एआई एजेंट कैसे काम करते हैं: स्वायत्त एआई सिस्टम के लिए एक संपूर्ण गाइड

• उपयोगकर्ता इनपुट:प्राकृतिक भाषा निर्देश, प्रश्न, या मानव ऑपरेटरों से प्रतिक्रिया
• टूल आउटपुट:पर्यावरणीय संकेत:सिस्टम मेट्रिक्स, त्रुटि संदेश, स्थिति कोड और अन्य प्रासंगिक जानकारी
• मेमोरी पुनर्प्राप्ति:एजेंट के अल्पकालिक या दीर्घकालिक मेमोरी स्टोर से वापस ली गई प्रासंगिक जानकारी

रीज़निंग

रीज़निंग इंजन है एक एआई एजेंट का संज्ञानात्मक कोर। आधुनिक एजेंट बड़े भाषा मॉडल को अपनी तर्क रीढ़ के रूप में उपयोग करते हैं, संदर्भ को समझने, निष्कर्ष निकालने और संरचित योजनाएँ तैयार करने की अपनी क्षमता का लाभ उठाते हैं। तर्क प्रक्रिया में शामिल हैं:

• स्थिति मूल्यांकन:कार्य की वर्तमान स्थिति को समझना, क्या पूरा किया गया है, और क्या बचा है
• लक्ष्य अपघटन:जटिल उद्देश्यों को प्रबंधनीय उप-कार्यों में तोड़ना
• रणनीति चयन:उपलब्ध विकल्पों में से सबसे उपयुक्त दृष्टिकोण चुनना
• जोखिम मूल्यांकन:संभावित विफलताओं और योजना आकस्मिकताओं का अनुमान लगाना

योजना

तर्क के आधार पर, एजेंट एक योजना तैयार करता है कार्रवाई का. यह एक सरल एकल-चरणीय कार्रवाई या एक जटिल बहु-चरणीय रणनीति हो सकती है। उन्नत एजेंट मजबूत कार्य योजनाएं विकसित करने के लिए चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग, ट्री-ऑफ-थॉट एक्सप्लोरेशन, या योजना-और-निष्पादित ढांचे जैसी तकनीकों का उपयोग करते हैं।

एक्शन

एक्शन लेयर वह जगह है जहां एजेंट बाहरी दुनिया के साथ इंटरैक्ट करता है। क्रियाओं में शामिल हो सकते हैं:

• टूल आमंत्रण:
• राज्य संशोधन:फ़ाइलें अद्यतन करना, संसाधन बनाना, या कॉन्फ़िगरेशन संशोधित करना
• प्रतिनिधिमंडल:मल्टी-एजेंट सिस्टम में अन्य एजेंटों को उप-कार्य सौंपना

AI एजेंटों के प्रकार

AI एजेंटों को उनकी वास्तुशिल्प जटिलता और निर्णय लेने के दृष्टिकोण के आधार पर वर्गीकृत किया जा सकता है।

Reactive एजेंट

Reactive एजेंट सरल उत्तेजना-प्रतिक्रिया पैटर्न पर काम करते हैं। वे दुनिया के आंतरिक मॉडल को बनाए रखे बिना कथित इनपुट को सीधे कार्यों में मैप करते हैं। क्षमता में सीमित होते हुए भी, प्रतिक्रियाशील एजेंट तेज़, पूर्वानुमानित और चैटबॉट रूटिंग या सरल स्वचालन ट्रिगर जैसे अच्छी तरह से परिभाषित कार्यों के लिए उपयोगी होते हैं।

विचार-विमर्श करने वाले एजेंट

विचार-विमर्श करने वाले एजेंट अपने वातावरण का आंतरिक प्रतिनिधित्व बनाए रखते हैं और कार्यों की योजना बनाने के लिए स्पष्ट तर्क का उपयोग करते हैं। वे परिणामों की आशा कर सकते हैं, व्यापार-विराम का मूल्यांकन कर सकते हैं और दीर्घकालिक लक्ष्यों का पीछा कर सकते हैं। अधिकांश आधुनिक LLM-आधारित एजेंट इस श्रेणी में आते हैं, जो जटिल समस्याओं के माध्यम से काम करने के लिए विचार-श्रृंखला तर्क का उपयोग करते हैं।

