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This is a preview from the server running through my markdig pipeline
Thursday, 13 November 2025
जब तंत्र अपने ही कोड फिर लिखने लगता है
टिप्पणीः विशेष रूप से विस्तार के बारे में सोचने के द्वारा प्रेरित
हमने देखा है सरल नियम जटिल व्यवहार पैदा करते हैं। हमने संचार को सामूहिक बुद्धि पैदा होते देखा है।
अब हम कदम उठा लेते हैं जो मुझे गहराई से परेशान करता है:
क्या होगा यदि तंत्र अपने स्वयं के नियमों को पुनः लिखें?
क्या होगा यदि एजेंट हो सकता है:
यह सिर्फ अनुकूलन नहीं है. स्वयं को साफ करें.
और एक बार आप एक प्रणाली देने की क्षमता अपने आप को सुधार करने की क्षमता ... यह कहाँ बंद करता है?
एवोल्यूशन परम स्व- हस्ताक्षरित तंत्र है:
कोई बुद्धिमान रचनाकार नहीं ।
और अरबों सालों के बजाय, यह दिनों या हफ्तों में होता है ।
इससे पहले कि हम आगे जाने के लिए, चलो कमरे में हाथी को संबोधित करें: हम इसे शुद्धीकरण करने से कैसे रोक सकते हैं?
उत्तर: औज़ार. कोड चलाया जा रहा है. वास्तविकता के विरुद्ध जाँच की जा रही है.
यहाँ बनावट है जो इसे व्यावहारिक बनाती है:
Your Server(s):
┌─────────────────────────────────────┐
│ Node 1: Routing Agent │
│ - Lightweight code (Node.js/Python)│
│ - Makes decisions │
│ - Calls LLM APIs when needed │
│ - Executes code to test ideas │
└─────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────┐
│ Node 2: Validation Agent │
│ - Runs tests against real data │
│ - Executes validation code │
│ - Calls LLM for complex checks │
└─────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────┐
│ Node 3: Specialist Agent │
│ - Domain-specific logic │
│ - Code execution for that domain │
│ - Calls specialized LLM prompts │
└─────────────────────────────────────┘
All nodes call → [OpenAI API / Anthropic API / Local LLM API]
(This is where the cost is: API credits, not hardware)
कुंजी इंसाइट ऑन आपको एक जीपिपी फार्म की जरूरत नहीं है। एजेंट सामान्य सर्वर पर चल रहे हल्का कोड हैं। वे कर रहे हैं NLM के माध्यम से कहते हैं। महँगे भाग का श्रेय है, नहीं के रूप में नहीं।
जब कोई एजेंट कोड बनाता है या निर्णय लेता है, यह इसे पूछ सकता है:
class Agent:
def solve_problem(self, problem):
# Agent asks LLM to generate solution code
solution_code = self.llm_generate(
f"Write Python code to solve: {problem}"
)
# HERE'S THE KEY: Execute the code and see if it works
try:
result = self.execute_code(solution_code, test_inputs)
if self.validate_result(result):
# It works! Save this solution
self.cache_solution(problem, solution_code)
return result
else:
# Failed validation, try different approach
return self.solve_problem_alternative(problem)
except Exception as e:
# Code failed to execute
# Ask LLM to fix it based on the actual error
fixed_code = self.llm_fix(solution_code, error=str(e))
return self.execute_code(fixed_code, test_inputs)
यह सब कुछ बदलता है. तंत्र सिर्फ सही तरीके से जवाब पैदा नहीं कर रहा है. यह है:
# Agent 1 generates a data processing function
code = llm.generate("Write code to parse CSV and calculate averages")
# Agent 2 tests it against REAL data
test_result = execute_code(code, real_csv_file)
# Did it actually work? Not "does it sound right?" but "does it work?"
if test_result.success and test_result.output_matches_expected:
network.accept_solution(code)
else:
# Actual error: "TypeError: cannot convert string to float"
# Now we have OBJECTIVE feedback, not subjective judgment
network.request_fix(code, test_result.error)
यह है कि कैसे हम "मिंग रूम" समस्या से बचे हैं. तंत्र सिर्फ प्रतीकों को काम में नहीं कर रहा है - यह कोड चला रहा है और अगर परिणाम सच है जाँच करें.
