فی الحال AI میں شامل ہر شخص، واضح طور پر یا واضح طور پر، یہ پیشین گوئی کرنے کی کوشش کر رہا ہے کہ چیزیں کہاں جا رہی ہیں اور یہ تبدیلیاں ہماری زندگیوں اور کام کو کیسے نئی شکل دیں گی۔ قیاس آرائیوں کا حجم بہت زیادہ ہے، اور اس کا زیادہ تر حصہ متضاد ہے۔ جو کہ ناگزیر ہے۔ کوئی بھی اعتماد کے ساتھ نہیں جان سکتا کہ اگلے دو سال کیا لے کر آئیں گے۔ جگہ بہت تیزی سے آگے بڑھ رہی ہے، ٹیکنالوجیز کے درمیان تعاملات بہت پیچیدہ ہیں، اور دوسرے درجے کے اثرات ان طریقوں سے حاوی ہیں جن کا وقت سے پہلے ماڈل بنانا مشکل ہے۔

پھر بھی، اگر آپ اس جگہ پر کام کر رہے ہیں، خاص طور پر اگر آپ AI کے ساتھ یا AI کے لیے کچھ بنا رہے ہیں، تو یہ کافی نہیں ہے کہ وہ اجناسٹک رہیں۔ آپ کو اس بارے میں بنیادی مقالہ جات کا ایک سیٹ منتخب کرنا ہوگا کہ دنیا کس طرح اپنے اردگرد ہم آہنگی سے تیار ہونے اور تعمیر کرنے کا امکان ہے، یہ جانتے ہوئے کہ کچھ غلط ہوں گے اور دوسروں کی توقع سے زیادہ اہمیت ہوگی۔ یہ مقالے درست پیشین گوئی کے بارے میں کم اور ساختی دباؤ کی نشاندہی کرنے کے بارے میں زیادہ ہیں جن کے ریورس ہونے کا امکان نہیں ہے۔

مندرجہ ذیل مرکزی مفروضات ہیں جن کے تحت میں فی الحال کام کر رہا ہوں۔ وہ ناگزیر ہونے کے دعوے نہیں ہیں، اور ان کا مقصد ہر ممکنہ مستقبل کا احاطہ کرنا نہیں ہے۔ یہ وہ رجحانات ہیں جو، اگر وہ جزوی طور پر بھی جاری رہتے ہیں، تو میرے خیال میں اے آئی سسٹمز کو کس طرح استعمال کیا جائے گا، جہاں رگڑ جمع ہو گی، اور کس قسم کا بنیادی ڈھانچہ ضروری ہو جائے گا۔ میرا کام ([Neotoma](/posts/truth-layer-agent-memory)، ایک سچائی پرت) کو ان مفروضوں کے جواب کے طور پر بہترین سمجھا جاتا ہے۔ یہ ان کی وجہ نہیں ہے، لیکن یہ اس دنیا کی توقع میں بنایا گیا ہے جس کا وہ مطلب ہے۔

## 1. ایجنٹ ریاستی معاشی اداکار بن جائیں گے۔

اگلے دو سالوں میں، ایجنٹوں کے معاون، فوری مرکوز بات چیت سے آگے بڑھنے اور بامعنی طور پر ریاستی اداکار بننے کا امکان ہے۔ عام ذہانت میں کسی پیش رفت کی ضرورت نہیں ہے۔ سستا اندازہ، زیادہ قابل ٹول APIs، اور بغیر توجہ کے چلنے والے ایجنٹوں کے لیے وسیع تر رواداری کافی ہے۔

معاشرتی تبدیلی حقیقی ہے۔ ہم ایسے اوزاروں کے عادی ہیں جو اس وقت تک کچھ نہیں کرتے جب تک ہم عمل نہ کریں۔ جب ایجنٹ اہداف کو برقرار رکھتے ہیں، ایک دوسرے کے ساتھ ہم آہنگی کرتے ہیں، اور وقت کے ساتھ ساتھ ناقابل واپسی اقدامات کرتے ہیں، اس سوال کا جواب دینا مشکل ہو جاتا ہے کہ ذمہ دار کون ہے۔ زیادہ کام غیر انسانی اداکاروں کو سونپا جاتا ہے۔ [the boundary](/posts/we-are-all-centaurs-now) "میں نے یہ کیا" اور "میرے ایجنٹ نے یہ کیا" کے درمیان نرمی پیدا کردی۔ اعتماد، ذمہ داری، اور انحصار کے ارد گرد کے اصولوں کو اپنانا ہوگا۔ ٹیکنالوجی تبدیلی کے قابل بناتی ہے؛ معاشرے کو فیصلہ کرنا ہے کہ اس کے ساتھ کیسے رہنا ہے۔

