AI Agent Coding 2025 उस वर्ष के दौरान सॉफ्टवेयर उद्योग को महत्वपूर्ण रूप से पुनर्गठित करने वाले विकास के रूप में, स्वायत्त रूप से सॉफ्टवेयर कोड लिखने, परीक्षण करने और तैनात करने में सक्षम कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंटों के तेजी से विस्तार का वर्णन करता है। एक AI एजेंट, जिसे एजेंटिक AI के रूप में भी जाना जाता है, एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रोग्राम है जो लक्ष्यों का पीछा कर सकता है, सॉफ्टवेयर या अन्य उपकरणों का उपयोग कर सकता है, और कुछ स्तर की स्वायत्तता के साथ कार्रवाई कर सकता है। यह संकीर्ण, विशिष्ट कार्यों के लिए उपकरण-जैसे AI उपयोग के विपरीत है, जैसे प्रश्नों का उत्तर देना, जैसा कि 2023 में आम गैर-एजेंटिक चैटबॉट या पारंपरिक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में देखा गया था। जबकि कोई सार्वभौमिक रूप से सहमत परिभाषा मौजूद नहीं है, AI एजेंटों के सामान्य गुणों में लक्ष्य-निर्देशित व्यवहार, बाहरी उपकरणों का उपयोग, बाहरी वातावरण के साथ बातचीत करने और संशोधित करने की क्षमता, और बहु-चरणीय कार्यों का स्वायत्त प्रदर्शन शामिल है। उनका नियंत्रण प्रवाह अक्सर बड़े भाषा मॉडल (LLMs) द्वारा संचालित होता है, और एजेंट सिस्टम में मेमोरी घटक, योजना तर्क, उपकरण इंटरफेस, और घटकों के समन्वय के लिए ऑर्केस्ट्रेशन सॉफ्टवेयर शामिल हो सकते हैं।
2025 तक, सॉफ्टवेयर डेवलपर या कोडिंग एजेंट, जैसे कि Cursor, AI एजेंटों का एक प्रमुख अनुप्रयोग बन गए, जो स्वचालित कोड निर्माण, परीक्षण और तैनाती को सक्षम करते हैं। यह उछाल बड़े भाषा मॉडल में प्रगति, फ़ंक्शन-कॉलिंग APIs की उपलब्धता, और Anthropic के Model Context Protocol (MCP) जैसे मानकीकृत प्रोटोकॉल द्वारा ईंधन दिया गया था, जिसने एजेंटों को प्रासंगिक जागरूकता प्राप्त करने और बाहरी उपकरणों पर कार्य करने की अनुमति दी। "एजेंटिक" शब्द ने 2024 में आवृत्ति प्राप्त की, जिसे शोधकर्ता एंड्रयू एनजी द्वारा लोकप्रिय बनाया गया, और 2025 के मध्य तक, AI एजेंटों को उद्योग रिपोर्टों के अनुसार, वीडियो गेम विकास, जुआ, क्रिप्टोकरेंसी वॉलेट, और सोशल मीडिया सहित विभिन्न डोमेन में लागू किया जा रहा था।
ऐतिहासिक संदर्भ
कृत्रिम एजेंटों के लिए सैद्धांतिक आधार 20वीं सदी के मध्य में साइबरनेटिक्स और कृत्रिम बुद्धिमत्ता की स्थापना के साथ उभरे। Oliver Selfridge का 1958 का पेपर "Pandemonium: A Paradigm for Learning" एजेंट-उन्मुख वास्तुकला स्थापित करने में एक महत्वपूर्ण प्रारंभिक सैद्धांतिक योगदान था। वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए एजेंटों के व्यावहारिक कार्यान्वयन 1990 के दशक में व्यापक होने लगे, belief-desire-intention सॉफ्टवेयर मॉडल (BDI) और एजेंट-उन्मुख प्रोग्रामिंग की शुरुआत के बाद। हार्वर्ड प्रोफेसर Milind Tambe ने नोट किया कि 1990 के दशक में, AI एजेंट की परिभाषा स्पष्ट नहीं थी। शुद्ध डिजिटल एजेंटों को निगरानी जैसे उद्देश्यों के लिए कंप्यूटर बुनियादी ढांचे में तैनात किया गया था, जबकि वास्तविक दुनिया के सेंसर और एक्चुएटर से जुड़े एजेंटों का उपयोग औद्योगिक नियंत्रण प्रणालियों में तेजी से किया गया।
