मैंने अपने रेपो में 30 AI एजेंट्स छोड़ दिए (गैस टाउन)

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Transcript

00:00:00कल्पना कीजिए कि क्लॉड कोड सिर्फ एक असिस्टेंट नहीं, बल्कि 20, 30 या 50 एजेंट्स की पूरी टीम होती
00:00:06जो एक साथ काम करते, और आपके देखते-देखते फीचर्स तैयार कर देते।
00:00:09यह है गैस्टाउन (Gastown)।
00:00:11यह AI के साथ कोई मामूली चैट नहीं, बल्कि एक फैक्ट्री है।
00:00:14यह फीचर्स को बांटता है, समानांतर काम करने वाले वर्कर्स नियुक्त करता है, कोड को खुद ही मर्ज करता है, सब कुछ
00:00:20Git में सेव करता है, और क्रैश होने पर भी चलता रहता है।
00:00:23यह आपके काम को 10 गुना बढ़ा सकता है या सब कुछ बिगाड़ भी सकता है।
00:00:27चलिए इसके सेटअप और काम करने के तरीके को गहराई से समझते हैं।
00:00:35गैस्टाउन एक ओपन सोर्स ऑर्केस्ट्रेटर है जो AI कोडिंग एजेंट्स को
00:00:39डेवलपमेंट वर्कफ़्लो के लिए कुबेरनेट्स (Kubernetes) जैसा बना देता है।
00:00:43पहली बात, गैस्टाउन कोई AI मॉडल नहीं है, यह सिर्फ एक ऑर्केस्ट्रेटर है।
00:00:48यह क्लॉड कोड जैसे टूल्स के ऊपर काम करता है और उन्हें एक तालमेल वाले मल्टी-एजेंट सिस्टम में बदल देता है।
00:00:53आप एक मुख्य लक्ष्य देते हैं जिसे वे “मेयर” (Mayor) कहते हैं, और मेयर उस लक्ष्य को
00:00:58छोटे टास्क यूनिट्स में तोड़ देता है जिन्हें “बीड्स” (Beads) कहा जाता है।
00:01:02फिर बीड्स को “कॉन्वॉय” (Convoys) में ग्रुप किया जाता है, और फिर “पोलकैट्स” (Polecats) नाम के वर्कर एजेंट्स
00:01:07उन्हें एक साथ (पैरेलल में) पूरा करते हैं।
00:01:09अब यह कई कारणों से बहुत बड़ी बात है।
00:01:11सब कुछ Git के जरिए चलता है।
00:01:13हर एजेंट अलग ब्रांच पर काम करता है, मर्ज कतार में होते हैं, और स्थिति सेव रहती है, इसलिए अगर यह क्रैश हो जाए, तो आपको
00:01:20सब कुछ शुरू से करने की जरूरत नहीं है।
00:01:21अब इसकी तुलना सामान्य “वाइब कोडिंग” या साधारण AI कोडिंग से करें।
00:01:26वहां एक ही सेशन होता है, काम एक के बाद एक होता है, संदर्भ बदल जाता है, और सब कुछ खुद मैनेज करना पड़ता है; यह काफी
00:01:31उलझा हुआ काम है।
00:01:32गैस्टाउन मूल रूप से कोडिंग की समझ का हॉरिजॉन्टल स्केलिंग है, और यह बहुत बड़ी बात है।
00:01:37लेकिन असली सवाल यह है कि क्या यह वाकई काम करता है?
00:01:40अगर आपको यह कंटेंट पसंद आ रहा है, तो सब्सक्राइब जरूर करें।
00:01:42हम लगातार नए वीडियो लाते रहते हैं।
00:01:44अब चलिए इसे शुरू करते हैं और कुछ टेस्ट करते हैं।
00:01:47ठीक है, तो मेरे पास एक साधारण टू-डू ऐप चल रहा है।
