मल्टी-एजेंट सिस्टम समझें: AI एजेंट साथ मिलकर कैसे काम करते हैं

बड़े भाषा मॉडल (LLM) आने के बाद से, उद्योग व्यावसायिक प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने के तरीके खोज रहे हैं। लोकप्रिय हो रही विधियों में से एक है मल्टी-एजेंट सिस्टम।

मल्टी-एजेंट सिस्टम संगठनों को स्वायत्त AI एजेंटों के सहयोगी समूह के साथ जटिल वर्कफ़्लो ऑटोमेट करने देते हैं। ये उन चुनौतियों को दूर करते हैं जो पहले व्यवसायों को LLM के लाभों का पूरा इस्तेमाल करने से रोकती थीं।

एक सर्वेक्षण के अनुसार, मल्टी-एजेंट सिस्टम की हिस्सेदारी एजेंटिक AI बाज़ार में 66.4% है, जो इस आर्किटेक्चर की बढ़ती लोकप्रियता के साथ व्यावसायिक वृद्धि, नवाचार और उत्पादकता को दर्शाता है।

इस गाइड में मल्टी-एजेंट सिस्टम की बुनियादी बातें और उनका महत्व समझाया गया है। साथ ही, इसमें आम आर्किटेक्चर, AI एजेंटों के प्रकार, चुनौतियां, लाभ और इस्तेमाल के तरीके शामिल हैं, जिनमें वॉइस AI भी है।

सारांश

• मल्टी-एजेंट सिस्टम जटिल काम करने के लिए कई AI एजेंटों का इस्तेमाल करते हैं, जिन्हें एक अकेला एजेंट नहीं कर सकता।
• मल्टी-एजेंट सिस्टम सात प्रकार के AI एजेंट तैनात कर सकता है, जिनमें सरल रिफ्लेक्स, मॉडल-आधारित और लक्ष्य-आधारित एजेंट शामिल हैं।
• एजेंट केंद्रीकृत या विकेंद्रीकृत आर्किटेक्चर में काम कर सकते हैं।
• मल्टी-एजेंट सिस्टम के मुख्य लाभ हैं आर्किटेक्चर से मिलने वाली स्केलेबिलिटी, समानांतर प्रोसेसिंग और विशेषज्ञता।
• संगठन सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट, वेयरहाउस प्रबंधन और कंटेंट वितरण समेत कई उपयोग मामलों में मल्टी-एजेंट सिस्टम तैनात करते हैं।
  

मल्टी-एजेंट सिस्टम क्या हैं?

मल्टी-एजेंट सिस्टम AI एजेंटों का समूह होते हैं, जो ऐसे जटिल मुद्दे हल करने के लिए साझा लक्ष्यों की ओर काम करते हैं जिन्हें एक अकेला एजेंट हल नहीं कर सकता।

AI एजेंट बड़े भाषा मॉडल (LLM) से चलने वाला एक स्वायत्त एप्लिकेशन है, जो तर्क करता है, काम करता है और बाहरी टूल से जुड़ता है। एक AI एजेंट स्पष्ट रूप से परिभाषित कामों के लिए उपयोगी है, लेकिन कई डोमेन में फैले अप्रत्याशित, बड़े या बहुत जटिल कामों में उसे मुश्किल होती है।

मल्टी-एजेंट सिस्टम कैसे काम करते हैं

आम मल्टी-एजेंट सिस्टम आर्किटेक्चर में, एक केंद्रीकृत कोऑर्डिनेटर जटिल काम को कई छोटे हिस्सों में बांटता है। फिर वह हर काम को साझा एनवायरनमेंट में तैनात विशेषज्ञ एजेंटों को सौंपता है।

बेहतर प्रदर्शन करने वाले और भरोसेमंद मल्टी-एजेंट सिस्टम के लिए संचार अहम है।

• एजेंट प्रोप्राइटरी मैसेजिंग सेवाओं या A2A प्रोटोकॉल का इस्तेमाल करके एक-दूसरे के साथ डेटा साझा करते हैं।
• एजेंट थर्ड-पार्टी API और मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) का इस्तेमाल करके बाहरी टूल से इंटरैक्ट करते हैं।

काम पूरा करने के लिए, विशेषज्ञ एजेंट जानकारी साझा करते हैं, संदेशों का आदान-प्रदान करते हैं और यूज़र व एनवायरनमेंट के साथ इंटरैक्शन से खुद को लगातार बेहतर बनाते हैं।

मल्टी-एजेंट सिस्टम क्यों ज़रूरी हैं?

