कृत्रिम बुद्धिमत्ता
एजेंटिक एआई: अगला ट्रिलियन-डॉलर दक्षता खेल
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LLMs से AI एजेंट्स तक
AI के प्रदर्शन ने यह बदल दिया है कि हम कृत्रिम प्रणालियों की लोगों के साथ संवाद करने की क्षमता को कैसे देखते हैं, मुख्यतः LLMs (बड़े भाषा मॉडल) जैसे ChatGPT की लगभग मानवीय आवाज़ के कारण।
इस स्तर की क्षमता के साथ ही, AI अनुवाद, डेटा खोज, प्रोग्रामिंग आदि जैसे कार्यों में मानव की सहायता या यहां तक कि उनकी जगह ले सकता है। हालांकि, AI एजेंट्स के साथ AI की नई क्षमता का स्तर अनलॉक हो रहा है। AI एजेंट्स का मूल विचार है ऐसे AI बनाना जो किसी दिए गए वातावरण में स्वतंत्र रूप से कार्य कर सके। यह उन्हें बिना निरंतर पुष्टि या निगरानी के स्वयं कार्रवाई करने की अनुमति देता है।
यह उन्हें जनरेटिव AI जैसे LLMs या इमेज जेनरेटर्स की तुलना में बहुत अलग व्यावहारिक भूमिकाएँ देता है, जो मुख्यतः मानव-निर्मित प्रॉम्प्ट्स पर प्रतिक्रियात्मक होते हैं।
इस संदर्भ में, “पर्यावरण” का अर्थ वास्तविक दुनिया की विशिष्ट स्थितियों—जैसे स्व-ड्राइविंग एजेंट के लिए सड़क पर एक कार—या पूरी तरह वर्चुअल “स्थान”—जैसे एक विशिष्ट सॉफ़्टवेयर सूट या डिजिटल इंटरफ़ेस—दोनों हो सकता है।
यह वह कदम है जहाँ AI “बात करने” से “करने” की ओर विकसित होता है। सामान्यist LLMs के विपरीत, AI एजेंट्स अक्सर अधिक सीमित और संकीर्ण दायरे के होते हैं। यह उन्हें स्वायत्त निर्णय लेते समय अधिक कुशल और भरोसेमंद बनाता है, जबकि एक सामान्यist AI आसानी से अप्रत्याशित मोड़ ले सकता है।
AI एजेंट्स अनगिनत प्रक्रियाओं की दक्षता बढ़ाने के लिए AI को उपयोगी बनाने का अगला कदम हैं।
AI एजेंट्स की व्याख्या
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| क्षमता | बॉट्स | AI असिस्टेंट्स | AI एजेंट्स |
|---|---|---|---|
| स्वायत्तता | कोई नहीं | कम | उच्च |
| सक्रिय कार्रवाई | नहीं | सीमित | हां |
| निर्णय‑निर्धारण | नियम-आधारित | सहायता प्राप्त | स्वतंत्र |
| पर्यावरण जागरूकता | स्थिर | संदर्भात्मक | गतिशील |
क्या AI एजेंट्स एक नई उपलब्धि हैं या विकास का हिस्सा?
