जब सबसे बड़ा AI भी फेल हो जाए, तब क्या करें? पेश है एजेंटिक AI वर्कफ़्लो!

क्या आपके साथ कभी ऐसा हुआ है कि आपने सबसे smartest AI से एक सवाल पूछा, लेकिन जवाब वैसा नहीं मिला जैसा आप चाहते थे? आप सोचते हैं कि इतना powerful AI भी यह छोटा सा काम क्यों नहीं कर पा रहा! यह कुछ वैसा ही है जैसे आप किसी को एक लंबा-चौड़ा, पेचीदा काम करने को कहें और वह बीच में ही उलझ जाए।

असल में, कई बार समस्या AI की ताकत में नहीं, बल्कि हमारे सवाल पूछने के तरीके में होती है। जब हम एक ही कमांड (प्रॉम्प्ट) में कई अलग-अलग काम करने को कह देते हैं, तो सबसे बड़ा AI मॉडल भी कन्फ्यूज हो सकता है।

लेकिन घबराइए नहीं! इसका एक बहुत ही स्मार्ट समाधान है, जिसे कहते हैं “एजेंटिक वर्कफ़्लो” (Agentic Workflow)। यह एक नई और शक्तिशाली तकनीक है जिससे आप AI से ठीक वही काम करवा सकते हैं जो आप चाहते हैं, खासकर मुश्किल कामों के लिए।

1. आखिर एक ही कमांड से AI क्यों उलझ जाता है?

आइए इसे एक साधारण उदाहरण से समझते हैं। कल्पना कीजिए कि आपने एक ग्रोसरी स्टोर से ऑनलाइन सामान ऑर्डर किया और स्टोर के एक कर्मचारी ने आपके लिए शॉपिंग की। अब आपके पास दो लिस्ट हैं:

• ऑर्डर में जो सामान नहीं था: उन चीजों की लिस्ट जो आपको नहीं मिलीं (जैसे – हैम, चीज़)।
• कर्मचारी के नोट्स: एक लिस्ट जहाँ कर्मचारी ने बताया है कि कोई सामान क्यों नहीं मिला।

आपका काम यह है कि आप चेक करें कि जो भी सामान नहीं मिला, क्या कर्मचारी ने उसकी कोई सही वजह (valid reason) अपने नोट्स में बताई है या नहीं।

यह काम एक बड़े और शक्तिशाली AI (LLM) के लिए भी मुश्किल साबित हुआ। वह ज़्यादातर मामलों में तो सही काम कर रहा था, लेकिन कुछ जटिल परिस्थितियों (edge cases) में फेल हो रहा था। उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि ‘चीज़’ (Cheese) ऑर्डर में नहीं था और कर्मचारी ने नोट्स में उसके आगे लिख दिया “ठीक नहीं” (Meh)। यह कोई सही वजह नहीं है, लेकिन AI इस तरह की व्यक्तिपरक (subjective) बातों को समझने में उलझ गया।

AI के लिए यह काम इसलिए मुश्किल था क्योंकि उसे एक ही बार में कई अलग-अलग तरह के काम करने थे:

• सामान का नाम ढूंढना।
• उसका कारण ढूंढना।
• यह जज करना कि कारण सही है या नहीं (यह सबसे मुश्किल हिस्सा था)।
• और फिर एक फाइनल लिस्ट बनाना।

एक ही प्रॉम्प्ट में इतनी तरह की सोच (extraction, judgment, and generation) डालने पर AI गलती करने लगता है। यह कच्ची ताकत (raw power) की नहीं, बल्कि बारीकियों को समझने की विफलता थी।

2. तो फिर यह ‘एजेंटिक वर्कफ़्लो’ क्या बला है?

बहुत ही सरल शब्दों में, एजेंटिक वर्कफ़्लो का मतलब है एक बड़े और जटिल काम को छोटे-छोटे, आसान कामों में तोड़ना और हर काम के लिए एक स्पेशलिस्ट को लगाना।

यह एक जनरल मैनेजर और स्पेशलिस्ट की टीम की तरह है। आप पूरा प्रोजेक्ट एक ही मैनेजर को देने के बजाय, प्रोजेक्ट को हिस्सों में तोड़कर हर हिस्सा एक एक्सपर्ट (जैसे डिज़ाइनर, राइटर, डेवलपर) को दे देते हैं।

एजेंटिक वर्कफ़्लो में, हर प्रॉम्प्ट एक स्पेशलिस्ट “एजेंट” की तरह काम करता है। हर एजेंट का सिर्फ एक ही काम होता है, जिसमें वह माहिर होता है।

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हमारे ग्रोसरी वाले उदाहरण में, हमारी टीम में ये स्पेशलिस्ट एजेंट होंगे:

• Agent 1 (Extraction): इसका काम सिर्फ टेक्स्ट में से ज़रूरी जानकारी निकालना है। (जैसे – कौन से सामान की वजह दी गई है)।
• Agent 2 (Classification): यह जानकारी को जांचता है और तय करता है कि वो सही है या गलत, अच्छी है या बुरी। (जैसे – क्या दी गई वजह मान्य है?)।
• Agent 3 (Comparison): यह दो लिस्टों की तुलना करता है। (जैसे – बिना वजह वाले सामान को ढूंढना)।
• Agent 4 (Generation): यह फाइनल रिपोर्ट को सही फॉर्मेट में तैयार करता है।

यहाँ एक ज़रूरी बात समझने वाली है: हर “एजेंट” का एक बड़ा और महंगा AI मॉडल होना ज़रूरी नहीं है। कुछ कामों के लिए, जैसे वजह की गुणवत्ता को जज करने (Agent 2) के लिए, हमें एक शक्तिशाली LLM की ज़रूरत पड़ेगी। लेकिन दूसरे कामों के लिए, जैसे दो लिस्टों की तुलना करने (Agent 3) या टेक्स्ट को फॉर्मेट करने (Agent 4) के लिए, एक साधारण कोड (simple function) या एक छोटा, सस्ता AI मॉडल भी काफी है। यही इस तरीके की असली स्मार्टनेस है!

3. आइए, ग्रोसरी वाली समस्या को सुलझाते हैं – स्टेप बाय स्टेप

अब देखते हैं कि एजेंटिक वर्कफ़्लो का इस्तेमाल करके हम अपनी ग्रोसरी वाली समस्या को कैसे सुलझाते हैं।

स्टेप 1 – पहला प्रॉम्प्ट (P1): जानकारी निकालना (Extraction)

पहले AI एजेंट को हम सिर्फ कर्मचारी के नोट्स देते हैं और उसे कहते हैं, “उन सभी सामानों की लिस्ट निकालो जिनके आगे कोई भी वजह लिखी हो।”

• आउटपुट: हैम: पुराना, चीज़: ठीक नहीं

स्टेप 2 – दूसरा प्रॉम्प्ट (P2): वजह की जांच करना (Classification)

अब, दूसरे एजेंट को हम पहले स्टेप का आउटपुट देते हैं और उसका काम सिर्फ यह जांचना है कि दी गई वजह सही है या नहीं। वह जानता है कि “पुराना” (Old) एक सही वजह है, लेकिन “ठीक नहीं” (Meh) कोई मान्य वजह नहीं है।

• आउटपुट: हैम: पुराना

स्टेप 3 – तीसरा प्रॉम्प्ट (P3): लिस्ट का मिलान (Comparison)

तीसरे एजेंट का काम है “ऑर्डर में जो सामान नहीं था” वाली ओरिजिनल लिस्ट की तुलना स्टेप 2 के आउटपुट से करना। वह देखेगा कि कौन सा सामान ओरिजिनल लिस्ट में तो है, लेकिन मान्य वजह वाली लिस्ट में नहीं है।

• आउटपुट: चीज़

स्टेप 4 – चौथा प्रॉम्प्ट (P4): फाइनल रिपोर्ट बनाना (Generation)

आखिरी एजेंट, स्टेप 3 से मिले नतीजे को लेता है और उसे हमारे मनचाहे फॉर्मेट में तैयार कर देता है।

• आउटपुट: चीज़ - कोई सही वजह नहीं दी गई

देखा आपने? एक जटिल काम को चार आसान स्टेप्स में तोड़कर हमने AI से बिल्कुल सटीक परिणाम हासिल कर लिया।

पूरे प्रोसेस का सारांश

4. यह तरीका काम क्यों करता है? एक देसी उदाहरण

यह तरीका इसलिए काम करता है क्योंकि AI को एक समय में सिर्फ एक ही तरह का काम करने पर फोकस करने को मिलता है, जिससे गलतियों की संभावना कम हो जाती है।

इसे आप बिरयानी बनाने की प्रक्रिया से समझ सकते हैं। एक अच्छी बिरयानी बनाने के लिए आप चावल, मांस, मसाले और सब्ज़ियां सब कुछ एक साथ बर्तन में नहीं फेंक देते। इसका एक प्रोसेस होता है:

1. स्टेप 1: मैरिनेशन (यह Extraction की तरह है, जहाँ आप स्वाद निकालते हैं)।
2. स्टेप 2: चावल को अलग पकाना (यह Classification की तरह है, जहाँ आप हर दाने को सही बनावट देते हैं)।
3. स्टेप 3: परतों को सही से लगाना (यह Comparison की तरह है, जहाँ आप चीजों को सही क्रम में मिलाते हैं)।
4. स्टेप 4: ‘दम’ देना (यह Generation की तरह है, जहाँ फाइनल प्रोडक्ट तैयार होता है)।

