Netomi ਤੋਂ ਏਜੰਟਿਕ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ enterprise ਤੱਕ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਦੇ ਸਬਕ

Enterprise ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ AI ਏਜੰਟ ਬੇਤਰਤੀਬ workflows ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ, ਡਿਫਾਲਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ policies ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ, ਭਾਰੀ ਲੋਡ ਹੇਠ ਕੰਮ ਕਰਨ ਅਤੇ ਆਪਣਾ ਕੰਮ ਵਿਖਾਉਣ.

Netomi⁠⁠(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਅਜੇਹੇ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਉੱਚੇ ਮਾਪਦੰਡ 'ਤੇ ਖਰੇ ਉਤਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ United Airlines ਅਤੇ DraftKings ਵਰਗੇ Fortune 500 ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਸੇਵਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ. ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ GPT‑4.1 ਨੂੰ ਘੱਟ ਲੇਟੈਂਸੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ tool use ਲਈ GPT‑5.2 ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਹੋਰ ਡੂੰਘੀ, ਬਹੁ-ਕਦਮੀ ਯੋਜਨਾ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਦੋਵੇਂ ਇੱਕ governed execution layer ਦੇ ਅੰਦਰ ਚੱਲਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਅਸਲੀ production ਹਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ-ਚਲਿਤ actions ਨੂੰ ਭਵਿੱਖਬੋਧੀ ਰੱਖਣ ਲਈ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ.

ਇਸ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਏਜੰਟਿਕ ਸਿਸਟਮ ਚਲਾਉਣ ਨਾਲ Netomi ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਕਸ਼ਾ ਮਿਲਿਆ ਹੈ ਕਿ enterprise ਦੇ ਅੰਦਰ ਇਹ deployments ਕਿਵੇਂ ਕਾਮਯਾਬ ਹੁੰਦੇ ਹਨ.

ਇੱਕ enterprise ਬੇਨਤੀ ਕਦੇ-ਕਦਾਈ ਹੀ ਇੱਕੋ API ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ. ਅਸਲੀ workflows booking engines, loyalty databases, CRM systems, policy logic, payments ਅਤੇ knowledge sources ਤੱਕ ਫੈਲਦੇ ਹਨ. ਡਾਟਾ ਅਕਸਰ ਅਧੂਰਾ, ਟਕਰਾਓ ਵਾਲਾ ਜਾਂ ਸਮੇਂ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਨਾਜੁਕ flows 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਸਿਸਟਮ ਇਸ ਵੱਖਰਾਪਣ ਹੇਠ ਢਹਿ ਜਾਂਦੇ ਹਨ.

Netomi ਨੇ ਆਪਣਾ Agentic OS ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕੀਤਾ ਕਿ OpenAI ਮਾਡਲ ambiguity ਦੇ ਇਸ ਪੱਧਰ ਲਈ ਬਣੀ governed orchestration pipeline ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਬੈਠਣ. ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਤੇਜ਼, ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਅਤੇ tool-calling ਲਈ GPT‑4.1 ਵਰਤਦਾ ਹੈ—ਜੋ real-time workflows ਲਈ ਅਹਿਮ ਹੈ—ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਬਹੁ-ਕਦਮੀ ਯੋਜਨਾ ਜਾਂ ਡੂੰਘੀ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ GPT‑5.2 ਵਰਤਦਾ ਹੈ.

ਲੰਬੇ ਅਤੇ ਜਟਿਲ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰ ਏਜੰਟ behavior ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, Netomi OpenAI ਵੱਲੋਂ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੇ agentic prompting patterns ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ:

