seterusnya AI bukanlah membina AI yang semakin pandai bercakap, tetapi membina AI yang boleh mengendalikan, menyelenggara, membangun, dan mengautomasi sistem logistik sebenar 24/7 sambil mengurangkan pergantungan luar yang tidak perlu.
#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.
关于di dalam gudang dan pusat的风险和限制还可以再展开，不过基础说明已经很好。
总结部分让lebih 250 sis 250的重点更加清楚。 这个部分我还需要再想一下。
这篇文章把saya mengendalikan tiga ejen AI讲得比一般的AI介绍更具体。
同意作者对secara praktikalnya, setiap pusat operasi的判断，但执行起来还有难度。
这篇内容让我更容易理解为什么pentadbir armada & penghantaran, serta值得关注。
这篇文章适合团队用来开始讨论memahami aliran SKU, pergerakan barang。