ایڈیٹورز نوٹ: یہ مضمون ایک نسبتاً ساکھ والے ڈویلپر کے نقطہ نظر کو پیش کرتا ہے: گزشتہ سال، ایجینٹ ادائیگیاں AI، ادائیگی اور کرپٹو کے تقاطع کا ایک مقبول موضوع بن گئیں، اور Stripe، Visa، Coinbase، Google جیسی کمپنیاں اس میں شامل ہو رہی ہیں، جبکہ اسٹیبل کوائن مائکرو پےمنٹس، x402، مشینوں کے درمیان سیٹلمنٹ، اور ایجینٹ ای کامرس جیسے تصورات بھی مزید تقویت پا رہے ہیں۔ لیکن مصنف نے جب اصل میں مصنوعات بنانے، مالکان اور ڈویلپرز سے رابطہ کرنے کے بعد پایا کہ حقیقی مانگ ابھی تک بڑے پیمانے پر نہیں آئی ہے۔

آرٹیکل کچھ مثالی صورتحالوں کو ٹوٹتا ہے: اسمارٹ ایجنٹس کی خریداری زیادہ تر شعبوں میں روایتی ای کامرس کے مقابلے میں بہتر نہیں ہے، کیونکہ صارفین کو اب بھی تصاویر، ت порیکری اور براؤزنگ کی ضرورت ہوتی ہے؛ ماشین API ادائیگیاں سٹیبل کوائن مائکرو پےمنٹس کے لیے موزوں لگتی ہیں، لیکن موجودہ ڈویلپرز زیادہ تر سبسکرپشن، ریچارج پوائنٹس اور موجودہ بلنگ سسٹم کے ذریعے مسائل حل کر رہے ہیں؛ اسمارٹ ایجنٹس کے درمیان ادائیگیاں لمبے مدتی خواب ہیں، لیکن ابھی تک یہ ابتدائی مراحل میں ہیں اور حقیقی ٹرینزکشنز کی کمی ہے۔

نسبی طور پر، اسمارٹ ایجینٹ فنانس ایک ایسا شعبہ ہے جس کی پہلے سے مانگ ہے۔ فنڈ، فنانس ٹیمیں اور DeFi صارفین پہلے ہی فنانشل ٹولز کے لیے ادائیگی کر رہے ہیں، اور AI حقیقی طور پر ریل ٹائم مانیٹرنگ، آٹومیٹک ری بیلنسنگ جیسی صلاحیتیں فراہم کر سکتا ہے۔ لیکن یہ مارکیٹ بھی اسی طرح کے اداروں کے لیے زیادہ فائدہ مند ہے جن کے پاس پرچہ، کمپلائنس اور صارفین کے تعلقات پہلے سے موجود ہیں۔

لیکن مصنف کا آخری جائزہ یہ ہے کہ ایجنٹ معاشیت کی حقیقی کمی صرف ادائیگی کی سطح نہیں، بلکہ زیادہ پیچیدہ تعاون کی صلاحیت ہے — ایجنٹس اور انسانوں کے درمیان تعاون، کام کے ختم ہونے کی تصدیق، اور نتائج کی ادائیگی کا طریقہ۔ ادائیگی صرف اس کا ایک حصہ ہے۔ بڑے کمپنیوں کے لیے، پہلے سے تیاری ایک دفاعی فیصلہ ہے؛ لیکن شروعاتی کمپنیوں کے لیے، اصل مسئلہ موجودہ مارکیٹس کو تلاش کرنا ہے۔

درج ذیل اصل متن ہے:

گزشتہ سال، میں نے ایجینٹ اقتصاد کے لیے بنیادی ڈھانچہ تعمیر کیا ہے، اور اسٹرائپ، ویزا، کوائن بیس، گوگل اور دہائیوں کی شروعاتی کمپنیوں کے ٹیموں سے بات چیت کی ہے جو ایجینٹ کے کاروبار کو آگے بڑھا رہی ہیں۔ میں نے اس شعبے کو سمجھا، ایک مصنوعات جاری کی، اور حقیقی بازار تلاش کرنے کی کوشش کی۔

لیکن حقیقت یہ ہے: اصل مانگ ابھی ظاہر نہیں ہوئی ہے۔ اس شعبے میں داخل ہونا چاہنے والے کاروباری اداروں کے لیے، اب بھی کئی ساختی مسائل موجود ہیں۔