प्रारंभिक कृत्रिम एजेंटों में सरल if-then तर्क होता था, जो समय के साथ बड़े निर्णय वृक्ष मॉडल में विस्तारित हुआ। 2010 के दशक की शुरुआत तक, Siri और Alexa जैसे उत्पाद जारी किए गए और कभी-कभी AI एजेंट कहलाए, हालांकि उनमें LLMs द्वारा संचालित बाद के एजेंटों की सामान्य-उद्देश्य तर्क क्षमता का अभाव था। शिक्षाविदों ने 2018 से LLM एजेंटों का अध्ययन करना शुरू किया। ऐसे एजेंटों की तैनाती 2023 के अंत में OpenAI के "function-calling" API उपलब्ध होने के बाद तेज होने लगी, और विशेष रूप से Anthropic के 2024 के अंत में Model Context Protocol (MCP) की शुरुआत के बाद, जो LLM एजेंटों के लिए प्रासंगिक जागरूकता प्राप्त करने और विभिन्न बाहरी उपकरणों को कॉल करके दुनिया पर कार्य करने का एक मानकीकृत तरीका है।
प्रशिक्षण और परीक्षण
शोधकर्ताओं ने AI एजेंटों को प्रशिक्षित या मूल्यांकन करने के लिए विश्व मॉडल और सुदृढीकरण सीखने के वातावरण बनाने का प्रयास किया है। उदाहरण के लिए, Minecraft और No Man's Sky जैसे वीडियो गेम, साथ ही कंपनी वेबसाइटों की प्रतिकृतियां, ऐसे एजेंटों के प्रशिक्षण के लिए उपयोग की गई हैं। ये वातावरण एजेंटों को लक्ष्य-निर्देशित व्यवहार सीखने, अनुकरणित वातावरण के साथ बातचीत करने, और अपने बहु-चरणीय कार्य निष्पादन को परिष्कृत करने की अनुमति देते हैं। कोडिंग के संदर्भ में, एजेंटों को अक्सर बड़े कोडबेस पर प्रशिक्षित किया जाता था, जिसमें पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंग और मानव प्रतिक्रिया से सुदृढीकरण सीखने जैसी तकनीकों का उपयोग किया जाता था, ताकि कोड उत्पन्न करने, परीक्षण करने और डीबग करने की उनकी क्षमता में सुधार हो सके।
स्वायत्त क्षमताएं
Financial Times ने AI एजेंटों की स्वायत्तता की तुलना स्व-ड्राइविंग कारों के SAE वर्गीकरण से की, अधिकांश अनुप्रयोगों को स्तर 2 या स्तर 3 के समान बताया, कुछ अत्यधिक विशिष्ट परिस्थितियों में स्तर 4 प्राप्त करते हैं और स्तर 5 सैद्धांतिक है। कोडिंग में, इसका मतलब था कि कई AI एजेंट मानव निगरानी के साथ विशिष्ट कार्यों को संभाल सकते हैं, जबकि कुछ संकीर्ण डोमेन में स्वतंत्र रूप से काम कर सकते हैं, जैसे स्वचालित बग फिक्सिंग या कोड रीफैक्टरिंग। स्वायत्तता का स्तर व्यापक रूप से भिन्न था, कुछ एजेंटों को प्रत्येक कार्रवाई के लिए मानव अनुमोदन की आवश्यकता होती थी, जबकि अन्य कोड निर्माण से तैनाती तक पूरे वर्कफ़्लो को बिना हस्तक्षेप के निष्पादित कर सकते थे।
संज्ञानात्मक वास्तुकला
Ken Huang ने सात परस्पर जुड़ी परतों से युक्त एक AI एजेंट संदर्भ वास्तुकला प्रस्तावित की, जिसमें प्रत्येक परत नीचे की परतों की कार्यक्षमता पर निर्माण करती है:
- परत 1: फाउंडेशन मॉडल - एजेंट को शक्ति देने वाले डेटासेट प्रदान करते हैं।
- परत 2: डेटा संचालन - AI एजेंट संचालन के लिए आवश्यक डेटा बुनियादी ढांचे का प्रबंधन करता है, जिसमें वेक्टर डेटाबेस, डेटा लोडर, और RAG शामिल हैं।
- परत 3: एजेंट फ्रेमवर्क - सॉफ्टवेयर जो AI एजेंटों का प्रबंधन करता है।
- परत 4: तैनाती और बुनियादी ढांचा - AI एजेंटों की तकनीकी नींव।
- परत 5: मूल्यांकन और अवलोकन - AI एजेंटों की सुरक्षा और प्रदर्शन।
- परत 6: सुरक्षा और अनुपालन - सुरक्षित संचालन और नियामक सीमाओं के अनुपालन के लिए एक सुरक्षात्मक ढांचा। इस परत पर, AI एजेंट स्टैक की सभी परतों में एम्बेडेड सुरक्षा और अनुपालन सुविधाओं को एकीकृत किया जाता है।
