टास्क-ओरिएंटेड AI एजेंट खास वर्कफ़्लो को अपने आप पूरा करने के लिए बनाए जाते हैं, जबकि जनरल-पर्पस लैंग्वेज मॉडल कई तरह के टेक्स्ट जनरेटर के तौर पर काम करते हैं जो कई तरह के प्रॉम्प्ट पर रिस्पॉन्ड करते हैं। इनमें से चुनना इस बात पर निर्भर करता है कि आपको भरोसेमंद टास्क एग्जीक्यूशन चाहिए या फ्लेक्सिबल कन्वर्सेशनल इंटेलिजेंस।
ऑटोनॉमस AI सिस्टम को टूल्स और रीज़निंग का इस्तेमाल करके खास मल्टी-स्टेप टास्क को प्लान करने और पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
बड़े AI मॉडल्स को कई टॉपिक्स पर नेचुरल लैंग्वेज को समझने और बनाने के लिए ब्रॉड टेक्स्ट डेटा पर ट्रेन किया गया।
| विशेषता | कार्य-उन्मुख AI एजेंट | सामान्य प्रयोजन भाषा मॉडल |
|---|---|---|
| प्राथमिक उद्देश्य | खास काम खुद से पूरे करें | टेक्स्ट बनाएं और सवालों के जवाब दें |
| स्वायत्तता स्तर | उच्च — स्वतंत्र रूप से योजनाएँ बनाएँ और कार्य करें | कम — हर प्रॉम्प्ट का अलग-अलग जवाब देता है |
| उपकरण का उपयोग | बिल्ट-इन फ़ंक्शन कॉलिंग और API एक्सेस | एजेंट फ्रेमवर्क में रैप किए जाने तक सीमित |
| स्मृति और संदर्भ | टास्क स्टेप्स में परसिस्टेंट मेमोरी | स्टेटलेस या छोटी बातचीत विंडो |
| वर्कफ़्लो के लिए विश्वसनीयता | दोहराए जाने वाले मल्टी-स्टेप प्रोसेस के लिए ज़्यादा | नीचे — मतिभ्रम हो सकता है या कदम छोड़ सकते हैं |
| FLEXIBILITY | नैरोअर — तय कामों के लिए ऑप्टिमाइज़्ड | डोमेन में अत्यंत व्यापक |
| विशिष्ट उदाहरण | AutoGPT, डेविन, मानुस, कोडिंग एजेंट | GPT-4, क्लाउड 3.5, जेमिनी, लामा 3 |
| अंतर्निहित तकनीक | LLM + प्लानिंग लूप + टूल्स + मेमोरी | ट्रांसफार्मर-आधारित तंत्रिका नेटवर्क |
टास्क-ओरिएंटेड एजेंट असल में एक ऑर्केस्ट्रेशन लेयर में लिपटे हुए लैंग्वेज मॉडल होते हैं जो प्लानिंग, मेमोरी और टूल सिलेक्शन को हैंडल करते हैं। इसके उलट, जनरल-पर्पस लैंग्वेज मॉडल रॉ रीज़निंग इंजन होते हैं — एक ट्रांसफ़ॉर्मर जो टेक्स्ट को प्रेडिक्ट करने के लिए ट्रेन किया जाता है। लैंग्वेज मॉडल को दिमाग और एजेंट को दिमाग के साथ हाथ, आँखें और एक टू-डू लिस्ट समझें।
एक एजेंट खुद तय कर सकता है कि कौन से स्टेप्स लेने हैं, कौन से टूल्स इस्तेमाल करने हैं, और काम के बीच में गलतियों से कैसे उबरना है। एक स्टैंडअलोन लैंग्वेज मॉडल अगले प्रॉम्प्ट का इंतज़ार करता है और इसमें लंबे समय तक चलने वाले लक्ष्य का कोई कॉन्सेप्ट नहीं होता है। यह एजेंट्स को ट्रैवल बुकिंग, कोड डीबगिंग, या इनवॉइस को शुरू से आखिर तक प्रोसेस करने जैसे वर्कफ़्लो के लिए कहीं ज़्यादा बेहतर बनाता है।
जनरल-पर्पस मॉडल मल्टी-स्टेप टास्क में बहुत अलग-अलग होते हैं — वे स्टेप्स छोड़ सकते हैं, टूल आउटपुट को लेकर भ्रम पैदा कर सकते हैं, या असली लक्ष्य का ट्रैक खो सकते हैं। एजेंट इसे स्ट्रक्चर्ड प्लानिंग लूप, वेरिफिकेशन स्टेप्स और एक्सप्लिसिट मेमोरी के ज़रिए कम करते हैं, हालांकि वे अभी भी मॉडल की रीज़निंग लिमिटेशन को इनहेरिट करते हैं। मिशन-क्रिटिकल ऑटोमेशन के लिए, गार्डरेल वाले एजेंट रॉ मॉडल प्रॉम्प्टिंग से बेहतर परफॉर्म करते हैं।