اسٹرائپ نے گزشتہ ماہ سیشنز کانفرنس میں 288 نئے مصنوعات جاری کیے، اور ایجینٹ سے متعلق دستاویزات کی دیکھی جانے والی اقسام کا 40 فیصد تک پہنچ گیا۔ اس کا ایجینٹ کاروباری مارکیپلیس اب تک 1000 سے زائد دکانداروں تک پہنچ چکا ہے۔ لیکن سیشنز کے موقع پر، صرف کچھ ہی ایجینٹس نے درج کرایا اور ٹرینزیکشن مکمل کی۔

ویزا کے مطابق، اس کا ایجینٹ ٹوکن فی الحال 3 سے 9 ماہ کے KYC اپروول کا انتظار کرتا ہے، اور اس کے لیے بنیادی شرط یہ ہے کہ کمپنی کی سالانہ آمدنی کم از کم 2.5 ارب ڈالر ہو۔ آج، صرف ایمازون، وال مارٹ جیسی سطح کی کمپنیاں ہی شناختی تصدیق کے سلسلے کو مکمل کرنے کی صلاحیت رکھتی ہیں۔

کوینبیس نے 4 تک کے لیے x402 پر 69,000 سرگرم ایجینٹس اور 165 ملین لین دین کی رپورٹ کی تھی۔ لیکن مستقل چین پر تجزیہ کے مطابق، حقیقی روزانہ لین دین کا حجم تقریباً 17,000 امریکی ڈالر ہے، جس میں تقریباً نصف ٹیسٹ لین دین ہیں (کوائنڈیسک، مارچ 2026)۔

ہم نے shop.fast.xyz بناتے وقت کیا سیکھا

ہم نے shop.fast.xyz کو بنایا ہے تاکہ ایجنسی بازار کی تصدیق کی جا سکے۔ حقیقی مال، حقیقی دکاندار، حقیقی ٹریڈنگ۔

لیکن زیادہ تر مصنوعات کی قسموں کے لیے، موجودہ AI خریداری کا تجربہ روایتی ای کامرس کے مقابلے میں واضح طور پر کم بہتر ہے۔ کپڑے، الیکٹرانکس یا فرنیچر خریدتے وقت، صارفین تصاویر دیکھنا، اپشنز کا جائزہ لینا اور پارallel طور پر تقابل کرنا چاہتے ہیں۔ چیٹ بوٹ کی مکالمہ شکل ایک پیچیدگی ہے: آپ ایک غنی بصری انٹرفیس کو ایک متن کے مکالمے میں بدل دیتے ہیں۔ انسان خریداری پہلے آنکھوں سے کرتے ہیں۔

ایجینٹ نے اس حصے میں اچھا کام کیا جسے ہم اصل میں سب سے مشکل سمجھتے تھے۔ یہ صارف کی ضرورت کو سمجھ سکتا ہے اور "اس کی طرح لیکن تھوڑا سستا" جیسی درخواستوں کو بھی اچھی طرح سے نبھا سکتا ہے۔ ماڈل لیئر کام کر رہا ہے۔ لیکن یہ "ایک ساتھ دس مصنوعات دیکھ کر ایک منتخب کرنا" کا تجربہ نہیں بدل سکتا۔ چیٹ انٹرفیس میں مصنوعات کا سلائیڈ شو اور انٹرایکٹو شو کو شامل کیا جا سکتا ہے، لیکن اس مرحلے تک پہنچ کر آپ دراصل چیٹ ونڈو میں ایک ای کامرس فرانت اینڈ دوبارہ تعمیر کر رہے ہوتے ہیں۔ ویژول کمپیرسن کی ضرورت والے خریداری کے مناظر کے لیے، ہم نے اب تک ایک قانع کن جواب نہیں دیا ہے کہ چیٹ شیل کیوں اصل ای کامرس انٹرفیس سے بہتر ہوگا۔

