एंटरप्राइज़ क्षेत्र में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के प्रसार ने परिष्कृत एजेंटिक फ्रेमवर्क के युग की शुरुआत की है। ये फ्रेमवर्क संगठनों को विभिन्न उपकरणों, परिष्कृत भाषा मॉडल और स्थायी मेमोरी घटकों को एक साथ बुनकर जटिल कार्यों से निपटने में सक्षम बुद्धिमान सिस्टम बनाने के लिए सशक्त बनाते हैं। जैसे-जैसे व्यवसाय प्रक्रियाओं को स्वचालित करने, अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने और उपयोगकर्ता अनुभवों को बढ़ाने के लिए इन AI एजेंटों पर तेजी से निर्भर होते हैं, परिचालन बाधाओं का एक नया सेट उभरता है। वही विविधता जो नवाचार को बढ़ावा देती है - विभिन्न विशेष फ्रेमवर्क जैसे LangChain, Llama Index, या Microsoft Semantic Kernel से चुनने की क्षमता - विरोधाभासी रूप से महत्वपूर्ण घर्षण पैदा करती है।
इन अलग-अलग इकोसिस्टम में सिस्टम बनाने से अक्सर इंटरऑपरेबिलिटी में चुनौतियाँ आती हैं। एक फ्रेमवर्क में बनाया गया एजेंट दूसरे में रहने वाले टूल के साथ निर्बाध रूप से कैसे संवाद करता है या उसका लाभ उठाता है? इसके अलावा, इन एजेंटों के बीच जटिल नृत्य का अवलोकन करना, उनकी प्रदर्शन विशेषताओं को समझना, और पूरे वर्कफ़्लो की प्रभावशीलता का सख्ती से मूल्यांकन करना तेजी से जटिल हो जाता है। विकास दल अक्सर खुद को अनजाने में एक विशिष्ट फ्रेमवर्क की सीमाओं के भीतर सीमित पाते हैं, जिससे विभिन्न परियोजनाओं या विभागों में मूल्यवान एजेंट लॉजिक या विशेष उपकरणों का पुन: उपयोग करने की उनकी क्षमता बाधित होती है। एक बहु-चरणीय एजेंटिक प्रक्रिया को डीबग करना या अक्षमता के मूल कारण का पता लगाना प्रोफाइलिंग और मूल्यांकन के लिए मानकीकृत उपकरणों के बिना एक श्रमसाध्य अभ्यास में बदल जाता है। इन बुद्धिमान प्रणालियों के निर्माण, निगरानी और परिशोधन के लिए एक सुसंगत कार्यप्रणाली की यह अनुपस्थिति अगली पीढ़ी की AI क्षमताओं के चुस्त विकास और व्यापक परिनियोजन के लिए एक काफी बाधा का प्रतिनिधित्व करती है।
AgentIQ का परिचय: एजेंटिक सिस्टम के लिए एक एकीकृत परत
इन बढ़ती हुई चुनौतियों के जवाब में, NVIDIA ने AgentIQ का अनावरण किया है, जो एक सोच-समझकर डिज़ाइन की गई Python लाइब्रेरी है जिसका उद्देश्य एजेंटिक वर्कफ़्लो के बढ़ते परिदृश्य में सामंजस्य स्थापित करना है। हल्के और असाधारण रूप से लचीले होने की कल्पना की गई, AgentIQ एक संयोजी ऊतक के रूप में कार्य करता है, जिसे विभिन्न फ्रेमवर्क, मेमोरी सिस्टम और डेटा रिपॉजिटरी में निर्बाध रूप से एकीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। महत्वपूर्ण रूप से, AgentIQ उन उपकरणों को हड़पने या बदलने की कोशिश नहीं करता है जिन पर डेवलपर्स पहले से ही भरोसा करते हैं। इसके बजाय, इसका दर्शन वृद्धि और एकीकरण पर केंद्रित है। यह जटिल AI सिस्टम की डिज़ाइन प्रक्रिया में सीधे कंपोज़िबिलिटी, ऑब्जर्वेबिलिटी और रीयूज़ेबिलिटी के सिद्धांतों का परिचय देता है।
