کسی AI ایجنٹ کو بغیر واضح ہدف کے ڈیزائن کرنا ایسے ہی ہے جیسے روبوٹ سے کہنا: "بس کچھ کر لو۔”
نتیجہ؟ افراتفری۔
تو پھر آپ کیسے طے کریں گے کہ ایک AI ایجنٹ کو کیا کرنا چاہیے، کہاں کام کرنا ہے، اور دنیا کے ساتھ کیسے تعامل کرنا ہے؟
یہی جگہ ہے جہاں PEAS فریم ورک آتا ہے — ایک سادہ مگر طاقتور ماڈل جو ایجنٹ کی دنیا کو چار حصوں میں تقسیم کرتا ہے:
Performance، Environment، Actuators، اور Sensors
آئیے ایک ایک کرکے ان حصوں کو سمجھتے ہیں اور دیکھتے ہیں کہ یہ فریم ورک ہمیں کس طرح "سمارٹ” ایجنٹس بنانے میں مدد دیتا ہے۔
"P” — Performance Measures: کامیابی کس کو کہتے ہیں؟
AI ایجنٹ بنانے سے پہلے سب سے اہم سوال:
آپ کیسے جانیں گے کہ آپ کا ایجنٹ اچھا کام کر رہا ہے؟
یہی ہے پرفارمنس میژرز کا مقصد۔
✅ کیا ہے؟
یہ وہ معیار (metrics) یا اہداف ہیں جو طے کرتے ہیں کہ ایجنٹ اپنے مقصد میں کامیاب ہو رہا ہے یا نہیں۔
💡 مثالیں:
Self-driving car:
- حادثات کو کم سے کم رکھے
- مسافروں کو آرام دہ سفر دے
- جلدی منزل تک پہنچے
Spam filter agent:
- اسپیم کو صحیح سے بلاک کرے
- اصلی ای میلز کو غلط نہ روکے
- غلط مثبت نتائج کم رکھے
🎬 Performance measures منزل طے کرتے ہیں—اس تک کیسے پہنچنا ہے، یہ ایجنٹ کا کام ہے۔
"E” — Environment: ایجنٹ کہاں موجود ہے؟
ہر ایجنٹ کا ایک "جہان” ہوتا ہے، یعنی اس کا ماحول۔
✅ کیا ہے؟
ایسا ہر عنصر جس سے ایجنٹ تعامل کرتا ہے—یعنی وہ جگہ جہاں وہ کام کرتا ہے۔
💡 مثالیں:
Smart home assistant:
- آپ کا کمرہ
- کنٹرول ہونے والے آلات (لائٹس، اے سی، ٹی وی)
- آواز اور پس منظر کی آوازیں
Trading bot:
- اسٹاک مارکیٹ کا ڈیٹا
- معاشی رجحانات
- قیمتوں کے لائیو فیڈ
📦 ہر ایجنٹ کا ماحول الگ ہوتا ہے، اس لیے اس کا ڈیزائن بھی مختلف ہونا چاہیے۔
"A” — Actuators: ایجنٹ کیا کچھ کر سکتا ہے؟
اب جب اسٹیج تیار ہے، تو ایجنٹ کے پاس کیا صلاحیتیں ہیں؟
یہی ہیں Actuators۔
✅ کیا ہے؟
وہ آلات یا طریقے جن کے ذریعے ایجنٹ ماحول پر اثر انداز ہوتا ہے۔
💡 مثالیں:
Robot barista:
- کافی ڈالنے والے مکینیکل بازو
- حرکت کرنے کے لیے پہیے
- اسنیکس دینے کے ڈسپینسر
Web crawler agent:
- ریکوئسٹ بھیجنا
- لنکس پر کلک کرنا
- مواد اسٹور کرنا
⚙️ جیسے سینسر آنکھیں اور کان ہیں، ویسے ایکچیویٹر ہاتھ اور پاؤں۔
"S” — Sensors: ایجنٹ کیا محسوس کر سکتا ہے؟
عمل سے پہلے ایجنٹ کو جاننا ہوتا ہے کہ ماحول میں کیا ہو رہا ہے—یہ کام کرتے ہیں سینسرز۔
✅ کیا ہے؟
سینسر ماحول سے لائیو معلومات اکٹھی کرتے ہیں۔
💡 مثالیں:
Autonomous car:
- کیمرے (ویژوئل فیڈ)
- LiDAR (فاصلہ ماپنے والا)
- GPS (مقام کا ڈیٹا)
AI chatbot:
- یوزر ان پٹ
- بات چیت کا لہجہ
- زبان کے انداز
🧠 جتنا بہتر احساس، اتنے بہتر فیصلے—سینسرز کی خوبی ایجنٹ کی ذہانت طے کرتی ہے۔
PEAS فریم ورک: سب کچھ کیسے جڑتا ہے؟
چلیں ایک مکمل PEAS مثال دیکھتے ہیں:
🎮 AI ویڈیو گیم ایجنٹ کے لیے:
| PEAS عنصر | مثال |
| Performance | اسکور زیادہ کرے، نقصان کم ہو، مشن مکمل کرے |
| Environment | گیم کی دنیا، دشمن، رکاوٹیں، یوزر کا انٹریکشن |
| Actuators | دوڑنا، چھلانگ لگانا، حملہ کرنا، انٹریکٹ کرنا |
| Sensors | دشمن کی پوزیشن، ہیلتھ لیول، پلیئر کا مقام |
چاہے مقصد کافی بنانا ہو، ڈریگن سے لڑنا ہو یا سپلائی چین سلجھانا—PEAS ہر ایجنٹ کے لیے بنیادی خاکہ ہے۔
PEAS فریم ورک کیوں ضروری ہے؟
جیسے آپ نقشے کے بغیر گھر نہیں بناتے،
ویسے PEAS کے بغیر AI ایجنٹ بنانا بھی غلطی ہے۔
یہ فریم ورک آپ کو مجبور کرتا ہے کہ:
- ایجنٹ کے مقاصد واضح کریں
- ماحول کو سمجھیں
- دستیاب ذرائع اور رکاوٹوں کو پہچانیں
- حقیقت کے مطابق ایجنٹ تیار کریں
💡 PEAS وہ ابتدائی 10 منٹ ہے جو ہر کامیاب AI پراجیکٹ کی بنیاد رکھتا ہے۔
آخری خیالات: ہر AI پروجیکٹ کو PEAS کی ضرورت کیوں ہے؟
PEAS فریم ورک جتنا سادہ لگتا ہے، اتنا ہی طاقتور ہے۔
یہ طے کرتا ہے:
- کامیابی کی تعریف کیا ہے
- ایجنٹ کہاں کام کر رہا ہے
- وہ کیا دیکھ، سن اور کر سکتا ہے
یہ AI کو سمجھدار، مؤثر اور انسانی اہداف سے ہم آہنگ بناتا ہے۔
تو اگلی بار جب کوئی کہے:
"چلو AI بناتے ہیں”
تو آپ مسکرا کر پوچھیں:
"زبردست! لیکن PEAS کیا ہے؟”
🔗 متعلقہ مضامین:
👉 AI ایجنٹس کی وضاحت: وہ کیسے سوچتے ہیں، سیکھتے ہیں، عمل کرتے ہیں
🌐 مزید مطالعہ:
Russell & Norvig کی AIMA کتاب میں PEAS فریم ورک کی گہرائی سے وضاحت
