जनरेशन से एजेंसी तक: AI की अगली लहर और एंटरप्राइज वर्कफ्लो ऑटोमेशन में इसकी अभिव्यक्ति का विश्लेषण

1.0 कार्यकारी सारांश

कृत्रिम बुद्धिमत्ता का क्षेत्र एक महत्वपूर्ण प्रतिमान परिवर्तन से गुजर रहा है, जो मुख्य रूप से सामग्री उत्पन्न करने वाले सिस्टम से उन सिस्टमों की ओर विकसित हो रहा है जो स्वायत्त कार्यों को निष्पादित कर सकते हैं। यह रिपोर्ट इस संक्रमण का व्यापक विश्लेषण प्रदान करती है, जनरेटिव AI की स्थापित क्षमताओं, एजेंटिक AI की उभरती हुई शक्ति, और एंटरप्राइज संचालन के लिए रणनीतिक प्रभावों की जांच करती है। मुख्य निष्कर्ष यह है कि जबकि जनरेटिव AI ने सामग्री निर्माण और सूचना संश्लेषण में क्रांति ला दी है, एजेंटिक AI अगला तार्किक कदम है, जो AI की क्षमता को मूर्त, लक्ष्य-उन्मुख क्रिया में बदलता है और व्यावसायिक प्रक्रिया ऑटोमेशन के परिदृश्य को फिर से परिभाषित करता है।

जनरेटिव AI, फाउंडेशन मॉडल और लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLMs) द्वारा संचालित, विशिष्ट उपयोगकर्ता प्रॉम्प्ट के जवाब में नवीन पाठ, छवियां, कोड, और अन्य मीडिया बनाने में उत्कृष्ट है। इसका मूल्य मानव रचनात्मकता और उत्पादकता को बढ़ाकर असतत, सामग्री-केंद्रित कार्यों को स्वचालित करके है। इन टूलों को व्यापक रूप से अपनाने से बेसलाइन सामग्री निर्माण को कम मूल्य वाला बनाया जा रहा है, जिससे प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग और मानव निरीक्षण के रणनीतिक महत्व को बढ़ाया गया है।

इसके विपरीत, एजेंटिक AI स्वायत्तता का एक नया स्तर पेश करता है। ये सिस्टम उनकी प्रोएक्टिविटी, अनुकूलनशीलता और लक्ष्य-उन्मुखता से परिभाषित होते हैं। प्रॉम्प्ट के प्रति प्रतिक्रिया देने के बजाय, AI एजेंटों को कम से कम मानव हस्तक्षेप के साथ उच्च-स्तरीय उद्देश्यों को प्राप्त करने के लिए डिज़ाइन किया जाता है। वे धारणा, तर्क, योजना, क्रियान्वयन और सीखने के निरंतर लूप पर काम करते हैं, जिससे उन्हें विभिन्न डिजिटल प्लेटफार्मों पर जटिल, बहु-चरण वाले वर्कफ्लो का प्रबंधन करने में सक्षम बनाता है। इन सिस्टमों की आर्किटेक्चर में अक्सर कई विशेषज्ञ एजेंटों का संगठन शामिल होता है, जो समग्र व्यावसायिक लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए सहयोग करते हैं। यह AI को एक उपकरण से AI को एक डिजिटल कार्यबल के रूप में बदलने की दिशा में एक कदम है।

एक महत्वपूर्ण विश्लेषण से पता चलता है कि एजेंटिक AI जनरेटिव AI का प्रतिस्थापन नहीं बल्कि इसका विकास है जो LLMs को एक मुख्य तर्क इंजन के रूप में उपयोग करता है। हालांकि, यह अंतर धुंधला होता जा रहा है क्योंकि वाणिज्यिक उत्पादें तेजी से दोनों प्रतिमानों की क्षमताओं को मिश्रित कर रही हैं। Seasalt.ai द्वारा “एजेंटिक मीटिंग कोपिलोट” के रूप में विपणन की जाने वाली SeaMeet का एक विस्तृत केस स्टडी इस प्रवृत्ति को दर्शाता है। जबकि इसके मुख्य कार्य जनरेटिव (ट्रांसक्रिप्शन, सारांश) हैं, अनुवर्ती दस्तावेज़ बनाने के लिए ईमेल-आधारित वर्कफ्लो “प्रोटो-एजेंटिक” क्षमता का प्रतिनिधित्व करता है—एक परिष्कृत, मानव-ट्रिगर्ड स्वचालन जो उत्पादों में एजेंट-जैसी सुविधाओं को समाहित करने की दिशा में एक व्यापक बाजार आंदोलन को संकेत करता है।

व्यावसायिक नेताओं के लिए, रणनीतिक अनिवार्यता दोहरी है: तत्काल उत्पादकता लाभ के लिए जनरेटिव AI का उपयोग करना जबकि साथ ही साथ स्वचालन के एक नए युग के लिए मुख्य व्यावसायिक प्रक्रियाओं को पुन: इंजीनियर करने के लिए एजेंटिक AI के साथ रणनीतिक प्रयोग शुरू करना। सफल अपनाने का आधार डेटा तैयारी को स्थापित करना, मजबूत सुरक्षा और शासन ढांचे, और स्वायत्त सिस्टमों को तैनात करने में निहित नैतिक विचारों की गहरी जागरूकता पर निर्भर करता है। इस प्रौद्योगिकी का प्रक्षेपवक्र एक ऐसे भविष्य की ओर इशारा करता है जहां मानव और AI एजेंटों का सहयोगी पारिस्थितिक तंत्र एंटरप्राइज दक्षता, नवाचार और मूल्य निर्माण को चलाता है।

2.0 जनरेटिव क्रांति: सामग्री निर्माता के रूप में AI

मुख्यधारा के व्यापार और उपभोक्ता अनुप्रयोगों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का हाल ही में तेजी से प्रसार मुख्यतः जनरेटिव AI के उदय के कारण है। AI का यह उपक्षेत्र सार्वजनिक कल्पना को पकड़ लिया है और मशीनों को मूल सामग्री बनाने की क्षमता प्रदान करके महत्वपूर्ण उत्पादकता लाभों को अनलॉक किया है। इस प्रतिमान की यांत्रिकी, क्षमताओं और सीमाओं को समझना स्वायत्त एजेंटिक सिस्टमों की ओर अगली छलांग को संदर्भित करने के लिए आवश्यक है।

2.1 प्रतिमान को परिभाषित करना: निर्माण की यांत्रिकी

जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस AI का एक वर्ग है जो मशीन लर्निंग मॉडलों का उपयोग करके उपयोगकर्ता इनपुट के जवाब में नवीन सामग्री, जैसे पाठ, छवियां, ऑडियो, वीडियो, या डेटा के अन्य रूपों का उत्पादन करता है।1 पूर्वानुमान या वर्गीकरण के लिए डिज़ाइन किए गए पारंपरिक AI सिस्टमों, या मौजूदा जानकारी को खोजने और क्यूरेट करने वाले सर्च इंजनों के विपरीत, जनरेटिव मॉडल पूरी तरह से नए आउटपुट बनाते हैं।2 वे मानव-निर्मित सामग्री के विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित होने के द्वारा यह प्राप्त करते हैं। इस प्रशिक्षण प्रक्रिया के माध्यम से, मॉडल डेटा के भीतर अंतर्निहित पैटर्नs, संरचनाओं और संबंधों को सीखते हैं। उनका मुख्य कार्य संभाव्यतावादी है; वे एक अनुक्रम में अगले सबसे संभावित तत्व की भविष्यवाणी करते हैं—चाहे वह एक वाक्य में एक शब्द, एक छवि में एक पिक्सेल, या एक संगीतकारी रचना में एक नोट हो—ताकि एक सुसंगत और संदर्भ-संबंधी परिणाम का निर्माण किया जा सके।2

आधुनिक जनरेटिव AI की तकनीकी नींव को फाउंडेशन मॉडल (FMs) और विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के रूप में जाने जाने वाले आर्किटेक्चर पर टिका है।4 FMs विशाल मशीन लर्निंग मॉडल हैं जो व्यापक सामान्यीकृत और अनलेबल्ड डेटा पर पूर्व-प्रशिक्षित होते हैं, जिससे वे बिना किसी अतिरिक्त सेटअप के कई प्रकार के कार्यों को करने में सक्षम होते हैं।4 LLMs, जैसे कि OpenAI की जनरेटिव पूर्व-प्रशिक्षित ट्रांसफॉर्मर (GPT) श्रृंखला, FMs का एक वर्ग है जो विशेष रूप से सारांश लेखन, पाठ उत्पादन, वर्गीकरण और खुले संवाद जैसे भाषा-आधारित कार्यों पर केंद्रित है।4

इन मॉडलों का पैमाना और जटिलता उनके पूर्ववर्तियों से एक भारी छलांग है। जनरेटिव AI के प्रारंभिक रूप, जैसे कि एक सदी पहले विकसित की गई मार्कोव चेन, भी अगले शब्द की भविष्यवाणी कर सकते थे लेकिन कुछ पूर्ववर्ती शब्दों से परे व्यापक संदर्भ पर विचार करने में अक्षम होने के कारण सीमित थे।5 इसके विपरीत, ChatGPT जैसे आधुनिक LLMs अरबों पैरामीटरों के साथ बनाए गए हैं और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध इंटरनेट के एक महत्वपूर्ण हिस्से पर प्रशिक्षित होते हैं, जिससे वे भाषा में जटिल निर्भरताओं, बारीकियों और सांख्यिकीय पैटर्नs को समझने में सक्षम होते हैं। यह विशाल पैमाना उन्हें युक्तिसंगत, परिष्कृत और मानव-समान पाठ उत्पन्न करने में सक्षम बनाता है, जो साधारण ऑटो-कम्प्लीट फ़ंक्शनों से काफी आगे निकल जाता है।5 मूलभूत इंटरैक्शन मॉडल प्रतिक्रियाशील ही रहता है: सिस्टम उपयोगकर्ता से एक विशिष्ट प्रॉम्प्ट की प्रतीक्षा करता है और फिर प्रतिक्रिया में सामग्री उत्पन्न करता है।6