اس رجحان کا امکان کیوں ہے؟ ایجنٹوں کو زندہ رکھنے کی معمولی لاگت سیاق و سباق کی تعمیر نو کی لاگت سے زیادہ تیزی سے گر رہی ہے۔ جیسا کہ تخمینہ سستا ہوتا جاتا ہے اور آرکیسٹریشن پختہ ہوتا جاتا ہے، ایجنٹ کی حالت کو برقرار رکھنا اسے شروع سے دوبارہ تشکیل دینے کے بجائے زیادہ موثر ہوتا ہے۔ ٹول APIs تیزی سے تسلسل کو سنبھالتے ہیں: اسناد، کیچز، انٹرمیڈیٹ آرٹفیکٹس۔ بے وطنی پر استقامت کا صلہ ملتا ہے۔

اس دنیا میں، میموری ایک سہولت کی خصوصیت بننا چھوڑ دیتا ہے۔ یہ نظام کی حالت کا حصہ بن جاتا ہے، جس کا موازنہ چیٹ لاگ کے بجائے ڈیٹا بیس سے کیا جاسکتا ہے۔ جب وہ ریاست مناسب اور قابل اعتماد ہوتی ہے، تو پیمانے پر نئی چیزیں ممکن ہو جاتی ہیں: طویل افق کے منصوبے جو دنوں یا ہفتوں پر محیط ہوتے ہیں، بہت سے ایجنٹوں اور اوزاروں کے درمیان ہم آہنگی، اور تفویض کردہ کام جو صرف اس صورت میں ممکن ہوتا ہے جب ریاست پر بھروسہ کیا جا سکے اور وقت کے ساتھ بڑھایا جائے۔

Neotoma اس کے لئے بنایا گیا ہے. یہ میموری کو واضح نظام کی حالت کے طور پر دیکھتا ہے: ٹائپ شدہ ہستیوں، واقعات، اور تعلقات کو تعینی گراف میں، نہ کہ فوری طور پر باقیات یا سرایت کرنے والی مماثلت۔ ایک ایجنٹ کی تاریخ کو دوبارہ چلایا جا سکتا ہے، معائنہ کیا جا سکتا ہے، اور خود سسٹم کے حصے کے طور پر اس کے بارے میں استدلال کیا جا سکتا ہے۔

اگلے سال کیا دیکھنا ہے:
1. ایجنٹ فریم ورک ایک بنیادی خصوصیت کے طور پر طویل عرصے سے چلنے والے، پس منظر، یا دوبارہ شروع کرنے کے قابل عمل کی تشہیر کرتا ہے۔
2. ٹیمیں ایجنٹوں کو دوبارہ شروع کرنے کے بجائے ایک الگ بگ کلاس کے طور پر ایجنٹ ریاستی بدعنوانی یا بڑھے ہوئے پر بحث کرتی ہیں۔
3. پروڈکٹ انٹرفیس ایجنٹ کی سرگزشت کو کسی لمحاتی کے بجائے معائنہ کرنے کے قابل بناتا ہے۔
4. متعدد ایجنٹوں کو چلانے والی ٹیمیں جنہیں اداروں اور فیصلوں کے لیے سچائی کا ایک ذریعہ درکار ہوتا ہے۔

## 2. ایجنٹ کی غلطیاں معاشی طور پر ظاہر ہو جائیں گی۔

چونکہ AI آؤٹ پٹ تیزی سے براہ راست بلنگ، تعمیل، کلائنٹ ڈیلیوری ایبلز، اور خودکار ورک فلو میں بہتا ہے، غلطیوں کی قیمت میں تبدیلی کا امکان ہے۔ جو فی الحال ایک پھیلی ہوئی تکلیف ہے وہ واضح معاشی اثر بن جاتا ہے۔

جب پوسٹ مارٹم، معاہدوں اور عدالتی فائلنگ میں غلطیاں ظاہر ہونا شروع ہو جاتی ہیں، تو معاشرہ اس بات کی واضح تصویر حاصل کرتا ہے کہ کون لاگت برداشت کرتا ہے اور کس پر الزام لگایا جاتا ہے۔ تنظیموں کو یہ ثابت کرنے کے لیے دباؤ کا سامنا کرنا پڑے گا کہ فیصلے کیسے کیے گئے اور اس وقت نظام کو کیا معلوم تھا۔ یہ دباؤ پیشہ ورانہ اصولوں، انشورنس، اور ضابطے میں پھیل جائے گا۔ افراد اور چھوٹی ٹیموں کو ان معیارات پر رکھا جا سکتا ہے جو اصل میں آڈٹ ٹریلز والے بڑے اداروں کے لیے بنائے گئے تھے۔ الٹا احتساب زیادہ اور خاموش ناکامیاں کم ہیں۔ منفی پہلو یہ ہے کہ "قابل وضاحت" اور "قابل سماعت" کا بار اس سے زیادہ تیزی سے بڑھ سکتا ہے جس کے لیے بہت سے لوگ تیار ہیں۔

