उद्यमों को एकल, सार्वभौमिक एआई बॉट की आवश्यकता नहीं है. उन्हें डोमेन-नाइट एजेंट सिस्टम की आवश्यकता है जो खुदरा टोकरी और प्रचार, बैंक जमा और जोखिम झंडे, एसकेयू गति और आपूर्तिकर्ता ओटीएफ, नेटवर्क सेल और ब्रेकआउट कोहर्ट्स, रोगी यात्राओं और प्रोटोकॉल विचलन को समझते हैं। व्यावसायिक भाषा कैनॉनिक मीट्रिक, अनुमतिदार जोड़ों, इकाइयों और लाइनों को हल करती है, और सिस्टम किसी भी गणना का उपयोग करने से पहले मीट्रिक, समय, खंड और भौगोलिक सीमा को बंद करती है। Ontology-first grounding. Multi-turn तर्क दोहरी न्यायाधीशों, संरचना और स्पष्टता के लिए एक एलएलएम आलोचक, और संख्यात्मक सच्चाई के लिए एक गोल्ड डेटा परत के साथ एक सत्यापन स्टैचबोर्ड के माध्यम से चलता है। Reliability over autonomy. एक दशक से अधिक के लिए, कंपनियां गोदामों और डैशबोर्ड में पैसे डालती हैं, जबकि निर्णय लंबी अवधि ठोस रहती है। आखिरी मील की समस्या एक दृश्यता अंतर नहीं है. यह एक तर्क अंतर है. इसे बंद करने के लिए ऐसे सिस्टम की आवश्यकता होती है जो इरादे, रूप और परीक्षण अनुमानों को स्पष्ट करते हैं, नियंत्रित डेटा के लिए दावों को मानचित्रित करते हैं, और एक ऑडिट योग्य ट्रैक के साथ निर्णय तैयार अनुशंसाएं वापस करते हैं। यही है दूध के रास्ते का बिंदु, एजेंटिक निर्णय प्रणाली Praveen और टीम ने वर्णनशील और नैदानिक विश्लेषण के लिए बनाया है। यह उद्यमिता की वास्तविकता का इलाज करता है जैसा यह है, ओवरकोड शब्दों "बिक्री में, एक एजेंट जो टोकरी, यूपीसी, प्रोमो, और स्टोर सप्ताह नहीं बोल सकता है, उसके पास कोई व्यावसायिक SQL नहीं है। "हम एजेंटों के तारे बनाते हैं, एक मास्कोट बॉट नहीं. हर कोई अपने डोमेन, अपने उपकरणों और अपने गार्ड को जानता है." - Praveen Satyanarayana What makes this different यह अलग क्या बनाता है एजेंटिक एआई एक सॉफ्टवेयर है जो कार्यों को चुनता है और गार्डरेल्स के भीतर एक लक्ष्य का पीछा करने के लिए उपकरणों का उपयोग करता है। भाषा को ग्राउंड करें. इकाइयों, मीट्रिक, समकक्षों, पंक्तियां, और स्वीकार्य जुड़ने के मार्गों के लिए शब्दों को मानचित्र करें. अस्पष्टता को अस्वीकार करें. समय निकासी, रिट्री, सर्किट ब्रेकर, और स्केम संस्करणों पर SQL संरचना जांच के साथ संरक्षित उपकरण कॉल में योजनाओं को संकलित करें। प्रतिस्पर्धी स्पष्टीकरणों को उत्पन्न करें, प्रत्येक को क्षेत्रों, जोड़ों, परिवर्तनों, परीक्षणों और दृश्यों से जोड़ें, फिर पहले संभावना, सत्यापित करने के लिए लागत और अपेक्षित जानकारी लाभ के अनुसार रैंकिंग करें। एक आलोचनात्मक मॉडल को स्पष्टता और कवरेज का स्कोर दें जबकि एक सोने की दुकान संख्याओं, जोड़ों, फिल्टरों और सांख्यिकीय दावों की जांच करती है। एक निर्णय कहानियाँ प्रदान करें. तालिकाओं, आंकड़ों, आत्मविश्वास, और ऑडिट के लिए पूर्ण ट्रैक के लिए लिंक प्रदान करें. Why now अब क्यों गलतियों का जटिलकरण अपमानजनक है। प्रति-चरण त्रुटि दरें बहु-चरण कार्य प्रवाहों में अंत-दर-चरण विश्वसनीयता को कम करती हैं, यही कारण है कि सीमित चरण, सत्यापन, और मानव गेट्स मायने रखते हैं। वार्तालाप की लंबाई भी टोकन लागत और लंबी अवधि को चलाती है, इसलिए व्यावहारिक सिस्टम स्पष्ट नियंत्रण बिंदुओं के साथ संक्षिप्त राज्य कार्यों को पसंद करते हैं। "कम, सत्यापित कदम लंबे, बुद्धिमान चैट को हराते हैं." - Praveen Satyanarayana A crisp domain-native playbook एक क्रिस्प डोमेन-नाइट प्लेबुक