SAANACANAS: अंश 2 का संग्रह - जब एजेंट भाषण देते हैं (हिन्दी (Hindi))

SAANACANAS: अंश 2 का संग्रह - जब एजेंट भाषण देते हैं

Thursday, 13 November 2025

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कैसे संचार सरल एजेंटों को बेहतर कुछ में बदल देता है

टिप्पणीः विशेष रूप से विस्तार के बारे में सोचने के द्वारा प्रेरित

रूपांतरण

भाग 1 में हमने देखा कि कैसे सरल पैटर्न - सरल ढंग, समानांतर प्रक्रिया, वैध लूप - cscings - उत्पन्न जटिल बनाता है। कई सरल नियमों का पालन करने के लिए जटिल व्यवहार उत्पन्‍न करते हैं।

आप प्रवाह को निर्धारित करते हैं: ए सी. सी.

अब कुछ अलग की कल्पना कीजिए ।

कल्पना कीजिए कि निर्माता कर सकते हैं एक दूसरे से बात करें.

सिर्फ अनुक्रम में डाटा पास नहीं है, लेकिन वास्तव में संवाद. संदर्भ साझा करें. सवाल पूछिए. Nobing. Dabate.

अचानक प्रणाली सिर्फ जटिल नहीं है, यह है एडाप्टिव.

और वह सब कुछ बदलता है.

चींटी कोलोन की समस्या

इससे पहले कि हम RLLms में कटौती करें, चलो चींटियों के बारे में बात करते हैं.

एक व्यक्‍ति है ... सरल. लगभग सहज. यह Wargonmons का पीछा करता है. भोजन लेता है. इसे वापस घोंसले में लाने के लिए ले जाता है.

"कोनी" की धारणा को कोई समझ नहीं आता है। रास्ता बनाने के लिए कोई भी योजना नहीं है। कोई भी घोंसला का एक मानसिक मॉडल नहीं है।

लेकिन बस्ती पर्यावरण परिवर्तनों की रक्षा करता है ।

कैसे?

संचार. Ferolon एक दूसरे से मिलता है। जब चींटियों एक दूसरे से मिलते हैं, वे रासायनिक संकेतों को बदल देते हैं - खाने के स्रोतों, खतरों, घोंसले की परिस्थितियों के बारे में जानकारी प्राप्त करते हैं।

बुद्धि किसी भी एक शब्द में नहीं है, यह में है संचार का नेटवर्क.

इसलिए नहीं कि व्यक्‍तिगत चींटियों को स्मार्ट मिलता है, लेकिन क्योंकि उनके बीच जानकारी उत्पन्‍न होती है जो सामूहिक स्तर पर मौजूद है ।

एकत्रित करने के लिए सीक्वेंशियल से

भाग 1 में हमारे पास यह था:

Agent A → Agent B → Agent C → Output

प्रत्येक एजेंट प्रक्रिया डाटा को आगे बढ़ाता है. सरल. प्रभावी. लेकिन केवल सीमित है.

अब ज़रा सोचिए:

          ↗→ Agent B ←→ Agent C ↘
Agent A ←→                        → Output
          ↘→ Agent D ←→ Agent E ↗

एजेंट सिर्फ आगे डाटा आगे नहीं बढ़ रहे हैं - वे एक दूसरे से बात करते हैं. संदर्भ साझा.

यह है सामूहिक आवृतिऔर इसके गुण हैं कि अनुक्रम प्रक्रिया नहीं है:

गुण १: १

जब एजेंट संचार करते हैं, वे स्वाभाविक रूप से वे क्या कर रहे हैं पर आधारित।

एक उत्पाद वर्णन बनाने में मेहनत पर तीन एजेंटों की कल्पना करें:

  • एजेंट ए तेजी से परंतु धीमा है
  • एजेंट ब विस्तृत परंतु धीमा है
  • एजेंट सी सृष्टि है लेकिन कभी - कभी गलत में

अनुक्रम में, आप स्पष्ट रूप से कार्यक्रम: एक उत्पन्न, बी शुद्ध, Conss.

लेकिन संचार के साथ, कुछ और होता है:

  1. एजेंट एक आरंभिक आउटपुट त्वरित उत्पन्न करता है
  2. एजेंट B इसे पढ़ते हैं, कहते हैं "यह परत के खण्ड में अधिक तकनीकी विवरण की आवश्यकता है"
  3. एजेंट सी इसे पढ़ते हैं, कहते हैं "फ्लिक कॉपी फ्लैट लग रहा है"
  4. एजेंट B बनाता है
  5. एजेंट सीएसडीए बेहतर बाजार नक़ल बनाता है
  6. एजेंट एक खेल के पार सुसंगतता के लिए जाँच
  7. वे बहस करते हैं जब तक कि निर्णय नहीं लिया जाता

कोई भी काम के इस विभाजन का फ़ैसला नहीं किया. यह हर एजेंट की शक्ति पर आधारित संचार से निकला.