• Persistence reminders ਤਾਂ ਜੋ GPT‑5.2 ਲੰਬੇ, ਬਹੁ-ਕਦਮੀ workflows ਵਿੱਚ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਜਾਰੀ ਰੱਖ ਸਕੇ
• ਸਪਸ਼ਟ tool-use ਉਮੀਦਾਂ, transactional operations ਦੌਰਾਨ authoritative ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ GPT‑4.1 ਨੂੰ tools call ਕਰਨ ਵੱਲ ਮੋੜ ਕੇ hallucinated answers ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ
• Structured planning, ਜੋ GPT‑5.2 ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਨੂੰ ਬਹੁ-ਕਦਮੀ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦੀ ਹੈ
• ਏਜੰਟ-ਚਲਿਤ rich media ਫੈਸਲੇ, GPT‑5.2 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇਹ ਪਛਾਣਣ ਅਤੇ ਸੰਕੇਤ ਦੇਣ ਲਈ ਕਿ ਕਿਸ ਵੇਲੇ tool call ਨੂੰ images, videos, forms ਜਾਂ ਹੋਰ rich, multimodal elements ਵਾਪਸ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ

ਇਕੱਠੇ, ਇਹ patterns ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਸੰਰਚਨਾ ਵਾਲੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਬਹੁ-ਕਦਮੀ workflows ਨਾਲ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਟੁੱਟੀਆਂ-ਫੁੱਟੀਆਂ interactions ਵਿੱਚ state ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ.

ਥੋੜ੍ਹੀਆਂ ਹੀ industries ਬਹੁ-ਕਦਮੀ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ airlines ਜਿੰਨਾ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ interaction ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਈ systems ਅਤੇ policy layers 'ਚ ਫੈਲਦੀ ਹੈ. ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਲਈ fare rules ਚੈਕ ਕਰਨ, loyalty benefits ਮੁੜ ਗਿਣਣ, ticket changes ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਅਤੇ flight operations ਨਾਲ ਸਮਨਵਯ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ.

“Airlines ਵਿੱਚ, ਸੰਦਰਭ ਹਰ ਮਿੰਟ ਬਦਲਦਾ ਹੈ. AI ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ siloed task ਚਲਾਉਣਾ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਉਸ ਸਥਿਤੀ ਬਾਰੇ ਰੀਜ਼ਨ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕ ਹੈ,” Mehta ਨੇ ਕਿਹਾ. “ਇਸੇ ਲਈ situational awareness ਸਿਰਫ਼ workflows ਨਾਲੋਂ ਕਈ ਗੁਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਅਤੇ context-led ensemble architecture ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ.”

GPT‑4.1 ਅਤੇ GPT‑5.2 ਨਾਲ, Netomi ਇਹ patterns ਹੋਰ ਧਨਾਢ ਬਹੁ-ਕਦਮੀ automations ਵਿੱਚ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਲਈ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਕੰਮ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ, actions ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹ backend systems ਸਮਨਵਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹੋਏ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਵੱਡੀ airline ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ.

ਉੱਚ ਦਬਾਅ ਵਾਲੇ ਪਲਾਂ ਵਿੱਚ—ਤੂਫ਼ਾਨ ਦੌਰਾਨ rebooking, billing issue ਸੁਲਝਾਉਣਾ ਜਾਂ ਮੰਗ ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਵਾਧੇ ਸੰਭਾਲਣਾ—ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਹਿਚਕਚਾਉਂਦੇ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦੇਣਗੇ. ਲੇਟੈਂਸੀ ਭਰੋਸਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਤ ਕਰਦੀ ਹੈ.

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ AI ਸਿਸਟਮ ਫੇਲ੍ਹ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਕੰਮ ਲੜੀਵਾਰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ: classify → retrieve → validate → call tools → generate output. Netomi ਨੇ ਇਸਦੀ ਬਜਾਇ concurrency ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕੀਤਾ, GPT‑4.1 ਦੀ low-latency streaming ਅਤੇ tool-calling stability ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਚੁੱਕਦੇ ਹੋਏ.

GPT‑4.1 ਤੇਜ਼ time-to-first-token ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬੋਧੀ tool-calling behavior ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਇਸ architecture ਨੂੰ scale 'ਤੇ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ; ਜਦਕਿ GPT‑5.2 ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਡੂੰਘੇ ਬਹੁ-ਕਦਮੀ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ paths ਦਿੰਦਾ ਹੈ. Netomi ਦਾ concurrency framework ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਮਾਡਲ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਪੂਰਾ ਸਿਸਟਮ ਅਹਿਮ latency thresholds ਹੇਠ ਰਹੇ.