- परत 7: एजेंट पारिस्थितिकी तंत्र - वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों और उपयोगकर्ताओं के साथ AI एजेंटों के इंटरफेस का प्रतिनिधित्व करता है।
यह वास्तुकला AI एजेंटों को विकसित करने और तैनात करने के लिए एक संरचित दृष्टिकोण प्रदान करती है, विशेष रूप से उद्यम सेटिंग्स में, जहां कोडिंग एजेंटों को मौजूदा सॉफ्टवेयर विकास पाइपलाइनों, संस्करण नियंत्रण प्रणालियों, और तैनाती बुनियादी ढांचे के साथ एकीकृत करने की आवश्यकता थी।
एजेंट हार्नेस
एक एजेंट हार्नेस बड़े भाषा मॉडल के आसपास का सॉफ्टवेयर स्तर है जो इसे AI एजेंट के रूप में कार्य करने में सक्षम बनाता है। यह आमतौर पर प्रॉम्प्ट, संदर्भ, उपकरण उपयोग, मेमोरी, निष्पादन स्थिति, परिचालन बाधाओं, सैंडबॉक्स, अनुमतियों, और परिणामों के प्रसंस्करण का प्रबंधन करता है। हार्नेस मॉडल को आंतरिक और बाहरी कंप्यूटर हार्डवेयर, सॉफ्टवेयर, डेटा फ़ाइलों, डेटाबेस, वेब ब्राउज़र, कमांड-लाइन इंटरफेस, और एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस से जोड़ता है, जबकि यह नियंत्रित करता है कि एजेंट बहु-चरणीय कार्यों को पूरा करने के लिए इन संसाधनों तक कैसे पहुंचता है और उनका उपयोग करता है। कोडिंग एजेंटों में, हार्नेस में अक्सर कोड संपादकों, Git जैसी संस्करण नियंत्रण प्रणालियों, और क्लाउड तैनाती प्लेटफार्मों के साथ एकीकरण शामिल होता था, जिससे एजेंट कोड लिख सकता था, परीक्षण चला सकता था, और अनुप्रयोगों को तैनात कर सकता था।
ऑर्केस्ट्रेशन पैटर्न
स्वायत्त एजेंटों को अक्सर जटिल कार्यों को निष्पादित करने के लिए अन्य एजेंटों या विशेष उपकरणों के साथ एकीकृत किया जाता है। ये कॉन्फ़िगरेशन, जिन्हें ऑर्केस्ट्रेशन पैटर्न या वर्कफ़्लो के रूप में जाना जाता है, में निम्नलिखित शामिल हैं:
- प्रॉम्प्ट चेनिंग: एक अनुक्रम जहां एक चरण का आउटपुट अगले के लिए इनपुट के रूप में कार्य करता है।
- रूटिंग: एक इनपुट को विशेष डाउनस्ट्रीम कार्य या उपकरण की ओर निर्देशित करना।
- समानांतरीकरण: कई कार्यों का एक साथ निष्पादन।
- अनुक्रमिक प्रसंस्करण: एक पूर्वनिर्धारित पाइपलाइन के माध्यम से कार्यों की एक निश्चित, रैखिक प्रगति।
- प्लानर-आलोचक: एक पुनरावृत्त पैटर्न जहां एक एजेंट एक प्रस्ताव उत्पन्न करता है और दूसरा परिष्करण के लिए प्रतिक्रिया प्रदान करने के लिए इसका मूल्यांकन करता है।
कोडिंग में, ऑर्केस्ट्रेशन पैटर्न ने एजेंटों को बड़े सॉफ्टवेयर प्रोजेक्ट्स को छोटे कार्यों में तोड़ने, उन्हें विशेष उप-एजेंटों को सौंपने, और एक सुसंगत कोडबेस उत्पन्न करने के लिए उनके प्रयासों का समन्वय करने में सक्षम बनाया। उदाहरण के लिए, एक प्लानर एजेंट वास्तुकला डिजाइन कर सकता है, जबकि एक कोडर एजेंट फ़ंक्शन लिखता है, और एक आलोचक एजेंट बग और शैली मुद्दों के लिए कोड की समीक्षा करता है।
मल्टीमॉडल AI एजेंट
बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के अलावा, विज़न-भाषा मॉडल (VLMs) और मल्टीमॉडल फाउंडेशन मॉडल एजेंटों के आधार के रूप में उपयोग किए जा सकते हैं। Allen Institute for AI ने 2024 में एक ओपन-सोर्स विज़न-भाषा मॉडल जारी किया। Nvidia ने डेवलपर्स के लिए VLMs, LLMs, और retrieval-augmented generation का उपयोग करके AI एजेंटों के निर्माण के लिए एक फ्रेमवर्क जारी किया जो छवियों और वीडियो का विश्लेषण कर सकते हैं, जिसमें वीडियो खोज और वीडियो सारांश शामिल है। Microsoft ने एक मल्टीमॉडल एजेंट मॉडल जारी किया - छवियों, वीडियो, सॉफ्टवेयर उपयोगकर्ता इंटरफेस इंटरैक्शन, और रोबोटिक्स डेटा पर प्रशिक्षित - जिसे कंपनी ने दावा किया कि सॉफ्टवेयर और रोबोट में हेरफेर कर सकता है। कोडिंग में, मल्टीमॉडल एजेंट उपयोगकर्ता इंटरफेस के स्क्रीनशॉट की व्याख्या कर सकते हैं, आरेख पढ़ सकते हैं, और दृश्य दस्तावेज़ीकरण समझ सकते हैं, जिससे ग्राफिकल अनुप्रयोगों और डिज़ाइन विनिर्देशों के साथ काम करने की उनकी क्षमता बढ़ जाती है।
अनुप्रयोग और प्रभाव
अप्रैल 2025 तक, Associated Press के अनुसार, AI एजेंटों के कुछ वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग थे। हालांकि, 2025 के मध्य तक, परिदृश्य काफी बदल गया था। The Information ने AI एजेंटों को सात आर्किटाइप में विभाजित किया: व्यवसाय-कार्य एजेंट, उद्यम सॉफ्टवेयर के भीतर कार्य करने के लिए; संवादात्मक एजेंट, जो ग्राहक सहायता के लिए चैटबॉट के रूप में कार्य करते हैं; अनुसंधान एजेंट, जानकारी क्वेरी करने और विश्लेषण करने के लिए (जैसे OpenAI Deep Research); विश्लेषण एजेंट, रिपोर्ट बनाने के लिए डेटा का विश्लेषण करने के लिए; सॉफ्टवेयर डेवलपर या कोडिंग एजेंट (जैसे Cursor); डोमेन-विशिष्ट एजेंट, जिनमें विशिष्ट विषय ज्ञान शामिल है; और वेब ब्राउज़र एजेंट (जैसे OpenAI Operator)।
2025 के मध्य तक, AI एजेंटों का उपयोग वीडियो गेम विकास, जुआ (स्पोर्ट्स बेटिंग सहित), क्रिप्टोकरेंसी वॉलेट (क्रिप्टोकरेंसी ट्रेडिंग और मीम सिक्कों सहित), और सोशल मीडिया में किया जा रहा था। अगस्त 2025 में, New York Magazine ने इस घटना का वर्णन किया, स्टार्टअप्स और तकनीकी कंपनियों में कोडिंग एजेंटों के तेजी से अपनाने पर प्रकाश डाला। सॉफ्टवेयर उद्योग पर प्रभाव गहरा था: कोडिंग एजेंटों ने नियमित कार्यों के लिए आवश्यक समय कम कर दिया, जैसे बॉयलरप्लेट कोड लिखना, सिंटैक्स त्रुटियों को ठीक करना, और यूनिट परीक्षण चलाना, जिससे डेवलपर्स उच्च-स्तरीय डिज़ाइन और समस्या-समाधान पर ध्यान केंद्रित कर सकें। हालांकि, कोड गुणवत्ता, सुरक्षा कमजोरियों, और नौकरी विस्थापन के बारे में चिंताएं भी उठाई गईं, जिससे ऐसे एजेंटों के लिए उचित स्वायत्तता के स्तर पर बहस हुई।
2025 में AI एजेंट कोडिंग में उछाल कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग में प्रगति से निकटता से जुड़ा था, विशेष रूप से ट्रांसफार्मर और तंत्रिका नेटवर्क के विकास के साथ। OpenAI, Anthropic, और Google DeepMind जैसी कंपनियों ने अंतर्निहित मॉडल और APIs बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई। पारिस्थितिकी तंत्र को Amazon Web Services, Azure, और Google Cloud द्वारा प्रदान किए गए क्लाउड बुनियादी ढांचे से भी लाभ हुआ, जिन्होंने एजेंटों के प्रशिक्षण और तैनाती के लिए स्केलेबल कंप्यूट संसाधनों की पेशकश की। 2025 तक, यह क्षेत्र विकसित होता रहा, अधिक मजबूत मूल्यांकन विधियों, सुरक्षा प्रोटोकॉल, और ऑर्केस्ट्रेशन तकनीकों पर चल रहे शोध के साथ, यह सुनिश्चित करने के लिए कि AI एजेंटों को तेजी से जटिल कोडिंग कार्यों के साथ भरोसा किया जा सके।