सहयोगी AI का उदय: टेक दिग्गजों का एकीकरण

तकनीकी परिदृश्य में एक भूचाल आ रहा है क्योंकि प्रमुख तकनीकी कंपनियां एक अभूतपूर्व पहल के आसपास एकजुट हो रही हैं जो कार्यस्थल में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) एजेंटों के संचालन के तरीके को फिर से परिभाषित करने का वादा करती है। ये कंपनियां एक सहयोगी पारिस्थितिकी तंत्र का नेतृत्व कर रही हैं जहां AI एजेंट एक दूसरे के साथ निर्बाध रूप से संवाद और सहयोग कर सकते हैं, जिससे स्वचालन और दक्षता के अभूतपूर्व स्तर अनलॉक हो सकते हैं।

गूगल ने Agent2Agent (A2A) प्रोटोकॉल का अनावरण किया है, एक क्रांतिकारी ढांचा जिसने Cohere, PayPal, Salesforce और Workday सहित 50 से अधिक प्रमुख तकनीकी संगठनों से व्यापक समर्थन प्राप्त किया है। इस सहयोगात्मक प्रयास का उद्देश्य AI-संचालित सिस्टमों के बीच इंटरऑपरेबिलिटी की बढ़ती मांग को संबोधित करना है, जिससे वे जटिल कार्यों से निपटने के लिए एक साथ काम कर सकें।

Agent2Agent की उत्पत्ति: AI सहयोग को बढ़ावा देना

जैसे-जैसे व्यवसाय संचालन को सुव्यवस्थित करने और उत्पादकता बढ़ाने के लिए AI एजेंटों को तेजी से अपना रहे हैं, इन उपकरणों की निर्बाध रूप से बातचीत करने और सहयोग करने की आवश्यकता सर्वोपरि हो गई है। A2A प्रोटोकॉल इस चुनौती के समाधान के रूप में उभरता है, जो AI एजेंटों को उनके अंतर्निहित प्लेटफार्मों या विक्रेताओं की परवाह किए बिना, संवाद करने और एक साथ काम करने के लिए एक मानकीकृत ढांचा प्रदान करता है।

ServiceNow में प्लेटफॉर्म इंजीनियरिंग और AI के कार्यकारी उपाध्यक्ष जो डेविस, जो A2A पहल में एक प्रमुख प्रतिभागी हैं, सहयोगी AI सिस्टमों की बढ़ती मांग पर जोर देते हैं। ‘ग्राहक इन नए एजेंटिक सिस्टमों को एक-दूसरे के साथ काम करने के लिए कह रहे हैं,’ वे कहते हैं, AI एजेंटों को अपनी व्यक्तिगत सीमाओं से परे जाने और एक सामंजस्यपूर्ण इकाई के रूप में कार्य करने की आवश्यकता पर प्रकाश डालते हैं।

A2A प्रोटोकॉल AI एजेंटों के बीच संचार और कार्य प्रत्यायोजन को सुविधाजनक बनाने के लिए डिजिटल कार्ड का लाभ उठाता है। प्रत्येक कार्ड एक एजेंट की क्षमताओं का विवरण देता है, जिससे अन्य एजेंट आसानी से उसकी सेवाओं की पहचान और अनुरोध कर सकते हैं। एजेंट निर्बाध रूप से कार्यों का आदान-प्रदान कर सकते हैं, प्रगति को ट्रैक कर सकते हैं और ऐतिहासिक डेटा तक पहुंच सकते हैं, जिससे एक सुचारू और कुशल कार्यप्रवाह सुनिश्चित होता है।

गूगल में मशीन लर्निंग, सिस्टम और क्लाउड AI के उपाध्यक्ष अमीन वाहादत, एक ऐसे भविष्य की कल्पना करते हैं जहां AI एजेंट कार्यों को पूरा करने के लिए आवश्यक संसाधनों को स्वायत्त रूप से खोज और कनेक्ट कर सकते हैं। ‘ग्राहक अपने एजेंट को एक कार्य दे सकते हैं और यह स्वचालित रूप से उस कार्य को करने के लिए आवश्यक हर चीज - डेटा, API और अन्य एजेंटों - को ढूंढ और कनेक्ट कर देगा,’ वे बताते हैं, मानव हस्तक्षेप के बिना जटिल प्रक्रियाओं को स्वचालित करने के लिए AI की क्षमता पर प्रकाश डालते हैं।

वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग: व्यावसायिक कार्यों का परिवर्तन

A2A प्रोटोकॉल में व्यावसायिक कार्यों के विभिन्न पहलुओं को बदलने का अपार वादा है। एक कर्मचारी के Google उत्पाद का उपयोग करते समय त्रुटि का सामना करने की स्थिति पर विचार करें। समस्या का मैन्युअल रूप से निवारण करने के बजाय, कर्मचारी कार्य को एक AI एजेंट को सौंप सकता है।

Google का AI एजेंट, उत्पाद और त्रुटि की अपनी समझ का लाभ उठाते हुए, उपयुक्त पैच की पहचान करने और तैनाती के लिए रखरखाव विंडो शेड्यूल करने के लिए ServiceNow के AI एजेंट के साथ सहयोग कर सकता है। विभिन्न विक्रेताओं के AI एजेंटों के बीच यह निर्बाध सहयोग समाधान समय को काफी कम कर सकता है और ग्राहक संतुष्टि में सुधार कर सकता है।

डेविस A2A प्रोटोकॉल द्वारा सक्षम 24/7 स्वचालन की क्षमता पर जोर देते हैं। ‘विभिन्न सिस्टमों में काम करने को ग्राहकों के लिए समाधान समय को कम करने के लिए 24/7 स्वचालित किया जा सकता है,’ वे कहते हैं, ग्राहक मुद्दों को तुरंत संबोधित करने के लिए नियमित व्यावसायिक घंटों के बाहर भी AI एजेंटों की अथक रूप से काम करने की क्षमता पर प्रकाश डालते हैं।

इंटरऑपरेबिलिटी की चुनौती का समाधान

विभिन्न सॉफ्टवेयर प्लेटफार्मों पर AI एजेंटों के प्रसार ने इंटरऑपरेबिलिटी की एक चुनौती खड़ी कर दी है। ये एजेंट, आमतौर पर बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के शीर्ष पर बनाए जाते हैं, अक्सर उन डेटा और सिस्टमों तक सीमित होते हैं जिनकी उनके पास पहुंच होती है।

A2A प्रोटोकॉल विभिन्न प्लेटफार्मों के एजेंटों को निर्बाध रूप से जानकारी का आदान-प्रदान करने और कार्यों पर सहयोग करने में सक्षम करके इस सीमा को दूर करना चाहता है। यह इंटरऑपरेबिलिटी विशेष रूप से उन परिदृश्यों में महत्वपूर्ण है जहां व्यवसाय कई विक्रेताओं से AI एजेंटों का उपयोग करते हैं।

उदाहरण के लिए, Google, Salesforce और ServiceNow सभी ग्राहक सेवा के लिए स्वचालित उपकरण प्रदान करते हैं। A2A प्रोटोकॉल को अपनाकर, ये कंपनियां अपने AI एजेंटों को एक साथ काम करने में सक्षम कर सकती हैं, जिससे ग्राहकों को अधिक व्यापक और कुशल समर्थन अनुभव मिल सके।

AI मानकों के विकसित परिदृश्य को नेविगेट करना

जैसे-जैसे AI एजेंट सॉफ्टवेयर सिस्टम के लिए तेजी से अभिन्न होते जा रहे हैं, मानकीकृत प्रोटोकॉल की आवश्यकता होती है जो उनकी बातचीत को नियंत्रित करते हैं, सर्वोपरि हो जाते हैं। Cohere में इंजीनियरिंग के उपाध्यक्ष ऑटम मोल्डर इस विकसित परिदृश्य में इंटरऑपरेबिलिटी की महत्वपूर्ण भूमिका पर जोर देते हैं।

‘जैसे-जैसे AI एजेंट सभी सॉफ्टवेयर सिस्टम का एक मुख्य हिस्सा बनते जा रहे हैं, इंटरऑपरेबिलिटी महत्वपूर्ण है,’ वे AI एजेंटों को निर्बाध रूप से संवाद करने और सहयोग करने में सक्षम बनाने वाले सामान्य मानकों की स्थापना के महत्व पर प्रकाश डालते हैं।

