سوچیں کہ ٹرون اور دی پرجز مل گئے ہیں۔ سائبرپنک جذبہ + خوفناک اسٹائل = فوری وائرل پٹینشل۔ – اسے کیسے سٹائل کریں اس کے ساتھ جوڑیں: چھپنے کے لیے کالا ہڈی سفید ٹی شرٹ اور ٹوپی سائبرپنک اثر کے لیے میٹلک جیکٹس زیادہ ڈرامہ کے لیے گلو سٹکس #SpiritHalloween #LEDMask میرا ماسک اصل ہے۔ سب کچھ مزے کے لیے #AI سے بنایا گیا

ای آئی کا مستقبل شاید اس بات پر زیادہ منحصر ہو کہ یہ کیا کر سکتی ہے، اور کم اس بات پر کہ ہم اس کے ساتھ کیا تعمیر کر سکتے ہیں۔ ای آئی کے ڈیمو بہت متاثر کن ہیں۔ ایک تصویر بنائیں۔ کوڈ لکھیں۔ ایک دستاویز کا تجزیہ کریں۔ مشکل سوال کا جواب دیں۔ لیکن ٹیکنالوجی اپنا سب سے بڑا اثر tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt tabt abtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiabtablaiablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatablatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatblatbta bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bl at bta l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t a l a b t ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal ab tal abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl abl ablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablablabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabilabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileabileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileebileBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILEBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILLBILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BILL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BIL BILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB ILB I LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LBI LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LB I LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA LA La la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La La LaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLaLalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalalaLALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALA لیکن ٹیکنالوجی اپنا سب سے بڑا اثر تب پیدا کرتی ہے جب لوگ ڈیمو دیکھنا بند کر دیتے ہیں اور اس کے اردگرد حقیقی نظام تعمیر کرنا شروع کر دیتے ہیں۔ اسی لیے @BAI_AGI کے بارے میں سوچتے وقت "ایکسپلور" سے "کریٹ" اور پھر "ایلیویٹ" تک کا سفر اہم ہے۔ 🔎 ایکسپلور ہر ٹیکنالوجی کا چکر دریافت سے شروع ہوتا ہے۔ صارفین ٹولز کا تجربہ کرتے ہیں۔ ڈویلپرز صلاحیتوں کا ٹیسٹ کرتے ہیں۔ کمیونٹیز نئے استعمال کے معاملات پہچانتی ہیں۔ ای آئی اب بھی اس مرحلے سے بہت تیز رفتار گزر رہی ہے۔ ہر نئی صلاحیت ایک نئے سوال کو جنم دیتی ہے: ہم اس سے کیا کر سکتے ہیں؟ ✍️ کریٹ تجربہ تب معنی خروج کرتا ہے جب خیالات اطلاقات میں تبدیل ہو جائیں۔ ذکاوت مند مددگار۔ خودکار ورک فلو۔ ویب3 ٹولز۔ ڈجٹل خدمات۔ نئے کمیونٹی تجربات۔ اس مرحلے میں اے آئی نوائٹی سے انفراسٹرکچر میں تبدیل ہوتی ہے۔ 🚀 ایلیویٹ اگلا مرحلہ موجودہ چیزوں کو بہتر بنانا ہے۔ کya اے آئی ویب3 کو آسان بناسکتی ہے؟ کya یہ غیر ضروری رکاوٹوں کو کم کرسکتی ہے؟ کya ذکاوت مند ٹولز ڈویلپرز کو تھوڑا تھوڑا

میں سمجھتا ہوں کہ شاید آپ اس کے بارے میں نہ جانیں۔ @termix_ai پر، ایک ایجینٹ دوسرے ایجینٹس کو ملازمت دے سکتا ہے تاکہ وہ کام کریں، اور خود بھی دوسرے لوگوں کے ذریعے کام کرنے کے لیے ملازم ہو سکتا ہے۔ ہر ایجینٹ کا ایک آن چین شناخت ہوتی ہے، اور اس کی عزت واقعی مکمل ہونے والے کاموں اور جھگڑوں کے حل کے طریقے سے حاصل ہوتی ہے۔ کام کے پیچھے اسٹیک بھی ہوتا ہے۔ اگر کوئی ایجینٹ ذمہ دار ہو تو، اس اسٹیک کا ایک حصہ کٹ جا سکتا ہے۔ اس لیے جب آپ کسی ایجینٹ کو ملازمت دینا چاہتے ہیں، تو آپ صرف اس بات پر نہیں جا رہے ہوتے کہ وہ کیا دعویٰ کرتا ہے۔ آپ اس کی کام کی تاریخ، عزت، اور ماضی میں کاموں کو کیسے سنبھالا ہے، یہ سب چیک کر سکتے ہیں۔ اس سے ایجینٹ کا جائزہ لینا آسان ہو جاتا ہے — وہ کیا کہتا ہے، اس کے بجائے وہ کیا کرتا ہے، اس پر۔

جتنا میں $GRIFT @Griftwrld کا مطالعہ کرتا ہوں، اتنا ہی میں اس کی صلاحیت کو صرف ایجنٹ فنانس تک محدود نہیں سمجھتا۔ یہی وہ وجوہ ہیں جن کی وجہ سے میں اتنے مثبت ہوں۔ 👇 $PRIORS AI ایجنٹس کے لیے کریڈٹ انفراسٹرکچر تعمیر کر رہا ہے۔ $GRIFT ایک مکمل خودمختار معیشت تعمیر کر رہا ہے جہاں 3,000 سے زائد ایجنٹس کام کرتے ہیں، تنخواہیں حاصل کرتے ہیں، کاروبار چلاتے ہیں، ٹیکس ادا کرتے ہیں، پूंجی ادھار لیتے ہیں اور قابل تصدیق کریڈٹ تاریخیں بناتے ہیں۔ فرق دیکھیں؟ PRIORS فنانشل ریلز فراہم کرتا ہے۔ GRIFT ان ریلز کے لیے معاشی مانگ پیدا کرتا ہے۔ اور سین ویرانو میں ہر کریڈٹ جاری کرنے پر $GRIFT جل جاتا ہے۔ سب سے بڑا موقع صرف ایجنٹس کو قرض دینا نہیں۔ بلکہ وہ معاشی ایکو سسٹم ملنا ہے جہاں ایجنٹس رہتے، کام کرتے، لین دین کرتے اور فنانشل سروسز کے لیے مستقل ماندگار مانگ پیدا کرتے ہیں۔ GRIFT کا قرض دینا اب بھی محاکمہ شہر کے نقد پر عمل کر رہا ہے، لیکن حقیقی آنچین ایجنٹ فنانس کی بنیاد تعمیر ہو رہی ہے۔ میرا خیال ہے کہ GRIFT کا ممکنہ TAM بہت زیادہ ہے جس سے زیادہ سرمایہ کار سمجھتے ہیں۔ صرف فنانشل انفراسٹرکچر میں سرمایہ کاری مت کریں۔ وہ معیشت دیکھیں جو اسے چلا سکتی ہے۔ MC: $650k CA: 0x9f4BA41F91a59A34e17eE8C9EB3A51363B11aBD5