اس رجحان کی ساختی وجہ یہ ہے کہ AI فیصلہ سازی کے کناروں کے قریب جا رہا ہے، نہ کہ صرف مشاورتی تہوں کے۔ جیسا کہ AI آؤٹ پٹ ان سسٹمز میں نیچے کی طرف سرایت کر جاتا ہے جو ادائیگیوں، وعدوں، یا بیرونی مواصلات کو متحرک کرتے ہیں، غلطیاں ان سسٹمز کی لاگت کی ساخت کو وراثت میں ملتی ہیں۔ تنظیمیں ناکامیوں کو "ماڈل نریکس" کے طور پر علاج کرنا جاری نہیں رکھ سکتی ہیں جب وہ ناقابل واپسی اقدامات میں پروپیگنڈہ کرتے ہیں۔

آج، غلطیوں کو اکثر تخلیق نو یا فوری موافقت کے ساتھ ختم کر دیا جاتا ہے۔ کل، وہی غلطیاں پیسہ ضائع کریں گی، ساکھ کو نقصان پہنچائیں گی، یا قانونی نمائش پیدا کریں گی۔

جب غلطیوں کی قیمت ہو جاتی ہے، تنظیمیں یہ پوچھنا بند کر دیتی ہیں کہ آیا آؤٹ پٹ مددگار تھے۔ وہ پوچھنا شروع کر دیتے ہیں کہ وہ آؤٹ پٹ کیسے تیار کیے گئے، انہوں نے کس معلومات پر انحصار کیا، اور کیا اس عمل کو دوبارہ چلایا یا آڈٹ کیا جا سکتا ہے۔

ایک نتیجہ کے طور پر، تقریباً یا مبہم میموری کے لیے رواداری ختم ہو جاتی ہے۔ جس چیز کو کافی اچھا سمجھا جاتا ہے اس کے لئے بار پہلے بڑھتا ہے جہاں نقصان نظر آتا ہے، پھر وہ معیار باہر کی طرف بڑھ جاتا ہے۔ ایک بار جب غلطیاں مہنگی ہوجاتی ہیں، تو یادداشت جسے آپ درست اور ٹریس کر سکتے ہیں بنیادی ڈھانچہ بن جاتا ہے، سہولت نہیں۔

نیوٹوما میموری کی پرت پر پرویننس کو نافذ کرکے اس تبدیلی کے ساتھ سیدھ میں آتا ہے۔ حقائق ماخذ انتساب، ٹائم اسٹیمپ، اور ادخال کے واقعات کے ساتھ محفوظ کیے جاتے ہیں۔ تصحیحیں تباہ کن ہونے کی بجائے اضافی ہوتی ہیں، جس سے ٹیموں کو جزوی لاگز کی بنیاد پر اندازہ لگانے کے بجائے بالکل وہی چیز دوبارہ تشکیل دینے کی اجازت ملتی ہے جو کسی ایجنٹ کو فیصلے کے وقت معلوم تھا۔

اگلے سال کیا دیکھنا ہے:
1. پوسٹ مارٹم، کلائنٹ کے تنازعات، یا قانونی سیاق و سباق میں ظاہر ہونے والی AI سے متعلق ناکامیاں۔
2. ٹیمیں واضح طور پر پوچھ رہی ہیں کہ "ایجنٹ کو اس وقت کیا معلوم تھا؟" غلطیوں کے بعد
3. ٹریسی ایبلٹی یا آڈٹ کے تقاضوں کو AI ورک فلو میں سابقہ ​​طور پر شامل کیا جا رہا ہے۔
4. AI میموری کی خرابیوں سے منسوب عوامی واقعات؛ پوسٹ مارٹم میں زبان "ہیلوسینیشن" سے "نظام کی خرابی" کی طرف منتقل ہو رہی ہے۔
5. ٹیمیں مکمل ری سیٹ کے بغیر "اس حقیقت کو کالعدم کریں" یا "ایجنٹ کے ماننے والے کو واپس لوٹائیں" کا مطالبہ کرتی ہیں۔
6. "نظام کیا مانتا ہے اور یہ کیسے تیار ہوا ہے؟" RAG کال کے بجائے مستقل گراف پر سوال کے طور پر تیار کیا گیا ہے۔

