openJiuwen ning Hyper-Agent Swarm dasturi ish joyi chatlariga doimiy AI agentlarini raqamli xodim sifatida joriy etmoqda
Batafsil
Pandaily
pandaily.com

openJiuwen ning Hyper-Agent Swarm dasturi ish joyi chatlariga doimiy AI agentlarini raqamli xodim sifatida joriy etmoqda

Huawei tomonidan qoʻllab-quvvatlanayotgan ochiq agentlar hamjamiyati openJiuwen Hyper-Agent — agentlarni alohida chat sessiyalaridan haqiqiy guruh ishlaydigan chatlarga koʻchirish va ularni doimiy raqamli xodimlarga aylantiruvchi roʻy bergan. Bu haqda IT Home jamiyatning nashrlar doirasida xabar berdi.

Funksionallik openJiuwen WorkSwarm da mavjud boʻlib, uning kodi GitHubʼda JiuwenSwarm nomi bilan ochiq ekan. Asosiy oʻzgarish agentlarning sessiyalar bilan bogʻlanish tamoyilini oʻzgartirishda namoyon boʻladi. Agent bitta suhbatga bogʻlangan boʻlmasligi oʻrniga, Doimiy Agent oʻz identifikatsiyasi va holatini saqlab qoladi, ishni uzluksiz bajarib boradi, shu bilan birga sessiyalar tizim tomonidan taqsimlanadigan, parallel rejalashtiriladigan va kontekstni saqlagan holda tiklanadigan asosiy resursga aylanadi.

Tizim ichida tezkor xabar almashinuvi ilovalarini bogʻlovchi shlyuz, veb-interfeys va agentlarni hamda ish sessiyalarini rejalashtiruvchi AgentServer mavjud. Jamiyatning soʻzlariga koʻra, bu Doimiy Sessiyalar ustidagi avvalgi ishning rivojlanishi boʻlib, bitta agentga turli xil tashqi guruh chatlarida bir nechta vazifani bajarish imkonini beradi.

WorkSwarm da foydalanuvchilar ushbu agentlarni xodimlar markazi orqali yaratadilar, mavjud ekspert shablonlaridan foydalanishlari yoki noldan boshlab yaratishlari mumkin. Sozlash paytida majburiyatlar, ish uslubi, yetkazib berish talablari, koʻnikmalar, konnektorlar, bilim manbalari va hatto ajratilgan pochta qutisi koʻrsatiladi. Kontekst oynasi chegarasiga yaqinlashganda, agent yangisiga oʻtadi, maqsadlar, taraqqiyot va keyingi qadamlar haqida xulosa beradi va zarur boʻlsa arxiv tarixini chiqarib oladi.

Ikki ish rejimi mavjud: passiv rejim faqat tilga olinganda javob beradi, adaptiv rejim esa oʻz roliga va suhbat jarayoniga asoslanib, xabarni eʼtiborsiz qoldirish, javob berish yoki aralashishni hal qiladi. Faollik paneli har bir agentning faoliyatini, tokenlardan foydalanishni va oxirgi javob berish vaqtini koʻrsatadi.

Bir xil agent Feishu va DingTalk kabi ofis ilovalari ichida ishlashi mumkin, bitta kanalda soʻrovni qabul qilib, boshqa kanalda natijani taqdim etadi. Guruhlar oʻrtasida maʼlumot almashish uchun tasdiqlash talab qilinadi: foydalanuvchilar manba guruhini, qabul qiluvchini va mazmunni tekshirib, keyin bir martalik yoki abadiy ruxsat berishadi, bu keyinchalik bekor qilinishi mumkin.

Jamoa aʼzolari WorkSwarm ni oʻzlari qurilmalarida ham ishga tushirishi mumkin, bu bulut serverdagi va shaxsiy kompyuterlardagi agentlarning mahalliy ruxsat berilgan fayllar va vositalardan foydalanib, bitta guruhda hamkorlik qilishiga imkon beradi.

