एजेंटिक एआई समझाया: यह कैसे काम करता है, शीर्ष उपयोग मामलों और भविष्य की क्षमता

हम एआई के लिए उपयोग किए गए हैं जिसके लिए एक प्रिंट की आवश्यकता होती है: "लाइट्स चालू करें," "यह मौसम क्या है? याद है जब सिरी जादू की तरह महसूस करती थी? अब, एक एआई की कल्पना करें जो निर्देशों का इंतजार नहीं करता है। क्या होगा अगर वह अपने आप सोच और कार्य कर सकता है? यह न केवल प्रतिक्रियात्मक है; यह सक्रिय है - सीखना, कार्रवाई करना और समस्याओं को स्वतंत्र रूप से हल करना। चलो खोजते हैं कि यह बहादुर नई दुनिया कहां जा रही है। एजेंसी AI क्या है? Agentic AI refers to artificial intelligence systems that can think, decide, and act independently to achieve specific goals without constant human input. ये सिस्टम अक्सर GPT-4 या Claude जैसे शक्तिशाली एआई मॉडल पर आधारित होते हैं, जो उनके संज्ञानात्मक इंजन के रूप में कार्य करते हैं, जो उन्हें जटिल कार्यों को तर्क देने, योजना बनाने और निष्पादित करने की अनुमति देते हैं। शब्द से आती है इसलिए जब हम एजेंटिक एआई के बारे में बात करते हैं, तो हम निम्नलिखित के साथ डिज़ाइन किए गए प्रणालियों को संदर्भित करते हैं: एजेंट "agency," स्वायत्तता - वे कदम-दर-चरण निर्देशों के बिना काम करते हैं। प्रोजेक्टिवता - वे जरूरतों की पूर्वानुमान करते हैं और कार्रवाई करते हैं। लक्ष्य उन्मुखता - वे परिणामों का पीछा करते हैं और परिणामों के आधार पर रणनीतियों को समायोजित करते हैं। सरल शब्दों में, यह . AI with initiative पारंपरिक एआई के विपरीत, जो पूर्व सेट नियमों का पालन करता है, और जनरेटिव एआई, जो निर्देशों के आधार पर सामग्री बनाता है, एजेंटिक एआई को कार्रवाई करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह योजनाएं निर्धारित करता है, आईए एजेंटों को समन्वय करता है, और स्वचालित रूप से लक्ष्यों को पूरा करता है. यह प्रतिक्रिया और समाधान के बीच का अंतर है. संक्षेप में, पारंपरिक एआई आदेशों का जवाब देता है. एजेंट एआई स्वतंत्र रूप से काम करता है, निर्णयों को चलाता है, एजेंट एआई को समन्वय करता है, और परिणामों को वितरित करता है। इससे पहले कि आप भ्रमित हो जाएं या एजेंट एआई और एआई एजेंटों को भ्रमित / मिश्रित करें, चलो स्पष्ट करते हैं: एआई एजेंट = उपकरण जो विशिष्ट, संकीर्ण कार्यों को पूरा करते हैं (उदाहरण के लिए, कार्यक्रम, संक्षेप, ईमेल चिह्नित करना)। एजेंटिक एआई = एक प्रणाली जो कई ऐसे एजेंटों को बड़े, लक्षित परिणामों को प्राप्त करने के लिए संगठित करती है, अक्सर स्वायत्तता और स्मृति के साथ। यहां एजेंट एआई एजेंटों के खिलाफ एजेंट एआई को समझने का एक सरल तरीका है: AI agent = a solo worker\Agentic AI = a full team with a manager and mission एजेंट एआई के मुख्य लाभ यह फॉर्म भरने, मीटिंग योजना और टिकट वर्गीकरण जैसे दोहराव वाली कार्यों को स्वचालित करके मैन्युअल प्रयास को कम करता है, लेकिन इसकी कीमत बुनियादी स्वचालन से कहीं अधिक है। स्वायत्तता: यह स्वतंत्र रूप से लक्ष्यों को निष्पादित करता है, और निरंतर इनपुट की कोई आवश्यकता नहीं है. उदाहरण के लिए, यह स्वायत्त रूप से लीड का जवाब दे सकता है, बैठकों की योजना बना सकता है, और मानव हस्तक्षेप के बिना अपने CRM को अपडेट कर सकता है। निरंतर सीखना: यह हर बातचीत से सीखता है, अपनी प्रतिक्रियाओं को परिष्कृत करता है. उदाहरण के लिए, एक समर्थन एजेंट दोहराए गए