इन विशेषताओं के कारण AI एजेंट्स पिछले AI टूल्स जैसे असिस्टेंट्स और बॉट्स से एक कदम आगे हैं, क्योंकि वे अधिक सक्रिय क्षमताएँ, स्वायत्तता, और जटिल, बहु‑चरणीय कार्यों को संभालने की क्षमता रखते हैं।
एक वास्तविक बुद्धिमत्ता की तरह, वे स्वयं‑सुधार करने में सक्षम होते हैं: वे अनुभव से सीखते हैं, प्रतिक्रिया के आधार पर अपने व्यवहार को समायोजित करते हैं, और समय के साथ अपनी प्रदर्शन क्षमताओं को निरंतर बढ़ाते रहते हैं।
इसलिए जबकि बॉट्स और AI असिस्टेंट्स AI एजेंट को दिए गए कार्यों के कुछ हिस्से को पूरा कर सकते हैं, स्वायत्तता, सक्रिय दृष्टिकोण, और उच्च जटिलता स्तर एजेंट्स को पिछले ऑटोमेशन स्तरों से अलग करता है। यह उन्हें वास्तविक मानव कार्यकर्ता के बहुत करीब बनाता है, कम से कम उस विशिष्ट कार्य के लिए जिसके लिए उन्हें प्रशिक्षित किया गया है।
स्वायत्त AI एजेंट्स विभिन्न उद्योगों में कैसे स्केल करेंगे
आधुनिक जीवन में कई दोहरावदार कार्य होते हैं जो साधारण ऑटोमेशन स्क्रिप्ट्स के लिए थोड़ा जटिल होते हैं लेकिन मनुष्यों के लिए थकाऊ होते हैं। यह AI एजेंट्स को अत्यधिक दोहरावदार, निर्णय‑आधारित वर्कफ़्लो—जैसे ग्राहक को ट्रबलशूटिंग एल्गोरिद्म के माध्यम से ले जाना से लेकर हाईवे पर ट्रकों को चलाना—के लिए विशेष रूप से प्रासंगिक बनाता है।
मानवों के विपरीत, ऐसे AI एजेंट्स 24/7 काम कर सकते हैं और अतिरिक्त ओवरहेड के बिना तुरंत स्केल कर सकते हैं।
AI क्षमताओं के स्तर को वर्गीकृत करने के कई तरीके हैं। सामान्यतः, मीट्रिक्स AI की क्षमता की तुलना सामान्य मानव जनसंख्या से करते हैं। नवीनतम AI एजेंट्स विशिष्ट, संकीर्ण‑डोमेन कार्यों में जनसंख्या के 50‑90% की कौशल स्तर तक पहुँच रहे हैं।
ये “लेवल 2‑3” AI एजेंट्स आमतौर पर AI प्रगति में मध्य‑बिंदु माने जाते हैं, और AGI (Artificial General Intelligence) की शुरुआत का संकेत देते हैं।
उभरती हुई आर्किटेक्चर कई विशेषीकृत AI एजेंट्स बनाने की है और उन्हें प्रत्येक को एक विशिष्ट कार्य सौंपने की है, जो मानव कार्यकर्ता के स्तर के तुल्य है। अधिक जटिल वर्कफ़्लो के लिए, AI एजेंट्स की एक श्रृंखला क्रमिक रूप से कार्य करेगी, सहयोग करके बड़े कार्य को छोटे उप‑कार्य में विभाजित करके पूरा करेगी।
कस्टम एजेंट्स, जो आंतरिक रूप से AI प्लेटफ़ॉर्म की मदद से विकसित किए जाते हैं, भी अधिक सामान्य हो जाएंगे क्योंकि कोडिंग एजेंट्स एंटरप्राइज़ ऐप्स के विकास की जटिलता को कम करते हैं।
AI और मानव दोनों की दक्षता एक साथ बढ़ाना
AI एजेंट्स की एक और लाभ सामान्य AI की तुलना में दक्षता है। जबकि वे एक कार्य में उत्कृष्ट होते हैं, वे अतिरिक्त क्षमताओं से बोझिल नहीं होते।
उदाहरण के लिए, एक समर्पित AI एजेंट मानव की तरह कार चला सकता है, जबकि उसके पास मानव की अन्य तर्कशील क्षमताएँ नहीं होंगी। वह सड़कों को “समझ” सकता है, लेकिन अच्छी बातचीत नहीं कर पाएगा, प्रॉम्प्ट से इमेज जेनरेट नहीं कर पाएगा, या बड़े डेटाबेस को संभाल नहीं पाएगा।
इस प्रकार, मॉडल को काम करने के लिए कम मेमोरी और कंप्यूटिंग पावर की आवश्यकता होती है। परिणामस्वरूप, हार्डवेयर आवश्यकताएँ और कार्य करने के लिए उपभोग की गई ऊर्जा कम हो जाती है।
कितनी स्वायत्तता?