हाइब्रिड एजेंट

हाइब्रिड आर्किटेक्चर प्रतिक्रियाशील और विचारशील दृष्टिकोण को जोड़ते हैं। तेज़, प्रतिक्रियाशील प्रतिक्रियाएँ नियमित स्थितियों को संभालती हैं, जबकि विचार-विमर्श प्रणाली नवीन या जटिल परिदृश्यों के लिए संलग्न होती है। यह दर्शाता है कि कैसे मनुष्य अपरिचित चुनौतियों के लिए गहन विचार करते हुए परिचित कार्यों को स्वचालित रूप से संभालते हैं।

मल्टी-एजेंट सिस्टम

मल्टी-एजेंट सिस्टम में कई AI एजेंट सहयोग करते हैं, जिनमें से प्रत्येक की विशेष भूमिकाएँ होती हैं। उदाहरण के लिए, एक शोध एजेंट जानकारी एकत्र कर सकता है, एक विश्लेषण एजेंट इसे संसाधित कर सकता है, और एक लेखन एजेंट अंतिम आउटपुट तैयार कर सकता है। मल्टी-एजेंट आर्किटेक्चर समानांतर प्रसंस्करण, विशेषज्ञता और जटिल वर्कफ़्लो ऑर्केस्ट्रेशन को सक्षम बनाता है।

LLM-आधारित एजेंट और टूल उपयोग

बड़े भाषा मॉडल के उद्भव ने AI एजेंट विकास को बदल दिया है। LLMs एजेंटों को अभूतपूर्व प्राकृतिक भाषा समझ, तर्क क्षमता और कोड और API कॉल सहित संरचित आउटपुट उत्पन्न करने की क्षमता प्रदान करता है।

टूल का उपयोग कैसे काम करता है

टूल का उपयोग, या फ़ंक्शन कॉलिंग, एक महत्वपूर्ण क्षमता है जो LLM-आधारित एजेंटों को बाहरी सिस्टम के साथ इंटरैक्ट करने की अनुमति देती है। प्रक्रिया निम्नानुसार काम करती है:

1. टूल परिभाषा:उपलब्ध टूल को संरचित प्रारूप में LLM में वर्णित किया गया है, जिसमें उनके नाम, विवरण और पैरामीटर स्कीमा
2. टूल के बारे में तर्क:किसी कार्य को संसाधित करते समय, LLM निर्धारित करता है कि कौन से उपकरण प्रासंगिक हैं और कौन से पैरामीटर प्रदान करने हैं
3. संरचित आउटपुट:LLM
4. व्याख्या:
   • सूचना पुनर्प्राप्ति:वेब खोज, डेटाबेस क्वेरी, दस्तावेज़ पढ़ना, API कॉल
   • गणना:कोड निष्पादन, गणितीय गणना, डेटा विश्लेषण
   • संचार:ईमेल भेजना, संदेश भेजना, अधिसूचना प्रणाली
   • फ़ाइल संचालन:फ़ाइलों और दस्तावेज़ों को पढ़ना, लिखना और संशोधित करना
   • सिस्टम संचालन:प्रक्रिया प्रबंधन, परिनियोजन, बुनियादी ढाँचा नियंत्रण

   मेमोरी AI एजेंट

   मेमोरी में सिस्टम एक वास्तविक स्वायत्त एजेंट को एक स्टेटलेस मॉडल से अलग करता है। एआई एजेंट संदर्भ बनाए रखने और अनुभव से सीखने के लिए कई प्रकार की मेमोरी का उपयोग करते हैं।

   शॉर्ट-टर्म मेमोरी (वर्किंग मेमोरी)