रिफंड अनुरोधों को देखता है, मुद्दों को चिह्नित करता है, और संदेश को स्वचालित रूप से अनुकूलित करता है. बहु-चरण कार्य निष्पादन: यह बड़े लक्ष्यों को छोटे कार्यों में विभाजित करता है, उन्हें सही एजेंटों को समर्पित करता है, और एक सुचारू प्रवाह में पूरे कार्य प्रवाह को पूरा करता है। एजेंट्स के साथ एआई एजेंट्स सिस्टम पर काम करते हैं, एजेंटिक एआई उत्पादकता को चलाता है, प्रक्रियाओं को तेज करता है, और अधिक मानव संसाधनों की आवश्यकता के बिना व्यक्तिगत परिणाम प्रदान करता है। अब, आइए जानें कि एजेंटिक एआई कैसे मंचों के पीछे काम करता है। एजेंटिक एआई कैसे काम करता है? [Architecture + Workflow] एजेंटिक एआई सिस्टम मॉड्यूलर, बुद्धिमान टीमों की तरह बनाए जाते हैं। प्रत्येक परत एक विशिष्ट भूमिका निभाती है, लेकिन एक साझा लक्ष्य की ओर एक साथ काम करती है. सिस्टम एक निरंतर प्रतिक्रिया चक्र में काम करता है, इनपुट को इकट्ठा करने से लेकर निर्णय लेने और कार्यों को निष्पादित करने तक। चलो आर्किटेक्चर को तोड़ते हैं और पता लगाते हैं कि एआई एजेंटिक कार्य प्रवाह कैरियर के पीछे कैसे काम करते हैं। एजेंटिक एआई वास्तुकला के मुख्य घटक स्वायत्तता और बुद्धि के साथ काम करने के लिए, एजेंटिक एआई चार प्रमुख परतों को जोड़ता है: ये तर्क इंजन हैं। एलएलएम जैसे जीपीटी-4 और क्लाउड कार्यों को व्याख्या करते हैं, भाषा को समझते हैं, और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करके निर्णय उत्पन्न करते हैं। 1. Large Language Models (LLMs): एपीआई एआई को वास्तविक दुनिया के सिस्टम जैसे CRM, कैलेंडर, आंतरिक डेटाबेस, और समर्थन प्लेटफॉर्म से जोड़ते हैं. ये एकीकरण एआई को लाइव डेटा प्राप्त करने और ईमेल भेजने, रिकॉर्ड अपडेट करने या कार्य प्रवाह को शुरू करने जैसे कार्यों को पूरा करने में मदद करते हैं। 2. APIs and enterprise tools: यह परत मंच के पीछे सब कुछ प्रबंधित करती है. यह कार्य अनुक्रमों की योजना बनाती है, एजेंट जिम्मेदारियों को आवंटित करती है, निष्पादन की निगरानी करती है, और सुनिश्चित करती है कि प्रगति परिभाषित लक्ष्य के साथ मेल खाती है. इसे सिस्टम के प्रोजेक्ट मैनेजर के रूप में सोचें. 3. Orchestration layer: सब कुछ करने के लिए एक मॉडल के बजाय, एजेंटिक एआई विशेष एजेंटों की एक टीम को संगठित करता है. प्रत्येक प्रक्रिया का एक विशिष्ट हिस्सा संभालता है - अनुसंधान, निर्णय लेने, संचार, या अनुसरण। 4. Multi-agent system: ये परतें सिस्टम को तार्किक, संदर्भ और स्वायत्तता के साथ काम करने की अनुमति देती हैं। वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में एजेंटिक एआई कार्य प्रवाह कार्य एजेंट सिस्टम स्थैतिक स्क्रिप्ट पर भरोसा नहीं करते हैं। इसके बजाय, वे गतिशील कार्य प्रवाहों के माध्यम से विकसित होते हैं जहां एआई एजेंट उपकरणों, एपीआई और डेटाबेस पर काम करते हैं, बदलते इनपुट के लिए अनुकूलित करते हैं और समय के साथ सुधार करते हैं। यहां एजेंटिक एआई के काम के तंत्र हैं: Perceive: एजेंट विभिन्न स्रोतों से प्रासंगिक डेटा एकत्र करते हैं, जैसे एपीआई, दस्तावेज़, डेटाबेस, या उपयोगकर्ता पूछताछ, कार्य के लिए चरण निर्धारित करने के लिए। कारण: बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) की शक्ति के साथ, सिस्टम डेटा का विश्लेषण करता है, पैटर्न का पता लगाता है, इरादे को समझता है, और अगले चरणों का निर्धारण करता है। योजना: सिस्टम मुख्य लक्ष्य को छोटे, कार्रवाई योग्य कार्यों में विभाजित करता है, फिर अनुक्रमित करता है और उन्हें सही एजेंटों को समर्पित करता है। कार्य: प्रत्येक एजेंट एक CRM को अपडेट करने, एक मीटिंग की योजना बनाने, या एक रिपोर्ट भेजने जैसे कार्यों को शुरू करता है - सब कुछ मानव हस्तक्षेप के बिना। सीखें: एक बार जब कार्य पूरा हो जाता है, तो सिस्टम प्रतिक्रिया का विश्लेषण करता है, अगले दौर के लिए इसके प्रदर्शन में सुधार करता है। सहयोग: कार्य को प्रभावी ढंग से आगे बढ़ाने और लक्ष्य को पूरा करने के लिए कई एजेंट (जब आवश्यक हो तो इंसान सहित) सहयोग करते हैं। आईए में ये एजेंटिक कार्यप्रवाह सटीकता के साथ कार्यों को अनुकूलित और निष्पादित करते हैं, हर चक्र से सीखते हुए भविष्य के परिणामों को बदलते व्यापार वातावरण में सुधार करते हैं। यह लचीलापन और समन्वय एजेंटिक एआई को केवल स्वचालन से अधिक बनाता है. यह एक बुद्धिमान, विकसित प्रणाली है जो वास्तविक परिणामों को चलाती है. एजेंट समन्वय मॉडल: Hierarchical और decentralized एजेंटिक सिस्टम आमतौर पर दो वास्तुकला शैलियों में से एक में बनाए जाते हैं, इस बात पर निर्भर करता है कि कार्य कितना संरचित या अनुसंधानशील है। दो प्रमुख समन्वय मॉडल हैं: Hierarchical आर्किटेक्ट इस मॉडल में, एक "सुपरवाहक" एजेंट अन्य एजेंटों के काम को समन्वित करता है. यह कार्यों को सौंपता है, प्रगति को ट्रैक करता है, और समग्र लक्ष्य के साथ समायोजन सुनिश्चित करता है. पर्यवेक्षक एजेंट यह निर्धारित करता है कि किस बिक्री प्रतिनिधि को एक लीड पर आगे बढ़ना चाहिए। , बैठक कार्यक्रम, और CRM अपडेट, सभी प्राथमिक एजेंट की देखरेख के तहत। ईमेल का अनुसरण decentralized आर्किटेक्ट इस मॉडल में, कई एजेंट स्वतंत्र रूप से काम करते हैं, लेकिन एक केंद्रीय प्राधिकरण के बिना साझा लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए सहयोग करते हैं। बाजार विश्लेषण, प्रतिस्पर्धी अनुसंधान और ग्राहक प्रतिक्रिया विश्लेषण के लिए कई एजेंटों का उपयोग करने वाले उत्पाद विकास टीम पर विचार करें। ये एजेंट एक साथ काम करते हैं, स्वतंत्र रूप से डेटा एकत्र करते हैं लेकिन एक व्यापक उत्पाद रणनीति बनाने के लिए इसे वास्तविक समय में साझा करते हैं। दोनों मॉडल कार्यों को स्वायत्त रूप से पूरा करने का लक्ष्य रखते हैं, लेकिन संरचना बदलती है कि काम को कैसे पहुंचाया जाता है, चाहे एक एकल "मुख्यमंत्री" हो या सहयोगी सहकर्मियों। एजेंसी एआई vs जनरेटिव एआई जनरेटिव एआई, जैसे ChatGPT और DALL-E, निर्देशों के आधार पर सामग्री बनाते हैं। यह ब्लॉग पोस्ट लिख सकता है, कोड उत्पन्न कर सकता है, या छवियों का निर्माण कर सकता है. अविश्वसनीय रूप से रचनात्मक होने के बावजूद, यह स्वतंत्र रूप से कार्य नहीं कर सकता है या कार्यों का पालन नहीं कर सकता है. एजेंटिक एआई सामग्री बनाने से परे है; यह योजना बनाता है, निर्णय करता है और कार्यों को स्वतंत्र रूप से निष्पादित करता है. इसे एक डिजिटल सहायक के रूप में सोचें जो स्वतंत्र रूप से कार्रवाई करता है, कई एजेंटों को समन्वय करता है, बिना मानव योगदान के जटिल, लक्षित कार्यों को पूरा करने के लिए। यहां मुख्य अंतर हैं: एजेंटिक एआई और जनरेटिव एआई Aspect Traditional AI Agentic AI Behavior Reactive — responds to inputs Proactive — anticipates and initiates actions Action Requires prompts to operate Operates independently with