मल्टी-एजेंट सिस्टम एक लचीला, वितरित प्लेटफ़ॉर्म देते हैं जो सिंगल-एजेंट LLM की कॉन्टेक्स्ट विंडो बढ़ाता है। एक एजेंट किसी डोमेन में उचित अनुमान लगा सकता है, लेकिन सीमित समय और जानकारी में उससे बहुत सारे काम करवाने पर उसकी सटीकता घटेगी।

मल्टी-एजेंट सिस्टम के साथ आप समानांतर प्रोसेसिंग, विशेष एजेंट नियंत्रण और अधिक अनुकूलन क्षमता के जरिए AI को अलग-अलग उपयोग मामलों में स्केल कर सकते हैं।

कंटेंट मार्केटिंग वर्कफ़्लो का उदाहरण लें। एक अकेले AI एजेंट के लिए विषय शोध, ऑडियंस विश्लेषण, कंटेंट बनाना, प्रकाशन और रिपोर्टिंग करना मुश्किल होगा। इसके लिए आपको अलग-अलग चरणों पर हस्तक्षेप करना पड़ेगा।

वहीं, मल्टी-एजेंट सिस्टम समर्पित AI एजेंट तैनात करता है, जिनमें से हर एक अपने ज्ञान डोमेन में कुशल होता है, और वर्कफ़्लो ऑटोमेट करने के लिए ज़रूरी टूल से जुड़ता है।

मल्टी-एजेंट सिस्टम में AI एजेंटों के प्रकार

AI एजेंटों के सात प्रकार हैं और हर एक की अपनी विशेषताएं हैं।

1. सरल रिफ्लेक्स एजेंट

सरल रिफ्लेक्स एजेंट पहले से तय शर्तों के नियमों के आधार पर संवेदी इनपुट पर प्रतिक्रिया देता है। इनपुट मिलने पर एजेंट आउटपुट देता है, जो कार्रवाई, टेक्स्ट, ऑडियो या कोई और फ़ॉर्मैट हो सकता है। यह नतीजों या अपने एनवायरनमेंट की कोई मेमोरी नहीं रखता, यानी हर अनुमान बिल्कुल नई शुरुआत से होता है।

2. मॉडल-आधारित रिफ्लेक्स एजेंट

मॉडल-आधारित रिफ्लेक्स एजेंट को उस एनवायरनमेंट की आंशिक जानकारी होती है जिसमें वह तैनात है। लगातार इंटरैक्शन से वह सीखता है कि उसकी कार्रवाइयां एनवायरनमेंट को कैसे प्रभावित करती हैं और अनुमान के लिए शर्तों वाले नियमों को बेहतर बनाने में इस जानकारी का इस्तेमाल करता है।

हालांकि, एजेंट अपने पिछले अनुमानों की मेमोरी नहीं रखता, इसलिए एक तरह से यह लगभग सरल रिफ्लेक्स एजेंट जैसा ही काम करता है।

3. लक्ष्य-आधारित एजेंट

लक्ष्य-आधारित एजेंट उन संभावित कार्रवाइयों पर विचार करता है जो उसे पहले से तय लक्ष्य तक पहुंचाएंगी। शर्तों वाले नियमों के आधार पर काम करने के बजाय, AI एजेंट मैप किए गए हर रास्ते के भविष्य के नतीजे अनुमानित करने के लिए खोज और योजना एल्गोरिदम का इस्तेमाल करता है। फिर वह उस रास्ते को चुनता है जिससे सफल नतीजे मिलने की संभावना सबसे अधिक होती है।

4. उपयोगिता-आधारित एजेंट

उपयोगिता-आधारित एजेंट को ऐसे नतीजे की ओर काम करने के लिए डिज़ाइन किया जाता है जो उपयोगिता को अधिकतम करे। AI एजेंट के संदर्भ में उपयोगिता वह मूल्य है जो आपको सिस्टम से मिलता है। तैनात होने पर एजेंट अलग-अलग संभावित रास्तों का अनुमान लगाता है और हर एक को वेटेज देता है। फिर वह सबसे अधिक लाभ देने वाला विकल्प चुनने से पहले संभावित जोखिम और पुरस्कार पर विचार करता है।

