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जबकि GPT-4 और जेमिनी जैसे भाषा मॉडल अपनी संवादात्मक क्षमताओं के साथ सार्वजनिक ध्यान आकर्षित कर रहे हैं, एक अधिक गहरी क्रांति हो रही है: एआई एजेंट्स का उदय। गूगल के हालिया श्वेतपत्र में वर्णित, ये एजेंट सिर्फ स्मार्ट चैटबॉट नहीं हैं – वे एआई सिस्टम हैं जो सक्रिय रूप से वास्तविक दुनिया को देख सकते हैं, तर्क कर सकते हैं और प्रभावित कर सकते हैं।

एआई क्षमताओं का विकास​

पारंपरिक एआई मॉडलों को ऐसे प्रोफेसरों की तरह सोचें जो एक कमरे में बंद हैं जिनके पास इंटरनेट या फोन नहीं है। वे शानदार अंतर्दृष्टियाँ प्रदान कर सकते हैं, लेकिन केवल उस पर आधारित जो उन्होंने कमरे में प्रवेश करने से पहले सीखा था। दूसरी ओर, एआई एजेंट्स ऐसे प्रोफेसरों की तरह हैं जिनके पास आधुनिक उपकरणों का पूरा सेट है – वे वर्तमान जानकारी देख सकते हैं, ईमेल भेज सकते हैं, गणनाएँ कर सकते हैं और जटिल कार्यों का समन्वय कर सकते हैं।

यहाँ एजेंट्स को पारंपरिक मॉडलों से अलग करने वाली बातें हैं:

• वास्तविक समय की जानकारी: जबकि मॉडल अपने प्रशिक्षण डेटा तक सीमित होते हैं, एजेंट्स बाहरी उपकरणों और एपीआई के माध्यम से वर्तमान जानकारी तक पहुंच सकते हैं
• कार्य करना: एजेंट्स सिर्फ कार्यों का सुझाव नहीं देते – वे उन्हें कार्यात्मक कॉल्स और एपीआई इंटरैक्शन के माध्यम से निष्पादित कर सकते हैं
• स्मृति प्रबंधन: एजेंट्स कई इंटरैक्शनों के दौरान संदर्भ बनाए रखते हैं, प्रत्येक विनिमय से सीखते हैं ताकि उनकी प्रतिक्रियाएँ बेहतर हो सकें
• उपकरण एकीकरण: बाहरी उपकरणों और एपीआई का उपयोग करने की स्वाभाविक क्षमता उनकी वास्तुकला में निर्मित होती है, न कि बाद में जोड़ी जाती है

एजेंट्स कैसे सोचते हैं: संज्ञानात्मक वास्तुकला​

एजेंट्स का असली जादू उनकी "संज्ञानात्मक वास्तुकला" में निहित है – वह प्रणाली जो यह नियंत्रित करती है कि वे कैसे तर्क करते हैं और निर्णय लेते हैं। श्वेतपत्र में तीन प्रमुख दृष्टिकोणों का विवरण दिया गया है:

1. रीएक्ट: एक ढांचा जिसमें एजेंट्स अपनी स्थिति के बारे में तर्क करने और ठोस कार्य करने के बीच बारी-बारी से काम करते हैं। एक शेफ की कल्पना करें जो लगातार अपनी प्रगति का मूल्यांकन करता है और अपनी खाना पकाने की रणनीति को समायोजित करता है।

2. चेन-ऑफ-थॉट: एजेंट्स जटिल समस्याओं को छोटे, प्रबंधनीय चरणों में तोड़ते हैं, रास्ते में अपना काम दिखाते हैं। यह उस तरह है जैसे एक गणितज्ञ जटिल समीकरणों को चरण दर चरण हल करता है।

3. ट्री-ऑफ-थॉट्स: एजेंट्स एक साथ कई संभावित समाधान पथों का पता लगाते हैं, जैसे एक शतरंज खिलाड़ी विभिन्न चालों और उनके परिणामों पर विचार करता है।

यहाँ श्वेतपत्र से एक वास्तविक उदाहरण है कि एक एजेंट फ्लाइट बुकिंग अनुरोध को कैसे संभाल सकता है:

उपयोगकर्ता: "मैं ऑस्टिन से ज्यूरिख के लिए एक फ्लाइट बुक करना चाहता हूँ"

एजेंट विचार: मुझे पहले फ्लाइट्स की खोज करनी चाहिए
कार्य: [फ्लाइट खोज एपीआई कॉल करता है]
अवलोकन: कई फ्लाइट विकल्प मिले

एजेंट विचार: मुझे सर्वोत्तम कीमतों और मार्गों की जाँच करनी चाहिए
कार्य: [खोज परिणामों का विश्लेषण करता है]
अवलोकन: इष्टतम कनेक्शन और मूल्य निर्धारण मिला

एजेंट विचार: उपयोगकर्ता को विकल्पों का स्पष्ट सारांश चाहिए
अंतिम उत्तर: "यहाँ सर्वोत्तम फ्लाइट विकल्प हैं..."