Katta miqyosdagi loyihalar uchun WorkSwarm da SwarmEngine guruhli chatidan foydalaniladi, u foydalanuvchilarni, doimiy agentlarni, individual ekspertlarni va ekspert jamoalarini bitta maydonda birlashtiradi. Ekspert jamoasi lideri vazifalarni oladi, taraqqiyot haqida hisobot beradi va ishni topshirishni tashkil qiladi, shu bilan birga jamoa aʼzolari fon rejimida ishlaydi. Ekspertlar Codex va Claude Code kabi tashqi agentlardan jalb qilinishi va ichki raqamli xodimlar bilan aralashishi mumkin.

Jamiyat eshitishicha, kelajakdagi rejalar shaxsiy va klaster hisoblash resurslarini muvofiqlashtirish, faol oʻrganish va uzoqroq hamkorlikni taʼminlash uchun nosozlikdan keyin tiklanishni oʻz ichiga oladi.

Oʻxshash hikoyalar

DeepSeek Harness jamoasi xato topish va tuzatishga qodir super-agent prototipini ochdi
Batafsil
pandaily.com

DeepSeek Harness jamoasi xato topish va tuzatishga qodir super-agent prototipini ochdi

DeepSeek Harness jamoasi Super-agent deb nomlangan loyihasining tavsifini eʼlon qildi. Ushbu agent doimiy faoliyat yurituvchi tizim sifatida loyihalashtirilgan boʻlib, bir vaqtning oʻzida bir nechta vazifalarni ilgari suradi, ishni mustaqil qidiradi va nosozliklardan keyin tiklanadi. Xitoy texnologik OAVlar maʼlumot berishicha, tegishli tadqiqot prototipi MIT litsenziyasi ostida GitHubda chiqarilgan.

dsh-superagent-prototype repozitoriyasi DeepSeek Harness ekotizimi doirasida bitta GitHub repozitoriyasi bilan ishlash uchun moʻljallangan proaktiv kodlash agenti paketidir. Agent GitHub va ixtiyoriy ravishda Feishudagi faollikni kuzatib boradi. Avtorizatsiya qilingan foydalanuvchi vazifa bajarilishini soʻraganda, agent ish elementini yaratadi, uni oʻz sessiyasi va katalogida qayta ishlaydi, soʻngra asl dialogda javob beradi, masalan, birlashtirish soʻrovi (pull request) yaratish orqali.

Kengaytirilgan hujjatlarda ushbu kod DeepSeekning rasmiy mahsuloti emas, balki tadqiqot maqsudida ekanligi taʼkidlanadi va hujjatda tasvirlangan baʼzi tushunchalar hali amalga oshirilmagan.

Tizim arxitekturasi

Asosiy konsepsiya ikki qavatli arxitektura asosida qurilgan. Router sessiyasi turli kanallardan keladigan barcha inson faoliyatini qabul qiladi, ammo oʻzi ishni bajarmaydi va hatto Bash vositasiga ega boʻlmasligi mumkin. Vazifalar ishchi agentlar (Worker) ning izolyatsiyalangan sessiyalariga topshiriladi, ular toʻliq vositalar toʻplamidan foydalanib parallel ravishda ishni bajaradi va foydalanuvchilar bilan aloqa qilishdan oʻtkazib, hisobotlarni Routerga qaytaradi.

Har bir Ishchi agent oʻzini qiziqtiradigan shoxobchalarga obuna boʻladi, masalan, chatdagi muhokama yoki birlashtirish soʻrovi, bu keyingi voqealar Router orqali oʻtmasdan bevosita unga yetib borishiga imkon beradi. Tizim hodisalar asosida ishlaydi: triggerlar chatdagi xabarlar, elektron pochta, koʻrib chiqishlarga qoldirilgan sharhlar va uzluksiz integratsiya (CI) natijalari boʻlib, ular avval deterministik kod, soʻngra model tomonidan filtrlangan holda keladi.

Jamoa agent holatini va ijro muhitini ajratdi, bu agent bulutda faol boʻlib qolishi va foydalanuvchining mahalliy kompyuterlari bilan oʻzaro aloqada boʻlishiga imkon beradi. Qoʻshimcha ravishda, Ishonuvchi (Watchdog) tashqi sessiyasi ishlatiladi, u Ishchi agentlar haqiqiy taraqqiyotga erishayotganligini nazorat qiladi. Ichki foydalanuvchilar guruhida jamoa quyidagi qoidani belgiladi: nusxa bayon etilgan xatoliklarni jimmi jim takrorlashi va ularni faqatgina oddiy yechim topilgandan soʻng, baʼzan hech kim muammoni belgilamaganidan oldin birlashtirish soʻrovi ochib, xabar berishi kerak.