00:01:49मुझे GitHub पर Go भाषा में बना एक बहुत ही सरल ऐप मिला।
00:01:53मैंने Go को इसलिए चुना क्योंकि गैस्टाउन भी मुख्य रूप से Go में लिखा गया है, लेकिन असल में
00:01:58आप कोई भी प्रोजेक्ट चुनें, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता, यह सामान्य रूप से काम करेगा।
00:02:02अब इस प्रोजेक्ट में कोई ऑथेंटिकेशन नहीं है, यह बस एक बेसिक CRUD एप्लीकेशन है।
00:02:06और अगर आपने कभी किसी मौजूदा ऐप में ऑथेंटिकेशन जोड़ा है, तो आप जानते होंगे कि पुरानी चीजें
00:02:11कितनी आसानी से टूट जाती हैं।
00:02:12यह सिर्फ लॉगिन जोड़ना नहीं है, इसमें डेटाबेस बदलाव, रूट्स, मिडलवेयर, फॉर्म्स, टेस्ट्स, डॉकर, सब कुछ शामिल है।
00:02:18और जब आप ऐसे ऐप बनाते हैं, तो हर चीज़ एक-दूसरे से जुड़ी होती है।
00:02:22टेस्टिंग की चुनौती यह है कि क्या गैस्टाउन बिना मेरे दखल के यह सब कर सकता है?
00:02:26सच कहूं तो, सेटअप करना काफी सिरदर्द था।
00:02:30मुझे कई बड़े पैकेजेस इंस्टॉल करने पड़े, सब कुछ व्यवस्थित करना पड़ा, और इंस्टॉल होने के बाद
00:02:35इसे चलाने में काफी मशक्कत और समय लगा।
00:02:39लेकिन एक बार सब कुछ सिंक होने के बाद, यह बहुत अच्छे से चलता है।
00:02:43अब जब यह चल रहा है, मैं इसमें मेयर को जोड़ता हूँ और उसे एक प्रॉम्प्ट देता हूँ।
00:02:46मैं कुछ ऐसा कहूँगा: “JWT ऑथ जोड़ें, SQLite का उपयोग करें, लॉगिन और रजिस्टर
00:02:52एंडपॉइंट्स बनाएँ, रूट्स को सुरक्षित करें, HTML फॉर्म्स जोड़ें, टेस्ट्स लिखें और एक डॉकर फाइल बनाएँ।”
00:02:58बस इतना ही।
00:02:59लेकिन यह बहुत सारा काम है, है ना?
00:03:00इतनी सारी चीजें एक साथ।
00:03:01बिना किसी स्टेप-बाय-स्टेप प्रॉम्प्ट के, अब देखते हैं कि असल में क्या होता है।
00:03:05मेयर अब इन फीचर्स को अपने आप अलग-अलग हिस्सों में बांट देता है।
00:03:10स्कीमा, मिडलवेयर, ऑथ एंडपॉइंट्स, फ्रंटएंड फॉर्म्स, टेस्ट्स—ये सब अलग-अलग “बीड्स” बन जाते हैं,
00:03:18और याद रहे, एक बीड का मतलब एक अलग वर्कर जैसा है।
00:03:21और अब देखिए, ये सभी पोलकैट्स एक साथ काम पर लग गए हैं।
00:03:25एक एजेंट SQLite स्कीमा बना रहा है, एक JWT मिडलवेयर लिख रहा है, एक
00:03:31लॉगिन और रजिस्टर रूट्स बना रहा है, दूसरा UI फॉर्म्स अपडेट कर रहा है, और फिर एक
00:03:37इंटीग्रेशन टेस्ट्स और डॉकर फाइल लिख रहा है, यह सब एक ही समय में हो रहा है।
00:03:40और यही सबसे बड़ा फर्क है।
00:03:42अगर आप अकेले क्लॉड कोड का उपयोग कर रहे होते, तो आप यह सब एक-एक करके करते।
00:03:47आप प्रॉम्प्ट देते, इंतज़ार करते, गलतियाँ सुधारते, फिर से समझाते... बार-बार यही होता, सही?
