अभी

निर्माण कर रहा हूँ: Agents, Orchestrated का EP 03। एक एजेंट जो AP2 v0.2 मैंडेट के तहत रातोंरात FIFA 2026 के टिकट खरीदता है जिसे वह ओवरराइड नहीं कर सकता, खर्च नीति मॉडल के बाहर एक निर्णय तालिका के रूप में चल रही है। फील्ड गाइड जारी हो गया है; अगले एपिसोड और रेपो शिप होंगे।

माप रहा हूँ: लाइव एंटरप्राइज़ वर्कलोड पर एजेंट मूल्यांकन। चार-अक्षीय विधि (लागत, सटीकता, टूल विश्वसनीयता, तापमान संवेदनशीलता) ऐसे निष्कर्ष उत्पन्न करती रहती है जो प्रचलित ज्ञान के विपरीत हैं, जैसे तापमान शून्य होने पर एजेंट कम नहीं, बल्कि अधिक टूल कॉल करता है।

विचार कर रहा हूँ: विनियमित उद्योगों में संप्रभु AI। यदि आपका डेटा देश से बाहर नहीं जा सकता, तो आपके एजेंट उस बाधा को विरासत में लेते हैं, और अधिकांश मल्टी-एजेंट आर्किटेक्चर चुपचाप इसे अनदेखा कर देते हैं। A2A गाइड में गोपनीयता-सीमा पैटर्न मेरा वर्तमान उत्तर है।

श्रृंखला में अगला: ऑर्केस्ट्रेटर द्वारा तय की गई मल्टी-LLM रूटिंग, एंटरप्राइज़ पैमाने पर एजेंट-टू-एजेंट प्रतिनिधिमंडल, और सत्यापन परत को एक परिनियोजित करने योग्य आर्टिफैक्ट बनाना।