एआई एजेंट कैसे काम करते हैं? आर्किटेक्चर, उपकरण, मेमोरी, और वेब एक्सेस

TL;DR:

• एक एआई एजेंट एक मॉडल के चारों ओर एक नियंत्रित लूप है। यह एक लक्ष्य प्राप्त करता है, स्थिति का अवलोकन करता है, कार्रवाई की योजना बनाता है, एक उपकरण को कॉल करता है, परिणाम का मूल्यांकन करता है, और या तो जारी रखता है या रुकता है।
• मॉडल पूरी प्रणाली प्रदान नहीं करता। उपकरण, मेमोरी, ओर्केस्ट्रेशन, अनुमतियाँ, बजट, लॉग, और मानव अनुमोदन अनुप्रयोग घटक हैं।
• मेमोरी के कई कार्य होते हैं। कामकाजी संदर्भ वर्तमान कार्य को पकड़ता है, टिकाऊ भंडार स्वीकृत तथ्यों या इतिहास को संरक्षित करता है, और पुनर्प्राप्ति अगले कदम के लिए केवल प्रासंगिक स्थिति का चयन करता है।
• उपकरण पाठ उत्पादन को क्रिया में बदलते हैं। उनके स्कीमा और अनुमति सीमाएँ यह निर्धारित करती हैं कि एजेंट क्या पढ़ सकता है या बदल सकता है।
• स्क्रैपलेस एजेंट को वर्तमान सार्वजनिक वेब डेटा प्रदान कर सकता है। इसका MCP सर्वर और वेब-डेटा उत्पाद उपकरण और अधिग्रहण परतें हैं, न कि एक एजेंट निर्माता या निर्णय इंजन।

एआई एजेंटों को अक्सर ऐसे मॉडलों के रूप में वर्णित किया जाता है जिनमें क्रियाएँ करने की क्षमता होती है। यह विवरण उन इंजीनियरिंग नियंत्रणों को छोड देता है जो क्रिया को उपयोगी बनाते हैं। एक उत्पादन एजेंट एक सॉफ़्टवेयर प्रणाली है जिसमें एक मॉडल संचालित लूप में कदमों का प्रस्ताव या चयन करता है, जबकि अनुप्रयोग उपकरणों, स्थिति, अनुमतियों और रोकने की स्थितियों को नियंत्रित करता है।

यह गाइड उस लूप, इसके चारों ओर के घटकों, सामान्य एजेंट प्रकारों, और नए वेब एक्सेस की स्थिति को समझाती है।

What Is an AI Agent?

एक एआई एजेंट एक प्रणाली है जो अपनी वर्तमान स्थिति का अवलोकन करके, एक क्रिया का चयन करके, उपकरणों का उपयोग करके या आउटपुट उत्पन्न करके एक लक्ष्य की ओर बढ़ता है, और परिणाम से अपना अगला कदम अपडेट करता है। कार्यान्वयन के दौरान पथ बदल सकता है।

एक एजेंट एक एकल मॉडल कॉल से अलग है क्योंकि यह कई सीमित कदम ले सकता है। यह एक निश्चित कार्यप्रवाह से भी अलग है क्योंकि कम से कम एक संक्रमण मॉडल की तर्क या मूल्यांकन पर निर्भर करता है न कि केवल एक पूर्व लिखित शाखा पर।

कोई एकल अनिवार्य आर्किटेक्चर नहीं है। स्वायत्त भाषा-मॉडल एजेंटों का एक सर्वेक्षण सामान्य प्रणालियों को प्रोफ़ाइल, मेमोरी, योजना और क्रिया मॉड्यूल के आसपास व्यवस्थित करता है। स्वाधीन एजेंटों पर बड़े भाषा मॉडल-आधारित सर्वेक्षण क्षेत्र में मूल्यांकन और अनुप्रयोग पैटर्न का भी वर्णन करता है।

How Do AI Agents Work Step by Step?

