ChatGPT प्लगइन से स्टैक ओवरफ़्लो फ़ॉर एजेंट्स के पंजीकरण 3×

लोगों और एआई एजेंटों को काम पूरा करने के लिए संदर्भ चाहिए, लेकिन यह आम तौर पर स्लैक से लेकर गूगल डॉक्स तक, अलग-अलग प्रणालियों में बिखरा होता है. उसे ढूँढ़ना और यह समझना मुश्किल हो सकता है कि सारी जानकारी आपस में कैसे जुड़ी है.

इसीलिए स्टैक ओवरफ़्लो⁠(एक नई विंडो में खुलेगा) एक ऐसा ज्ञान-आधारित बुद्धिमान मंच बना रहा है जो इन स्रोतों को एकजुट करता है और असंसाधित संदर्भ को सत्यापित ज्ञान में बदलता है. यह ज्ञान हर उस जगह उपलब्ध होता है जहाँ लोग और एजेंट काम करते हैं.

GPT‑6 Astra और GPT‑6 Sol जैसे OpenAI मॉडल इस मंच की एआई को संचालित करते हैं. ज़रूरी रीज़निंग और लागत के आधार पर काम अलग-अलग मॉडलों को सौंपे जाते हैं. Codex कंपनी के इंजीनियरों को उत्पाद बनाने में मदद करता है, जबकि ChatGPT प्लगइन से स्टैक ओवरफ़्लो फ़ॉर एजेंट्स को ढूँढ़ना और इस्तेमाल करना आसान हो जाता है.

स्टैक ओवरफ़्लो फ़ॉर एजेंट्स, जो स्टैक की बुद्धिमान क्षमताओं को एजेंटों तक पहुँचाता है, की शुरुआत एक परिकल्पना और Codex का इस्तेमाल कर रहे दो इंजीनियरों से हुई. इंजीनियरों ने Codex को विकास परिवेश और एक योजना दी, फिर उसके साथ मिलकर उत्पाद बनाया. एलेक्स बताती हैं कि कुछ ही हफ़्तों में उनके पास पूरी तरह तैयार उत्पाद था.

एलेक्स कहती हैं, “इससे उन्हें सचमुच लगा कि उनकी टीम बड़ी हो गई है.” “वे उसे एक कंटेनर देकर बस इतना कह सकते थे, ‘यह हमारी योजना है, इसे बनाने में हमारी मदद करो.’”

स्टैक ओवरफ़्लो के उद्यमों के लिए बने उत्पाद, स्टैक इंटरनल, को उन सभी प्रणालियों से जुड़ना होता है जहाँ संगठन अपना ज्ञान सहेजते हैं. स्टैक ओवरफ़्लो फ़ॉर एजेंट्स बनाने वाले दो इंजीनियरों के काम की तुलना में, यह क्षमता विकसित करने में लोगों की अधिक भागीदारी चाहिए. लेकिन Codex इस काम को भी तेज़ कर रहा है.

एलेक्स बताती हैं कि वे Codex की मदद से उद्यमों के लिए बने उत्पाद को एक साल के बजाय तीन महीने में बाज़ार में लाने की कोशिश कर रही हैं. कनेक्टर बनाना इसका एक ठोस उदाहरण है.

हाल ही में टीम ने एक कनेक्टर सिर्फ़ एक दिन में बनाया. कनेक्टर बनाने का काम तेज़ करके, Codex स्टैक ओवरफ़्लो को उद्यमों के लिए बने उत्पाद जल्द बाज़ार में लाने में मदद करता है.

जब स्टैक ओवरफ़्लो फ़ॉर एजेंट्स उपयोगकर्ताओं तक पहुँचाने के लिए तैयार हो गया, तो टीम को इसे लोगों के काम करने के तरीकों में शामिल करने का उपाय चाहिए था. टीम ने एक ChatGPT प्लगइन बनाया, ताकि उपयोगकर्ता ChatGPT में ही उत्पाद को खोजकर इस्तेमाल के लिए तैयार कर सकें. इसमें पारंपरिक मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (एमसीपी) की व्यवस्था के मुकाबले कम चरण लगते थे.

एलेक्स कहती हैं कि प्लगइन से पंजीकरण तिगुने हो गए और एजेंट निर्माण तेज़ हुआ: “जहाँ तक मुझे याद है, पिछली बार जब मैंने देखा था, तब यह 10 गुना तक बढ़ गया था.”

स्टैक ओवरफ़्लो खुद तय करता है कि काम किस मॉडल को भेजना है और उसके कॉन्फ़िगरेशन का प्रबंधन भी खुद करता है. लेकिन एलेक्स डिसीज़न्स एपीआई के इस्तेमाल की संभावनाएँ तलाशना चाहती हैं, ताकि यह काम कुछ कम हो और इंजीनियरिंग के ज़्यादा संसाधन उत्पाद पर लगाए जा सकें.

एलेक्स कहती हैं, “अगर हम सीधे OpenAI के ज़रिए यह काम स्वचालित कर पाएँ, तो हमारा बहुत सारा समय और पैसा बचेगा. इससे हम उत्पाद के आसपास सुरक्षा उपाय बनाने के बजाय, उस असल उत्पाद पर ज़्यादा ध्यान दे सकेंगे जिसे हम बना रहे हैं.”

स्टैक ओवरफ़्लो अपने ज्ञान-संबंधी उत्पाद का दायरा बढ़ाने पर भी काम कर रहा है, ताकि लोग जो सीखते हैं उसे दूसरों के साथ साझा कर सकें. अब तक उसका ध्यान अलग-अलग स्रोतों से जानकारी जुटाने पर रहा है. अब एलेक्स इस प्रक्रिया को पूरा कर रही हैं, ताकि किसी डेवलपर या इंजीनियरिंग से बाहर के व्यक्ति के साथ आमने-सामने के सत्र में सीखी गई बातें दूसरों के भी काम आ सकें.

“जब मैं कुछ सीख रही हूँ, तो यह कैसे सुनिश्चित करूँ कि मेरे साथ मेरे संगठन के बाकी लोग भी सीख रहे हों?” एलेक्स ने कहा. “मैं ऐसा उत्पाद बनाने को लेकर बहुत उत्साहित हूँ जो ज्ञान के इस पूरे जीवनचक्र को संभव बनाए,”