ہنگامی کمپنی سپر انٹیلی جنس2 min read

ایک آغاز کے طور پر، ہم تیزی سے دوڑنے اور سرحد کو آگے بڑھانے کے لیے نئی تکنیکوں پر مسلسل کام کر رہے ہیں۔ جب OpenClaw/Hermes لانچ کیا گیا تو ہم ابتدائی طور پر اپنانے والے تھے۔ ہم نے اسے بہت سے دوسرے AI ٹولز کے ساتھ استعمال کیا۔

جیسا کہ یہ ٹولز، اور ساتھ ہی وہ ماڈلز جن پر وہ انحصار کرتے ہیں، ہم نے کچھ محسوس کیا: ہم صرف تیزی سے ترقی نہیں کر رہے ہیں، ہم نے مختلف طریقے سے کام کرنا شروع کر دیا ہے۔ ہر دور کے ساتھ، یہ خود کو بہتر بنانے والے خود سیکھنے والے ایجنٹ آگے بڑھ رہے ہیں اور سیکھ رہے ہیں۔ ہم فی الحال ایک سرشار مشین پر ایک "سپر ایجنٹ” چلا رہے ہیں (ایک VPS مثال DigitalOcean پر چل رہا ہے) GPT-5.6-sol کا استعمال کرتے ہوئے اعلی ترین استدلال کی حالت میں۔ دوسرے ایجنٹوں میں سے کچھ جن کو ہم چلا رہے ہیں وہ دوسرے ایجنٹ ہارنس اور ماڈل استعمال کرتے ہیں، لیکن یہ وہی ہے جس پر میں اس مضمون میں توجہ مرکوز کرنا چاہوں گا۔

ہم نے دیکھا کہ زیادہ تر کمپنیاں اپنی کمپنی میں اہم بہاؤ چلانے کے لیے اس قسم کے خود مختار ایجنٹ کا استعمال نہیں کر رہی ہیں، جس سے وہ واقعی سست ہو جاتے ہیں۔ درحقیقت، ان میں سے بہت سے چھوٹے، زیادہ ذاتی ایجنٹوں پر انحصار کرتے ہیں: کوڈنگ ایجنٹ جیسے Codex/ClaudeCode یا اسسٹنٹ ایجنٹ جیسے Work/Cowork/Copilot۔ یہ مقامی مشینوں اور آلات پر کام انجام دیتے ہیں اور ان میں بنیادی فرق علم کی کمی ہے۔ اس کی وجہ سے "دوسرے دماغ” کے نظاموں کی ایک پوری نئی صنعت شروع ہوئی جو بنیادی طور پر علمی گراف بنانے کی کوشش کرتی ہے جو ان تقسیم شدہ ایجنٹوں کے درمیان مشترک ہے۔ جو کمپنیاں اس طرح کام کرتی ہیں وہ اکثر یہ اعلان کرتی ہیں کہ ان کے ایجنٹس کی تعداد دسیوں، سینکڑوں اور بعض انتہائی صورتوں میں ہزاروں میں ہے۔ اس کا بنیادی مطلب یہ ہے کہ ہر ملازم کے پاس ایک یا زیادہ محدود ایجنٹ ان کے لیے کام کر رہے ہیں۔

حقیقت یہ ہے کہ ایجنٹ حقیقی دنیا کے ڈیٹا، صارف کی شکایات اور ہمارے کوڈ کے سامنے ابتدائی طور پر سامنے آ گئے تھے، اس نے انہیں ڈرامائی طور پر کسی بھی ذاتی ایجنٹ کے مقابلے میں زیادہ چست اور ہوشیار بنا دیا جو ہم ان کے ساتھ چل رہے ہیں۔

ہم نے ابھی محسوس کیا ہے کہ ہمارے ذہین ترین ایجنٹس ایک کمپنی سپر انٹیلی جنس بن رہے ہیں۔

وضاحت کے لیے: میں احساس، AGI یا اس کے قریب کسی بھی چیز کا دعوی نہیں کر رہا ہوں۔ میں تجویز کر رہا ہوں کہ وہ کمپنی کے تنظیمی چارٹ میں بالکل نئی ہستی ہیں۔

کمپنی سپر انٹیلی جنس کیا ہے؟

جب ایک ایجنٹ نمایاں ہونا شروع کر دیتا ہے، جب تک کہ اس پر فوکس کیا جاتا ہے، یہ ایک سپر انٹیلیجنٹ ادارہ بننا شروع کر سکتا ہے۔ ہم اس کی تعریف کیسے کریں؟

