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परिचय

EKB Platform में Agent Builder क्या है? Agent Builder एक उन्नत, एंटरप्राइज़-स्तर की सुविधा है जो EKB platform पर विशेष रूप से संगठनों को बुद्धिमान स्वायत्त agents बनाने, कॉन्फ़िगर करने और तैनात करने के लिए डिज़ाइन की गई है। पूर्व-परिभाषित स्क्रिप्ट या सीमित ज्ञान आधारों पर आधारित सरल संवादात्मक आदान-प्रदान तक सीमित मानक chatbot के विपरीत, इस पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर एक Agent एक विशेषित डिजिटल इकाई है। ये agents विशिष्ट निर्देशों (व्यक्तित्व), स्थायी स्मृति और, सबसे महत्वपूर्ण बात, “Toolkits” से सुसज्जित हैं जो उन्हें वास्तविक दुनिया, एंटरप्राइज़ सिस्टम और डेटा स्रोतों के साथ गतिशील रूप से इंटरैक्ट करने की क्षमता प्रदान करते हैं। platform अत्याधुनिक Large Language Models (LLMs) और आपके महत्वपूर्ण व्यापार डेटा, सॉफ़्टवेयर एप्लिकेशन और ऑपरेशनल workflows के बीच एक मजबूत पुल के रूप में कार्य करता है। यह prompt engineering, API integration, प्रमाणीकरण प्रबंधन और context window हैंडलिंग से जुड़ी तकनीकी जटिलता को काफी हद तक अमूर्त बनाता है। यह अमूर्तता एक सुव्यवस्थित, उपयोगकर्ता-अनुकूल इंटरफ़ेस प्रदान करती है जहां कोई भी—तकनीकी डेवलपर्स से लेकर व्यापार विश्लेषकों और डोमेन विशेषज्ञों तक—विस्तृत कोड लिखे बिना विशिष्ट व्यापार आवश्यकताओं के लिए अनुकूलित शक्तिशाली AI सहायक बना सकते हैं। Agent Builder Platform का मूल्य प्रस्ताव AI को एक निष्क्रिय सूचना पुनर्प्राप्ति उपकरण से व्यापार प्रक्रियाओं में एक सक्रिय सहभागी में बदलने की इसकी क्षमता में निहित है। agents को क्रियाएँ करने में सक्षम करके—जैसे कि डेटाबेस क्वेरी करना, दस्तावेज़ बनाना, ईमेल भेजना और कोड निष्पादित करना—संगठन जटिल, बहु-चरणीय workflows को स्वचालित कर सकते हैं जिनके लिए पहले मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता होती थी। “AI से बात करने” से “AI agents के साथ काम करने” में यह बदलाव एंटरप्राइज़ उत्पादकता और स्वचालन में एक मौलिक विकास का प्रतिनिधित्व करता है।

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Platform वास्तुकला और अवलोकन

वास्तुकला एक मॉड्यूलर, चार-परत प्रणाली पर बनी है जो स्केलेबिलिटी, सुरक्षा और लचीलेपन के लिए डिज़ाइन की गई है:
  • कोर इंटेलिजेंस परत: यह मूलभूत परत चयनित Large Language Model (जैसे, GPT-5 Series, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 3) द्वारा संचालित है। यह संज्ञानात्मक प्रसंस्करण का भारी कार्य संभालती है, जिसमें तर्क, भाषा समझ, संदर्भ संश्लेषण और निर्णय-निर्माण तर्क शामिल हैं। यह उपयोगकर्ता के इरादे की व्याख्या करने और योजनाएँ बनाने वाला “मस्तिष्क” है।
  • टूलिंग परत (“हाथ और पैर”): यह ऑपरेशनल परत कोर इंटेलिजेंस को बाहरी सिस्टम और भौतिक दुनिया से जोड़ती है। इसमें कोड निष्पादित करने, वेब ब्राउज़ करने, डेटाबेस क्वेरी करने और फ़ाइलों मे हेरफेर करने के लिए एक व्यापक सूट शामिल है। यह LLM के इरादे को ठोस API कॉल और सिस्टम कमांड में अनुवादित करती है।
  • एकीकरण परत: यह कनेक्टिविटी परत एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर इकोसिस्टम के साथ निर्बाध इंटरैक्शन को सक्षम बनाती है। इसमें Salesforce, Microsoft 365, Jira, ServiceNow और अन्य जैसे प्रमुख तृतीय-पक्ष सेवाओं के लिए पूर्व-निर्मित, सुरक्षित कनेक्टर्स का एक विशाल पुस्तकालय शामिल है। यह API endpoints, डेटा प्रारूप और प्रोटोकॉल बातचीत का प्रबंधन करती है।
  • ऑर्केस्ट्रेशन परत: यह प्रबंधन परत एक इंटरैक्शन के पूरे जीवन चक्र की देखरेख करती है। यह उपयोगकर्ता, agent और उपकरणों के बीच डेटा के प्रवाह का प्रबंधन करती है, प्रमाणीकरण, त्रुटि वसूली, अवस्था प्रबंधन और बहु-agent प्रतिनिधिमंडल जैसे महत्वपूर्ण कार्यों को संभालती है। यह सुनिश्चित करती है कि जटिल, बहु-चरणीय कार्य विश्वसनीय और सुरक्षित रूप से निष्पादित किए जाते हैं।