   शॉर्ट-टर्म मेमोरी वर्तमान कार्य का तत्काल संदर्भ रखती है, जिसमें वार्तालाप इतिहास, हालिया टूल आउटपुट और मध्यवर्ती परिणाम शामिल हैं। LLM-आधारित एजेंटों में, इसे आम तौर पर संदर्भ विंडो के माध्यम से प्रबंधित किया जाता है, संदेशों और टूल परिणामों का अनुक्रम जो मॉडल प्रत्येक तर्क चरण पर संसाधित करता है।

   दीर्घकालिक मेमोरी

   दीर्घकालिक मेमोरी एक वार्तालाप या कार्य सत्र के बाद भी बनी रहती है। यह एजेंटों को पिछली बातचीत, सीखी गई प्राथमिकताओं और संचित ज्ञान को याद करने में सक्षम बनाता है। सामान्य कार्यान्वयन में शामिल हैं:

   • वेक्टर डेटाबेस:सिमेंटिक पुनर्प्राप्ति के लिए पिछले इंटरैक्शन के एम्बेडिंग को संग्रहीत करना (पाइनकोन, वीविएट, या ChromaDB का उपयोग करके)
   • संरचित स्टोर:डेटाबेस या तथ्यात्मक जानकारी और उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं के लिए कुंजी-मूल्य भंडार
   • फ़ाइल-आधारित मेमोरी:लगातार फ़ाइलें जो एजेंट पढ़ते हैं और सत्रों में स्थिति बनाए रखने के लिए अपडेट करते हैं

   एपिसोडिक मेमोरी

   एपिसोडिक मेमोरी विशिष्ट अनुभवों और उनके परिणामों को रिकॉर्ड करती है, जिससे एजेंटों को अतीत से सीखने की अनुमति मिलती है सफलताएँ और असफलताएँ। समान स्थिति का सामना करने पर, एजेंट प्रासंगिक प्रकरणों को पुनः प्राप्त कर सकता है और सीखे गए सबक को लागू कर सकता है, जिससे समय के साथ प्रदर्शन में सुधार होगा।

   लोकप्रिय AI एजेंट फ्रेमवर्क

   AI एजेंटों के विकास और तैनाती को सरल बनाने के लिए कई ढांचे उभरे हैं।

   लैंगचेन और LangGraph

   लैंगचेन LLM-संचालित अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए एक व्यापक टूलकिट प्रदान करता है, जिसमें LangGraph स्टेटफुल, मल्टी-स्टेप एजेंट वर्कफ़्लो बनाने के लिए एक ग्राफ़-आधारित रूपरेखा प्रदान करता है। LangGraph सशर्त शाखा और समानांतर निष्पादन पथ वाले जटिल एजेंट आर्किटेक्चर के लिए विशेष रूप से उपयुक्त है।

   CrewAI

   CrewAI मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन में माहिर है, जो डेवलपर्स को विशिष्ट भूमिकाओं, लक्ष्यों और उपकरणों के साथ एजेंटों के दल को परिभाषित करने की अनुमति देता है। एजेंट एक संरचित वर्कफ़्लो के माध्यम से सहयोग करते हैं, जिसमें प्रतिनिधिमंडल, कार्य निर्भरता प्रबंधन और मानव-इन-द-लूप इंटरैक्शन के लिए अंतर्निहित समर्थन होता है।

   AutoGen

   माइक्रोसॉफ्ट का ऑटोजेन फ्रेमवर्क संवादात्मक एआई एजेंटों के निर्माण में सक्षम बनाता है जो प्राकृतिक भाषा संवाद के माध्यम से सहयोग कर सकते हैं। यह जटिल मल्टी-एजेंट वार्तालाप, कोड निष्पादन और मानव निरीक्षण का समर्थन करता है, जो इसे सॉफ्टवेयर विकास और अनुसंधान कार्यों के लिए विशेष रूप से उपयोगी बनाता है।