00:03:52ज़्यादातर कोडिंग एजेंट्स इसी तरह काम करते हैं।
00:03:55लेकिन यहाँ Git ब्रांच काम को अलग रखती हैं, मर्ज लाइन में होते हैं और सब कुछ ट्रैक होता है।
00:04:00तो पूरी योजना को अपने दिमाग में रखने के बजाय, सिस्टम खुद उसे संभालता है।
00:04:05और अगर यह बीच में क्रैश हो जाए, तो भी कोई बात नहीं।
00:04:09यह बाद में अपने आप वहीं से शुरू हो जाता है जहाँ रुका था।
00:04:13अब सच जानने का वक्त आ गया है।
00:04:14मैंने इसे एक रेपो में फोर्क किया था, तो अब मैं उन सभी बदलावों को देखना चाहता हूँ जो
00:04:19इसने यहाँ मेरे GitHub पर किए और जोड़े हैं।
00:04:22हम पुराना कोड देख सकते हैं, लेकिन बाकी सब कुछ यहाँ एडिट किया गया है।
00:04:25जैसे रजिस्टर, लॉगिन, टोकन जारी करना, सुरक्षित रूट्स का काम करना, टेस्ट पास होना, यह सब।
00:04:32यह सब गैस्टाउन के जरिए जोड़ा गया था।
00:04:35वह पूरा फीचर मात्र कुछ ही मिनटों में बांटकर लागू कर दिया गया।
00:04:39और यही मुख्य बात है।
00:04:40फर्क सिर्फ स्पीड का नहीं है, बल्कि मानसिक बोझ कम होने का है।
00:04:44हमें अब AI के हर छोटे कदम को मैनेज नहीं करना है, लेकिन इसका मतलब यह नहीं कि यह
00:04:49हर बार जीत ही हो।
00:04:50क्योंकि इसे चलाने की कहानी कुछ और भी हो सकती है।
00:04:52अब मैं इसे जल्दी से चलाकर देखता हूँ।
00:04:53देखते हैं कि हमें क्या परिणाम मिलता है और यह कैसा बना है।
00:04:56कुल मिलाकर, यह कुछ ऐसा दिखता है।
00:04:58बुरा नहीं है, बहुत ही बेसिक ऐप है।
00:05:00और आप देख सकते हैं कि मैं यहाँ लॉगिन कर सकता हूँ, अकाउंट बना सकता हूँ।
00:05:03टू-डू लिस्ट अभी भी काम कर रही है, उसमें कोई बदलाव नहीं हुआ।
00:05:06इसने हमारे रूट्स, डॉकर फाइल्स और JWT ऑथेंटिकेशन जैसी अतिरिक्त चीजें जोड़ दीं।
00:05:11तो इसने यहाँ वाकई बहुत अच्छा काम किया।
00:05:12मैं इसे किसी बड़े ऐप पर चलते हुए देखना चाहूँगा, लेकिन इसने मेरे
00:05:16काफी सारे टोकन्स खर्च कर दिए।
00:05:18उसी बारे में बात करते हुए, चलिए अब इसके फायदों और नुकसानों पर चर्चा करते हैं।
00:05:21तो अच्छे और बुरे पहलू क्या हैं?
00:05:23सबसे पहले फायदे—स्केलेबिलिटी, है ना?
00:05:25यह वाकई शानदार था।
00:05:27आप एक साथ 20 से 30 एजेंट्स से काम करा सकते हैं।
00:05:30इसका मतलब है बड़े फीचर्स पर भारी आउटपुट, जहाँ एक इंसान ढेर सारे टास्क
00:05:35और उलझनों में दब सकता है।
00:05:37दूसरा बड़ा फायदा Git में सेव रहने की सुविधा (Git persistence) है।
00:05:40अब उन नाजुक AI सेशन्स का डर नहीं जहाँ क्रैश होने पर सब गायब हो जाता था और