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प्रमुख क्षमताएँ

Agent Builder Platform एक विशिष्ट क्षमताओं का सेट प्रदान करता है जो इसे मानक AI इंटरफेस से अलग करता है:
  • कस्टम व्यक्तित्व: व्यवस्थापक कठोर व्यवहार बाधाओं और व्यक्ति परिभाषाओं को परिभाषित कर सकते हैं। एक agent को विशिष्ट संवाद शैलियों का सख्ती से पालन करने के लिए कॉन्फ़िगर किया जा सकता है, जैसे कि एक औपचारिक अनुपालन अधिकारी, एक रचनात्मक मार्केटिंग कॉपीराइटर, या एक सहानुभूतिशील ग्राहक सहायता प्रतिनिधि, जिससे ब्रांड निरंतरता सुनिश्चित होती है।
  • Retrieval Augmented Generation (RAG): platform मूल रूप से दस्तावेज़ इन्जेक्शन और पुनर्प्राप्ति को संभालने के लिए vector database तकनीक को एकीकृत करता है। उपयोगकर्ता सरलता से दस्तावेज़ (PDF, DOCX, TXT) अपलोड कर सकते हैं, और agent को स्वचालित रूप से अर्थपूर्ण खोजें करने और वार्तालापों के दौरान इस विशिष्ट ज्ञान आधार को संदर्भित करने की क्षमता प्राप्त होती है, जो इसके उत्तरों को सत्यापित डेटा में जमीन देती है।
  • रीयल-टाइम वेब एक्सेस: agents अपने अंतर्निहित LLMs के स्थैतिक प्रशिक्षण डेटा तक सीमित नहीं हैं। उनके पास वास्तविक समय के शेयर की कीमतों, ताज़ा समाचारों, प्रतिस्पर्धी डेटा या नियामक अपडेट को प्राप्त करने के लिए सुरक्षित रूप से लाइव इंटरनेट ब्राउज़ करने की क्षमता है, जो यह सुनिश्चित करती है कि उनके जवाह हमेशा वर्तमान और प्रासंगिक हों।
  • सुरक्षित कोड निष्पादन: गणितीय सटीकता, डेटा रूपांतरण या एल्गोरिदमिक तर्क की आवश्यकता वाले कार्यों के लिए, agents सुरक्षित, अलग-अलग sandboxes में Python या Node.js कोड लिख और निष्पादित कर सकते हैं। यह क्षमता ऑन-द-फ्लाई चार्ट जनरेशन, Excel फ़ाइलों के जटिल विश्लेषण, डेटा सफाई और सिमुलेशन मॉडलिंग की अनुमति देती है।
  • एंटरप्राइज़ एकीकरण: platform Microsoft 365 और Google Workspace जैसी सेवाओं के लिए मजबूत OAuth 2.0 प्रमाणीकरण प्रोटोकॉल का समर्थन करता है। इसका मतलब है कि agent उपयोगकर्ता की ओर से कार्य करता है, संगठन के भीतर परिभाषित सभी मौजूदा अनुमति संरचनाओं, एक्सेस कंट्रोल और सुरक्षा नीतियों का सम्मान करता है।
  • विज़ुअलाइज़ेशन: सिस्टम में एक बुद्धिमान विज़ुअलाइज़ेशन इंजन शामिल है जो स्वचालित रूप से पहचान सकता है कि डेटा को कब दृश्य रूप से प्रस्तुत किया जाना चाहिए। या चैट इंटरफेस के भीतर सीधे इंटरैक्टिव चार्ट (Bar, Pie, Line, Scatter) प्रस्तुत कर सकता है, कच्चे डेटा टेबल को तुरंत कार्यात्मक दृश्य अंतर्दृष्टि में बदल सकता है।

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उद्योगों में उपयोग के मामले

उद्योगपरिदृश्य
वित्तSQL डेटाबेस क्वेरी करके दैनिक P&L रिपोर्ट बनाने, बाज़ार के रुझानों को विज़ुअलाइज़ करने और पोर्टफोलियो डेटा पर जोखिम विश्लेषण करने वाले agents।
HRPDF आवेदन पढ़ने, ज्ञान आधार में नौकरी विवरणों से तुलना करने, अस्वीकृति या साक्षात्कार ईमेल का मसौदा तैयार करने और बैठकें निर्धारित करने वाले “Resume Screener” agents।
सॉफ़्टवेयर विकासGitHub pull requests का विश्लेषण करने, कोड शैली उल्लंघनों की जाँच करने, अनुकूलन का सुझाव देने और स्वचालित रूप से दस्तावेज़ीकरण अपडेट बनाने वाले “PR Reviewer” agents।
बिक्रीएक संभावना का ईमेल लेकर, उनकी कंपनी के विवरण के लिए वेब खोजने, Salesforce में उन्हें देखने, निर्णय लेने वालों की पहचान करने और व्यक्तिगत आउटरीच ईमेल का मसौदा तैयार करने वाले “Lead Enrichment” agents।
ग्राहक सहायताAzure AD में पासवर्ड रीसेट करने, Odoo ERP में ऑर्डर स्थिति जाँचने, ज्ञान आधार लेखों का उपयोग करके सामान्य समस्याओं का निवारण करने और पूर्ण संदर्भ के साथ जटिल टिकटों को Jira में बढ़ाने वाले Tier-1 सहायता agents।