## 3. آڈٹ اور تعمیل مارکیٹ کو نیچے لے جائے گی۔

ایک متعلقہ رجحان: یہ ثابت کرنے کا دباؤ کہ کام کیسے پیدا ہوا اور جو نظام جانتا تھا وہ بڑے اداروں تک محدود نہیں رہے گا۔ جہاں کہیں بھی غلطیوں کی حقیقی قیمت ہوتی ہے — معاشی، قانونی، یا شہرت — دفاع اور ریکارڈ رکھنے کا مطالبہ اس کے بعد ہوتا ہے۔ جیسا کہ AI پیشہ ورانہ کام میں سرایت کرتا ہے، کنسلٹنٹس، ایجنسیاں، ریگولیٹڈ فری لانسرز، اور چھوٹی AI مقامی ٹیموں کو انہی توقعات کا سامنا کرنا پڑے گا۔

ساختی وجہ ذمہ داری کا پھیلاؤ ہے۔ جیسے جیسے AI کا استعمال معمول بن جاتا ہے، ذمہ داری ختم نہیں ہوتی۔ یہ پھیلتا ہے۔ کلائنٹ، بیمہ دہندگان، اور ریگولیٹرز معاوضہ دینے والے کنٹرولز کی تلاش میں جواب دیتے ہیں۔ آڈٹ کا دباؤ مارکیٹ کو نیچے لے جاتا ہے اس لیے نہیں کہ چھوٹی ٹیمیں یہ چاہتی ہیں، بلکہ اس لیے کہ خطرہ استعمال کے بعد ہوتا ہے۔

ایک بار جب یہ سوالات معمول بن جاتے ہیں کہ کام کیسے پیدا ہوا، تو یادداشت بغیر کسی سہولت کے ذمہ داری بن جاتی ہے۔ سٹرکچرڈ ٹائم لائنز، ہستی کی سطح کی یاد، اور ماخذ انتساب دفاعی انفراسٹرکچر کے طور پر کام کرنا شروع کر دیتے ہیں۔

نیوٹوما اس تبدیلی کے ساتھ میموری کو ایک ایسی چیز کے طور پر علاج کر کے ہم آہنگ کرتا ہے جسے ماضی میں اندازہ لگانے کے بجائے وقت کے ساتھ دوبارہ بنایا جا سکتا ہے۔ ہستی کی ریزولیوشن، وقتی ترتیب، اور پرووینس ایڈ آنز نہیں ہیں۔ وہ ماڈل کے لئے بنیادی ہیں.

اگلے سال کیا دیکھنا ہے:
1. AI کے استعمال کے انکشافات معاہدوں، کام کے بیانات، یا پیشہ ورانہ رہنما خطوط میں ظاہر ہوتے ہیں۔
2. کلائنٹس یا بیمہ کنندگان سے AI کی مدد سے کیے گئے فیصلوں کی دستاویزات کے لیے درخواستیں۔
3. افراد یا چھوٹی ٹیمیں فعال طور پر AI تعامل کے ریکارڈز کو دفاعی طور پر محفوظ کر رہی ہیں۔
4. وہ ضابطہ جو واضح طور پر AI کے مخصوص استعمال کے لیے ریکارڈ رکھنے یا وضاحت کی اہلیت کا تقاضا کرتا ہے۔

## 4. پلیٹ فارم میموری مبہم رہے گی۔

بڑے AI پلیٹ فارمز میں میموری کی خصوصیات کی ترسیل جاری رکھنے کا امکان ہے جو مفید لیکن بنیادی طور پر مبہم ہیں۔ ان کی ترغیبات صارف کے زیر کنٹرول پرویننس یا درستگی کی ضمانت کے بجائے مشغولیت، برقرار رکھنے اور ماڈل کی اصلاح کے حق میں ہیں۔

