अभी एआई में शामिल हर कोई, परोक्ष या स्पष्ट रूप से, यह अनुमान लगाने की कोशिश कर रहा है कि चीजें कहां जा रही हैं और वे परिवर्तन हमारे जीवन और कार्य को कैसे नया आकार देंगे। अटकलों की मात्रा बहुत अधिक है, और इसका अधिकांश भाग विरोधाभासी है। यह अपरिहार्य है. कोई भी निश्चित रूप से नहीं जान सकता कि अगले कुछ वर्ष क्या लेकर आएंगे। अंतरिक्ष बहुत तेजी से आगे बढ़ रहा है, प्रौद्योगिकियों के बीच बातचीत बहुत जटिल है, और दूसरे क्रम के प्रभाव उन तरीकों से हावी हैं जिनका समय से पहले मॉडल बनाना मुश्किल है।

फिर भी, यदि आप इस क्षेत्र में काम कर रहे हैं, खासकर यदि आप एआई के साथ या एआई के लिए कुछ बना रहे हैं, तो अज्ञेयवादी बने रहना पर्याप्त नहीं है। आपको इस बारे में मुख्य थीसिस का एक सेट चुनना होगा कि दुनिया कैसे विकसित होने और उनके चारों ओर सुसंगत रूप से निर्माण करने की संभावना है, यह जानते हुए कि कुछ गलत होंगे और अन्य अपेक्षा से अधिक मायने रखेंगे। ये थीसिस सटीक भविष्यवाणी के बारे में कम और उन संरचनात्मक दबावों की पहचान करने के बारे में अधिक हैं जिनके उलट होने की संभावना नहीं है।

मैं वर्तमान में जिन केंद्रीय धारणाओं के तहत काम कर रहा हूं वे इस प्रकार हैं। वे अनिवार्यता के बारे में दावे नहीं हैं, और वे हर संभावित भविष्य को कवर करने के लिए नहीं हैं। ये ऐसे रुझान हैं, जो अगर आंशिक रूप से भी जारी रहते हैं, तो यह आकार देंगे कि मेरे विचार से एआई सिस्टम का उपयोग कैसे किया जाएगा, कहां घर्षण जमा होगा, और किस प्रकार का बुनियादी ढांचा आवश्यक हो जाएगा। मेरा काम ([नियोटोमा](/पोस्ट/सच्चाई-परत-एजेंट-मेमोरी), एक सत्य परत) इन धारणाओं की प्रतिक्रिया के रूप में सबसे अच्छी तरह समझा जाता है। यह उनके लिए कारण नहीं है, बल्कि यह उस दुनिया की प्रत्याशा में बनाया गया है जिसका वे संकेत करते हैं।

## 1. एजेंट राज्यव्यापी आर्थिक अभिनेता बन जाएंगे

अगले दो वर्षों में, एजेंटों के सहायक, त्वरित-केंद्रित इंटरैक्शन से आगे बढ़ने और सार्थक रूप से स्टेटफुल एक्टर बनने की संभावना है। सामान्य बुद्धिमता में किसी सफलता की आवश्यकता नहीं है। सस्ता अनुमान, अधिक सक्षम टूल एपीआई और अप्राप्य चल रहे एजेंटों के लिए व्यापक सहनशीलता पर्याप्त है।

सामाजिक बदलाव वास्तविक है. हम ऐसे उपकरणों के आदी हैं जो तब तक कुछ नहीं करते जब तक हम कार्य नहीं करते। जब एजेंट लक्ष्य निर्धारित करते हैं, एक-दूसरे के साथ समन्वय करते हैं और समय के साथ अपरिवर्तनीय कार्रवाई करते हैं, तो जिम्मेदार कौन है, इस सवाल का जवाब देना कठिन हो जाता है। गैर-मानवीय अभिनेताओं को अधिक काम सौंपा गया है; [सीमा](/posts/we-are-all-centaurs-now) "मैंने यह किया" और "मेरे एजेंट ने यह किया" के बीच की सीमा नरम हो गई है। विश्वास, दायित्व और निर्भरता से जुड़े मानदंडों को अपनाना होगा। प्रौद्योगिकी परिवर्तन को सक्षम बनाती है; समाज को यह तय करना होगा कि इसके साथ कैसे रहना है।

