ಸೆಪ್ಟೆಂಬರ್ 2026 ರಲ್ಲಿ OpenAI, Anthropic ಮತ್ತು Google ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಹೊಸ AI-agent ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿವೆ. ಈ ಬಿಡುಗಡೆಗಳು ಡೆವಲಪರ್ಗಳ ಕೆಲಸದ ಅವಧಿಯನ್ನು ಗಂಟೆಗಟ್ಟಲೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತವೆ: OpenAI ನ parallel-runtime scheduler, Anthropic ನ rollback ಸೌಲಭ್ಯವಿರುವ YAML-ಆಧಾರಿತ flow engine, ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ನಡುವೆ ಡೇಟಾ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು Google ನ shared “Agent Drive” filesystem. ಈ ಘೋಷಣೆಗಳು AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರೊಟೊಟೈಪ್ ಹಂತದಿಂದ ಹೊರತಂದು ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ಗಳ ಕೇಂದ್ರಭಾಗಕ್ಕೆ ತರುತ್ತಿವೆ.
ಈಗ ಯಾಕೆ ಇಷ್ಟು ಅವಸರ?
ಕಳೆದ ಎರಡು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ AI ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್ಗಳು ಮನುಷ್ಯನ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವಿಲ್ಲದೆ ಯೋಜನೆ ರೂಪಿಸುವ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಮತ್ತು ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಏಜೆಂಟ್ಗಳಾಗಿ (autonomous agents) ಬದಲಾಗಿವೆ. ಕಂಪನಿಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಕ್ಲೌಡ್ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸಲು, ವರದಿಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ರಾತ್ರಿ ಸಮಯದ ಬ್ಯಾಚ್ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು (nightly batch jobs) ನಡೆಸಲು ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿವೆ. ಈ ವೇಗವು ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ಅಗತ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿದೆ: ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಏಜೆಂಟ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಡೆಸುವ ವಿಧಾನ, ಬಹು-ಹಂತದ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ವಿಧಾನ, ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸದಂತೆ ತಡೆಯುವ ಸುರಕ್ಷಿತ ಹಂಚಿಕೆಯ ಸ್ಟೋರೇಜ್ ಲೇಯರ್.
OpenAI ನ parallel agent runtime
OpenAI ನ GPT-5.4 Pro “Task-Slice Scheduler” ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿದೆ, ಇದು ದೊಡ್ಡ ವಿನಂತಿಯನ್ನು (request) ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಡಜನ್ಗಟ್ಟಲೆ ಸ್ವತಂತ್ರ ಸ್ಲೈಸ್ಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ. ನಂತರ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಜನರೇಷನ್, ಇಮೇಜ್ ಕ್ರಿಯೇಷನ್ ಮತ್ತು ಕೋಡ್ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಷನ್ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಸ್ಲಾಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ನಡೆಯುತ್ತವೆ. ನಮ್ಮ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ, ಈ ಶೆಡ್ಯೂಲರ್ ಹಿಂದಿನ ಸಿಂಗಲ್-ಥ್ರೆಡೆಡ್ ಮಾಡೆಲ್ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ವಿಳಂಬವನ್ನು (latency) 3.8 × ರಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿದೆ. ಹಿಂದೆ ನಿಮಿಷಗಟ್ಟಲೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದ ಇಮೇಜ್-ಪ್ಲಸ್-ಕ್ಯಾಪ್ಶನ್ ವಿನಂತಿಗಳ ಬ್ಯಾಚ್ ಈಗ ಒಂದು ನಿಮಿಷಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಇದು ಇತರ ಸೇವೆಗಳಿಗೆ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಸೈಕಲ್ಗಳನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
Anthropic ನ YAML-driven flow engine
Anthropic ನ Claude 4.6 Opus, ಒಂದು ಹಂತದ ವೈಫಲ್ಯವು ಇಡೀ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಕುಸಿಯುವಂತೆ ಮಾಡುವ ಅಪಾಯವನ್ನು ಎದುರಿಸಲಾಗದ ವ್ಯವಹಾರಗಳನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ. ಹೊಸ “Agentic Flow Engine” ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳಿಗೆ ಮಾನವನಿಗೆ ಓದಲು ಸುಲಭವಾದ YAML ಮಾರ್ಕಪ್ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ ಹಂತಗಳನ್ನು ಬರೆಯಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಹಂತವು ತನ್ನ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು, ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅನುಮತಿಗಳನ್ನು ಘೋಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎಂಜನ್ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಮೊದಲು ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಲಿಡೇಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಹಂತವು ದೋಷವನ್ನು (error) ಉಂಟುಮಾಡಿದರೆ, ಎಂಜನ್ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕೊನೆಯ ಯಶಸ್ವಿ ಸ್ಥಿತಿಗೆ (last known good state) ಮರಳುತ್ತದೆ (rollback), ಇದರಿಂದ ಡೇಟಾ ಸಮಗ್ರತೆ (data integrity) ಕಾಪಾಡಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ಹಣಕಾಸು, ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಇಂಧನ ವಲಯಗಳಂತಹ ನಿಯಮಿತ ವಲಯಗಳಲ್ಲಿ ಈ rollback ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ತಪ್ಪು ಡೇಟಾ ಬರೆಯುವಿಕೆಯು ನಿಯಮಗಳ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗೆ (compliance fines) ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
Google ನ Agent Stack
Google “Agent Stack” ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಮೂರು ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿದೆ:
- Agent Studio – ಇದು ಕಂಪಲಯನ್ಸ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, GDPR, HIPAA) ಬರುವ ವಿವಿಶುವಲ್ ಡಿಸೈನರ್ ಆಗಿದೆ, ಇದರಿಂದ ತಂಡಗಳು ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿಗೊಳಿಸುವಾಗ ನೀತಿ ತಪಾಸಣೆಗಳನ್ನು (policy checks) ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
- Agent Search – ಇದು ಕಂಪನಿಯ SaaS ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಾದ Slack, Confluence, CRM ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಿಂದ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಒಂದೇ ಕ್ವೆರಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು (context) ಪಡೆಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಆಗಿದೆ.
