कार्य
जो मैं दिखा सकता हूँ वह यहाँ है। जो मैं नहीं दिखा सकता, उसने इसे आकार दिया: बैंकों, बीमाकर्ताओं, स्वास्थ्य कंपनियों और खुदरा विक्रेताओं के लिए निर्मित 50+ एजेंटिक प्रूफ-ऑफ-वैल्यू सिस्टम उनकी दीवारों के पीछे रहते हैं, लेकिन हर पैटर्न जो उन्होंने मुझे सिखाया, वह एक फील्ड गाइड।
AURUM · AG-UI वेल्थ ऑनबोर्डिंग
✓ शिप किया गयाएक प्राइवेट-बैंक ऑनबोर्डिंग एजेंट जो केवल टेक्स्ट ही नहीं, बल्कि पूरा इंटरफ़ेस स्ट्रीम करता है। एक प्रोसेस इंजन द्वारा ऑर्केस्ट्रेट किए गए एक SSE स्ट्रीम पर जनरेटिव UI कार्ड, रिस्क गेज और ह्यूमन अप्रूवल डेस्क। शैडो मोड में API कीज़ के बिना चलता है।
AURUM पेज़ · AP2 एजेंट भुगतान
◐ निर्माणाधीनGoogle के AP2 v0.2 के अपने नमूनों के बाहर पहले कार्यशील कार्यान्वयनों में से एक, जो एक बाहरी शासन परत से जुड़ा है। एक शॉपिंग एजेंट रात भर में FIFA टिकट खरीदता है एक क्रिप्टोग्राफिक रूप से हस्ताक्षरित मैंडेट के तहत जिसे वह ओवरराइड नहीं कर सकता। जब EP 03 जारी होगा तब रेपो सार्वजनिक हो जाएगा।
मॉर्गेज कंसीयर्ज · मल्टी-एजेंट A2A
✓ शिप किया गयाएक जज एजेंट के साथ मल्टी-एजेंट मॉर्गेज प्री-क्वालिफिकेशन जो कॉन्फिडेंस थ्रेशोल्ड पर निर्णयों को नियंत्रित करता है, और डेटा-प्राइवेसी बाउंड्री के पीछे एक स्थानीय रूप से होस्ट किया गया रिसर्च एजेंट। यह Camunda की आधिकारिक A2A ब्लॉग सीरीज़ और एक Gemini 3 हैकथॉन लिस्टिंग में एक कार्यशील उदाहरण बन गया।
चार-अक्षीय एजेंट इवैल्यूएशन हार्नेस
✓ शिप किया गयाजब कोई एजेंट इवैल्यूएशन के लिए नहीं पूछ रहा था तब इसे बनाया गया था, अब यह हर कमरे में पहला सवाल होता है। यह प्रति केस लागत, गोल्ड सेट के मुकाबले सटीकता, टूल-स्किप दर, और प्रक्रिया-एम्बेडेड एजेंटों के लिए तापमान संवेदनशीलता को मापता है। 20 से अधिक मॉडलों में लाइव एंटरप्राइज़ वर्कलोड पर क्षेत्र-मान्य किया गया। विधि सार्वजनिक है; कोड नहीं।
Cohere कनेक्टर Camunda के लिए
✓ शिप किया गयाएक मार्केटप्लेस-सबमिट किया गया कनेक्टर जो Cohere के मॉडलों (चैट, संरचित JSON, वर्गीकरण, एम्बेडिंग, रीरैंकिंग) को एलिमेंट टेम्प्लेट के रूप में प्रोसेस ऑर्केस्ट्रेशन में लाता है। इसे संप्रभु-डेटा परिनियोजन को ध्यान में रखकर बनाया गया है, जहाँ एक कनाडाई मॉडल और एक स्व-प्रबंधित क्लस्टर मायने रखते हैं।
Tool Credit Score
✓ शिप किया गयाएक नियतात्मक लिंटर जो MCP टूल स्पेसिफिकेशन्स को 0 से 100 तक एजेंट-रेडीनेस के लिए स्कोर करता है और विफलताओं को स्वतः ठीक करता है। यह मूल्यांकन के निष्कर्षों से उत्पन्न हुआ है कि एजेंट्स खराब स्पेसिफिकेशन्स के कारण टूल को स्किप करते हैं, खराब मॉडलों के कारण नहीं।