इन शक्तिशाली और सुलभ उपकरणों का प्रसार सामग्री-संबंधी कार्य की प्रकृति को मूल रूप से बदल रहा है। जैसे-जैसे जनरेटिव AI को मांग पर उच्च-गुणवत्ता वाली बेसलाइन सामग्री बनाने की क्षमता मिल रही है, आर्थिक मूल्य स्वयं निर्माण की मैनुअल क्रिया से दूर जा रहा है। बजाय इसके, मूल्य तेजी से AI को प्रदान की गई रणनीतिक दिशा में पाया जा रहा है। वांछित आउटपुट प्राप्त करने के लिए एक सटीक, संदर्भ-समृद्ध प्रॉम्प्ट तैयार करने की क्षमता—एक कौशल जिसे अक्सर “प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग” कहा जाता है—एक महत्वपूर्ण क्षमता बन रही है। यह गतिशीलता मानव की भूमिका को शुद्ध रूप से निर्माता से रचनात्मक निदेशक, रणनीतिकार और संपादक के रूप में बदल देती है, जो AI को एक शक्तिशाली फोर्स मल्टीप्लायर के रूप में उपयोग करता है। प्रौद्योगिकी केवल मानव प्रयास को प्रतिस्थापित नहीं कर रही है बल्कि एक नया सहयोगी स्तर बना रही है जहां मानव के रणनीतिक इनपुट की गुणवत्ता सीधे AI के आउटपुट की गुणवत्ता को निर्धारित करती है।

2.2 मुख्य क्षमताएं और अनुप्रयोग: जनरेटिव टूलकिट का सर्वेक्षण

जनरेटिव AI के अनुप्रयोग कई डोमेनों में फैले हुए हैं, जो अंतर्निहित फाउंडेशन मॉडलों की बहुमुखी प्रतिभा को दर्शाते हैं। ये उपकरण उत्पादकता को बढ़ाने, रचनात्मक कार्यों का समर्थन करने और संचार को स्वचालित करने के लिए उद्योगों में वर्कफ्लो में एकीकृत किए जा रहे हैं।4 इसकी मुख्य क्षमताओं का सर्वेक्षण आधुनिक ज्ञान कार्य के लिए एक व्यापक टूलकिट को प्रकट करता है।

एक प्राथमिक और व्यापक रूप से अपनाई गई अनुप्रयोग पाठ उत्पादन है। जनरेटिव मॉडल व्यापक श्रृंखला में लिखित सामग्री का उत्पादन कर सकते हैं, जैसे कि पेशेवर ईमेल, मार्केटिंग कॉपी, तकनीकी रिपोर्टों का मसौदा तैयार करना या कविताओं और कहानियों जैसे रचनात्मक कार्यों का उत्पादन करना।2 यह क्षमता सामग्री सारांश लेखन और संश्लेषण तक फैली हुई है, जहां AI लंबे दस्तावेज़ों, शोध पत्रों या बातचीतों को संक्षिप्त और समझने में आसान सारांशों में बदल सकता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को बड़ी मात्रा में असंरचित डेटा से प्रमुख जानकारी जल्दी से समझने में मदद मिलती है।2

पाठ के आगे बढ़कर, जनरेटिव AI ने मल्टीमीडिया निर्माण में महत्वपूर्ण प्रगति की है। DALL-E 3, Midjourney और Stable Diffusion जैसे उपकरण साधारण पाठ विवरणों से उच्च-गुणवत्ता वाली, मूल छवियां और कलाकृतियां उत्पन्न कर सकते हैं।8 यह वीडियो और ऑडियो तक फैला है, जहां उभरते मॉडल एनीमेशन बना सकते हैं या वर्चुअल असिस्टेंट और ऑडियोबुक नैरेशन जैसे अनुप्रयोगों के लिए प्राकृतिक-सounding भाषण को संश्लेषित कर सकते हैं।8

सॉफ्टवेयर विकास के क्षेत्र में, जनरेटिव AI प्रोग्रामरों के लिए एक शक्तिशाली सहायक के रूप में काम कर रहा है। GitHub Copilot जैसे प्लेटफार्म डेवलपमेंट एनवायरनमेंट में सीधे एकीकृत होकर कोड स्निपेट्स का सुझाव देते हैं, फ़ंक्शनों को पूरा करते हैं, प्रोग्रामिंग भाषाओं के बीच अनुवाद करते हैं और मौजूदा कोड को डिबग करने में मदद करते हैं।2 यह विकास जीवनचक्र को तेज करता है और इंजीनियरों को उच्च-स्तरीय स्थापत्य समस्याओं पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।10

एक अन्य परिष्कृत अनुप्रयोग सिंथेटिक डेटा जनरेशन है। जनरेटिव मॉडल नए, कृत्रिम डेटा बना सकते हैं जो वास्तविक दुनिया के डेटासेट के सांख्यिकीय गुणों की नकल करता है। यह सिंथेटिक डेटा अन्य मशीन लर्निंग मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए अमूल्य है, खासकर उन डोमेनों में जहां वास्तविक दुनिया का डेटा दुर्लभ, संवेदनशील या प्राप्त करने में महंगा है, जैसे कि स्वास्थ्य सेवा या वित्त में।4

वाणिज्यिक परिदृश्य में कई प्रसिद्ध अनुप्रयोग हैं जिन्होंने इन क्षमताओं को लाखों उपयोगकर्ताओं तक लाया है। इनमें ChatGPT और Gemini जैसे संवादात्मक AI, Grammarly जैसे लेखन सहायक, और Microsoft Copilot और Adobe Firefly जैसे एकीकृत समाधान शामिल हैं, जो जनरेटिव सुविधाओं को मौजूदा उत्पादकता सुइट में एम्बेड करते हैं।9 इन उपकरणों का सामान्य व्यावसायिक मूल्य उनकी उत्पादकता को बढ़ाने और सामग्री के निर्माण को स्वचालित करके और विशिष्ट, इनपुट-संचालित कार्यों को सुव्यवस्थित करके नवाचार को बढ़ावा देने की क्षमता में निहित है।4

3.0 एजेंटिक छलांग: सामग्री जनरेशन से स्वायत्त क्रिया तक

जबकि जनरेटिव AI सामग्री निर्माण में एक क्रांति का प्रतिनिधित्व करता है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता में अगला सीमा क्षेत्र सृजन से क्रिया की ओर बदलाव द्वारा परिभाषित है। एजेंटिक AI यह विकास चिह्नित करता है, ऐसी प्रणालियां पेश करता है जिन्हें न केवल प्रतिक्रिया देने के लिए, बल्कि जटिल लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए स्वतंत्र रूप से कार्य करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। स्वायत्तता की ओर यह छलांग उत्पादकता का एक नया स्तर खोलने और व्यावसायिक प्रक्रिया स्वचालन की मूल प्रकृति को बदलने का वादा करती है।

3.1 स्वायत्त प्रणालियों का सुबह: एजेंसी को परिभाषित करना

एजेंटिक AI कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक उन्नत रूप है जो स्वायत्त प्रणालियों के विकास पर केंद्रित है जो न्यूनतम मानव हस्तक्षेप के साथ निर्णय लेने और कार्य करने में सक्षम हैं।13 शब्द ‘एजेंटिक’ एजेंसी की अवधारणा से लिया गया है - एक प्रणाली की क्षमता जो अपने वातावरण में स्वतंत्र रूप से और उद्देश्यपूर्ण रूप से कार्य करने के लिए एक पूर्वनिर्धारित सेट के लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए।15 यह पारंपरिक AI, जिसमें जनरेटिव AI भी शामिल है, के साथ स्पष्ट विरोध में है, जो मूल रूप से प्रतिक्रियाशील है। एक जनरेटिव मॉडल एक प्रॉम्प्ट का इंतजार करता है और एक आउटपुट उत्पन्न करने के लिए एक पूर्वनिर्धारित वर्कफ्लो का पालन करता है; एक एजेंटिक प्रणाली, एक उच्च-स्तरीय उद्देश्य दिए जाने के बाद, उस उद्देश्य को पूरा करने के लिए एक योजना तैयार करने और निष्पादित करने में सक्षम हो सकती है।7

मुख्य अंतर अनुरोध-प्रतिक्रिया मॉडल से लक्ष्य-संचालित मॉडल में संक्रमण में निहित है। एक एजेंटिक प्रणाली केवल चरण-दर-चरण निर्देशों का पालन नहीं कर रही है। इसके बजाय, यह एक जटिल लक्ष्य को छोटे, प्रबंधनीय उप-कार्यों के एक क्रम में तोड़ने और उन्हें स्वतंत्र रूप से आगे बढ़ाने में सक्षम है।17 यह सक्रिय प्रकृति इसे जरूरतों का अनुमान लगाने, संभावित समस्याओं की पहचान करने, और समस्याओं को बढ़ने से पहले उन्हें संबोधित करने की अनुमति देती है, यह एक क्षमता है जो प्रतिक्रियाशील प्रणालियों के दायरे से बहुत अधिक है।15

3.2 एक AI एजेंट की शारीरिक रचना: परिचालन लूप

एजेंटिक AI की कार्यक्षमता इसके स्वायत्त व्यवहार को सक्षम करने वाली प्रमुख विशेषताओं के एक सेट पर बनाई गई है। ये प्रणालियां ऐसी डिज़ाइन की गई हैं:

