• Silicon Valley पूरी तरह AI Agent पर दांव लगा रही है, लेकिन हर किसी की समझ अलग है
    • OpenAI के CEO Sam Altman: AI एजेंट इस साल के भीतर "वर्कफोर्स में शामिल" हो जाएंगे
    • Microsoft के CEO Satya Nadella: एजेंट कुछ खास knowledge work की जगह ले लेंगे
    • Salesforce के CEO Marc Benioff: हमारा लक्ष्य "agentic" सेवाओं के जरिए "डिजिटल लेबर का दुनिया का नंबर 1 प्रदाता" बनना है
  • AI इंडस्ट्री का दावा है कि AI एजेंट काम करने के तरीके को नए ढंग से बदल देंगे
  • लेकिन "एजेंट" की परिभाषा स्पष्ट नहीं है → इससे शब्दावली में भ्रम पैदा हो रहा है
    • उदाहरण: "multimodal", "AGI", "AI" जैसे शब्दों की तरह इसका अर्थ भी धुंधला हो रहा है

हर कंपनी की AI एजेंट के लिए अलग परिभाषा

  • OpenAI
    • ब्लॉग: "ऐसी automated system जो उपयोगकर्ता की ओर से स्वतंत्र रूप से काम करती है"
    • डेवलपर दस्तावेज़: "instructions और tools के साथ LLM"
    • OpenAI के API marketing lead Leher Pathak: "agent" और "assistant" को एक-दूसरे के स्थान पर इस्तेमाल किया जा सकता है
  • Microsoft
    • एजेंट: किसी खास विशेषज्ञता वाले नए apps
    • assistant: सामान्य काम करने में मदद
  • Anthropic
    • ब्लॉग में दो तरह की परिभाषाएं
      • पूरी तरह automated system जो लंबे समय तक स्वतंत्र रूप से काम करती है
      • execution system जो पहले से तय workflow का पालन करती है
  • Salesforce
    • एजेंट: ऐसी system जो बिना मानवीय हस्तक्षेप के ग्राहक पूछताछ को समझे और जवाब दे
    • 6 श्रेणियों में परिभाषित → simple reflex agent से लेकर utility-based agent तक शामिल

AI एजेंट को परिभाषित करना मुश्किल क्यों है

  • क्योंकि तकनीक बहुत तेजी से विकसित हो रही है
    • OpenAI, Google, Perplexity ने हाल ही में अपने पहले एजेंट लॉन्च किए हैं
      • OpenAI: Operator
      • Google: Project Mariner
      • Perplexity: shopping agent
    • हर एजेंट की क्षमता और प्रदर्शन अलग है
  • तकनीक से ज्यादा परिणामों पर फोकस
    • IDC के Ritu Jyoti: तकनीकी परिभाषा से ज्यादा परिणाम हासिल करना महत्वपूर्ण है
  • मार्केटिंग रणनीति का असर
    • Andrew Ng (DeepLearning.ai के संस्थापक):
      • "agent" और "agent workflow" का मूल रूप से तकनीकी अर्थ था, लेकिन मार्केटिंग में उसका अर्थ बिगड़ गया है

परिभाषा की अस्पष्टता से मिलने वाले अवसर और चुनौतियां

  • अवसर: लचीलापन होने से कंपनियां अपनी जरूरत के हिसाब से एजेंट को customize कर सकती हैं
  • चुनौतियां:
    • परिभाषा स्पष्ट न होने से performance measurement और ROI का आकलन कठिन हो जाता है
    • प्रोजेक्ट लक्ष्य तय करने और परिणामों में स्थिरता बनाए रखने में मुश्किल आ सकती है

निष्कर्ष

  • आगे भी AI एजेंट की परिभाषा के स्पष्ट होने की संभावना कम है
  • AI की तरह ही "agent" की अवधारणा लगातार बदलती और विकसित होती रहेगी

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