यह प्रवृत्ति संभावित क्यों है? एजेंटों को जीवित रखने की सीमांत लागत संदर्भ के पुनर्निर्माण की लागत की तुलना में तेजी से घट रही है। जैसे-जैसे अनुमान सस्ता होता जाता है और ऑर्केस्ट्रेशन परिपक्व होता जाता है, किसी एजेंट की स्थिति को खरोंच से फिर से बनाने की तुलना में उसे बनाए रखना अधिक कुशल होता है। टूल एपीआई तेजी से निरंतरता मानते हैं: क्रेडेंशियल, कैश, मध्यवर्ती कलाकृतियाँ। राज्यविहीनता पर दृढ़ता को पुरस्कृत किया जाता है।

उस दुनिया में, स्मृति एक सुविधा सुविधा नहीं रह जाती है। यह चैट लॉग के बजाय डेटाबेस के तुलनीय, सिस्टम की स्थिति का हिस्सा बन जाता है। जब वह स्थिति उचित और भरोसेमंद होती है, तो बड़े पैमाने पर नई चीजें संभव हो जाती हैं: लंबी-क्षितिज योजनाएं जो दिनों या हफ्तों तक फैली होती हैं, कई एजेंटों और उपकरणों के बीच समन्वय, और प्रत्यायोजित कार्य जो केवल तभी संभव होता है जब राज्य पर भरोसा किया जा सकता है और समय के साथ बढ़ाया जा सकता है।

नियोटोमा उसके लिए बनाया गया है। यह मेमोरी को स्पष्ट सिस्टम स्थिति के रूप में मानता है: एक नियतात्मक ग्राफ़ में टाइप की गई इकाइयाँ, घटनाएँ और रिश्ते, शीघ्र अवशेष या एम्बेडिंग समानता नहीं। किसी एजेंट के इतिहास को सिस्टम के हिस्से के रूप में दोबारा दोहराया जा सकता है, निरीक्षण किया जा सकता है और उसके बारे में तर्क किया जा सकता है।

अगले वर्ष क्या देखना है:
1. एजेंट फ्रेमवर्क एक मुख्य विशेषता के रूप में लंबे समय तक चलने वाले, पृष्ठभूमि, या फिर से शुरू करने योग्य निष्पादन का विज्ञापन करता है।
2. एजेंट पर चर्चा करने वाली टीमें एजेंटों को समाधान के रूप में पुनः आरंभ करने के बजाय भ्रष्टाचार या बहाव को एक विशिष्ट बग वर्ग के रूप में बताती हैं।
3. उत्पाद इंटरफ़ेस एजेंट के इतिहास को अल्पकालिक के बजाय निरीक्षण योग्य चीज़ के रूप में उजागर करता है।
4. कई एजेंट चलाने वाली टीमें जिन्हें संस्थाओं और निर्णयों के लिए सत्य के एक ही स्रोत की आवश्यकता होती है।

## 2. एजेंट संबंधी त्रुटियां आर्थिक दृष्टि से स्पष्ट हो जाएंगी

जैसे-जैसे एआई आउटपुट सीधे बिलिंग, अनुपालन, क्लाइंट डिलिवरेबल्स और स्वचालित वर्कफ़्लो में प्रवाहित होता है, त्रुटियों की लागत में बदलाव होने की संभावना है। जो वर्तमान में व्यापक असुविधा है वह स्पष्ट आर्थिक प्रभाव बन जाता है।

जब पोस्टमॉर्टम, अनुबंध और अदालती दाखिलों में त्रुटियां दिखाई देने लगती हैं, तो समाज को स्पष्ट तस्वीर मिल जाती है कि लागत कौन वहन करता है और किसे दोषी ठहराया जाता है। संगठनों को यह साबित करने के लिए दबाव का सामना करना पड़ेगा कि निर्णय कैसे लिए गए और उस समय सिस्टम को क्या पता था। यह दबाव पेशेवर मानदंडों, बीमा और विनियमन पर असर डालेगा। व्यक्तियों और छोटी टीमों को उन मानकों के अनुरूप रखा जा सकता है जो मूल रूप से ऑडिट ट्रेल्स वाले बड़े संस्थानों के लिए डिज़ाइन किए गए थे। इसका सकारात्मक पक्ष अधिक जवाबदेही और कम मौन विफलताएं हैं। नकारात्मक पक्ष यह है कि "व्याख्या योग्य" और "सुनने योग्य" का स्तर कई लोगों की अपेक्षा से अधिक तेजी से बढ़ सकता है।

