ماڈلز اور ایجنٹس کے درمیان اہم فرق پر Vercel کے CEO Guillermo Rauch کی رائے
جیسے جیسے AI کی صنعت تجرباتی پروٹو ٹائپنگ سے نکل کر پروڈکشن کے قابل ایپلی کیشنز کی طرف بڑھ رہی ہے، ان ٹولز کو چلانے والا انفراسٹرکچر ایک بڑی تبدیلی سے گزر رہا ہے۔ Vercel کے CEO Guillermo Rauch کا کہنا ہے کہ AI کا مستقبل بنیادی ماڈلز کو ان ایجنٹس سے الگ کرنے میں ہے جو کام انجام دیتے ہیں، تاکہ ایک ماڈیولر ایکو سسٹم کی طرف بڑھا جا سکے۔
پروٹو ٹائپنگ سے پروڈکشن کی طرف منتقلی
گزشتہ سال، AI کا منظرنامہ "ایجنٹس کو آزاد کرنے" اور پائلٹ پروگراموں کے ذریعے ممکنہ حدود کو جانچنے تک محدود تھا۔ تاہم، Vercel کے حالیہ ڈیٹا سے ظاہر ہوتا ہے کہ ڈویلپرز کے AI کے حوالے سے اندازِ فکر میں نمایاں پختگی آئی ہے۔ کمپنی روزانہ 6 ملین ڈیپلائمنٹس (deployments) سنبھالتی ہے، جن میں سے 50 فیصد سے زیادہ کوڈنگ ایجنٹس کے ذریعے ہوتے ہیں۔ مزید برآں، روزانہ Vercel کے AI گیٹ وے سے 1 ٹریلین سے زیادہ ٹوکنز گزرتے ہیں۔
Rauch کے مطابق، صنعت اب "لامحدود امکانات" کے مرحلے سے آگے نکل چکی ہے اور اب پروڈکشن کی حقیقتوں سے نمٹ رہی ہے: یعنی سیکیورٹی، ڈیٹا تک رسائی، اور آڈیٹ ایبلٹی (auditability)۔ اس تبدیلی نے ایجنٹس کے لیے دو بنیادی "killer apps" کو اجاگر کیا ہے: کوڈنگ اسسٹنٹ اور کاروباری ورک فلو کو خودکار بنانے کے لیے بنائے گئے اندرونی کارپوریٹ ایجنٹس۔
سیکیورٹی کے مسئلے کا حل: Sandboxes اور ڈیٹا کنٹرول
خود مختار ایجنٹس کو نافذ کرنے میں سب سے بڑی رکاوٹوں میں سے ایک ڈیٹا لیک ہونے کا خطرہ ہے۔ Rauch نے Airbus جیسے اداروں کے لیے ایک اہم خدشے کی نشاندہی کی ہے: اگر کوئی ڈویلپر مناسب حفاظتی اقدامات کے بغیر Cursor یا Devin جیسے AI-integrated IDE استعمال کرتا ہے، تو پراپرائٹری کوڈ (proprietary code) غیر ارادی طور پر عوامی ماڈلز کی تربیت کے لیے استعمال ہو سکتا ہے۔
ان خطرات کو کم کرنے کے لیے، Vercel خصوصی انفراسٹرکچر تیار کر رہا ہے۔ ان کا Eve فریم ورک صارفین کو قدرتی زبان (natural language) کا استعمال کرتے ہوئے ایجنٹ کی ہدایات اور مہارتوں کو متعین کرنے کی اجازت دیتا ہے، جبکہ Vercel Sandbox ایجنٹ کے لیے ایک "پنجرہ" (cage) فراہم کرتا ہے۔ یہ سینڈ باکس ایجنٹ کو ذہانت استعمال کرنے کی اجازت دیتا ہے جبکہ اس بات پر سخت پالیسیاں نافذ کرتا ہے کہ کس ڈیٹا تک رسائی حاصل کی جا سکتی ہے اور، سب سے اہم بات یہ کہ، کون سا ڈیٹا ماحول سے باہر جانے کی اجازت ہے۔