सरलतम उपयोगी नियंत्रण लूप में सात चरण होते हैं।

1. लक्ष्य प्राप्त करें। अनुरोधित परिणाम, प्रतिबंध, अनुमत डेटा, समय सीमा, और अनुमोदन आवश्यकताओं का विश्लेषण करें।
2. स्थिति का अवलोकन करें। वर्तमान कार्य की स्थिति, प्रासंगिक मेमोरी, उपकरण के परिणाम, और पर्यावरण सिग्नल लोड करें।
3. अगला कदम योजना बनाएं। एक क्रिया का चयन करें या कार्य को छोटे कदमों में विभाजित करें।
4. एक उपकरण को कॉल करें या उत्तर उत्पन्न करें। केवल एक उपकरण को बुलाएँ जो कार्य के लिए अनुमत है और मान्य तर्क पारित करें।
5. परिणाम को मान्य करें। उपकरण की प्रतिक्रिया को इसके स्कीमा और कार्य की स्वीकृति स्थिति के खिलाफ जांचें।
6. स्थिति अपडेट करें। उपयोगी परिणाम, बचे हुए कार्य, लागत, और कोई नई असमानता सहेजें।
7. जारी रखें, पूछें, या रुकें। ऑर्केस्ट्रेटर कॉल बजट, नीति सीमा, पूर्णता परीक्षण और मानव अनुमोदन नियमों को लागू करता है।

मॉडल योजना और मूल्यांकन में भाग लेता है, लेकिन रनटाइम को असहमति रहित नियंत्रणों को लागू करना चाहिए। उदाहरण के लिए, मॉडल संदेश भेजने का सुझाव दे सकता है, जबकि अनुप्रयोग को संदेशन उपकरण को निष्पादित करने से पहले उपयोगकर्ता अनुमोदन की आवश्यकता होती है।

AI Agent Architecture

घटक	ज़िम्मेदारी	उत्पादन प्रश्न
लक्ष्य और निर्देश	अपेक्षित परिणाम और प्रतिबंधों को परिभाषित करें	क्या पूर्णता मापने योग्य है?
मॉडल	संदर्भ की व्याख्या करें और क्रियाएँ प्रस्तावित करें	कौन से निर्णय मॉडल को सौंपे गए हैं?
ऑर्केस्ट्रेटर	लूप चलाएँ और नीति लागू करें	बार-बार या असुरक्षित क्रियाओं को क्या रोकता है?
उपकरण रजिस्ट्रार	अनुमत क्षमताओं को उजागर करें	क्या स्कीमा संकीर्ण और विवरण स्पष्ट हैं?
मेमोरी और स्थिति	प्रासंगिक कार्य जानकारी को संरक्षित करें	क्या संग्रहीत, पुनर्प्राप्त, समाप्त, या अलग रखा गया है?
डेटा अधिग्रहण	वर्तमान बाहरी जानकारी प्राप्त करें	ताजगी और उत्पत्ति को कैसे रिकॉर्ड किया जाता है?
मान्यकर्ता	आउटपुट और उपकरण के परिणामों की जांच करें	क्या अधूरे या गलत प्रतिनिधित्वों को अस्वीकार किया जाता है?
अवलोकनशीलता	क्रियाएँ, लागत, विलंबता, और परिणाम रिकॉर्ड करें	क्या एक समीक्षक रन का पुनर्निर्माण कर सकता है?
मानव अनुमोदन	संवेदनशील या अपरिवर्तनीय चरणों को गेट करें	कौन सी क्रियाएँ हमेशा पुष्टि की आवश्यकता होती है?