सक्रिय और स्वायत्त: वे प्रत्येक क्रिया के लिए स्पष्ट आदेशों का इंतजार नहीं करते हैं। इसके बजाय, वे निरंतर मानव निरीक्षण के बिना कार्य करने के लिए एक डिग्री की स्वतंत्रता के साथ काम करते हैं, जिससे वे लंबे समय के लक्ष्यों और बहु-चरणीय समस्याओं का प्रबंधन कर सकते हैं।15
अनुकूलनशील: एक महत्वपूर्ण विशेषता बातचीत से सीखने और बदलते वातावरण के अनुकूल होने की क्षमता है। वे नए जानकारी या फीडबैक के आधार पर अपनी रणनीतियों और क्रियाओं को रीयल-टाइम में समायोजित कर सकते हैं, जिससे वे गतिशील और अप्रत्याशित स्थितियों के लिए उपयुक्त हो जाते हैं।12
लक्ष्य-उन्मुख: AI एजेंटों को विशेष रूप से विशिष्ट उद्देश्यों को प्राप्त करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। वे एक लक्ष्य तक पहुंचने के लिए आवश्यक चरणों के बारे में तर्क करते हैं और ऐसा करने के लिए एक रणनीति तैयार करते हैं।14
तर्क और योजना: एक एजेंटिक प्रणाली के केंद्र में एक तर्क इंजन है, जो अक्सर एक शक्तिशाली लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) होता है। LLM एजेंट के “दिमाग” के रूप में काम करता है, जिससे यह डेटा का विश्लेषण करने, संदर्भ को समझने, संभावित समाधान तैयार करने और कार्य के पाठ्यक्रम की योजना बनाने में सक्षम होता है।14

एक AI एजेंट के संचालन को एक निरंतर, चक्रीय प्रक्रिया के रूप में समझा जा सकता है। यह लूप एजेंट को अपने वातावरण के साथ बुद्धिमानी से बातचीत करने और समय के साथ अपने प्रदर्शन को सुधारने की अनुमति देता है 16:

अनुभूति: एजेंट अपने वातावरण से डेटा एकत्र करने से शुरू करता है। यह विभिन्न स्रोतों से आ सकता है, जिसमें APIs, डेटाबेस, सेंसर, या सीधे उपयोगकर्ता इंटरैक्शन शामिल हैं।
तर्क: एकत्र किए गए डेटा को फिर सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने के लिए संसाधित किया जाता है। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसी क्षमताओं का उपयोग करते हुए, एजेंट सूचना की व्याख्या करता है, पैटर्न का पता लगाता है, और व्यापक संदर्भ को समझता है।
निर्णय-निर्माण: अपने तर्क और पूर्वनिर्धारित लक्ष्यों के आधार पर, एजेंट कई संभावित क्रियाओं का मूल्यांकन करता है। यह दक्षता, सफलता की संभावना और पूर्वानुमानित परिणामों जैसे कारकों के आधार पर कार्य का इष्टतम मार्ग चुनता है।
निष्पादन: एजेंट चुनी गई क्रिया को निष्पादित करता है। यह अक्सर APIs को कॉल करने, डेटा को हेरफेर करने, या उपयोगकर्ताओं के साथ संवाद करने द्वारा बाहरी प्रणालियों के साथ बातचीत करने को शामिल करता है।
सीखना और अनुकूलन: निष्पादन के बाद, एजेंट परिणाम का मूल्यांकन करता है। यह फीडबैक इसके आंतरिक मॉडलों को सुधारने और भविष्य के निर्णय-निर्माण में सुधार करने के लिए उपयोग किया जाता है, अक्सर सुदृढ़ीकरण सीखने जैसी तकनीकों के माध्यम से।

यह परिचालन ढांचा फाउंडेशन मॉडलों की कच्ची क्षमता को व्यावहारिक, लक्ष्य-उन्मुख क्रिया में बदलता है। जबकि एक LLM तर्क और समझ के लिए मुख्य बुद्धिमत्ता प्रदान करता है, यह एजेंटिक फ्रेमवर्क है—योजना बनाने, उपकरण का उपयोग, स्मृति, और पर्यावरण से संपर्क जैसे घटक—जो इस बुद्धिमत्ता को वास्तविक दुनिया के कार्यों में लागू करने की अनुमति देता है। यह संबंध कंप्यूटर के ऑपरेटिंग सिस्टम और उसके अनुप्रयोग सॉफ्टवेयर के संबंध के समान है। LLM शक्तिशाली ऑपरेटिंग सिस्टम है जो मूलभूत क्षमताएं प्रदान करता है, जबकि एजेंटिक सिस्टम अनुप्रयोग परत है जो इन क्षमताओं का उपयोग उपयोगकर्ता के लिए विशिष्ट, मूल्यवान कार्य करने के लिए करती है, सिर्फ चैट इंटरफेस से बहुत आगे बढ़कर।

3.3 सहयोग की शक्ति: ऑर्केस्ट्रेशन और मल्टी-एजेंट सिस्टम

वास्तविक दुनिया की व्यावसायिक समस्याओं की जटिलता को अक्सर विभिन्न प्रकार के कौशल और डोमेन ज्ञान की आवश्यकता होती है। इसे संबोधित करने के लिए, उन्नत एजेंटिक सिस्टम अक्सर मल्टी-एजेंट सिस्टम के रूप में डिजाइन किए जाते हैं, जहां अनेक, अति-विशेषज्ञ AI एजेंट एक समान लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए सहयोग करते हैं।15 उदाहरण के लिए, वित्तीय सेवाओं के संदर्भ में, एक एजेंट नियामक अनुपालन में विशेषज्ञ हो सकता है, दूसरा धोखाधड़ी का पता लगाने में, और तीसरा पोर्टफोलियो ऑप्टिमाइजेशन में। ये एजेंट अपनी गतिविधियों का समन्वय करते हैं, अंतर्दृष्टि साझा करते हैं, और जैसा आवश्यक हो कार्यों को हस्तांतरित करते हैं ताकि एक समग्र समाधान प्रदान किया जा सके जो एकल, सामान्यीकृत एजेंट की क्षमता से परे होता है।15

यह सहयोगी मॉडल ऑर्केस्ट्रेशन के रूप में जाने जाने वाले एक महत्वपूर्ण कार्य को आवश्यक बनाता है। ऑर्केस्ट्रेशन एक पारिस्थितिक तंत्र के अंदर विभिन्न AI एजेंट और सिस्टम का समग्र प्रबंधन और समन्वय है।16 एक ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफॉर्म कार्यप्रवाहों को स्वचालित करने, लक्ष्यों की ओर प्रगति को ट्रैक करने, संसाधन आवंटन का प्रबंधन करने और विफलताओं को संभालने के लिए जिम्मेदार होता है। यह सुनिश्चित करता है कि व्यक्तिगत एजेंट सामंजस्यपूर्वक और कुशलतापूर्वक मिलकर काम करते हैं। यह ‘AI एजेंट’ और ‘एजेंटिक AI’ के बीच के अंतर को स्पष्ट करता है, जहां ‘AI एजेंट’ को एक व्यक्तिगत उपकरण या विशेषज्ञ के रूप में देखा जा सकता है, और ‘एजेंटिक AI’ उस समन्वित सिस्टम को संदर्भित करता है जो इन एजेंटों का प्रबंधन व्यापक, अधिक जटिल उद्देश्यों को प्राप्त करने के लिए करता है।14 अमेज़न बेडरॉक और गूगल के वर्टेक्स AI एजेंट बिल्डर जैसे प्रौद्योगिकी प्लेटफार्म इन परिष्कृत मल्टी-एजेंट सिस्टम को बनाने और ऑर्केस्ट्रेट करने के लिए इंफ्रास्ट्रक्चर प्रदान करने के लिए विकसित किए जा रहे हैं, जो AI विकास में मोनोलिथिक मॉडल से सहयोगी डिजिटल कार्यबल की ओर एक महत्वपूर्ण संरचनात्मक बदलाव का संकेत दे रहा है।14

4.0 एक तुलनात्मक ढांचा: जनरेटिव vs. एजेंटिक सिस्टम

जनरेटिव और एजेंटिक AI के बीच के अंतरों और संबंध को समझना किसी भी संगठन के लिए महत्वपूर्ण है जो एक सुसंगत AI रणनीति विकसित करने का प्रयास कर रहा है। जबकि दोनों समान अंतर्निहित प्रौद्योगिकियों का उपयोग करते हैं, उनका उद्देश्य, अंतःक्रिया मॉडल और परिचालन दायरा मूल रूप से अलग हैं। एजेंटिक AI जनरेटिव AI का प्रतिद्वंद्वी नहीं बल्कि एक कार्यात्मक विकास है जो सामग्री निर्माण से कार्य निष्पादन की ओर बढ़ने के लिए इसकी क्षमताओं पर निर्मित है।

4.1 प्रतिक्रियाशील प्रॉम्प्ट vs. पूर्वसक्रिय लक्ष्य: मूल अंतर

दो प्रतिमानों के बीच सबसे मूलभूत अंतर उनकी परिचालन स्थिति में होता है: जनरेटिव AI प्रतिक्रियाशील है, जबकि एजेंटिक AI पूर्वसक्रिय है।7 एक जनरेटिव सिस्टम विशिष्ट उपयोगकर्ता प्रॉम्प्ट के सीधे जवाब में सामग्री बनाने के लिए डिजाइन किया गया है। यह एक निष्क्रिय उपकरण है जो निर्देशों का इंतजार करता है।17 इसके विपरीत, एक एजेंटिक सिस्टम उच्च-स्तरीय लक्ष्य की प्राप्ति में कार्य करने के लिए डिजाइन किया गया है। यह एक सक्रिय भागीदार है जो अपने उद्देश्यों और पर्यावरण की धारणा के आधार पर पहल करता है।15

यह अंतर एक व्यावहारिक सादृश्य से स्पष्ट किया जा सकता है। जनरेटिव AI की तुलना एक अति-कुशल विशेषज्ञ से की जा सकती है, जैसे कि कॉपीराइटर या ग्राफिक डिजाइनर। कोई इस विशेषज्ञ को एक विस्तृत संक्षिप्त निर्देश देता है (‘विषय X पर प्रोफेशनल टोन में 500-शब्दों का ब्लॉग पोस्ट लिखें’), और वे उस विशिष्ट कार्य को निष्पादित करते हैं। हालांकि, वे स्वतंत्र रूप से यह निर्णय नहीं लेंगे कि ब्लॉग पोस्ट की आवश्यकता है, बिना पूछे विषय पर शोध करेंगे या इसके प्रकाशन का समय निर्धारित करेंगे।6 दूसरी ओर, एजेंटिक AI एक स्वायत्त परियोजना प्रबंधक के समान है। कोई इस प्रबंधक को एक उच्च-स्तरीय उद्देश्य देता है (‘इस तिमाही में हमारे लक्ष्य वर्ग के साथ जुड़ाव बढ़ाएं’)। एजेंटिक प्रबंधक तब स्वतंत्र रूप से एक योजना तैयार करेगा, जिसमें ब्लॉग पोस्ट की एक श्रृंखला का आयोजन (एक कार्य जिसे वह जनरेटिव मॉडल को सौंपेगा), सोशल मीडिया अपडेटों का समय निर्धारित करना, जुड़ाव डेटा का विश्लेषण करना और प्रदर्शन के आधार पर रणनीति को समायोजित करना शामिल हो सकता है, यह सब प्रत्येक कार्य के लिए चरण-दर-चरण निर्देशों की आवश्यकता के बिना।7