ہم نے مارکیٹ پلیس کی طرف سے حقیقی مانگ دیکھی ہے، لیکن یہ مانگ زیادہ تر دفاعی ہے۔ مارکیٹ پلیس چاہتے ہیں کہ ان کی دکانوں کو ایجینٹ دریافت کر سکے، نہ کہ اس لیے کہ آج بہت سارے صارفین ایجینٹ کے ذریعے خریداری کر رہے ہیں، بلکہ اس لیے کہ وہ ڈرتے ہیں کہ اگر مستقبل میں ایجینٹ مقبول چینل بن جائے تو وہ پیچھے رہ جائیں گے۔ یہی Agentic Engine Optimization (ایجینٹ انجن آپٹیمائزیشن) کا موقع ہے، لیکن ابھی یہ "بہتر ہے" کا معاملہ ہے، نہ کہ "ضروری ہے"۔ مارکیٹ پلیس ابھی تک آنے والی اس لہر کے لیے پہلے سے تیار ہو رہے ہیں۔

ڈائیلاگ بیزنس کی وہ جگہیں جہاں وہ حقیقی طور پر تجربہ بہتر بناسکتی ہیں، وہ ایسے خریداری کے منظر ہیں جہاں اعلانات کی فریکوئنسی زیادہ، فیصلہ لینے کا اخراج کم ہو، اور صارف پہلے ہی جانتا ہو کہ وہ کیا چاہتا ہے۔ سب سے واضح مثال کھانا آرڈر کرنا ہے۔ مارکیٹ کافی بڑی ہے، فریکوئنسی کافی زیادہ ہے، اور فیصلہ بہت جلد لیا جاتا ہے، جیسے "میرے لیے وہی رستہ جو میں نے پچھلی بار پسند کیا تھا، اور اس سے تھائی فرائڈ ریس نگ کا آرڈر کر دو۔" اس قسم کے مناظر میں، ڈائیلاگ بیزنس ایجنٹ فتح حاصل کرسکتا ہے۔ لیکن اکثر ڈلیوری پلیٹ فارمز API کو کھولتے نہیں۔ واحد راستہ کمپیوٹر استعمال ہے، یعنی AI کو انسان کی طرح وژل طریقے سے ایپ چلانا پڑتا ہے۔ یہ عمل سست، نازک ہے، اور 15 ڈالر کے دوپہر کے کھانے کے لیے ریزننگ کا اخراج بالکل بھی مناسب نہیں۔

ایک اور موقع وہ آن لائن دکانیں ہیں جو اتنی پیچیدہ ہیں کہ صارفین کو بہت تکلیف ہوتی ہے۔ مثال کے طور پر، ڈسکاؤنٹس کی متعدد لیئرز، کوڈز، ممبر شپ پوائنٹس، اور الجھن والی چیک آؤٹ پروسیجر۔ ایک ایسا ایجینٹ جو "میرے کوپن، پوائنٹس اور سب سے سستے شپنگ کے طریقے کو استعمال کرے، اور میری زبان میں یہ سب کرے" سمجھ سکے، آج کے خراب خریداری کے تجربے کو سادہ بنانے میں مدد کر سکتا ہے۔ یہ بوڑھے صارفین، غیر ماں بولی زبان والے صارفین، خاص طور پر علاقائی خریداری کے دوران انتہائی اہم ہے؛ یا کچھ بہت خاص صورتحالوں میں جہاں صارفین کے پاس بہت نایاب اور پیچیدہ ضرورتیں ہوتی ہیں۔

لیکن ان دونوں مواقع کے لیے بہت بڑی B2C تقسیم کی صلاحیت درکار ہے۔ آپ DoorDash اور Amazon کے ساتھ صارفین کے انٹری پوائنٹس کے لیے مقابلہ کر رہے ہیں۔ صارفین کے مقیاس پر تقسیم کی صلاحیت، موجودہ بڑی کمپنیوں کا فائدہ ہے۔ ایجنسی بازار کی فراہمی کی جانب تیار ہے، لیکن مانگ کی جانب صارف تجربہ اور تقسیم کے ذرائع کی وجہ سے محدود ہے، اور زیادہ بنیادی ڈھانچہ ان دونوں مسائل کو حل نہیں کر سکتا۔

ہم نے x402 اور MPP میں کیا سیکھا

ہم نے دہوںوںں ڈیولپرز کے ساتھ بات کی جنہوں نے اپنی حقیقی ادائیگی کی ضروریات بیان کیں۔ ماڈل تقریباً مکمل طور پر ایک جیسا تھا: آج کے Agent API کے استعمال کا بنیادی طور پر مستقل خرچ ہے، جیسے کہ کمپوٹیشنل پاور، انفرنس، یا ڈیٹا سورسز۔ ڈیولپرز کے پاس پہلے سے ہی سبسکرپشن، API کی، منسلک اکاؤنٹس اور مرکزی سروس فراہم کنندہ کے ساتھ بِلِنگ رشتے موجود ہیں۔