मोल्डर स्वीकार करते हैं कि यह क्षेत्र वर्तमान में तेजी से विस्तार की अवधि से गुजर रहा है, जिसमें कई उद्योग मानक प्रभुत्व के लिए प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं। A2A जैसे प्रोटोकॉल इस परिदृश्य को आकार देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, जो भविष्य के AI सहयोग के लिए एक आधार प्रदान करते हैं।

Cohere का उत्तरी प्लेटफॉर्म: AI एजेंटों को सशक्त बनाना

Cohere का उत्तरी प्लेटफॉर्म उपयोगकर्ताओं को अपने अत्याधुनिक LLMs द्वारा संचालित AI एजेंटों का निर्माण करने में सक्षम बनाता है। ये एजेंट एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस (API) के माध्यम से जुड़े क्लाइंट के डेटाबेस और अन्य सॉफ्टवेयर सिस्टम से जानकारी का उपयोग करके कार्य कर सकते हैं।

मोल्डर जोर देते हैं कि एजेंटों को एक साथ और अन्य प्रौद्योगिकी उपकरणों के साथ काम करने के तरीके को नियंत्रित करने वाले नियम अभी भी अपने शैशवावस्था में हैं। A2A जैसे प्रोटोकॉल अधिक उपयोगी हो सकते हैं क्योंकि अधिक कंपनियां इसमें भाग लेती हैं, क्योंकि इससे एजेंट अधिक काम कर सकते हैं। लेकिन सिस्टम के डिज़ाइन का मतलब है कि यह ‘नेटवर्क बढ़ने पर भी तत्काल उपयोगिता प्रदान कर सकता है,’ मोल्डर ने कहा।

मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल: AI एजेंट जागरूकता बढ़ाना

A2A प्रोटोकॉल के अलावा, कई तकनीकी कंपनियां Anthropic द्वारा बनाए गए एक अलग सिस्टम मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) में भी भाग ले रही हैं। यह प्रोटोकॉल AI एजेंटों के लिए ऐप और साइट API से डेटा तक आसान पहुंच की सुविधा प्रदान करता है।

Cohere, Google और ServiceNow सभी MCP का उपयोग कर रहे हैं, जैसा कि Amazon और OpenAI हैं। मोल्डर का मानना है कि दोनों प्रोटोकॉल मिलकर ‘यह सुनिश्चित करते हैं कि AI एजेंटों के पास सही संदर्भ है और वे सबसे उपयोगी उपकरणों का लाभ उठा सकते हैं।’

AI सहयोग का भविष्य: बुद्धिमान एजेंटों की दुनिया

इन सहयोगात्मक पहलों का अभिसरण एक ऐसे भविष्य की ओर एक महत्वपूर्ण कदम है जहां AI एजेंट मानव क्षमताओं को बढ़ाते हुए और स्वचालन के अभूतपूर्व स्तरों को चलाते हुए निर्बाध रूप से एक साथ काम करते हैं। जैसे-जैसे अधिक कंपनियां इन प्रोटोकॉल को अपनाती हैं, हमारे जीवन के विभिन्न पहलुओं को बदलने की AI की क्षमता बढ़ती ही रहेगी।

A2A प्रोटोकॉल और MCP AI एजेंटों के विकसित और तैनात होने के तरीके में एक प्रतिमान बदलाव का प्रतिनिधित्व करते हैं। सहयोग और इंटरऑपरेबिलिटी को बढ़ावा देकर, ये प्रोटोकॉल एक ऐसे भविष्य का मार्ग प्रशस्त कर रहे हैं जहां AI एजेंट केवल अलग-थलग उपकरण नहीं हैं, बल्कि एक विशाल, बुद्धिमान पारिस्थितिकी तंत्र के परस्पर जुड़े घटक हैं।

इन प्रगति का प्रभाव स्वास्थ्य सेवा और वित्त से लेकर विनिर्माण और परिवहन तक विभिन्न उद्योगों में महसूस किया जाएगा। AI एजेंट सांसारिक कार्यों को स्वचालित करेंगे, व्यक्तिगत सिफारिशें प्रदान करेंगे और यहां तक कि महत्वपूर्ण निर्णय भी लेंगे, जिससे मानव श्रमिकों को अधिक रचनात्मक और रणनीतिक प्रयासों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए मुक्त किया जा सके।

