اگر کوئی AI ایجنٹ دماغ ہے، تو اس کا آرکیٹیکچر اس کا نقشہ ہے۔ جیسے عمارتوں کو مضبوط ڈھانچے کی ضرورت ہوتی ہے، ویسے ہی AI ایجنٹس کو بھی مؤثر طریقے سے کام کرنے کے لیے درست آرکیٹیکچر درکار ہوتا ہے۔

ری ایکٹیو (Reactive) ایجنٹ سے لے کر ہائبرڈ (Hybrid) ایجنٹ تک، ہر قسم کے ڈیزائن کا اپنا انداز، طاقت اور حکمتِ عملی ہوتی ہے۔

آئیے AI میں استعمال ہونے والے اہم ایجنٹ آرکیٹیکچرز کا جائزہ لیتے ہیں — وہ کیسے مختلف ہیں، اور کب کون سا استعمال کرنا چاہیے۔

🧠 ری ایکٹیو ایجنٹس: تیز، توجہ مرکوز، لیکن بھولنے والے

🔧 یہ کیسے کام کرتے ہیں؟

ری ایکٹیو ایجنٹس شرط + عمل (If-Then) کے اصولوں پر کام کرتے ہیں۔ یہ زیادہ نہیں سوچتے — بس ردعمل ظاہر کرتے ہیں۔ نہ یادداشت، نہ سیکھنے کی صلاحیت، نہ منصوبہ بندی۔

مثالیں:

• "اگر دیوار دیکھی، تو مڑ جاؤ۔”
• "اگر خطرہ محسوس ہوا، تو بھاگو۔”

🌍 حقیقی دنیا کی مثالیں

• رومبا (خودکار ویکیوم): فرنیچر سے ٹکرا کر مڑ جاتا ہے۔
• ویڈیو گیم کے سادہ دشمن: جیسے Mario کے Goombas جو صرف چلتے ہیں جب تک کسی چیز سے نہ ٹکرائیں۔

✅ استعمال کب کریں؟

• ماحول مکمل طور پر ظاہر ہو (Fully Observable)
• رفتار حکمتِ عملی سے زیادہ اہم ہو

⚠ کمزوری

• سیکھتے نہیں، منصوبہ بندی نہیں کرتے، حالات کے ساتھ ڈھل نہیں سکتے۔

🧠 ماڈل بیسڈ ری ایکٹیو ایجنٹس: فوری ردعمل + تھوڑی سی یادداشت

🔧 یہ کیسے کام کرتے ہیں؟

یہ ایجنٹس دنیا کا اندرونی ماڈل رکھتے ہیں — یہ ماضی کی معلومات کو یاد رکھتے ہیں اور ردعمل دیتے ہیں۔

"میں نے پہلے دیوار دیکھی تھی، وہ ابھی بھی وہیں ہے۔”

🌍 مثال

• سمارٹ تھرمو سٹیٹ: درجہ حرارت ماضی کے پیٹرن دیکھ کر ایڈجسٹ کرتا ہے۔

✅ استعمال کب کریں؟

• ماحول جزوی طور پر ظاہر ہو
• ایجنٹس کو تھوڑی یادداشت درکار ہو، لیکن گہری سوچ نہ چاہیے ہو

⚠ کمزوری

• یہ ایجنٹس مستقبل کی منصوبہ بندی نہیں کرتے۔

🧠 گول بیسڈ ایجنٹس: حکمتِ عملی والے

🔧 یہ کیسے کام کرتے ہیں؟

یہ ایجنٹس مخصوص مقصد کے حصول کے لیے منصوبہ بندی کرتے ہیں۔

"مجھے پوائنٹ B تک پہنچنا ہے — پوائنٹ A سے سب سے بہتر راستہ کون سا ہے؟”

🌍 مثال

• GPS نیویگیشن سسٹم
• شطرنج کھیلنے والے AI جو جیتنے کے لیے کئی چالیں سوچتے ہیں

✅ استعمال کب کریں؟

• جب مقصد طے ہو
• جب کچھ وقت پلاننگ کے لیے ہو

⚠ کمزوری

• وقت اور وسائل زیادہ خرچ ہوتے ہیں
• ریئل ٹائم سسٹمز کے لیے موزوں نہیں

🧠 یوٹیلیٹی بیسڈ ایجنٹس: فیصلہ ساز + بہتری کی جستجو

🔧 یہ کیسے کام کرتے ہیں؟

یہ ایجنٹس مختلف نتائج کو یوٹیلیٹی فنکشن کے ذریعے ریٹ کرتے ہیں — صرف مقصد حاصل نہیں کرتے بلکہ بہترین راستہ منتخب کرتے ہیں۔

"دونوں راستے مقصد تک جاتے ہیں، لیکن یہ والا ٹریفک سے بچاتا ہے اور زیادہ محفوظ ہے۔”

🌍 مثال

• Netflix کی ریکمنڈیشن: آپ کو وہ فلم دکھاتا ہے جو سب سے زیادہ پسند آ سکتی ہے
• خودکار گاڑیاں: وقت، ایندھن، حفاظت، آرام سب پر غور کرتی ہیں