- Agent Drive – ಇದು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಏಜೆಂಟ್ಗೆ ಒಂದೇ ನೇಮ್ಸ್ಪೇಸ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಹಂಚಿಕೆಯ ಫೈಲ್ಸಿಸ್ಟಮ್ ಆಗಿದೆ. ಒಂದು ಏಜೆಂಟ್ ಬರೆದ ಫೈಲ್ಗಳು ಇತರರಿಗೆ ತಕ್ಷಣವೇ ಕಾಣಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅಂತರ್ಗತ ಸಂಘರ್ಷ-ಪರಿಹಾರ ನಿಯಮಗಳು (conflict-resolution rules) ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಬರೆಯುವುದರಿಂದ ಡೇಟಾ ಹಾಳಾಗದಂತೆ ತಡೆಯುತ್ತವೆ.
ಈ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ “single source of truth” ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದಕ್ಕೆ ಹಿಂದೆ ಅಡ್-ಹಾಕ್ APIಗಳು ಅಥವಾ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಸ್ಟೋರೇಜ್ ಬಕೆಟ್ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತಿತ್ತು.
ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಯಾವುದನ್ನು ಗಮನಿಸಬೇಕು
- ಏಜೆಂಟ್ ಫೈಲ್ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ – ಅನೇಕ ಬಾಟ್ಗಳನ್ನು ನಡೆಸುವ ತಂಡಗಳು Agent Drive ನಂತಹ ಹಂಚಿಕೆಯ ಸ್ಟೋರೇಜ್ ಮಾಡೆಲ್ಗೆ ಬದಲಾಗಬಹುದು, ಇದು ಕಸ್ಟಮ್ ಸಿಂಕ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು race conditions ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಪ್ಯಾರಲಲ್ ರನ್ಟೈಮ್ಗಳಿಗೆ ಬದಲಾಗಿ – OpenAI ನ ಶೆಡ್ಯೂಲರ್ ಪ್ಯಾರಲಲಿಸಂ (parallelism) ನೈಜ ಕೆಲಸದ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹ ವಿಳಂಬ ಇಳಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಿದೆ. ಇತರ ಮಾರಾಟಗಾರರು ಕೂಡ ಇದೇ ಹಾದಿ ಹಿಡಿಯುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು slice-ability ಗಾಗಿ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ.
- ಪಾಲಿಸಿಗಳನ್ನು ಕೋಡ್ ಆಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಿ – Anthropic ನ YAML ಸ್ಕೀಮಾಗಳು ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಕಂಪಲಯನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಬಿಸಿನೆಸ್ ಲಾಜಿಕ್ ಜೊತೆಗೆ ಇರಿಸಬಹುದು ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳಲ್ಲಿ (workflow definitions) ಗೌಪ್ಯತಾ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸುವುದರಿಂದ ಆಡಿಟ್ಗಳು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅಕಸ್ಮಾತ್ ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ತಡೆಯಬಹುದು.
ಇನ್ನೊಂದು ಮುಖ
ಈ ಹೊಸ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಕೆಲವು ಆತಂಕಗಳನ್ನು ಕೂಡ ಹುಟ್ಟುಹಾಕುತ್ತವೆ.
ಮುಂದೆ ಏನು?
ಸಾರಾಂಶ
ಸೆಪ್ಟೆಂಬರ್ನ ಬಿಡುಗಡೆಗಳು AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಕೇವಲ ಸಣ್ಣ ಸಹಾಯಗಾರರಿಂದ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಮಟ್ಟದ ಸೇವೆಗಳನ್ನಾಗಿ (infrastructure-level services) ಬದಲಾಯಿಸಿವೆ. ಪ್ಯಾರಲಲ್ ರನ್ಟೈಮ್ಗಳು, YAML-driven flow control ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೆಯ ಫೈಲ್ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ವಿಳಂಬವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಕಂಪಲಯನ್ಸ್ ಅನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ತಮ್ಮ ಕೋಡ್ನಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಬಹುದು. ಇದರ ಬದಲಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಮೇಲಿನ ನಿಗಾ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿರಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದರ ಲಾಭ—ವೇಗವಾದ, ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು—ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ತಂಡಗಳು ಇಂದಿನ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮರುರೂಪಿಸುವಂತೆ ಕಾಣುತ್ತಿದೆ.