ਏਜੰਟ ਸੰਕਲਪ ਦਾ ਉਭਾਰ
ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਦੁਆਰਾ ਗੀਟਹੱਬ ਐਮਸੀਪੀ ਸਰਵਰ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ, ਗੂਗਲ ਦੁਆਰਾ ਏ2ਏ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਏਜੰਟ ਇੰਟਰਕਾਮਿਊਨੀਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੀ ਰਿਲੀਜ਼, ਅਤੇ ਅਲੀਪੇ ਦੁਆਰਾ ਐਮਸੀਪੀ ਸਰਵਰ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਰਗੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਏਜੰਟ (ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਏਜੰਟ) ਖੇਤਰ ਮਾਰਕੀਟ ਤੋਂ ਬੇਮਿਸਾਲ ਧਿਆਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਏਜੰਟ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ‘ਤੇ ਪੂਰੀ ਸਹਿਮਤੀ ਨਹੀਂ ਬਣੀ ਹੈ, ਪਰ ਸਾਬਕਾ ਓਪਨਏਆਈ ਖੋਜਕਰਤਾ ਲਿਲੀਅਨ ਵੈਂਗ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਭਾਗਾਂ ‘ਯੋਜਨਾ’, ‘ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ’ ਅਤੇ ‘ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ’ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਾਨਤਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਮੁੱਖ ਤੱਤ ਬਣ ਗਏ ਹਨ।
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਏਜੰਟ ਦਾ ਸੰਕਲਪ ਕੋਈ ਨਵੀਂ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ (ਐਲਐਲਐਮ) ਦੇ ਤੇਜ਼ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਏਜੰਟ ਦੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੇ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਸਫਲਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਜੋਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਸਮਝਣ, ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ ਮਨੁੱਖੀ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਹੈ।
ਏਜੰਟ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ: ਵੱਡੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਘੁਸਪੈਠ ਦਰ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਉਡੀਕ
ਚੈਟਬੋਟਸ ਦੇ ਵਿਕਸਤ ਸੰਸਕਰਣ ਵਜੋਂ, ਮੌਜੂਦਾ ਏਜੰਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਜੋੜਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਮੈਨੁਅਸ ਅਤੇ ਡੇਵਿਨ ਵਰਗੇ ਕੁਝ ਏਜੰਟ ਹੀ ਸੁਤੰਤਰ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਫਿਰ ਵੀ, ਡੂੰਘੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਮੈਨੁਅਸ ਵਰਗੇ ਏਜੰਟ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਤੰਤਰ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ, ਅਜੇ ਵੀ ਵਰਤੋਂ ‘ਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਸਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਸ਼ਾਇਦ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ‘ਬਲਾਕਬਸਟਰ’ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਦਿੱਖ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਤਰਕ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਰੰਤਰ ਸੁਧਾਰ ਦੇ ਨਾਲ, ਏਜੰਟ ਹੌਲੀ ਹੌਲੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨਵੀਨਤਾ ਦਾ ਕੇਂਦਰ ਬਣ ਰਹੇ ਹਨ। ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਤੇ ਖੋਜਕਰਤਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਏਜੰਟ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲੱਗ ਪਏ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਸਹਾਇਕ, ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਆਦਿ। ਏਜੰਟ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੌਲੀ ਹੌਲੀ ਖੋਜੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵੱਡੀ ਥਾਂ ਹੈ।
ਏਜੰਟ ਦੀ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੇੜੇ ਹੈ: ਕਈ ਅਨੁਕੂਲ ਹਾਲਤਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ
ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾ
- ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ: ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਵਿਚਾਰਨ ਲਈ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਲੰਬੇ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਫੈਸਲੇ ਲਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਜੋ ਇਨਾਮਾਂ ਅਤੇ ਸਜ਼ਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਏਜੰਟ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਅਤੇ ਸਰਵੋਤਮ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
- ਤਰਕ ਮਾਡਲ ਦਿਨ-ਬ-ਦਿਨ ਪਰਿਪੱਕ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ: ਤਰਕ ਮਾਡਲ ਏਜੰਟ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ ਹੈ, ਜੋ ਇਨਪੁਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਤਰਕ ਅਤੇ ਨਿਰਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ। ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਖੋਜ ਦੇ ਨਾਲ, ਤਰਕ ਮਾਡਲ ਵਧੇਰੇ ਪਰਿਪੱਕ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਏਜੰਟ ਦੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹਨ।
ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸ
- MCP ਅਤੇ A2A ਵਰਗੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ: MCP (ਮਾਡਲ ਸੰਚਾਰ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ) ਅਤੇ A2A (ਏਜੰਟ-ਟੂ-ਏਜੰਟ) ਦੋ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਏਜੰਟ ਸੰਚਾਰ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲਾਂ ਦਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸ ਏਜੰਟ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਨਾ ਵਧੇਰੇ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਏਜੰਟ ਲਈ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਨਾ ਵਧੇਰੇ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ: ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਏਜੰਟ ਦੁਆਰਾ ਬਾਹਰੀ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਧੇਰੇ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, API (ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਇੰਟਰਫੇਸ) ਦੁਆਰਾ, ਏਜੰਟ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਔਨਲਾਈਨ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਪਣੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਵਿਸਥਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਨਵੰਬਰ 2024 ਵਿੱਚ, ਐਂਥ੍ਰੋਪਿਕ ਨੇ ਐਮਸੀਪੀ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਕੀਤਾ, ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰੀ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਟੂਲਸ ਸੰਦਰਭ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਦਮ ਏਜੰਟ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰੇਗਾ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਏਜੰਟ ਬਾਹਰੀ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਣਗੇ।
MCP ਅਤੇ A2A: ਏਜੰਟ ਆਪਸੀ ਸੰਪਰਕ ਦੀ ਕੁੰਜੀ
MCP ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ: ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਬਾਹਰੀ ਦੁਨੀਆਂ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ
MCP ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦਾ ਮੁੱਖ ਟੀਚਾ ਏਜੰਟ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਟੂਲਸ ਦੇ ‘ਇੱਕ-ਕਲਿੱਕ ਆਪਸੀ ਸੰਪਰਕ’ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। MCP ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੁਆਰਾ, ਏਜੰਟ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬਾਹਰੀ ਸਰੋਤਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਾਟਾਬੇਸ, API, ਵੈੱਬ ਸੇਵਾਵਾਂ, ਆਦਿ। ਇਹ ਏਜੰਟ ਲਈ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸੂਝਵਾਨ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
A2A ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ: ਏਜੰਟ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਚਾਰ ਲਈ ਇੱਕ ਪੁਲ ਬਣਾਉਣਾ
A2A ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦਾ ਟੀਚਾ ਏਜੰਟ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। A2A ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੁਆਰਾ, ਏਜੰਟ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਤਰਿਤ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ A2A ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦਾ ਟੀਚਾ ਏਜੰਟ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਚਾਰ ਹੈ, ਅਤੇ MCP ਏਜੰਟ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਲਈ ਹੈ, ਪਰ ‘ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਏਜੰਟ ਵਜੋਂ ਵੀ ਪੈਕ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ’ ਦੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਤਹਿਤ, ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਓਵਰਲੈਪ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਮੁਕਾਬਲਾ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬਾਹਰੀ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮੁਕਾਬਲਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਵਧਾਏਗਾ ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਪੂਰੇ ਏਜੰਟ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਲਾਭ ਪਹੁੰਚਾਏਗਾ।
ਏਜੰਟ ਵਿਕਾਸ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ
ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਏਜੰਟ: ਕੋਈ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ
ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ‘ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਏਜੰਟ’ ਹਨ, ਪਰ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕੋਜ਼ੇ, ਡੀਫਾਈ ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ‘ਤੇ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਵਰਕਫਲੋ ਲਿਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਏਜੰਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੇ ਸੁਪਰਇੰਪੋਜ਼ੀਸ਼ਨ ਵਰਗੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਏਜੰਟਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨ।
ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਉੱਨਤ ਏਜੰਟ ‘ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ’ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ‘ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੰਮ ਇਨਪੁਟ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਏਜੰਟ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਲੋੜੀਂਦੇ ਕੰਮ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ’। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਟੀਚਾ ਇਨਪੁਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਏਜੰਟ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। L3/L4/L5 ਵਰਗੇ ਇਹ ਉੱਨਤ ਏਜੰਟ ਮਨੁੱਖੀ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਏਜੰਟ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਦਿਸ਼ਾ ਬਣ ਜਾਣਗੇ।
ਏਜੰਟ ਰੋਬੋਟਸ ਅਤੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ
ਜਦੋਂ ਏਜੰਟ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਐਮਬੋਡਿਡ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ‘ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਹਾਵੀ ਕੀਤੇ ਗਏ ਰੋਬੋਟ ਅਤੇ ਵਾਹਨ ਵੀ ਏਜੰਟ ਹਨ। ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਰੋਬੋਟ, ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਰੋਬੋਟ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ‘ਭੌਤਿਕ ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀਆਂ ਹਨ’ ਦਾ ‘ਛੋਟਾ ਦਿਮਾਗ’ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ‘ਕਿਹੜੀਆਂ ਭੌਤਿਕ ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਕਰਨੀਆਂ ਹਨ’ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਏਜੰਟ ਦੀ ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।
ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਏਜੰਟ ਰੋਬੋਟ ਨੂੰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਵਾਜਬ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਏਜੰਟ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਰੋਬੋਟ ਦੇ ਮੂਵਮੈਂਟ ਪਾਥ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਏਜੰਟ ਵਾਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਏਜੰਟ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਸਿਗਨਲਾਂ, ਹੋਰ ਵਾਹਨਾਂ ਅਤੇ ਪੈਦਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲਿਆਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਾਹਨ ਦੀ ਗਤੀ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਦੁਰਘਟਨਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਚਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਏਜੰਟ ਆਪਸੀ ਸੰਪਰਕ ਅਤੇ ਏਆਈ ਨੇਟਿਵ ਨੈੱਟਵਰਕ
ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ, ਸ਼ਾਇਦ ਸਾਰੇ ਏਜੰਟ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ, ਸਵੈ-ਸੰਗਠਿਤ ਹੋਣ, ਸਵੈ-ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਉੱਚ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਾਲਾ ਸਹਿਯੋਗੀ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਚੀਨੀ ਡਿਵੈਲਪਰ ਭਾਈਚਾਰਾ ਏਐਨਪੀ ਵਰਗੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਵੀ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਏਜੰਟ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਯੁੱਗ ਦਾ HTTP ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਬਣਨਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਏਜੰਟ ਵਿਚਕਾਰ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਲਈ, DID ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਮਦਦ ਲਈ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- ਏਜੰਟ ਆਪਸੀ ਸੰਪਰਕ: ਏਜੰਟ ਵਿਚਕਾਰ ਆਪਸੀ ਸੰਪਰਕ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪੂਰੇ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਏਜੰਟ ਡਾਟਾ, ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੇਅਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਏਆਈ ਨੇਟਿਵ ਨੈੱਟਵਰਕ: ਏਆਈ ਨੇਟਿਵ ਨੈੱਟਵਰਕ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਿਸਮ ਦਾ ਨੈੱਟਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਨੈੱਟਵਰਕ ਉੱਚ ਬੈਂਡਵਿਡਥ, ਘੱਟ ਲੇਟੈਂਸੀ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਏਜੰਟ ਦੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਰਥਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- DID ਤਕਨਾਲੋਜੀ: DID (ਡੀਸੈਂਟਰਲਾਈਜ਼ਡ ਆਈਡੈਂਟੀਫਾਇਰ) ਇੱਕ ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਹੈ। DID ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੁਆਰਾ, ਏਜੰਟ ਆਪਣੀ ਪਛਾਣ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਧੇਰੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਏਜੰਟ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਵੱਡਾ ਬਦਲਾਅ ਲਿਆਵੇਗਾ, ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸੰਚਾਰ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਸਹਿਯੋਗੀ ਨੈੱਟਵਰਕ ਹੋਵੇਗਾ।