AI एजेंट्स की अधिक स्वायत्तता उनकी सबसे बड़ी ताकत है, लेकिन यह अपनाने में बाधा भी बन सकती है।
एक अत्यधिक सक्षम और भरोसेमंद AI एजेंट को भी पूरी तरह से उन निर्णयों के लिए भरोसा नहीं किया जा सकता जिनका वास्तविक दुनिया पर बड़ा प्रभाव हो। ग्राहक सेवा के लिए एक उन्नत चैटबॉट सेट करना एक बात है; हजारों कर्मचारियों के वेतन प्रबंधन को संभालना एक अलग बात है।
संभावना है कि AI निर्णयों की गुणवत्ता में समानांतर वृद्धि और उनके साथ बढ़ती परिचितता अधिकारियों को AI निर्णय‑निर्धारण में अधिक लचीलापन देगी। हालांकि, यह AI कार्यों की जिम्मेदारी के संबंध में रोचक कानूनी और नैतिक प्रश्न उठाता है।
एक स्पष्ट कानूनी ढांचा निर्धारित किया जाना आवश्यक होगा। उदाहरण के लिए, यदि एक स्व‑ड्राइविंग कार दुर्घटना करती है, तो क्या AI एजेंट का प्रदाता जिम्मेदार है? जैसे-जैसे स्वायत्तता बढ़ती है, निर्णय वास्तविक लोगों को प्रभावित करते हैं और महंगे दायित्व प्रश्न बनते हैं।
यह दुरुपयोग के मुद्दे को भी कवर करता है, जैसे पहचान चोरी या स्वचालित धोखाधड़ी। ये विधायी प्रश्न हैं, लेकिन प्रौद्योगिकी प्रगति अक्सर नियमन से आगे निकल जाती है।
AI एजेंट्स का भविष्य
क्या AI एजेंट्स संकीर्ण जनरलिस्ट बन सकते हैं?
जैसा कि बताया गया, शुरुआती AI एजेंट्स संकीर्ण होते हैं ताकि वे कुशल और भरोसेमंद हों। हालांकि, उच्च‑स्तर के AI एजेंट्स को संदर्भ की समझ, पिछले निर्णयों की स्मृति, और कार्य निरंतरता की आवश्यकता होगी।
शुरुआत में, यह मानव की मदद से किया जा सकता है, जो एजेंटिक AI का “कंडक्टर” बन जाता है बजाय स्वयं कार्य करने के। बेशक, दक्षता सुधारने के लिए मानव श्रम को समीकरण से हटाना अंतिम लक्ष्य है।
उदाहरण के लिए, एक अस्पताल में निदान करने वाला AI मेडिकल इमेजेज़ का विश्लेषण करेगा, लक्षणों का वर्णन करने वाले टेक्स्ट या वॉइस को समझेगा, मेडिकल टेस्ट परिणाम और रोगी इतिहास को एकीकृत करेगा, और संबंधित वैज्ञानिक साहित्य को एक साथ खोजेगा। उसे फिर इस डेटा को बुद्धिमानी से संयोजित करना होगा।
वित्तीय अनुप्रयोग
कुछ सेक्टर निर्णय‑लूप से मानव को हटाने के बारे में संदेहपूर्ण हैं, विशेषकर निर्माण या स्वास्थ्य‑सेवा जहाँ गलतियाँ घातक हो सकती हैं। हालांकि, एक सेक्टर AI एजेंट्स को उत्साहपूर्वक अपना रहा है: वित्त।
वित्तीय दुनिया पहले से ही ट्रेडिंग सिस्टम से लेकर धोखाधड़ी पहचान तक उच्च स्तर की ऑटोमेशन का उपयोग करती है। फिनटेक्स एजेंटिक AI के लिए और भी अधिक खुले हैं, क्योंकि उनका अस्तित्व वित्तीय दक्षता को स्वचालित करने पर निर्भर करता है। ट्रिलियन‑डॉलर उद्योग में सुधारित दक्षता जल्दी ही लाभदायक मार्जिन विस्तार में बदल सकती है।
