Openai का API एजेंटों के साथ कैसे उद्यमों के साथ उद्यम कर रहे हैं

पर वेंचरबीट का ट्रांसफॉर्म 2025 कॉन्फ्रेंसओलिवियर गोडमेंट, ओपनई के एपीआई प्लेटफॉर्म के लिए उत्पाद के प्रमुख, बशर्ते और पीछे-पीछे की ओर देखें कि कैसे एंटरप्राइज़ टीमें एआई एजेंटों को कैसे अपना रही हैं और पैमाने पर एआई एजेंटों को तैनात कर रही हैं।

20 मिनट की पैनल चर्चा में मैंने विशेष रूप से ईश्वर के साथ होस्ट किया, पूर्व स्ट्राइप शोधकर्ता और वर्तमान ओपन एपीआई बॉस ने ओनकेस्टाई के नवीनतम डेवलपर टूल्स कॉस्ट-रिटर्न उदाहरणों को स्ट्रिप एंड बॉक्स जैसे शुरुआती अपनाने वालों से अनपैक कर दिया।

एंटरप्राइज़ नेताओं के लिए सत्र लाइव को दूर करने में असमर्थ, यहां शीर्ष 8 सबसे महत्वपूर्ण टेकवे हैं:

Agans तेजी से प्रोटोटाइप से उत्पादन की ओर बढ़ रहे हैं

ईश्वर के अनुसार, 2025 के निशान और वास्तविक शिफ्ट में एआई को कैसे पैमाने पर तैनात किया जा रहा है। विश्व स्तर पर ओपनईएआई के एपीआई प्लेटफॉर्म का उपयोग करके अब और मिलियन से अधिक मासिक सक्रिय डेवलपर्स के साथ, और साल दर साल 700% तक टोकन का उपयोग, एआई प्रयोग से परे आगे बढ़ रहा है।

“यह पांच साल हो गया है क्योंकि हमने अनिवार्य रूप से GPT-3 को लॉन्च किया है … और आदमी, पिछले पांच साल बहुत जंगली रहे हैं।”

भगवान ने जोर देकर कहा कि वर्तमान मांग अभी चैटबॉट के बारे में नहीं है। “AI उपयोग करता है कि क्या आप सरल Q & tally मामलों का उपयोग कर रहे हैं जहां एप्लिकेशन, एजेंट, आपके लिए सामान कर सकते हैं।”

इस पारी ने Openai को लॉन्च करने के लिए प्रेरित किया मार्च में दो प्रमुख डेवलपर-सामना करने वाले उपकरण: प्रतिक्रियाएं एपीआई और यह एगन्स एसडीके।

जब एकल एजेंट उप-एजेंट आर्किटेक्चर का उपयोग करें

और प्रमुख विषय वास्तुशिल्प पसंद था। Godment ने कहा कि एकल-एजेंट लूप, जो एक मॉडल में पूर्ण उपकरण पहुंच और संदर्भ को एनकैप्सुलेट करते हैं, वैचारिक सुरुचिपूर्ण होते हैं, लेकिन अक्सर पैमाने पर imractical होते हैं।

“सटीक और विश्वसनीय एकल एजेंटों का निर्माण कठिन है। जैसे, यह वास्तव में कठिन है।”

जैसे-जैसे जटिलता बढ़ती है-और अधिक संभावित उपयोगकर्ता इनपुट, अधिक तर्क-टीम अक्सर विशेष उप-एजेंटों के साथ मॉड्यूलर आर्किटेक्चर की ओर बढ़ती हैं।

“और जो अभ्यास उभरा है, वह अनिवार्य रूप से एजेंटों को कई उप-अर्गरों के लिए तोड़ने के लिए है … आप सॉफ्टवेयर की तरह चिंताओं को अलग करना चाहते हैं।”

ये उप-एग्नर्स एक छोटी टीम में भूमिका की तरह कार्य करते हैं: एक ट्राइएज एजेंट इरादे को वर्गीकृत करता है, टियर-वन एजेंट नियमित मुद्दों को संभालते हैं, और अन्य बढ़त या बढ़त के मामलों को हल करते हैं।

क्यों प्रतिक्रियाएं एपीआई है और कदम बदलते हैं

Godment ने डेवलपर टूलिंग में एक मूलभूत विकास के रूप में प्रतिक्रियाओं को एपीआई को तैनात किया। पहले, डेवलपर्स मॉडल कॉल के ऑर्केस्ट्रेटेड सीक्वेंस को मैनुअल करते हैं। अब, उस ऑर्केस्ट्रेशन को आंतरिक रूप से संभाला जाता है।

“प्रतिक्रियाएं एपीआई शायद बहुत अधिक जीपीटी -3 के बाद से पेश की गई अमूर्त की सबसे बड़ी नई परत है।”

यह डेवलपर्स को इरादे को व्यक्त करने की अनुमति देता है, न कि केवल मॉडल प्रवाह को कॉन्फ़िगर करें। “आप लौटने के बारे में परवाह करते हैं और वास्तव में ग्राहक के लिए अच्छा सम्मान करता है … सम्मान एपीआई अनिवार्य रूप से उस लूप को संभालता है।”

इसमें ज्ञान पुनर्प्राप्ति, वेब खोज, और फ़ंक्शन कॉलिंग के लिए अंतर्निहित क्षमताएं भी शामिल हैं, जो कि वास्तविक दुनिया के एजेंट वर्कफ़्लो के लिए उद्यमों की आवश्यकता है।

अवलोकन और सुरक्षा में निर्माण किया जाता है

सुरक्षा और अनुपालन दिमाग के शीर्ष थे। Godment ने प्रमुख रेलिंग का हवाला दिया जो कि Openai के स्टैक को वित्त और स्वास्थ्य सेवा जैसे विनियमित क्षेत्रों के लिए व्यवहार्य बनाते हैं:

• नीति-आधारित पुनर्वित्त
• SOC-2 लॉगिंग
• आंकड़ा निवास समर्थन

मूल्यांकन वह जगह है जहां देवता डेमो और उत्पादन के बीच सबसे बड़ा अंतर देखता है।

“मेरा हॉट टेक यह है कि मॉडल मूल्यांकन शायद बड़े पैमाने पर एआई गोद लेने के लिए सबसे बड़ी अड़चन है।”

Opena में अब API स्टैक के साथ ट्रेसिंग और EVAL टूल शामिल हैं, जिससे टीमों को यह परिभाषित करने में मदद मिलती है कि सफलता क्या दिखती है और ट्रैक करती है कि एजेंट समय के साथ कैसे प्रदर्शन करते हैं।

“जब तक आप मूल्यांकन में निवेश नहीं करते हैं … उस विश्वास का निर्माण करना वास्तव में कठिन है, यह विश्वास है कि मॉडल सटीक, relible हो रहा है।”

प्रारंभिक आरओआई विशिष्ट कार्यों में दिखाई देता है

कुछ उद्यम उपयोग करने वाले मामलों में पहले से ही औसत दर्जे का लाभ प्रदान करते हैं। गोडेम से साझा उदाहरण:

• पट्टीजो चालान से निपटने, रिपोर्टिंग में तेजी लाने के लिए एग्रेस का उपयोग करता है “35% तेजी से चालान संकल्प”
• डिब्बाजिसने ज्ञान प्राप्त करने वाले लोगों को लॉन्च किया जो सक्षम करता है “शून्य-टच टिकट ट्राइएज”

अन्य उच्च-मूल्य वाले उपयोग के मामलों में ग्राहक सहायता (आवाज सहित), आंतरिक शासन और घने दस्तावेज को नेविगेट करने के लिए ज्ञान सहायक शामिल हैं।

यह उत्पादन में लॉन्च करने के लिए क्या लेता है

ईश्वर ने सफल तैनाती में मानव कारक पर जोर दिया।

“बहुत ही उच्च-अंत वाले लोगों का छोटा और छोटा अंश है, जो जब भी वे देखते हैं और समस्या और देखते हैं और प्रौद्योगिकी करते हैं, तो वे इसे चलाते हैं।”

ये आंतरिक चैंपियन हमेशा इंजीनियरिंग से नहीं आते हैं। व्हाट्स यूनिट्स उन्हें दृढ़ता है।

“एयर फर्स्ट रिएक्शन है, ठीक है, मैं इसे कैसे काम कर सकता हूं?”

Openai इस समूह द्वारा संचालित कई प्रारंभिक तैनाती देखता है – वे लोग जिन्होंने उद्यम में शुरुआती चैट का उपयोग किया है और अब पूर्ण एजेंट सिस्टम के साथ प्रयोग कर रहे हैं।

वह भी इंगित करता है और कई अनदेखी करता है: डोमेन विशेषज्ञता। “एक उद्यम में ज्ञान … इंजीनियरों के साथ झूठ नहीं बोलता है। यह ओपीएस टीम के साथ है।”

एजेंट-बिल्डिंग टूल्स को गैर-डेवलपर्स के लिए सुलभ बनाना एक चुनौती है, जो संबोधित करना है।

एंटरप्राइज़ एजेंटों के लिए आगे क्या है

रोडमैप में ईश्वर की पेशकश और झलक। Openai सक्रिय रूप से काम कर रहा है:

• बहुमूत्र एजेंट यह पाठ, आवाज, चित्र और संरचित डेटा के माध्यम से बातचीत कर सकता है
• दीर्घकालिक स्मृति सत्रों में ज्ञान बनाए रखने के लिए
• क्रॉस क्लाउड ऑर्केस्ट्रेशन जटिल का समर्थन करने के लिए, आईटी वातावरण वितरित किया

ये कट्टरपंथी परिवर्तन नहीं हैं, लेकिन पुनरावृत्ति परतें जो पहले से ही संभव है। “एक बार हमारे पास ऐसे मॉडल हैं जो न केवल कुछ सेकंड के लिए बल्कि मिनटों के लिए, घंटों के लिए सोच सकते हैं … यह कुछ सुंदर मन-उड़ाने वाले उपयोग के मामलों को सक्षम करने जा रहा है।”

अंतिम शब्द: तर्क मॉडल अंडरहिप्ड हैं

भगवान ने अपने विश्वास की पुष्टि करके सत्र को बंद कर दिया कि तर्क-सक्षम मॉडल-वे जो जवाब देने से पहले प्रतिबिंबित कर सकते हैं-दीर्घकालिक परिवर्तन के सही एनबलर्स होंगे।

“मुझे अभी भी विश्वास है कि हम उन मॉडलों के स्नातक स्तर की पढ़ाई के GPT-2 या GPT-3 स्तर पर बहुत अधिक हैं … हम अभी भी सतह को खरोंच कर रहे हैं कि तर्क मॉडल क्या कर सकते हैं।”

उद्यम निर्णय निर्माताओं के लिए, संदेश स्पष्ट है: एजेंट स्वचालन के लिए बुनियादी ढांचा यहां है। अब क्या मायने रखता है और उपयोग के मामले पर ध्यान केंद्रित कर रहा है, क्रॉस-फंक्शनल टीमों को सशक्त बना रहा है, और पुनरावृति के लिए तैयार है। वैल्यू क्रिएशन का अगला चरण एक उपन्यास डेमोस में नहीं है, बल्कि टिकाऊ प्रणालियों में, वास्तविक दुनिया की जरूरतों और रिलायल बनाने के लिए परिचालन अनुशासन के आकार का है।