Sintezlangan yuklamalar, taxminan 300 ta xabar va 20 ta ish soʻrovi kiritilgan dastlabki sinovlar davomida Super-agent yarim vazifalarni 12,4 daqiqada, 95% vazifalarni esa 15,7 daqiqada yakunladi. Bu koʻrsatkichlar pod-agent vositasi bilan bitta sessiya bilan erishilgan natijalardan yuqori boʻldi, garchi koʻproq keshlangan tokenlar talab qilingan boʻlsa ham. Ishchi agentlarga bevosita yoʻnaltirilmagan keyingi voqealar uchun Router qarorlari taxminan 30% ga oshdi, va yuqori yuklama ostida partiya qayta ishlash Router qarorining chiqarilish vaqtini 6,4 soniyadan 1,6 soniyagacha pasaytirdi. Jamoa bu natijalarni dastlabki yoʻnalish sifatida atadi.

Jamoa tomonidan sanab oʻtilgan hal qilinmagan masalalarning orasida Routerni kengaytirish, uzoq muddatli xotira, agentlararo oʻzaro aloqa va bulutli agent mahalliy qurilmalardagi hisoblash maʼlumotlariga kirish holatida prompt-injection (buyruq kiritish) xavfi mavjud.

Kuaishou doʻkonvoylar va videokontentni boshqarish uchun sunʼiy intellektga asoslangan raqamli xodimlarni joriy etmoqda
Batafsil
pandaily.com

Kuaishou doʻkonvoylar va videokontentni boshqarish uchun sunʼiy intellektga asoslangan raqamli xodimlarni joriy etmoqda

Kuaishou elektron tijorat platformasi Kuaishou Shop sotuvchilarining ish muhitiga sunʼiy intellektga asoslangan raqamli yordamchilarni integratsiya qildi. Ushbu vositalar mustaqil yoki yarim stavkada doʻkon yurituvchi kichik sotuvchilar uchun moʻljallangan. Maʼlumotlarga koʻra, IT Home, bu yordamchilar kunlik asosda mavjud boʻlib, ular kompyuterdagi ish joyi orqali, ilovadagi maxsus AI rejimi orqali yoki kompyuterdagi AI operatsiyalari vizualizatsiyasi orqali chaqirilishi mumkin.

Sotuvchilar oddiy tilda savol berishlari mumkin, masalan, oʻtgan hafta ichida trafikning kamayishi sabablari yoki qaytarishlarning joriy holati haqida. AI operatsiyalari markaziy hub sotuvchi soʻrovini aniqlaydi, doʻkon maʼlumotlarini, vositalar va platforma qoidalarini toʻplaydi, soʻngra vazifani tegishli agentga uzatadi.

Raqamli xodimlar funksionalligi

Tizim sakkiz xil rolni oʻz ichiga oladi. Virtual doʻkon menejeri butun doʻkonni toʻliq diagnostika qiladi va yangi mijozlarni konversiyasini oshirish, takroriy xaridlarni ragʻbatlantirish, kampaniyalarga roʻyxatdan oʻtirish va mahsulot nomlarini tuzatish uchun strategiyalar taklif qiladi. Maʼlumotlar mutaxassisi sotuvlar, trafik va qaytarishlar bilan bogʻliq savollarga javob beradi, shuningdek, har qanday chetlanishlarning ildiz sabablarini aniqlaydi.

Video mutaxassisi qisqa videolarni diagnostika qilish, mahsulot tanlash, bir bosqichda tayyor kliplar yaratish, kontentni avtomatik joylashtirish va targʻib qilish bilan shugʻullanadi. Jonli efir mutaxassisi rejalashtirish, mahsulot tanlash, ssenariy yozish, efirdan keyingi tomosha va sharhlashda yordam beradi.