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शुरुआत कैसे करें

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एक नया प्रोजेक्ट बनाना

Agent Builder में संगठन और सहयोग की मूलभूत इकाई प्रोजेक्ट है। एक प्रोजेक्ट एक विशिष्ट व्यापार कार्य, टीम या पहल से संबंधित सभी संसाधनों के लिए एक सुरक्षित, अलग कंटेनर के रूप में कार्य करता है। एक प्रोजेक्ट के भीतर, आप Agents (स्वयं AI सहायक), Knowledge Bases (इस कार्यक्षेत्र के लिए विशिष्ट फ़ाइलें और दस्तावेज़), Documents (agents द्वारा बनाए या प्रबंधित टेक्स्ट फ़ाइलें), और Databases (SQL या Smart Tables से कनेक्शन) का प्रबंधन करते हैं। एक प्रोजेक्ट बनाने से अपनी सेटिंग्स, अनुमतियों और संसाधन कोटा के साथ एक समर्पित कार्यक्षेत्र स्थापित होता है। यह अलगाव डेटा सुरक्षा बनाए रखने और workflows को व्यवस्थित करने के लिए महत्वपूर्ण है, विशेष रूप से कई विभागों वाले बड़े उद्यमों में। एक नया प्रोजेक्ट बनाने के लिए, बस साइडबार में ”+” आइकन पर क्लिक करें। आपको अपने प्रोजेक्ट का नाम देने के लिए कहा जाएगा (जैसे, “HR Automation”, “Q3 Financial Analysis”)। एक बार बनने के बाद, आप प्रोजेक्ट कार्यक्षेत्र में प्रवेश करते हैं जहां आप agents और संसाधनों को जोड़ना शुरू कर सकते हैं।

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Agent निर्माण विधियाँ

मुख्य डैशबोर्ड से, “Create Agent” पर क्लिक करने पर दो प्रमुख मार्ग प्रस्तुत होते हैं, जो विभिन्न उपयोगकर्ता विशेषज्ञता स्तरों को पूरा करते हैं: Prompt से बनाएँ (AI-सहायित) या शुरुआत करने का सबसे तेज़ और सबसे सुलभ तरीका है, उन उपयोगकर्ताओं के लिए आदर्श है जो prompt engineering में नए हैं या जल्दी प्रोटोटाइप बनाना चाहते हैं। आप प्राकृतिक भाषा में अपना इरादा वर्णित करते हैं। उदाहरण के लिए: “मुझे एक सहायक चाहिए जो वेब पर प्रतिस्पर्धी मूल्य निर्धारण पर शोध कर सके और डेटा को Google Sheet में सहेज सके।” system आपके अनुरोध का एक विशिष्ट meta-prompt का उपयोग करके विश्लेषण करता है और agent को स्वचालित रूप से कॉन्फ़िगर करता है। या एक उपयुक्त नाम चुनता है (जैसे, “Market Research Assistant”), व्यक्ति और उद्देश्यों को परिभाषित करने वाला एक व्यापक system prompt लिखता है, और अनुरोध को पूरा करने के लिए आवश्यक toolkits (Web Search, Google Sheets) सक्षम करता है। कस्टम Agent बनाएँ (मैनुअल) उन्नत उपयोगकर्ताओं, prompt engineers और डेवलपर्स के लिए, यह विकल्प agent की कॉन्फ़िगरेशन के हर पहलू पर पूर्ण ग्रैन्युलर नियंत्रण प्रदान करता है। आप ब्रांडिंग के लिए नाम और आइकन मैनुअल रूप से कॉन्फ़िगर करते हैं, प्रदर्शन आवश्यकताओं के आधार पर विशिष्ट LLM संस्करण चुनते हैं, आवश्यक विशिष्ट एकीकरण और toolkits मैनुअल रूप से टॉगल करते हैं, और व्यवहार को बारीकी से ट्यून करने के लिए विस्तृत system instruction मैनुअल रूप से लिखते हैं। यह विधि प्रोडक्शन-ग्रेड agents के लिए अनुशंसित है जहां व्यवहार और क्षमताओं पर सटीक नियंत्रण सर्वोपरि है।