5. लर्निंग एजेंट

लर्निंग एजेंट पिछले अनुभवों और एनवायरनमेंट के साथ इंटरैक्शन से अपना प्रदर्शन लगातार बेहतर बनाता है। फीडबैक लूप में काम करके एजेंट तय मानदंडों के आधार पर अपने प्रदर्शन का मूल्यांकन करता है और वांछित नतीजे पाने के लिए अपना व्यवहार सुधारता है।

6. पदानुक्रमित एजेंट

पदानुक्रमित एजेंट ऐसे AI एजेंट हैं जो उच्च और निम्न स्तर के एजेंटों के बीच अलग-अलग कमांड चेन के ज़रिए काम करते हैं। उच्च स्तर के एजेंट आमतौर पर बड़े कामों को निम्न स्तर के एजेंटों के लिए छोटे हिस्सों में बांटते हैं।

वहीं, निम्न स्तर के एजेंट रणनीतिक क्रियान्वयन के लिए ज़िम्मेदार होते हैं, जैसे सेंसर डेटा लेना और एक्चुएटर प्रतिक्रिया नियंत्रित करना। जटिल सेटअप में मशीन लर्निंग इंजीनियर कामों को बेहतर ढंग से सिंक्रनाइज़ और वितरित करने के लिए एजेंटों को कई स्तरों में तैनात करते हैं।

7. सहयोगी एजेंट

सहयोगी एजेंट ऐसे AI एजेंट हैं जिनका आपस में पीयर-टू-पीयर संबंध होता है। केंद्रीय ऑर्केस्ट्रेटर पर निर्भर रहने के बजाय, हर एजेंट जानकारी साझा करता है, नियंत्रण सौंपता है और साझा लक्ष्य की ओर मिलकर काम करता है।

आम मल्टी-एजेंट सिस्टम आर्किटेक्चर

मल्टी-एजेंट सिस्टम ऑपरेशनल दक्षता बेहतर कर सकते हैं, लेकिन सफल तैनाती के लिए उपयोग मामले के अनुसार सही आर्किटेक्चर चुनना ज़रूरी है।

यहां अलग-अलग मल्टी-एजेंट सिस्टम आर्किटेक्चर की संक्षिप्त तुलना दी गई है।

आइए, हर आर्किटेक्चर को विस्तार से समझें।

केंद्रीकृत

केंद्रीकृत मल्टी-एजेंट आर्किटेक्चर में एक केंद्रीय ऑर्केस्ट्रेटर और कई वर्कर एजेंट होते हैं। वे एक साझा ज्ञान आधार इस्तेमाल करते हैं, जिसे ऑर्केस्ट्रेटर नियंत्रित करता है। काम मिलने पर ऑर्केस्ट्रेटर उसे छोटे, विशेष हिस्सों में बांटकर संबंधित एजेंटों को सौंपता है।

डिज़ाइन के अनुसार, केंद्रीकृत आर्किटेक्चर क्रियान्वयन आसान बनाता है। आप लक्ष्य तय करते हैं, सुरक्षा नीतियां लागू करते हैं और एक डैशबोर्ड से एजेंटों की निगरानी करते हैं।

हालांकि, इस आर्किटेक्चर का एकल नियंत्रण बिंदु ऑपरेशनल जोखिम भी है। ऑर्केस्ट्रेटर के फेल होने पर पूरा सिस्टम फेल हो जाता है, क्योंकि एजेंट कोऑर्डिनेशन और जानकारी साझा करने के लिए उस पर निर्भर होते हैं।

जब आपको प्रोडक्शन एनवायरनमेंट में सुरक्षा और बदलावों को आसानी से लागू करना हो, तब केंद्रीकृत मल्टी-एजेंट इस्तेमाल करें।