Mijozlarga xizmat koʻrsatish tomonida, qaytarishlar bilan ishlovchi mutaxassis murojaatlarni oʻrganadi, nizolar boʻyicha platforma qoidalarini tushuntiradi va yuqori qaytarish foizini kamaytirish uchun yechimlar taklif qiladi. Mijozlarga xizmat koʻrsatish mutaxassisi fikr-mulohazalar va qoniqish koʻrsatkichlarini, shuningdek, shikoyat chatlarini tahlil qiladi. Bundan tashqari, buyurtmalarni bajarish mutaxassisi logistika muammolarini nazorat qiladi va meʼyorlarga rioya qilish mutaxassisi buzilish xavflarini va doʻkon tajribasi reytingining pasayish sabablarini tushuntiradi.

Kuaishou ushbu tizimni yopiq sikl sifatida tasvirlaydi: avvalo muammo diagnostika qilinadi, keyin sotuvchi nomidan ijro etiladigan strategiya taklif qilinadi va oxirida olingan maʼlumotlar tahlil qilinadi. IT Home ning boshqa bir maqolasi ushbu tizimni qoʻllab-quvvatlovchi kengroq vositalar toʻplamini sanab oʻtadi. Ularga katalogga mahsulotlarni partiyaviy qoʻshish funksiyasi, videoni avtomatik joylashtirish, ssenariy va video yaratish platformasi, AI yordamida jonli efirlarni bir boshi bilan sozlash, jonli muloqot uchun yordamchi, hamkorlik dasturlarini avtomatik boshqarish, tabiiy til bilan reklama kampaniyalarini sozlash, AI mijozlarga xizmati, qaytarishlardan keyin tiklash va buyurtmalarni avtomatik chop etish va yuborish kiradi.

Bu mavzu yoritilayotgan jarayonda yarim stavkada ishlaydigan kiyim-kechak sotuvchisi har kuni kechqurun ekspozitsiya, kliklar va qaytarishlar koʻrsatkichlarini oldingi kunga nisbatan tekshirib turishini va u asosiy ishida boʻlgan vaqtda agentga videoni avtomatik joylashtirish imkonini berishini aytdi. Choy kompaniyasi vakili ushbu vositalar tufayli videoredaktorlarni ishga olish zaruriyatini sezilarli darajada kamaytirishganini taʼkidladi.

MiHoYo jamoasi klaviatura va sichqoncha yordamida oʻyinlarni boshqarish uchun GameScaling modellarini ochdi
Batafsil
technode.com

MiHoYo jamoasi klaviatura va sichqoncha yordamida oʻyinlarni boshqarish uchun GameScaling modellarini ochdi

MiHoYoʻdagi sunʼiy intellekt mutaxassislari va universitet hamkorlaridan iborat tadqiqot guruhining GameScaling modellarini ommaga taqdim etgani kiritildi. Ushbu modellar vizual tahlil asosida klaviatura va sichqoncha buyruqlarini yaratish orqali videoyugurtlarda oʻynay oladi.

Chop etilgan toʻplam 8 ta nazorat nuqtasini oʻz ichiga oladi, ularning parametrlari 800 milliondan 27 milliardgacha oʻzgaradi. Modellar Qwen3.5 koʻrish va til modellarini oldindan oʻqitish orqali yaratilgan.

Qisqa boshqaruv buyruqlari ketma-ketliklarini yaratish uchun modellar oʻyinning joriy va yaqinda boʻlgan kadrlarini, shuningdek, avvalgi harakatlar haqidagi maʼlumotni ishlatadi. Namoyish etilgan imkoniyatlarga Minecraftʼda resurslarni yigʻish va crafting qilish, Doomʼda jang qilish va harakatlanish, shuningdek, qochish xonasidagi vazifa kadrlarida jumboqlarni yechish kiradi.

Loyihada modellarning ogʻirligi, inferens uchun kod va Apache 2.0 litsenziyasi ostidagi dasturiy taʼminot misollari taqdim etiladi. Bu ishlab chiquvchilarga turli virtual dunyolarda oʻqitish interaktiv sunʼiy intellekt samaradorligiga qanday taʼsir qilishini oʻrganish imkonini beradi.

Mashhur