एक जनरल-पर्पस मॉडल एक ही बातचीत में कविता लिखने से क्वांटम मैकेनिक्स समझाने पर स्विच कर सकता है, जिससे यह क्रिएटिव काम, ब्रेनस्टॉर्मिंग और ओपन-एंडेड Q&A के लिए आइडियल बन जाता है। एजेंट उस फ्लेक्सिबिलिटी में से कुछ को डेप्थ के लिए ट्रेड करते हैं — वे उस खास काम में बहुत अच्छे होते हैं जिसके लिए उन्हें कॉन्फ़िगर किया गया है, लेकिन अपने तय स्कोप के बाहर अजीब होते हैं।
एजेंट चलाने का मतलब आम तौर पर ज़्यादा API कॉल, ज़्यादा टोकन और ज़्यादा कंप्यूट होता है क्योंकि हर स्टेप में रीज़निंग के साथ-साथ टूल एग्ज़िक्यूशन भी शामिल होता है। एक बार के सवालों के लिए डायरेक्ट लैंग्वेज मॉडल कॉल सस्ता और तेज़ होता है। अगर आपका काम एक ही प्रॉम्प्ट में फिट हो जाता है, तो जनरल-पर्पस मॉडल कॉस्ट में बेहतर होता है; अगर इसके लिए दस स्टेप्स की ज़रूरत होती है, तो एजेंट आपको उन्हें मैन्युअली ऑर्केस्ट्रेट करने से बचाता है।
आजकल ज़्यादातर प्रोडक्शन एजेंट अपने रीज़निंग कोर के तौर पर एक जनरल-पर्पस मॉडल का इस्तेमाल करते हैं। मॉडल नेचुरल लैंग्वेज को समझने और बनाने का काम करता है, जबकि एजेंट फ्रेमवर्क मेमोरी, प्लानिंग और टूल एक्सेस जोड़ता है। कॉम्पिटिटर के बजाय, वे एक-दूसरे को पूरा करने वाली लेयर हैं — मॉडल इंग्रीडिएंट है, एजेंट फिनिश्ड डिश है।
AI एजेंट्स, लैंग्वेज मॉडल्स से पूरी तरह अलग टेक्नोलॉजी हैं।
एजेंट्स, लैंग्वेज मॉडल्स के ऊपर बनाए जाते हैं। मॉडल रीज़निंग देता है, जबकि एजेंट फ्रेमवर्क प्लानिंग, मेमोरी और टूल एग्ज़िक्यूशन जोड़ता है। वे एक ही अंदरूनी न्यूरल आर्किटेक्चर शेयर करते हैं।
जनरल-पर्पस मॉडल मुश्किल वर्कफ़्लो को अपने आप भरोसेमंद तरीके से चला सकते हैं।
रॉ लैंग्वेज मॉडल अक्सर स्टेप्स छोड़ देते हैं, कॉन्टेक्स्ट खो देते हैं, या लंबे वर्कफ़्लो में टूल आउटपुट बनाते हैं। एजेंट लूप या ध्यान से प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के बिना, मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन भरोसे लायक नहीं है।
एक बार कॉन्फ़िगर होने के बाद AI एजेंट कभी गलती नहीं करते।
एजेंट्स को अपने अंदरूनी मॉडल की गलतफ़हमी और सोचने की गलतियाँ विरासत में मिलती हैं। वे लूप में भी फँस सकते हैं, गलत टूल्स इस्तेमाल कर सकते हैं, या साफ़ न होने वाले लक्ष्यों का गलत मतलब निकाल सकते हैं।
बड़े लैंग्वेज मॉडल हमेशा एजेंट के तौर पर बेहतर परफॉर्म करते हैं।
एजेंट का परफॉर्मेंस रीज़निंग क्वालिटी, इंस्ट्रक्शन फॉलो करने और टूल के इस्तेमाल की सटीकता पर निर्भर करता है — सिर्फ़ स्केल पर नहीं। मज़बूत एजेंट स्कैफ़ोल्डिंग वाला एक अच्छी तरह से ट्यून किया गया छोटा मॉडल एक रॉ बड़े मॉडल से बेहतर परफॉर्म कर सकता है।