मुख्य नवाचार AgentIQ के सुरुचिपूर्ण एब्स्ट्रैक्शन में निहित है: सिस्टम के भीतर प्रत्येक घटक - चाहे वह एक व्यक्तिगत एजेंट हो, एक विशेष उपकरण हो, या एक संपूर्ण बहु-चरणीय वर्कफ़्लो हो - मौलिक रूप से एक फ़ंक्शन कॉल के रूप में माना जाता है। यह सरल लेकिन शक्तिशाली प्रतिमान बदलाव डेवलपर्स को उल्लेखनीय रूप से कम घर्षण या ओवरहेड के साथ विभिन्न फ्रेमवर्क से उत्पन्न होने वाले तत्वों को स्वतंत्र रूप से मिलाने और मिलान करने की अनुमति देता है। इस रिलीज़ के पीछे प्राथमिक उद्देश्य विकास जीवनचक्र को मौलिक रूप से सुव्यवस्थित करना है, सावधानीपूर्वक प्रदर्शन प्रोफाइलिंग और एजेंटिक सिस्टम के पूरे स्पेक्ट्रम में व्यापक एंड-टू-एंड मूल्यांकन के लिए मार्ग प्रशस्त करना है, चाहे उनका अंतर्निहित निर्माण कुछ भी हो।
मुख्य क्षमताएँ: लचीलापन, गति और अंतर्दृष्टि
AgentIQ सुविधाओं के एक सूट से सुसज्जित है जिसे परिष्कृत, बहुआयामी एजेंटिक सिस्टम बनाने में लगे डेवलपर्स और उद्यमों की व्यावहारिक जरूरतों को पूरा करने के लिए सावधानीपूर्वक तैयार किया गया है। इन क्षमताओं का सामूहिक उद्देश्य जटिलता को कम करना, प्रदर्शन को बढ़ाना और विश्वसनीयता सुनिश्चित करना है।
यूनिवर्सल फ्रेमवर्क कम्पैटिबिलिटी: AgentIQ का एक आधारशिला इसका फ्रेमवर्क-अज्ञेयवादी डिज़ाइन है। इसे वर्तमान में उपयोग में आने वाले या भविष्य में विकसित होने वाले लगभग किसी भी एजेंटिक फ्रेमवर्क के साथ सुचारू रूप से एकीकृत करने के लिए इंजीनियर किया गया है। इसमें LangChain, Llama Index, Crew.ai, Microsoft Semantic Kernel जैसे लोकप्रिय विकल्प, साथ ही पूरी तरह से Python में तैयार किए गए बीस्पोक एजेंट शामिल हैं। यह अंतर्निहित लचीलापन टीमों को विघटनकारी और महंगे रीप्लेटफ़ॉर्मिंग प्रयासों के बिना AgentIQ के लाभों का लाभ उठाने के लिए सशक्त बनाता है, मौजूदा उपकरणों और विशेषज्ञता में निवेश को संरक्षित करता है। टीमें ऑर्केस्ट्रेशन और विश्लेषण के लिए एक एकीकृत परत प्राप्त करते हुए अपने पसंदीदा वातावरण में काम करना जारी रख सकती हैं।
पुन: प्रयोज्यता और कंपोज़िबिलिटी के माध्यम से मॉड्यूलर डिज़ाइन: फ़ंक्शन-कॉल एब्स्ट्रैक्शन पूरी लाइब्रेरी में व्याप्त है। प्रत्येक असतत तत्व, चाहे वह एक विशिष्ट कार्य करने वाला स्व-निहित एजेंट हो, बाहरी API तक पहुँचने वाला एक उपकरण हो, या कई एजेंटों को ऑर्केस्ट्रेट करने वाला एक जटिल वर्कफ़्लो हो, एक कॉल करने योग्य फ़ंक्शन के रूप में अवधारणाबद्ध है। यह दृष्टिकोण स्वाभाविक रूप से मॉड्यूलरिटी और पुन: उपयोग को बढ़ावा देता है। घटकों को सहजता से पुन: प्रस्तुत किया जा सकता है, नवीन कॉन्फ़िगरेशन में संयोजित किया जा सकता है, और बड़े वर्कफ़्लो के भीतर नेस्ट किया जा सकता है। यह जटिल प्रणालियों के निर्माण को महत्वपूर्ण रूप से सरल बनाता है, जिससे डेवलपर्स पहिया को फिर से बनाने के बजाय मौजूदा काम पर निर्माण कर सकते हैं।