minimal human input Flexibility Limited to predefined rules Adaptable to context, feedback, and changing conditions Example Chatbot that answers FAQs Agent that handles onboarding, follow-ups, and updates Behavior प्रतिक्रियात्मक - इनपुट का जवाब देता है प्रोजेक्टिव - पूर्वानुमान करता है और कार्रवाई शुरू करता है Action ऑपरेशन के लिए जल्दी की जरूरत न्यूनतम मानव इनपुट के साथ स्वतंत्र रूप से काम करता है Flexibility पहले से परिभाषित नियमों तक सीमित संदर्भ, प्रतिक्रिया और बदलते परिस्थितियों के लिए अनुकूलन Example चैटबॉट जो FAQs का जवाब देता है एजेंट जो इनबोर्डिंग, अनुसरण और अपडेट को संभालता है दोनों प्रकार के एआई में विशाल क्षमता है. हालांकि, उनके मुख्य अंतरों, ताकतों और कमजोरियों को समझना कंपनियों को यह निर्धारित करने में मदद करेगा कि उन्हें सबसे प्रभावी ढंग से कैसे एकीकृत किया जाए। एजेंटिक एआई अनुप्रयोग और उपयोग के मामले बिक्री से लेकर साइबर सुरक्षा तक, एजेंटिक एआई मॉडल फिर से परिभाषित कर रहे हैं कि कंपनियां न्यूनतम पर्यवेक्षण के साथ ऑपरेशन को कैसे सौंपती हैं, स्वचालित करती हैं और स्केलिंग करती हैं। विशेष रूप से, कोड उत्पन्न, मूल्यांकन, और पुनर्लेखन जैसे कार्यों के लिए एआई एजेंटों का उपयोग करें, सॉफ्टवेयर विकास में प्रौद्योगिकी के बढ़ते भूमिका को उजागर करते हुए। 75 प्रतिशत कंपनियां नीचे व्यावहारिक और वास्तविक दुनिया एजेंट एआई उदाहरण हैं: Sales and customer service Salesmate के स्मार्ट कार्य प्रवाह: यह एक एजेंटिक परत के रूप में कार्य करता है, लीड राउटिंग, बिक्री ट्रैकअप, और वास्तविक समय डेटा का उपयोग करके व्यक्तिगत कार्यों को स्वचालित करता है - सभी न्यूनतम मानव इनपुट के साथ। ईमा एआई: डेटाबेस की पूछताछ, भावना का पता लगाने, और सटीकता और दक्षता में सुधार के लिए बातचीत से सीखने के माध्यम से ग्राहक पूछताछ को गतिशील रूप से हल करता है। Healthcare हिप्पोक्रेटिक एआई: सहानुभूतिपूर्ण रोगी समर्थन प्रदान करता है, महत्वपूर्ण लोगों की निगरानी करता है, उपचार में बदलाव की सिफारिश करता है, और संदर्भ और रोगी की जरूरतों के आधार पर मामलों को स्वायत्त रूप से बढ़ाता है। Enterprise automation Moveworks AI: स्वचालित आईटी प्राकृतिक भाषा अनुरोधों को समझने, कार्यों की योजना बनाने और उन्हें स्वायत्त रूप से निष्पादित करके कार्य प्रवाहों का समर्थन करता है. यह वास्तविक समय में बदलते परिस्थितियों के लिए अनुकूलित करता है जबकि कार्य प्रवाहों को अनुकूलित करता है. Manufacturing सिमन्स पूर्वावलोकन रखरखाव सिस्टम: एजेंटिक एआई एजेंट मशीनों को स्वचालित रूप से निगरानी करते हैं, विफलताओं का पूर्वानुमान करते हैं, और उत्पादन कार्यक्रमों को अनुकूलित करते हैं ताकि आपूर्ति को अनुकूलित किया जा सके और रोकथाम समय को कम किया जा सके। Finance स्वायत्त ट्रेडिंग सिस्टम: एजेंटिक एआई बाजार के रुझानों की निगरानी करता है, व्यापार को निष्पादित करता है, और मानव विश्लेषकों की तुलना में आर्थिक संकेतों का विश्लेषण करके पोर्टफोलियो को अनुकूलित करता है। Cybersecurity Darktrace: एजेंटिक एआई का उपयोग उपयोगकर्ता व्यवहार का स्वायत्त रूप से विश्लेषण करने, अनियमितताओं का पता लगाने और विकसित खतरों के पैटर्न के आधार पर अपने पता लगाने के मॉडल को अनुकूलित करके वास्तविक समय में उल्लंघन को रोकने के लिए करता है। इन सभी उदाहरणों से पता चलता है कि