कार्य में यह अंतर मानव अंतर्क्रिया की प्रकृति पर सीधे प्रभाव डालता है। जनरेटिव AI के साथ, उपयोगकर्ता ‘लूप में’ होता है, लगातार दिशा प्रदान करता है और प्रक्रिया के प्रत्येक चरण में निर्णय लेता है। एजेंटिक AI के लिए, उपयोगकर्ता ‘लूप पर’ होता है, समग्र लक्ष्य निर्धारित करता है और निरीक्षण प्रदान करता है, लेकिन मुख्य रूप से अपवादों को संभालने या रणनीतिक मार्गदर्शन प्रदान करने के लिए हस्तक्षेप करता है जब एजेंट अपने प्रोग्रामिंग से परे की स्थिति का सामना करता है।6

4.2 एक सहजीवी संबंध: विकास, कोई क्रांति नहीं

यह पहचानना महत्वपूर्ण है कि एजेंटिक AI (Agentic AI) जनरेटिव AI (Generative AI) को प्रतिस्थापित नहीं करता है; बल्कि, यह एक सहजीवी संबंध में इसकी क्षमताओं को बढ़ाता है।16 एजेंटिक सिस्टम जनरेटिव मॉडलों, विशेष रूप से LLMs (Large Language Models), को उनकी केंद्रीय प्रोसेसिंग यूनिट (central processing unit) या ‘मस्तिष्क’ के रूप में उपयोग करते हैं।14 LLM तर्क, भाषा समझ, और योजना के महत्वपूर्ण संज्ञानात्मक कार्य (cognitive functions) प्रदान करता है जो एजेंट को लक्ष्यों की व्याख्या करने, स्थितियों का विश्लेषण करने, और रणनीतियों को तैयार करने की अनुमति देता है।

एक स्पष्ट उदाहरण यह सहक्रिया (synergy) को दर्शाता है। एक सेल्स प्रतिनिधि शुद्ध जनरेटिव AI टूल का उपयोग करके इसे प्रॉम्प्ट (prompt) कर सकता है, “हमारे प्रस्ताव के बारे में मारिया वांग (Maria Wang) को एक विनम्र फॉलो-अप (follow-up) ईमेल लिखें।” AI पाठ उत्पन्न करेगा, लेकिन फिर प्रतिनिधि को इसे मैन्युअल रूप से ईमेल क्लाइंट (email client) में कॉपी करने, मारिया का संपर्क जानकारी खोजने, ईमेल भेजने, और फिर उनके कस्टमर रिलेशनशिप मैनेजमेंट (CRM, Customer Relationship Management) सिस्टम को अपडेट करने की आवश्यकता होगी। यह AI द्वारा बढ़ाये गए असतत (discrete), मानव-संचालित कार्यों की एक श्रृंखला है।7

एक एजेंटिक सिस्टम समान उद्देश्य को अलग तरीके से संभालेगा। प्रतिनिधि एक उच्च-स्तरीय नियम (high-level rule) या लक्ष्य सेट करेगा, जैसे कि, “किसी भी लीड (lead) के लिए जिसे ‘फॉलो-अप आवश्यक’ चिह्नित किया गया है, दो व्यावसायिक दिनों के बाद फॉलो-अप ईमेल भेजें।” फिर एजेंटिक सिस्टम स्वायत्त रूप से (autonomously) एक बहु-चरण वाले वर्कफ्लो (multi-step workflow) को निष्पादित (execute) करेगा। यह ट्रिगर (trigger) के लिए CRM की निगरानी करेगा, निर्दिष्ट समय तक प्रतीक्षा करेगा, CRM से मारिया का विवरण प्राप्त करेगा, एक व्यक्तिगत (personalized) ईमेल लिखने के लिए जनरेटिव मॉडल का उपयोग करेगा, API कॉल (API call) के माध्यम से ईमेल भेजेगा, और अंत में, क्रिया को लॉग (log) करने के लिए CRM को अपडेट करेगा। इस वर्कफ्लो में, जनरेटिव AI एक महत्वपूर्ण घटक (vital component) है—एक ऐसा टूल जिसे एजेंट अपनी व्यापक, स्वायत्त योजना (autonomous plan) के एक चरण को पूरा करने के लिए उपयोग करता है।7

यह संबंध इस बात को रेखांकित करता है कि वाणिज्यिक अनुप्रयोगों (commercial applications) में इन दो अवधारणाओं के बीच की रेखा तेजी से धुंधली (blurred) होती जा रही है। प्रतिक्रियाशील सामग्री उत्पादन (reactive content generation) और सक्रिय लक्ष्य प्राप्ति (proactive goal achievement) के बीच सैद्धांतिक अंतर (theoretical distinction) स्पष्ट है, लेकिन व्यवहार में, ऐसे उत्पाद सामने आ रहे हैं जो मध्य स्थान (middle ground) पर कब्जा कर लेते हैं। ChatGPT जैसे उन्नत जनरेटिव टूल ‘फ़ंक्शन कॉलिंग’ (function calling) जैसी सुविधाओं को शामिल कर रहे हैं, जो उन्हें बाहरी टूलों (external tools) के साथ बातचीत करने और सरल, जुड़े हुए कार्यों (chained actions) को करने की अनुमति देता है, जिससे नवजात (nascent) एजेंटिक व्यवहार (agentic behaviors) प्रदर्शित होता है।2 इसके विपरीत, एजेंटिक सिस्टम अपनी मूल बुद्धि (core intelligence) के लिए जनरेटिव क्षमताओं (generative capabilities) पर मूल रूप से निर्भर हैं।14 यह अभिसरण (convergence) सुझाव देता है कि बाजार दो अलग-अलग प्रौद्योगिकियों (distinct technologies) के बीच द्विआधारी विकल्प (binary choice) के रूप में नहीं, बल्कि AI क्षमताओं के एक स्पेक्ट्रम (spectrum) के रूप में विकसित हो रहा है। यह व्यावसायिक नेताओं (business leaders) के लिए एक चुनौती पैदा करता है, जिन्हें किसी विशेष उत्पाद द्वारा प्रदान की जाने वाली स्वायत्तता (autonomy) और बुद्धि (intelligence) के वास्तविक स्तर का सटीक आकलन (accurately assess) करने के लिए मार्केटिंग लेबलों (marketing labels) से परे देखना चाहिए।

4.3 तालिका 1: जनरेटिव AI बनाम एजेंटिक AI - विशेषता-दर-विशेषता तुलना

निम्नलिखित तालिका जनरेटिव और एजेंटिक AI प्रतिमानों (paradigms) के बीच मुख्य अंतरों (key distinctions) को सारांशित करने के लिए एक संक्षिप्त, विशेषता-स्तरीय (feature-level) तुलना प्रदान करती है।

पहलू (Aspect)	जनरेटिव AI (सामग्री निर्माता) (Generative AI (The Content Creator))	एजेंटिक AI (स्वायत्त अभिनेता) (Agentic AI (The Autonomous Actor))	समर्थन करने वाले स्निपेट (Supporting Snippets)
प्राथमिक कार्य (Primary Function)	सीखे गए पैटर्न (learned patterns) के आधार पर नवीन सामग्री (पाठ, छवियां, कोड) बनाना। (To create novel content (text, images, code) based on learned patterns.)	बहु-चरण कार्यों (multi-step tasks) को निष्पादित करके कार्य करना और उच्च-स्तरीय लक्ष्यों (high-level goals) को प्राप्त करना। (To act and achieve high-level goals by executing multi-step tasks.)	2
अंतःक्रिया मॉडल (Interaction Model)	प्रतिक्रियाशील (Reactive): विशिष्ट, प्रत्यक्ष उपयोगकर्ता प्रॉम्प्ट (specific, direct user prompts) के लिए प्रतिक्रिया देता है। (Responds to specific, direct user prompts.)	सक्रिय (Proactive): लक्ष्यों और पर्यावरण डेटा (environmental data) के आधार पर पहल करता है। (Takes initiative based on goals and environmental data.)	7
स्वायत्तता का स्तर (Autonomy Level)	निम्न (मानव-इन-द-लूप) (Low (Human-in-the-Loop)): प्रत्येक आउटपुट (output) के लिए चरण-दर-चरण मानव मार्गदर्शन (step-by-step human guidance) की आवश्यकता होती है। (Requires step-by-step human guidance for each output.)	उच्च (मानव-ऑन-द-लूप) (High (Human-on-the-Loop)): अपवादों (exceptions) के लिए मानव निरीक्षण (human oversight) के साथ स्वतंत्र रूप से संचालित होता है। (Operates independently with human oversight for exceptions.)	6
इनपुट विधि (Input Method)	विशिष्ट प्रॉम्प्ट (Specific Prompts): “X के बारे में एक ईमेल लिखें।” (Write an email about X.)	उच्च-स्तरीय लक्ष्य (High-Level Goals): “सभी नए सेल्स लीड्स (new sales leads) के लिए फॉलो-अप का प्रबंधन करें।” (Manage follow-ups for all new sales leads.)	7
कार्य का दायरा (Scope of Work)	संकीर्ण, परिभाषित कार्य (Narrow, Defined Tasks): सामग्री उत्पादन (content generation), सारांश (summarization), अनुवाद (translation)।	व्यापक, जटिल वर्कफ्लो (Broad, Complex Workflows): प्रक्रिया स्वचालन (process automation), समस्या-समाधान (problem-solving), सिस्टम प्रबंधन (system management)।	19
मूल तंत्र (Core Mechanism)	पैटर्न पहचान और पूर्वानुमान (Pattern Recognition & Prediction): एक अनुक्रम (sequence) में अगले आइटम (next item) की भविष्यवाणी करता है। (Predicts the next item in a sequence.)	अनुभूति-तर्क-क्रिया लूप (Perception-Reasoning-Action Loop): संवेदना लेता है (senses), योजना बनाता है (plans), निर्णय लेता है (decides), निष्पादित करता है (executes), और सीखता है (learns)।	2
टूल एकीकरण (Tool Integration)	सीमित (Limited): एक बड़े अनुप्रयोग (larger application) के भीतर एक सुविधा (feature) के रूप में एकीकृत (integrated) किया जा सकता है। (Can be integrated as a feature within a larger application.)	व्यापक (Extensive): बाहरी टूल, APIs, और अन्य सिस्टमों को कॉल (call) करने के लिए मूल रूप से डिज़ाइन (natively designed) किया गया है ताकि कार्य किया जा सके। (Natively designed to call external tools, APIs, and other systems to act.)	14
व्यावसायिक सादृश्य (Business Analogy)	एक अत्यधिक कुशल विशेषज्ञ (highly skilled specialist) या सहायक (assistant) (जैसे, एक कॉपीव्राइटर (copywriter), एक कोडर (coder), एक शोधकर्ता (researcher))।	एक स्वायत्त परियोजना प्रबंधक (autonomous project manager) या एक डिजिटल कर्मचारी (digital employee)।	6