त्वरित विकास पथ: AgentIQ तेजी से विकास और पुनरावृत्ति की सुविधा प्रदान करता है। डेवलपर्स को खरोंच से शुरू करने की आवश्यकता नहीं है। वे वर्कफ़्लो को जल्दी से इकट्ठा करने और अनुकूलित करने के लिए पूर्व-निर्मित घटकों और आसानी से उपलब्ध एकीकरण का लाभ उठा सकते हैं। यह सिस्टम आर्किटेक्चर डिज़ाइन और प्रयोग पर खर्च किए गए समय को काफी कम कर देता है, जिससे टीमों को मुख्य तर्क को परिष्कृत करने और परिणामों का मूल्यांकन करने पर अधिक ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है। जिस आसानी से घटकों को स्वैप और परीक्षण किया जा सकता है, वह एजेंटिक अनुप्रयोगों के निर्माण और अनुकूलन के लिए एक चुस्त दृष्टिकोण को प्रोत्साहित करता है।
गहन प्रदर्शन विश्लेषण और बाधा पहचान: यह समझना कि एक एजेंटिक सिस्टम कैसे प्रदर्शन करता है, अनुकूलन के लिए महत्वपूर्ण है। AgentIQ में एक अंतर्निहित प्रोफाइलर शामिल है जो सिस्टम व्यवहार में बारीक अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। डेवलपर्स विभिन्न मॉडलों द्वारा टोकन खपत, प्रत्येक चरण के लिए प्रतिक्रिया विलंबता, और वर्कफ़्लो के भीतर अक्सर अनदेखी की गई छिपी हुई देरी जैसे मेट्रिक्स को सावधानीपूर्वक ट्रैक कर सकते हैं। ट्रैकिंग का यह विस्तृत स्तर टीमों को प्रदर्शन बाधाओं की सटीक पहचान करने के लिए सशक्त बनाता है - यह इंगित करता है कि क्या कोई विशिष्ट एजेंट, उपकरण, या डेटा पुनर्प्राप्ति चरण मंदी या अत्यधिक संसाधन उपयोग का कारण बन रहा है - और लक्षित अनुकूलन करें।
निर्बाध ऑब्जर्वेबिलिटी एकीकरण: जबकि AgentIQ प्रोफाइलिंग डेटा प्रदान करता है, यह मानता है कि उद्यमों के पास अक्सर स्थापित ऑब्जर्वेबिलिटी प्लेटफ़ॉर्म होते हैं। इसलिए, इसे किसी भी OpenTelemetry-संगत ऑब्जर्वेबिलिटी सिस्टम के साथ सामंजस्यपूर्ण रूप से काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह AgentIQ द्वारा उत्पन्न समृद्ध टेलीमेट्री डेटा - निष्पादन प्रवाह, समय और संसाधन उपयोग का विवरण - मौजूदा निगरानी डैशबोर्ड (जैसे Grafana, Datadog, आदि) में निर्बाध रूप से रूट करने की अनुमति देता है। यह व्यापक आईटी वातावरण के भीतर वर्कफ़्लो के प्रत्येक घटक भाग के कामकाज में गहरी, प्रासंगिक अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, समग्र सिस्टम स्वास्थ्य निगरानी और समस्या निवारण की सुविधा प्रदान करता है।
मजबूत वर्कफ़्लो मूल्यांकन तंत्र: AI आउटपुट की सटीकता, स्थिरता और प्रासंगिकता सुनिश्चित करना सर्वोपरि है। AgentIQ में एक सुसंगत और मजबूत मूल्यांकन प्रणाली शामिल है। यह तंत्र रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG) पाइपलाइनों - पुनर्प्राप्त जानकारी की गुणवत्ता और प्रासंगिकता का आकलन - और पूर्ण एंड-टू-एंड (E2E) वर्कफ़्लो दोनों के प्रदर्शन को मान्य करने के लिए मानकीकृत तरीके प्रदान करता है। टीमें मेट्रिक्स को परिभाषित कर सकती हैं, व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन चला सकती हैं, और समय के साथ प्रदर्शन को ट्रैक कर सकती हैं, जिससे उनके AI सिस्टम की गुणवत्ता और विश्वसनीयता बनाए रखने में मदद मिलती है क्योंकि मॉडल और डेटा विकसित होते हैं।