اسٹرائپ پر کریڈٹ کارڈ ادائیگی کا عام دلیل یہ ہے کہ اس کی حداقل اوسط لاگت تقریباً 2.9% اور 30 سینٹ ہے، جو 1 ڈالر سے کم کے API کالز کو غیر منافع بخش بناتی ہے۔ لیکن آج کے کم ٹریڈنگ حجم کے تحت، ریچارج پوائنٹس سے یہ مسئلہ حل ہو سکتا ہے۔ ڈویلپرز اپنے اکاؤنٹ میں پہلے سے ریچارج کر دیتے ہیں، جس سے یہ مسئلہ نہیں آتا۔

مزید گہری مسئلہ سپلائر مارکیٹ میں ہے۔ زیادہ تر بڑی SaaS کمپنیاں کچھ فیصہ کے سو سے کم قیمت پر الگ الگ API تک رسائی فراہم کرنا نہیں چاہتیں۔ ان کا کاروباری ماڈل برسوں کے کاروباری معاہدے ہے۔ جو کمپنیاں بڑی رقم کی منصوبہ بند آمدنی پر انحصار کرتی ہیں، وہ اس ماڈل کو چھوڑنے والے نئے قیمتیں سے مزاحمت کرتی ہیں۔

میکنیکل کامرس کی ساخت میں ایک لمبی دُم کا مارکیٹ ہے۔ یہ چھوٹی سروسز، عمودی ڈیٹا سورسز، انڈیپینڈنٹ ڈویلپرز، ایم سی پی سرورز وغیرہ کو سروس دیتا ہے۔ ایم پی پی اور ایکس402 جیسے پروٹوکولز اس نشہ مارکیٹ کے لیے بہت مناسب ہیں۔ لیکن تعریف کے مطابق، یہ ایک ماہر ضروریات والے صارفین کے لیے مارکیٹ ہے؛ اور ڈویلپرز روایتی طور پر ادائیگی کرنے سے سب سے زیادہ ناگوار لوگوں میں سے ایک ہیں۔

اسٹرائپ پروجیکٹس کے لانچ کے وقت، 32 سروس پارٹنرز شامل تھے، جن میں ورسل، سوپا بیس، کلاؤڈفلیر، ٹوویلیو وغیرہ شامل ہیں، جو ڈیولپرز کے ذریعہ سافٹ ویئر بنانے اور ڈپلوی کرنے کے لیے استعمال ہونے والی زیادہ تر مرکزی سروسز کو کور کرتے ہیں، اور ان تک کسی بھی موجودہ بلنگ سسٹم کے ذریعے رسائی حاصل کی جا سکتی ہے۔ ڈیولپر ٹیک اسٹیک کے اوپری حصے کو بہت اچھی طرح سے سرو کر دیا گیا ہے۔ نئے ادائیگی کے راستے کا موقع ان 30 سروسز سے باہر کی چیزوں میں ہے: یہ موجود ہے، لیکن اس کا سائز قدرتی طور پر ان بڑے ناٹس کے ذریعہ ظاہر کیے جانے والے مارکیٹ اسپیس سے چھوٹا ہے۔

کنٹینٹ تک رسائی کا بھی وہی منطق ہے۔ ایجینٹس لگاتار مضامین کو اسکین کر رہے ہیں اور ان کا خلاصہ تیار کر رہے ہیں، اور شائع کنندگان بھی واپسی کر رہے ہیں۔ لیکن جب کنٹینٹ کی آمدنی واقعی بڑے پیمانے پر شروع ہوگی، تو یہ اس وقت کام آئے گی جب CDN فراہم کنندگان، جیسے کہ Cloudflare جو AI ایڈٹنگ ٹولز لانچ کر چکا ہے، یا شائع کنندگان اور AI لیبز کے درمیان بڑے پیمانے پر لائسنس معاہدے کے ذریعے۔ بنیادی ڈھانچے کے مواقع وہ موجودہ کھلاڑیوں کو ملیں گے جن کے پاس پہلے سے تقسیم کرنے کی صلاحیت ہے۔

