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

बड़े भाषा मॉडल (LLM) के आने के बाद से, उद्योगों ने व्यावसायिक प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने के तरीके खोजे हैं। लोकप्रिय हो रहे तरीकों में मल्टी-एजेंट सिस्टम शामिल है।

मल्टी-एजेंट सिस्टम संगठनों को स्वायत्त AI एजेंटों के सहयोगी समूह के ज़रिए जटिल वर्कफ़्लो को ऑटोमेट करने देते हैं। ये उन समस्याओं को दूर करते हैं जो पहले व्यवसायों को LLM के फ़ायदों का पूरा उपयोग 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 विकास, नवाचार और उत्पादकता को दर्शाती है। 

यह गाइड मल्टी-एजेंट सिस्टम की बुनियादी बातें और उनके महत्व को समझाती है। इसमें सामान्य आर्किटेक्चर, AI एजेंटों के प्रकार, चुनौतियां, फ़ायदे और वॉइस AI समेत उपयोग के मामले भी शामिल हैं। 

सारांश

• मल्टी-एजेंट सिस्टम कई AI एजेंटों से ऐसे जटिल काम कराते हैं जो एक अकेला एजेंट नहीं कर सकता।
• मल्टी-एजेंट सिस्टम सात तरह के AI एजेंट तैनात कर सकता है, जिनमें सरल रिफ़्लेक्स, मॉडल-आधारित और लक्ष्य-आधारित एजेंट शामिल हैं।
• एजेंट केंद्रीकृत या विकेंद्रीकृत आर्किटेक्चर में काम कर सकते हैं। 
• मल्टी-एजेंट सिस्टम के मुख्य फ़ायदे हैं आर्किटेक्चर से मिलने वाली स्केलेबिलिटी, पैरेललिज़्म और विशेषज्ञता।
• संगठन सॉफ़्टवेयर 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 ऐसा समूह है जो सामूहिक लक्ष्यों की दिशा में काम करके उन जटिल समस्याओं को हल करता है जिन्हें एक अकेला एजेंट हल नहीं कर सकता। 

एक AI एजेंट बड़े भाषा मॉडल (LLM) से संचालित 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, बहुत बड़े या अत्यधिक जटिल कामों को करने में उसे दिक्कत होती है। 

मल्टी-एजेंट सिस्टम कैसे काम करते हैं 

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

उच्च-प्रदर्शन और भरोसेमंद मल्टी-एजेंट सिस्टम के लिए कम्युनिकेशन अहम है। 

• एजेंट मालिकाना मैसेजिंग सेवाओं या A2A प्रोटोकॉल का उपयोग करके आपस में डेटा साझा करते हैं।
• एजेंट थर्ड-पार्टी API और मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) के ज़रिए बाहरी टूल के साथ 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 महत्वपूर्ण हैं? 

मल्टी-एजेंट सिस्टम एक लचीला, वितरित प्लेटफ़ॉर्म देते हैं, जो एकल-एजेंट LLM की कॉन्टेक्स्ट विंडो को बढ़ाता है। एक अकेला एजेंट किसी दिए गए 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 का उपयोग करके, आप पैरेलल प्रोसेसिंग, विशेषज्ञ एजेंट नियंत्रण और बेहतर अनुकूलनशीलता के ज़रिए अलग-अलग उपयोग मामलों में AI को स्केल कर सकते हैं।

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

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

मल्टी-एजेंट सिस्टम में AI एजेंटों के प्रकार  

AI एजेंट सात प्रकार के होते हैं और हर एक की अपनी विशेषताएं होती हैं।

1. सरल रिफ़्लेक्स एजेंट

सरल रिफ़्लेक्स एजेंट पहले से तय सशर्त नियमों के आधार पर संवेदी इनपुट पर प्रतिक्रिया देता है। इनपुट मिलने पर एजेंट आउटपुट देता है, जो कोई कार्रवाई, टेक्स्ट, ऑडियो या अन्य फ़ॉर्मेट हो सकता है। यह नतीजों या अपने एनवायरनमेंट की कोई मेमोरी नहीं रखता, इसलिए हर अनुमान बिल्कुल शुरुआत से होता है। 

2. मॉडल-आधारित रिफ़्लेक्स एजेंट

मॉडल-आधारित रिफ़्लेक्स एजेंट उस एनवायरनमेंट के बारे में आंशिक रूप से जानता है जिसमें उसे तैनात किया गया है। लगातार इंटरैक्शन के ज़रिए एजेंट सीखता है कि उसकी कार्रवाइयां एनवायरनमेंट को कैसे प्रभावित करती हैं और अनुमान के लिए सशर्त नियमों को बेहतर बनाने में उस जानकारी का उपयोग करता है। 