میں یہ کہوں گا کہ زیادہ تر معاملات میں، ایجنٹوں کو اس وقت بنیادی طور پر صبر اور استقامت کا فائدہ ہے، انسانوں پر ذہانت کا نہیں۔ تاہم، جیسا کہ ماڈلز بہتر ہوتے گئے (GPT 5.6 sol اور Opus 5 واقعی اچھے ہیں!) ہم نے کچھ نیا ابھرتا ہوا دیکھنا شروع کر دیا ہے، جو کچھ ہم کر سکتے ہیں اس سے آگے ہے – نہ صرف رفتار میں بلکہ اس کام میں جو انسان نہیں کر سکتے۔

یہ ہمارے لیے اس وقت شروع ہوا جب ہم نے اپنے ایجنٹ کو ڈیٹا (Mixpanel) اور کاروباری تجزیات کی صلاحیتوں اور ڈیٹا تک رسائی فراہم کی (Sentry کے ذریعے غلطیاں، Baremetrics میں مالیات، AI لینگسمتھ کے ذریعے نشانات)۔ اس کے بعد، ہم نے اسے صارف کے کیڑے (Sentry غلطیاں) اور صارف کی شکایت کی رپورٹوں کے سامنے پیش کیا۔ آخر میں، ہم نے اسے کوڈنگ ایجنٹوں اور گیتھب پر اپنے بنیادی ریپوز تک رسائی دی۔ ای میل، یا کسی بھی صارف کی بات چیت کے ذریعے اس کی کوئی بیرونی رسائی نہیں ہے، لیکن یہ دیکھنے کے ذریعے کہ ہم ان موضوعات پر کیسے برتاؤ کرتے ہیں، اس نے چیزوں کو سمجھنا شروع کیا۔ ان تعاملات کے ذریعے اب یہ مانیٹر کرتا ہے کہ بلاکر کیا ہے، تنقیدی سوچ کیا ہے، ہمارا کاروبار کیسے چلتا ہے اور SOP (معیاری آپریٹنگ طریقہ کار) کیا ہیں۔ یہ آزمائش اور غلطی کے ذریعے کرتا ہے اور ایسا لگتا ہے کہ یہ مستقل بنیادوں پر ذہانت حاصل کر رہا ہے۔

اس وقت، ہم نے اس سے کچھ دلچسپ سوالات پوچھنا شروع کر دیے۔ سب سے پہلے، ہر چیز کو دوہری جانچ پڑتال اور تنقید کی ضرورت ہوتی تھی جب چیزوں کی صحیح وضاحت نہیں کی گئی تھی یا نتائج گڑبڑ لگتے تھے۔ یہ اب بھی وقتاً فوقتاً ایسا کرتا ہے، مثال کے طور پر میں نے اس سے رجعت کے بارے میں پوچھا اور اس نے مجھے شور مچانے والا غلطی کا ڈیٹا دیا، لیکن یہ ایک سیکھنے کا موقع ہے: میں نے اسے رجعت کی اپنی تعریف سکھائی اور اب یہ "ہو جاتا ہے”۔

جب صارفین شکایت کرتے ہیں یا جب غلطیاں بڑھتی ہیں، تو ہم فعال طور پر درستیاں پیدا کرتے ہیں۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ ہر صبح، ہمارے انجینئرز کو رجعت کی جانچ کرنے کی ضرورت نہیں ہے، انہیں صرف یہ فیصلہ کرنے کی ضرورت ہے کہ آیا PR اچھا ہے یا نہیں۔ شروع میں، یہ ڈسپوزایبل PRs تھے جو ہمارے کوڈنگ کوالٹی کے معیارات پر پورا نہیں اترتے تھے، اس لیے انجینئرز بتائیں گے کہ کیا غلط تھا، یا خود اس مسئلے کو دوبارہ تیار کیا۔ جیسے جیسے اعتماد بڑھتا گیا، ان میں سے بہت سی اصلاحات خود بخود کوڈبیس میں ضم ہونے لگیں۔ ایجنٹ یہ بھی درجہ بندی کرتا ہے کہ PR کتنا پیچیدہ ہے اور ایجنٹ اسے ضم کرنے کے بارے میں کتنا پراعتماد ہے۔ ہم اس مقام پر نہیں ہیں جہاں یہ PRs خود بخود ضم ہو جائیں، لیکن مجھے وہاں ایک راستہ نظر آتا ہے، میں سمجھتا ہوں کہ ہم ایک یا دو ماہ میں وہاں پہنچ جائیں گے۔