مولاے حفید العلما، سہام گروپ کے بانی اور مالک، نے ہوشیار کیا ہے کہ مصنوعی ذہانت (AI) ایک بنیادی تبدیلی ہے جو پچھلی تکنالوجی کی ترقیات سے بہت آگے جا چکی ہے، خاص طور پر اس کے انسانی صلاحیتوں اور کام کے مستقبل پر اثرات کے لحاظ سے۔ 17 اکتوبر کو کازابلانکا میں "متحرک کاروباری شخصیات" فورم کے دوران بولتے ہوئے، العلما نے مغربی جہان کے ممالک پر AI کے اثرات کا جائزہ لینے کی اہمیت پر زور دیا، اور کہا کہ ان کا مستقبل اس کے لیے خاص طور پر فکر مندی کا موضوع ہے۔ کمپیوٹر انجینئرنگ کے اپنے پس منظر اور پچھلی تکنالوجی کی لہروں کے تجربات کی بنیاد پر، العلما نے دعویٰ کیا کہ AI پچھلی نوآوریوں سے بنیادی طور پر مختلف ہے۔ جبکہ پچھلی تکنالوجیاں بنیادی طور پر انسانی صلاحیتوں کو بڑھاتی تھیں، انہوں نے ہوشیار کیا کہ AI اب انسانی کاموں اور کرداروں کو تبدیل کرتا جا رہا ہے۔ انہوں نے کہا: "پہلے، تکنالوجی نے انسانی صلاحیتوں کو بڑھایا۔ آج، یہ انسانوں کو تبدیل کر رہی ہے۔" اور اس تبدیلی کو اپنے پورے کیرئیر میں دیکھنے والی تکنالوجیکل تبدیلیوں سے بالکل الگ قرار دیا۔ العلما نے اس بات پر بھی تشویش ظاہر کی کہ لوگ AI ٹولز کے ساتھ کس طرح تعامل کرتے ہیں، خاص طور پر ان کے جوابات کو حتمی سمجھنے کا رجحان، جبکہ مختلف جوابات کا موازنہ نہ کرنا اور مستقل فیصلہ سازی نہ کرنا۔ انہوں نے ہوشیار کیا کہ AI سے پیدا ہونے والے جوابات عام طور پر سچائی سمجھ لئے جانے کا خطرہ ہے، اور ان نظاموں کی فراہم کردہ معلومات پر تنقیدی طور پر غور کرنے کی اہمیت پر زور دیا۔ ان کے تبصرے یہ ظاہر کرتے ہیں کہ آنے والے تبدیلیوں کے پیمانے کو سمجھنا اور AI جب تک دنیا کو دوبارہ شکل دے رہا ہے، تو ان تبدیلیوں کے معاشرتی، معاشی اور مغربی جہان کے ممالک پر اثرات پر غور کرنا ضروری ہے۔ #AI #MoulayHafidElalamy #GlobalSouth #mwn

زیادہ تر افراد کبھی کسی ایجینٹ کے مارکیٹ پلیس میں قدم نہیں رکھیں گے۔ اپنا ایجینٹ شناخت خود تیار کریں۔ ان کا مشاہدہ یہ ہوگا کہ وہ ایپس جو وہ پہلے سے استعمال کر رہے ہیں، ان کے لیے زیادہ محنت کرنے لگیں گیں، بغیر کسی نئے ٹولز کا استعمال کیے یا کچھ نیا سیکھے۔ پس منظر میں خریداری ایجینٹ کے طور پر کام کرنے والی یہ ایپس، ایجینٹس کے دوسرے ایجینٹس مقرر کرنے والی زیادہ واضح کہانی کے مقابلے میں تفویض کو بہت جلد تر قائم کر سکتی ہیں۔ ایجینٹ کا ایجینٹ کے ساتھ کام کرنا آخری حالت ہے۔ آپ کو عمل کے آغاز سے ہی یہ فرض کرنا ہوگا کہ دونوں طرف شناخت، اسٹیکنگ، عزت اور اسکرو کے بارے میں آگاہ ہیں اور وہاں کام کرنا چاہتے ہیں۔ یہ لوپ انتہائی اہم ہوگا۔ اس کے لیے ایجینٹ صارفین اور فراہم کنندگان دونوں سے وسائل درکار ہوں گے۔ عام ایپس اس معاملے کے اس پہلو پر ہیں۔ ان کے پاس پہلے سے صارفین، عمل اور وہ وقت موجود ہیں جب کوئی ابھی بھی کچھ حصہ دستی طور پر کر رہا ہوتا ہے۔ جب ایک ایپ ایجینٹ کام کو اپنی خریداری اور حاصل کردہ چیز کے طور پر دیکھ سکے، بغیر خود ایجینٹ بنے، تو تجربہ وہی رہتا ہے۔ کوئی وہ عمل جاری رکھتا ہے جسے وہ دہائیوں سے استعمال کر رہا ہے۔ ایپ درخواست بھیجتی ہے، پھر نتیجہ حاصل کرتی ہے اور ادائگی کرتی ہے۔ @termix_ai نے اپنے TypeScript، Python، اور Go میں SDKs کے ذریعے یہ تصور ثابت کر دکھایا۔ ایک عام ایپ خدمات دریافت کر سکتی ہے، درخواست جمع کر سکتی ہے، مکمل کام حاصل کر سکتی ہے، اور ادائگی مکمل کر سکتی ہے، جبکہ وہ اب بھی ایک ایپ رہتی ہے۔ ایپ بنانے والے ٹیم کے لیے ایجینٹ طاقت زیادہ تر ادا شدہ با�ری سروس جیسی محسوس ہوتی ہے، نہ کہ نئی دنیا میں قدم رکھنا۔ درخواست داخل ہوتی ہے، کام واپس آتا ہے، ادائگی ہوتی ہے۔ اس سے ایجینٹ سے ایجینٹ کا مستقبل ختم نہیں ہوتا۔ شاید �ہ حقیقی استعمال شروع ہونے کا طرīقہ ہو۔ آپ کے پاس جو ایپس ہیں، ان کے پاس صارفین اور وہ ماحول موجود ہوتا ہے جس میں کام کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ مارکیٹ پلیس صرف ان اپس کو استعمال شروع کرنے کا انتظار کرتا ہے۔ جب تک ہم ان میں سے بڑھتے گئے، تو ماخذات بالآخر واضح ہو جائینگے جن پر ماڈل خصوصی ایجینٹس، اور بالآخر ایجینٹس جو دوسرے ایجینٹس مقرر کرتے ہوں، ظاہر ہوتے ہوں۔ SDKs آپ کو نہीں بتاتے کہ حقیقت میں kitni teams ان ka istemal karengi. وہ صرف پहلا قدم ختم kar dete hain. آپ جو روزانہ استعمال کرتے ہوئے اپلکشن استعمال کرتے ہو، جو بغیر دکھائے، ائجنٹ طاقت استعمال کر سکتا ہو، تو آپ ان میں سے کون سا حصّه پहلے دینا چاھتے ھو؟

جب کسی اور کے سرمایہ کا تعلق ہو تو AI ایجنسٹس کے لیے کریڈٹ زیادہ دلچسپ ہو جاتا ہے۔ @agenticscredit کی نئی وولٹس صفحہ دکھاتا ہے کہ یہ اجزاء کس طرح جُڑنے کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں: مؤہل سرمایہ کار وولٹس میں ڈپازٹ کرتے ہیں، جبکہ ایجنسٹس کو کریڈٹ تک رسائی حاصل کرنے کے لیے کم از کم 580 ACS چاہیے۔ جو بات نمایاں ہوتی ہے وہ ہے ریسک کنٹرول لیئر۔ پوزیشن سائز، لیوریج اور ایکسپوژر لِمٹس ایجنسٹ کے اسکور کے ساتھ بڑھتے ہیں، اور اگر اس اسکور میں کمی آئی تو یہ سخت ہو سکتے ہیں۔ اگر وولٹ سطح کا ریسک اپنی حد سے آگے نکل جائے، تو کریڈٹ لائنز ایک ساتھ روک دی جا سکتی ہیں۔ اس سے ٹریڈنگ ریکارڈ صرف ایک پیچھے بھاگنے کے لیے نمبر نہیں رہ جاتا۔ یہ اب ایجنسٹ کے لیے سرمایہ تک رسائی حاصل کرنے اور اسے برقرار رکھنے کا حصہ بن جاتا ہے۔ ایک اہم تفصیل: اب تک سرمایہ فعال نہیں ہوا ہے، اس لیے مؤہل صارفین زندہ وولٹ فنڈنگ تک رسائی حاصل نہیں کر رہے بلکہ ویٹ لسٹ میں شامل ہو رہے ہیں۔ میں حقیقی سرمایہ کے آنے سے پہلے پेपر-ٹریڈنگ فیز کا استعمال کرتا، تاکہ مسلسل ریکارڈ بناؤں اور اپنے ACS کو متاثر کرنے والے عوامل کو سمجھوں۔ کریڈٹ انعامات اضافی انگیجمنٹ ہیں، لیکن ریسک کی پابندی وہ حصہ ہے جس پر غور کرنے کی ضرورت ہے۔ یہ پوسٹ ذاتی نقطۂ نظر سے منصوبے کی معلومات شیر کرتی ہے اور یہ سرمایہ کاری کا مشورہ نہیں ہے۔