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

3. लक्ष्य-आधारित एजेंट

लक्ष्य-आधारित एजेंट उन संभावित कार्रवाइयों पर विचार करता है जो उसे तय लक्ष्य तक पहुंचाएंगी। सशर्त नियमों के आधार पर काम करने के बजाय, AI एजेंट मैप किए गए हर रास्ते के भावी नतीजों का अनुमान लगाने के लिए सर्च और प्लानिंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है। फिर वह उस रास्ते को चुनता है जिससे सफल नतीजे मिलने की संभावना उसे सबसे अधिक लगती है। 

4. यूटिलिटी-आधारित एजेंट

यूटिलिटी-आधारित एजेंट को ऐसे नतीजे की दिशा में काम करने के लिए डिज़ाइन किया जाता है जो यूटिलिटी को अधिकतम करे। AI एजेंटों के संदर्भ में यूटिलिटी 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 जोखिमों और लाभों पर विचार करता है।

5. लर्निंग एजेंट

लर्निंग एजेंट पिछले अनुभवों और एनवायरनमेंट के साथ इंटरैक्शन से अपने प्रदर्शन को लगातार बेहतर बनाता है। फ़ीडबैक लूप में काम करके, एजेंट खास मानदंडों के आधार पर अपने प्रदर्शन का मूल्यांकन करता है और वांछित नतीजे देने के लिए अपने व्यवहार को बेहतर बनाता है। 

6. हाइरार्किकल एजेंट

हाइरार्किकल 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 सेंसर डेटा लेने और एक्चुएटर प्रतिक्रिया नियंत्रित करने जैसे सामरिक कार्यान्वयन के लिए ज़िम्मेदार होते हैं। 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 दिशा में मिलकर काम करता है। 

सामान्य मल्टी-एजेंट सिस्टम आर्किटेक्चर 

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

यहां अलग-अलग मल्टी-एजेंट सिस्टम आर्किटेक्चर की एक त्वरित तुलना 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 नॉलेज बेस का उपयोग 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 कार्यान्वयन को आसान बनाता है। आप लक्ष्य तय करते हैं, सुरक्षा नीतियां लागू करते हैं और एक यूनिफ़ाइड डैशबोर्ड से एजेंटों की निगरानी करते हैं। 

हालांकि, जिस एकल नियंत्रण बिंदु पर यह आर्किटेक्चर निर्भर है, वह एक ऑपरेशनल जोखिम भी है। ऑर्केस्ट्रेटर के फेल होने पर पूरा सिस्टम फेल हो जाता है, क्योंकि एजेंट समन्वय और जानकारी साझा करने के लिए उसी पर निर्भर हैं।

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

विकेंद्रीकृत

एजेंटों का विकेंद्रीकृत नेटवर्क सिस्टम के सभी एजेंटों में तर्क, कम्युनिकेशन और कार्रवाई को समान रूप से बांटता है। यह फ्लैट हाइरार्की पर आधारित होता है, जिसमें किसी एक एजेंट का अधिकार दूसरों से अधिक नहीं होता। हर एजेंट एक स्वायत्त इकाई है। इससे विकेंद्रीकृत आर्किटेक्चर मज़बूत, प्राइवेसी के अनुकूल और फेल होने की संभावना में कम होता है। 

केंद्रीकृत मल्टी-एजेंट नेटवर्क के विपरीत, विकेंद्रीकृत आर्किटेक्चर एक एजेंट के फेल होने पर भी काम करता रहता है। सहमति या टास्क-शेयरिंग तंत्र के ज़रिए अन्य एजेंट समस्याग्रस्त एजेंट की भूमिका संभाल सकते हैं। इस आर्किटेक्चर की कमी जटिल कम्युनिकेशन मेश में संदेशों को वितरित करने और कम्युनिकेशन सुरक्षित रखने की जटिलता है। 

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

हाइरार्किकल 

हाइरार्किकल आर्किटेक्चर में AI एजेंट कमांड चेन की परतों के ज़रिए काम करते हैं। इसे किसी कंपनी के संगठनात्मक चार्ट की तरह समझें, जिसमें विभाग प्रमुख, मध्य प्रबंधक और ऑपरेशंस अधिकारी एक ही अभियान के अलग-अलग हिस्सों की देखरेख करते हैं। ऊपरी परत का AI एजेंट योजना बनाता है, मध्य परत का एजेंट समन्वय करता है और निचली परत के एजेंट बारीकी से काम लागू करते हैं।  

स्पष्ट हाइरार्की गवर्नेंस और ऑडिट ट्रेल संभव बनाती है। आप अलग-अलग परतों के एजेंटों के निर्णयों को ट्रेस कर सकते हैं। हालांकि, एजेंटों की परतें ओवरहेड बढ़ाती हैं और रियल-टाइम एप्लिकेशन में स्पष्ट लेटेंसी पैदा कर सकती हैं।

