एजेंसी
एक AI एजेंट आपके लिए काम करता है
परिचय
न्यूयॉर्क और न्यू जर्सी में काम करने वाली एक नवाचार प्रयोगशाला। हम लोगों को AI एजेंटों और AI टीमों के साथ काम करना सिखाते हैं जो एक दूसरे को जांचती हैं, AI ऑर्केस्ट्रेशन टूल बनाते हैं, और ऑर्केस्ट्रेशन में विशेषज्ञ अपना खुद का AI मॉडल तैयार कर रहे हैं।
हम क्या बनाते हैं
Poly A1 — एक चैट से अपनी खुद की AI टीम तक का एक क्रमबद्ध मार्ग: एक एजेंट जो आपके कंप्यूटर पर काम करता है, और कई AI जो एक-दूसरे के उत्तरों की जांच करते हैं। यह मानवीय क्षमता को बढ़ाता है — मापी गई, लेखापरीक्षित, और संचालित।
क्यों
प्रयोगशाला का काम पहुंच, सुरक्षा और उच्च-दांव निर्णय समर्थन द्वारा संचालित है। उच्च त्रुटि लागत वाले डोमेन हमारे परीक्षण क्षेत्र हैं — जो वहां सुदृढ़ है वह फिर सभी के लिए काम करता है।
मान्यता
परियोजना नेता Vadym Chernets को Intel Corporation द्वारा एक विशेषज्ञ और सफल अभ्यासकर्ता के रूप में मान्यता प्राप्त है, और संयुक्त राष्ट्र के समर्थन से एक प्रशिक्षण पुस्तिका जारी की है।
आर्किटेक्चर
सुरक्षा आर्किटेक्चर का हिस्सा है। सिस्टम खुद में सुधार कर सकता है, 100+ AI आत्म-विकास मॉड्यूल के साथ, और AI 89 आत्मता तंत्र के माध्यम से अपनी पहचान बनाए रखता है।
इसे अलग क्या बनाता है
पेटेंट पोर्टफोलियो
जुलाई 2025 में, हमने सात पेटेंट आवेदनों में से पहला दायर किया; 17 नवंबर 2025 तक, एक ने पहले से ही 100 से अधिक अलग-अलग सहमति और विचलन विधियों का वर्णन किया था। अंतर्राष्ट्रीय और राष्ट्रीय दाखिलें अग्रणी क्लाउड और स्थानीय AI मॉडल की बहु-मॉडल सहमति, पहुंच प्रणाली, ऑटोमोटिव सुरक्षा, और विश्वास और सत्यापन को कवर करती हैं — और प्रयोगशाला के अपने बहु-AI प्लेटफॉर्म के साथ तैयार की गई थीं।
सात में से तीन पीसीटी के तहत अंतरराष्ट्रीय आवेदन हैं — PCT/US2025/045268, PCT/US2025/055743, PCT/US2026/012950 — प्रत्येक के साथ एक अंतरराष्ट्रीय खोज रिपोर्ट और लिखित राय; बाकी यूएस राष्ट्रीय फाइलिंग हैं।
हम कैसे काम करते हैं
वादे नहीं, सबूत
टीम अपने दावों को पूर्व-पंजीकरण, प्लेसबो नियंत्रण और गलत साबित किए जा सकने वाली भविष्यवाणियों के साथ परीक्षण करती है — और परिणाम प्रकाशित करती है चाहे नतीजा कुछ भी हो।
एक असंपादित चेंजलॉग
विकास चेंजलॉग स्वचालित रूप से उत्पन्न और असंपादित है, विफलताओं और अस्वीकृतियों को जीत के साथ रखता है — एक सिस्टम जो केवल सफलता की रिपोर्ट करता है उस पर भरोसा नहीं किया जा सकता।
आर्किटेक्चर के रूप में सुरक्षा
सुरक्षा सिस्टम के कर्नल में तारीखुंदा है, नीति दस्तावेज़ में नहीं लिखी गई है: हर नई क्षमता लाभ को एक अनुरूप सुरक्षा बाधा के साथ मेल खाना चाहिए।
- 10+AI मॉडल एक साथ तर्क करते हैं
- 100+सहमति और विचलन विधियाँ
- 7पेटेंट आवेदन
- 236,975परीक्षण
प्लेटफ़ॉर्म के आंकड़े एक स्वचालित FACTS रजिस्ट्री (कोड, कॉन्फ़िगरेशन, और विश्वसनीय लेजर) से लिए गए हैं; पेटेंट के आंकड़े — फाइलिंग से।
समीक्षाएँ
