अगर आप एक एआई एजेंट को बिना किसी स्पष्ट टास्क के डिज़ाइन कर रहे हैं, तो ये वैसा ही है जैसे किसी रोबोट से कहना: “जो मन करे, कर लो।”
नतीजा? अराजकता।
तो फिर एजेंट को क्या करना चाहिए, वह कहाँ काम करेगा, और वह दुनिया से कैसे बातचीत करेगा—ये सब कैसे तय करें?
इसी के लिए है: PEAS Framework
जिसका मतलब है: Performance, Environment, Actuators, Sensors
यह एक सिंपल लेकिन ताकतवर मॉडल है जो किसी भी एजेंट की पूरी दुनिया को 4 हिस्सों में बाँटकर समझने में मदद करता है।
P – Performance Measures: “सफलता” दिखती कैसी है?
कोई भी एजेंट डिज़ाइन करने से पहले सबसे अहम सवाल:
👉 आप कैसे जानेंगे कि एजेंट अच्छा काम कर रहा है?
✅ क्या है यह:
- वे मापदंड (metrics) जिनसे तय होता है कि एजेंट अपना काम सही कर रहा है या नहीं।
💡 उदाहरण:
Self-Driving Car (स्वचालित कार):
- दुर्घटनाएँ कम हो
- यात्री को आरामदायक अनुभव मिले
- गंतव्य तक जल्दी पहुँचे
Spam Filter Agent:
- स्पैम मेल को सही से पहचानना
- वैध ईमेल को गलती से न रोकना
- गलत पहचान (false positives) कम रखना
🔁 ये निर्देश नहीं हैं—ये वांछित परिणाम हैं। एजेंट खुद तय करता है कि उन्हें कैसे हासिल करना है।
🎯 Performance Measures लक्ष्य सेट करते हैं—कैसे पहुँचना है, यह एजेंट तय करता है।
E – Environment: एजेंट कहाँ काम करता है?
हर एजेंट किसी दुनिया (Environment) में रहता है—उसी में काम करता है।
✅ क्या है यह:
- वह पूरा माहौल जिससे एजेंट बातचीत करता है—जहाँ वह “पर्फॉर्म” करता है।
💡 उदाहरण:
Smart Home Assistant:
- आपका ड्राइंग रूम
- वह डिवाइस जो कंट्रोल करता है (लाइट, एसी, टीवी)
- बैकग्राउंड साउंड, आपकी आवाज
Trading Bot:
- शेयर बाजार डेटा
- आर्थिक ट्रेंड्स
- रियल टाइम प्राइसिंग
📌 हर एजेंट का वातावरण अलग होता है, और उसी के अनुसार उसका डिज़ाइन तय होता है।
A – Actuators: एजेंट क्या कर सकता है?
अब जब मंच तैयार है—एजेंट क्या-क्या कर सकता है?
✅ क्या है यह:
- वो “टूल्स” जिनसे एजेंट अपने वातावरण में काम करता है—यही उसके Actuators हैं।
💡 उदाहरण:
Robot Barista (कॉफी बनाने वाला रोबोट):
- कॉफी डालने के लिए मेकैनिकल आर्म्स
- चलने के लिए पहिए
- स्नैक्स सर्व करने वाले डिस्पेंसर
Web Crawler Agent:
- HTTP Requests भेजना
- लिंक पर क्लिक करना
- डेटा सेव करना
⚙️ अगर Sensors आंख और कान हैं, तो Actuators हाथ-पैर हैं।
S – Sensors: एजेंट क्या-क्या समझ सकता है?
कोई भी कदम उठाने से पहले एजेंट को पता होना चाहिए कि माहौल में क्या चल रहा है। इसके लिए होते हैं Sensors।
✅ क्या है यह:
- Sensors वातावरण से रियल टाइम जानकारी लेते हैं।
💡 उदाहरण:
Autonomous Car:
- कैमरे (दृश्य इनपुट)
- LiDAR (दूरी नापने वाला सेंसर)
- GPS (स्थान की जानकारी)
AI Chatbot:
- यूज़र का इनपुट
- बातचीत की टोन
- भाषा के पैटर्न
🧠 जितना बेहतर सेंसिंग, उतना स्मार्ट एजेंट।
PEAS Framework: सब कुछ कैसे जुड़ता है
चलो एक उदाहरण से समझते हैं:
🎮 AI एजेंट (Video Game Character) का PEAS:
| PEAS तत्व | उदाहरण |
| Performance | स्कोर बढ़ाना, डैमेज से बचना, मिशन पूरे करना |
| Environment | गेम की दुनिया, दुश्मन, प्लेयर से इंटरैक्शन |
| Actuators | दौड़ना, कूदना, अटैक करना, संवाद करना |
| Sensors | दुश्मन की लोकेशन, हेल्थ लेवल, प्लेयर की स्थिति |
☕ एक AI कॉफी मशीन हो, या सप्लाई चेन समाधान—हर एजेंट को PEAS से डिजाइन किया जा सकता है।
AI में PEAS क्यों ज़रूरी है?
जैसे कोई घर बिना नक्शे के नहीं बनता, वैसे ही AI एजेंट को PEAS के बिना डिज़ाइन नहीं करना चाहिए।
यह फ्रेमवर्क आपको मजबूर करता है कि आप:
- एजेंट के लक्ष्य साफ़ करें
- उसका काम करने का वातावरण समझें
- टूल्स और सीमाएँ पहचानें
- असली दुनिया की जटिलता के लिए तैयार हों
🎯 PEAS आपके डेवलपर्स, डिज़ाइनर्स और क्लाइंट—सबको एक ही पेज पर लाता है।
अंतिम विचार: हर AI प्रोजेक्ट को PEAS की ज़रूरत क्यों है
PEAS दिखने में सरल है—but असल में बेहद शक्तिशाली है।
जब आप एजेंट के:
- लक्ष्य स्पष्ट करते हैं
- पर्यावरण परिभाषित करते हैं
- वह क्या महसूस और कर सकता है यह तय करते हैं
तो आप एक ऐसा एजेंट बनाते हैं जो स्मार्ट भी हो, प्रभावी भी हो, और इंसानी उद्देश्यों के अनुरूप हो।
तो अगली बार कोई कहे: “AI बना लें?”
तो बस मुस्कराकर पूछिए:
“बिलकुल! लेकिन… PEAS क्या है?”
🔗 इस सीरीज़ के संबंधित लेख:
👉 AI एजेंट कैसे सोचते हैं, काम करते हैं, और सीखते हैं – समझिए विस्तार से
🌐 बाहरी स्रोत:
Russell & Norvig की किताब AIMA में PEAS Framework की विस्तृत चर्चा