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Agent टेम्पलेट्स

विकास को गति देने और सर्वोत्तम प्रथाओं को मानकीकृत करने के लिए, platform 23 पूर्व-कॉन्फ़िगर किए गए टेम्पलेट्स प्रदान करता है जो कार्यकारी भूमिका के अनुसार व्यवस्थित हैं। प्रत्येक टेम्पलेट एक अनुकूलित व्यक्ति prompt और पूर्व-चयनित toolkits के साथ आता है। Agents पेज पर फ़िल्टर टैब द्वारा ब्राउज़ करें, या Agent Templates में पूरी सूची देखें।
  • CFO (Chief Financial Officer): Budget Planning Assistant, Invoice Processing Agent, Financial Reporting Assistant, Forecasting & Scenario Modelling Agent, Treasury & Tax Compliance Agent
  • CPO (Chief Procurement Officer): Tariff & Trade Compliance Agent, Spend Analysis Agent, Vendor Onboarding & Due Diligence Agent, Vendor Negotiation Assistant
  • CLO (Chief Legal Officer): Contract Review AI, NDA Review Agent, Contracting and Obligation Management Agent, Contract Evaluation Assistant, Regulatory Compliance Agent, Discovery & Risk Agent
  • CHRO (Chief Human Resources Officer): Employee Assistant, Resume Ranking Assistant, Performance Review Assistant
  • CIO (Chief Information Officer): Extraction Assistant, Agent QA Analyst, IT Ops & Incident Resolution, Data Governance & Privacy, Cloud Cost Optimizer
टेम्पलेट तैनात करने के लिए: Agents पेज से उसे चुनें, एक AI मॉडल चुनें, Create पर क्लिक करें, फिर General Settings में व्यक्ति prompt और toolkits को अनुकूलित करें।

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डैशबोर्ड नेविगेशन गाइड

एक बार प्रोजेक्ट के अंदर, इंटरफ़ेस उत्पादकता के लिए कुशलता से डिज़ाइन किया गया है, जो तीन मुख्य क्षेत्रों में विभाजित है:
  • बायां साइडबार (नेविगेशन): मुख्य मॉड्यूल तक त्वरित पहुँच प्रदान करता है: Chat इंटरफ़ेस, Agent Settings कॉन्फ़िगरेशन, Knowledge Base प्रबंधन, और Integrations सेटअप। यह प्रोजेक्ट के लिए प्राथमिक नेविगेशन कंट्रोलर के रूप में कार्य करता है।
  • केंद्रीय पैनल (Chat/Canvas): मुख्य इंटरैक्शन क्षेत्र जहां आप agent से बात करते हैं, उसके आउटपुट देखते हैं, और डेटा को विज़ुअलाइज़ करते हैं। या “runtime” वातावरण है जहां agent कार्य निष्पादित करता है और परिणाम प्रस्तुत करता है।
  • दायां पैनल (Context/Settings): सक्रिय टूल कॉन्फ़िगरेशन, फ़ाइल अपलोड और वर्तमान सत्र के लिए विशिष्ट पैरामीटर प्रदर्शित करता है। यह वर्तमान कार्य या चयनित agent से संबंधित संदर्भ-जागरूक नियंत्रण और जानकारी प्रदान करता है।
Agent Builder Dashboard showing creation options and templates

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बुनियादी Agent कॉन्फ़िगरेशन

General Settings panel for agent configuration

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Agent पहचान सेटअप

“General Settings” टैब आपके agent की पहचान और संज्ञानात्मक वास्तुकला के लिए नियंत्रण केंद्र है। इन सेटिंग्स को सही ढंग से कॉन्फ़िगर करना उपयोगकर्ता अपनाने और प्रदर्शन के लिए महत्वपूर्ण है।
  • Agent नाम: एक उपयोगकर्ता-सामने आने वाला पहचानकर्ता। सर्वोत्तम प्रथा स्पष्ट, वर्णनात्मक नामों का उपयोग करना है जैसे “IT Helpdesk Bot” या “Sales Assistant” सामान्य नामों के बजाय जैसे “Bot 1”। नाम उपयोगकर्ताओं को agent के विशिष्ट कार्य को समझने में मदद करता है।
  • Personality Prompt: निर्देश जो agent के व्यवहार, लहजे, भूमिका और ऑपरेशनल दिशानिर्देशों को परिभाषित करते हैं। यह नियंत्रित करता है कि agent वार्तालापों के दौरान कैसे प्रतिक्रिया करता और इंटरैक्ट करता है, इसकी संवाद शैली, बाधाओं और समग्र आचरण को आकार देता है।