ہم نے ایجنٹ سے ایجنٹ ادائیگی میں کیا سیکھا

ایجینٹس کے درمیان تجارت، لمبے مدتی خواب ہے، لیکن اب تک یہ تقریباً مکمل طور پر نظریہ کی سطح پر ہے۔ اب تک کسی نے بھی معنی خیز ٹریڈنگ حجم نہیں بنایا ہے۔ اصل مشکل حصہ، ایجینٹ دریافت، اعتماد قائم کرنا، شرائط کی مذاکرہ اور جھگڑوں کا حل سمیت مختلف کاروباری کمپنیوں کے ذریعے آگے بڑھایا جا رہا ہے۔

جب یہ ٹریڈنگ سٹرکچر حقیقت میں شکل اختیار کرے گی، تو یہ موجودہ ادائیگی کے راستوں سے بالکل مختلف نظر آئے گی۔ دونوں طرف کے کوئی انسانی شناختیں نہیں ہوں گی؛ تاخیر کی درخواست ایک سیکنڈ سے کم ہوگی؛ ٹریڈ کی رقم ایک فیصد سے لے کر ملینڈالرز تک ہو سکتی ہے؛ اور یہ دوطرفہ خرید و فروخت ماڈل کے بجائے متعدد طرفین کے ساتھ سیٹلمنٹ کو شامل کرے گا۔ جب یہ واقعی پیش آئے گا، تو ہم اس بات پر یقین رکھتے ہیں کہ یہ بہت تیز رفتاری اور بہت بڑے پیمانے پر پھوٹ پڑے گا۔

یہ بالکل مخصوص سیٹلمنٹ بنیادی ڈھانچے پر لمبے عرصے تک کا ایک اصل دعویٰ ہے، اور یہ دعویٰ اصل ہے۔ لیکن "اصل لمبے عرصے کا دعویٰ" اور "موجودہ مارکیٹ" ایک نہیں ہیں۔ ہم بھی اس مارکیٹ کے آنے کا کئی ماہ تک دعویٰ کرتے رہے، اور پچھلے کچھ سالوں میں اس کے لیے ایک پورا بنیادی ڈھانچہ تعمیر کیا، جس میں ہمارا ڈسٹریبیوٹڈ نیٹ ورک بھی شامل ہے۔ نظریہ طور پر، یہ 10 ارب TPS تک سکیل ہو سکتا ہے، جس کی تاخیر 50 ملی سیکنڈ سے کم ہے اور اوسط مسلسل وقت 10 ملی سیکنڈ ہے۔ لیکن ہمیں اب مارکیٹ کے موجودہ نقطہ پر واپس آنا ہوگا۔

ہم نے ایجنٹ فنانس میں کیا سیکھا

کہا جا سکتا ہے کہ یہ واحد ایسا کیٹیگری ہے جس میں اصل مانگ پہلے سے موجود ہے۔ صارفین پہلے سے موجود ہیں اور ابھی ادائیگی کر رہے ہیں۔ فنڈ مینیجر، فنڈ مینجمنٹ ٹیمیں اور DeFi صارفین آج بھی مالی اوزار پر پیسہ خرچ کر رہے ہیں۔ موجودہ ورک فلو میں AI کو شامل کرنا ایک قدرتی مصنوعات کا راستہ ہے۔

ایجینٹ مالیاتی سطح پر مکمل طور پر نئے رویوں کو بھی پیدا کرے گا۔ سو سے زیادہ پوزیشنز کو خودکار طور پر مانیٹر کرنے اور ریلائم بیلنس کرنے والے ایجینٹ، ایسے طریقے سے کام کرتے ہیں جنہیں انسان معمولی طور پر دستی طور پر نہیں کر سکتا۔ یہاں صرف آٹومیشن نہیں، بلکہ حقیقی صلاحیتوں میں اضافہ ہے۔