विकेंद्रीकृत

एजेंटों का विकेंद्रीकृत नेटवर्क सिस्टम के सभी एजेंटों में तर्क, संचार और कार्रवाई समान रूप से बांटता है। यह फ्लैट पदानुक्रम पर आधारित है, जहां किसी एजेंट को दूसरे से अधिक अधिकार नहीं होता। हर एजेंट स्वायत्त इकाई है। इससे विकेंद्रीकृत आर्किटेक्चर मज़बूत, गोपनीयता-अनुकूल और कम विफलता-प्रवण बनता है।

केंद्रीकृत मल्टी-एजेंट नेटवर्क के विपरीत, एक एजेंट के फेल होने पर भी विकेंद्रीकृत आर्किटेक्चर काम करता रहता है। सहमति या काम साझा करने के तंत्र से अन्य एजेंट समस्याग्रस्त एजेंट की भूमिका ले सकते हैं। इसकी कमी है जटिल संचार नेटवर्क में संदेश बांटने और संचार सुरक्षित रखने की जटिलता।

अगर आपको एज कंप्यूटिंग जैसा स्केलेबल, फॉल्ट-टॉलरेंट AI सिस्टम चाहिए, तो विकेंद्रीकृत एजेंट आर्किटेक्चर इस्तेमाल करें।

पदानुक्रमित

पदानुक्रमित आर्किटेक्चर में AI एजेंट कमांड चेन की परतों के ज़रिए काम करते हैं। इसे कंपनी के संगठनात्मक चार्ट की तरह समझें, जहां विभाग प्रमुख, मध्य प्रबंधक और ऑपरेशंस एग्जीक्यूटिव एक ही अभियान के अलग-अलग हिस्सों की देखरेख करते हैं। शीर्ष स्तर का AI एजेंट योजना बनाता है, मध्य स्तर का एजेंट कोऑर्डिनेट करता है और निचले स्तर के एजेंट बारीकी से क्रियान्वयन करते हैं।

स्पष्ट पदानुक्रम गवर्नेंस और ऑडिट ट्रेल देता है। आप अलग-अलग परतों के एजेंटों के फैसलों को ट्रैक कर सकते हैं। हालांकि, एजेंटों के स्टैक ओवरहेड बढ़ाते हैं और रीयल-टाइम एप्लिकेशन में ध्यान देने योग्य लेटेंसी पैदा कर सकते हैं।

जब आपको सप्लाई चेन प्रबंधन जैसे कई डोमेन में फैला स्केलेबल मल्टी-एजेंट सिस्टम चाहिए, तब पदानुक्रमित AI आर्किटेक्चर इस्तेमाल करें।

क्रमिक

क्रमिक एजेंट सिस्टम सख्त पैटर्न में एक AI एजेंट का नतीजा दूसरे को भेजकर काम करते हैं। उदाहरण के लिए, एजेंट A एजेंट B को काम सौंपता है, जो उसे एजेंट C को भेजता है। क्रमिक आर्किटेक्चर में हर चरण पिछले नतीजे पर सीधे निर्भर होता है, इसलिए यह अनुमानित वर्कफ़्लो के लिए उपयुक्त है।

पूर्वानुमेयता क्रमिक AI की बड़ी ताकत है। इससे आप आसानी से त्रुटियों को ट्रैक और प्रभावित एजेंट को फाइनट्यून कर सकते हैं। हालांकि, क्रमिक पाइपलाइन धीमी होती है क्योंकि डाउनस्ट्रीम एजेंट अनुमान शुरू नहीं कर सकते या समानांतर नहीं चल सकते।

जब सख्त निर्भरताएं अहम हों, जैसे मेडिकल ट्रायेज से डायग्नोसिस तक, तब क्रमिक एजेंट इस्तेमाल करें।

मल्टी-एजेंट सिस्टम इस्तेमाल करने के मुख्य लाभ

ऑपरेशंस टीमें प्रमाणित लाभों के कारण मल्टी-एजेंट सिस्टम तैनात करती हैं।

मल्टी-एजेंट सिस्टम इस्तेमाल करने के कुछ लाभ:

• लचीली विशेषज्ञता
• बेहतर समानांतर प्रोसेसिंग
• बेहतर फॉल्ट आइसोलेशन
• बेहतर स्केलेबिलिटी

