हम ऐसे AI एजेंट्स पर भरोसा करते हैं जो हर दिन क्रैश हो जाते हैं - शाई रूपारेल, टेम्पोरल
원제 · We Trust AI Agents That Break Every Day - Shy Ruparel, Temporal
핵심 요약
एआई एजेंटों के विकास में विश्वसनीयता, स्टेट मैनेजमेंट और क्रैश रिकवरी सबसे बड़ी चुनौतियाँ हैं, जिन्हें ड्यूरेबल एक्सेक्यूशन और एक ही रिकॉर्ड इतिहास के माध्यम से हल किया जा सकता है।
하이라이트
2025 में कॉर्पोरेट उत्पादकता में तीन ट्रिलियन डॉलर का लाभ देखा गया है, जिसमें वित्तीय सेवाएँ सबसे आगे हैं।
लगभग 80.8% डेवलपर अपने दिन-प्रतिदिन के काम में एआई एजेंटों का उपयोग करते हैं, जबकि केवल 49.1% टीमें उन्हें उत्पादन में चला रही हैं।
सर्वेक्षण में शामिल 41.1% इंजीनियरों को दैनिक आधार पर एजेंट समस्याओं का सामना करना पड़ता है।
सर्वेक्षण के अनुसार, 5,000 से अधिक कर्मचारियों वाली बड़ी कंपनियों में एआई एजेंट को उत्पादन में तैनात करने में महीनों का समय लगता है।
सर्वेक्षण में शामिल 35.7% लोगों ने सेवाओं के बीच स्टेट को ट्रैक करने को अपनी सबसे बड़ी बाधा बताया है।
OpenAI का कोडेक्स और Replit अपने एआई एजेंटों को चलाने के लिए टेम्पोरल का उपयोग करते हैं।
타임라인
एआई एजेंटों का उपयोग और विश्वसनीयता के अंतराल
वित्तीय क्षेत्र लंबे समय तक चलने वाले वर्कफ़्लो पर काम करता है जैसे कि लोन ओरिजिनेशन और केवाईसी, जिसमें कई चरण और वास्तविक धन शामिल होता है। टेम्पोरल द्वारा 554 अनुभवी इंजीनियरों पर किए गए सर्वेक्षण से पता चलता है कि उपयोग और उत्पादन के बीच एक बड़ा अंतर मौजूद है।
- कॉर्पोरेट उत्पादकता में तीन ट्रिलियन डॉलर का लाभ दर्ज किया गया है जिसमें फिनटेक क्षेत्र सबसे आगे है।
- एजेंटों का दैनिक उपयोग करने वाले लोग 80.8% हैं, लेकिन उत्पादन में इनका उपयोग करने वाली टीमें केवल 49.1% हैं।
- सर्वेक्षण के अनुसार 48.4% इंजीनियरों के पास उद्योग में 11 साल से अधिक का अनुभव है।
विश्वास बनाम वास्तविकता और उत्पादन में विफलता
उत्पादन में एजेंटों का उपयोग करते समय शून्य विफलता लक्ष्य नहीं हो सकता, बल्कि यह सुनिश्चित करना होता है कि विफलता से कोई नुकसान न हो। बड़ी कंपनियों में नियामक आवश्यकताओं और ऑडिट ट्रेल्स के कारण प्रोटोटाइप को उत्पादन तक ले जाने में महीनों लग जाते हैं।
- लगभग 85.5% लोग एजेंट के आउटपुट पर भरोसा करते हैं, लेकिन 41.1% लोगों को रोजाना एजेंट समस्याओं का सामना करना पड़ता है।
- एजेंटों की संख्या और समस्या की आवृत्ति आपस में सहसंबद्ध नहीं हैं।
- लगभग 40% टीमें सुरक्षा को स्वायत्त एजेंटों के उपयोग में मुख्य बाधा मानती हैं।
स्टेट मैनेजमेंट और डिبगिंग की चुनौतियाँ
उत्पादकता को सीमित करने वाले मुख्य कारकों में स्टेट को ट्रैक करना और डिबगिंग शीर्ष पर हैं। एक भुगतान हस्तांतरण डेमो के जरिए यह दिखाया गया है कि कैसे वर्कर के क्रैश होने पर भी टेम्पोरल स्टेट और प्रगति को सुरक्षित रखता है जिससे टोकन और समय की बर्बादी नहीं होती।
- 35.7% लोगों के लिए सेवाओं के बीच स्टेट को ट्रैक करना सबसे बड़ी बाधा है।
- लगभग 22.2% लोग क्रैश और रीस्टार्ट के कारण अपनी प्रगति खो देते हैं।
- डurable execution के माध्यम से कोड को प्रक्रिया के बंद होने के बावजूद सुरक्षित रखा जा सकता है।
व्यावहारिक समाधान और वास्तविक दुनिया में उपयोग
एआई वर्कफ़्लो में खराब मॉडल आउटपुट को एक गतिविधि विफलता माना जाता है जिस पर पुनः प्रयास नीति लागू होती है। विश्वसनीयता और अवलोकबिलिटी को एक ही रिकॉर्ड में समेटकर सभी प्रमुख बाधाओं को प्रभावी ढंग से दूर किया जा सकता है।
- टेम्पोरल वर्कफ़्लो के माध्यम से स्टेट, डिबगिंग, लागत और क्रैश रिकवरी जैसी समस्याओं को हल किया जाता है।
- OpenAI का कोडेक्स और Replit अपने कोडिंग एजेंटों को चलाने के लिए टेम्पोरल का उपयोग करते हैं।
설명
Temporal's State of Development survey found that 80.8% of engineers use agents daily, but only 49.1% run them in production. Developer advocate Shy Ruparel walks through the four gaps behind that number (usage vs. production, trust vs. reality, prototype vs. enterprise, seeing vs. recovering), then demos a $2,500 payout workflow with a local model that survives having its workers killed mid-flight, without losing state, repeating tool calls or re-spending tokens. Chapters: 0:00 Intro 0:34 Finance runs on long-running workflows 2:05 The State of Development survey 3:16 Gap 1: Usage vs. production 4:33 Gap 2: Trust vs. reality 7:18 Gap 3: Prototype vs. enterprise 8:55 Gap 4: Seeing vs. recovering 10:53 Demo: a payout that survives a crash 13:06 Durable execution explained 18:12 What the demo solved 20:10 Who runs this in production 20:50 Wrap-up Shy Ruparel https://temporal.io Join us in SF for the second annual AIE CODE summit: https://aie.codes our last flagship summit of 2026. Applications live now!