सिस्टम एक ही टेम्पलेट नहीं भेजता है. यह डोमेन पैक भेजता है जिनमें एक ऑंटोलॉजी और ज्ञान ग्राफ, एक जाँच किए गए टूल सेट, अनुमानों की स्टार्टर लाइब्रेरी, और स्वीकृति मीटर शामिल हैं. खुदरा, बीएफएसआई, आपूर्ति श्रृंखला, टेलीकॉम, हेल्थकेयर, और यात्रा सभी एक ही कण का उपयोग करते हैं लेकिन अलग-अलग पैकेज स्थापित करते हैं. जोड़ों और लाइनिंग डोमेन के आधार पर भिन्न होते हैं, इसलिए विश्वसनीयता को स्थानीय रूप से परिभाषित किया जाना चाहिए और केंद्रीय रूप से लागू किया जाना चाहिए। "विश्वास खोने का सबसे तेज़ तरीका गलत जोड़ / डेटा के साथ जल्दी से जवाब देना है। सियासी सियासी Knowledge graph and ontology operations ज्ञान ग्राफ और ऑन्टोलॉजी ऑपरेशन इंटोलॉजी और ज्ञान ग्राफ भाषा और डेटा के बीच अनुबंध के रूप में कार्य करते हैं. वे इंटेंट रिश्तों, मीट्रिक लाइनिंग को कोड करते हैं, स्वीकार्यता, समारोहों और नीति टैग को जोड़ते हैं. वे मार्ग लागत और गुणवत्ता लेबल भी लेते हैं, इसलिए योजनाकारों को संक्षिप्त, विश्वसनीय मार्ग पसंद करते हैं. इस परत पर ऑपरेशन शामिल हैं: ड्रिफ्ट मॉनिटर. योजना परिवर्तन, परिभाषा बदलाव, इकाई असंगतताओं, और रिश्ते टूटने का पता लगाएं। नए तालिकाओं के लिए डोमेन एडाप्टर प्रदान करें और पाठ्यक्रम कार्यों को क्यूरेट करें जो कमजोर बिंदुओं को कठोर करते हैं। एक कॉम्पैक्ट शब्द स्टोर बनाए रखें, जो वापसी के लिए एम्बेडमेंट्स और सटीकता के लिए कठोर नियमों द्वारा समर्थित है। सत्यापनकर्ताओं में शामिल हों. निष्पादित करने से पहले छिपे हुए योजना संस्करणों पर प्रीफ्लैट चेक और संरचनात्मक एसक्यूएल परीक्षण चलाएं। रेखांकन पारदर्शिता तालिकाओं, जोड़ों, फिल्टरों और जोड़ने के नियमों को एक ट्रैक में रिकॉर्ड करें जो भूमिका द्वारा खोजा जा सकता है। Custom evaluations and rubrics कस्टम मूल्यांकन और श्रेणियाँ जनरल लीडरबोर्ड उद्यम की विश्वसनीयता का माप नहीं करते हैं. Milky Way अनुकूलित श्रेणियों और स्वीकृति परीक्षणों का उपयोग करता है जो व्यवहार को सीखने के लिए संकेतों में बदलता है और चलने के लिए गेट्स। फ्रेमिंग और गार्डराइल सिग्नल गिनती, स्पेस-लॉक सटीकता, अनुपस्थित जानकारी अनुरोध, कार्य प्रकार का पता लगाने, और बाधित या ओवररेड उपलब्धता को स्पष्ट करें। एक सोने के संक्षिप्त सूची के खिलाफ फ़ील्ड मैपिंग सटीकता, ontology ग्राफ पर वैधता दर जोड़ें, लाइनिंग के लिए aggregation नियम अनुरूपता, और आवश्यक डेटा की अनुपस्थिति में एस्केलेशन लेटेनशिप। योजना पूर्णता, सांख्यिकीय परीक्षण उपयुक्तता, एसक्यूएल संरचनात्मक सटीकता, निष्पादन सफलता अनुपात, और वितरणों, कोहर्ट्स, outliers और नियंत्रणों के बीच अनुसंधान गहराई। अंतर्दृष्टि सिग्नल. कारण-प्रदान आत्मविश्वास, क्रियाशीलता नेतृत्व समय, कार्यकारी और विश्लेषक उपभोग के लिए व्यक्ति उपयुक्त, और ट्रैक पारदर्शिता सूचकांक। सीखने के सिग्नल भूमिका के आकार में पुरस्कृत करते हैं कि स्कोप-लॉक सुधारों के लिए क्रेडिट क्लीफ़िगर, क्षेत्र सटीकता और जुड़ने की वैधता के लिए मैपर्स, संरचनात्मक सटीकता के लिए कार्यकारी, और व्यक्तिगत फिट और पारदर्शिता के लिए रिपोर्टर्स, आत्मविश्वास सीमाओं से ऊपर समय पर बंद होने के लिए एक टीम बोनस के साथ। ये मूल्यांकन सिंथेटिक कार्यों पर ऑफ़लाइन चलते हैं जो वास्तविक योजना को दर्शाते हैं और छाया या गेटेड प्रवाह के रूप में ऑनलाइन चलते हैं। How multi-turn reasoning actually runs कैसे मल्टी-टर्न