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मॉडल चयन रणनीति

platform एक बहु-मॉडल वास्तुकला का समर्थन करता है, जो आपको अपने agent के लिए इष्टतम मस्तिष्क चुनने की अनुमति देता है। सही मॉडल चुनने में बुद्धिमत्ता क्षमताओं, तर्क गति और ऑपरेशनल लागत के बीच संतुलन शामिल है।
मॉडल परिवारविशिष्ट मॉडलकुछ कार्यों के लिए सर्वोत्तमप्रमुख विशेषताएँ
OpenAI GPT-5 SeriesGPT-5.2 Codex, GPT-5.1 Codex Max, GPT-5 (Thinking)अत्याधुनिक तर्क, उन्नत कोडिंग कार्य, जटिल बहु-चरणीय समस्या-समाधान।फरवरी 2026 तक बेंचमार्क में अग्रणी प्रदर्शन। उत्कृष्ट निर्देश पालन।
Anthropic Claude 4Claude Opus 4.6, Claude Opus 4.5, Claude 4.5 Sonnetउत्कृष्ट कोडिंग (SWE-bench पर 80.9%), रचनात्मक लेखन, विशाल context windows।सख्त निर्देश पालन, सूक्ष्म लेखन शैली, न्यूनतम hallucinations।
Google Gemini 3Gemini 3 Pro, Gemini 2.5 Proउन्नत बहु-मॉडल समझ (चित्र/वीडियो/ऑडियो), अत्यंत बड़े context windows।2M+ tokens context, रीयल-टाइम विश्लेषण, मजबूत कोडिंग प्रदर्शन।
OpenAI Reasoningo3, o3-pro, o4-miniजटिल तार्किक तर्क, उन्नत गणित, वैज्ञानिक समस्या-समाधान।विस्तारित “thinking time” तार्किक पहेलियों और गणित के लिए उत्कृष्ट परिणाम देता है।
DeepSeekDeepSeek-R1, DeepSeek-V3.2, DeepSeek-V3लागत-कुशल तर्क, उत्कृष्ट कोडिंग के साथ सामान्य-उद्देश्यीय AI।R1 o1-स्तरीय प्रदर्शन से मेल खाता है; V3 सामान्य कार्यों के लिए अत्यधिक लागत-प्रभावी।
लागत-अनुकूलितGPT-4.1 mini, Claude Haiku, Gemini Flash, o4-miniउच्च-गति कार्य, वर्गीकरण, सारांशीकरण, उच्च-थ्रूपुट एप्लिकेशन।सबसे कम लागत प्रति token, सबसे तेज़ प्रतिक्रिया समय, सरल कार्यों के लिए आदर्श।
Model selection dropdown showing available LLMs

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Personality Prompts

System Instruction (या Personality Prompt) उपलब्ध सबसे शक्तिशाली कॉन्फ़िगरेशन लीवर है। यह agent की “आत्मा” को परिभाषित करता है, जो इसके लहजे, व्यवहार और निर्णय-निर्माण फ्रेमवर्क को नियंत्रित करता है। एक अच्छी तरह से तैयार किया गया prompt विश्वसनीयता और निरंतरता सुनिश्चित करता है।
  • भूमिका परिभाषा: स्पष्ट रूप से बताएँ कि agent कौन है। उदाहरण: “आप एक विशेषज्ञ वरिष्ठ Python Developer हैं।”
  • कार्य परिभाषा: प्राथमिक उद्देश्य परिभाषित करें। उदाहरण: “आपका लक्ष्य कोड स्निपेट की समीक्षा करना और प्रदर्शन अनुकूलनों का सुझाव देना है।”
  • बाधा निर्धारण: व्यवहार पर सीमाएँ निर्धारित करें। उदाहरण: “बुनियादी अवधारणाओं की व्याख्या न करें। केवल उन्नत पैटर्न पर ध्यान केंद्रित करें।”
  • प्रारूप विनिर्देश: परिभाषित करें कि आउटपुट कैसा दिखना चाहिए। उदाहरण: “अपनी प्रतिक्रिया को कोड ब्लॉक के साथ Markdown में आउटपुट करें।”
  • टूलिंग मार्गदर्शन: उपकरण उपयोग पर निर्देश दें। उदाहरण: “प्रतिक्रिया देने से पहले हमेशा sandbox में अपने कोड को चलाकर सत्यापित करें।“

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प्रतिक्रिया कॉन्फ़िगरेशन विकल्प

ये सेटिंग्स agent के आउटपुट के तकनीकी प्रारूप और रचनात्मकता को नियंत्रित करती हैं:
  • प्रतिक्रिया प्रारूप:
  • टेक्स्ट (डिफ़ॉल्ट): मानक संवादात्मक आउटपुट।
  • JSON Object: agent को एक मान्य JSON संरचना आउटपुट करने के लिए बाध्य करता है। प्रोग्रामेटिक एकीकरण के लिए आवश्यक जहां agent के आउटपुट को दूसरे सिस्टम में फ़ीड किया जाता है।

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उन्नत Agent सुविधाएँ

बुनियादी कॉन्फ़िगरेशन से परे, EKB agent क्षमताओं को बढ़ाने, workflows का प्रबंधन करने और प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए कई उन्नत सुविधाएँ प्रदान करता है। ये सुविधाएँ आपको agent व्यवहार और एकीकरण क्षमताओं पर बारीक-बारीक नियंत्रण देती हैं। Custom Tools Configuration