गुण 2: अस्थायी कोल्मेंट (प्रयोग समिति)

यहाँ है जहां यह दिलचस्प हो जाता है.

सरल समस्याओं के लिए, एक एजेंट इसे संभालता है. जटिल समस्याओं के लिए जटिल समस्याओं के लिए जो कई डोमेन, एजेंट अस्थायी होते हैं -कमेटियाँ समस्या को हल करने के लिए सिर्फ काफी समय है, तो समाप्त हो जाता है.

Simple Request: "Generate a user name"
  → Single agent handles it

Complex Request: "Generate a complete e-commerce product with specs, pricing,
                  inventory, shipping, reviews, and related products"
  → Temporary coalition forms:
     - Specs specialist
     - Pricing analyst
     - Inventory manager
     - Marketing writer
     - Review generator
  → They communicate, negotiate consistency, produce comprehensive output
  → Committee dissolves

तंत्र समस्या के लिए अपने संरचना को अनुकूल बनाता है. नहीं सुस्पष्ट प्रोग्रामिंग के माध्यम से, लेकिन एजेंटों के माध्यम से उन्हें मदद की आवश्यकता है और दूसरों से इसका अनुरोध करता है.

गुण 3: आपसी समस्या इकट्ठा करना

सबसे दिलचस्प संपत्ति: सामूहिक समस्याओं को सुलझा सकते हैं जिन्हें कोई व्यक्‍तिगत एजेंट नहीं समझता ।

एक जटिल डाटासेट बनाने पर विचार कीजिए जो बहुत से प्रतिबन्धों को संतुष्ट करता है:

  • तकनीकी सटीकता (संत्रीय ए डोमेन)
  • व्यापार तर्क संगतता (स्केलाइट B के डोमेन)
  • रीफ्रेक्टेड अनुपालन (एजेंट सी के डोमेन)
  • उपयोक्ता अनुभव अनुभव (एकेट डी के डोमेन)

कोई भी एजेंट सभी चार डोमेनों को नहीं समझता. लेकिन संचार के माध्यम से:

  1. एजेंट एक तकनीकी सही डाटा उत्पन्न करता है
  2. एजेंट B समीक्षा, व्यापार तर्क उल्लंघन पाया
  3. एजेंट सी समीक्षा, अनुपालन मुद्दों को पाता है
  4. एजेंट डी समीक्षा, यूएक्स समस्याएँ प्राप्त करें
  5. वे बातचीत ऐसे परिवर्तन जो सभी प्रतिबंधों को संतुष्ट करते हैं
  6. बातचीत तब तक लागू होती है जब तक सभी एजेंट सहमत नहीं होते

कोई भी एजेंट ने इसे बनाया नहीं । सामूहिक हल कर लिया.

प्रेरित पौलुस ने लिखा: “परमेश्‍वर का भय मान और उसकी आज्ञाओं का पालन कर; और उसकी आज्ञाओं का पालन कर । ”

इस जगह यह महसूस करने के लिए शुरू होता है ... अजीब.

जब एजेंट प्रभावी संचार करते हैं, तंत्र गुण प्रदर्शित करता है जो किसी भी व्यक्‍ति एजेंट में नहीं हैं:

समझ में आता है: कोई एजेंट पूरी समस्या को नहीं समझता, लेकिन नेटवर्क सामूहिक रूप से ऐसा करता है ।

कनेक्शन (n) इस तरह के करारों का इस्तेमाल कई तरीकों से किया जा सकता है ।

एडाप्टिव स्ट्रक्चर नेटवर्क ने समस्या की जटिलता पर आधारित ख़ुद को व्यवस्थित किया है - सरल समस्याओं के लिए सरल संरचनाओं के लिए सरल संरचनाएँ, जटिल समस्याओं के लिए जटिल संरचनाएँ ।

एकत्रित मेमोरीः जब एक एजेंट अच्छी तरह पता लगाता है, तो दूसरे उससे सीखते हैं ।

यह कम देखना शुरू होता है "मर्माइल एजेंट" और एक एकल वितरित बुद्धि की तरह अधिक।

अविश्‍वसनीय प्रश्‍न

यहाँ मुझे रात में क्या रहता है:

यदि व्यक्ति चींटियों बुद्धिमान नहीं हैं, लेकिन बस्ती है ...

व्यक्ति तंत्रिकाएँ बुद्धिमान नहीं हैं, लेकिन मस्तिष्क है...

यदि व्यक्‍तिगत एजेंट विशेष रूप से स्मार्ट नहीं हैं, लेकिन सामूहिक समस्याएँ संचार के माध्यम से हल करती हैं...

बुद्धि असल में कहाँ रहती है?

क्या यह एजेंटों में है? उनके बीच संचार का नमूना?