5.0 एजेंटिक एंटरप्राइज: स्वायत्त वर्कफ्लो के साथ उद्योगों को बदलना (The Agentic Enterprise: Transforming Industries with Autonomous Workflows)

एजेंटिक AI का सैद्धांतिक वादा तेजी से व्यावहारिक अनुप्रयोगों में बदल रहा है जो कई उद्योगों में संचालन क्षमता और रणनीतिक क्षमता को फिर से परिभाषित करने के लिए तैयार हैं। सिर्फ साधारण कार्यों ही नहीं बल्कि जटिल, एंड-टू-एंड वर्कफ्लो को स्वचालित करके, एजेंटिक सिस्टम एंटरप्राइज़ उत्पादकता के एक नए प्रतिमान को सक्षम कर रहे हैं। यह पूर्व की स्वचालन प्रौद्योगिकियों से एक महत्वपूर्ण विकास का प्रतिनिधित्व करता है, मानव क्षमता को बढ़ाने के बजाय सिर्फ मैनुअल श्रम को बदलने के बजाय।

5.1 प्रभाव का क्रॉस-सेक्टर विश्लेषण

एजेंटिक AI की बहुमुखी प्रतिभा, जो इसकी तर्क करने, योजना बनाने और डिजिटल सिस्टम के साथ बातचीत करने की क्षमता से निकलती है, इसके लिए वस्तुतः किसी भी डोमेन में अनुप्रयोग की अनुमति देती है जो जटिल सूचना प्रसंस्करण और निर्णय-निर्माण पर निर्भर करता है।

ग्राहक सेवा: एजेंटिक AI ग्राहक सहायता को प्रतिक्रियाशील, स्क्रिप्ट-आधारित चैटबॉट्स से सक्रिय सेवा एजेंटों में बदल रहा है। ये सिस्टम स्वतंत्र रूप से ग्राहकों की प्रश्नों का प्रबंधन कर सकते हैं, जटिल मुद्दों को हल करने के लिए ज्ञान बेस तक पहुंच सकते हैं, रिफंड या रिटर्न प्रोसेस कर सकते हैं, और कई चैनलों पर व्यक्तिगत समर्थन प्रदान कर सकते हैं, केवल सबसे सूक्ष्म या सहानुभूतिपूर्ण इंटरैक्शन के लिए मानव एजेंटों को बढ़ाते हैं।14
वित्त और बैंकिंग: डेटा-सघन वित्तीय क्षेत्र में, AI एजेंटों को रियल-टाइम में लेन-देन की निगरानी करके धोखाधड़ी का पता लगाने और संदिग्ध गतिविधि को रोकने के लिए तैनात किया जा रहा है। वे निरंतर जोखिम मूल्यांकन भी कर सकते हैं, बाजार की स्थितियों और पूर्वनिर्धारित रणनीतियों के आधार पर निवेश पोर्टफोलियो का प्रबंधन कर सकते हैं, और कानून में बदलावों की निगरानी करके और आंतरिक नीतियों को तदनुसार अपडेट करके नियामक अनुपालन सुनिश्चित कर सकते हैं।14
स्वास्थ्य सेवा: स्वास्थ्य सेवा में संभावित प्रभाव गहरा है। एजेंटिक सिस्टम चिकित्सकों की सहायता कर सकते हैं चिकित्सा रिकॉर्ड, शोध पत्रों और नैदानिक परीक्षण डेटा का विश्लेषण करके निदान और उपचार योजना बनाने में मदद करने के लिए। वे सक्रिय रूप से रोगी की निगरानी के लिए भी उपयोग किए जा सकते हैं, वियरेबल डिवाइस से डेटा का उपयोग करके स्वास्थ्य समस्याओं के शुरुआती लक्षणों का पता लगाने और देखभाल टीमों को अलर्ट करने के लिए, या यहां तक कि फॉलो-अप अपॉइंटमेंट्स को स्वचालित रूप से शेड्यूल करने के लिए भी।14
सप्लाई चेन और लॉजिस्टिक्स: एजेंटिक AI अत्यधिक लचीली और कुशल सप्लाई चेन बना सकता है। बिक्री, इन्वेंटरी, मौसम और शिपिंग से डेटा का विश्लेषण करके, ये सिस्टम मांग की भविष्यवाणी कर सकते हैं, लॉजिस्टिक्स को अनुकूलित कर सकते हैं, और देरी से बचने के लिए सक्रिय रूप से शिपमेंट को री-रूट कर सकते हैं, सब कुछ लागत और मानव निरीक्षण को कम करते हुए।14
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट और IT ऑपरेशंस: साधारण कोड जनरेशन से परे, AI एजेंट सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट लाइफसाइकल को पूरी तरह से स्वचालित कर सकते हैं, जिसमें डिबगिंग, परीक्षण और डिप्लॉयमेंट शामिल है। IT सेवा मैनेजमेंट में, एजेंट साधारण हेल्पडेस्क बॉट्स से आगे बढ़कर जटिल IT टिकटों को स्वतंत्र रूप से हल कर सकते हैं, नेटवर्क मुद्दों का समाधान कर सकते हैं, और सॉफ्टवेयर प्रोविजनिंग का प्रबंधन कर सकते हैं।14
मानव संसाधन: मानव संसाधन विभाग एजेंटिक वर्कफ्लो का उपयोग करके समय लेने वाली प्रक्रियाओं को स्वचालित कर सकता है जैसे कि रिज्यूम स्क्रीनिंग, जहां एजेंट नौकरी मानदंडों के खिलाफ उम्मीदवारों का विश्लेषण और स्कोर कर सकते हैं। वे इंटरव्यू शेड्यूलिंग भी संभाल सकते हैं उम्मीदवारों और भर्ती प्रबंधकों के बीच कैलेंडर को समन्वयित करके, और कर्मचारी ऑनबोर्डिंग और पेरोल प्रक्रियाओं का प्रबंधन कर सकते हैं।25

इन अनुप्रयोगों का वास्तविक, दीर्घकालिक प्रभाव संभवतः मौजूदा कार्यों के स्वचालन से परे फैला होगा। स्वायत्त एजेंटों की शुरूआत से व्यावसायिक प्रक्रियाओं को कैसे डिजाइन किया जाता है, इसके बारे में मूलभूत रूप से सोचने की अनुमति मिलती है। पहले मानव निर्णय-निर्माण की गति और क्षमता से बाधित रहने वाले वर्कफ्लो को और अधिक गतिशील, प्रतिक्रियाशील और डेटा-संचालित बनाने के लिए पुन: इंजीनियर किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, एक एजेंट द्वारा संभावित सप्लाई चेन व्यवधान को मानव की समीक्षा के लिए चिह्नित करने के बजाय, एक पूरी तरह से विकसित एजेंटिक सिस्टम स्वतंत्र रूप से व्यवधान के वित्तीय प्रभाव को मॉडल कर सकता है, वैकल्पिक शिपिंग मार्गों का मूल्यांकन कर सकता है, API के माध्यम से कैरियरों के साथ नए शर्तों पर बातचीत कर सकता है, नए प्लान के साथ एंटरप्राइज़ रिसोर्स प्लानिंग (ERP) सिस्टम को अपडेट कर सकता है, और रियल-टाइम में सभी संबंधित हितधारकों को सूचित कर सकता है। यह सिर्फ कार्य स्वचालन नहीं है; यह व्यावसायिक प्रक्रिया का स्वयं का पूर्ण परिवर्तन है, जो पहले से प्राप्त नहीं की जा सकने वाली संचालनात्मक चपलता और लचीलापन के स्तर को सक्षम बनाता है।

5.2 उत्पादकता को फिर से परिभाषित करना: रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (RPA) से परे

एजेंटिक ऑटोमेशन का उदय रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (RPA) जैसी पारंपरिक ऑटोमेशन प्रौद्योगिकियों पर एक महत्वपूर्ण प्रगति को चिह्नित करता है। RPA संरचित, दोहराव वाले और नियम-आधारित कार्यों को स्वचालित करने में अत्यधिक प्रभावी रहा है, जैसे डेटा एंट्री या इनवॉइस प्रोसेसिंग। हालांकि, यह अक्सर असंरचित डेटा या अंतर्निहित अनुप्रयोगों या प्रक्रियाओं में बदलावों का सामना करते समय संघर्ष करता है।7 स्क्रीन-स्क्रैपिंग बॉट्स, उदाहरण के लिए, लक्ष्य वेबसाइट के यूजर इंटरफेस को अपडेट किए जाने पर आसानी से टूट सकते हैं।7

