एजेंटिक का क्या अर्थ है?
हाल के महीनों में, एजेंटिक एआई (Agentic AI) शब्द काफी चर्चा में रहा है। इस शब्द की खोजों में भारी वृद्धि हुई है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के एक नए रूप में बढ़ती रुचि को दर्शाता है जो न केवल निष्क्रिय रहता है, बल्कि निर्णय ले सकता है, स्वायत्त रूप से कार्य कर सकता है, और कार्यप्रवाह को निरंतर अनुकूलित कर सकता है।
एजेंटिक एआई का उदय लोगों द्वारा एआई प्रणालियों की कल्पना में आए बदलाव से जुड़ा है: प्रतिक्रियाशील उपकरणों के रूप में नहीं, बल्कि सक्रिय और स्वायत्त भागीदारों के रूप में। फिर भी, एजेंटिक शब्द स्वयं मनोविज्ञान और शिक्षा में दशकों से प्रचलित है, जो यह बताता है कि मनुष्य अपने सीखने और निर्णय लेने की ज़िम्मेदारी कैसे लेते हैं। अब, यही विचार एआई मॉडल और एजेंटिक प्रणालियों पर भी लागू किया जा रहा है।
एजेंटिक एआई: इसका क्या मतलब है?
एजेंटिक होने का अर्थ है एजेंसी की शक्ति होना - स्वतंत्र रूप से परिणाम प्राप्त करने और निरंतर मानवीय निगरानी के बिना कार्रवाई करने की क्षमता।
उदाहरण के लिए, आईटी क्षेत्र में एक ऐसे एआई सहायक के बारे में सोचें जो न केवल सवालों के जवाब देता है, बल्कि स्वायत्त रूप से सिस्टम की निगरानी करता है, छोटी-छोटी समस्याओं के समाधान करता है, और बड़ी समस्याओं को वास्तविक समय में आगे बढ़ाता है। यह पारंपरिक एआई नहीं है जो निष्क्रिय रूप से आदेशों का जवाब देता है; यह क्रियाशील एजेंटिक एआई है।
आज, यह शब्द अक्सर एजेंटिक एआई सिस्टम या स्वायत्त एआई एजेंट जैसे वाक्यांशों में दिखाई देता है, लेकिन इसका सार वही रहता है: स्वायत्तता, सक्रिय समस्या-समाधान और निर्णय लेना।
शिक्षा में एजेंटिक एआई: एजेंटिक लर्निंग का कार्यान्वयन
शिक्षा में, यह अवधारणा एजेंटिक लर्निंग या एजेंटिक एंगेजमेंट के रूप में सामने आती है। यहाँ, छात्रों को पहल करने, सक्रिय रूप से योगदान देने और अपने रास्ते खुद तय करने में स्वायत्तता का उपयोग करने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है। केवल निर्धारित अभ्यास पूरा करने के बजाय, जो छात्र कक्षा के बाहर ऐप बनाने के लिए जनरेटिव एआई का उपयोग एक उपकरण के रूप में करता है, वह एजेंटिक व्यवहार प्रदर्शित कर रहा है—प्राकृतिक भाषा में दिए गए निर्देशों से आगे बढ़कर अपनी शिक्षा की ज़िम्मेदारी ले रहा है।
मनोविज्ञान में एजेंटिक एआई: वास्तविक दुनिया के दृष्टिकोण
मनोविज्ञान में, स्टेनली मिलग्राम का एजेंटिक अवस्था सिद्धांत इसके विपरीत दर्शाता है: कैसे मनुष्य कभी-कभी अपनी एजेंसी छोड़ देते हैं और अधिकारियों को अपने लिए निर्णय लेने देते हैं। उनके प्रयोगों से पता चला कि लोग एक एजेंटिक अवस्था में प्रवेश कर सकते हैं, अपने कार्यों की ज़िम्मेदारी दूसरों पर स्थानांतरित कर सकते हैं। स्वायत्तता और अनुपालन के बीच का यह तनाव ही वह कारण है जिसके कारण आज एआई प्रणालियों पर एजेंटिक शब्द का इतना अधिक महत्व है।
व्यवसाय में एजेंटिक एआई: एआई अनुप्रयोग और अपनाना
एजेंटिक एआई उन एआई प्रणालियों को संदर्भित करता है जो जटिल कार्यों को करने, रणनीतिक रूप से तर्क करने और बदलती परिस्थितियों के अनुकूल ढलने के लिए स्वायत्त रूप से कार्य करती हैं। ये एआई अनुप्रयोग पारंपरिक एआई या मानक स्वचालन से आगे बढ़कर निर्णय लेने और सक्रिय रूप से कार्य करने के लिए एलएलएम (बड़े भाषा मॉडल), प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मशीन लर्निंग को शामिल करते हैं।