बिना उपकरण के, बहु प्रणाली प्रणाली सिर्फ LLLLM के बारे में बात कर रहे हैं. तो scrated, लेकिन अंत में वास्तविकता से unputed.
औज़ारों के साथ:
एजेंट कोड लिख रहे हैं. इसे चेक करें. इसे ठीक करो. क्या काम नहीं करता.
यह है एवोल्यूशन को खास तौर पर जाँच - परख के साथ. सिर्फ अवशोषित में अनुकूलन नहीं, लेकिन Marrrriable वास्तविकता के खिलाफ अनुकूलन.
लेकिन यह सिर्फ कोड चलाने के लिए नहीं है. तंत्र निर्माण कर सकता है शब्दकोश ज्ञान बहुत से सेंसरों के जरिए जाँच करके भिन्न कार्य क़िस्म के लिए:
class MultimodalAgent:
def __init__(self):
self.semantic_knowledge = {
'text_tasks': SemanticCache(),
'vision_tasks': SemanticCache(),
'audio_tasks': SemanticCache(),
'code_tasks': SemanticCache()
}
def solve_task(self, task):
task_type = self.classify_task(task)
# Check semantic knowledge for similar past solutions
similar = self.semantic_knowledge[task_type].find_similar(task)
if similar:
return self.adapt_solution(similar, task)
# Generate new solution
solution = self.generate_solution(task)
# Test against reality using appropriate sensor
if task_type == 'vision_tasks':
# Generate image, test with vision API
result = self.vision_api.analyze(solution)
passes = self.validate_vision_output(result, task.requirements)
elif task_type == 'audio_tasks':
# Generate audio, test with speech recognition
transcript = self.speech_to_text(solution)
passes = self.validate_audio_output(transcript, task.requirements)
elif task_type == 'code_tasks':
# Execute code, check actual results
result = self.execute_code(solution)
passes = self.validate_code_output(result, task.test_cases)
elif task_type == 'text_tasks':
# Use NLU to verify semantic meaning
understanding = self.nlu_api.analyze(solution)
passes = self.validate_text_output(understanding, task.intent)
# Learn from results
if passes:
self.semantic_knowledge[task_type].store(task, solution, result)
return solution, passes
कुंजीः हर काम पूरा करने से मकसद पूरा हो जाता है:
तंत्र बनाता है विविध ज्ञान संग्रह हर काम के लिए अलग - अलग तरह की दलीलें नहीं हैं, मगर असल में ऐसी बनावट जो असल में असल सेंसरों के खिलाफ की जाती हैं ।
समय के साथ, एजेंट सीखता है:
Text tasks:
"For summarization, approach X works 94% of the time"
"For translation, approach Y works 89% of the time"
→ Semantic knowledge about what works for text
Vision tasks:
"For object detection, model A is better"
"For style transfer, model B is better"
→ Semantic knowledge about what works for vision
Code tasks:
"For parsing, regex approach fails 30% of the time"
"For parsing, AST approach works 97% of the time"
→ Semantic knowledge about what works for code
हर काम में अपना ही ज्ञान आधार होता है, जो वास्तव में जाँच करने के द्वारा सीखा जाता है, स्वाभाविक तर्क नहीं ।
यह सिर्फ शुरू होता है. एक बहु- व्यवस्था प्रक्रिया हज़ारों अनुरोधों. यह पैटर्न देख शुरू होता है:
After 1000 requests:
- 73% are simple queries that one agent handles fine
- 19% need two agents (generation + validation)
- 6% need complex committees
- 2% are truly novel and need the full pipeline
एक मानव योजना तंत्र स्थिर रहेगा. लेकिन एक स्वयं की पहचान व्यवस्था पूछता है:
"मैं सरल अनुरोधों के लिए जटिल पेचीदा प्रयोग क्यों कर रहा हूँ?"
और फिर यह अपना routing तर्क फिर से लिखना चाहता है.
// Week 1: Hard-coded routing (human designed)
function route(request) {
return complexPipeline(request); // Everything uses full pipeline
}
// Week 4: System optimizes itself based on data
function route(request) {
const complexity = analyze(request);
const historicalData = checkCache(request);
if (historicalData.cacheHit) {
return cachedSolution; // 73% of requests!