इस प्रवृत्ति का संरचनात्मक कारण यह है कि एआई केवल सलाहकार परतों के नहीं, बल्कि निर्णय लेने वाले किनारों के करीब जा रहा है। जैसे ही एआई आउटपुट सिस्टम में डाउनस्ट्रीम में एम्बेडेड हो जाता है जो भुगतान, प्रतिबद्धताओं या बाहरी संचार को ट्रिगर करता है, त्रुटियां उन सिस्टम की लागत संरचना को विरासत में मिलती हैं। एक बार जब विफलताएं अपरिवर्तनीय कार्यों में बदल जाती हैं तो संगठन उन्हें "मॉडल विचित्रता" के रूप में जारी नहीं रख सकते हैं।

आज, गलतियों को अक्सर पुनर्जनन या त्वरित बदलावों के साथ नज़रअंदाज कर दिया जाता है। कल, वही गलतियाँ पैसा बर्बाद करेंगी, प्रतिष्ठा को नुकसान पहुँचाएँगी, या कानूनी जोखिम पैदा करेंगी।

जब त्रुटियों की कीमत बढ़ जाती है, तो संगठन यह पूछना बंद कर देते हैं कि क्या आउटपुट मददगार थे। वे पूछना शुरू करते हैं कि वे आउटपुट कैसे तैयार किए गए, वे किस जानकारी पर भरोसा करते थे, और क्या प्रक्रिया को दोबारा चलाया जा सकता है या ऑडिट किया जा सकता है।

परिणामस्वरूप, अनुमानित या अस्पष्ट स्मृति के प्रति सहनशीलता ख़त्म हो जाती है। जो चीज काफी अच्छी मानी जाती है उसका स्तर पहले वहां उठता है जहां नुकसान दिखाई देता है, फिर वह मानक बाहर की ओर चला जाता है। एक बार जब गलतियाँ महँगी हो जाती हैं, तो जिस स्मृति को आप सुधार सकते हैं और ट्रेस कर सकते हैं वह बुनियादी ढाँचा बन जाती है, सुविधा नहीं।

नियोटोमा मेमोरी परत पर उद्गम को लागू करके इस बदलाव के साथ संरेखित होता है। तथ्यों को स्रोत एट्रिब्यूशन, टाइमस्टैम्प और अंतर्ग्रहण घटनाओं के साथ संग्रहीत किया जाता है। सुधार विनाशकारी के बजाय योगात्मक होते हैं, जिससे टीमों को आंशिक लॉग के आधार पर अनुमान लगाने के बजाय निर्णय के समय एक एजेंट को जो पता था उसे फिर से बनाने की अनुमति मिलती है।

अगले वर्ष क्या देखना है:
1. पोस्टमॉर्टम, ग्राहक विवादों या कानूनी संदर्भों में दिखाई देने वाली एआई-संबंधित विफलताएं।
2. टीमें स्पष्ट रूप से पूछ रही हैं "एजेंट को उस समय क्या पता था?" गलतियों के बाद.
3. ट्रेसबिलिटी या ऑडिट आवश्यकताओं को एआई वर्कफ़्लो में पूर्वव्यापी रूप से जोड़ा जा रहा है।
4. एआई मेमोरी त्रुटियों के कारण सार्वजनिक घटनाएं; पोस्टमॉर्टम में भाषा "मतिभ्रम" से "सिस्टम विफलता" में बदल रही है।
5. टीमें पूर्ण रीसेट के बिना "इस तथ्य को पूर्ववत करें" या "एजेंट जो मानता है उसे वापस लाएं" के लिए कह रही हैं।
6. "सिस्टम क्या मानता है और यह कैसे विकसित हुआ है?" इसे RAG कॉल के बजाय सुसंगत ग्राफ़ पर एक क्वेरी के रूप में तैयार किया गया है।