   क्लाउड एजेंट SDK

   Anthropic का क्लाउड एजेंट SDK क्लाउड द्वारा संचालित उत्पादन-ग्रेड AI एजेंटों के निर्माण के लिए उपकरण प्रदान करता है। यह संरचित टूल उपयोग, मल्टी-टर्न वार्तालाप प्रबंधन और एंटरप्राइज़ परिनियोजन के लिए डिज़ाइन किए गए सुरक्षा नियंत्रण प्रदान करता है।

   ​​वास्तविक-विश्व अनुप्रयोग

   AI एजेंट जटिल वर्कफ़्लो को स्वचालित करके उद्योगों को बदल रहे हैं जिनके लिए पहले मानवीय निर्णय और समन्वय की आवश्यकता होती थी।

   ग्राहक सेवा

   AI एजेंट ज्ञान के आधारों तक पहुंच, आदेशों को संसाधित करने, जटिल मुद्दों को बढ़ाने और कई इंटरैक्शन में बातचीत के संदर्भ को बनाए रखने के द्वारा ग्राहक पूछताछ को संभालते हैं। वे वैयक्तिकृत सेवा गुणवत्ता को बनाए रखते हुए प्रतिक्रिया समय को घंटों से घटाकर सेकंडों में कर देते हैं।

   सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

   कोडिंग एजेंट जैसे Claude Code, GitHub Copilot Workspace और डेविन डेवलपर्स को आवश्यकताओं को समझने, कोड लिखने, परीक्षण चलाने, मुद्दों को डीबग करने और समाधान तैनात करने में सहायता करते हैं। वे स्वचालित समीक्षा के माध्यम से कोड गुणवत्ता बनाए रखते हुए विकास चक्र में तेजी लाते हैं।

   डेटा विश्लेषण

   AI एजेंट डेटा पाइपलाइन निर्माण को स्वचालित करते हैं, खोजपूर्ण विश्लेषण करते हैं, विज़ुअलाइज़ेशन उत्पन्न करते हैं और अंतर्दृष्टि रिपोर्ट तैयार करते हैं। वे डेटाबेस को क्वेरी कर सकते हैं, स्प्रेडशीट को प्रोसेस कर सकते हैं और कार्रवाई योग्य इंटेलिजेंस प्रदान करने के लिए बिजनेस इंटेलिजेंस टूल से जुड़ सकते हैं।

   बिजनेस ऑपरेशंस

   ऑपरेशनल AI एजेंट इनवॉइस प्रोसेसिंग, अनुबंध समीक्षा, अनुपालन निगरानी और आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन को स्वचालित करते हैं। वे एंड-टू-एंड व्यावसायिक प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने के लिए ईआरपी, सीआरएम और एचआरआईएस जैसे एंटरप्राइज़ सिस्टम के साथ एकीकृत होते हैं।

   कैसे TenthMatrix व्यवसायों को AI एजेंट तैनात करने में मदद करता है

   हमारी सेवाओं में शामिल हैं:

   • एजेंट आर्किटेक्चर डिज़ाइन:हम आपकी विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं और तकनीकी बुनियादी ढांचे के अनुरूप आपके वर्कफ़्लो और डिज़ाइन एजेंट आर्किटेक्चर का आकलन करते हैं
   • कस्टम एजेंट विकास:हमारी इंजीनियरिंग टीम सर्वश्रेष्ठ-इन-क्लास फ्रेमवर्क का उपयोग करके उत्पादन के लिए तैयार एआई एजेंट बनाती है और मजबूत त्रुटि प्रबंधन और सुरक्षा नियंत्रण के साथ LLMs समन्वित कार्य निष्पादन और मानव निरीक्षण के साथ मल्टी-एजेंट सिस्टम
   • निगरानी और अनुकूलन:हम निरंतर सुधार सुनिश्चित करने के लिए आपके AI एजेंटों, ट्रैकिंग प्रदर्शन, लागत और गुणवत्ता मेट्रिक्स के लिए व्यापक अवलोकन तैनात करते हैं

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