एजेंटिक AI इन सीमाओं को पार करता है। LLMs की तर्क क्षमताओं का उपयोग करके, AI एजेंट संदर्भ को समझ सकते हैं, अस्पष्टता का सामना कर सकते हैं, और अपने परिवेश में बदलावों के अनुसार अनुकूलन कर सकते हैं। यह उन्हें कार्य के एक बहुत व्यापक वर्ग को स्वचालित करने की अनुमति देता है, जिसमें असंरचित डेटा और गतिशील निर्णय-निर्माण शामिल होने वाली जटिल, एंड-टू-एंड प्रक्रियाएं शामिल हैं।17 यह साधारण ‘रोबोटिक’ कार्यों को स्वचालित करने से ‘संज्ञानात्मक’ कार्यप्रवाहों को स्वचालित करने में एक बदलाव को दर्शाता है।

महत्वपूर्ण रूप से, स्वचालन की यह नई लहर को मानव वृद्धि के रूप में सबसे अच्छी तरह समझा जाता है।17 लक्ष्य मानव श्रमिकों को प्रतिस्थापित करना नहीं है, बल्कि उनकी क्षमताओं और उत्पादकता को बढ़ाना है। जटिल, समय-लेने वाले और दोहराव वाले कार्यों को AI एजेंटों को सौंपकर, मानव कर्मचारियों को ऐसी गतिविधियों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए मुक्त किया जाता है जिनमें अद्वितीय रूप से मानव कौशल की आवश्यकता होती है: रणनीतिक सोच, रचनात्मक समस्या-समाधान, जटिल बातचीत, और अंतरव्यक्तिगत संबंधों का निर्माण।17 मानवों और AI एजेंटों के बीच यह सहयोग एक संगठन की जटिल चुनौतियों से निपटने, अभिनवता को बढ़ावा देने और उच्च-गुणवत्ता वाले परिणाम देने की क्षमता को बढ़ाने का वादा करता है। इस प्रवृत्ति के महत्व को बाजार पूर्वानुमानों द्वारा जोर दिया जाता है, जिसमें गार्टनर की भविष्यवाणी है कि 2028 तक, सभी एंटरप्राइज सॉफ्टवेयर का एक-तिहाई हिस्सा एजेंटिक AI क्षमताओं को शामिल करेगा, और दैनिक व्यावसायिक निर्णयों का कम से कम 15% AI एजेंटों द्वारा स्वायत्त रूप से लिया जाएगा।19

6.0 केस स्टडी: ‘एजेंटिक मीटिंग कोपिलोट’ का विश्लेषण - Seasalt.ai द्वारा SeaMeet

एजेंटिक AI की सैद्धांतिक चर्चा को वास्तविक दुनिया के वाणिज्यिक उदाहरण में आधार देने के लिए, यह खंड Seasalt.ai के एक उत्पाद SeaMeet का विस्तृत विश्लेषण प्रदान करता है। इसकी सुविधाओं, मार्केटिंग और रणनीतिक स्थानन की जांच करके, यह पता लगाना संभव है कि वर्तमान बाजार में ‘एजेंसी’ की अवधारणा को कैसे व्याख्या और लागू किया जा रहा है, जो शुद्ध जनरेटिव क्षमताओं और पूर्ण स्वायत्तता के बीच स्थित एक सूक्ष्म वास्तविकता को प्रकट करता है।

6.1 उत्पाद अवलोकन और मुख्य जनरेटिव क्षमताएं

SeaMeet को एक AI मीटिंग सहायक या ‘कोपिलोट’ के रूप में विपणन किया जाता है जो व्यक्तियों और टीमों के लिए उत्पादकता बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।31 इसकी मूलभूत सुविधाएं मीटिंगों की सामग्री को संसाधित करने पर केंद्रित हैं। सिस्टम Google Meet और Microsoft Teams जैसे लोकप्रिय वीडियो कॉन्फ्रेंसिंग प्लेटफार्मों के साथ एकीकृत होता है, और इन-पर्सन मीटिंगों से अपलोड की गई ऑडियो फाइलों को भी संसाधित कर सकता है।31

उत्पाद की मुख्य कार्यक्षमताएं हैं:

रियल-टाइम ट्रांसक्रिप्शन: SeaMeet मीटिंग वार्ताओं का अत्यधिक सटीक, रियल-टाइम ट्रांसक्रिप्शन प्रदान करता है, जिसमें स्पीकर की पहचान और टाइमस्टैम्प शामिल होते हैं।31
इंटेलिजेंट सारांश: मीटिंग के बाद, सिस्टम स्वचालित रूप से इंटेलिजेंट सारांश तैयार करता है जो प्रमुख विषयों और चर्चाओं को कैप्चर करता है।31
एक्शन आइटम डिटेक्शन: AI ट्रांसक्रिप्ट का विश्लेषण करके स्वचालित रूप से कार्य योग्य कार्यों या ‘टू-डू’ आइटमों की पहचान और सूची बनाता है जिन पर चर्चा की गई थी।31

ये प्राथमिक सुविधाएं जनरेटिव AI के स्पष्ट अनुप्रयोग हैं। सिस्टम सुविकसित स्पीच-टू-टेक्स्ट मॉडल का उपयोग ट्रांसक्रिप्ट बनाने के लिए करता है (ऑडियो से टेक्स्ट उत्पन्न करना) और फिर LLMs का उपयोग इस ट्रांसक्रिप्ट को एक नए, संक्षिप्त रूप (सारांश) में संश्लेषित करने और कुछ कथनों को एक्शन आइटम के रूप में वर्गीकृत करने के लिए करता है। उपयोगकर्ता समीक्षाएं लगातार इन जनरेटिव क्षमताओं के मूल्य को हाइलाइट करती हैं, यह नोट करते हुए कि वे मैन्युअल नोट-टेकिंग की आवश्यकता को समाप्त करती हैं और जिम्मेदारियों को ट्रैक करने का एक आसान तरीका प्रदान करती हैं, जिससे कई पेशेवरों के लिए एक महत्वपूर्ण समस्या का समाधान होता है।34

6.2 ‘एजेंटिक’ दावे का विश्लेषण: ईमेल-आधारित कार्यप्रवाह

SeaMeet बाजार में खुद को ‘एजेंटिक मीटिंग कोपिलोट’ के रूप में ब्रांड करके खुद को अलग करता है।32 इस दावे का औचित्य एक विशिष्ट, नवीन सुविधा पर टिका हुआ प्रतीत होता है: मीटिंग के बाद के कार्यों को स्वचालित करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक ईमेल-आधारित कार्यप्रवाह। मीटिंग समाप्त होने के बाद, SeaMeet उत्पन्न सारांश को उपयोगकर्ता को ईमेल के माध्यम से भेजता है। फिर उपयोगकर्ता इस ईमेल का सीधे जवाब प्राकृतिक भाषा के आदेशों के साथ दे सकता है, जैसे ‘क्लाइंट को फॉलो-अप ईमेल तैयार करें’, ‘हमारी चर्चा के आधार पर कार्य का विवरण (SOW) बनाएं’ या ‘हितधारकों के लिए रिपोर्ट तैयार करें’।32 सिस्टम फिर इस अनुरोध को संसाधित करता है और पेशेवर रूप से स्वरूपित दस्तावेज़ लौटाता है, जो भेजने के लिए तैयार होता है।

इस रिपोर्ट में पहले स्थापित एजेंटिक AI की सख्त परिभाषा के खिलाफ इस कार्यप्रवाह के आलोचनात्मक मूल्यांकन से एक सूक्ष्म वास्तविकता सामने आती है जो शुद्ध जनरेटिव क्षमताओं और पूर्ण स्वायत्तता के बीच स्थित है। हालांकि यह सुविधा कार्यप्रवाह स्वचालन का एक शक्तिशाली और परिष्कृत रूप दर्शाती है, यह सच्ची, लक्ष्य-संचालित स्वायत्तता को प्रदर्शित नहीं करती है। सिस्टम के कार्य पूरी तरह से प्रतिक्रियाशील हैं; यह कार्य करने से पहले ईमेल के माध्यम से एक विशिष्ट, मानव-प्रारंभित आदेश की प्रतीक्षा करता है। यह एक श्रृंखलाबद्ध कार्य है—प्रारंभिक सारांश को एक नए उपयोगकर्ता प्रॉम्प्ट के साथ जोड़कर एक बाद का दस्तावेज़ उत्पन्न करना—लेकिन यह प्रोएक्टिव नहीं है।

इसके विपरीत, एक सच्ची एजेंटिक प्रणाली को “इस नए क्लाइंट प्रोजेक्ट के लिए ऑनबोर्डिंग का प्रबंधन करें” जैसा उच्च-स्तरीय लक्ष्य दिया जा सकता है। प्रारंभिक बैठक की सामग्री के आधार पर, यह स्वतंत्र रूप से SOW की आवश्यकता को पहचान सकती है, इसे स्पष्ट रूप से कहे बिना ही ड्राफ्ट कर सकती है, और शायद यहां तक कि इसे आंतरिक अनुमोदन के लिए रूट भी कर सकती है। सी मीट का कार्यप्रवाह, बेहद कुशल होने के बावजूद, अभी भी “लूप में” रहने वाले मानव पर निर्भर करता है, जो प्रत्येक प्रमुख बैठक के बाद की क्रिया को ट्रिगर करता है। स्वायत्त कार्य प्रतिनिधित्व या पूर्णता के लिए विशेषताओं का विवरण देने वाले सार्वजनिक रूप से उपलब्ध दस्तावेज़ीकरण की कमी इस मूल्यांकन को और समर्थन देती है कि यह प्रणाली पूरी तरह से स्वायत्त एजेंट के बजाय एक उन्नत, आदेश-संचालित सहायक के रूप में काम करती है।33