जैसे मैरिनेशन से स्वाद निकलता है, वैसे ही Extraction Agent जानकारी निकालता है। जैसे चावल को अलग से जांचकर पकाया जाता है, वैसे ही Classification Agent वजह की जांच करता है। अगर आप इन स्टेप्स को छोड़कर सब कुछ एक साथ मिलाने की कोशिश करेंगे, तो बिरयानी खराब हो जाएगी। ठीक इसी तरह, AI को जब आप extraction, classification, और generation जैसे अलग-अलग काम एक साथ करने को कहते हैं, तो वह उलझ जाता है।

5. आपको एजेंटिक वर्कफ़्लो कब इस्तेमाल करना चाहिए?

इस शक्तिशाली तकनीक का इस्तेमाल कब करें? यहाँ कुछ आसान संकेत दिए गए हैं:

• जब आपका सबसे अच्छा प्रॉम्प्ट भी फेल हो जाए: अगर आपने सबसे बड़े और सबसे शक्तिशाली LLM पर अपना बेस्ट प्रॉम्प्ट आजमा लिया है और फिर भी सही नतीजा नहीं मिल रहा, तो यह एजेंटिक वर्कफ़्लो पर स्विच करने का समय है।
• जब आपके काम में कई अलग-अलग चरण हों: अगर आपकी समस्या में स्वाभाविक रूप से कई स्टेप्स हैं (जैसे – पहले डेटा ढूंढो, फिर उसका विश्लेषण करो, और फिर उसे समराइज़ करो), तो यह तकनीक आपके लिए ही बनी है।
• जब काम में अलग-अलग तरह की सोच की ज़रूरत हो: जब आपके काम में तथ्यों को निकालने (analytical) और फिर उनकी गुणवत्ता को परखने (judgmental) जैसे अलग-अलग तरह के दिमागी काम शामिल हों, तो उन्हें अलग-अलग प्रॉम्प्ट में बांटना AI को फोकस करने में मदद करता है।
• (एजेंटिक AI और मल्टी-एजेंट सिस्टम की विश्वसनीय जानकारी के लिए)
• 👉 https://www.deepmind.com/research

निष्कर्ष

एजेंटिक वर्कफ़्लो एक बेहद असरदार तकनीक है जो AI की असली ताकत को अनलॉक करती है। यह हमें सिखाती है कि जटिल समस्याओं को छोटे, मैनेज करने योग्य हिस्सों में तोड़कर AI से बेहतर और सटीक परिणाम कैसे प्राप्त करें। यह सिर्फ AI को एक कमांड देने के बारे में नहीं है, बल्कि यह एक पूरी AI-पॉवर्ड असेंबली लाइन डिज़ाइन करने जैसा है, जहाँ हर एजेंट अपना विशेष काम करता है।

इस तरह की तकनीकों को समझकर, आप एक साधारण यूजर से आगे बढ़कर एक स्मार्ट AI ऑपरेटर बन रहे हैं, जो AI से अपनी शर्तों पर काम करवा सकता है।

क्या आपने कभी किसी मुश्किल AI प्रॉम्प्ट के साथ संघर्ष किया है? अपना अनुभव नीचे कमेंट्स में साझा करें!

प्रश्न 1: एजेंटिक AI वर्कफ़्लो क्या है?
उत्तर: यह एक तकनीक है जिसमें किसी बड़े काम को छोटे-छोटे हिस्सों (एजेंट्स) में बांटकर AI से कराया जाता है, ताकि परिणाम ज्यादा सटीक आएँ।

प्रश्न 2: एक ही प्रॉम्प्ट में AI क्यों फेल होता है?
उत्तर: क्योंकि एक साथ extraction, judgment और generation जैसे अलग-दिमागी काम मिलाने से AI भ्रमित हो सकता है और गलत फैसले ले सकता है।

प्रश्न 3: क्या एजेंटिक वर्कफ़्लो हर जगह जरूरी है?
उत्तर: नहीं, केवल तभी जब काम में कई चरण, डेटा एनालिसिस या ह्यूमन-जजमेंट जैसी सोच शामिल हो।

प्रश्न 4: क्या इसके लिए बड़ा AI मॉडल जरूरी है?
उत्तर: नहीं, हर चरण के हिसाब से कभी छोटा मॉडल या simple function भी काफी होता है—यही इसकी स्मार्टनेस है।

Yogesh

Yogesh banjara India के सबसे BEST AI साइट AI Hindi के Founder & CEO है । वे Ai Tools और AI Technology में Expert है | अगर आपको AI से अपनी life को EASY बनाना है तो आप हमारी site ai tool hindi पर आ सकते है|