SaaS ڈیٹا سیلوز (Silos) کا خاتمہ
ایجنٹس کا عروج روایتی SaaS کاروباری ماڈلز کے ساتھ ایک بنیادی تصادم بھی پیدا کر رہا ہے۔ بہت سے سافٹ ویئر کے بڑے اداروں نے صارفین کے ڈیٹا کو اپنے مخصوص (proprietary) ایکو سسٹم میں "قید" کر کے اپنی اہمیت بنائی ہے۔ Rauch کا کہنا ہے کہ یہ ماڈل فطری طور پر ایجنٹس کے ساتھ مطابقت نہیں رکھتا، کیونکہ ایجنٹس کو مؤثر ہونے کے لیے ڈیٹا تک بلا تعطل اور API کے ذریعے رسائی کی ضرورت ہوتی ہے۔
چاہے وہ سیلز نمائندہ ہو جو پیچیدہ Salesforce ڈیٹا کے لیے ایجنٹ استعمال کر رہا ہو یا کوئی R&D ٹیم جو ورک فلو کو خودکار بنا رہی ہو، ایجنٹس ایک اوپن آرکیٹیکچر کا مطالبہ کرتے ہیں۔ یہ تبدیلی کمپنیوں کو ڈیٹا تک رسائی کو ترجیح دینے پر مجبور کر رہی ہے، جس کے اینٹرپرائز سافٹ ویئر کی تیاری اور فروخت پر طویل مدتی اثرات ہوں گے۔
اوپن AI انفراسٹرکچر کے لیے جدوجہد
جیسے جیسے OpenAI جیسے بڑے AI لیبز اپنی صلاحیتوں کو بڑھا رہے ہیں—جیسے کہ ایسے ٹولز جاری کرنا جو براہ راست ویب پر شائع ہوتے ہیں—Vercel جیسی پلیٹ فارم کمپنیوں کو براہ راست مقابلے کا سامنا ہے۔ Rauch اسے اس جنگ کے طور پر دیکھتے ہیں کہ آیا "ماڈل" اور "ایجنٹ" کو آپس میں جوڑا جائے گا یا الگ رکھا جائے گا۔
Vercel خود کو "اس نسل کا AWS" قرار دے رہا ہے، اور ایک ماڈیولر طریقہ کار کی وکالت کر رہا ہے جہاں ڈویلپرز LEGO اینٹوں کی طرح اجزاء کو تبدیل کر سکتے ہیں۔ کسی ایک فراہم کنندہ (provider) کے ساتھ جڑے رہنے کے بجائے، ڈویلپرز OpenAI، Anthropic، Google کے Gemini، اور DeepSeek جیسے اوپن سورس ماڈلز کو ملا کر قیمت اور کارکردگی کو بہتر بنانے کی کوشش کر رہے ہیں۔
اہم نکات
- پروٹو ٹائپنگ کے بجائے پروڈکشن: AI کی صنعت تجرباتی پائلٹ پروگراموں سے نکل کر بڑے پیمانے پر پروڈکشن کی طرف بڑھ رہی ہے، جس کا ثبوت Vercel کے روزانہ 1 ٹریلین ٹوکنز ہیں۔
- سیکیورٹی سب سے اہم ہے: پراپرائٹری ڈیٹا کو ماڈل ٹریننگ سیٹس میں لیک ہونے سے روکنے کے لیے Vercel Sandbox جیسے ٹولز ضروری ہیں۔
- ماڈیولر آرکیٹیکچر: AI سافٹ ویئر کا مستقبل ماڈلز کو ایجنٹس سے الگ کرنے پر منحصر ہے، جس سے ڈویلپرز کو ملٹی ماڈل طریقہ کار استعمال کرتے ہوئے لاگت اور کارکردگی کو بہتر بنانے کی اجازت ملتی ہے۔