6.3 रणनीतिक संदर्भ: ब्रॉडर सी साल्ट.एआई इकोसिस्टम में सी मीट

सी मीट की स्थिति को पूरी तरह से समझने के लिए, इसे इसकी मूल कंपनी, सी साल्ट.एआई के बड़े रणनीतिक ढांचे के भीतर देखा जाना चाहिए। 2020 में स्थापित, सी साल्ट.एआई खुद को एक ऑल-इन-वन कॉन्टैक्ट सेंटर और AI ऑटोमेशन प्लेटफॉर्म के रूप में स्थापित करता है जो मुख्य रूप से छोटे और मध्यम आकार के व्यवसाय (SMBs) को लक्ष्य बनाता है।22 कंपनी का व्यापक उत्पाद सूट व्यापक श्रृंखला के व्यावसायिक संचार और परिचालन कार्यप्रवाहों को ऑटोमेट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसमें 24/7 ग्राहक सहायता के लिए AI-संचालित वॉयसबॉट और चैटबॉट, ऑटोमेटेड अपॉइंटमेंट शेड्यूलिंग, लीड क्वालिफिकेशन और रूटिंग, और एकीकृत इनबॉक्स से ओमनी-चैनल संचार (जैसे व्हाट्सएप, एसएमएस, वॉयस) का प्रबंधन शामिल है।22

इस इकोसिस्टम के भीतर, सी मीट आंतरिक और क्लाइंट-सामने वाली बैठक खुफिया पर केंद्रित एक मुख्य घटक के रूप में कार्य करता है। यह बैठकों में उत्पन्न मूल्यवान डेटा को कैप्चर करने और संरचित करने के द्वारा कंपनी के बाहरी संचार ऑटोमेशन टूलों को पूरक बनाता है। यह कंपनी के व्यापक मिशन के साथ संरेखित है जो SMB बाजार के लिए सुलभ, एंड-टू-एंड AI ऑटोमेशन समाधान प्रदान करने का है, जो एक ऐसा खंड है जिसमें अधिक जटिल एंटरप्राइज-ग्रेड सिस्टम बनाने या एकीकृत करने के लिए संसाधनों की कमी हो सकती है।38

6.4 बाजार स्थानन: “प्रोटो-एजेंटिक” डिफरेंशिएटर

सी मीट को “एजेंटिक” के रूप में मार्केट करने का निर्णय एक जानबूझकर और रणनीतिक रूप से चतुर कदम है। बैठक ट्रांसक्रिप्शन और सारांश उपकरणों के भीड़भाड़ वाले बाजार में, “एजेंटिक” लेबल एक शक्तिशाली अंतर करने वाले के रूप में काम करता है। यह संभावित ग्राहकों को संकेत देता है कि उत्पाद मानक जनरेटिव AI से आगे की क्षमताएं प्रदान करता है, स्वायत्त प्रणालियों के चारों ओर बढ़ती उद्योग की उत्साह को प्राप्त करता है।

इस श्रेणी के उपकरण के लिए एक अधिक सटीक वर्गीकरण “प्रोटो-एजेंटिक” या “एजेंट-सहायता” हो सकता है। ये प्रणालियां शुद्ध रूप से जनरेटिव उपकरणों और पूरी तरह से स्वायत्त एजेंटों के बीच के स्पेक्ट्रम पर एक मध्यवर्ती कदम का प्रतिनिधित्व करती हैं। ये जटिल, बहु-चरण कार्यों को ऑटोमेट करने में उत्कृष्ट हैं लेकिन कार्यप्रवाह शुरू करने के लिए अभी भी मानव ट्रिगर की आवश्यकता होती है। यह स्थानन सी साल्ट.एआई को पूर्ण सक्रिय, लक्ष्य-प्राप्ति क्षमताओं वाली प्रणाली विकसित करने की आवश्यकता के बिना तकनीकी रूप से उन्नत स्थिति का दावा करने की अनुमति देता है।

यह केस स्टडी AI के वाणिज्यीकरण में एक व्यापक प्रवृत्ति को प्रकट करती है। जैसे-जैसे “एजेंसी” जैसी नई, शक्तिशाली अवधारणाएं प्रचार प्रचार होती हैं, मार्केटिंग भाषा अक्सर प्रौद्योगिकी की पूर्ण परिपक्वता से पहले ही आगे निकल जाती है। कंपनियां रणनीतिक रूप से इस शब्दावली को अपना रही हैं ताकि उनके उत्पादों की अनुभूति को आकार दिया जा सके और बाजार का ध्यान आकर्षित किया जा सके। व्यावसायिक नेताओं और प्रौद्योगिकी मूल्यांककों के लिए, यह इन अवधारणाओं की सूक्ष्म समझ विकसित करने के महत्व को रेखांकित करता है। अब मार्केटिंग के दावों को सतही मूल्य पर स्वीकार करना पर्याप्त नहीं है; इसके बजाय, सूचित खरीदारी और रणनीतिक निर्णय लेने के लिए उत्पाद के वास्तविक परिचालन मॉडल—इसके सक्रियता, अनुकूलन क्षमता और लक्ष्य-उन्मुखता के स्तर—का गहरा विश्लेषण आवश्यक है।

7.0 रणनीतिक अनिवार्यताएं और भविष्य का दृष्टिकोण

जनरेटिव से एजेंटिक AI में विकास केवल एक वृद्धिशील तकनीकी प्रगति नहीं है; यह यह दर्शाता है कि व्यवसाय कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग मूल्य बनाने के लिए कैसे कर सकते हैं, इसमें एक मूलभूत बदलाव है। यह संक्रमण उद्यम नेताओं से सक्रिय और सुविचारित रणनीतिक प्रतिक्रिया की आवश्यकता बनाता है। इस नए सीमा को नेविगेट करने के लिए तत्काल अवसरों की स्पष्ट समझ, रणनीतिक अपनाने की योजना और संबंधित जोखिमों और नैतिक विचारों के लिए सतर्क दृष्टिकोण की आवश्यकता है।

7.1 अपनाने के लिए सिफारिशें: नए AI सीमा को नेविगेट करना

इस विकसित हो रहे AI परिदृश्य की शक्ति का लाभ उठाने वाले संगठनों के लिए, एक व्यावहारिक, दो-शाखा दृष्टिकोण सुझाया गया है।

पहला, व्यवसायों को जनरेटिव AI के उपयोग को अभी अपनाना और स्केल करना चाहिए ताकि तत्काल और प्रदर्शनीय उत्पादकता लाभ प्राप्त किए जा सकें। यह प्रौद्योगिकी परिपक्व और पर्याप्त रूप से सुलभ है ताकि इसे विभिन्न कार्यों में तैनात किया जा सके ताकि सामग्री निर्माण को ऑटोमेट किया जा सके, अनुसंधान और डेटा संश्लेषण को तेज किया जा सके, और सॉफ्टवेयर विकास में सहायता की जा सके।4

दूसरा, नेताओं को रणनीतिक रूप से एजेंटिक AI के साथ प्रयोग करना शुरू करना चाहिए। यह स्पष्ट रूप से परिभाषित, उच्च-प्रभाव वाली व्यावसायिक प्रक्रियाओं की पहचान करने के साथ शुरू होना चाहिए, जो एक स्वायत्त या अर्ध-स्वायत्त एजेंट द्वारा स्वचालन के लिए उपयुक्त हैं। आईटी सेवा प्रबंधन, ग्राहक सहायता टिकट समाधान, या आपूर्ति श्रृंखला निगरानी जैसे क्षेत्रों में प्रारंभिक उपयोग के मामले आंतरिक विशेषज्ञता बनाने और एजेंटिक वर्कफ्लो की क्षमता को प्रदर्शित करने के लिए मूल्यवान पायलट कार्यक्रमों के रूप में काम कर सकते हैं।17

किसी भी प्रतिमान, लेकिन विशेष रूप से एजेंटिक AI का सफल कार्यान्वयन कई महत्वपूर्ण पूर्वापेक्षाओं पर निर्भर है:

डेटा तैयारी: एआई एजेंट केवल उसी हद तक प्रभावी होते हैं जितना डेटा वे एक्सेस और प्रोसेस कर सकते हैं। संगठनों को एक स्वच्छ, सुव्यवस्थित और पहुंचयोग्य उद्यम डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर बनाने में निवेश करना चाहिए। यह “एआई-तैयार” डेटा फाउंडेशन एजेंटों को सटीक, संदर्भ-संवेदी निर्णय लेने में सक्षम बनाने के लिए आवश्यक है।30
सुरक्षा और शासन: एजेंटिक AI की शक्ति सीधे उद्यम प्रणालियों के साथ इसके गहरे एकीकरण और संवेदनशील डेटा तक इसकी पहुंच से जुड़ी हुई है। यह गहरे सुरक्षा और गोपनीयता जोखिम पैदा करता है।20 मजबूत सुरक्षा प्रोटोकॉल, एक्सेस नियंत्रण, और पारदर्शी ऑडिट ट्रेल वैकल्पिक नहीं बल्कि मूलभूत आवश्यकताएं हैं। स्पष्ट गार्डरेल और निरीक्षण के साथ एक “ह्यूमन-ऑन-द-लूप” शासन मॉडल जोखिमों को कम करने और यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है कि एजेंट भरोसेमंद और सुरक्षित रूप से काम करते हैं।15
नैतिक विचार: एआई एजेंट एल्गोरिदम और डेटा के आधार पर काम करते हैं; उनके पास मानव मूल्यों, नैतिकता या नैतिकता की जन्मजात समझ नहीं होती है। यह अनपेक्षित परिणामों का महत्वपूर्ण जोखिम पैदा करता है, विशेष रूप से स्वास्थ्य सेवा, वित्त या कानून प्रवर्तन जैसे उच्च-दांव वाले डोमेन में।20 संगठनों को अपने एजेंटिक सिस्टम को निष्पक्षता, पूर्वाग्रह, और मानव मूल्यों के साथ संरेखण के लिए सक्रिय रूप से डिजाइन और परीक्षण करना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे न केवल प्रभावी बल्कि जिम्मेदार तरीके से कार्य करते हैं।