एजेंट का टूलकिट: वे दुनिया के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं​

श्वेतपत्र तीन विशिष्ट तरीकों की पहचान करता है जिनसे एजेंट बाहरी प्रणालियों के साथ इंटरैक्ट कर सकते हैं:

1. एक्सटेंशन्स​

ये एजेंट-साइड उपकरण हैं जो सीधे एपीआई कॉल की अनुमति देते हैं। उन्हें एजेंट के हाथों के रूप में सोचें – वे सीधे बाहरी सेवाओं के साथ इंटरैक्ट कर सकते हैं। गूगल का श्वेतपत्र दिखाता है कि ये वास्तविक समय के संचालन के लिए विशेष रूप से उपयोगी हैं जैसे फ्लाइट की कीमतें या मौसम पूर्वानुमान देखना।

2. फंक्शन्स​

एक्सटेंशन्स के विपरीत, फंक्शन्स क्लाइंट साइड पर चलती हैं। यह अधिक नियंत्रण और सुरक्षा प्रदान करता है, जिससे वे संवेदनशील संचालन के लिए आदर्श बनती हैं। एजेंट निर्दिष्ट करता है कि क्या करना है, लेकिन वास्तविक निष्पादन क्लाइंट की निगरानी में होता है।

एक्सटेंशन्स और फंक्शन्स के बीच अंतर:

3. डेटा स्टोर्स​

ये एजेंट की संदर्भ पुस्तकालय हैं, जो संरचित और असंरचित डेटा दोनों तक पहुंच प्रदान करती हैं। वेक्टर डेटाबेस और एम्बेडिंग का उपयोग करते हुए, एजेंट विशाल डेटासेट में प्रासंगिक जानकारी जल्दी से पा सकते हैं।

एजेंट्स कैसे सीखते हैं और सुधारते हैं​

श्वेतपत्र एजेंट लर्निंग के तीन आकर्षक दृष्टिकोणों की रूपरेखा प्रस्तुत करता है:

1. इन-कंटेक्स्ट लर्निंग: जैसे एक शेफ को नई रेसिपी और सामग्री दी जाती है, एजेंट्स रनटाइम पर प्रदान किए गए उदाहरणों और निर्देशों के माध्यम से नए कार्यों को संभालना सीखते हैं।

2. रिट्रीवल-आधारित लर्निंग: एक शेफ की कल्पना करें जिसके पास एक विशाल कुकबुक लाइब्रेरी तक पहुंच है। एजेंट्स अपने डेटा स्टोर्स से प्रासंगिक उदाहरण और निर्देश गतिशील रूप से खींच सकते हैं।

   

3. फाइन-ट्यूनिंग: यह एक शेफ को पाक स्कूल भेजने जैसा है – समग्र प्रदर्शन को सुधारने के लिए विशिष्ट प्रकार के कार्यों पर व्यवस्थित प्रशिक्षण।

प्रोडक्शन-रेडी एजेंट्स का निर्माण​

श्वेतपत्र का सबसे व्यावहारिक खंड प्रोडक्शन वातावरण में एजेंट्स को लागू करने से संबंधित है। गूगल के वर्टेक्स एआई प्लेटफॉर्म का उपयोग करके, डेवलपर्स ऐसे एजेंट्स बना सकते हैं जो संयोजन करते हैं:

• उपयोगकर्ता इंटरैक्शन के लिए प्राकृतिक भाषा की समझ
• वास्तविक दुनिया के कार्यों के लिए उपकरण एकीकरण
• प्रासंगिक प्रतिक्रियाओं के लिए स्मृति प्रबंधन
• निगरानी और मूल्यांकन प्रणालियाँ

एजेंट वास्तुकला का भविष्य​

शायद सबसे रोमांचक अवधारणा "एजेंट चेनिंग" है – जटिल कार्यों को संभालने के लिए विशेष एजेंट्स को संयोजित करना। एक यात्रा योजना प्रणाली की कल्पना करें जो संयोजन करती है:

• एक फ्लाइट बुकिंग एजेंट
• एक होटल सिफारिश एजेंट
• एक स्थानीय गतिविधियों की योजना बनाने वाला एजेंट
• एक मौसम निगरानी एजेंट

प्रत्येक अपने डोमेन में विशेषज्ञ है लेकिन व्यापक समाधान बनाने के लिए मिलकर काम करता है।

इसका भविष्य के लिए क्या अर्थ है​

एआई एजेंट्स का उदय कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एक मौलिक बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है – सिस्टम्स से जो केवल सोच सकते हैं, सिस्टम्स तक जो सोच सकते हैं और कर सकते हैं। जबकि हम अभी भी शुरुआती दिनों में हैं, गूगल के श्वेतपत्र में उल्लिखित वास्तुकला और दृष्टिकोण एक स्पष्ट रोडमैप प्रदान करते हैं कि एआई कैसे एक निष्क्रिय उपकरण से वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने में सक्रिय भागीदार में विकसित होगा।

डेवलपर्स, व्यापार नेताओं और प्रौद्योगिकी उत्साही लोगों के लिए, एआई एजेंट्स को समझना सिर्फ रुझानों के साथ बने रहने के बारे में नहीं है – यह एक ऐसे भविष्य के लिए तैयार होने के बारे में है जहां एआई मानव प्रयासों में एक सच्चा सहयोगी भागीदार बन जाता है।

आपको कैसे लगता है कि एआई एजेंट्स आपके उद्योग को बदल रहे हैं? नीचे टिप्पणियों में अपने विचार साझा करें।