इंटरैक्टिव यूजर इंटरफेस: विकास और डिबगिंग में सहायता के लिए, AgentIQ एक चैट-आधारित यूजर इंटरफेस (UI) के साथ बंडल में आता है। यह इंटरफ़ेस डेवलपर्स को वास्तविक समय में एजेंटों के साथ बातचीत करने, वर्कफ़्लो के विभिन्न चरणों में उत्पन्न आउटपुट की कल्पना करने और डिबगिंग उद्देश्यों के लिए जटिल प्रक्रियाओं के माध्यम से कदम उठाने की अनुमति देता है। यह तत्काल प्रतिक्रिया लूप डेवलपर अनुभव को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, जिससे एजेंट व्यवहार को समझना और अंतःक्रियात्मक रूप से समस्याओं का निवारण करना आसान हो जाता है।
मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) के लिए समर्थन: विविध बाहरी उपकरणों को एकीकृत करने की आवश्यकता को पहचानते हुए, AgentIQ मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) का समर्थन करता है। यह संगतता MCP-संगत सर्वर पर होस्ट किए गए उपकरणों को सीधे AgentIQ वर्कफ़्लो में मानक फ़ंक्शन कॉल के रूप में शामिल करने की प्रक्रिया को सरल बनाती है, जिससे लाइब्रेरी की पहुंच और इंटरऑपरेबिलिटी का और विस्तार होता है।
AgentIQ की भूमिका को परिभाषित करना: एक पूरक, प्रतियोगी नहीं
AI विकास इकोसिस्टम के भीतर AgentIQ की विशिष्ट स्थिति को समझना आवश्यक है। इसे स्पष्ट रूप से एक पूरक परत के रूप में डिज़ाइन किया गया है जो मौजूदा फ्रेमवर्क को बढ़ाता है, बजाय उन्हें बदलने या स्वयं एक और मोनोलिथिक एजेंटिक फ्रेमवर्क बनने का प्रयास करने के। इसका फोकस लेजर-शार्प है: एकीकरण, प्रोफाइलिंग और मूल्यांकन।
AgentIQ सीधे एजेंट-से-एजेंट संचार की जटिलताओं को हल करने का लक्ष्य नहीं रखता है; यह जटिल चुनौती HTTP और gRPC जैसे स्थापित नेटवर्क प्रोटोकॉल का डोमेन बनी हुई है, जिनका उपयोग एजेंट यदि आवश्यक हो तो सीधे संपर्क के लिए करना जारी रख सकते हैं। इसी तरह, AgentIQ समर्पित ऑब्जर्वेबिलिटी प्लेटफ़ॉर्म को बदलने की कोशिश नहीं करता है। इसके बजाय, यह एक समृद्ध डेटा स्रोत के रूप में कार्य करता है, आवश्यक हुक और विस्तृत टेलीमेट्री प्रदान करता है जिसे व्यापक संगतता के लिए OpenTelemetry मानक का लाभ उठाते हुए, किसी भी निगरानी प्रणाली द्वारा निगला और विश्लेषण किया जा सकता है जिसे कोई संगठन पसंद करता है।