7.2 एआई एजेंसी का प्रक्षेप: आगे का रास्ता

एजेंटिक AI का विकास अभी भी अपने प्रारंभिक चरणों में है, लेकिन इसका प्रक्षेप तेजी से परिष्कृत और एकीकृत स्वायत्त प्रणालियों के भविष्य की ओर इशारा करता है। विशिष्ट वर्कफ्लो को संभालने वाले एकल या छोटे समूहों के एजेंटों पर वर्तमान फोकस संभवतः बड़े पैमाने पर, विकेंद्रीकृत मल्टी-एजेंट सिस्टम में विकसित होगा। इस भविष्य की दृष्टि में, विविध विशेषज्ञताओं वाले विषम एजेंट—कुछ उद्यम द्वारा, कुछ साझेदारों द्वारा, कुछ व्यक्तियों द्वारा स्वामित्व वाले—एक सामान्य डिजिटल वातावरण में सहयोग करेंगे ताकि अत्यधिक जटिल, गतिशील समस्याओं को हल किया जा सके।40

यह तकनीकी प्रगति कार्य की प्रकृति और संगठनों की संरचना पर गहरा प्रभाव डालेगी। जैसा कि विश्व आर्थिक मंच ने उल्लेख किया है, जटिल निर्णय-निर्माण, समस्या-समाधान, और रणनीतिक निरीक्षण पर जोर देने वाली भूमिकाएं वैश्विक अर्थव्यवस्था में तेजी से महत्वपूर्ण हो रही हैं।41 एजेंटिक सिस्टमों का उदय इस प्रवृत्ति को तेज करेगा, आधुनिक उद्यम के अधिकांश संज्ञानात्मक “प्लंबिंग” को स्वचालित करेगा और मानव भूमिका को रणनीति, रचनात्मकता और शासन में ऊपर उठाएगा।

अंततः, जनरेटिव से एजेंटिक सिस्टमों में संक्रमण मानव-कंप्यूटर साझेदारी के विकास में एक महत्वपूर्ण क्षण को चिह्नित करता है। यह एआई को एक उपकरण से एक सहयोगी में ले जा रहा है जिसे हम सशक्त बनाते हैं। जो संगठन इस बदलाव को सफलतापूर्वक नेविगेट करते हैं, उनके लिए पुरस्कार संचालनात्मक चपलता, लचीलापन और नवाचार का एक नया स्तर होगा, जो मानव और मशीन बुद्धिमत्ता के निर्बाध एकीकरण द्वारा परिभाषित भविष्य के लिए मार्ग प्रशस्त करेगा।

संदर्भ किए गए कार्य

en.wikipedia.org, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_artificial_intelligence
जनरेटिव AI क्या है? - यूनिवर्सिटी सेंटर फॉर टीचिंग एंड लर्निंग, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://teaching.pitt.edu/resources/what-is-generative-ai/
जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस | NNLM, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://www.nnlm.gov/guides/data-thesaurus/generative-artificial-intelligence
जनरेटिव AI क्या है? - Gen AI समझाया गया - AWS - अपडेटेड 2025, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://aws.amazon.com/what-is/generative-ai/
समझाया गया: जनरेटिव AI | MIT न्यूज़ | मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://news.mit.edu/2023/explained-generative-ai-1109
एजेंटिक AI बनाम जनरेटिव AI: मूल अंतर | थॉमसन रॉयटर्स, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://www.thomsonreuters.com/en/insights/articles/agentic-ai-vs-generative-ai-the-core-differences
एजेंटिक AI बनाम जनरेटिव AI - रेड हैट, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://www.redhat.com/en/topics/ai/agentic-ai-vs-generative-ai
जनरेटिव AI क्या है? - IBM, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://www.ibm.com/think/topics/generative-ai
2025 के लिए 10 शीर्ष जनरेटिव AI टूल: आज के रचनात्मक पावरहाउस - eWeek, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://www.eweek.com/artificial-intelligence/generative-ai-apps-tools/
जनरेटिव AI क्या है? उदाहरण और उपयोग के मामले - Google Cloud, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://cloud.google.com/use-cases/generative-ai
www.google.com, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://www.google.com/search?q=generative+ai+applications
एजेंटिक AI बनाम जनरेटिव AI - आपको कौन सा उपयोग करना चाहिए? - Atera, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://www.atera.com/blog/agentic-ai-vs-generative-ai/
en.wikipedia.org, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://en.wikipedia.org/wiki/Agentic_AI
एजेंटिक AI क्या है? परिभाषा और विभेदक - Google Cloud, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://cloud.google.com/discover/what-is-agentic-ai
एजेंटिक AI क्या है? - एजेंटिक AI समझाया गया - AWS - अपडेटेड 2025, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://aws.amazon.com/what-is/agentic-ai/
एजेंटिक AI क्या है? | IBM, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://www.ibm.com/think/topics/agentic-ai
एजेंटिक AI क्या है? | UiPath, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://www.uipath.com/ai/agentic-ai
एजेंटिक AI क्या है? | Salesforce US, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://www.salesforce.com/agentforce/what-is-agentic-ai/
एजेंटिक AI बनाम जनरेटिव AI: मुख्य अंतरों को समझना - ThoughtSpot, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://www.thoughtspot.com/data-trends/artificial-intelligence/agentic-ai-vs-generative-ai
AI एजेंटों के बारे में आपको क्या जानना चाहिए - CSAIL अलायंस - MIT, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://cap.csail.mit.edu/agentic-ai-what-you-need-know-about-ai-agents
GenAI बनाम एजेंटिक AI: डेवलपर्स को क्या जानना चाहिए - Docker, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://www.docker.com/blog/genai-vs-agentic-ai/
ऐप्स को हिलाना बंद करें। प्रत्येक ग्राहक कॉल, टेक्स्ट, व्हाट्सएप और चैट को एक ही साधारण इनबॉक्स में एकजुट करें। - Seasalt.ai, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://seasalt.ai/en/
AI एजेंट क्या हैं? परिभाषा, उदाहरण और प्रकार | Google Cloud, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://cloud.google.com/discover/what-are-ai-agents
कॉन्टैक्ट सेंटरों के लिए 10 एजेंटिक AI उपयोग के मामले - CX Today, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://www.cxtoday.com/conversational-ai/10-agentic-ai-use-cases-for-contact-centers-ringcentral/
6 एजेंटिक AI उदाहरण और उपयोग के मामले जो व्यवसायों को बदल रहे हैं - Moveworks, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://www.moveworks.com/us/en/resources/blog/agentic-ai-examples-use-cases
AI एजेंट उपयोग के मामले - IBM, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://www.ibm.com/think/topics/ai-agent-use-cases
21 एजेंटिक AI उपयोग के मामले और उदाहरण AI के भविष्य को आकार दे रहे हैं - Akka, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://akka.io/blog/agentic-ai-use-cases
14 वास्तविक-दुनिया के एजेंटिक AI उपयोग के मामले - Valtech, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://www.valtech.com/thread-magazine/14-real-world-agentic-ai-use-cases/
40+ एजेंटिक AI उपयोग के मामले वास्तविक-जीवन के उदाहरणों के साथ - Research AIMultiple, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://research.aimultiple.com/agentic-ai/
AI-संचालित एजेंट कार्य में: हम यह नया ‘एजेंटिक’ क्षण कैसे अपना रहे हैं माइक्रोसॉफ्ट में, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://www.microsoft.com/insidetrack/blog/ai-powered-agents-in-action-how-were-embracing-this-new-agentic-moment-at-microsoft/
SeaMeet: चैटजीपीटी मीटिंग नोट रियल-टाइम लें - क्रोम वेब स्टोर, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://chromewebstore.google.com/detail/seameet-take-chatgpt-meet/gkkhkniggakfgioeeclbllpihmipkcmn
SeaMeet | उच्च उत्पादक व्यक्तियों और उच्च प्रदर्शन टीमों के लिए एजेंटिक मीटिंग कोपिलोट, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://seameet.ai/
FAQ - Seasalt.ai, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://wiki.seasalt.ai/seameet/seameet-manual/00-seameet-faq/
Seasalt.ai SeaMeet समीक्षाएं, रेटिंग और सुविधाएं 2025 | Gartner Peer Insights, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://www.gartner.com/reviews/market/office-productivity-solutions-others/vendor/seasalt-ai/product/seameet
रिकॉर्डिंग में व्यावसायिक अवसरों को उजागर करें SeaMeet के साथ, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://usecase.seasalt.ai/transcribe-audio-to-discover-insights/
Seasalt.ai | लघु व्यवसायों के लिए ओमनी-चैनल कॉन्टैक्ट सेंटर - Seasalt.ai, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://seasalt.ai/
AI ऑटोमेशन समाधान - Seasalt.ai, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://seasalt.ai/en/solutions/ai-automation
Haptik लॉन्च करता है ‘AI for All’ एंटरप्राइज-ग्रेड AI एजेंट्स को SMBs तक लाने के लिए, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/haptik-launches-ai-for-all-to-bring-enterprise-grade-ai-agents-to-smbs/articleshow/123671151.cms
DIGITIMES Biz फोकस - ताइवान टेक अरीना, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://www.digitimes.com/biz/index.asp?topic=617
व्यापार मिलता है एजेंटिक AI से: स्वायत्त और एजेंटिक समाधानों में विश्वास - Capgemini, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://www.capgemini.com/insights/research-library/business-meet-agentic-ai/
IITM Pravartak और Emeritus लॉन्च करते हैं एजेंटिक AI और अनुप्रयोगों में प्रोफेशनल सर्टिफिकेट प्रोग्राम, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://www.ptinews.com/story/business/iitm-pravartak-and-emeritus-launch-professional-certificate-programme-in-agentic-ai-and-applications/2878978
IITM Pravartak और Emeritus लॉन्च करते हैं एजेंटिक AI और अनुप्रयोगों में प्रोफेशनल सर्टिफिकेट प्रोग्राम, सेप्टेम्बर 6, 2025 को पहुँचा गया, https://www.aninews.in/news/business/iitm-pravartak-and-emeritus-launch-professional-certificate-programme-in-agentic-ai-and-applications20250902174614

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