एक ऐसे एचआर एआई असिस्टेंट की कल्पना कीजिए जो न सिर्फ़ इंटरव्यू शेड्यूल करता है, बल्कि रेज़्यूमे का मूल्यांकन भी करता है, उम्मीदवारों की रैंकिंग करता है, और रीयल-टाइम में हायरिंग वर्कफ़्लो को अपडेट भी करता है। यह दर्शाता है कि एजेंटिक एआई व्यावसायिक संचालन में एक स्वायत्त भागीदार के रूप में कैसे काम करता है।
2025 के अपनाने के आंकड़े एजेंटिक एआई के उदय को दर्शाते हैं: एजेंटिक प्रणालियों का बाजार 2025 में लगभग 7.5 बिलियन अमेरिकी डॉलर का है, और अनुमान है कि 2034 तक यह 43% से अधिक की चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर (CAGR) के साथ 199 बिलियन अमेरिकी डॉलर से अधिक हो जाएगा। जबकि लगभग 79% कंपनियां एआई एजेंटों का उपयोग करती हैं , केवल 34% ही आज एजेंटिक एआई प्रणालियों को लागू कर रही हैं , और केवल 14% ने ही उन्हें पूरी तरह से लागू किया है। फिर भी, जो कंपनियां एजेंटिक एआई का उपयोग करती हैं , वे 32% औसत लागत बचत और उत्पादकता में मापनीय वृद्धि की रिपोर्ट करती हैं।
एजेंटिक एआई बनाम मशीन लर्निंग
मशीन लर्निंग, डेटा में पैटर्न पहचानकर और पूर्वानुमान लगाकर, समय के साथ एआई मॉडल्स को बेहतर बनाने में सक्षम बनाती है। लेकिन मशीन लर्निंग अकेले कोई कार्य नहीं करती या कोई कार्रवाई नहीं करती। इसमें स्वायत्तता का अभाव होता है।
इसके विपरीत, एजेंटिक एआई, मशीन लर्निंग को एजेंटिक व्यवहार के साथ एकीकृत करता है, जिससे सिस्टम स्वायत्त रूप से लक्ष्य निर्धारित कर सकते हैं, जटिल वर्कफ़्लोज़ को संभाल सकते हैं, और मानवीय हस्तक्षेप के बिना बदलते परिवेशों के अनुकूल हो सकते हैं। एक एआई हेल्प डेस्क जो सामान्य समस्याओं का पूर्वानुमान लगाता है, उन्हें सक्रिय रूप से हल करता है, और प्रत्येक इंटरैक्शन से सुधार करता है, वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामलों में एजेंटिक एआई का एक उदाहरण है।
संक्षेप में, मशीन लर्निंग पूर्वानुमानों में सुधार करती है, जबकि एजेंटिक एआई सक्रिय, स्वायत्त निर्णय लेने और कार्रवाई की सुविधा प्रदान करती है।
एजेंटिक एआई कैसे काम करता है
एजेंटिक एआई तीन सक्षम एआई प्रौद्योगिकियों के माध्यम से संचालित होता है:
- बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम): मनुष्यों के साथ स्वाभाविक रूप से बातचीत करने के लिए भाषा समझ और जनरेटिव एआई क्षमताएं प्रदान करते हैं।
- प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी): यह एआई को प्राकृतिक भाषा में निर्देशों की व्याख्या करने में मदद करता है, जिससे एआई एजेंट संदर्भ और आशय को इकट्ठा करने में सक्षम होते हैं।
- मशीन लर्निंग (एमएल): एजेंटिक एआई प्रणालियों को समय के साथ बेहतर बनाने, वास्तविक दुनिया के डेटा से सीखने और उनके वर्कफ़्लो को अनुकूलित करने की अनुमति देता है।
इन घटकों के साथ, एजेंटिक एआई स्वायत्त रूप से तर्क कर सकता है, योजना बना सकता है, क्रियान्वित कर सकता है और बदलती परिस्थितियों के अनुकूल हो सकता है।
एजेंटिक एआई के लाभ: प्रमुख विशेषताएं