उदाहरण के लिए, एक एजेंट समय‑साध्य कार्य—बैंक स्टेटमेंट, स्प्रेडशीट और लेज़र का मिलान—को लक्षित कर सकता है। मध्यम आकार की कंपनियां सालाना 300 घंटे से अधिक बैंक मिलान पर खर्च करती हैं। जबकि स्प्रेडशीट कुछ हिस्सों को स्वचालित कर सकती हैं, वे नाज़ुक होती हैं। एजेंटिक AI अधिक लचीलापन और तर्क‑क्षमता प्रदान करता है ताकि अपवाद और असंरचित डेटा को संभाला जा सके।
एजेंटिक AI में निवेश
ServiceNow
NOW मूल्य चार्ट
ServiceNow (NOW ) एक क्लाउड कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म है जो 2003 में स्थापित हुआ, और स्वचालित व्यावसायिक वर्कफ़्लो के निर्माण और प्रबंधन के लिए समर्पित है। स्थापित व्यावसायिक ऑटोमेशन क्लाइंट बेस से, कंपनी ने पूरी तरह से एजेंटिक AI की ओर स्विच कर लिया है।
यह कंपनियों को अपने AI एजेंट्स का उपयोग करने, उन्हें अनुकूलित करने, या लो‑कोड और “वाइब कोडिंग” (मानव द्वारा प्रॉम्प्ट्स के अनुसार AI को कोड लिखने देना) के माध्यम से शून्य से नए एजेंट बनाने की अनुमति देता है।
ServiceNow का मुख्य विक्रय बिंदु यह है कि यह किसी विशेष AI तकनीक से “विवाहित” नहीं है और कंपनियों के मौजूदा डिजिटल टूल्स और वर्कफ़्लो में एकीकृत हो सकता है। यह बढ़ती संख्या में AI एजेंट्स के प्रबंधन को केंद्रीकृत करने के लिए एक विश्वसनीय इंटरफ़ेस भी प्रदान करता है।
AI गवर्नेंस को पुनर्परिभाषित किया गया है, एक केंद्रीय हब के साथ जो AI एजेंट्स—चाहे नेटिव हों या थर्ड‑पार्टी—को प्रबंधित, मॉनिटर और अनुकूलित करता है। और बंद इकोसिस्टम के विपरीत, ServiceNow LLM‑अज्ञेय है और NVIDIA (NVDA ), हाइपरस्केलर्स, और एक समृद्ध AI इकोसिस्टम के साथ गहराई से एकीकृत है—जिससे व्यवसायों को अपने AI रणनीति को भविष्य‑सुरक्षित बनाने के लिए पूर्ण नियंत्रण मिलता है।
इन एजेंट्स का फोकस कंपनियों के मार्जिन को बेहतर बनाकर उन्हें अधिक कुशल बनाना है—IT कार्यों को स्वचालित करना, HR को सरल बनाना, नियमित ग्राहक अनुरोधों को संभालना, और ऐप विकास को तेज़ करना।
20+ साल पुरानी कंपनी अभी भी तेज़ी से बढ़ रही है, 2025 के अंत में 20% से अधिक वार्षिक राजस्व वृद्धि के साथ। उल्लेखनीय रूप से, मौजूदा क्लाइंट समूह लगातार अपने उपयोग को बढ़ा रहे हैं, जिससे ACV (Annual Contract Value) का विस्तार हो रहा है। नवीनीकरण दर लगातार 95%-97% सीमा में रहती है, जिससे राजस्व अत्यधिक पूर्वानुमेय बनता है।
कंपनी ने ठोस ऑपरेटिंग मार्जिन और फ्री कैश फ्लो बनाकर रखे हैं, जो उसकी आवर्ती राजस्व की तुलना में अपेक्षाकृत कम लागत आधार को दर्शाते हैं।
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