Why Most AI Automations Fail (And What to Build Instead)
الفرق بين عرض توضيحي لـ AI ونظام AI حقيقي يعود إلى ثلاثة أمور: المراقبة، وحلقات التغذية الراجعة، وخطة لما يحدث عند الأعطال.
المدونة
المقالات
دروس من بناء أنظمة الذكاء الفائق القائمة على الوكلاء ونشرها لشركات حقيقية. بقلم Ned Malki (يُفتح في علامة تبويب جديدة)، مؤسس Ottomato.
تُنشر جميع المقالات على X.com. تابع Ned هناك للاطلاع على آخر المستجدات أولًا بأول.
أحدث المقالات
-
-
Voice Agents Are the New Front Desk
نشرنا موظف استقبال صوتيًا لعيادة طبية في سويسرا. يتولى إعادة جدولة المواعيد وإلغاءها وفرز الحالات خارج ساعات العمل، دون أن تفوته مكالمة واحدة.
-
Multi-Agent Workflows: Beyond the Hype
الوكيل الواحد أداة. أما وكلاء متعددون ينسّقون نحو هدف مشترك فهم بنية تحتية. إليك كيف نفكّر في التنسيق بينهم لعمليات أعمال حقيقية.
-
RAG Done Right: Lessons from 12 Deployments
يبدو التوليد المعزّز بالاسترجاع بسيطًا حتى تجربه على نطاق واسع. استراتيجية التقطيع، واختيار نموذج التضمين، وإعادة الترتيب، هي ما يحدد نجاح النظام أو فشله.
ينشر Ned معظم كتاباتنا على X لتصلك أولًا بأول أخبار ما نبنيه وننشره. وقتك ضيق؟ اشترك في النشرة البريدية لتصلك أفضل الملاحظات أسبوعيًا إلى بريدك.