मैंने यूएस आर्मी और रक्षा विभाग के भीतर कई नेतृत्व पद धारण किए हैं, जिनमें डिफेंस थ्रेट रिडक्शन एजेंसी (DTRA) में उप-टीम प्रमुख की भूमिका शामिल है, जहाँ मैंने अंतरराष्ट्रीय सुरक्षा सहयोग की देखरेख की।
मुझे डॉ वडिम चेर्नेट्स के साथ एक रणनीतिक पहल पर काम करने का सौभाग्य मिला जिसमें उन्होंने एक व्यापक विश्लेषण और कार्यक्रम प्रबंधन रोडमैप प्रदान किया। उनका काम कृत्रिम बुद्धिमत्ता, भविष्यसूचक विश्लेषण और संगठनात्मक रणनीति में गहरी विशेषज्ञता को एकीकृत करता है।
डॉ चेर्नेट्स के विश्लेषण की स्पष्टता और सटीकता असाधारण थी। अत्यंत जटिल AI आर्किटेक्चर को व्यावहारिक रणनीतियों में अनुवाद करने की उनकी अद्वितीय क्षमता न केवल दुर्लभ है बल्कि वास्तव में रूपांतरकारी है। डॉ चेर्नेट्स कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में लगातार वैश्विक नेतृत्व प्रदर्शित करते हैं।
Josh Mulford
उप टीम प्रमुख, रक्षा खतरा न्यूनीकरण एजेंसी (DTRA), यू.एस. रक्षा विभाग
डॉ वडिम चेर्नेट्स के पास डेटा विज्ञान, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और रणनीतिक प्रणाली विश्लेषण के क्षेत्रों में असाधारण क्षमताएँ हैं। मुझे डॉ चेर्नेट्स के साथ सहयोग करने और उनके काम की असाधारण गुणवत्ता और संगठनात्मक रणनीति और नवाचार पर इसके प्रभाव को देखने का अवसर मिला।
मैंने वॉल स्ट्रीट पर 20 साल बिताए हैं, और अपने व्यावहारिक अनुभव से मैं कह सकता हूँ कि डॉ चेर्नेट्स को अलग करने वाली चीज़ जटिल शैक्षणिक और तकनीकी अवधारणाओं को स्पष्ट, व्यावहारिक रणनीतियों में एकीकृत करने की दुर्लभ क्षमता है। उनके काम ने हमारे संगठन को मापने योग्य मूल्य लाया है और निर्णय लेने, संसाधन योजना और नवाचार के प्रति हमारे दृष्टिकोण को रूपांतरित किया है।
Boaz Rahav
Hypersonic Force के मुख्य वित्त अधिकारी और सह-संस्थापक, न्यूयॉर्क इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के प्रबंधन स्कूल कार्यकारी परिषद के सदस्य
अधिक समीक्षाएँ
दो स्तंभ
कोड लिखना सीखें नहीं। निर्देशन करना सीखें।
ऑर्केस्ट्रेशन
कई AI एक टीम के रूप में काम करते हैं
स्तंभ 1 · एजेंसी
एक चैट जवाब देता है। एक एजेंट करता है
यह आपकी फाइलों में काम करता है, चरण दर चरण — और आपकी अनुमति का इंतजार करता है।
स्तंभ 2 · ऑर्केस्ट्रेशन
कई AI। एक सत्यापित जवाब
विभिन्न कंपनियों के AI एक दूसरे के काम की जांच करते हैं: एक आधार बनाता है, बाकी इसे मजबूत करते हैं।
सत्यापित जवाबदेखें कि किसने क्या जोड़ा
पेशेवर कैसे काम करते हैं: Claude Code आधार बनाता है, ChatGPT दूसरी राय देता है, Meta AI कठिन कार्यों पर तीसरी राय देता है। साथ ही जरूरत पड़ने पर 10+ और AI।
स्तंभ 2 · ऑर्केस्ट्रेशन
एक लक्ष्य। विभिन्न भूमिकाएं
सब कुछ के लिए एक AI नहीं, बल्कि एक टीम: प्रत्येक जो सबसे अच्छा करता है।
शोधकर्तातथ्य ढूंढता है
खोज करता है और स्रोत लाता है।
कर्ताकाम करता है
आपके कंप्यूटर पर एक एजेंट।
आपका लक्ष्यएक कार्य —
कई दिमाग
कई दिमाग
आलोचकइसे तोड़ने की कोशिश करता है
कमजोर स्थानों को खोजता है।
जांचकर्तापरिणाम की जांच करता है
दूसरी कंपनी का एक AI।
बात यह है कि ज्यादा AI नहीं। बात यह है कि AI जो अच्छी तरह एक साथ काम करते हैं। व्यवस्था ही शिल्प है।