## 3. ऑडिट और अनुपालन से बाजार में गिरावट आएगी

एक संबंधित प्रवृत्ति: यह साबित करने का दबाव कि काम का उत्पादन कैसे किया गया और सिस्टम को क्या पता था, बड़े उद्यमों तक ही सीमित नहीं रहेगा। जहां भी त्रुटियों की वास्तविक कीमत होती है - आर्थिक, कानूनी, या प्रतिष्ठित - तो बचाव और रिकॉर्ड रखने की मांग की जाती है। जैसे-जैसे एआई पेशेवर कार्यों में अंतर्निहित हो जाता है, सलाहकारों, एजेंसियों, विनियमित फ्रीलांसरों और छोटी एआई-देशी टीमों को समान अपेक्षाओं का सामना करना पड़ेगा।

संरचनात्मक कारण दायित्व प्रसार है। जैसे-जैसे एआई का उपयोग सामान्य हो जाता है, जिम्मेदारी ख़त्म नहीं होती है। यह फैलता है. ग्राहक, बीमाकर्ता और नियामक क्षतिपूर्ति नियंत्रण की मांग करके प्रतिक्रिया देते हैं। ऑडिट का दबाव बाज़ार में गिरावट की ओर जाता है, इसलिए नहीं कि छोटी टीमें ऐसा चाहती हैं, बल्कि इसलिए क्योंकि जोखिम उपयोग के बाद आता है।

एक बार जब यह प्रश्न नियमित हो जाता है कि कार्य कैसे उत्पन्न हुआ, तो बिना उद्गम के स्मृति एक सुविधा के बजाय एक दायित्व बन जाती है। संरचित समय-सीमा, इकाई-स्तरीय रिकॉल और स्रोत एट्रिब्यूशन रक्षात्मक बुनियादी ढांचे के रूप में कार्य करना शुरू करते हैं।

नियोटोमा स्मृति को एक ऐसी चीज़ के रूप में मानकर इस बदलाव के साथ संरेखित होता है जिसे पूर्वव्यापी रूप से अनुमानित करने के बजाय समय में पुनर्निर्माण किया जा सकता है। इकाई समाधान, अस्थायी क्रम और उद्गम ऐड-ऑन नहीं हैं। वे मॉडल के मूल हैं।

अगले वर्ष क्या देखना है:
1. अनुबंधों, कार्य विवरण, या पेशेवर दिशानिर्देशों में प्रदर्शित होने वाले एआई उपयोग के खुलासे।
2. ग्राहकों या बीमाकर्ताओं से एआई-सहायता प्राप्त निर्णयों के दस्तावेज़ीकरण के लिए अनुरोध।
3. व्यक्ति या छोटी टीमें सक्रिय रूप से एआई इंटरैक्शन रिकॉर्ड को रक्षात्मक रूप से संग्रहीत कर रही हैं।
4. विनियमन जिसमें स्पष्ट रूप से कुछ एआई उपयोगों के लिए रिकॉर्ड रखने या समझाने की आवश्यकता होती है।

## 4. प्लेटफ़ॉर्म मेमोरी अपारदर्शी रहेगी

बड़े एआई प्लेटफार्मों द्वारा मेमोरी सुविधाओं की शिपिंग जारी रखने की संभावना है जो उपयोगी हैं लेकिन मौलिक रूप से अपारदर्शी हैं। उनके प्रोत्साहन उपयोगकर्ता-नियंत्रित उत्पत्ति या शुद्धता की गारंटी के बजाय जुड़ाव, प्रतिधारण और मॉडल अनुकूलन का पक्ष लेते हैं।

सामाजिक प्रभाव उन लोगों के बीच विभाजन है जो देखभाल कर सकते हैं और जो नहीं कर सकते। जिन लोगों और संगठनों को मजबूत गारंटी (ऑडिट, शुद्धता, पोर्टेबिलिटी) की आवश्यकता है, वे या तो विकल्पों के लिए भुगतान करेंगे, अपना खुद का निर्माण करेंगे, या जोखिम स्वीकार करेंगे। बाकी सभी लोग प्लेटफ़ॉर्म मेमोरी पर भरोसा करेंगे और विश्वास की कमी के साथ जिएंगे। वह विभाजन मौजूदा असमानताओं को सुदृढ़ कर सकता है। अच्छी तरह से संसाधन वाली पारदर्शी, पोर्टेबल मेमोरी मिलती है; बाकी सभी को अपारदर्शी शर्तों से सुविधा मिलती है। समय के साथ, "मेरा डेटा" और "मेरा इतिहास" के अर्थ के मानदंड संदर्भ और आप कौन हैं, के आधार पर भिन्न हो सकते हैं। नागरिक और व्यावसायिक अपेक्षाएँ (जैसे कि आप अपना काम दिखा सकते हैं या अपने रिकॉर्ड निर्यात कर सकते हैं) केवल कुछ पर ही लागू हो सकती हैं।