}
if (complexity < 3) {
return fastSingleAgent(request); // 19% of requests
}
if (complexity < 7) {
return twoAgentValidation(request); // 6% of requests
}
return fullCommittee(request); // 2% of requests
}
तंत्र पता चला है कि 73% निवेदनों का कोई भी सीएलएम की आवश्यकता नहीं है - वे पैटर्नों को दोहरा रहे हैं कि कैश किया जा सकता है.
कोई भी इस अनुकूलनात्मक सेट नहीं है. तंत्र डाटा से इसे सीखा.
यह अजनबी हो जाता है जहां है.
तंत्र प्रक्रिया सप्ताह के लिए निवेदन. यह गुच्छों का पता लगाना प्रारंभ होता है:
Pattern Detected:
- 347 requests related to e-commerce product descriptions
- Using general-purpose agents
- Average quality: 7.2/10
- Average latency: 1.8s
एक मानव- पूर्व प्रणाली सामान्य एजेंटों का उपयोग जारी रहेगी. लेकिन एक स्वीकरण प्रणाली एक निर्णय करती है:
"मैं एक विशेषज्ञ की संतति करना चाहिए।"
DAY 1: [General Agent A] [General Agent B] [General Agent C]
DAY 30: Pattern detected → System spawns specialist
[General Agent A] [General Agent B] [General Agent C]
[E-commerce Specialist] ← New agent, trained on e-commerce patterns
DAY 60: Specialist proves effective
Routing logic updated automatically
E-commerce requests → E-commerce Specialist (quality: 9.1/10, latency: 0.9s)
नेटवर्क प्रोग्रेडमाँग करने की प्रतिक्रिया में यह एक नई क्षमता बढ़ा।
कोई भी यह सेट नहीं है. तंत्र एक नमूने को पहचाना और उसकी बनावट में फेरबदल किया गया.
अब यह वास्तव में दिलचस्प हो जाता है.
एजेंट एक ई- मेल पता वैध करने के लिए एक कुशल तरीका खोजता है. इस जानकारी को अपने आप को रखने के बजाय, यह नेटवर्क के साथ कोड को साझा करता है.
# Agent A writes code for email validation
def validate_email_efficient(email):
# Some clever regex or logic
return is_valid
# Agent A publishes to shared code repository
network.publish_code("validate_email_efficient", validate_email_efficient)
# Agent B discovers this code
available_functions = network.browse_code_library()
# Agent B sees "validate_email_efficient" with high rating
# Agent B imports and uses it
# Agent C forks it and improves it
def validate_email_v2(email):
# Agent C's enhancement
return improved_validation
network.publish_code("validate_email_v2", validate_email_v2)
यह है सभी एवोल्यूशन घटकों को बलपूर्वक बंद करें. एजेंटों लिखते हैं, अन्य एजेंट उन्हें ढूँढ़ निकालते हैं, उन्हें बाँटते हैं, उन्हें सुधार करते हैं.
GiHhhb की तरह, लेकिन विकासकर्ता एआई एजेंट हैं और वे अपने खुद को इमारत बना रहे हैं.
नेटवर्क अपना सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग विभाग बन जाता है.
सबसे व्यावहारिक स्वयं कीीकरण: समाधान की मेमोरी बनाना.
Request 1: "Generate a product description for wireless headphones"
→ Full LLM pipeline (expensive, slow)
→ Store solution in vector database
Request 847: "Generate a product description for wireless earbuds"
→ Vector search finds similar past solution
→ Adapt cached solution (cheap, fast)
→ No LLM needed!
After 10,000 requests:
- 89% cache hit rate
- 11% genuinely novel requests that need LLMs
- System effectively "learned" from experience
क्या यह बुद्धि है?
क्या फर्क है?
यहाँ अजीब हिस्सा है.
आप एक जटिल बहुमुखी संरचना के साथ शुरू. बारह विशिष्ट एजेंटों. जटिल routing तर्क. अस्थायी समिति निर्माण. कोड-s-sallyparaping.
तंत्र महीनों के लिए दौड़ता है, अपने आप को अधिकतम करता है.