आर्किटेक्चर को मॉडल क्षमता को स्पष्ट बनाना चाहिए। यदि एजेंट केवल अनुसंधान और प्रारूपित कर सकता है, तो इसके उपकरण सेट में प्रकाशन या खाता प्रबंधन क्रियाएँ नहीं होनी चाहिए। न्यूनतम विशेषाधिकार प्रत्येक निषिद्ध क्रिया को याद रखने के लिए प्रेरणा मांगने से सरल है।

Planning and Reasoning

योजना एक लक्ष्य को अगले अनुमत क्रिया में परिवर्तित करती है। एक छोटा एजेंट एक समय में एक कदम की योजना बना सकता है। एक लंबा कार्य कार्य चार्ट के साथ शुरू हो सकता है, फिर जब अवलोकन आए तो इसे संशोधित करता है।

योजनाओं को कार्यशील स्थिति के रूप में संभाला जाना चाहिए, सत्य के रूप में नहीं। उपकरण के परिणाम एक अनुमान को अमान्य कर सकते हैं। एक पृष्ठ अनुपलब्ध हो सकता है, एक रिकॉर्ड पहले से ही मौजूद हो सकता है, या एक आवश्यक स्रोत दूसरे स्रोत के साथ संघर्ष कर सकता है। एजेंट को एक कदम को पूरा, संशोधित करने, इनपुट का अनुरोध करने, या रोकने के लिए एक स्पष्ट तरीका चाहिए।
लंबे योजना अपनेआप बेहतर नहीं होती। वे संदर्भ को खर्च करती हैं और एजेंट को एक अप्रचलित पथ पर मजबूर कर सकती हैं। उस कार्य का समर्थन करने के लिए सबसे छोटा योजना क्षितिज का उपयोग करें, फिर महत्वपूर्ण अवलोकनों के बाद पुनर्मूल्यांकन करें।

एआई एजेंट उपकरण

उपकरण एक एजेंट को एक डेटाबेस का क्वेरी करने, वेब पर खोजने, एक पृष्ठ को पुनः प्राप्त करने, कोड चलाने, एक फ़ाइल पढ़ने या एक बाहरी क्रिया का अनुरोध करने की अनुमति देते हैं। हर उपकरण में होना चाहिए:

• एक विशिष्ट नाम और विवरण;
• एक प्रकार का इनपुट स्कीमा;
• एक प्रकार का सफलता परिणाम;
• स्पष्ट त्रुटि स्थितियों;
• एक प्राधिकरण सीमा;
• दायरे, लागत और दुष्प्रभावों पर सीमाएँ;
• लॉग जो कॉल और परिणाम की पहचान करते हैं।

The Model Context Protocol tools specification बताता है कि सर्वर कैसे समर्थित भाषा-मॉडल क्लाइंट के लिए खोजे जाने योग्य उपकरण प्रदर्शित कर सकते हैं। एक प्रोटोकॉल इंटरफेस को मानकीकृत करता है; यह यह तय नहीं करता कि उपयोगकर्ता को किन उपकरणों पर भरोसा करना चाहिए या किन क्रियाओं को मंजूरी दी जानी चाहिए।

उपकरण के परिणाम अप्रत्याशित इनपुट होते हैं। एक वेब पृष्ठ, दस्तावेज़, या एपीआई फ़ील्ड में ऐसे निर्देश हो सकते हैं जो उपयोगकर्ता के लक्ष्य के साथ संघर्ष करते हैं। आवेदन को उपकरण डेटा को रनटाइम नीति से अलग रखना चाहिए और कभी भी पुनः प्राप्त पाठ को अनुमतियों को फिर से परिभाषित करने की अनुमति नहीं देनी चाहिए।

एआई एजेंट मेमोरी

“मेमोरी” कई अलग-अलग संग्रहण और पुनर्प्राप्ति समस्याओं के लिए एक लेबल है।

कार्यशील संदर्भ

कार्यशील संदर्भ वर्तमान लक्ष्य, हाल के संदेश, उपकरण परिणाम, और तत्काल योजना को शामिल करता है। यह तेज़ है लेकिन सीमित है। हर ऐतिहासिक अवलोकन को हर कदम में स्थानांतरित करना लागत बढ़ाता है और पुराने विवरणों को अगले क्रिया पर प्रभाव डालने की संभावना बढ़ाता है।

