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अपने काम के हिस्से के रूप में Notion के अन्य विभागों में AI एजेंटों की शुरूआत को बढ़ावा देने और FDE दृष्टिकोण का उपयोग करने वाली कंपनियों को कार्यान्वयन सहायता प्रदान करने के दौरान, कुछ पैटर्न उभरे हैं। मैंने सेल्स, इनसाइड सेल्स, मार्केटिंग, उत्पाद विकास, कस्टमर सक्सेस और अन्य के लिए एजेंट बनाए हैं, लेकिन उन सभी को फील्ड स्तर पर सामान्य बाधाओं और एंटरप्राइज़ स्तर पर संगठनात्मक बाधाओं का सामना करना पड़ता है। दोनों अपरिहार्य हैं, और मेरा मानना है कि अधिकांश कंपनियाँ एक ही स्थानों पर अटक जाती हैं।
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▍साइट पर बाधाएँ
① दायरा बहुत छोटा होने की समस्या
मैंने सेल्स के लिए एक एजेंट बनाने की कोशिश की जो "जब कोई लीड आता है तो स्वचालित रूप से शोध करता है।" मैंने पूरे वर्कफ़्लो की कल्पना की: जब कोई संभावित ग्राहक सूची में आता है, तो एजेंट आंतरिक और बाहरी जानकारी पर शोध और विश्लेषण करता है, फिर एक ईमेल ड्राफ्ट बनाता है। मैंने उस हिस्से को बनाकर शुरू किया जहाँ यह लीड डेटाबेस में एक नई एंट्री आने पर जानकारी पर शोध करता है। मेरा इरादा था कि एक बार नींव तैयार हो जाने के बाद, ईमेल निर्माण को स्वचालित करना आसान होगा।
हालाँकि, प्रारंभिक निर्माण स्थापित करने और फील्ड टीम को स्वामित्व सौंपने के बाद, उन्होंने कई हफ्तों के बाद भी ईमेल ड्राफ्ट को स्वचालित नहीं किया था। जब मैंने उनका साक्षात्कार लिया, तो उन्होंने कहा, "लीड पर शोध करने के लिए यह पहले से ही बहुत सुविधाजनक है!" टीम को यह एहसास नहीं था कि वे ईमेल ड्राफ्ट तक जा सकते हैं, या इतना स्वचालित करने का विचार उनके मन में आया ही नहीं था। ऐसा भी लग रहा था कि वे झिझक रहे थे क्योंकि यह मुश्किल लग रहा था।
यह पहला पैटर्न है जहाँ एजेंट कार्यान्वयन रुक जाता है: काम के दायरे को बहुत छोटा करना, जिसके परिणामस्वरूप एजेंट बनाने के बावजूद कम रिटर्न वाला उपयोग होता है। यह केवल पृथक कार्यों या छोटे कार्यों के लिए उपयोग किया जाता है।
② बहुत बड़ा होने के कारण रुकने की समस्या
दूसरी समस्या इसके विपरीत है: एक जटिल व्यावसायिक प्रक्रिया को एजेंट में बदलने की कोशिश करना, केवल यह महसूस करना कि प्रक्रिया स्वयं उच्च रिज़ॉल्यूशन के साथ संरचित नहीं है। अलग-अलग लोग चीज़ों को अलग-अलग तरीके से करते हैं, या बहुत अधिक अंतर्निहित ज्ञान (tacit knowledge) है। बहुत अधिक गहराई में जाने की कोशिश करने से सिर्फ साक्षात्कार के दौरान ही समय बर्बाद हो जाता है, और निर्माण चरण तक कभी नहीं पहुँचा जाता है। हितधारकों की संख्या बढ़ जाती है, और सहमति बनाने की लागत बढ़ जाती है। प्रारंभिक उत्साह धीरे-धीरे खत्म हो जाता है...