سماجی اثر ان لوگوں کے درمیان تقسیم ہے جو دیکھ بھال کے متحمل ہیں اور جو نہیں کر سکتے ہیں۔ جن لوگوں اور تنظیموں کو مضبوط ضمانتوں کی ضرورت ہے (آڈٹ، درستگی، پورٹیبلٹی) یا تو متبادل کے لیے ادائیگی کریں گے، خود بنائیں گے، یا خطرہ قبول کریں گے۔ باقی سب پلیٹ فارم میموری پر بھروسہ کریں گے اور اعتماد کے فرق کے ساتھ زندگی گزاریں گے۔ یہ تقسیم موجودہ عدم مساوات کو تقویت دے سکتی ہے۔ اچھی طرح سے وسائل رکھنے والے شفاف، پورٹیبل میموری حاصل کرتے ہیں۔ باقی سب کو مبہم شرائط کے ساتھ سہولت ملتی ہے۔ وقت گزرنے کے ساتھ، "میرا ڈیٹا" اور "میری تاریخ" کا کیا مطلب ہے اس کے بارے میں اصول سیاق و سباق اور آپ کون ہیں کے لحاظ سے مختلف ہو سکتے ہیں۔ شہری اور پیشہ ورانہ توقعات (مثلاً کہ آپ اپنا کام دکھا سکتے ہیں یا اپنے ریکارڈ برآمد کر سکتے ہیں) صرف کچھ پر لاگو ہو سکتے ہیں۔

اس کے برقرار رہنے کی ساختی وجہ [ترغیبی غلط ترتیب](/posts/building-structural-bariers) ہے۔ پلیٹ فارمز لاکھوں صارفین کے مجموعی نتائج کے لیے بہتر بناتے ہیں، نہ کہ کسی انفرادی ورک فلو کے لیے درکار درستگی کی ضمانتوں کے لیے۔ میموری کی اصطلاحات، تصحیح کے قواعد، یا ری پلے کو ظاہر کرنا تکرار کی رفتار کو محدود کرتا ہے اور ذمہ داری کو بڑھاتا ہے۔ مبہم پن حادثاتی نہیں ہے۔ یہ حفاظتی ہے۔

یادداشت بہتر ہو سکتی ہے، لیکن باضابطہ طور پر، خاص طور پر ٹولز میں معائنہ کرنا، برآمد کرنا، دوبارہ چلانا، یا اس کی وجہ کرنا مشکل رہے گا۔ تصحیحیں اکثر خاموش، مضمر، یا ماڈل کے لیے مخصوص ہوں گی۔

اس سے اعتماد کا بڑھتا ہوا خلا پیدا ہوتا ہے۔ صارفین سہولت کے لیے پلیٹ فارم میموری پر بھروسہ کر سکتے ہیں جبکہ بیک وقت ان سیاق و سباق میں اس پر بھروسہ کر سکتے ہیں جہاں نتائج اہم ہیں۔

ڈیٹا کی خودمختاری ایک الگ دباؤ کا اضافہ کرتی ہے: کاروباری ادارے اور افراد تیزی سے اس بات پر اصرار کر رہے ہیں کہ ایجنٹ کی یادداشت اپنے ماحول میں، یا تو پریم، اپنے کرایہ دار میں، یا ان کے کنٹرول میں، نہ کہ وینڈر کے بادل میں۔

نیوٹوما اس خلا کے لیے بنایا گیا ہے۔ اس کا مقامی، قابل معائنہ، صارف کے زیر کنٹرول ڈیزائن ورک فلو کا متبادل ہے جہاں درستگی اور اصل اہمیت رکھتا ہے۔ آپ ڈیٹا اور سیمنٹکس کے مالک ہیں؛ آپ برآمد کر سکتے ہیں، درست کر سکتے ہیں، اور اس کے بارے میں وجہ بتا سکتے ہیں جو سسٹم جانتا ہے۔

اگلے سال کیا دیکھنا ہے:
1. یادداشت کی خصوصیات جو یاد کو بہتر کرتی ہیں لیکن غیر دستاویزی یا ناقابل برآمد رہتی ہیں۔
2. صارفین پوچھ رہے ہیں کہ سسٹم اصل میں کیا جانتا ہے - جیسے کہ اس کے ماننے والے، یاد رکھنے، اور اندازہ لگانے کے بارے میں ایک جامع نظریہ، نہ صرف خام چیٹ یا برآمدات - اور کوئی واضح جواب نہیں مل رہا ہے۔
3. کام کے حل (مثلاً برآمدات، فریق ثالث کی مطابقت پذیری، دستی نقل) سکڑنے کے بجائے بڑھ رہے ہیں۔
4. RFPs یا تقاضے جو یہ بتاتے ہیں کہ ایجنٹ کی میموری کو آن پریم یا صارف کے کرایہ دار میں رہنا چاہیے۔

## 5. ٹول فریگمنٹیشن برقرار رہے گا۔

ایک واحد AI پلیٹ فارم یا ورک اسپیس میں یکجا ہونے کے بارے میں بار بار چلنے والی داستانوں کے باوجود، علمی کام کے بکھرے رہنے کا امکان ہے۔ پیشہ ور پہلے سے ہی متعدد ماڈلز، ایڈیٹرز، کاپیلٹس، دستاویزی نظام، اور ایجنٹ کے فریم ورک میں کام کرتے ہیں۔