00:05:45हमें फिर से शुरू करना पड़ता था।
00:05:46सही कहा ना?
00:05:47ये वाकई बहुत बेहतरीन खूबियाँ हैं।
00:05:48लेकिन अब नुकसान की बात करते हैं, क्योंकि यहाँ लोग हैरान हो सकते हैं।
00:05:50मैं भी कुछ चीजों को देखकर हैरान था, पर वे जायज़ हैं।
00:05:54रिव्यू करने की थकान, क्योंकि सिस्टम बहुत सारा काम तो कर रहा है, पर अब आपको
00:06:00उतना ही सारा काम रिव्यू भी करना होगा।
00:06:01यह बहुत अधिक प्रोडक्टिव हो सकता है, लेकिन यह मानसिक रूप से थका देने वाला भी है।
00:06:04फिर बात आती है कीमत की।
00:06:06ज्यादा इस्तेमाल करने पर यह बहुत जल्दी महंगा हो सकता है।
00:06:07हम सिर्फ एक एजेंट नहीं चला रहे हैं।
00:06:09हम ये सभी एजेंट एक साथ पैरेलल में चला रहे हैं।
00:06:11इसका हिसाब आप खुद लगा सकते हैं।
00:06:13एजेंट्स के बीच टकराव हो सकता है।
00:06:14वे चीजों को जरूरत से ज्यादा जटिल बना सकते हैं।
00:06:15वे आपके पूरे रेपो को बिगाड़ भी सकते हैं क्योंकि उन्हें हर चीज़ पर पूरा नियंत्रण मिल जाता है।
00:06:19यह सिर्फ “प्लग एंड प्ले” नहीं है, जिससे असली सवाल सामने आता है।
00:06:23क्या आप वाकई अपने वर्कफ़्लो में ऐसी किसी चीज़ का उपयोग करना चाहेंगे या
00:06:27क्या यह कुछ ज्यादा ही हो जाएगा?
00:06:29हाँ, आप अन्य प्रोवाइडर्स भी चुन सकते हैं, जैसे क्लॉड या OpenAI; चुनाव आपका है।
00:06:34तो हाँ, यह अभी शुरुआती दौर का टूल है, लेकिन यह किसी बहुत बड़ी चीज़ की ओर इशारा कर रहा है
00:06:38क्योंकि दिशा साफ़ है कि यह सिर्फ कोडिंग में मदद करने वाला AI नहीं है।
00:06:43यह AI है जो इतने सारे एजेंट्स के साथ आपके पूरे काम करने के तरीके को बदल देता है।
00:06:47गैस्टाउन AI असिस्टेंट से हटकर एक साथ काम करने वाले ढेरों एजेंट्स की ओर एक बदलाव का प्रतीक है।
00:06:54यह हमारी क्षमता को बदल देता है क्योंकि अब आप बैकएंड, फ्रंटएंड, टेस्ट्स, डॉक्यूमेंट्स
00:07:00और इंफ्रास्ट्रक्चर—सब कुछ एक साथ मैनेज कर सकते हैं।
00:07:03यह आपको बहुत अधिक प्रोडक्टिव बना सकता है या सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट की
00:07:08परिभाषा ही बदल सकता है।
00:07:09सवाल यह नहीं है कि मल्टी-एजेंट सिस्टम आने वाले हैं या नहीं।
00:07:12वे आ चुके हैं, है ना?
00:07:13यह उसका एक सटीक उदाहरण है।
00:07:14अब सवाल यह है कि आप इसके साथ अभी प्रयोग करेंगे या बाद में?
00:07:19क्योंकि कौन जानता है?
00:07:20वे आ रहे हैं।
00:07:21डेवलपमेंट वर्कफ़्लो को बदलने वाले और भी टूल्स और टिप्स के लिए सब्सक्राइब करें।
00:07:25मिलते हैं अगले वीडियो में।

