कुआइसो एआई-आधारित डिजिटल कर्मचारियों को स्टोर निदान और वीडियो सामग्री प्रबंधन के लिए लागू कर रहा है

ओपनजियुवेन, एक ओपन एजेंट समुदाय जिसे हुआवेई द्वारा समर्थित किया जाता है, ने हाइपर-एजेंट जारी किया है - एक स्वार्म आर्किटेक्चर जो एजेंटों को अलग-अलग चैट सत्रों से वास्तविक समूह कार्य चैट में स्थानांतरित करता है, जिससे वे स्थायी डिजिटल कर्मचारी बन जाते हैं। इस बारे में आईटी होम ने समुदाय की प्रकाशन श्रृंखला में बताया।

यह कार्यक्षमता openJiuwen WorkSwarm में उपलब्ध है, जिसका कोड GitHub पर JiuwenSwarm नाम से खुला है। मुख्य परिवर्तन एजेंटों और सत्रों के संचार सिद्धांत में बदलाव है। इसके बजाय कि एजेंट एक बातचीत से बंधा हो, स्थायी एजेंट अपनी पहचान और स्थिति बनाए रखता है, लगातार काम करता रहता है, जबकि सत्र एक बुनियादी संसाधन बन जाते हैं जिसे सिस्टम वितरित, समानांतर में योजनाबद्ध और संदर्भ को संरक्षित करते हुए फिर से शुरू करता है।

सिस्टम में एक गेटवे शामिल है जो इंस्टेंट मैसेजिंग ऐप्स और वेब इंटरफ़ेस को जोड़ता है, साथ ही AgentServer भी है जो एजेंटों और कार्य सत्रों की योजना बनाता है। समुदाय के अनुसार, यह स्थायी सत्रों पर पिछले काम का विकास है और एक एजेंट को विभिन्न तृतीय-पक्ष समूह चैट में कई कार्य करने की अनुमति देता है।

WorkSwarm में, उपयोगकर्ता कर्मचारी केंद्र के माध्यम से इन एजेंटों का निर्माण करते हैं, या तो तैयार विशेषज्ञ टेम्पलेट का उपयोग करके या उन्हें खरोंच से बनाकर। कॉन्फ़िगरेशन के दौरान, जिम्मेदारियां, कार्य शैली, वितरण आवश्यकताएं, कौशल, कनेक्टर, ज्ञान स्रोत और यहां तक कि एक समर्पित मेलबॉक्स निर्दिष्ट किए जाते हैं। जब संदर्भ विंडो अपनी सीमा के करीब पहुंचती है, तो एजेंट एक नए पर स्विच हो जाता है, उद्देश्यों, प्रगति और अगले चरणों का सारांश सौंपता है, और यदि आवश्यक हो तो पुरालेख इतिहास प्राप्त करता है।

दो परिचालन मोड हैं: निष्क्रिय मोड केवल उल्लेख पर प्रतिक्रिया करता है, जबकि अनुकूली मोड अपनी भूमिका और बातचीत की प्रगति के आधार पर संदेश को अनदेखा करने, जवाब देने या हस्तक्षेप करने का निर्णय लेता है। गतिविधि पैनल प्रत्येक एजेंट की गतिविधि, टोकन उपयोग और हाल के प्रतिक्रिया समय को प्रदर्शित करता है।

एक ही एजेंट Feishu और DingTalk जैसे कार्यालय अनुप्रयोगों में काम कर सकता है, एक चैनल में अनुरोध स्वीकार कर सकता है और दूसरे में परिणाम प्रदान कर सकता है। समूहों के बीच जानकारी साझा करने के लिए अनुमोदन की आवश्यकता होती है: उपयोगकर्ता मूल समूह, प्राप्तकर्ता और सामग्री की जांच करते हैं, जिसके बाद वे एक बार या हमेशा के लिए अनुमति देते हैं, जिसे बाद में वापस लिया जा सकता है।