जहां AgentIQ वास्तव में खुद को अलग करता है, वह है मल्टी-एजेंट वर्कफ़्लो को कनेक्ट करने, ऑर्केस्ट्रेट करने और प्रोफाइल करने की अपनी अनूठी क्षमता, यहां तक कि उन लोगों को भी जिनमें गहराई से नेस्टेड संरचनाएं और पूरी तरह से अलग विकास इकोसिस्टम से प्राप्त घटक शामिल हैं। इसकी फ़ंक्शन-कॉल-आधारित वास्तुकला एक एकीकृत एब्स्ट्रैक्शन परत प्रदान करती है जो प्रबंधन और विश्लेषण को सरल बनाती है। इसके अलावा, AgentIQ को अपनाना पूरी तरह से ऑप्ट-इन होने के लिए डिज़ाइन किया गया है। डेवलपर्स एकीकरण के उस स्तर को चुन सकते हैं जो उनकी आवश्यकताओं के लिए सबसे उपयुक्त हो - वे एक महत्वपूर्ण उपकरण की प्रोफाइलिंग करके शुरू कर सकते हैं, बेहतर ऑब्जर्वेबिलिटी के लिए मौजूदा एजेंट को रैप कर सकते हैं, या AgentIQ की क्षमताओं का उपयोग करके एक संपूर्ण जटिल वर्कफ़्लो को ऑर्केस्ट्रेट कर सकते हैं। यह वृद्धिशील अपनाने का मार्ग प्रवेश की बाधा को कम करता है और टीमों को उत्तरोत्तर मूल्य का एहसास करने की अनुमति देता है।
व्यावहारिक अनुप्रयोग और एंटरप्राइज़ उपयोग के मामले
AgentIQ की लचीली और एकीकृत प्रकृति एंटरप्राइज़ AI विकास के लिए कई संभावनाओं को खोलती है। एक परिष्कृत ग्राहक सहायता प्रणाली पर विचार करें जो शुरू में उपयोगकर्ता प्रश्नों को संभालने के लिए LangChain एजेंटों और विशिष्ट व्यावसायिक तर्क के लिए कस्टम Python एजेंटों का उपयोग करके बनाई गई थी। AgentIQ के साथ, यह सिस्टम अब Llama Index फ्रेमवर्क के भीतर चलने वाले विशेष एनालिटिक्स टूल को निर्बाध रूप से एकीकृत कर सकता है या Microsoft Semantic Kernel द्वारा प्रबंधित नॉलेज ग्राफ़ क्षमताओं का लाभ उठा सकता है, यह सब एक एकल, अवलोकन योग्य वर्कफ़्लो के भीतर ऑर्केस्ट्रेटेड है।
इस एकीकृत प्रणाली का प्रबंधन करने वाले डेवलपर्स विस्तृत प्रदर्शन विश्लेषण करने के लिए AgentIQ के प्रोफाइलिंग टूल का लाभ उठा सकते हैं। क्या कोई विशेष एजेंट प्रतिक्रिया देने में अत्यधिक धीमा है? क्या कोई विशिष्ट डेटा पुनर्प्राप्ति उपकरण अप्रत्याशित रूप से बड़ी संख्या में भाषा मॉडल टोकन की खपत कर रहा है? AgentIQ इन सवालों का सटीक उत्तर देने के लिए आवश्यक दृश्यता प्रदान करता है। इसके बाद, मूल्यांकन ढांचा टीम को समय के साथ सिस्टम की प्रतिक्रियाओं की गुणवत्ता का व्यवस्थित रूप से आकलन करने की अनुमति देता है, यह सुनिश्चित करता है कि अंतर्निहित मॉडल या डेटा स्रोतों को अपडेट किए जाने पर भी स्थिरता, सटीकता और प्रासंगिकता उच्च बनी रहे। इंटरऑपरेबिलिटी, प्रोफाइलिंग और मूल्यांकन का यह संयोजन संगठनों को अधिक मजबूत, कुशल और विश्वसनीय AI-संचालित एप्लिकेशन बनाने के लिए सशक्त बनाता है जो विविध फ्रेमवर्क से सर्वोत्तम सुविधाओं को जोड़ते हैं।
कार्यान्वयन और आरंभ करना
NVIDIA ने यह सुनिश्चित किया है कि आधुनिक Python वातावरण से परिचित डेवलपर्स के लिए AgentIQ को स्थापित और एकीकृत करना एक अपेक्षाकृत सीधी प्रक्रिया है। लाइब्रेरी आधिकारिक तौर पर Ubuntu और अन्य Linux-आधारित वितरणों का समर्थन करती है, जिसमें Windows Subsystem for Linux (WSL) भी शामिल है, जो इसे सामान्य विकास सेटअपों में सुलभ बनाता है।
सेटअप प्रक्रिया में आमतौर पर शामिल होता है:
- आधिकारिक AgentIQ GitHub रिपॉजिटरी को क्लोन करना।