Key Takeaway

गैस्टाउन AI कोडिंग को व्यक्तिगत असिस्टेंट से बदलकर एक पूरी स्वायत्त फैक्ट्री में तब्दील कर देता है, जो जटिल सॉफ्टवेयर फीचर्स को कई एजेंट्स के जरिए तेजी से और व्यवस्थित तरीके से विकसित कर सकता है।

Highlights

गैस्टाउन (Gastown) एक ओपन-सोर्स ऑर्केस्ट्रेटर है जो AI कोडिंग एजेंट्स को एक मल्टी-एजेंट सिस्टम में बदल देता है।

यह 'मेयर-बीड-पोलकैट' आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, जहाँ मुख्य लक्ष्य को छोटे कार्यों में बांटकर समानांतर (parallel) रूप से पूरा किया जाता है।

पूरा वर्कफ़्लो Git के माध्यम से प्रबंधित होता है, जिससे क्रैश होने पर भी प्रोग्रेस सुरक्षित रहती है और कोड व्यवस्थित रहता है।

वीडियो में एक साधारण Go ऐप में JWT ऑथेंटिकेशन, डेटाबेस बदलाव और डॉकर फाइल जोड़ने का सफल प्रदर्शन किया गया है।

इसके मुख्य लाभों में स्केलेबिलिटी और मानसिक बोझ की कमी शामिल है, लेकिन टोकन की उच्च लागत और रिव्यू की थकान इसके नुकसान हैं।

यह टूल कोडिंग के पारंपरिक 'वाइब कोडिंग' तरीके से हटकर 'हॉरिजॉन्टल स्केलिंग' की ओर एक बड़ा बदलाव है।

Timeline

गैस्टाउन का परिचय और इसकी आवश्यकता

इस शुरुआती खंड में वक्ता गैस्टाउन की अवधारणा को पेश करते हैं, जो क्लॉड कोड जैसे टूल्स को 50 एजेंट्स की टीम में बदल सकता है। यह कोई साधारण चैट इंटरफेस नहीं है, बल्कि एक कोडिंग फैक्ट्री है जो फीचर्स को बांटती है और स्वतंत्र रूप से कोड मर्ज करती है। यह सिस्टम Git के साथ गहराई से जुड़ा हुआ है, जिससे काम की निरंतरता बनी रहती है। यह पारंपरिक कोडिंग की तुलना में उत्पादकता को 10 गुना तक बढ़ाने का वादा करता है। यहाँ मुख्य संदेश यह है कि जटिल कार्यों के लिए अब व्यक्तिगत AI चैट पर्याप्त नहीं हैं।

आर्किटेक्चर और कार्यप्रणाली का विवरण

गैस्टाउन को डेवलपमेंट वर्कफ़्लो के लिए 'कुबेरनेट्स' के रूप में वर्णित किया गया है, जो एक ऑर्केस्ट्रेटर की भूमिका निभाता है। इसके ढांचे में एक 'मेयर' (Mayor) होता है जो मुख्य लक्ष्य को 'बीड्स' (Beads) और 'कॉन्वॉय' (Convoys) में विभाजित करता है। 'पोलकैट्स' (Polecats) नाम के वर्कर एजेंट्स इन कार्यों को समानांतर में पूरा करते हैं, जो इसे 'हॉरिजॉन्टल स्केलिंग' का अनुभव देता है। यह सेटअप 'वाइब कोडिंग' की समस्याओं जैसे संदर्भ खोना या क्रमिक काम को हल करता है। यह अनुभाग समझाता है कि क्यों संरचनात्मक प्रबंधन AI कोडिंग के भविष्य के लिए महत्वपूर्ण है।