टीम के सदस्य अपने स्वयं के उपकरणों पर WorkSwarm भी चला सकते हैं, जिससे क्लाउड सर्वर और व्यक्तिगत पीसी पर मौजूद एजेंट एक ही समूह में स्थानीय रूप से अधिकृत फ़ाइलों और उपकरणों का उपयोग करके सहयोग कर सकते हैं।

अधिक बड़े पैमाने की परियोजनाओं के लिए WorkSwarm में SwarmEngine समूह चैट का उपयोग किया जाता है, जो उपयोगकर्ताओं, स्थायी एजेंटों, व्यक्तिगत विशेषज्ञों और विशेषज्ञ टीमों को एक ही स्थान पर लाता है। विशेषज्ञ टीम का एक लीडर होता है जो कार्यों को लेता है, प्रगति की रिपोर्ट करता है और कार्य वितरण का आयोजन करता है, जबकि टीम के सदस्य पृष्ठभूमि में काम करते हैं। विशेषज्ञों को Codex और Claude Code जैसे तृतीय-पक्ष एजेंटों से आकर्षित किया जा सकता है और आंतरिक डिजिटल कर्मचारियों के साथ मिश्रित किया जा सकता है।

समुदाय ने उल्लेख किया है कि भविष्य की योजनाओं में अधिक दीर्घकालिक सहयोग सुनिश्चित करने के लिए व्यक्तिगत और क्लस्टर कंप्यूटिंग संसाधनों के समन्वय, सक्रिय शिक्षण और विफलता के बाद पुनर्प्राप्ति की क्षमता शामिल है।

Shopflo ने घोषणा की है कि डायरेक्ट-टू-कंज्यूमर (D2C) मॉडल पर काम करने वाले ब्रांडों को विकास और दृश्यता बढ़ाने के लिए आंतरिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस विशेषज्ञों की टीम बनाने की आवश्यकता नहीं है।

चूंकि खरीदार उत्पादों की तुलना करने, विकल्प खोजने और खरीद निर्णय लेने के लिए ChatGPT और Claude जैसे AI-आधारित सहायकों का अधिक से अधिक उपयोग कर रहे हैं, इसलिए D2C ब्रांडों के सामने एक नया प्रश्न खड़ा होता है: बिना AI विशेषज्ञों की टीम रखे बदलते उपभोक्ता व्यवहार की स्थिति में कैसे प्रासंगिक बने रहें?

TechSparks 2026 कार्यक्रम में, Shopflo by Pine Labs के बिजनेस डेवलपमेंट डायरेक्टर मिहिर शाह ने दो क्षेत्रों का प्रदर्शन किया जिनके माध्यम से कंपनी इन ब्रांडों को इस समस्या को हल करने में मदद करती है: एजेंटिक कॉमर्स (agentic commerce), जो उत्पाद कैटलॉग को AI-आधारित खोज और खरीदारी सतहों से जोड़ता है, और AI एजेंट जो परिचालन दक्षता और व्यावसायिक विकास को बढ़ावा देते हैं।

शाह ने जोर देकर कहा: 'विकास या दक्षता के मुद्दों को समझने के लिए आपको AI टीम की आवश्यकता नहीं है। आपको Shopflo की आवश्यकता है।'

पहले ब्रांड सोशल मीडिया, सर्च इंजन और मार्केटप्लेस के माध्यम से अपनी दृश्यता बढ़ाने में वर्षों खर्च करते थे। अब AI सहायक एक और खोज चैनल जोड़ते हैं, जिससे खरीदार अपनी ज़रूरतें बता सकते हैं और उत्पादों के लिए उपयुक्त सिफारिशें प्राप्त कर सकते हैं।

शाह के अनुसार, Shopflo का एजेंटिक कॉमर्स प्रस्ताव शामिल ब्रांडों के कैटलॉग को उन प्लेटफार्मों पर सुलभ बनाता है जिन्हें मूल रूप से AI के लिए बनाया गया था, जिसमें ChatGPT और Claude शामिल हैं, साथ ही अन्य नए इंटरफेस भी। इंटीग्रेशन के माध्यम से, कंपनी उत्पाद कैटलॉग की जानकारी इन प्लेटफार्मों पर स्थानांतरित करती है, जिससे खरीदारों को आवश्यक उत्पाद खोजने और सिस्टम के समर्थन से ऑर्डर देने की अनुमति मिलती है।