✅ استعمال کب کریں؟

• جب مختلف اہداف یا انتخاب ہوں
• جب بہتر فیصلہ سازی درکار ہو

⚠ کمزوری

• یوٹیلیٹی فنکشن تیار کرنا مشکل
• حساب کتاب زیادہ = ردعمل سست

🧠 لرننگ ایجنٹس: سیکھنے اور ترقی کرنے والے

🔧 یہ کیسے کام کرتے ہیں؟

لرننگ ایجنٹس میں چار حصے ہوتے ہیں:

1. Performance Element (کام کرتا ہے)
2. Learning Element (بہتری لاتا ہے)
3. Critic (فیڈبیک دیتا ہے)
4. Problem Generator (نئی چیزیں آزما کر سیکھتا ہے)

یہ تجربات اور فیڈبیک سے بہتر ہوتے جاتے ہیں۔

🌍 مثال

• خودکار گاڑیاں: ہر میل کے ساتھ بہتر چلتی ہیں
• AI چیٹ بوٹس: صارفین سے سیکھ کر جواب بہتر کرتے ہیں

✅ استعمال کب کریں؟

• جب ماحول وقت کے ساتھ بدلتا ہو
• جب طویل مدتی کارکردگی اہم ہو
• جب ڈیٹا کافی ہو

⚠ کمزوری

• سیکھنے میں وقت لگتا ہے
• ابتدائی غلطیاں مہنگی ہو سکتی ہیں

🧠 ہائبرڈ ایجنٹس: سب کچھ ایک ساتھ

🔧 یہ کیسے کام کرتے ہیں؟

ہائبرڈ ایجنٹس مختلف آرکیٹیکچرز کو جوڑتے ہیں۔ مثلاً:

• ری ایکٹیو پرت فوری خطرات کا سامنا کرتی ہے
• گول بیسڈ پرت طویل مدتی منصوبہ بندی سنبھالتی ہے

ہر پرت مخصوص پہلو کو ہینڈل کرتی ہے۔

🌍 مثال

• مارس روورز: راستہ دیکھ کر ردعمل دیتے ہیں اور مشن کا ہدف بھی پورا کرتے ہیں
• ویڈیو گیمز کے ایڈوانس AI: فوری ردعمل کے ساتھ اسٹریٹجک فیصلے بھی لیتے ہیں

✅ استعمال کب کریں؟

• جب ماحول پیچیدہ ہو
• جب فوری ردعمل اور اسٹریٹیجی دونوں کی ضرورت ہو

⚠ کمزوری

• ڈیزائن مشکل ہو سکتا ہے
• پرتوں کے درمیان ہم آہنگی ضروری ہوتی ہے

📊 خلاصہ جدول: AI میں ایجنٹ آرکیٹیکچرز کا تقابلی جائزہ

آرکیٹیکچر	نمایاں خصوصیت	مثالیں	موزوں استعمال
Reactive	فوری ردعمل	رومبا، گیم بوٹس	سادہ، ریئل ٹائم کام
Model-Based Reactive	ردعمل + یادداشت	سمارٹ تھرمو سٹیٹس	نیم ذہین ردعمل
Goal-Based	منصوبہ بندی	GPS، شطرنج AI	حکمتِ عملی اور نیویگیشن
Utility-Based	بہترین انتخاب	Netflix، خودکار گاڑیاں	اصلاحاتی فیصلے
Learning	مسلسل بہتری	خودکار گاڑیاں، چیٹ بوٹس	متغیر ماحول
Hybrid	مشترکہ ذہانت	مارس روورز، ایڈوانس AI	پیچیدہ ملٹی ٹاسکنگ

🔚 آخری بات: عقل مند انتخاب کریں، دماغی طاقت نہیں

ہر AI کو آئنسٹائن ہونے کی ضرورت نہیں۔
کچھ کا کام صرف فرش صاف کرنا یا فلم تجویز کرنا ہوتا ہے۔

لیکن جیسے جیسے ماحول پیچیدہ ہوتے جا رہے ہیں، درست آرکیٹیکچر کا انتخاب بہت ضروری ہے۔

👉 کچھ سادہ اور تیز چاہیے؟ ری ایکٹیو ایجنٹ لیں۔
👉 حکمتِ عملی درکار ہے؟ گول بیسڈ یا یوٹیلیٹی بیسڈ آزمائیں۔
👉 سیکھنے کی ضرورت ہے؟ لرننگ ایجنٹ بنائیں۔
👉 سب کچھ چاہیے؟ ہائبرڈ استعمال کریں۔

ضرورت کوئی بھی ہو، AI کا ایک دماغ اس کے لیے بنایا گیا ہے۔

🔗 متعلقہ مضامین:

👉 AI ایجنٹس کی وضاحت: وہ کیسے سوچتے، عمل کرتے اور سیکھتے ہیں
👉 ایجنٹ انوائرمنٹ کی اقسام: مکمل مشاہدہ، بے ترتیبی اور مزیدہ:

http://IBM کے AI Design Patterns دیکھیں تاکہ AI آرکیٹیکچر کی عملی مثالیں سمجھ سکیں۔