आइए इन्हें विस्तार से समझें।

विशेषज्ञता

कई तरह के काम एक एजेंट को देने के बजाय, मल्टी-एजेंट सिस्टम उन्हें संभालने के लिए खास तौर पर डिज़ाइन किए गए AI एजेंटों को सौंपता है। इससे ऑपरेशंस टीम ऐसा एजेंट सिस्टम बना सकती है जो उनके वर्कफ़्लो की बारीकी से नकल करे।

उदाहरण के लिए, आप प्रोडक्ट डेटा पाने के लिए वेब स्क्रैपिंग एजेंट, बाज़ार रुझानों का अनुमान लगाने के लिए एनालिटिक्स एजेंट और कीमत अपडेट करने के लिए ई-कॉमर्स एजेंट इस्तेमाल करते हैं।

समानांतर प्रोसेसिंग

नतीजे जल्दी पाने के लिए कई AI एजेंट एक साथ चलते हैं। एजेंटों की श्रृंखला में लूप चलाने के बजाय, आप गैर-निर्भर काम अलग-अलग स्वायत्त एजेंटों को सौंपते हैं। उनके अनुमान पूरे होने पर, आगे के विश्लेषण के लिए नतीजों को एक साथ लाते हैं।

उदाहरण के लिए, कस्टमर सक्सेस टीमें ग्राहक डेटा पाने, पुराने लेन-देन संकलित करने और पिछली बातचीत सामने लाने के लिए एजेंट एक साथ चलाती हैं।

फॉल्ट आइसोलेशन

मल्टी-एजेंट सिस्टम में विफलता से पूरा सिस्टम ज़रूरी नहीं रुकता। कोई एजेंट फेल होने पर आप उसे ठीक कर सकते हैं या आइसोलेट कर सकते हैं, ताकि वह आगे के एजेंटिक वर्कफ़्लो को प्रभावित न करे। इससे कम ऑपरेशनल रुकावट सहने वाले मिशन-क्रिटिकल एप्लिकेशन के लिए मल्टी-एजेंट सिस्टम उपयोगी बनते हैं।

उदाहरण के लिए, वेयरहाउसिंग के एजेंटिक रोबोट फेल हुए रोबोट का काम संभाल लेते हैं।

स्केलेबिलिटी

वर्कलोड बढ़ने पर मल्टी-एजेंट सिस्टम आसानी से स्केल होते हैं। आर्किटेक्चर को शुरुआत से दोबारा डिज़ाइन करने के बजाय, आप दक्षता बढ़ाने के लिए और एजेंट जोड़ते हैं। साझा एनवायरनमेंट के कारण सभी एजेंट एक ही कॉन्टेक्स्ट पाते हैं, जिससे अतिरिक्त एजेंट अधिक सटीक अनुमान लगा पाते हैं।

उदाहरण के लिए, एक स्टार्टअप आने वाले लीड प्रबंधित करने के लिए मल्टी-एजेंट मार्केटिंग वर्कफ़्लो तैनात करता है। एजेंटों के सामने बॉटलनेक आने पर, वह उसी प्लेटफ़ॉर्म पर अतिरिक्त AI एजेंट जोड़ता है।

मल्टी-एजेंट सिस्टम की चुनौतियां और सीमाएं

मल्टी-एजेंट सिस्टम के लाभों के बावजूद, कई चुनौतियां अभी भी इनके क्रियान्वयन को जटिल बनाती हैं।

• कोऑर्डिनेशन ओवरहेड: वांछित नतीजे लगातार पाने के लिए एजेंटों को कॉन्टेक्स्ट सटीक रूप से भेजना होता है। जटिल आर्किटेक्चर में, खासकर सैकड़ों एजेंटों वाले सिस्टम में, भरोसेमंद संदेश आदान-प्रदान मुश्किल है। इससे कॉन्टेक्स्ट ड्रिफ्ट हो सकता है, जिसे कम करने के लिए कड़े कोऑर्डिनेशन की ज़रूरत होती है।
• बढ़ती त्रुटि: AI एजेंटों की बुनियाद LLM गलती कर सकते हैं। किसी एजेंट से निकली गलत जानकारी अगले एजेंट तक पहुंच जाएगी। नतीजतन, टीमों को अंतिम नतीजे में बड़ा अंतर दिख सकता है, जो ऑपरेशनल परिणामों को प्रभावित करता है।
• लागत में बढ़ोतरी: AI एजेंट चलाना महंगा हो सकता है, खासकर जटिल प्रक्रियाओं के लिए। LLM प्रदाता को हर API कॉल टोकन खर्च करती है, और इनकी लागत काफी बढ़ सकती है।
• डीबगिंग की अस्पष्टता: मल्टी-एजेंट सिस्टम की समस्या सुलझाना चुनौतीपूर्ण है। जब कई एजेंट मिलकर नतीजा बनाते हैं, तो मूल कारण ढूंढने में अधिक मेहनत लगती है। किसी एजेंट तक खराबी ट्रेस कर लेने पर भी, LLM की प्रायिकतावादी प्रकृति के कारण समस्या दोहराना बेहद मुश्किल है।