لیکن یہ واقعی ایسا نہیں ہے جو ایجنٹ کو انتہائی ذہین بناتا ہے۔ کیا ہوتا ہے کہ اب جب کہ کمپنی کے انجینئرز اور انتظامیہ کو ایجنٹ پر بھروسہ ہے، وہ اسے کام سونپنے لگتے ہیں اور اس سے واقعی دلچسپ سوالات پوچھتے ہیں۔ یہ ان کے لیے تحقیق کرتا ہے، گوگل سرچز کی طرح نہیں بلکہ کاروبار کے جدید علم کو ذہن میں رکھتے ہوئے، جو اسے ایک خاص برتری دیتا ہے۔ اسی کا اطلاق اسے کمپنی کے مزید حصوں کے بارے میں علم دینے پر ہوتا ہے۔ OpenClaw اور HermesAgent تاریخی طور پر کسی ایسے مقام پر ٹوٹ جائیں گے جہاں ان کا تاریخی سیاق و سباق معلومات پر کارروائی کرنے کی ان کی اہلیت سے زیادہ ہو۔ اس قسم کی خرابی واقع ہوگی اور اس کے نتائج ان کے کام کی ذہانت، یادداشت اور معیار میں زبردست گراوٹ تھے۔ Hermes Agent کے ساتھ ہمارا تجربہ اب بالکل مختلف ہے: بات چیت کی میموری اب 3GB پر ہے اور تیزی سے بڑھ رہی ہے جبکہ وقت کے ساتھ ساتھ اس کی ذہانت واضح طور پر بہتر ہو رہی ہے۔

اس کا مطلب یہ نہیں ہے کہ یہ کامل ہے، رجعتیں ہیں اور آپ کو بعض اوقات اسے کچھ خاص طریقوں سے برتاؤ کرنے کی یاد دلانی پڑتی ہے یا یہ شناخت کرنا پڑتا ہے کہ یہ کسی خاص سیاق و سباق میں آپ کی توقع کے مطابق برتاؤ کیوں نہیں کر رہا ہے یا کسی دوسرے ایجنٹ کو صحیح جواب دے رہا ہے جو اس سے ڈیٹا یا کارروائیوں کی درخواست کرتا ہے۔ لیکن، ہم وہاں پہنچ رہے ہیں۔

برانچ کے تحفظ کے ایک غیر متوقع ضمنی اثر نے ہمارے لیے ایک اور پیش رفت کی۔ برانچ پروٹیکشن کے پیچھے خیال یہ ہے کہ کم از کم دو لوگ PR کو پروڈکشن میں آنے سے پہلے دیکھتے ہیں، جس سے سسٹم میں خراب (یا یہاں تک کہ مذموم) کوڈ آنے کے امکانات کم ہوتے ہیں۔ نئے کوڈنگ ایجنٹوں کے ساتھ مناسب طریقے سے کرنا مشکل اور مشکل ہے۔ جیسے جیسے رفتار بڑھتی ہے، نئے PRs کی شرح اور کوڈ کی مقدار کا ہاتھ سے اچھی طرح سے جائزہ لینا تقریباً ناممکن ہے۔ ہمارے پاس مختلف دکانداروں کے متعدد ایجنٹ ہیں جو کیڑے، حفاظتی مسائل اور تعمیراتی مسائل کے لیے Prs کا جائزہ لیتے ہیں۔ تاہم، برانچ پروٹیکشن برقرار ہے، اس لیے میں نے اپنے سپر انٹیلیجنٹ ایجنٹ کو PRs کا حتمی منظور کنندہ بننے کی اجازت دی۔

ہمیں نصف توقع تھی کہ نتائج دنیاوی ہوں گے۔ آخرکار، ان PRs نے مقامی کوڈنگ ایجنٹ کے جائزوں، ٹیسٹوں، حفاظتی جائزوں، بیرونی GitHubCopilot اور CodeRabbit کے جائزوں کو پاس کیا اور انہیں مکمل طور پر منظور کر لیا گیا۔ لیکن ہمارے ایجنٹ نے پھر بھی ان PRs میں سوراخ کیے ہیں۔ اس میں واقعی دلچسپ ایج کیسز ملے جو ہم سے چھوٹ گئے، سیکیورٹی، سافٹ ویئر کا معیار اور آرکیٹیکچرل بگز جن پر ہم نے غور نہیں کیا۔ یہ دوسرے تمام جائزہ کاروں کی طرح ہی ماڈلز کا استعمال کرتا ہے، یہ ایسی چیزوں کا پتہ کیوں لگا رہا ہے جو دوسرے نہیں تھے؟