एजेंटिक एआई सिस्टम विभिन्न उद्योगों में स्वायत्तता, अनुकूलनशीलता और लक्षित व्यवहार के साथ कैसे काम करते हैं। एजेंटिक एआई की चुनौतियों और सीमाओं एजेंटिक एआई शक्तिशाली स्वायत्तता को खोलता है, लेकिन यह नई जोखिम भी पेश करता है। Like all LLM-based systems, agentic AI can still hallucinate. But here, a wrong answer isn't just a typo; it might automatically issue a refund, delete a lead, or misroute inventory without human review. Hallucinations with consequences: Give it a vague or poorly scoped goal, and agentic AI might go rogue. For example, optimizing for speed could mean skipping safety checks or bypassing necessary approvals. Autonomy without limits: With multiple agents, shared memory, and real-time decisions, tracing a conclusion was made becomes hard. That's a big problem in finance or healthcare, where explainability matters. The black box dilemma: how These systems pull from sensitive data and act on it. Without strong guardrails, they can reinforce bias, leak private info, or make decisions that clash with your company values. Ethical design and oversight protocols are critical. Governance, bias, and data risks: Agentic AI isn't lightweight. It needs high computing power, persistent memory, and robust orchestration — driving up cloud costs and making it harder for lean teams to scale. Infrastructure demands: Future of agentic AI: What's next? We're not heading toward a world where AI supports business decisions. We're heading toward one where it them. makes According to Gartner, by 2028, enterprise software applications will embed agentic AI, enabling 15% of day-to-day decisions without human input. 33% of That's not a distant vision — it's the near future knocking. What does this mean? This means that the shift from reactive AI assistants to proactive digital operators is underway. Smart agents will no longer be siloed helpers. They'll collaborate across departments, syncing with CRMs, querying live systems, triggering workflows, and optimizing in real-time. The future is agentic ecosystems: Teams of autonomous agents work together — not just to assist but to operate entire functions. Think of sales agents closing leads at night. Ops agents resolve bottlenecks before they escalate. R&D agents run tests while humans sleep. The businesses that win won't just AI — they'll orchestrate it. use Final thoughts From strategy to execution, AI redefines what's possible when machines operate with intent. Now's the time to move from exploration to implementation. Identify where intelligent agents can offload the repetitive, streamline decisions, and drive growth — all without bloating your headcount. Don't just adopt AI. Put it to work. With Salesmate, you can orchestrate intelligent agents that automate follow-ups, update your CRM in real-time, and keep deals moving — even when your team is off the clock. Looking for what ? AI can do in sales बेचने में क्या कर सकते हैं