ساختی وجہ یہ ہے کہ AI ٹولز تکمیلی ہیں، متبادل نہیں۔ ہر ایک ورک فلو کے مختلف حصے کے لیے بہتر بناتا ہے: آئیڈییشن، ایگزیکیوشن، کوڈنگ، بازیافت، کمیونیکیشن۔ معمولی بہتری اسٹیک کو ختم نہیں کرتی ہے۔ کم سوئچنگ لاگت اور تیزی سے ماڈل کی تکرار مضبوطی کی مزید حوصلہ شکنی کرتی ہے۔

جیسے جیسے ٹول کا پھیلاؤ بڑھتا ہے، بنیادی مسئلہ انٹرفیس فریگمنٹیشن سے اسٹیٹ فریگمنٹیشن کی طرف جاتا ہے۔ سیاق و سباق ایک ہی وقت میں بہت ساری جگہوں پر رہتا ہے، اور کوئی بھی سطح حقیقت پسندانہ طور پر اس کی مالک نہیں ہوسکتی۔

Neotoma اسے حل کرنے کی کوشش کرنے کے بجائے اس ٹکڑے کے نیچے بیٹھا ہے۔ کسی ایک UI کے بجائے پروٹوکول انٹرفیس کے ذریعے میموری کو بے نقاب کرکے، یہ متعدد ٹولز اور ایجنٹوں کو کسی ایک ورک فلو یا وینڈر پر مجبور کیے بغیر ایک ہی بنیادی حالت سے پڑھنے اور لکھنے کی اجازت دیتا ہے۔

اگلے سال کیا دیکھنا ہے:
1. پیشہ ور افراد سیاق و سباق کو صاف طور پر منتقل کیے بغیر ماڈلز یا ٹولز کو درمیانی کام میں تبدیل کرتے ہیں۔
2. ٹولز کے درمیان "سیاق و سباق کو کھونے" کے بارے میں بار بار شکایات۔
3. ٹیمیں ورک فلو کو معیاری بناتی ہیں جو واضح طور پر متعدد AI پروڈکٹس کو پھیلاتی ہیں۔

## 6. ایجنٹ کا استعمال میٹرڈ ہو جائے گا۔

لاگت کی وجہ سے ایجنٹوں پر عمل درآمد بھی تیزی سے محدود ہونے کا امکان ہے۔ ساختی وجہ سیدھی سی ہے: کمپیوٹ ایک مرئی لائن آئٹم بن رہا ہے۔ کسی بنیاد پرست اقتصادی تنظیم نو کی ضرورت نہیں ہے۔

جیسے جیسے AI خرچ بڑھتا ہے، تنظیمیں بجٹ، انتساب، اور اصلاح متعارف کرواتی ہیں۔ لاگت نظر آنے کے بعد، پیمائش قدرتی طور پر ہوتی ہے۔

جب استعمال کی قیمت لگائی جاتی ہے تو، غیر موثریت اور بڑھے ہوئے تجریدی خدشات بننا چھوڑ دیتے ہیں۔ سیاق و سباق کی دوبارہ گنتی کرنا، سابقہ ​​فیصلوں کو غلط یاد رکھنا، یا کام کو دہرانا ظاہری بربادی بن جاتا ہے۔

نیوٹوما کا ڈیٹرمنسٹک میموری ماڈل یہاں متعلقہ ہو جاتا ہے کیونکہ یہ پائیدار میموری کو عارضی سیاق و سباق سے الگ کرتا ہے۔ تخلیق نو کے بجائے ری پلے کو فعال کرنے سے، یہ میموری کو تخمینہ کے ضمنی اثر کے بجائے ایک اصلاحی سطح کے طور پر دیکھتا ہے۔

اگلے سال کیا دیکھنا ہے:
1. ٹیموں کے ٹریکنگ ایجنٹ یا ماڈل کے استعمال کے اخراجات فی کام یا ورک فلو۔
2. بجٹ سے آگاہ ایجنٹ جو باقی اخراجات کی بنیاد پر رویے کو تبدیل کرتے ہیں۔
3. اصلاح کی کوششیں اشارے کو بہتر بنانے کے بجائے بے کار تخمینہ کو کم کرنے پر مرکوز ہیں۔

## یہ رجحانات کلیدی آبادیات کو کس طرح متاثر کرتے ہیں۔

یہ رجحانات مختلف متاثرہ آبادی کے لیے ایکٹیویشن کے حالات کے طور پر کام کرتے ہیں۔ Neotoma قائل کرنے کے ذریعے اہم نہیں بنتا. یہ اہم ہو جاتا ہے جب حقیقت متبادل کو ہٹا دیتی ہے۔