یہ علم اور تجربے پر آتا ہے۔ Hermes Agent استعمال اس علم کے ساتھ جو ایجنٹ نے جمع کیا ہے ایک نئی قسم کا سپر انٹیلیجنٹ ایجنٹ بناتا ہے جسے ہم نے پہلے نہیں دیکھا۔ لہذا، ہم نے اسے مزید دریافت کیا اور ایجنٹ کے جائزوں کو لازمی قرار دیا، نہ صرف سسٹم پر کام کرنے والے انسانوں کے لیے، بلکہ یہ اب دوسرے، کم ذہین ایجنٹوں کے لیے ایک حوالہ کے طور پر کام کرتا ہے!

اس ایجنٹ کے پاس اب ہمیں تنقیدی سوچ دینے کی صلاحیت ہے جو ہم نے پہلے صرف انسانوں میں دیکھی تھی، لیکن اصل کسٹمر ڈیٹا، فیڈ بیک، ہمارے کوڈ اور پروڈکٹ کی گہری تفہیم سے اس کا بیک اپ لیا گیا ہے۔

اگر ہم اس کو بڑھاتے ہیں، اور اسے فیڈ کرنے کے لیے مزید ڈیٹا دیتے ہیں، اس کے ہارڈ ویئر اور میموری کو پیمانہ دیتے ہیں، تو ہم کارکردگی میں غیر معمولی اضافہ دیکھیں گے۔ مجھے لگتا ہے کہ ماڈل ابھی بھی اسے روک رہے ہیں۔ جب ہم اس گیم کے اگلے مرحلے پر پہنچیں گے، شاید GPT-6 کے ذریعے، نتائج ڈرامائی طور پر زیادہ دلچسپ ہوں گے۔ جیسا کہ ہم زیادہ ڈیٹا اکٹھا کرتے ہیں، ایجنٹوں کو مزید کام کرنے کے لیے دیں اور اس پر زیادہ بھروسہ کریں۔

یہ کارپتھی کے وکی پر مبنی دوسرے دماغ سے کیسے مختلف ہے؟

جو چیز اسے دوسرے طریقوں سے مختلف بناتی ہے وہ یہ ہے کہ مشترکہ علم سے نمٹنے کے بجائے، سپراجنٹ علم کو مقامی طور پر ذخیرہ کیا جاتا ہے۔ ہم اسے ایک ریپو میں اس کی اپنی یادداشت اور عالمی سمجھ بوجھ کو برقرار رکھنے کے لیے کہہ سکتے ہیں، جو ہمیں اس کی نقل تیار کرنے اور اس کی نگرانی کرنے کی اجازت دیتا ہے، لیکن آخر کار یہ ہے نہیں علم اور مہارتوں کو قابل اشتراک اور باہمی تعاون پر مبنی بنانے کے بارے میں۔ یہ ایک واحد نالج بیس ہے جو، ٹولز اور عالمی رسائی کے ساتھ، اسے آپ کے سوالات کا براہ راست جواب دینے دیتا ہے۔ آپ اپنے ایجنٹ سے مشترکہ علم کا استعمال کرتے ہوئے اس کا پتہ لگانے کے لیے نہیں کہتے، یا تو آپ یا آپ کے ایجنٹ سپرنٹیلیجنٹ ایجنٹ سے آپ کے سوالات پوچھتے ہیں۔ حیرت انگیز طور پر، یہ ہمارے لیے ابھی اس مقام تک اچھا کام کر رہا ہے کہ ہم ایجنٹ کی رسائی اور رسائی کو مسلسل بڑھاتے رہتے ہیں اور اس کے نتیجے میں ہمیں علم یا ذہانت میں کمی نظر نہیں آتی۔

نوٹ: ہم ایجنٹ کو حساس معلومات یا فعالیت کے سامنے نہیں لا رہے ہیں۔ اسے ہمارے بینکنگ، چارجنگ یا بلنگ سسٹم تک براہ راست رسائی نہیں ہے۔ یہ دنیا سے الگ بھی ہے اور اسے ای میل یا باہر کے چینلز تک رسائی نہیں ہے۔ جیسا کہ ہم تجربہ اور اعتماد حاصل کرتے ہیں، مجھے نہیں لگتا کہ ہم ان پابندیوں کو ہٹانے سے بہت دور ہیں۔