- स्वायत्त क्रियाएं - एआई प्रणालियां प्रत्यक्ष मानवीय हस्तक्षेप के बिना कार्य कर सकती हैं, तथा स्वायत्तता और स्वतंत्रता प्रदर्शित करती हैं।
- लक्ष्य-निर्धारण - एजेंटिक एआई उद्देश्य निर्धारित कर सकता है, जबकि पारंपरिक एआई केवल प्रतिक्रिया करता है।
- अनुकूली शिक्षण - एजेंटिक एआई लगातार बदलते इनपुट और फीडबैक के अनुकूल होता है।
- तर्क और योजना - पारंपरिक एआई मॉडल के विपरीत, एजेंटिक एआई सिस्टम जटिल कार्यों को संभाल सकते हैं और बहु-चरणीय वर्कफ़्लो में निर्णय ले सकते हैं।
- सक्रिय समस्या-समाधान - त्रुटियों के बढ़ने की प्रतीक्षा करने के बजाय, एजेंटिक एआई लगातार निगरानी करता है, समस्याओं की पहचान करता है और उनका समाधान करता है।
एजेंटिक एआई बनाम एआई एजेंट: अंतर को समझना
एआई एजेंट स्वतंत्र संस्थाओं के रूप में काम करते हैं—जैसे चैटबॉट, सेल्फ-ड्राइविंग कार या सिफ़ारिश सिस्टम। वे डेटा इकट्ठा करते हैं, सीमित निर्णय लेते हैं और कार्यों को अंजाम देते हैं। लेकिन जब एक एजेंटिक एआई सिस्टम के अंदर कई एआई एजेंट एक साथ काम करते हैं, तो एजेंटिक वर्कफ़्लो की शक्ति कई गुना बढ़ जाती है।
उदाहरण के लिए, एक चैटबॉट अपने आप में एक एआई अनुप्रयोग मात्र है। लेकिन एक एजेंटिक सिस्टम में एकीकृत होने पर, वही चैटबॉट स्वचालित रूप से ग्राहकों की ज़रूरतों की पहचान करता है, प्रासंगिक समाधान प्रदान करता है, और ज़रूरत पड़ने पर समस्याओं को मनुष्यों तक भी पहुँचाता है।
स्वचालन में एजेंटिक एआई का भविष्य
स्वचालन लंबे समय से स्थिर नियमों और स्क्रिप्ट पर केंद्रित रहा है। एजेंटिक एआई इससे भी आगे जाता है, स्वायत्तता, अनुकूलनशीलता और सक्रिय एआई क्रियाएँ प्रदान करता है जो वर्कफ़्लो को निरंतर अनुकूलित करती हैं। पारंपरिक एआई टूल्स के विपरीत, एजेंटिक एआई रीयल-टाइम फीडबैक लूप्स के साथ काम करता है, जिससे व्यापक कोडिंग के बिना एजेंटिक वर्कफ़्लो में सुधार होता है।
स्वचालन में एजेंटिक एआई के लाभों में शामिल हैं:
- एलएलएमएस और वास्तविक दुनिया की प्रतिक्रिया के माध्यम से निरंतर आत्म-सुधार।
- व्यावसायिक कार्यों में जटिल स्वायत्त एआई कार्यों को स्वचालित करने में अधिक बहुमुखी प्रतिभा।
- बेहतर प्रयोज्यता, क्योंकि एजेंटिक एआई मनुष्यों और एआई अनुप्रयोगों के साथ बातचीत करने के लिए प्राकृतिक भाषा का उपयोग करता है।
जो संगठन अपने सिस्टम में एजेंटिक एआई को शामिल करते हैं, वे उच्च उत्पादकता, कम लागत और अधिक लचीले संचालन की रिपोर्ट करते हैं। एआई अपनाने में तेज़ी के साथ और कंपनियाँ अगली पीढ़ी के एआई समाधानों को लागू करने की कोशिश कर रही हैं, एजेंटिक एआई का भविष्य उद्योगों को नया रूप देने, जटिल वर्कफ़्लो को स्वचालित करने और एआई एजेंटों की स्वायत्तता का विस्तार करने का वादा करता है।
संक्षेप में, एजेंटिक एआई उन एआई प्रणालियों को संदर्भित करता है जिन्हें स्वायत्त रूप से कार्य करने, निर्णय लेने और निरंतर सुधार करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। बड़ी भाषा, जनरेटिव एआई, मशीन लर्निंग और एनएलपी के सम्मिश्रण से, एजेंटिक एआई स्वचालन का भविष्य प्रदान कर सकता है - एक ऐसा भविष्य जहाँ एआई केवल एक उपकरण के रूप में नहीं, बल्कि एक भागीदार के रूप में कार्य करता है।