उदाहरण के लिए, ₹2000 तक की कीमत वाली त्योहारी उपहार की तलाश करने वाला खरीदार AI सहायक के माध्यम से भागीदार ब्रांड से उत्पाद ढूंढ सकता है। Pine Labs की भुगतान अवसंरचना के साथ Shopflo का एकीकरण इन परिदृश्यों के भीतर लेनदेन का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

शाह ने उल्लेख किया कि उपभोक्ता व्यवहार के विकसित होने के साथ, ब्रांडों को पारंपरिक खोज चैनलों से आगे देखना होगा। हालांकि, उन्होंने स्पष्ट किया कि AI क्षेत्र में दृश्यता सर्च इंजन ऑप्टिमाइजेशन (SEO) का स्थान नहीं लेती है, जो वेबसाइटों पर ट्रैफ़िक लाने में योगदान देना जारी रखता है।

खोज D2C व्यवसाय चलाने का केवल एक हिस्सा है। शाह के अनुसार, ब्रांडों को रूपांतरण दर, औसत चेक, रिटर्न की संख्या, ग्राहक प्रतिधारण और लाभप्रदता जैसे मेट्रिक्स को संतुलित करना पड़ता है, अक्सर प्रत्येक फ़ंक्शन के लिए अलग-अलग उपकरणों का उपयोग करते हैं।

Shopflo का ग्रोथ ऑर्केस्ट्रेटर सिस्टम, जिसे बीटा संस्करण में प्रस्तुत किया गया था, इन समाधानों को एकीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। ब्रांड अपनी प्राथमिकताओं को परिभाषित कर सकते हैं - चाहे वह विकास की इच्छा हो या लाभप्रदता की रक्षा करना हो - और अपने स्टोर के प्रदर्शन डेटा के आधार पर सिफारिशें प्राप्त कर सकते हैं।

प्रदर्शन के दौरान, शाह ने दिखाया कि सिस्टम कैसे पता लगा सकता है कि पते दर्ज करने और भुगतान करने के बीच रूपांतरण गिर गया है, कमीशन पारदर्शिता पर एक बैनर प्रदर्शित करने का सुझाव दे सकता है, और यह जांचने के लिए एक प्रयोग प्रस्तावित कर सकता है कि क्या यह परिवर्तन रूपांतरण में सुधार करेगा। ब्रांड इन सिफारिशों की समीक्षा करने, सीमाएँ निर्धारित करने और उन्हें बड़े पैमाने पर लागू करने से पहले प्रयोगों को मंजूरी देने में सक्षम हैं। वे यह भी तय कर सकते हैं कि एजेंटों को कितनी स्वायत्तता देनी है।

शाह ने निष्कर्ष निकाला: 'एजेंटों का कितना या कितना कम उपयोग करना है, यह आपके नियंत्रण में है।' छोटे टीमों वाले D2C उद्यमों के लिए, इसका मतलब हर नए AI टूल को लागू करना नहीं है, बल्कि विकास के मौजूदा समाधानों के प्रबंधन को सरल बनाना है। Shopflo का दृष्टिकोण AI-संचालित खोज को ऐसे उपकरणों के साथ जोड़ता है जो ब्रांडों को अपने व्यावसायिक लक्ष्यों को प्राप्त करने में मदद करते हैं, अंतिम निर्णय उनके पास छोड़ते हैं।

मीटुआन वाईमाई, जो मीटुआन की खाद्य वितरण शाखा है, ने पूरे चीन में रेस्तरां आउटलेट्स के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित एक मुफ्त प्रबंधक प्रदान करने की घोषणा की। मीटुआन वाईमाई के महाप्रबंधक, श्वे बिन ने 2026 में मीटुआन फूड डिलीवरी उद्योग सम्मेलन के दौरान यह जानकारी दी, जहां कंपनी ने अपने सहायक मियाओशौ एआई का डिलीवरी संस्करण पेश किया।