आपको एजेंट या लैंग्वेज मॉडल में से चुनना होगा।
ये दोनों एक-दूसरे को पूरा करते हैं। ज़्यादातर एजेंट सिस्टम अपने रीज़निंग इंजन के तौर पर एक जनरल-पर्पस मॉडल का इस्तेमाल करते हैं, और कई लैंग्वेज मॉडल एप्लिकेशन फ़ंक्शन कॉलिंग जैसे हल्के एजेंट फ़ीचर जोड़ते हैं।
जब आपको लिखने, जवाब देने या ब्रेनस्टॉर्मिंग के लिए फ्लेक्सिबल, बातचीत करने वाला AI चाहिए, तो एक जनरल-पर्पस लैंग्वेज मॉडल चुनें। जब आपको कई टूल्स और फैसलों वाले एक तय वर्कफ़्लो को ऑटोनॉमस तरीके से करने की ज़रूरत हो, तो एक टास्क-ओरिएंटेड एजेंट चुनें। असल में, सबसे अच्छे सिस्टम दोनों को मिलाते हैं — एक काबिल मॉडल जो एक अच्छे डिज़ाइन वाले एजेंट को पावर देता है।
AI आइडिया वैलिडेशन एल्गोरिदम और डेटा का इस्तेमाल करके जल्दी से टेस्ट करता है कि किसी कॉन्सेप्ट में मार्केट पोटेंशियल है या नहीं, जबकि इंसानी प्रॉब्लम स्पॉटिंग असल दुनिया की दिक्कतों को पहचानने के लिए अपने अनुभव और इंट्यूशन पर निर्भर करती है। दोनों तरीकों में खास खूबियां हैं, और कई सफल फाउंडर किसी एक को चुनने के बजाय उन्हें मिलाते हैं।
यह डिटेल्ड ब्रेकडाउन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम के प्रोबेबिलिस्टिक नेचर की तुलना ट्रेडिशनल रूल-बेस्ड सॉफ्टवेयर में पाए जाने वाले प्रेडिक्टेबल एग्जीक्यूशन से करता है। जानें कि ये अलग-अलग पैराडाइम अलग-अलग ऑपरेशनल एनवायरनमेंट में सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग आर्किटेक्चर, रिस्क असेसमेंट और सिस्टम डिज़ाइन चॉइस पर कैसे असर डालते हैं।
AI एजेंट ऑटोनॉमी सॉफ्टवेयर सिस्टम को लक्ष्यों के लिए खुद से प्लान बनाने और काम करने देती है, जबकि ह्यूमन-गाइडेड डेवलपमेंट लोगों को हर कदम पर गाइड करता रहता है। दोनों तरीके यह तय करते हैं कि AI प्रोडक्ट कैसे बनते हैं, और उनमें से किसी एक को चुनने से असल दुनिया में डिप्लॉयमेंट में रिलायबिलिटी, क्रिएटिविटी और कंट्रोल पर असर पड़ता है।
AI एजेंट ऑटोनॉमस, गोल-ड्रिवन सिस्टम होते हैं जो अलग-अलग टूल्स पर काम की प्लानिंग, रीज़न और एग्जीक्यूट कर सकते हैं, जबकि ट्रेडिशनल वेब एप्लिकेशन फिक्स्ड यूज़र-ड्रिवन वर्कफ़्लो को फॉलो करते हैं। यह तुलना स्टैटिक इंटरफ़ेस से अडैप्टिव, कॉन्टेक्स्ट-अवेयर सिस्टम में बदलाव को हाईलाइट करती है जो यूज़र्स की प्रोएक्टिवली मदद कर सकते हैं, फैसलों को ऑटोमेट कर सकते हैं, और कई सर्विसेज़ के साथ डायनामिकली इंटरैक्ट कर सकते हैं।
AI एजेंट्स में सेल्फ-रिफ्लेक्शन, इटरेटिव रीज़निंग, एरर करेक्शन और अडैप्टिव बिहेवियर को मुमकिन बनाता है, जबकि स्टैटिक आउटपुट जेनरेशन बिना इंटरनल रिव्यू के फिक्स्ड रिस्पॉन्स देता है। रिफ्लेक्टिव अप्रोच मुश्किल कामों में ज़्यादा एक्यूरेसी और कॉन्टेक्स्चुअल अवेयरनेस के लिए स्पीड और कम्प्यूटेशनल कॉस्ट को ट्रेड करता है।