**AI- مقامی انفرادی آپریٹرز اور اعلیٰ سیاق و سباق سے متعلق علمی کارکن** پہلے ہیں: بانیوں، مشیروں، محققین، اور سولو بلڈرز AI کو سوچنے اور عمل میں لانے کے لیے گہرائی سے استعمال کرتے ہیں۔ گود لینے کو ریاستی ایجنٹوں، اقتصادی طور پر نظر آنے والی خرابیوں، اور پلیٹ فارم کی مبہم میموری کے ساتھ عدم اطمینان کے ذریعے حاصل کیا جاتا ہے۔ ایک بار جب آؤٹ پٹ بیرونی طور پر اہمیت رکھتا ہے (کلائنٹس، تعاون کرنے والوں، یا محصول کے لیے)، جواب دینے میں ناکامی "اس نظام کو کیا معلوم تھا جب یہ تیار کیا گیا تھا؟" ناقابل برداشت ہو جاتا ہے. Neotoma ریکارڈ کے ایک ذاتی نظام کے طور پر پرکشش بن جاتا ہے جو متعدد ٹولز کے ساتھ ایک ساتھ رہ سکتا ہے۔

**AI- مقامی چھوٹی ٹیمیں اور ہائبرڈ پروڈکٹ یا آپریشن ٹیمیں** دوسرے نمبر پر ہیں۔ افراد مبہم میموری کی تلافی کر سکتے ہیں۔ ٹیمیں نہیں کر سکتیں۔ ایک بار جب ہر شخص کے ایجنٹوں کو قدرے مختلف حقائق یا مفروضے یاد آجاتے ہیں، تو ہم آہنگی کی لاگت بڑھ جاتی ہے۔ ٹول فریگمنٹیشن اس کو تیز کرتا ہے، آڈٹ کا دباؤ مشترکہ میموری کو جائز بناتا ہے، اور میٹرڈ استعمال بجٹ کے ضیاع میں بڑھنے کو بدل دیتا ہے۔ اس ماحول میں، Neotoma پیداواری پرت کے طور پر کم اور مشترکہ علمی انفراسٹرکچر کے طور پر زیادہ کام کرتا ہے۔

**ڈیولپر انٹیگریٹرز اور اے آئی ٹول بلڈر** جو ایجنٹوں کو مصنوعات یا پلیٹ فارم میں شامل کرتے ہیں تیسرے نمبر پر ہیں۔ ان کے لئے، میموری کی ناکامی ایک پیداوار کی ناکامی ہے. جیسے جیسے ایجنٹ خود مختار ہو جاتے ہیں، مبہم یادداشت ناقابل قبول اور ناقابل قبول ہو جاتی ہے۔ جب میموری کی غلطیوں کو نرالا کرنے کی بجائے سسٹم کی ناکامی کے طور پر دوبارہ ترتیب دیا جاتا ہے، تو بلڈرز میموری پرائمیٹوز کی تلاش شروع کردیتے ہیں جو بات چیت کے بجائے ڈیٹا بیس کی طرح برتاؤ کرتے ہیں۔ نیوٹوما یہاں ایک سبسٹریٹ کے طور پر متعلقہ ہو جاتا ہے، نہ کہ کسی خصوصیت کے۔

ان تمام ڈیموگرافکس میں، گود لینا مشروط اور مرحلہ وار ہے، ہائپ پر مبنی نہیں۔

## اس قول کو کیا غلط ثابت کرے گا؟

مستقبل کا کوئی بھی سنجیدہ وژن غلط ہونا چاہیے۔ واضح اشاروں کے بغیر جو اسے غلط ثابت کریں گے، یہ مقالہ نہیں بلکہ ایک عقیدہ ہے۔ یہ براہ راست پروڈکٹ کی حکمت عملی کے لیے اہمیت رکھتا ہے، کیونکہ مستقبل کی طرف تعمیر جو عملی شکل اختیار نہیں کرتی ہے، اپنانے کی بجائے خوبصورت غیر متعلقہ ہونے کا باعث بنتی ہے۔