मीटुआन इस उत्पाद को एक एआई-आधारित उपकरण के रूप में प्रस्तुत करता है जिसे विशेष रूप से डिलीवरी के माध्यम से काम करने वाले रेस्तरां के प्रबंधन के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह चार प्रमुख कार्यों को कवर करता है: प्रतिष्ठान के वर्तमान प्रदर्शन का विश्लेषण करना, नियमित जांच करना, व्यंजनों की श्रृंखला का प्रबंधन करना और शुरुआती चरण में नए स्थानों को सहायता प्रदान करना। केवल रिपोर्ट तैयार करने के बजाय, यह सहायक मीटुआन प्लेटफॉर्म के डेटा को विक्रेता के अपने डेटा के साथ एकीकृत करता है, विशिष्ट कार्रवाइयां सुझाता है, उन्हें लागू करने में मदद करता है और प्राप्त परिणामों को ट्रैक करता है।

मीटुआन कंपनी ने बताया कि हजारों छोटे और मध्यम आकार के विक्रेताओं ने राष्ट्रीय लॉन्च से पहले दैनिक गतिविधियों में इस उपकरण का उपयोग किया है, और इसका उपयोग 200 से अधिक नेटवर्क ब्रांड कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, हेबेई प्रांत के युआनशी जिले में एक छोटा चिकन हॉट पॉट स्टोर था जिसने अपने व्यवसाय का निदान करने के लिए उपकरण का उपयोग किया, फिर मेनू और प्रचारों को समायोजित किया, जिसके परिणामस्वरूप पिछले सप्ताह की तुलना में साप्ताहिक ऑर्डर में 30% से अधिक की वृद्धि हुई। इसके अलावा, मीटुआन ने उल्लेख किया कि एक भागीदार के नए स्थानों ने पहले महीने में बेहतर परिणाम दिखाए। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि ये आंकड़े मीटुआन के चयनित परीक्षण विक्रेताओं से आंतरिक डेटा हैं और स्वतंत्र रूप से सत्यापित नहीं किए गए हैं।

श्वे ने इस एआई टूल को 'डिलीवरी दक्षता त्रिकोण' के हिस्से के रूप में प्रस्तुत किया, जिसमें उत्पादों में नवाचार और नए स्टोर प्रारूप शामिल हैं। प्रारूपों के संबंध में, मीटुआन 'सुपर किचन' की अवधारणा को बढ़ावा देता है - एक बड़ा किचन जो डिलीवरी पर केंद्रित है - और स्थान चयन, उत्पादों, रसोई लेआउट और कार्यप्रवाह में सहायता प्रदान करता है। उत्पादन योजना प्रणाली सामग्री की तैयारी, खाना पकाने और ऑर्डर सॉर्टिंग को जोड़ती है। एक भागीदार स्थान में, मीटुआन ने दावा किया कि ऑर्डर तैयार करने का समय लगभग 18 मिनट से घटकर 8 मिनट हो गया।

श्वे ने उम्मीद जताई कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रत्येक स्थान में डिलीवरी क्षेत्र में पेशेवर कौशल ला सकती है, जिससे प्रत्येक प्रतिष्ठान को उसकी जरूरतों के अनुरूप अधिक विस्तृत समर्थन मिल सके। यह कदम सहायक एजेंट को छोटे रेस्तरां मालिकों के एक बहुत बड़े आधार के सामने रखता है, जिनमें से कई अपने स्वयं के परिचालन कर्मचारियों का खर्च नहीं उठा सकते हैं। वास्तविक परीक्षा यह होगी कि प्रारंभिक परीक्षण समूह से बाहर निकलने के बाद विभिन्न प्रकार की रसोई, मेनू और क्षेत्रों में सिस्टम कितनी अच्छी तरह काम करता है।