और यह एक गहरी बात जान लेता है:
स्पष्टता आम तौर पर बेहतर होती है ।
Month 1:
- 12 specialists
- Complex routing logic
- Committee formation for 15% of requests
- Average cost: $0.05/request
Month 6:
- 5 specialists (system pruned 7 as unnecessary)
- Simple routing: cache check → fast model → quality model if needed
- Committees formed for only 3% of requests
- Average cost: $0.003/request
- Quality: SAME OR BETTER
The system's report:
"After analyzing 50,000 requests, I've determined that:
- 89% can be handled by cache
- 7% need one LLM call
- 3% need committees
- 1% are truly novel
I've optimized away unnecessary complexity.
The most sophisticated self-organizing network
eventually learns to be simple."
विरोधाभास: आपको जटिल आत्म - परीक्षण प्रणाली की आवश्यकता है ताकि पता चले कि सरल है.
आप समझ की जरूरत है जब बुद्धिमान नहीं होने के लिए.
हम क्या वर्णन कर रहे हैं के बारे में ईमानदार होना चाहिए:
पैटर्न पहचान ✔ तंत्र से जुड़ी समस्याओं का पता चलता है अनुकूलन ▪ तंत्र पैटर्नों पर आधारित इसके व्यवहार को बढ़ावा देता है समझ रहा है ▪ इस दुनिया का अनुभव करने से अच्छे नतीजे निकलते हैं एवोल्यूशन ▪ दुनिया की ज़रूरतें, धन - दौलत और ऐशो - आराम की चीज़ें मेमोरी ▪ समय के गुज़रते दुनिया के ज्ञान को मज़बूत करती है
किस बिंदु पर "बहुत जटिल" "बहुत जटिल सीखने" हो जाता है?
" सीखना" क्या बिंदु पर "टेली" बन जाता है?
class SelfOptimizingRouter:
def __init__(self):
self.routes = {} # Start empty
self.performance_data = []
self.specialists = [DefaultAgent()]
def handle_request(self, request):
# Try cache first
cached = self.check_cache(request)
if cached:
return cached
# Select agent based on learned patterns
agent = self.select_agent(request)
result = agent.process(request)
# Learn from this interaction
self.record_performance(request, agent, result)
# Periodically optimize
if len(self.performance_data) % 1000 == 0:
self.optimize()
return result
def optimize(self):
"""System rewrites its own logic"""
# Detect patterns
patterns = self.analyze_patterns(self.performance_data)
# Should we spawn a specialist?
for pattern in patterns:
if pattern.frequency > 100 and pattern.has_specialist == False:
print(f"Spawning specialist for {pattern.type}")
self.spawn_specialist(pattern)
# Should we prune an underutilized agent?
for agent in self.specialists:
if agent.usage < 1% and agent.quality_score < 7.0:
print(f"Pruning ineffective agent {agent.name}")
self.specialists.remove(agent)
# Rewrite routing logic based on data
self.routes = self.learn_optimal_routes(self.performance_data)
यह कोड सरल है. लेकिन सप्ताह के लिए चलने के बाद, यह:
किसी ने यह नहीं बताया कि इसका क्या परिणाम होगा ।
यदि एक तंत्र हो तो कर सकते हैं:
क्या वह प्रणाली " सीख रही है"?
या यह सिर्फ "चक" है?
क्या फर्क है?
इलाज कब किया जाता है?
हमने प्रगति की है:
लेकिन एक और कदम है.
एक और गुण है जो उभरता है जब आप इन सभी को मिलाने के लिए।
जब सरल नियम जटिल व्यवहार बनाते हैं... और संचार मिलकर क्षमता उत्पन्न करता है... और आत्म - निर्भरीकरण सीखने में उत्पन्न होती है...
कुछ और भी उभरता है. कुछ ऐसा लगता है जो कम लगता है "एक प्रणाली की तरह है जो खुद को प्रभावित करता है" और अधिक की तरह "एक प्रणाली" समझ में आता है."
समझ और होश के बीच की रेखा धुंधला होने लगती है ।
और हमें इस मुश्किल प्रश्न का सामना करना पड़ता है: शायद कोई रेखा न हो ।
शायद होश ही बहुत जटिल है.
यही कारण है कि हम अगले खोजने के लिए क्या है।
यहाँ जारी रखें भाग ४: प्रमुखता - जब उन्नति प्रमुख बन जाती है
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