ChatGPT ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು (AI) ಲಕ್ಷಾಂತರ ಜನರಿಗೆ ದೈನಂದಿನ ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಿದೆ. ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆ ಕೇಳಿ, ಉತ್ತರ ಪಡೆಯಿರಿ. ಇಮೇಲ್ ಬರೆಯಿರಿ, ಬಗ್ (bug) ಸರಿಪಡಿಸಿ, ಚಿತ್ರವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿ. ಆದರೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂವಹನವು ಒಂದು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗಿ, ಮಾಡೆಲ್ ಟೈಪ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಿದಾಗ ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ನೀವು ಇಂಜಿನ್ ಆಗಿದ್ದರೆ, AI ಕೇವಲ ಒಂದು ಉಪಕರಣವಷ್ಟೇ.

ಮುಂದಿನ ಬದಲಾವಣೆಯು ಚಾಟ್ ವಿಂಡೋವಿನಂತೆ ಇರದೆ, ನೀವು ಬೇರೆ ಕೆಲಸಗಳಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿರುವಾಗ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಯಂತೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ. ಆ ಬದಲಾವಣೆಯೇ ಏಜೆಂಟಿಕ್ AI (Agentic AI).

OpenAI, Google ಮತ್ತು Microsoft ನಂತಹ ಕಂಪನಿಗಳು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿವೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಕೇವಲ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಅವು ಯೋಜನೆ ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ, ತರ್ಕಬದ್ಧವಾಗಿ ಯೋಚಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮಿಂದ ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಪಡೆದು ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ನೀವು ಗುರಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸಿದರೆ ಸಾಕು, ಅವು ಹಾದಿಯನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.

ಏಜೆಂಟಿಕ್ AI ಎಂದರೇನು?

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿರುತ್ತವೆ (reactive). ನೀವು ಒಂದು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ನೀಡಿದರೆ, ಅವು ಪಠ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಂತರದ ಕೆಲಸ ನಿಮ್ಮದಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಮಗೆ ಹತ್ತು ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡಬೇಕಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಹತ್ತು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀವೇ ಜೋಡಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.

ಏಜೆಂಟಿಕ್ AI ಒಂದು ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಶ್ರಮಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಮುಂದಿನ ಸಂದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಕಾಯುವ ಬದಲು, ಅದು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತದೆ. ಇದು ಒಂದು ವಿಶಾಲವಾದ ಗುರಿಯನ್ನು ಸಣ್ಣ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹಂತಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು, ಯಾವ ಕ್ರಮವು ಸೂಕ್ತ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು, ವೆಬ್ ಬ್ರೌಸರ್, ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್, ಕೋಡ್ ಇಂಟರ್ಪ್ರೆಟರ್ ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಕ್ಯಾಲೆಂಡರ್‌ನಂತಹ ಬಾಹ್ಯ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪರಿಸ್ಥಿತಿ ಬದಲಾದಾಗ ತನ್ನ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ತಾನೇ ತಿದ್ದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅದು ಬುಕ್ ಮಾಡಲು ಬಯಸಿದ ವಿಮಾನದ ಟಿಕೆಟ್ ಖಾಲಿಯಿದ್ದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಅನುಮತಿಗಾಗಿ ಕಾಯದೆ ಮುಂದಿನ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಮೂಲವು ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ನಿಮ್ಮನ್ನು ತೊಂದರೆಗೊಳಿಸುವ ಮೊದಲು ಪರ್ಯಾಯವನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ.

ಇದು ಕೇವಲ ವೇಗವಾದ ಫಲಿತಾಂಶವಲ್ಲ. ಇದು ವರ್ತನೆಯ ಒಂದು ವಿಭಿನ್ನ ವರ್ಗವಾಗಿದೆ.