- परियोजना से जुड़े किसी भी आवश्यक Git सबमॉड्यूल को इनिशियलाइज़ करना।
- उदाहरणों या परीक्षणों में उपयोग किए गए डेटासेट को संभालने के लिए आवश्यक होने पर Git Large File System (LFS) स्थापित करना।
uv(याcondaयाvenvजैसे विकल्प) जैसे आधुनिक पैकेज मैनेजर का उपयोग करके एक पृथक वर्चुअल वातावरण बनाना।- AgentIQ लाइब्रेरी स्थापित करना। डेवलपर्स अधिकतम कार्यक्षमता के लिए सभी प्लगइन्स और एक्स्ट्रा (
uv sync --all-groups --all-extras) सहित पूर्ण इंस्टॉलेशन चुन सकते हैं, या न्यूनतम कोर इंस्टॉलेशन (uv sync) का विकल्प चुन सकते हैं और आवश्यकतानुसार विशिष्ट प्लगइन्स (जैसे,langchain,profiling,llama-index) व्यक्तिगत रूप से जोड़ सकते हैं (uv pip install agentiq[plugin_name])।
एक बार स्थापित हो जाने पर, डेवलपर्स aiq --help और aiq --version जैसे सरल कमांड-लाइन इंटरफ़ेस कमांड का उपयोग करके सेटअप को सत्यापित कर सकते हैं। यह मानक इंस्टॉलेशन प्रक्रिया सुनिश्चित करती है कि डेवलपर्स जल्दी से AgentIQ को अपने मौजूदा विकास वर्कफ़्लो में शामिल कर सकते हैं।
आगे का रास्ता: एंटरप्राइज़ एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन का विकास
AgentIQ एंटरप्राइज़ के भीतर अधिक मॉड्यूलर, इंटरऑपरेबल और पारदर्शी एजेंटिक सिस्टम बनाने की दिशा में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है। मौजूदा फ्रेमवर्क विकल्पों का सम्मान करने वाली एक एकीकृत ऑर्केस्ट्रेशन और विश्लेषण परत के रूप में कार्य करके, यह विकास टीमों को संगतता मुद्दों, छिपी हुई प्रदर्शन बाधाओं, या असंगत मूल्यांकन प्रथाओं से अनुचित रूप से बाधित हुए बिना अत्यधिक परिष्कृत AI एप्लिकेशन बनाने के लिए सशक्त बनाता है। इसकी बारीक प्रोफाइलिंग क्षमताओं, संरचित मूल्यांकन प्रणाली और लोकप्रिय एजेंटिक फ्रेमवर्क के लिए व्यापक समर्थन का शक्तिशाली संयोजन इसे आधुनिक AI डेवलपर के टूलकिट में एक अनिवार्य उपकरण के रूप में स्थापित करता है।
ऑप्ट-इन एकीकरण रणनीति इसके आकर्षण को और बढ़ाती है, जिससे टीमों को इसे वृद्धिशील रूप से अपनाने की अनुमति मिलती है, जो किसी एक समस्याग्रस्त उपकरण या एजेंट की प्रोफाइलिंग जैसी विशिष्ट दर्द बिंदुओं से शुरू होती है, और धीरे-धीरे इसके उपयोग का विस्तार करती है क्योंकि वे लाभों का अनुभव करते हैं। NVIDIA ने भविष्य के संवर्द्धन के लिए एक स्पष्ट रोडमैप भी इंगित किया है, जिसमें बढ़ी हुई सुरक्षा और नियंत्रण के लिए NeMo Guardrails के साथ नियोजित एकीकरण, Project Dynamo के साथ साझेदारी में विकसित संभावित एजेंटिक त्वरण, और सिस्टम प्रदर्शन और सटीकता में और सुधार के लिए डेटा फीडबैक लूप तंत्र का विकास शामिल है। इन विकासों के साथ, AgentIQ अगली पीढ़ी के एंटरप्राइज़ एजेंट विकास की वास्तुकला में एक मूलभूत तत्व बनने के लिए तैयार है, जो उस महत्वपूर्ण पुल के रूप में कार्य करता है जो नवीन AI अवधारणाओं को कुशल, विश्वसनीय और स्केलेबल निष्पादन से जोड़ता है।