जब आपको सप्लाई चेन प्रबंधन जैसे कई डोमेन में फैला स्केलेबल मल्टी-एजेंट सिस्टम चाहिए, तो हाइरार्किकल AI आर्किटेक्चर का उपयोग करें। 

क्रमिक 

क्रमिक एजेंट सिस्टम एक कठोर पैटर्न के तहत एक AI एजेंट से दूसरे को नतीजे देकर काम करते हैं। उदाहरण के लिए, एजेंट A एजेंट B को काम सौंपता है, जो इसे एजेंट C को भेजता है। क्रमिक आर्किटेक्चर में हर चरण सीधे पिछले नतीजे पर निर्भर होता है, इसलिए यह अनुमानित वर्कफ़्लो के लिए उपयुक्त है। 

अनुमानितता क्रमिक AI की बड़ी ताकत है। इससे आप आसानी से त्रुटियों को ट्रेस कर सकते हैं और प्रभावित एजेंट को फ़ाइन-ट्यून कर सकते हैं। हालांकि, क्रमिक पाइपलाइन की गति कम होती है क्योंकि डाउनस्ट्रीम एजेंट अनुमान शुरू नहीं कर सकते या पैरेलल में नहीं चल सकते। 

जब सख्त निर्भरताएं अहम हों, जैसे निदान तक पहुंचने वाली चिकित्सकीय ट्रायेज, तो क्रमिक एजेंटों का उपयोग करें। 

मल्टी-एजेंट सिस्टम के मुख्य फ़ायदे 

ऑपरेशंस टीमें ठोस फ़ायदों के कारण मल्टी-एजेंट सिस्टम तैनात करती हैं। 

मल्टी-एजेंट सिस्टम के कुछ फ़ायदे ये हैं:

• लचीली विशेषज्ञता
• बेहतर पैरेललिज़्म
• बेहतर फॉल्ट आइसोलेशन
• बेहतर स्केलेबिलिटी

आइए इन्हें विस्तार से समझें।

विशेषज्ञता

किसी एक एजेंट को कई तरह के काम सौंपने 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 करता हो।

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। 

पैरेललिज़्म

नतीजे जल्दी पाने के लिए कई AI एजेंट एक साथ चलते हैं। एजेंटों की श्रृंखला से गुज़रने के बजाय, आप गैर-निर्भर काम अलग-अलग स्वायत्त एजेंटों को सौंपते हैं। अनुमान पूरा होने पर, आगे के विश्लेषण के लिए नतीजों को एकत्रित करते हैं। 

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

फॉल्ट आइसोलेशन

मल्टी-एजेंट सिस्टम में किसी एक की विफलता से ज़रूरी नहीं कि पूरा सिस्टम रुक जाए। जब कोई एजेंट फेल होता है, तो आप उसे ठीक करते हैं या अलग करते हैं, ताकि वह आगे के एजेंटिक वर्कफ़्लो को प्रभावित न करे। इससे मल्टी-एजेंट सिस्टम ऐसे मिशन-क्रिटिकल एप्लिकेशन के लिए आकर्षक बनते हैं जहां ऑपरेशनल रुकावटों की गुंजाइश कम होती है।

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 फिर डिज़ाइन करने के बजाय, आप दक्षता बढ़ाने के लिए और एजेंट जोड़ते हैं। साझा एनवायरनमेंट के कारण सभी एजेंटों को एक ही कॉन्टेक्स्ट मिलता है, जिससे नए एजेंट अधिक सटीक अनुमान लगा पाते हैं। 

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

मल्टी-एजेंट सिस्टम की चुनौतियां और सीमाएं 

मल्टी-एजेंट सिस्टम के फ़ायदों के बावजूद, कई चुनौतियां अब भी इनके कार्यान्वयन को जटिल बनाती हैं।

• समन्वय ओवरहेड: वांछित नतीजे लगातार पाने के लिए एजेंटों को कॉन्टेक्स्ट सटीक रूप से देना होता है। जटिल आर्किटेक्चर में, खासकर सैकड़ों एजेंटों वाले आर्किटेक्चर में, भरोसेमंद संदेश विनिमय मुश्किल होता है। इससे कॉन्टेक्स्ट ड्रिफ़्ट हो सकता है, जिसे कम करने के लिए कड़े समन्वय की ज़रूरत होती है। 
• बढ़ती त्रुटि: AI एजेंटों की बुनियाद LLM हैं, और वे गलतियां कर सकते हैं। एजेंट से निकलने वाली कोई भी अशुद्धि अगले एजेंट तक पहुंच जाएगी। नतीजतन, टीमों को अंतिम नतीजे में काफी 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, जो मिलकर काफी लागत बन जाते हैं। 
• डीबगिंग में अस्पष्टता: मल्टी-एजेंट सिस्टम में समस्या का समाधान करना चुनौतीपूर्ण है। जब नतीजा बनाने में कई एजेंट शामिल हों, तो मूल कारण ढूंढने में अधिक मेहनत लगती है। किसी एजेंट तक त्रुटि ट्रेस कर लेने पर भी, LLM की प्रायिकतात्मक प्रकृति के कारण लक्षण को दोबारा बनाना बेहद मुश्किल है।