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कस्टम टूल्स

Tools अनुभाग आपको बिल्ट-इन toolkits से परे अपने agent की क्षमताओं को बढ़ाने की अनुमति देता है, कस्टम क्रियाएँ और workflows जोड़कर। यह सुविधा अपने स्वामित्व वाले APIs, कस्टम व्यापार तर्क, या आपके संगठन के लिए अद्वितीय विशिष्ट संचालन को एकीकृत करने के लिए आवश्यक है। प्रमुख विशेषताएँ:
  • अपनी पहली क्रिया जोड़ें: मौजूदा कार्यक्षमता को पुन: उपयोग करने और इसे किसी workflow में कुशलतापूर्वक एकीकृत करने के लिए पहले बनाई गई क्रिया का चयन करें।
  • नई क्रिया बनाएँ: पैरामीटर, इनपुट, आउटपुट और प्रमाणीकरण पर पूर्ण नियंत्रण के साथ नए टूल या कस्टम क्रियाएँ बनाएँ। वैकल्पिक रूप से, संवेदनशील संचालन के लिए एक अनुमोदन workflow सक्षम करें, जो सुरक्षा और शासन की एक अतिरिक्त परत जोड़ता है।
उपयोग के मामले:
  • आंतरिक API एकीकरण: मानक toolkits में उपलब्ध नहीं अपने स्वामित्व वाले कंपनी APIs से कनेक्ट करें।
  • कस्टम व्यापार तर्क: अपने व्यापार के लिए विशिष्ट गणनाएँ, सत्यापन या workflows लागू करें।
  • तृतीय-पक्ष सेवाएँ: कस्टम API कॉल के माध्यम से विशिष्ट सेवाओं या विरासत प्रणालियों से एकीकृत करें।
  • डेटा रूपांतरण: विशिष्ट डेटा प्रसंस्करण या रूपांतरण कार्यों के लिए टूल बनाएँ।

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MCP Servers (Model Context Protocol)

MCP Servers Configuration Model Context Protocol (MCP) Servers आपके agent को पूर्व-कॉन्फ़िगर किए गए सर्वर कनेक्शन के माध्यम से बाहरी टूल और डेटा स्रोतों तक पहुँच प्रदान करते हैं। MCP इस बात को मानकीकृत करता है कि AI agents बाहरी सिस्टम के साथ कैसे संवाद करते हैं, सेवाओं के एक व्यापक इकोसिस्टम के साथ निर्बाध एकीकरण को सक्षम करते हैं। लोकप्रिय Servers जल्दी जोड़ें:
  • Sentry: agent interactions से सीधे अपने एप्लिकेशन में त्रुटियों और प्रदर्शन समस्याओं की निगरानी करें। agents त्रुटि लॉग क्वेरी कर सकते हैं, प्रदर्शन मेट्रिक्स ट्रैक कर सकते हैं और समस्याओं के निदान में सहायता कर सकते हैं।
  • पूर्व-कॉन्फ़िगर की गई सेटिंग्स: लोकप्रिय सर्वर अनुकूलित डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन के साथ आते हैं, जिससे एकीकरण “Add” पर क्लिक करने जितना सरल हो जाता है।
उन्नत कॉन्फ़िगरेशन:
  • कस्टम MCP Servers: विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप कस्टम MCP servers जोड़ें या मौजूदा कॉन्फ़िगरेशन संशोधित करें।
  • MCP Toolkit कॉन्फ़िगरेशन: बेहतर agent क्षमताओं के लिए Model Context Protocol (MCP) servers कॉन्फ़िगर करें।
  • सर्वर प्रबंधन: सर्वर स्थिति की निगरानी करें, कनेक्शन प्रबंधित करें, और एकीकरण समस्याओं का निवारण करें।
  • एकाधिक प्रोटोकॉल: सर्वरों को विभिन्न ट्रांसपोर्ट विधियों (HTTP, SSE) और प्रमाणीकरण विकल्पों के साथ कॉन्फ़िगर किया जा सकता है।
लाभ:
  • मानकीकृत प्रोटोकॉल के माध्यम से बाहरी टूल और API तक पहुँच
  • निगरानी और अवलोकन उपकरणों के साथ बेहतर agent क्षमताएँ
  • लोकप्रिय डेवलपर सेवाओं के साथ सरलीकृत एकीकरण
  • अपने स्वामित्व वाले सिस्टम के लिए कस्टम सर्वर समर्थन

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Agent Memory

Agent Memory आपके agent को वार्तालापों में उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं, पिछली बातचीत और संदर्भ जानकारी याद रखने की अनुमति देता है। यह सुविधा agent को महत्वपूर्ण विवरण याद रखने और दीर्घकालिक इंटरैक्शन में निरंतरता बनाए रखने में सक्षम करके एक अधिक व्यक्तिगत अनुभव बनाती है। Memory प्रबंधन सुविधाएँ: Agent Memory Configuration
  • स्वचालित पहचान: agent वार्तालापों से महत्वपूर्ण जानकारी को स्वचालित रूप से पहचानता और संग्रहीत करता है, जैसे उपयोगकर्ता प्राथमिकताएँ।
  • अनुमोदन workflow: नई memories स्थायी रूप से संग्रहीत होने से पहले अनुमोदन की आवश्यकता होती है, जो उपयोगकर्ताओं को इस बात पर नियंत्रण देती है कि कौन सी जानकारी बनाए रखी जाती है। उपयोगकर्ता-विशिष्ट: memories प्रति उपयोगकर्ता अलग-अलग होती हैं, जो प्रत्येक व्यक्ति के लिए गोपनीयता और व्यक्तिगत अनुभव सुनिश्चित करती हैं।
  • प्रबंधन उपकरण: सहज इंटरफ़ेस के माध्यम से memories देखें, संपादित करें, अनुमोदित करें, अस्वीकार करें और हटाएँ।
  • फ़िल्टरिंग: उपयोगकर्ता द्वारा memories को क्रमबद्ध करें, सभी को एक साथ देखें।
  • रीयल-टाइम अपडेट: अनुमोदित memories तुरंत agent प्रतिक्रियाओं को बेहतर बनाती हैं।
उपयोग के मामले:
  • व्यक्तिगत सहायक: उपयोगकर्ता प्राथमिकताएँ, शेड्यूल और अक्सर उपयोग की जाने वाली सेटिंग्स याद रखें।
  • ग्राहक सहायता: पिछली समस्याएँ, समाधान और ग्राहक-विशिष्ट जानकारी याद रखें।
  • बिक्री Agents: ग्राहक प्राथमिकताएँ, खरीद इतिहास और संचार शैलियाँ याद रखें।
  • प्रोजेक्ट प्रबंधन: चल रहे प्रोजेक्ट, टीम सदस्यों और प्राथमिकताओं के बारे में संदर्भ बनाए रखें।