जैसे-जैसे AI तकनीक का विकास जारी है, सहयोग और मानकीकरण का महत्व बढ़ता ही जाएगा। A2A प्रोटोकॉल और MCP भविष्य के AI विकास के लिए एक ब्लूप्रिंट के रूप में काम करते हैं, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के भविष्य को आकार देने में सामूहिक नवाचार की शक्ति का प्रदर्शन करते हैं।

सहयोगी AI के मुख्य लाभ

सहयोगी AI दृष्टिकोण कई लाभ प्रदान करता है, जिनमें शामिल हैं:

• बढ़ी हुई दक्षता: एक साथ काम करने वाले AI एजेंट व्यक्तिगत एजेंटों की तुलना में जटिल कार्यों को अधिक कुशलता से स्वचालित कर सकते हैं।
• बेहतर सटीकता: सहयोगी AI विविध डेटा स्रोतों और दृष्टिकोणों का लाभ उठा सकता है, जिससे अधिक सटीक और विश्वसनीय परिणाम प्राप्त होते हैं।
• बढ़ी हुई मापनीयता: बढ़ती मांगों को पूरा करने के लिए सहयोगी AI सिस्टम को अधिक आसानी से बढ़ाया जा सकता है।
• कम लागत: कार्यों को स्वचालित करके और दक्षता में सुधार करके, सहयोगी AI परिचालन लागत को कम करने में मदद कर सकता है।
• अधिक नवाचार: सहयोगी AI पारिस्थितिकी तंत्र डेवलपर्स को एक दूसरे के काम पर निर्माण करने में सक्षम करके नवाचार को बढ़ावा देता है।

चुनौतियां और विचार

जबकि सहयोगी AI के संभावित लाभ बहुत अधिक हैं, ऐसी चुनौतियां और विचार भी हैं जिन्हें संबोधित करने की आवश्यकता है। इनमें शामिल हैं:

• सुरक्षा: एक सहयोगी AI वातावरण में डेटा और संचार की सुरक्षा सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है।
• गोपनीयता: एक सहयोगी AI प्रणाली में उपयोगकर्ता की गोपनीयता की रक्षा के लिए सावधानीपूर्वक योजना और कार्यान्वयन की आवश्यकता होती है।
• विश्वास: AI एजेंटों और उनके उपयोगकर्ताओं के बीच विश्वास स्थापित करना व्यापक स्वीकृति के लिए आवश्यक है।
• शासन: जिम्मेदार उपयोग सुनिश्चित करने के लिए सहयोगी AI के लिए उपयुक्त शासन ढांचे का विकास आवश्यक है।
• नैतिक विचार: सहयोगी AI के नैतिक निहितार्थों को संबोधित करना सर्वोपरि है।

आगे का रास्ता

पूरी तरह से सहयोगी AI पारिस्थितिकी तंत्र की यात्रा अभी शुरू हुई है। जैसे-जैसे अधिक कंपनियां और शोधकर्ता इन सिद्धांतों को अपनाते हैं, हम आने वाले वर्षों में AI के और भी अधिक नवीन अनुप्रयोगों के उभरने की उम्मीद कर सकते हैं।

सहयोगी AI की क्षमता को पूरी तरह से साकार करने के लिए, यह आवश्यक है:

• खुले मानकों को बढ़ावा देना: AI संचार और सहयोग के लिए खुले मानकों के विकास और अपनाने को प्रोत्साहित करना महत्वपूर्ण है।
• सहयोग को बढ़ावा देना: एक सहयोगी पारिस्थितिकी तंत्र बनाना जहां शोधकर्ता, डेवलपर और व्यवसाय एक साथ काम कर सकें, आवश्यक है।
• अनुसंधान में निवेश करना: सहयोगी AI प्रौद्योगिकियों के अनुसंधान और विकास में निवेश करना महत्वपूर्ण है।
• नैतिक चिंताओं को दूर करना: सहयोगी AI के नैतिक निहितार्थों को सक्रिय रूप से दूर करना सर्वोपरि है।
• जनता को शिक्षित करना: जनता को सहयोगी AI के लाभों और चुनौतियों के बारे में शिक्षित करना विश्वास और स्वीकृति को बढ़ावा देने के लिए आवश्यक है।

एक साथ काम करके, हम सभी के लिए अधिक कुशल, उत्पादक और न्यायसंगत भविष्य बनाने के लिए सहयोगी AI की शक्ति का उपयोग कर सकते हैं।