سب سے اہم فالسیفائر میموری فراہم کرنے والے بڑے AI پلیٹ فارمز ہوں گے جو حقیقی طور پر پورٹیبل، قابل معائنہ، دوبارہ چلانے کے قابل، اور تمام ٹولز پر بھروسہ مند ہے۔ مارکیٹنگ کے لحاظ سے میموری نہیں، بلکہ وہ میموری جو صارف کی ملکیت، قابل برآمد، لفظی طور پر واضح، اور سیاق و سباق میں مستحکم ہے۔ اگر پلیٹ فارم کی مقامی میموری عملی طور پر مستند ہو جاتی ہے (مطلب صارفین اور تنظیمیں اس پر بھروسہ کرتے ہیں کہ کیا معلوم تھا اور کب تھا)، ایک بیرونی سچائی پرت کی ضرورت ختم ہو جاتی ہے۔ اس دنیا میں، نیوٹوما کی بنیادی تفریق مرکبات کی بجائے ختم ہو جاتی ہے۔

دوسرا فالسیفائر ایک واحد غالب AI ورک اسپیس میں بامعنی استحکام ہوگا جو ایگزیکیوشن، میموری، اور ٹولنگ اینڈ ٹو اینڈ تک کا مالک ہے۔ اگر فریگمنٹیشن پریشر غائب ہو جاتا ہے کیونکہ ایک سطح کامیابی سے اسٹیک کو جذب کر لیتی ہے، تو مشترکہ میموری سبسٹریٹس کا فائدہ تیزی سے کم ہو جاتا ہے۔

تیسرا فالسیفائر ایجنٹ ہوں گے جو قلیل المدت رہیں گے، سخت نگرانی میں ہوں گے، اور دوبارہ ترتیب دینے کے لیے سستے ہوں گے، جس میں ناکامیوں کو بنیادی طور پر حالت کی تشخیص کرنے کے بجائے دوبارہ شروع کرکے ہینڈل کیا جائے گا۔ اگر طویل عرصے سے چلنے والے ایجنٹوں کو عملی شکل نہیں دی جاتی ہے اور دوبارہ ترتیب دینا غالب بحالی کی حکمت عملی بنی ہوئی ہے، تو ڈیٹرمنسٹک میموری ضروری کے بجائے اختیاری رہتی ہے۔

آخر میں، اگر آڈٹ اور ذمہ داری کا دباؤ نیچے کی مارکیٹ کو منتقل کرنے میں ناکام رہتا ہے (اگر AI زیادہ تر پیشہ ور افراد کے لیے نتیجہ خیز ہونے کی بجائے مشاورتی رہتا ہے)، تو پھر پرووینس ہیوی میموری توقع سے زیادہ دیر تک زیادہ رہتی ہے۔

ان جوابی سگنلز کو دیکھنا اتنا ہی ضروری ہے جتنا کہ تصدیق کے لیے دیکھنا۔ وہ ابتدائی انتباہ فراہم کرتے ہیں کہ مفروضے ڈرائیونگ اختیار کرنے سے کمزور ہو رہے ہیں اور اس حکمت عملی کو اسی کے مطابق ڈھالنا چاہیے۔ ایک وژن جس کو غلط قرار نہیں دیا جا سکتا اسے درست نہیں کیا جا سکتا، اور اس طرح کے وژن پر بنائی گئی مصنوعات کو ایسی دنیا کے لیے اچھی طرح سے ڈیزائن کیے جانے کا خطرہ ہے جو کبھی نہیں پہنچتی۔

## میموری بطور اہم، کھلا انفراسٹرکچر

یہ کوئی پیشین گوئی نہیں ہے کہ دنیا فلسفیانہ طور پر سچائی یا درستگی کے لیے زیادہ مصروف عمل ہو جاتی ہے۔

یہ ایک پیشین گوئی ہے کہ ایجنٹ ریاستی ہو جاتے ہیں، غلطیاں مہنگی ہو جاتی ہیں، پلیٹ فارم مبہم رہتے ہیں، ٹولز بکھرے رہتے ہیں، آڈٹ کا دباؤ پھیلتا ہے، اور استعمال کی قیمت بڑھ جاتی ہے۔

اگر اس رفتار کا کچھ حصہ بھی برقرار رہتا ہے تو، میموری UX خصوصیت بننا بند کر دیتی ہے اور بنیادی ڈھانچہ بن جاتی ہے جو ضروری طور پر کھلا ہوتا ہے۔ اس دنیا میں، وہ نظام جو میموری کو تعییناتی، قابل مشاہدہ حالت کے طور پر مانتے ہیں وہ اب بصیرت نہیں رکھتے۔ یہ پیچیدہ نظاموں کو مبہم اور ناقابل بازیافت طریقوں سے ناکام ہونے سے بچانے کا آسان ترین طریقہ ہیں۔

Neotoma اس تبدیلی کا ڈرائیور نہیں ہے۔ یہ اس کا ایک معقول جواب ہے۔