स्तंभ 2 · ऑर्केस्ट्रेशन
AI की एक टीम आपको क्या देती है
एक एजेंट उपयोगी है। एक टीम शक्तिशाली है।
- 01
सटीकता
वे एक दूसरे की गलतियों को पकड़ते हैं —
मसौदाकड़ी आलोचनादूसरा AIसत्यापित
- 02
विस्तार
कई दृष्टिकोण। कुछ भी न छूटे।
ClaudeChatGPTGeminiसभी विचार
- 03
गहराई
शोध, तेजी से जवाब नहीं।
गहरी खोजअनुवर्ती प्रश्नस्रोत
- 04
अर्थशास्त्र
पूरी शक्ति। सबसे छोटा बिल।
नियमित → एक तेज AIकठिन → सबसे मजबूतसदस्यताएं जो आपके पास पहले से हैं
आप किसे सौंप सकते हैं
एजेंट यह करता हैकई AI जांचते और जोड़ते हैं
- इनबॉक्स सॉर्ट किया, जवाब तैयार किए
- मीटिंग → सारांश और कार्य
- आपकी कीमतों से क्लाइंट ऑफर
- रसीदें एक तालिका में
- फ़ोल्डर साफ़ और नाम बदले
- अनुबंध पर दूसरी राय
- जहां AI सहमत हैं और असहमत हैं
- कई कोणों से विचार
- किसी सवाल पर गहरी खोज
दो दुनियाएं मिल रही हैं
कोड प्रोग्रामर्स के लिए था। एजेंट सब के लिए हैं
एजेंट प्रोग्रामर्स के लिए हुआ करते थे, और चैट बाकी सबके लिए। २०२६ में दीवार गिर गई।
- २०२५
दो दुनियाएं
प्रोग्रामर्स एजेंट के साथ काम करते थे। बाकी सब ChatGPT से पूछते और जवाबों को हाथ से कॉपी करते थे।
- २०२६
लकीर धुंधली होती है
एजेंट सामान्य कंप्यूटर पर आते हैं। वे फ़ाइलें खोलते हैं और ब्राउज़र खोलते हैं और दूसरे AI को कॉल करते हैं। आप उनसे उसी तरह बात करते हैं जैसे ChatGPT से।
- २०२७
रोजमर्रा की कला
एजेंट को निर्देशित करना सामान्य कौशल बन जाता है, जैसे ईमेल या स्प्रेडशीट। ज्यादातर लोगों ने अभी शुरुआत नहीं की है। आप जल्दी हो सकते हैं।
रास्ता
शून्य से लेकर अपने AI की अपनी टीम तक
एक समय में एक कदम। आप शुरुआत करते हैं चैट से जो आप पहले से करते हैं।
आपकी सामान्य चैट एजेंट सेट करती है
ChatGPT, Gemini या Meta AI — जो भी आपके पास पहले से है। यह आपको अपने कंप्यूटर पर Claude Code इंस्टॉल करने में मदद करता है। प्रोग्रामर्स इस एजेंट के साथ काम करते हैं। आपको कोड की जरूरत नहीं: आप इससे अपने शब्दों में बात करते हैं।
एजेंट आपका हाथ पकड़ता है
यहां से एजेंट खुद आपको आगे बढ़ाता है: आपको जानता है, सिखाता है, प्रशिक्षित करता है। हम इसे पाठ और कदम तैयार देते हैं — आप बस इसे कॉपी करते हैं।
एजेंसी
आप असली काम सौंपते हैं: फ़ाइलें, दस्तावेज़, खोज। आप लक्ष्य निर्धारित करना और परिणाम स्वीकार करना सीखते हैं।
एक विंडो में आयोजन
एजेंट आपके ब्राउज़र में दूसरे AI खोलता है, उनसे पूछता है और जवाब लाता है। एक विंडो, कई दिमाग।
एक दूसरी आवाज़ और अधिक
एक दूसरा एजेंट सदस्यता के माध्यम से जो आपके पास पहले से है। दो एजेंट एक दूसरे की जांच करते हैं। अधिक एजेंट जरूरत पड़ने पर शामिल होते हैं। आपकी सदस्यताएं उपकरण बन जाती हैं, आपके स्टेटमेंट पर एक लाइन नहीं जिसे आप भूल गए।
आपका फोन रिमोट है
घर का कंप्यूटर काम करता है, और आप इसे अपने फोन से चलाते हैं। जब आप वापस आते हैं, तो सब कुछ हो जाता है।
पथ बढ़ता रहता है। AI हर हफ्ते बदलता है: हम नई चीजें परीक्षण करते हैं और ऐसे कदम जोड़ते हैं जो काम करते हैं।