ਇਹ concurrency ਦੀਆਂ ਮੰਗਾਂ ਸਿਰਫ਼ airlines ਲਈ ਵਿਲੱਖਣ ਨਹੀਂ ਹਨ. ਕੋਈ ਵੀ ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਅਚਾਨਕ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ traffic surges ਸਾਹਮਣੇ ਹੋਵੇ, ਉਸ ਨੂੰ ਇਹੋ ਜਿਹੀ architectural discipline ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ DraftKings, ਇਸ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ stress-test ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਵੱਡੇ ਖੇਡ ਸਮਾਗਮਾਂ ਦੌਰਾਨ traffic 40,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਕਾਲੀ customer requests ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਂਦੀ ਹੈ. 

ਅਜੇਹੇ ਸਮਾਗਮਾਂ ਦੌਰਾਨ, Netomi ਨੇ sub-three-second responses ਅਤੇ 98% intent classification accuracy ਕਾਇਮ ਰੱਖੀ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ workflows accounts, payments, knowledge lookups ਅਤੇ regulatory checks ਨੂੰ ਛੂਹਦੀਆਂ ਹਨ.

“ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਪਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਹੱਤਵ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ AI ਹੈ,” DraftKings ਦੇ Co-Founder ਅਤੇ President of Operations Paul Liberman ਨੇ ਕਿਹਾ. “Netomi ਦਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸਾਨੂੰ activity ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ spikes ਨੂੰ ਫੁਰਤੀ ਅਤੇ ਸਹੀਪਣ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ.”

Scale 'ਤੇ, Netomi ਦਾ concurrency ਮਾਡਲ GPT‑4.1 ਦੀ ਤੇਜ਼, ਭਵਿੱਖਬੋਧੀ tool-calling 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਬਹੁ-ਕਦਮੀ workflows ਨੂੰ ਭਾਰੀ ਲੋਡ ਹੇਠ ਵੀ responsive ਰੱਖਦੀ ਹੈ.

Enterprise AI ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਮੁਤਾਬਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ governance ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ runtime ਵਿੱਚ ਬੁਣਿਆ ਗਿਆ ਹੋਵੇ—ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਬਾਹਰੀ layer ਵਜੋਂ ਨਾ ਜੋੜਿਆ ਗਿਆ ਹੋਵੇ.

ਜਦੋਂ intent confidence threshold ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ ਆ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਉੱਚ ਯਕੀਨੀਪਣ ਨਾਲ classify ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ, Netomi ਦੇ governance mechanisms ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਚਾਲੂ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਬੇਨਤੀ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲੀ ਜਾਵੇ, ਤਾਂ ਜੋ ਸਿਸਟਮ free-form generation ਤੋਂ ਹਟ ਕੇ controlled execution paths ਵੱਲ ਵਾਪਸ ਆ ਜਾਵੇ.

ਤਕਨੀਕੀ ਪੱਧਰ 'ਤੇ, governance layer ਇਹ ਸੰਭਾਲਦੀ ਹੈ:

• ਸਕੀਮਾ validation, ਜੋ execution ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹਰ tool call ਨੂੰ ਉਮੀਦਿਤ arguments ਅਤੇ OpenAPI contracts ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ validate ਕਰਦੀ ਹੈ
• Policy enforcement ਜੋ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਅਤੇ tool use ਦੌਰਾਨ inline topic filters, brand restrictions ਅਤੇ compliance checks ਲਾਗੂ ਕਰਦੀ ਹੈ
• PII protection ਜੋ pre-processing ਅਤੇ response handling ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡਾਟਾ ਪਛਾਣ ਅਤੇ mask ਕਰਦੀ ਹੈ
• Deterministic fallback, ਜੋ intent, data ਜਾਂ tool calls ਵਿੱਚ ambiguity ਹੋਣ 'ਤੇ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ behaviors ਵੱਲ ਵਾਪਸ ਮੋੜਦਾ ਹੈ
• Runtime observability, ਜੋ real-time inspection ਅਤੇ debugging ਲਈ token traces, reasoning steps ਅਤੇ tool-chain logs ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ

Dental insurance ਵਰਗੇ ਕੜੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ governance 'ਤੇ ਕੋਈ ਸਮਝੌਤਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ. ਬੀਮਾ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ Netomi ਦਾ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਹਰ ਸਾਲ ਸਾਰੇ 50 ਰਾਜਾਂ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ ਦੋ ਮਿਲੀਅਨ provider requests ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ eligibility checks, benefits lookups ਅਤੇ claim status inquiries ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਗਲਤ response ਵੀ ਅੱਗੇ ਚੱਲ ਕੇ regulatory ਜਾਂ service risk ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. 

Open enrollment ਦੌਰਾਨ, ਜਦੋਂ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾ ਦੋਵੇਂ ਚਰਮ 'ਤੇ ਸਨ, ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਅਜੇਹੇ AI ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ ਜੋ policy ਨੂੰ runtime ਦੇ ਹੀ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਲਾਗੂ ਕਰੇ. Netomi ਦੀ architecture ਇਸ ਜਟਿਲ ਲੋੜ ਲਈ ਤਿਆਰ ਸੀ.

“ਅਸੀਂ ਸਿਸਟਮ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਣਾਇਆ ਕਿ ਜੇ ਏਜੰਟ ਕਦੇ ਅਣਸ਼ਚਿਤਤਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚੇ, ਤਾਂ ਉਸ ਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਪਤਾ ਹੋਵੇ ਕਿ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਪਿੱਛੇ ਹਟਣਾ ਹੈ,” Mehta ਨੇ ਕਿਹਾ. “Governance ਉੱਪਰੋਂ ਜੋੜੀ ਹੋਈ ਨਹੀਂ—ਇਹ runtime ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ.”

Netomi ਦਾ ਰਾਹ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ enterprise ਦਾ ਭਰੋਸਾ ਜਿੱਤਣ ਲਈ ਕੀ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ: ਜਟਿਲਤਾ ਲਈ ਬਣਾਓ, latency ਦੀਆਂ ਮੰਗਾਂ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ parallelize ਕਰੋ ਅਤੇ ਹਰ workflow ਵਿੱਚ governance ਪੱਕੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ. OpenAI ਮਾਡਲ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਦੀ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਦਕਿ Netomi ਦੀ systems engineering ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ intelligence ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ, ਆਡਿਟਯੋਗ ਅਤੇ Fortune 500 ਮਾਹੌਲਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋਵੇ.

ਇਹ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੇ Netomi ਨੂੰ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮੰਗੀਲੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ—ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ startup ਲਈ ਇੱਕ ਨਕਸ਼ਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜੋ agentic AI ਨੂੰ production-grade infrastructure ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ.

Fortune 500 ਮਾਹੌਲਾਂ ਵਿੱਚ ਏਜੰਟਿਕ ਸਿਸਟਮ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਗਤੀ, ਸਹੀਪਣ ਅਤੇ built-in governance ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. Netomi ਦੀ architecture ਇਹ ਤਿੰਨੇ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਤਿ traffic surges ਅਤੇ ਜਟਿਲ, ਬਹੁ-ਕਦਮੀ workflows ਦੌਰਾਨ ਵੀ performance ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੀ ਹੈ. 

• ਉੱਚ-ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਸਮਾਗਮਾਂ ਦੌਰਾਨ sub-three-second responses ਦਿੱਤੀਆਂ 
• Scale 'ਤੇ 98% intent classification accuracy ਬਣਾਈ ਰੱਖੀ
• 40,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਕਾਲੀ customer requests ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ ਦੇ traffic spikes ਸੰਭਾਲੇ
• Deterministic fallback ਅਤੇ policy enforcement ਨਾਲ governance ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ runtime ਵਿੱਚ ਸਮਾਇਆ