इसके बने रहने का संरचनात्मक कारण [प्रोत्साहन गलत संरेखण](/पोस्ट/बिल्डिंग-स्ट्रक्चरल-बाधाएं) है। प्लेटफ़ॉर्म लाखों उपयोगकर्ताओं के समग्र परिणामों के लिए अनुकूलन करते हैं, न कि किसी व्यक्तिगत वर्कफ़्लो के लिए आवश्यक शुद्धता की गारंटी के लिए। स्मृति शब्दार्थ, सुधार नियम, या रीप्ले को उजागर करने से पुनरावृत्ति की गति में बाधा आती है और दायित्व बढ़ता है। अपारदर्शिता आकस्मिक नहीं है. यह सुरक्षात्मक है.

मेमोरी में सुधार हो सकता है, लेकिन औपचारिक रूप से निरीक्षण करना, निर्यात करना, दोबारा चलाना या तर्क करना मुश्किल रहेगा, खासकर सभी टूल्स में। सुधार अक्सर मौन, अंतर्निहित या मॉडल-विशिष्ट होंगे।

इससे विश्वास का अंतर बढ़ता जा रहा है। उपयोगकर्ता सुविधा के लिए प्लेटफ़ॉर्म मेमोरी पर भरोसा कर सकते हैं, साथ ही उन संदर्भों में इस पर अविश्वास कर सकते हैं जहां परिणाम मायने रखते हैं।

डेटा संप्रभुता एक अलग दबाव जोड़ती है: उद्यम और व्यक्ति तेजी से इस बात पर जोर दे रहे हैं कि एजेंट की मेमोरी विक्रेता के क्लाउड के बजाय उनके वातावरण में, या तो ऑन-प्रिमाइसेस में, उनके किरायेदार में, या उनके नियंत्रण में रहे।

नियोटोमा उस अंतराल के लिए बनाया गया है। इसका स्थानीय, निरीक्षण योग्य, उपयोगकर्ता-नियंत्रित डिज़ाइन वर्कफ़्लो के लिए विकल्प है जहां शुद्धता और उत्पत्ति मायने रखती है। आप डेटा और शब्दार्थ के स्वामी हैं; आप सिस्टम जो जानता है उसे निर्यात कर सकते हैं, सही कर सकते हैं और तर्क कर सकते हैं।

अगले वर्ष क्या देखना है:
1. मेमोरी सुविधाएँ जो रिकॉल में सुधार करती हैं लेकिन अप्रलेखित या गैर-निर्यात योग्य रहती हैं।
2. उपयोगकर्ता पूछ रहे हैं कि सिस्टम वास्तव में क्या जानता है - जैसे कि यह क्या मानता है, याद रखता है और क्या अनुमान लगाता है, इसका व्यापक दृष्टिकोण, न कि केवल कच्ची चैट या निर्यात - और कोई स्पष्ट उत्तर नहीं मिल रहा है।
3. समाधान (जैसे निर्यात, तृतीय-पक्ष सिंक, मैन्युअल प्रतिकृति) कम होने के बजाय बढ़ रहे हैं।
4. आरएफपी या आवश्यकताएं जो निर्दिष्ट करती हैं कि एजेंट मेमोरी को ऑन-प्रिमाइसेस या उपयोगकर्ता के किरायेदार में रहना चाहिए।

## 5. उपकरण विखंडन बना रहेगा

एकल एआई प्लेटफॉर्म या कार्यक्षेत्र में समेकन के बारे में बार-बार आ रही कहानियों के बावजूद, ज्ञान कार्य खंडित रहने की संभावना है। पेशेवर पहले से ही कई मॉडलों, संपादकों, सह-पायलटों, दस्तावेज़ प्रणालियों और एजेंट फ़्रेमवर्क में काम करते हैं।