लाइव डेमो: एक वास्तविक प्रोजेक्ट पर परीक्षण

वक्ता Go भाषा में बने एक साधारण टू-डू ऐप का उपयोग करके गैस्टाउन का परीक्षण करते हैं। लक्ष्य ऐप में जटिल JWT ऑथेंटिकेशन, SQLite डेटाबेस, लॉगिन/रजिस्टर रूट्स और डॉकर फाइल जोड़ना है। सेटअप प्रक्रिया को थोड़ा चुनौतीपूर्ण और समय लेने वाला बताया गया है, जो शुरुआती उपयोगकर्ताओं के लिए एक चेतावनी है। हालाँकि, एक बार सिंक होने के बाद, मेयर को एक विस्तृत प्रॉम्प्ट दिया जाता है जिसमें कई कार्यों की सूची होती है। यह परीक्षण यह देखने के लिए है कि क्या सिस्टम बिना मानवीय हस्तक्षेप के पुराने कोड को बिना तोड़े नए फीचर्स जोड़ सकता है।

मल्टी-एजेंट समानांतर कोडिंग की प्रक्रिया

इस खंड में दिखाया गया है कि कैसे मेयर प्रॉम्प्ट को स्कीमा, मिडलवेयर और फ्रंटएंड जैसे अलग-अलग बीड्स में तोड़ देता है। दर्शक देखते हैं कि कई पोलकैट्स एक साथ काम कर रहे हैं—कोई डेटाबेस बना रहा है तो कोई टेस्ट लिख रहा है। यह क्लॉड कोड जैसे एकल-एजेंट टूल्स से बहुत अलग है जहाँ आपको एक-एक करके निर्देश देने पड़ते हैं। Git ब्रांचिंग मॉडल का उपयोग यह सुनिश्चित करता है कि विभिन्न एजेंट्स के बीच काम का टकराव न हो। यह स्वायत्तता डेवलपर के मानसिक बोझ को काफी कम कर देती है क्योंकि सिस्टम खुद ही योजना को संभालता है।

परिणाम विश्लेषण और आउटपुट की जाँच

सफलतापूर्वक काम पूरा होने के बाद, वक्ता GitHub पर किए गए बदलावों और एडिट्स की समीक्षा करते हैं। गैस्टाउन ने मात्र कुछ ही मिनटों में सभी सुरक्षित रूट्स, टोकन जनरेशन और इंटीग्रेशन टेस्ट्स को सफलतापूर्वक लागू कर दिया है। ऐप को चलाकर देखा जाता है, जहाँ लॉगिन और रजिस्ट्रेशन फीचर्स पूरी तरह कार्यात्मक मिलते हैं। वक्ता बताते हैं कि गति से ज्यादा महत्वपूर्ण वह मानसिक राहत है जो हर छोटे कदम को मैनेज न करने से मिलती है। हालांकि, यह भी बताया गया है कि इस प्रक्रिया में काफी बड़ी मात्रा में API टोकन खर्च हुए हैं।

फायदे, नुकसान और भविष्य की दिशा

अंतिम खंड में गैस्टाउन के व्यावहारिक लाभों और चुनौतियों पर खुलकर चर्चा की गई है। मुख्य फायदों में भारी स्केलेबिलिटी और Git प्रिजर्वेशन शामिल हैं, लेकिन रिव्यू की थकान और उच्च लागत को बड़े नुकसान के रूप में देखा गया है। एजेंट्स के बीच संभावित टकराव और पूरे रेपो को बिगाड़ने के जोखिम के बारे में भी आगाह किया गया है। वक्ता निष्कर्ष निकालते हैं कि यह टूल सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट की परिभाषा बदल रहा है जहाँ अब मल्टी-एजेंट सिस्टम वास्तविकता बन चुके हैं। यह केवल एक सहायक नहीं, बल्कि कोडिंग के पूरे वर्कफ़्लो को बदलने वाला एक क्रांतिकारी कदम है।

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