मल्टी-एजेंट सिस्टम के वास्तविक उदाहरण 

मल्टी-एजेंट सिस्टम अब केवल इन-हाउस नवाचार तक सीमित नहीं हैं, बल्कि 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 का उपयोग करता है

Woven by Toyota आधुनिक मोबिलिटी कंपनी है जो स्वायत्त ड्राइविंग समाधान देती है। उनके बनाए सॉफ़्टवेयर 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 विरुद्ध अपने कोड की पुष्टि करनी होती है। 

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

नतीजतन, इंजीनियरिंग टीम ने मल्टी-एजेंट सिस्टम के ज़रिए MISRA अनुपालन त्रुटियों में से 81.5% को ठीक कर लिया।

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

PGA TOUR प्रतिष्ठित गोल्फ टूर्नामेंट आयोजित करता है और इसके प्रशंसकों की बड़ी संख्या है। हालांकि, इसे अपने खिलाड़ियों को पर्याप्त रूप से कवर करने वाला कंटेंट देने और उसे व्यापक पहुंच के लिए वितरित करने में दिक्कत आती है। मैदान में सैकड़ों खिलाड़ियों के साथ, आयोजक कंटेंट बनाने से प्रकाशित करने तक का समय कम करना चाहता था।

अलग-अलग भूमिकाओं वाले कई AI एजेंट तैनात करके, संपादकीय टीम PGA TOUR की ब्रांड शैली के अनुरूप कंटेंट बनाती है। सिस्टम को कंटेंट अनुरोध मिलने पर, डेटा एजेंट शोध करके नतीजा एडिटर एजेंट को देता है। फिर राइटर और इमेज एजेंट ड्राफ़्ट बनाते हैं, जिसे समीक्षा के बाद पब्लिकेशन एजेंट को भेजा जाता है। 

तैनाती के बाद, PGA TOUR ने अपना कंटेंट प्रोडक्शन बढ़ाकर प्रति सप्ताह 1,200+ कंटेंट पीस कर लिया। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि लागत 95% कम हो गई।

CUADRA ग्राहक सहायता बढ़ाने के लिए मल्टी-एजेंट सिस्टम का उपयोग करता है

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 उन्हें एस्केलेट करने के लिए मल्टी-एजेंट सिस्टम बनाया। सिस्टम का मुख्य हिस्सा एक ऑर्केस्ट्रेटर है, जो प्रोडक्ट सुझावों, ऑर्डर हिस्ट्री और ग्राहक इंटरैक्शन के लिए कई विशेषज्ञ एजेंटों का समन्वय करता है। 

एजेंट CUADRA के लिए सफल साबित हुए। ग्राहकों ने मिलने वाले जवाबों को 95.5% रेटिंग दी, जो पहले 57% थी जब इन्हें पूरी तरह इंसान संभालते थे। 

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

वेयरहाउस ऑपरेशंस समय के प्रति 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। इसने मल्टी-एजेंट सिस्टम का उपयोग करके ऑपरेटरों को दक्षता बढ़ाने और स्टॉक प्रबंधन में चूक कम करने में मदद करने की पहल की।

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

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

वॉइस AI में मल्टी-एजेंट सिस्टम  

वॉइस AI ऐसी तकनीक है जो इंसानों को सुनती है, इरादा समझती है और इंसान जैसी आवाज़ों में जवाब देती है। आप न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ अधिक 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 का उपयोग करते हैं। पारंपरिक इंटरैक्टिव वॉइस रिस्पॉन्स सिस्टम के विपरीत, एक AI फोन सिस्टम पहले से रिकॉर्ड की गई ऑडियो लाइब्रेरी का उपयोग करने के बजाय रियल टाइम में स्पीच सिंथेसाइज़ करता है। ग्राहकों को कई मिनट तक सेवा मिलने का इंतज़ार किए बिना उनका मनचाहा जवाब मिलता है। 

हालांकि, AI फोन सिस्टम बनाने के लिए कई एजेंटों के सहयोग की ज़रूरत होती है। एजेंट वर्कफ़्लो में, ट्रायेज एजेंट ग्राहक के शुरुआती अनुरोधों को फ़िल्टर करता है, ज़रूरी डेटा लाता है और कॉल दूसरे एजेंट को ट्रांसफ़र करता है। एजेंट ट्रांसफ़र तंत्र कॉन्टेक्स्ट और चैट हिस्ट्री भेजता है, ताकि बातचीत सहज और समझने योग्य बनी रहे। 

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