संरचनात्मक कारण यह है कि एआई उपकरण पूरक हैं, विकल्प नहीं। प्रत्येक वर्कफ़्लो के एक अलग हिस्से के लिए अनुकूलन करता है: विचार, निष्पादन, कोडिंग, पुनर्प्राप्ति, संचार। मामूली सुधार से ढेर ढह नहीं जाता। कम स्विचिंग लागत और तीव्र मॉडल पुनरावृत्ति समेकन को हतोत्साहित करती है।

जैसे-जैसे टूल का फैलाव बढ़ता है, मुख्य समस्या इंटरफ़ेस विखंडन से राज्य विखंडन की ओर स्थानांतरित हो जाती है। प्रसंग एक साथ बहुत सारे स्थानों पर रहता है, और कोई भी एक सतह वास्तविक रूप से उस पर अधिकार नहीं कर सकती।

नियोटोमा इसे हल करने की कोशिश करने के बजाय इस विखंडन के नीचे बैठता है। एकल यूआई के बजाय प्रोटोकॉल इंटरफ़ेस के माध्यम से मेमोरी को उजागर करके, यह कई टूल और एजेंटों को एकल वर्कफ़्लो या विक्रेता पर अभिसरण को मजबूर किए बिना एक ही अंतर्निहित स्थिति से पढ़ने और लिखने की अनुमति देता है।

अगले वर्ष क्या देखना है:
1. पेशेवर संदर्भ को साफ-सुथरे तरीके से स्थानांतरित किए बिना कार्य के बीच में मॉडल या उपकरण बदलते हैं।
2. टूल के बीच "संदर्भ खोने" के बारे में बार-बार शिकायतें।
3. वर्कफ़्लो का मानकीकरण करने वाली टीमें जो स्पष्ट रूप से कई एआई उत्पादों का विस्तार करती हैं।

## 6. एजेंटिक उपयोग मीटरीकृत हो जाएगा

एजेंट निष्पादन भी लागत के कारण तेजी से बाधित होने की संभावना है। संरचनात्मक कारण सीधा है: कंप्यूट एक दृश्यमान लाइन आइटम बनता जा रहा है। किसी आमूल-चूल आर्थिक पुनर्गठन की आवश्यकता नहीं है।

जैसे-जैसे एआई खर्च बढ़ता है, संगठन बजटिंग, एट्रिब्यूशन और अनुकूलन पेश करते हैं। एक बार लागत दिखाई देने पर, पैमाइश स्वाभाविक रूप से होती है।

जब उपयोग की कीमत तय हो जाती है, तो अक्षमता और बहाव अमूर्त चिंताएं नहीं रह जातीं। संदर्भ की पुनः गणना करना, पूर्व निर्णयों को गलत याद रखना, या काम को दोहराना दृश्यमान बर्बादी बन जाता है।

नियोटोमा का नियतात्मक मेमोरी मॉडल यहां प्रासंगिक हो जाता है क्योंकि यह टिकाऊ मेमोरी को क्षणिक संदर्भ से अलग करता है। पुनर्जनन के बजाय रीप्ले को सक्षम करके, यह मेमोरी को अनुमान के साइड इफेक्ट के बजाय एक अनुकूलन सतह के रूप में मानता है।

अगले वर्ष क्या देखना है:
1. टीमें ट्रैकिंग एजेंट या मॉडल उपयोग लागत प्रति कार्य या वर्कफ़्लो।
2. बजट-जागरूक एजेंट जो शेष खर्च के आधार पर व्यवहार में बदलाव करते हैं।
3. अनुकूलन प्रयास संकेतों में सुधार के बजाय अनावश्यक अनुमान को कम करने पर केंद्रित हैं।

## ये रुझान प्रमुख जनसांख्यिकी को कैसे प्रभावित करते हैं

ये रुझान अलग-अलग प्रभावित जनसांख्यिकी के लिए सक्रियण स्थितियों के रूप में कार्य करते हैं। अनुनय-विनय से नियोटोमा महत्वपूर्ण नहीं हो जाता। यह तब महत्वपूर्ण हो जाता है जब वास्तविकता विकल्पों को हटा देती है।