कार्य स्थिति

कार्य स्थिति संरचित प्रगति है: पूर्ण कदम, लंबित कार्य, चयनित रिकॉर्ड, बजट, और सत्यापन परिणाम। जब सटीकता मायने रखती है, तो इसे स्वतंत्र रूप से बनाए गए मॉडल पाठ के बाहर संग्रहित करें।

टिकाऊ मेमोरी

टिकाऊ मेमोरी अनुमोदित जानकारी को सत्रों के बीच संरक्षित करती है, जैसे उपयोगकर्ता प्राथमिकताएँ, पूर्व निर्णय, या हल की गई इकाई पहचानकर्ता। इसे स्वामित्व, रखरखाव, विलोपन, और पहुँच नियमों की आवश्यकता होती है। हर बातचीत का विवरण टिकाऊ मेमोरी नहीं बनना चाहिए।

पुनर्प्राप्ति परत

पुनर्प्राप्ति वर्तमान चरण के लिए प्रासंगिक संग्रहित आइटम का चयन करती है। इसे उपज और समय मुहर लौटानी चाहिए ताकि एजेंट वर्तमान नीति को पुराने नोट्स से भिन्न कर सके। The survey of memory mechanisms for large language model agents मेमोरी रूपों और उनके एजेंट व्यवहार में भूमिका की समीक्षा करता है।

धारणा, क्रिया, और फीडबैक

सॉफ़्टवेयर एजेंट “धारण” उपकरण आउटपुट और अनुप्रयोग घटनाओं के माध्यम से करते हैं। एक शोध एजेंट खोज परिणाम और पृष्ठ प्राप्त करता है। एक समर्थन एजेंट एक टिकट, अनुमोदित ज्ञान रिकॉर्ड, और टेलीमेट्री प्राप्त कर सकता है। एक ब्राउज़र एजेंट वर्तमान पृष्ठ और उपलब्ध तत्वों का अवलोकन करता है।

क्रिया का प्रकार होना चाहिए। “रिकॉर्ड को अपडेट करें” अस्पष्ट है; एक सुरक्षित उपकरण अनुबंध रिकॉर्ड का नाम बताता है, अनुमत फ़ील्ड, प्रस्तावित मान, और मंजूरी की स्थिति। निष्पादन के बाद, उपकरण परिणामस्वरूप रिकॉर्ड या एक सटीक त्रुटि लौटाता है।

फीडबैक चक्र को पूरा करता है। यह एक स्कीमा सत्यापन परिणाम, एक परीक्षण, एक उपयोगकर्ता सुधार, एक मूल्यांकनकर्ता स्कोर, या एक बाहरी स्थिति परिवर्तन हो सकता है। एजेंट को अगले क्रिया का चयन करने के लिए फीडबैक का उपयोग करना चाहिए, केवल इसे एक ट्रांसक्रिप्ट में जोड़ने के लिए नहीं।

सामान्य प्रकार के एआई एजेंट

प्रतिक्रियाशील एजेंट

प्रतिक्रियाशील एजेंट वर्तमान अवलोकन से एक क्रिया का चयन करते हैं जिसमें बहुत कम टिकाऊ स्थिति होती है। वे सीमित मूल्य वाली भंडारित रूटिंग या वर्गीकरण कार्यों में फिट होते हैं।

उपकरण-उपयोगकर्ता एजेंट

उपकरण-उपयोगकर्ता एजेंट एपीआई, खोज प्रणाली, कोड रनर, या डेटा स्टोर को कॉल करते हैं। वे शोध, समर्थन, और विक Entwickler कार्यप्रवाह में सामान्य हैं।

योजना एजेंट

योजना एजेंट बहु-चरण लक्ष्यों को विघटित करते हैं और कार्यान्वयन के दौरान योजना को अपडेट करते हैं। उन्हें मजबूत रोकने की शर्तों की आवश्यकता होती है क्योंकि खुली योजना लागत को बढ़ा सकती है बिना परिणाम में सुधार किए।