چیلنج مقابلہ کے منظر نامے میں ہے۔ مالیاتی صنعت زبردست طور پر منظم ہے اور موجودہ تعلقات پر انحصار کرتی ہے۔ موجودہ اداروں کے پاس لائسنس، مطابقت کی بنیادی ڈھانچہ اور صارفین کے تعلقات ہیں۔ اسٹارٹ اپس مثال کے طور پر DeFi جیسے کم منظم شعبوں میں داخلہ حاصل کر سکتے ہیں؛ یا پھر موجودہ اداروں کے عمل کو دیر سے ہونے والے شعبوں کو تلاش کر سکتے ہیں، یا AI وہ نئی صلاحیتیں پیدا کر سکتا ہے جو بڑے اداروں کے پاس ابھی تک نہیں ہیں۔ لیکن کل مل کر، اس شعبے میں مقابلہ کا ڈائنانمکس پچھلے تین زمرے کے مقابلے میں موجودہ کھلاڑیوں کے لیے زیادہ فائدہ مند ہے، کیونکہ پہلے سے موجود مصنوعات اور صارفین پر AI جوڑنا، AI سے شروع کرکے پھر مصنوعات اور صارفین کو بھرنا سے بہت آسان ہے۔

诚实的总结

تو، لوگ اس کام کو کیوں جاری رکھ رہے ہیں؟ دو وجوہات ہیں۔

پہلا ایک انعامی نظام ہے۔ بڑی کمپنیوں کے پاس کافی نقدی بہاؤ ہوتا ہے جس سے وہ ایک ایسے مستقبل پر بھروسہ کر سکتی ہیں جو کئی سالوں تک ظاہر نہیں ہوتا۔ ان کے لیے، پانچ سال پہلے داخل ہونے کا خرچ صرف اعشاریہ کی غلطی ہے؛ لیکن ایک سال دیر سے داخل ہونے کا خرچ ناکامی کا باعث بن سکتا ہے۔ اس لیے انہیں ایسا کرنا ہوگا۔

دوسرا معرفتی خلا ہے۔ جب آپ کا کاروبار ادائیگی ہے، تو ہر مسئلہ ادائیگی کا مسئلہ لگتا ہے۔ ایجنٹ معاش کو ایک ادائیگی کی تہہ کی ضرورت ہوتی ہے، اس لیے سب ادائیگی کی تہہ بنانے لگتے ہیں۔

لیکن ادائیگی صرف بڑے مسئلے کا ایک حصہ ہے۔ اصل مشکل مسئلہ یہ نہیں کہ ایجینٹس کے درمیان پیسہ کیسے بہائے جائے، بلکہ یہ ہے کہ ایجینٹس اور انسانوں کے درمیان کام کیسے ہم آہنگ کیا جائے، کام کے مکمل ہونے کی تصدیق کیسے کی جائے، اور نتائج کیسے جمع کیے جائیں۔ ادائیگی صرف جمع کرنے کا ایک حصہ ہے۔ جمع کرنا صرف ہم آہنگی کا ایک حصہ ہے۔ اور ہم آہنگی، اصل انعام ہے۔

بڑے پیمانے پر تنظیم خودبخود ایک سیٹلمنٹ میکانزم کی ضرورت پیدا کرتی ہے۔ ادائیگیاں اس سازش کا ایک آلات بن جائیں گی، نہ کہ پورا موسیقی۔ جو کمپنیاں تنظیم کے مسئلے کو حل کرتی ہیں، وہ آخرکار ادائیگیوں کو اپنے اندر شامل کر لیں گی، نہ کہ ادائیگی کمپنیاں تنظیم کو ضم کر لیں گی۔

زیادہ تر موجودہ بڑے کھلاڑی ایک "مشین لیول ٹریڈنگ" کے مستقبل کو مدافعتی طور پر تعمیر کر رہے ہیں۔ ان کے لیے ٹائم لائن اہم نہیں ہے، کیونکہ ان کے پاس تقریباً بے حد رن وے ہے۔

لیکن اسٹارٹ اپ کے پاس ایسا لگژری نہیں ہے۔ ہمیں ابھی بازار کہاں ہے، یہ تلاش کرنا ہوگا۔ ہم لہر آنے کا انتظار نہیں کر سکتے۔

ایک سال کی تعمیر نے ہمیں ایک غیر متوقع سمت کی طرف لے گیا۔ وہاں بالکل سرگرمیاں ہیں، اور وہ بہت تیزی سے بڑھ رہی ہیں، اور خدمات کی کمی ہے۔ یہ ہم نے جو چار زمرے درج کیے تھے، ان کے باہر موجود ہے۔