मल्टी-एजेंट सिस्टम के वास्तविक उदाहरण

मल्टी-एजेंट सिस्टम इन-हाउस नवाचार से आगे बढ़कर वास्तविक जीवन की ऑपरेशनल चुनौतियां हल कर रहे हैं।

नीचे कुछ उदाहरण हैं कि मल्टी-एजेंट सिस्टम ने वास्तविक वर्कफ़्लो को कैसे बेहतर बनाया है।

Woven by Toyota ऑटोमेटेड कोड सुधार के लिए मल्टी-एजेंट सिस्टम इस्तेमाल करता है

Woven by Toyota एक आधुनिक मोबिलिटी कंपनी है जो स्वायत्त ड्राइविंग समाधान देती है। उसके बनाए सॉफ्टवेयर को ऑटोमोटिव उद्योग के कोडिंग मानक MISRA का पालन करना होता है। हालांकि, MISRA का पालन आसान नहीं है, क्योंकि इंजीनियरों को सैकड़ों पेज के मानकों के आधार पर कोड की जांच करनी होती है।

इसलिए, Woven by Toyota ने बड़े पैमाने पर कोड सुरक्षा बेहतर करने के लिए मल्टी-एजेंट सिस्टम डिज़ाइन किया। सिस्टम में Reviewer, Coder और Evaluator एजेंट हैं। Reviewer और Coder दोनों सोर्स कोड में समस्याएं ढूंढने और ठीक करने के लिए उस पर बार-बार काम करते हैं। फिर Evaluator अंतिम जांच करता है और अपने निर्णय का तर्क देता है।

नतीजतन, इंजीनियरिंग टीम ने मल्टी-एजेंट सिस्टम से MISRA अनुपालन की 81.5% त्रुटियां ठीक कर लीं।

PGA TOUR मीडिया रिसर्च और कंटेंट प्रोडक्शन के लिए एजेंटिक AI इस्तेमाल करता है

PGA TOUR प्रतिष्ठित गोल्फ टूर्नामेंट आयोजित करता है और इसका बड़ा प्रशंसक आधार है। हालांकि, उसे अपने खिलाड़ियों को पर्याप्त रूप से कवर करने वाला कंटेंट देने और बेहतर पहुंच के लिए उसे वितरित करने में दिक्कत होती है। मैदान में सैकड़ों खिलाड़ियों के साथ, आयोजक कंटेंट बनाने से प्रकाशित करने तक का समय कम करना चाहता था।

अलग भूमिका वाले कई AI एजेंट तैनात करके, संपादकीय टीम ऐसा कंटेंट बनाती है जो PGA TOUR की ब्रांड शैली के अनुरूप हो। सिस्टम को कंटेंट अनुरोध मिलने पर डेटा एजेंट रिसर्च करता है और नतीजा एडिटर एजेंट को देता है। फिर राइटर और इमेज एजेंट ड्राफ्ट बनाते हैं, जिसे समीक्षा के बाद पब्लिकेशन एजेंट को भेजा जाता है।

तैनाती के बाद, PGA TOUR ने अपना कंटेंट प्रोडक्शन बढ़ाकर हर सप्ताह 1,200+ कंटेंट पीस कर दिया। सबसे अहम बात, लागत 95% कम हुई।

CUADRA ने ग्राहक सहायता बढ़ाने के लिए मल्टी-एजेंट सिस्टम अपनाया

CUADRA एक मैक्सिकन प्रीमियम रिटेल ब्रांड है जो सोशल मीडिया, वेबसाइट और फोन समेत कई चैनलों पर ग्राहकों को सेवा देता है। कंपनी जानती है कि ग्राहक समय पर और व्यक्तिगत जवाब पसंद करते हैं, लेकिन पीक सीज़न में उसे चुनौतियों का सामना करना पड़ता है।