तर्क वास्तव में चलता है स्पष्टीकरण उपयोगकर्ता पर न्यूनतम बोझ के साथ स्कोप-लॉक के लिए मिलता है। अनुमान इंजन एक डोमेन लाइब्रेरी से उम्मीदवारों को बीज देता है और पिछले मामलों के बारे में खोज से और सह-अस्तित्व या प्रतिस्पर्धा को चिह्नित करता है। मानचित्र प्रत्येक अनुमान को क्षेत्रों से जोड़ता है और जोड़ता है और एक कारक मानचित्र का उत्पादन करता है। निष्पादक एसक्यूएल चलाता है और समय निकालने और सर्किट ब्रेकर के तहत परीक्षण करता है और खोजी गहराई का ट्रैक करता है। आलोचनात्मक गुणवत्ता और संख्यात्मक सच्चाई पर आलोचना करते हैं। पत्रकार सबूत, आत्मविश्वास और अगले कार्यों के साथ भूमिका विशिष्ट कहानियां इकट्ठा करता है। प्रत्येक चरण माप Reliability and economics by design डिजाइन द्वारा विश्वसनीयता और अर्थव्यवस्था स्टैफ़ोल्ड उपकरण हस्ताक्षर, साइड इफेक्ट नीतियों, और लागतों को कैप्चर करता है। उपकरण संरचित प्रतिक्रिया वापस करते हैं जिसमें सफलता, आंशिक सफलता, नमूना और लागत शामिल हैं। विनाशकारी ऑपरेशन गार्ट हैं। स्मृति एक अंतहीन ट्रांसक्रिप्शन के बजाय एपिसोडिक और सेमेन्टिक है। Adoption that earns trust आत्मविश्वास जीतने के लिए adoption टीमें मानव-in-the-loop के साथ शुरू होती हैं जहां विश्लेषक स्कोप-लॉक और पहले सिफारिशों को सत्यापित करते हैं. वे मानव-on-the-loop के लिए प्रगति करते हैं जहां दिनचर्यात्मक पथों को स्वचालित रूप से चलाया जाता है और अपवादों को समीक्षा की आवश्यकता होती है. वे फिर रोलबैक और पूर्ण ऑडिशन के साथ संकीर्ण, उच्च विश्वसनीयता कार्य प्रवाहों के लिए चयनित स्वायत्तता की अनुमति देते हैं। Open work, stated plainly खुले काम, स्पष्ट रूप से घोषित इंटोलॉजी और ग्राफ रखरखाव वास्तविक लागत लेते हैं. ड्राफ्ट डिटेक्शन और डोमेन पाठ्यक्रम चल रहे हैं. इनाम गेमिंग संभव है और क्रॉस-ट्रॉक्स ऑडिट और आश्चर्य के रूप में चेक किया जाना चाहिए. सिंथेटिक-वास्तविक अंतर जारी रहते हैं और लाइव घटनाओं पर लक्षित छाया चलाने से लाभ लेते हैं. लंबे ट्रैक में क्रेडिट आवंटन शोर है, इसलिए भूमिका के रूप में इनाम और टीम बोनस स्थिरता में सुधार करते हैं। Why this vision is credible यह दृष्टि क्यों विश्वसनीय है प्रीवेन का दृष्टिकोण एजेंटिक ऑर्केस्ट्रेशन, उपकरणों का उपयोग, रिकॉर्डिंग, और सिग्नल से सीखने को जोड़ता है, फिर उन्हें उद्यम प्रतिबंधों के लिए संलग्न करता है। दृष्टिकोण में विचार किया जाता है जहां यह ऑन्टोलॉजी गेट्स और एक सोने का न्यायाधीश और मॉड्यूलर होना चाहिए जहां यह विनिमय योग्य उपकरणों और डोमेन एडाप्टरों के साथ होना चाहिए। "एक कथा केवल अपने निशान के रूप में मजबूत है. हम निशान और जवाब भेजते हैं। सियासी सियासी References संदर्भ Oracle, क्या है एजेंटिक एआई, 2025 Gartner, 2025 के लिए शीर्ष रणनीतिक प्रौद्योगिकी रुझान, एजेंटिक एआई, 2024. गूगल डीपमिंड, एजेंटिक युग के लिए जुड़वां 2.0 का परिचय, 2024। Utkarsh Kanwat, मैं 2025 में आईआई एजेंटों के खिलाफ क्यों जुआ कर रहा हूं Navin Chaddha, AI-First पेशेवर सेवाएं: ग्रेट इक्वालाइज़र आ रहा है, 2025। एजेंट रोललोट और उद्यम अपनाने पर उद्योग कवरेज, 2025। इस कहानी को HackerNoon के बिजनेस ब्लॉगिंग कार्यक्रम के तहत Kashvi Pandey द्वारा रिलीज के रूप में वितरित किया गया था। इस कहानी को HackerNoon के बिजनेस ब्लॉगिंग कार्यक्रम के तहत Kashvi Pandey द्वारा रिलीज के रूप में वितरित किया गया था।