**एआई-देशी व्यक्तिगत ऑपरेटर और उच्च-संदर्भ ज्ञान कार्यकर्ता** पहले हैं: संस्थापक, सलाहकार, शोधकर्ता, और एकल निर्माता सोच और कार्यान्वयन में एआई का गहराई से उपयोग करते हैं। गोद लेने में स्टेटफुल एजेंट, आर्थिक रूप से दिखाई देने वाली त्रुटियां और अपारदर्शी प्लेटफ़ॉर्म मेमोरी से असंतोष शामिल है। एक बार जब आउटपुट बाहरी रूप से मायने रखता है (ग्राहकों, सहयोगियों या राजस्व के लिए), तो जवाब देने में असमर्थता "जब यह उत्पादित किया गया था तो सिस्टम को क्या पता था?" अस्थिर हो जाता है. नियोटोमा रिकॉर्ड की एक व्यक्तिगत प्रणाली के रूप में आकर्षक हो जाती है जो कई उपकरणों के साथ सह-अस्तित्व में रह सकती है।

**एआई-देशी छोटी टीमें और हाइब्रिड उत्पाद या संचालन टीमें** दूसरे स्थान पर हैं। व्यक्ति धुंधली याददाश्त की भरपाई कर सकते हैं। टीमें नहीं कर सकतीं. एक बार जब प्रत्येक व्यक्ति के एजेंट थोड़े अलग तथ्य या धारणाएं याद रख लेते हैं, तो समन्वय की लागत बढ़ जाती है। टूल विखंडन इसे तेज करता है, ऑडिट दबाव साझा मेमोरी को वैध बनाता है, और मीटर्ड उपयोग बहाव को बजट बर्बादी में परिवर्तित करता है। इस वातावरण में, नियोटोमा उत्पादकता परत के रूप में कम और साझा संज्ञानात्मक बुनियादी ढांचे के रूप में अधिक कार्य करता है।

**डेवलपर इंटीग्रेटर्स और एआई टूल बिल्डर्स** जो एजेंटों को उत्पादों या प्लेटफार्मों में एम्बेड करते हैं वे तीसरे हैं। उनके लिए, स्मृति विफलता एक उत्पादन विफलता है। जैसे-जैसे एजेंट स्वायत्त हो जाते हैं, अपारदर्शी रिकॉल अप्राप्य और अस्वीकार्य हो जाता है। जब मेमोरी त्रुटियों को विचित्रताओं के बजाय सिस्टम विफलताओं के रूप में फिर से प्रस्तुत किया जाता है, तो बिल्डर्स मेमोरी प्राइमेटिव्स की तलाश शुरू कर देते हैं जो वार्तालापों के बजाय डेटाबेस की तरह व्यवहार करते हैं। नियोटोमा यहां एक सब्सट्रेट के रूप में प्रासंगिक हो जाता है, एक फीचर के रूप में नहीं।

इन सभी जनसांख्यिकी में, गोद लेना सशर्त और चरणबद्ध है, प्रचार-प्रेरित नहीं।

## इस दृष्टिकोण को क्या गलत साबित करेगा

भविष्य का कोई भी गंभीर दृष्टिकोण मिथ्या होना चाहिए। स्पष्ट संकेतों के बिना जो इसे गलत साबित करेगा, यह एक थीसिस नहीं बल्कि एक विश्वास है। यह सीधे तौर पर उत्पाद रणनीति के लिए मायने रखता है, क्योंकि ऐसे भविष्य की ओर निर्माण करना जो साकार नहीं होता, अपनाने के बजाय सुरुचिपूर्ण अप्रासंगिकता की ओर ले जाता है।