Generative AI vs. Agentic AI

ChatGPT ಹಿಂದಿರುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾದ Generative AI, ಒಂದು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡುವ ತಜ್ಞವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ನೀಡಿದರೆ, ಅದು ಪಠ್ಯ, ಕೋಡ್ ಅಥವಾ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಕಾಯುತ್ತದೆ. ಇದು ಒಂದೊಂದು ಬಾರಿಗೆ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೆಲಸವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಹಂತಕ್ಕೆ ಹೋಗಲು ನಿರಂತರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

ಏಜೆಂಟಿಕ್ AI ಒಂದು ಬಹು-ಹಂತದ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕವಾಗಿದೆ. ಇದು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಬೆನ್ನಟ್ಟುತ್ತದೆ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು (workflows) ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಸರಣಿ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನೀವು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿದ ಮಿತಿಗಳ (guardrails) ಒಳಗೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಪ್ರತಿ ಬಾರಿ ಒಂದು ಕಪ್ ಕಾಫಿಯನ್ನು ಆರ್ಡರ್ ಮಾಡುವುದಕ್ಕೂ ಮತ್ತು ನೀವು ಅಂಗಡಿಯನ್ನು ನಡೆಸುವತ್ತ ಗಮನ ಹರಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ, ಬೆಳಿಗ್ಗೆ ಬರುವ ಜನಸಾಗರವನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವ, ಕಾಫಿ ಬೀಜಗಳನ್ನು ಮರುಪೂರಣ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವ ಒಬ್ಬ ಬರಿಸ್ಟಾ (barista) ವನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದಕ್ಕೂ ಇರುವ ವ್ಯತ್ಯಾಸದಂತಿದೆ.

ನೀವು ಇದನ್ನು ಮೊದಲು ಎಲ್ಲಿ ಕಾಣಬಹುದು?

ನೈಜ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಿದಾಗ ಈ ಎರಡರ ನಡುವಿನ ಅಂತರವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ.

ವ್ಯಾಪಾರ ಸಂಪರ್ಕ (Business outreach). ನೀವು ಒಬ್ಬ ಸಂಭಾವ್ಯ ಗ್ರಾಹಕರೊಂದಿಗೆ ಸಭೆಯನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಬೇಕೆಂದು ಊಹಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ನೀವು ಕೇಳಿದರೆ Generative AI ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್ ಇಮೇಲ್ ಬರೆಯಬಹುದು. ಆದರೆ ಏಜೆಂಟಿಕ್ AI ಎಲ್ಲಾ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅದು ಕಂಪನಿಯ ಇತ್ತೀಚಿನ ಸುದ್ದಿ ಅಥವಾ ಹಣಕಾಸಿನ ಹೂಡಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಸಂಶೋಧಿಸುತ್ತದೆ, ಆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ನಿಮ್ಮ ಕ್ಯಾಲೆಂಡರ್‌ನಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಸಮಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ, ಆಮಂತ್ರಣವನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫಾಲೋ-ಅಪ್ ಮಾಡಲು ನೆನಪಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಮೊದಲೇ ಅನುಮೋದಿಸಿದರೆ ಸಾಕು; ಏಜೆಂಟ್ ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ (Software development). Generative AI ಒಂದು ಫಂಕ್ಷನ್ ಬರೆಯಬಹುದು ಅಥವಾ regex ಅನ್ನು ವಿವರಿಸಬಹುದು. ಆದರೆ ಒಂದು AI ಏಜೆಂಟ್ ಟಿಕೆಟ್ ಅನ್ನು ಓದಬಹುದು, ಕೋಡ್ ಸೃಷ್ಟಿಸಬಹುದು, pull requests ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು, tests ನಡೆಸಬಹುದು, ಬಗ್‌ಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸಬಹುದು. ನೀವು ಇಂದಿಗೂ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಮಟ್ಟದ ವಿನ್ಯಾಸದ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತೀರಿ, ಆದರೆ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕೆಲಸಗಳಾದ boilerplate, linting ಮತ್ತು ಸಣ್ಣಪುಟ್ಟ refactoring ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಏಜೆಂಟಿಗೆ ವಹಿಸಬಹುದು. ನೀವು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸೆಮಿಕೋಲನ್ ಅನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಿ, ಆ ಫೀಚರ್ ಇರಬೇಕೇ ಅಥವಾ ಬೇಡವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತೀರಿ.

ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆ (Customer service). Generative AI ಕೋಪಗೊಂಡ ಟ್ವೀಟ್‌ಗೆ ವಿನಯಪೂರ್ವಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬರೆಯಬಹುದು. ಆದರೆ ಏಜೆಂಟಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ರಿಟರ್ನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು, ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಆರ್ಡರ್ ಅನ್ನು ಹುಡುಕಬಹುದು, ಶಿಪ್ಪಿಂಗ್ ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಪಿಕಪ್ ಅನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಬಹುದು, ಸಪೋರ್ಟ್ ಟಿಕೆಟ್ ಅನ್ನು ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಕರಣವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದ್ದಾಗ ಮಾತ್ರ ಮನುಷ್ಯರನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳಬಹುದು. ಇದರಿಂದ ಮಾನವ ತಂಡವು ದಿನನಿತ್ಯದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕೆಲಸಗಳಲ್ಲಿ ಮುಳುಗದೆ, ಸಹಾನುಭೂತಿ, ಮಾತುಕತೆ ಮತ್ತು ಸೃಜನಾತ್ಮಕ ತೀರ್ಮಾನದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ಬದಲಾವಣೆಗೆ ಹೇಗೆ ಸಿದ್ಧರಾಗುವುದು?

ನೀವು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯಾಗಲಿ ಅಥವಾ ವೃತ್ತಿಪರರಾಗಲಿ, ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು, ನಿಯೋಜಿಸಲು (deploy) ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬೆಳೆಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಮಯವಿದು.

  • Python ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್. ಇದು AI ಪರಿಕರಗಳಿಗಾಗಿ ಪ್ರಬಲವಾದ ಭಾಷೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಏಜೆಂಟ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಇದರ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿತವಾಗಿವೆ. ನೀವು ಕರ್ನಲ್ ಡೆವಲಪರ್ ಆಗಿರಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಜೋಡಿಸುವ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬರೆಯಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿರಬೇಕು.
  • AI ಮತ್ತು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳು. ನಿಮಗೆ ಅರ್ಥವಾಗದ ವಿಷಯವನ್ನು ನೀವು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು (large language models) ಹೇಗೆ ತರ್ಕ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಅವು ಎಲ್ಲಿ ಭ್ರಮೆ (hallucinate) ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ.
  • API ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್. ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಇತರ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ—Slack, Gmail, Salesforce, GitHub—ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. REST APIs ಮತ್ತು webhooks ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ತಕ್ಷಣವೇ ಪ್ರಯೋಜನ ನೀಡುವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ.
  • ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್. ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ (infrastructure) ಮೇಲೆ ಚಲಿಸುತ್ತವೆ, ನಿಮ್ಮ ಲ್ಯಾಪ್‌ಟಾಪ್ ಮೇಲೆ ಅಲ್ಲ. ಕಂಟೇನರ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು (spin up), ಅನುಮತಿಗಳನ್ನು (permissions) ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಬಿಲ್ ಅನ್ನು ಓದುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂದು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು, ನೈಜ ಒತ್ತಡದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಕುಸಿಯುವ ಕೇವಲ ಆಟಿಕೆಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸದಂತೆ ನಿಮ್ಮನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.
  • ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸಿಸ್. ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಿದಂತೆ, ಆ ಫಲಿತಾಂಶವು ಸರಿಯಾಗಿದೆಯೇ, ಪಕ್ಷಪಾತದಿಂದ ಕೂಡಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಯಾರಾದರೂ ಬೇಕು. ಮೂಲಭೂತ ಸಾಂಖ್ಯಿಕ ಸಾಕ್ಷರತೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವ (query) ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಮೌಲ್ಯಯುತ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಕುರುಡು ನಂಬಿಕೆಯಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ.
  • ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕ ಚಿಂತನೆ (Critical thinking). ಭವಿಷ್ಯದ ಕಠಿಣ ಭಾಗವೆಂದರೆ ವೇಗವಾಗಿ ಟೈಪ್ ಮಾಡುವುದಲ್ಲ. ಸರಿಯಾದ ಗುರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು, ಎಡ್ಜ್ ಕೇಸ್‌ಗಳನ್ನು (edge cases) ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರವನ್ನು ಯಾವಾಗ ನಿಯಂತ್ರಿಸಬೇಕು (override) ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ತಿಳಿಯುವುದು.

ನಿಜವಾದ ಸಾರಾಂಶ

ಏಜೆಂಟಿಕ್ AI ಕೆಲಸದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ದಿನನಿತ್ಯದ ಕೆಲಸಗಳು—ಡೇಟಾ ಎಂಟ್ರಿ, ಶೆಡ್ಯೂಲಿಂಗ್, ಮೊದಲ ಸಾಲಿನ