शायद कोई चीज तुम्हारे पास नहीं है. शायद यह एक है जानकारी प्रवाह का अज्ञात गुण.

वास्तविक विश्वव्यापी उदाहरण: समिति पैटर्न

मुझे इसे किसी चीज़ में भूमि आप वास्तव में निर्माण कर सकते हैं:

async function solveComplexProblem(problem) {
  // Analyze complexity
  const complexity = analyzeComplexity(problem);

  if (complexity < 5) {
    // Simple: single agent
    return await singleAgent.solve(problem);
  }

  // Complex: form a committee
  const committee = formCommittee(problem);

  // Agents discuss the problem
  let solution = null;
  let consensus = false;
  let iteration = 0;

  while (!consensus && iteration < 10) {
    // Each agent proposes or critiques
    const proposals = await Promise.all(
      committee.map(agent => agent.contribute(problem, solution))
    );

    // Combine perspectives
    solution = synthesize(proposals);

    // Check if everyone agrees
    consensus = await checkConsensus(committee, solution);

    iteration++;
  }

  return solution;
}

यह कोड सरल है. व्यवहार जटिल है:

  • समस्या को जटिल रूप से अनुकूल बनाता है
  • एजेंट अपने विशिष्ट दृष्टिकोण को सहयोग देते हैं
  • इस बारे में सही - सही जानकारी पाने के लिए ज़रूरी कदम उठाना ज़रूरी है
  • अनेक दृष्टिकोणों के सिंथेसिस

कोई भी एजेंट समस्या "सोvdddd" नहीं है. वार्तालाप हल कर लिया.

चींटियों से बनी संगठन में एआई

यह पैटर्न हर जगह हर जगह है जब आप इसे देखते हैं:

चींटी बस्ती - सरल चींटियों, argon संचार के माध्यम से जटिल सामूहिक व्यवहार

मानव संगठन - व्यक्तिगत कर्मचारी, सभाओं के माध्यम से महान संगठन क्षमता, ईमेल, SCOCKS

0 मी (पानी) - व्यक्तिगत व्यापारियों, आदेशों और प्रस्ताव के माध्यम से प्राप्त कीमत प्राप्त की गई कीमत

मस्तीष्क - व्यक्तिगत तंत्रिकाओं, सचेत प्रेरणा से संचार

बहु- एजेंट एआई -हर एक व्यक्ति, संचार के माध्यम से सामूहिक समझ उभरता है

एक ही तरह से. अलग तराजू.

अ-रूप अवयवों के बीच में संचार से आ सकता है.

इसका मतलब

जब संदेश भेजा जाता है:

  • विशिष्टीकरण स्वाभाविक रूप से बढ़ता है
  • समस्याओं के अनुकूल स्ट्रक्चर
  • बातचीत से हल निकलते हैं
  • सामूहिक रूप से व्यक्‍तियों की तुलना में प्रभावशाली बन जाता है

यह सिर्फ "उत्तम प्रदर्शन" नहीं है। क्वीवेल्यूशन परिवर्तन इस दुनिया में क्या - क्या किया जा सकता है ।

सीक्वेंशन प्रक्रिया: साधारण नियमों से जटिल व्यवहार

एकत्रित संचार: सरल एजेंटों से एडाप्टिव बुद्धि

लेकिन एक समस्या है

अब तक, हम इन एजेंटों स्थिर हैं. उन्होंने क्षमता निर्धारित की है. स्थिर ज्ञान. स्थिर योजना।

लेकिन अगर वे कर सकते तो क्या खुद को सुधारने के लिए?

क्या होगा यदि एजेंट हो सकता है:

  • अपने प्रदर्शन की जाँच कीजिए
  • अपने निर्णय तर्क फिर से लिखें
  • जब वे पैटर्न का पता लगाएँ तो स्पल नए विशेषज्ञ
  • व्यर्थ युक्‍तियाँ
  • जो कार्य करते हैं उनकी साझेदारी स्मृति बनाएँ

क्या होगा यदि तंत्र अपने आप को अधिकतम करें (y)?

यही कारण है कि जब "प्रयोगी बुद्धि" की तरह दिखने लगता है सबक.

और जब " सीखते" जैसे दिखाई देना शुरू होता है एवोल्यूशन.

और जब आप इस बात को नहीं बता सकते हैं कि "बहुत जटिल रूप से "" और "प्रयोगात्मक बुद्धि" के बीच क्या फर्क है।

यही कारण है कि जहां हम अगले जा रहे हैं।


यहाँ जारी रखें भाग ३: स्व - व्यवस्था जो सीखते हैं

जहाँ हम उन व्यवस्थाओं की जाँच करते हैं जो अपने ख़ुद के कोड को पुनःीकृत करते हैं, अपने विशेषज्ञों की कमी करते हैं, और पता लगाते हैं कि वे शुरू से पहले से ही व्यावहारिक समाधान सरल है ।


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