सवालों के जवाब देने से लेकर कार्य पूरे करने तक: उपभोक्ता एजेंटों में अभी भी क्या कमी है? फ्लिगी का नया एआई उत्पाद वी10 प्रयास

फ्लिग्गी (Fliggy) का नया एआई (AI, Artificial Intelligence) प्रोडक्ट V10 उपभोक्ता एजेंट्स को महज सवालों के जवाब देने से आगे बढ़ाकर वास्तव में काम पूरा करने की चुनौती को हल करने का एक प्रयास है। सीटीओ (CTO, Chief Technology Officer) चेन ये (Chen Ye) ने बताया कि एआई में मूल्य अभी भी बेस मॉडल्स, जीपीयू (GPU, Graphics Processing Unit) और इन्फ्रास्ट्रक्चर पर केंद्रित है, लेकिन इसे एप्लिकेशन और ऑर्केस्ट्रेशन लेयर तक भी फैलना चाहिए। V10 में पेजों में एकीकृत एक AI Panel पेश किया गया है, जिसमें 'बता दो क्या सोचूं' (帮我想), 'बुक कर दो' (帮我订) और 'काम निपटा दो' (帮我办) जैसी क्षमताएँ शामिल हैं। एल्गोरिद्म आर्किटेक्चर वर्कफ़्लो वाले Multi-Agent मॉडल से विकसित होकर ReAct-शैली के AgentLoop तक पहुँच गया है, लेकिन इसमें 'सीमित स्वायत्तता' (constrained autonomy) का सिद्धांत अपनाया गया है — यानी प्रोडक्ट्स के लिए छोटे उपनामों (aliases) का इस्तेमाल, व्हाइटलिस्ट तंत्र, नियम और हल्की सत्यापन प्रक्रिया, ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वास्तविक आपूर्ति (supply) उपलब्ध है। टीम तीन चरणों वाला दृष्टिकोण अपनाती है: Prompt (घोषणात्मक), तंत्र (mechanisms), और प्रशिक्षण (training), जिसमें एक रिवॉर्ड मॉडल सच्चाई, उपयोगकर्ता की ज़रूरतों, समय-स्थान की वैधता और पूर्णता — इन सभी पहलुओं को कवर करता है। टीम LUI (Language User Interface) और GUI (Graphical User Interface) के बीच संतुलन बनाए रखती है — जटिल और लॉन्ग-टेल ज़रूरतों के लिए LUI का इस्तेमाल किया जाता है, जबकि तेज़ ब्राउज़िंग और ट्रांज़ैक्शन के लिए GUI का। मूल्यांकन का मुख्य आधार उपयोगिता दर (usability rate) है, जिसमें कई मॉडलों की वोटिंग और मानव समीक्षा दोनों शामिल हैं। लेख के अंत में यह निष्कर्ष निकाला गया है कि यात्रा जैसे वर्टिकल एप्लिकेशन एआई के लिए नए प्रशिक्षण परिवेश (training environments) प्रदान कर सकते हैं, लेकिन कोडिंग से उपभोक्ता एजेंट्स की ओर यह बदलाव समय लेगा — शायद दो साल या उससे अधिक — क्योंकि इसके लिए वास्तविक दुनिया के डेटा, मूल्यांकन और आपूर्ति शृंखला (supply chain) को एकीकृत करना ज़रूरी होगा।