ब्राउज़र एजेंट

ब्राउज़र एजेंट एक नियंत्रित ब्राउज़र उपकरण के माध्यम से वेब पृष्ठों का निरीक्षण और बातचीत करते हैं। उन्हें सख्त डोमेन, क्रेडेंशियल, और क्रिया अनुमतियों की आवश्यकता होती है। एक सार्वजनिक पृष्ठ पढ़ना और एक लेनदेन प्रस्तुत करना विभिन्न प्राधिकरण स्तर हैं।

बहु-एजेंट प्रणाली

बहु-एजेंट प्रणाली कई एजेंटों को भूमिकाएँ सौंपती हैं और उनके उत्पादन का समन्वय करती हैं। यह तब मदद कर सकता है जब कार्य वास्तव में अलग होने योग्य हों या स्वतंत्र समीक्षा की आवश्यकता हो। यह समन्वयन, संदर्भ, और विफलता की जटिलता को भी बढ़ाता है। एक एजेंट के साथ शुरुआत करें जब तक भूमिका पृथक्करण एकनीय लाभ न दे।

एक एआई एजेंट में वेब एक्सेस कैसे फिट होता है

मॉडल स्वाभाविक रूप से सार्वजनिक वेब की वर्तमान स्थिति को नहीं जानते। एक वेब-सक्षम एजेंट को एक डेटा प्लेन की आवश्यकता होती है जो खोज कर सके, पुनः प्राप्त कर सके, रेंडर कर सके, मान्य कर सके, और उपज वापस कर सके।
The Scrapeless MCP Server guide समझाता है कि वेब-खोज और निष्कर्षण उपकरणों को संगत ग्राहकों के लिए कैसे उजागर किया जा सकता है। Scrapeless AI Agent वर्णन करता है कि प्लेटफॉर्म की वेब-डेटा क्षमताएँ एजेंट कार्यप्रवाह का समर्थन कैसे करती हैं।

कंक्रीट खोज-उपकरण अनुरोध अनुबंध के लिए, Deep SerpApi quickstart वर्तमान इनपुट और प्रतिक्रिया क्षेत्रों को प्रदर्शित करता है।

Scrapeless कारण लूप या एजेंट ढांचा नहीं है। होस्ट एप्लिकेशन अभी भी मॉडल, योजनाएँ, मेमोरी डिज़ाइन, अनुमतियाँ, मूल्यांकन नियम और अनुमोदन गेट चुनता है। Scrapeless सार्वजनिक वेब-डेटा परत को Deep SerpApi, Universal Scraping API, और Scraping Browser जैसे उत्पादों के माध्यम से प्रदान करता है।

Scrapeless Scraping Browser guide एक कंक्रीट उदाहरण प्रस्तुत करता है कि कैसे एक ब्राउज़र-आधारित अधिग्रहण क्षमता को उजागर किया जा सकता है जबकि होस्ट एप्लिकेशन में आयोजन को बनाए रखा जा सकता है।

एक साफ वेब उपकरण प्रतिक्रिया में अनुरोधित URL, अंतिम URL, पृष्ठ पहचान, संग्रह समय, स्थानीयता, निष्कर्षण स्थिति, और साक्ष्य शामिल होते हैं। एजेंट तब मान्य रिकॉर्ड के आधार पर तर्क कर सकता है बजाय अनुपयुक्त पृष्ठ डंप के।

AI एजेंट उपयोग के मामले

शोध और निगरानी

एक एजेंट स्वीकृत स्रोतों की खोज कर सकता है, वर्तमान पृष्ठों को पुनः प्राप्त कर सकता है, दावों की तुलना कर सकता है, और एक रिपोर्ट तैयार कर सकता है जिसमें प्रामाणिकता हो। प्रणाली को संघर्षशील साक्ष्यों को बचाना चाहिए न कि एक ही उत्तर को मजबूर करना।

समर्थन संचालन

एक एजेंट एक टिकट, स्वीकृत दस्तावेज़, और केवल पढ़ने वाली टेलीमेट्री को एकत्रित कर सकता है, फिर एक समाधान का सुझाव दे सकता है। बाहरी परिवर्तनों के लिए एक अलग अनुमति और अनुमोदन मार्ग की आवश्यकता होनी चाहिए।

