Teaching AI to run with the turbines

Woodside Energy VP for Digital Andrew Melouney describes how the company has evolved its AI strategy over a decade, from traditional predictive analytics to agentic AI systems. Key initiatives include a 'Startup Advisor' copilot for LNG plant operators and a maintenance intelligence platform that correlates SAP records with time-series sensor data, targeting a 15% reduction in maintenance hours. The company now runs ~50 AI agents in production. Core lessons: build on governed, trusted data foundations; transition from isolated point solutions to enterprise-wide agentic systems; apply structured governance including an AI council; and follow a 'think big, prototype small, scale fast' philosophy. The long-term vision is an autonomous enterprise where interconnected agents deeply interact with core workflows.

Nguồn: https://www.technologyreview.com/2026/07/02/1138433/teaching-ai-to-run-with-the-turbines. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.

Đề xuất cho bạn

Machine Learning Mastery1 Hot12 phút2 giờ trướcAI

Context vs. Memory Engineering in Agentic AI Systems

Kỹ thuật ngữ cảnh (context engineering) và kỹ thuật bộ nhớ (memory engineering) là hai lĩnh vực riêng biệt nhưng bổ trợ trong hệ thống AI tác nhân (agentic AI). Kỹ thuật ngữ cảnh quản lý thông tin đầu vào cho mỗi lần suy luận, bao gồm lựa chọn, sắp xếp, nén và phân bổ token, trong khi kỹ thuật bộ nhớ quản lý dữ liệu lưu trữ xuyên suốt các phiên làm việc, từ chính sách ghi, lựa chọn lớp lưu trữ đến chiến lược truy xuất và bảo trì. Hai lĩnh vực gặp nhau ở ranh giới truy xuất, nơi dễ xảy ra lỗi như đưa bộ nhớ truy xuất vào mà không cân nhắc ngân sách ngữ cảnh hoặc đặt nội dung ở vùng ít chú ý trong cửa sổ ngữ cảnh.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống AI agent bằng cách kiểm soát và quản lý thông tin context và bộ nhớ một cách hiệu quả, từ việc chọn lọc dữ liệu đến quản lý chi phí token và lưu trữ.