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Prompt Library

Prompt Library Configuration Prompt Library आपको अपने agent के लिए कस्टम prompt टेम्पलेट बनाने और प्रबंधित करने की अनुमति देता है। यह सुविधा उपयोगकर्ताओं को संदेश इनपुट में एक dropdown से पूर्व-परिभाषित prompts चुनने की अनुमति देती है, सामान्य इंटरैक्शन को सुचारू बनाती है और agent व्यवहार में निरंतरता सुनिश्चित करती है। Prompt Library विशेषताएँ:
  • त्वरित पहुँच: उपयोगकर्ता तेज़ कार्य आरंभ के लिए संदेश इनपुट में ड्रॉपडाउन से prompts चुन सकते हैं।
  • अनुकूलन योग्य: विभिन्न workflows और उपयोग के मामलों के लिए आवश्यकतानुसार prompts बनाएँ, संपादित करें और हटाएँ।
  • Agent-विशिष्ट: प्रत्येक agent के पास अपनी भूमिका और क्षमताओं के अनुरूप एक अद्वितीय prompt पुस्तकालय हो सकता है।
  • आसान प्रबंधन: पुनर्क्रम के लिए खींचें, इनलाइन संपादित करें, या एक क्लिक में हटाएँ।
उदाहरण Prompts:
  • “संलग्न फ़ाइल का विश्लेषण करें और मुख्य निष्कर्षों का सारांश दें”
  • “वर्तमान प्रोजेक्ट के लिए साप्ताहिक स्थिति रिपोर्ट बनाएँ”
  • “[विषय] के बारे में जानकारी के लिए ज्ञान आधार खोजें”
  • “नीचे वर्णित बग के लिए Jira में एक कार्य बनाएँ”
लाभ:
  • टाइपिंग कम करता है और सुसंगत query प्रारूपण सुनिश्चित करता है
  • सुझाए गए prompts के माध्यम से उपयोगकर्ताओं को agent क्षमताओं की खोज करने में मदद करता है
  • अनुकूलित prompt संरचनाओं का उपयोग करके agent प्रतिक्रिया गुणवत्ता में सुधार करता है
  • सामान्य workflows और दोहराए जाने वाले कार्यों को गति देता है

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Prompt Settings

Prompt Settings Configuration Prompt Settings उपयोगकर्ता prompts को बेहतर बनाने और वार्तालापों के दौरान बुद्धिमान सुझाव प्रदान करने के लिए AI-संचालित बढ़त प्रदान करती हैं। ये सुविधाएँ उपयोगकर्ताओं को उनकी queries को स्वचालित रूप से अनुकूलित करके और संदर्भ-जागरूक मार्गदर्शन प्रदान करके बेहतर परिणाम प्राप्त करने में मदद करती हैं। Prompts में सुधार करें:
  • स्वचालित बढ़त: जब सक्षम हो, तो system चैट पर उपयोगकर्ता prompts का विश्लेषण कर सकता है और उन्हें agent को भेजने से पहले बेहतर स्पष्टता और विवरण के साथ बढ़ा सकता है।
  • अनुकूलन: संदर्भ जोड़ता है, अस्पष्ट शब्दों को स्पष्ट करता है, और बेहतर agent समझ के लिए queries को संरचित करता है।
  • पारदर्शिता: उपयोगकर्ता देख सकते हैं कि उनके prompts कैसे सुधारे गए हैं, समय के साथ बेहतर prompt engineering सीखते हैं।
Prompt सुझाव:
  • बुद्धिमान सिफारिशें: वार्तालापों के दौरान संदर्भ और agent क्षमताओं के आधार पर उपयोगकर्ताओं को स्मार्ट prompt सुझाव प्रदान करता है।
  • संदर्भ-आधारित: सुझाव वर्तमान वार्तालाप विषय और हाल की बातचीत के आधार पर अनुकूलित होते हैं।
  • खोजने योग्य: उचित क्षणों पर प्रासंगिक सुझाव दिखाकर उपयोगकर्ताओं को यह सीखने में मदद करता है कि agent क्या कर सकता है।
लाभ:
  • बेहतर संरचित prompts के माध्यम से बेहतर प्रतिक्रिया गुणवत्ता
  • उपयोगकर्ताओं को प्रभावी queries की ओर मार्गदर्शन करके निराशा कम करना
  • Prompt engineering की सर्वोत्तम प्रथाएँ सीखने के लिए शैक्षिक उपकरण
  • स्पष्ट, अच्छी तरह से बनाए गए इनपुट सुनिश्चित करके बेहतर agent प्रदर्शन