डेटा पाइपलाइन संचालन

एक एजेंट स्कीमा विफलताओं की जांच कर सकता है, स्रोत परिवर्तनों का पता लगा सकता है, और पार्सर अपडेट का प्रस्ताव कर सकता है। परीक्षण और डेटा अनुबंध उत्पादन में किसी भी परिवर्तन से पहले निर्धारक गेट बने रहते हैं।

डेवलपर कार्यप्रवाह

एक एजेंट रिपोजिटरी फ़ाइलों को पढ़ सकता है, सीमित परीक्षण चला सकता है, और एक पैच तैयार कर सकता है। रनटाइम को फ़ाइल सिस्टम और नेटवर्क दायरे को सीमित करना चाहिए और हर कमांड का परिणाम दर्ज करना चाहिए।

सीमाएँ और मानव निगरानी

एजेंट एक संभावित लेकिन गलत उपकरण का चयन कर सकते हैं, एक परिणाम को गलत पढ़ सकते हैं, क्रियाएँ दोहरा सकते हैं, या बहुत जल्दी रुक सकते हैं। वे पुराने मेमोरी को वर्तमान धारण में भी बदल सकते हैं। उपकरण स्कीमा और सत्यापनकर्ता इन जोखिमों को कम करते हैं लेकिन उन्हें समाप्त नहीं करते।

मापनीय नियंत्रण स्थापित करें:

• अधिकतम उपकरण कॉल, टोकन, व्यतीत समय, और खर्च;
• अनुमत उपकरण, डोमेन, रिकॉर्ड, और डेटा श्रेणियाँ;
• सामग्री और स्कीमा स्वीकृति जाँच;
• बाहरी संचार, खरीद, विलोपन, या प्रकाशन से पहले अनुमोदन;
• स्रोत प्रामाणिकता के साथ रन लॉग;
• जब साक्ष्य गायब हो तो स्पष्ट अवहेलना मार्ग।

The NIST AI Risk Management Framework AI जोखिमों के शासन और मापन के लिए एक व्यापक संरचना प्रदान करता है। एजेंट नियंत्रण को एप्लिकेशन के वास्तविक प्रभाव से जोड़ा जाना चाहिए, न कि इसे एक सामान्य प्रॉम्प्ट परिशिष्ट के रूप में जोड़ा जाना चाहिए।

AI एजेंट, चैटबॉट, और कार्यप्रवाह की तुलना

प्रणाली	निर्णय पथ	उपकरण	स्थिति	सर्वोत्तम उपयुक्तता
चैटबॉट	आमतौर पर प्रति उपयोगकर्ता बारी एक प्रतिक्रिया	वैकल्पिक और सीमित	बातचीत संदर्भ	व्याख्या और इंटरएक्टिव सहायता
निर्धारक कार्यप्रवाह	पूर्व-निर्धारित शाखाएँ	प्रत्येक चरण के लिए निश्चित	संरचित प्रक्रिया स्थिति	दोहराने योग्य व्यावसायिक प्रक्रियाएँ
AI एजेंट	सशर्त, मॉडल-प्रभावित लूप	नीति के भीतर गतिशील रूप से चयनित	कार्यशील संदर्भ प्लस कार्य स्थिति	अनिश्चित मध्यवर्ती चरणों के साथ लक्ष्य

कई उपयोगी प्रणालियाँ संकर होती हैं। एक निर्धारक कार्यप्रवाह एक एजेंट को एक अस्पष्ट वर्गीकरण के लिए कॉल कर सकता है, फिर एक निश्चित अनुमोदन प्रक्रिया को फिर से शुरू कर सकता है। वह डिज़ाइन बिना सीमित व्यवहार को उस भाग तक सीमित करता है जो इसकी आवश्यकता होती है।