यह परियोजना प्रबंधन में दायरा निर्धारण का मुद्दा है। आप एजेंट के साथ क्या करना चाहते हैं? आप क्या परिणाम प्राप्त करना चाहते हैं? यदि परिणाम तय है, तो एजेंट के लिए आवश्यक और पर्याप्त दायरा निर्धारित हो जाता है। अस्पष्ट रूप से "एजेंटों के साथ व्यावसायिक दक्षता" का लक्ष्य रखना कीचड़ में ले जाता है।
③ स्वामित्व का अभाव
भले ही कोई प्रमोटर इसे गति के साथ बनाता है, यदि सुधार या बग फिक्स की जिम्मेदारी अस्पष्ट है, तो उपयोग धीरे-धीरे कम हो जाता है। प्रमोटर का भी उत्साह खत्म हो जाता है। आदर्श रूप से, फील्ड टीम को एजेंट को अपना मानकर उसका पोषण करना चाहिए। यदि यह गायब है, तो चीजें पहले तीन महीनों तक अच्छी दिखती हैं लेकिन पैमाने पर विस्तार करने में विफल रहती हैं। जैसे-जैसे हितधारकों की संख्या बढ़ती है—विशेषकर जैसे-जैसे काम का दायरा बढ़ता है—सहमति और पुष्टि की आवश्यकता बढ़ती है, और एजेंसी की भावना (इसका मालिक कौन है) धीरे-धीरे कम होती जाती है।
ये तीनों स्वतंत्र समस्याएँ नहीं हैं; ये सभी आपस में जुड़ी हुई हैं। यदि दायरे का डिज़ाइन गलत है, तो स्वामित्व स्थापित नहीं होगा, और यदि कोई मालिक नहीं है, तो दायरा विस्तारित नहीं होगा।
▍संगठनात्मक बाधाएँ
भले ही आप साइट पर बाधाओं को पार कर लें, एक एंटरप्राइज़ में "कुछ ऐसा बनाने जो काम करता है" से परे चार और दीवारें हैं।
④ टोकन पूंजी की पारदर्शिता
भले ही टोकन की खपत विभाग के अनुसार दिखाई देती हो, अक्सर यह स्पष्ट नहीं होता है कि "किस तरह का काम किया गया और क्या परिणाम प्राप्त हुआ।" यह टोकन पूंजी और टोकन प्रबंधन के दृष्टिकोण से एक समस्या बन जाती है, जिससे बजट को उचित ठहराना असंभव हो जाता है। नतीजतन, प्रबंधन टोकन को केवल एक उपभोग लागत के रूप में देखता है, पूछता है, "तो, इसकी लागत कितनी होगी?"
⑤ शासन (Governance)
कौन एजेंट बना सकता है, कौन उन्हें देख सकता है, और उनका प्रबंधन कौन करता है? यदि यह अस्पष्ट है, तो संगठन "आवारा एजेंटों" या "ज़ोंबी एजेंटों" से भर जाएगा जो चलते हैं लेकिन कोई उपयोग नहीं करता। कोई जिम्मेदारी नहीं लेता, कोई बजट सुरक्षित नहीं होता, टोकन बर्बादी से खर्च होते हैं, और सुरक्षा जोखिम तब तक बढ़ते हैं जब तक सब कुछ बंद नहीं हो जाता।
⑥ अवलोकनीयता (Observability)
एजेंट कितनी बार चला, यह कितनी बार सफल हुआ, और यह कहाँ विफल हुआ? यह संचालन के लिए एक न्यूनतम आवश्यकता है, फिर भी कई उपकरण यहाँ कमज़ोर हैं। आप उस चीज़ में सुधार नहीं कर सकते जिसे आप देख नहीं सकते। केवल अवलोकनीयता के साथ ही आप एजेंट सुधार के लिए एक फीडबैक लूप बना सकते हैं।
⑦ मॉडल चयन में लचीलापन
किसी विशिष्ट LLM प्रदाता पर बहुत अधिक निर्भर रहना एक जोखिम है। क्या होगा यदि प्रदर्शन अस्थायी रूप से गिर जाए? क्या होगा यदि यह किसी विफलता के कारण बंद हो जाए? क्या होगा यदि निर्यात प्रतिबंध इसे अनुपलब्ध कर दें? यदि आप तुरंत किसी अन्य प्रदाता पर स्विच नहीं कर सकते हैं, तो आप व्यावसायिक संचालन से सीधे जुड़े एजेंटों को लागू नहीं कर सकते हैं। AI बुनियादी ढाँचा बन गया है, फिर भी अत्यधिक निर्भरता वर्तमान में आँख मूंदकर सहन की जाती है।
सारांश
एजेंट कार्यान्वयन एक तकनीकी चर्चा की तरह दिखता है, लेकिन वास्तव में यह व्यावसायिक डिज़ाइन और स्वामित्व के बारे में है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह सिर्फ "AI अद्भुत है" के साथ समाप्त न हो, पहले शासन और अवलोकनीयता के लिए नींव की आवश्यकता होती है।
न बहुत छोटा, न बहुत बड़ा, और जिम्मेदारी के साथ किसी के द्वारा पोषित। और एक संगठन के रूप में इसका समर्थन करने के लिए एक प्रणाली। मेरा मानना है कि एजेंट तभी जड़ पकड़ते हैं जब फील्ड और संगठन दोनों संरेखित हों।