केवल मानव ग्राहक टीमों पर निर्भर रहने के बजाय, CUADRA ने आने वाले अनुरोधों को फ़िल्टर करने और ज़रूरत के अनुसार एस्केलेट करने के लिए मल्टी-एजेंट सिस्टम बनाया। सिस्टम के केंद्र में एक ऑर्केस्ट्रेटर है, जो प्रोडक्ट सुझावों, ऑर्डर हिस्ट्री और ग्राहक इंटरैक्शन के लिए कई विशेषज्ञ एजेंटों को कोऑर्डिनेट करता है।

एजेंट CUADRA के लिए सफल रहे; ग्राहकों ने मिले जवाबों को 95.5% रेटिंग दी, जो 57% से बढ़ी जब इन्हें पूरी तरह मानव संभालते थे।

Synergy Logistics वेयरहाउस ऑपरेशंस के लिए मल्टी-एजेंट तैनात करता है

वेयरहाउस ऑपरेशंस समय-संवेदनशील होते हैं। उदाहरण के लिए, मानव ऑपरेटर शिपिंग की समयसीमा चूक सकते हैं या स्टॉक खत्म होने का जोखिम हो सकता है, जिससे कंपनियों को वित्तीय नुकसान होता है। Synergy Logistics वेयरहाउस प्रबंधन समाधान का एक प्रमुख प्रदाता है। उसने मल्टी-एजेंट सिस्टम की मदद से ऑपरेटरों की दक्षता बढ़ाने और स्टॉक प्रबंधन में चूक घटाने की पहल की।

वेयरहाउस समाधान प्रदाता ने स्टॉक मूवमेंट का अनुमान लगाने और वेयरहाउस ऑपरेशंस में स्पष्टता देने के लिए केंद्रीकृत एजेंटिक AI सिस्टम बनाया। एक ऑर्केस्ट्रेटर एजेंट कोऑर्डिनेटर की तरह काम करता है और स्टॉक-एट-रिस्क, टास्क-प्राथमिकता और स्टॉकआउट-पूर्वानुमान एजेंट को काम सौंपता है। ये एजेंट अनुमान और सुझाव देने के लिए WMS डेटा इस्तेमाल करते हैं।

मिलकर, ये एजेंट ऑपरेटरों के संभाले जाने वाले 75% तक वर्कलोड संभाल सकते थे।

वॉइस AI में मल्टी-एजेंट सिस्टम

वॉइस AI ऐसी तकनीक है जो इंसानों को सुनती है, इरादे समझती है और इंसान जैसी आवाज़ों में जवाब देती है। आप कम मानवीय हस्तक्षेप में ज़्यादा स्मार्ट, स्केलेबल और कुशल मौखिक इंटरैक्शन के लिए मल्टी-एजेंट वॉइस AI सिस्टम बना सकते हैं।

उदाहरण के लिए, आप अपनी ग्राहक सहायता टीम को बेहतर बनाने के लिए AI फोन सिस्टम इस्तेमाल करते हैं। पारंपरिक इंटरैक्टिव वॉइस रिस्पॉन्स सिस्टम के विपरीत, AI फोन सिस्टम पहले से रिकॉर्ड की गई ऑडियो लाइब्रेरी के बजाय रीयल टाइम में स्पीच सिंथेसाइज़ करता है। ग्राहकों को जवाब के लिए कई मिनट इंतज़ार नहीं करना पड़ता।

हालांकि, AI फोन सिस्टम बनाने के लिए कई एजेंटों के बीच सहयोग चाहिए। एजेंट वर्कफ़्लो में, ट्रायेज एजेंट शुरुआती ग्राहक अनुरोधों को फ़िल्टर करता है, ज़रूरी डेटा पाता है और कॉल दूसरे एजेंट को ट्रांसफर करता है। एजेंट ट्रांसफर तंत्र कॉन्टेक्स्ट और चैट हिस्ट्री भेजता है, ताकि बातचीत सहज और स्पष्ट बनी रहे।

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