सबसे महत्वपूर्ण मिथ्याकरण बड़े एआई प्लेटफ़ॉर्म होंगे जो मेमोरी प्रदान करते हैं जो वास्तव में पोर्टेबल, निरीक्षण योग्य, पुन: प्रयोज्य और सभी उपकरणों पर विश्वसनीय है। विपणन अर्थ में स्मृति नहीं, बल्कि वह स्मृति जो उपयोगकर्ता के स्वामित्व वाली, निर्यात योग्य, शब्दार्थ रूप से स्पष्ट और संदर्भों में स्थिर है। यदि प्लेटफ़ॉर्म-नेटिव मेमोरी व्यवहार में आधिकारिक हो जाती है (जिसका अर्थ है कि उपयोगकर्ता और संगठन इस पर भरोसा करते हैं कि क्या और कब ज्ञात था, इसके विहित रिकॉर्ड के रूप में), बाहरी सत्य परत की आवश्यकता समाप्त हो जाती है। उस दुनिया में, नियोटोमा का मूल विभेदन यौगिकों के बजाय नष्ट हो जाता है।

दूसरा मिथ्याकरण एक प्रमुख एआई कार्यक्षेत्र में सार्थक समेकन होगा जो निष्पादन, मेमोरी और टूलींग को एंड-टू-एंड का मालिक बनाता है। यदि विखंडन दबाव गायब हो जाता है क्योंकि एक सतह सफलतापूर्वक स्टैक को अवशोषित कर लेती है, तो साझा मेमोरी सब्सट्रेट्स का लाभ तेजी से घट जाता है।

एक तीसरा मिथ्याकारक एजेंट अल्पकालिक, कड़ी निगरानी और रीसेट करने के लिए सस्ते रहेंगे, विफलताओं को राज्य का निदान करने के बजाय मुख्य रूप से पुनः आरंभ करके नियंत्रित किया जाना जारी रहेगा। यदि लंबे समय से चल रहे एजेंट सफल नहीं होते हैं और रीसेट करना प्रमुख पुनर्प्राप्ति रणनीति बनी रहती है, तो नियतात्मक मेमोरी आवश्यक होने के बजाय वैकल्पिक बनी रहती है।

अंत में, यदि ऑडिट और देनदारी का दबाव बाजार में गिरावट लाने में विफल रहता है (यदि एआई अधिकांश पेशेवरों के लिए परिणामी के बजाय सलाहकार बना रहता है), तो उद्गम-भारी मेमोरी अनुमान से अधिक समय तक ओवरकिल बनी रहती है।

इन प्रति-संकेतों पर नज़र रखना उतना ही महत्वपूर्ण है जितना पुष्टि पर नज़र रखना। वे प्रारंभिक चेतावनी देते हैं कि अपनाने को प्रेरित करने वाली धारणाएं कमजोर हो रही हैं और रणनीति को तदनुसार अनुकूलित किया जाना चाहिए। जिस दृष्टिकोण को ग़लत नहीं ठहराया जा सकता, उसे ठीक नहीं किया जा सकता है, और ऐसे दृष्टिकोण पर निर्मित उत्पाद एक ऐसी दुनिया के लिए अच्छी तरह से डिज़ाइन किए जाने का जोखिम उठाता है जो कभी नहीं आती है।

## महत्वपूर्ण, खुले बुनियादी ढांचे के रूप में मेमोरी

यह कोई भविष्यवाणी नहीं है कि दुनिया सत्य या शुद्धता के प्रति अधिक दार्शनिक रूप से प्रतिबद्ध हो गई है।

यह एक भविष्यवाणी है कि एजेंट स्टेटफुल हो जाते हैं, त्रुटियां महंगी हो जाती हैं, प्लेटफॉर्म अपारदर्शी रहते हैं, उपकरण खंडित रहते हैं, ऑडिट का दबाव फैलता है और उपयोग की कीमत बढ़ जाती है।

यदि इस प्रक्षेपवक्र का एक भी हिस्सा कायम रहता है, तो मेमोरी एक यूएक्स सुविधा बनना बंद कर देती है और बुनियादी ढांचा बन जाती है जो आवश्यक रूप से खुला रहता है। उस दुनिया में, जो प्रणालियाँ स्मृति को नियतिवादी, निरीक्षण योग्य अवस्था मानती हैं, वे अब दूरदर्शी नहीं हैं। वे जटिल प्रणालियों को अपारदर्शी और अपरिवर्तनीय तरीकों से विफल होने से बचाने का सबसे सस्ता तरीका हैं।

नियोटोमा उस परिवर्तन का चालक नहीं है। यह इसका एक प्रशंसनीय उत्तर है।