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Structured Outputs

Structured Outputs Configuration Structured Outputs आपको विशिष्ट output schemas परिभाषित करने की अनुमति देते हैं जिनका आपके agent को प्रतिक्रिया देते समय पालन करना चाहिए। यह सुविधा निरंतर, पार्स करने योग्य प्रतिक्रियाओं को सुनिश्चित करती है जिन्हें अन्य सिस्टम, डेटाबेस या workflows के साथ आसानी से एकीकृत किया जा सकता है। प्रमुख विशेषताएँ:
  • Schema परिभाषा: कस्टम JSON schemas बनाएँ जो agent outputs की सटीक संरचना परिभाषित करते हैं।
  • टाइप सुरक्षा: सुनिश्चित करें कि प्रतिक्रियाएँ विशिष्ट डेटा प्रकारों (strings, numbers, booleans, arrays, objects) का पालन करती हैं।
  • आवश्यक फ़ील्ड: निर्दिष्ट करें कि output में हमेशा कौन से फ़ील्ड मौजूद होने चाहिए।
  • सत्यापन: स्वचालित सत्यापन सुनिश्चित करता है कि outputs लौटाए जाने से पहले परिभाषित schema से मेल खाते हैं।
  • एकाधिक Schemas: विभिन्न agent कार्यों या workflows के लिए विभिन्न output schemas बनाएँ।
उपयोग के मामले:
  • API एकीकरण: ऐसी प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करें जिन्हें बाहरी APIs या microservices द्वारा सीधे उपयोग किया जा सके।
  • डेटाबेस संचालन: सुनिश्चित करें कि agent outputs डेटाबेस सम्मिलन के लिए सही ढंग से प्रारूपित हैं।
  • फ़ॉर्म भरना: दस्तावेज़ों से डेटा निकासी को पूर्व-परिभाषित फ़ॉर्म फ़ील्ड में संरचित करें।
  • रिपोर्टिंग: ऐसी निरंतर रिपोर्ट संरचनाएँ उत्पन्न करें जिन्हें स्वचालित रूप से संसाधित किया जा सके।
  • डेटा Pipelines: agent outputs को डाउनस्ट्रीम डेटा प्रसंस्करण सिस्टम में फ़ीड करें।
उदाहरण Schema: 
{
  "type": "object",
  "properties": {
    "customer_name": { "type": "string" },
    "email": { "type": "string", "format": "email" },
    "sentiment": { "type": "string", "enum": ["positive", "neutral", "negative"] },
    "priority": { "type": "integer", "minimum": 1, "maximum": 5 },
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संस्करण इतिहास

Version History संस्करण इतिहास आपके agent की कॉन्फ़िगरेशन में किए गए सभी परिवर्तनों का एक पूर्ण ऑडिट ट्रेल प्रदान करता है। यह सुविधा आपको संशोधनों को ट्रैक करने, पिछले संस्करणों पर वापस जाने और परिवर्तन प्रबंधन नीतियों के अनुपालन को बनाए रखने में सक्षम बनाती है। विशेषताएँ:
  • पूर्ण इतिहास: टाइमस्टैम्प और उपयोगकर्ता एट्रिब्यूशन के साथ सभी कॉन्फ़िगरेशन परिवर्तन देखें।
  • संस्करण तुलना: बिल्कुल देखने के लिए विभिन्न संस्करणों की तुलना करें कि क्या बदला।
  • वापसी क्षमता: समस्याएँ उत्पन्न होने पर तुरंत पिछली कार्यशील कॉन्फ़िगरेशन पर वापस जाएँ।
  • उपयोगकर्ता एट्रिब्यूशन: जवाबदेही और अनुपालन के लिए ट्रैक करें कि किसने प्रत्येक परिवर्तन किया।
उपयोग के मामले:
  • समस्या निवारण: संस्करण परिवर्तनों की तुलना करके पहचानें कि समस्याएँ कब उत्पन्न हुईं।
  • अनुपालन: नियामक आवश्यकताओं के लिए ऑडिट ट्रेल बनाए रखें।
  • सहयोग: साझा agent विकास में टीम सदस्यों द्वारा किए गए परिवर्तनों को ट्रैक करें।
  • प्रयोग: जानते हुए कि आवश्यकता पड़ने पर वापस जा सकते हैं, सुरक्षित रूप से कॉन्फ़िगरेशन परिवर्तनों का परीक्षण करें।
  • दस्तावेज़ीकरण: agent विकास और कॉन्फ़िगरेशन निर्णयों के इतिहास को बनाए रखें।