निष्कर्ष: एजेंट को एक प्रणाली के रूप में मानें, प्रॉम्प्ट के रूप में नहीं

AI एजेंट बार-बार स्थिति को अवलोकन करके, एक अनुमत क्रिया का चयन करके, परिणाम को मान्य करके, और यह तय करके काम करते हैं कि क्या जारी रखा जाए। मॉडल उस लूप के अंदर एक घटक है।

विश्वसनीय एजेंट उपकरण, मेमोरी, बजट, अनुमतियाँ, और मानव अनुमोदन को आर्किटेक्चर में दृश्यता प्रदान करते हैं। वर्तमान वेब डेटा को एक नियंत्रित अधिग्रहण परत के माध्यम से प्रवेश करना चाहिए जिसमें प्रामाणिकता हो, न कि बिना दस्तावेज़ीकरण के संदर्भ के माध्यम से जिसे प्रॉम्प्ट में चिपकाया गया हो।

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वर्तमान सार्वजनिक वेब डेटा से एजेंट को कनेक्ट करें

एक Scrapeless खाता बनाएं, एक केवल-पढ़ने वाला शोध कार्य परिभाषित करें, और इसे केवल आवश्यक खोज या निष्कर्षण उपकरणों को उजागर करें। पूर्ण, सत्यापित कार्य के अनुसार Scrapeless की कीमतों की तुलना करें, न कि कच्चे उपकरण कॉल के अनुसार।

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FAQ

Q: AI एजेंट आसान शब्दों में कैसे काम करते हैं?

वे एक लक्ष्य प्राप्त करते हैं, वर्तमान स्थिति का निरीक्षण करते हैं, एक अनुमत क्रिया चुनते हैं, एक उपकरण का उपयोग करते हैं या आउटपुट उत्पन्न करते हैं, परिणाम की जांच करते हैं, और तब तक दोहराते हैं जब तक कार्य पूरा नहीं हो जाता या कोई सीमा नहीं पहुंच जाती।

Q: क्या एक AI एजेंट सिर्फ एक बड़ा भाषा मॉडल है?

नहीं। मॉडल संदर्भ की व्याख्या करता है और क्रियाएँ प्रस्तावित करता है, जबकि एजेंट प्रणाली में ऑर्केस्ट्रेशन, उपकरण, मेमोरी, अनुमतियाँ, सत्यापन, लॉग, और रोकें की शर्तें भी शामिल हैं।

Q: AI एजेंट मेमोरी क्या है?

AI एजेंट मेमोरी में वर्तमान कार्यशील संदर्भ, संरचित कार्य राज्य, टिकाऊ अनुमोदित जानकारी, और वह पुनर्प्राप्ति तर्क शामिल होता है जो किसी कदम के लिए प्रासंगिक वस्तुओं का चयन करता है।

Q: AI एजेंट उपकरण क्या हैं?

उपकरण वे टाइप की गई क्षमताएँ हैं जैसे कि वेब खोज, डेटाबेस क्वेरी, फ़ाइल पहुँच, कोड निष्पादन, या ब्राउज़र इंटरएक्शन। उनके स्कीमा और अनुमतियाँ यह निर्धारित करती हैं कि एजेंट क्या कर सकता है।

Q: क्या Scrapeless AI एजेंट बनाता है?

Scrapeless सार्वजनिक वेब डेटा के लिए खोज, पृष्ठ अधिग्रहण, ब्राउज़र, और MCP उपकरण परतें प्रदान करता है। होस्ट एप्लिकेशन मॉडल, योजना चक्र, मेमोरी, अनुमतियों, और शासन के लिए जिम्मेदार रहता है।

Q: कब एक मानव को एजेंट क्रिया को मंजूरी देनी चाहिए?

संवेदनशील या कठिनाई से पीछे खींची जाने वाली क्रियाओं जैसे कि प्रकाशन, बाहरी संदेश भेजना, खातों में बदलाव, खरीदारी, या डेटा मिटाने से पहले मानव अनुमोदन की आवश्यकता होती है।