Agentic AI اور جنریٹو AI: کیا فرق ہے اور اس سے کیا فرق پڑتا ہے؟

اب ہر کوئی "AI ایجنٹوں” کے بارے میں بات کر رہا ہے۔ لیکن جنریٹو AI اور ایجنٹ AI کے درمیان اصل فرق کیا ہے؟ کسی بھی مارکیٹنگ ورک فلو میں قیمتی وقت بچانے کے لیے بہترین ٹولز کون سے ہیں؟

مارکیٹرز ChatGPT کھولتے ہیں، پرامپٹ ٹائپ کرتے ہیں، اور 30 ​​سیکنڈ کے اندر انہیں ایک (شاید کافی خراب) بلاگ پوسٹ کا مسودہ موصول ہوگا۔ یہ پیدا کرنے والا AI ہے۔ آپ کا ساتھی ایجنٹ-A کھولتا ہے، مطلوبہ مطلوبہ الفاظ فراہم کرتا ہے، اور چھوڑ دیتا ہے۔ 20 منٹ میں، آپ اپنی مکمل SEO ریسرچ رپورٹ اپنے کی بورڈ کو چھوئے بغیر حاصل کر سکتے ہیں۔ اس میں مطلوبہ الفاظ کا ڈیٹا درآمد کرنا، SERPs کا تجزیہ کرنا، مواد کے خلا کی نشاندہی کرنا، سفارشات بنانا اور بہت کچھ شامل ہے۔ کہ ایجنٹ AI

اگرچہ آپ دونوں صورتوں میں ایک جیسی بنیادی تکنیک استعمال کر رہے ہیں، لیکن نتائج (اور وہاں پہنچنے کے لیے درکار کوشش) بہت مختلف ہیں۔

جنریٹو AI مانگ پر مواد تخلیق کرتا ہے، جب کہ ایجنٹ AI خود مختاری سے کارروائیاں کرتا ہے۔ اور اگر آپ ایک مارکیٹر ہیں جو یہ فیصلہ کر رہے ہیں کہ کون سے ٹولز کو اپنانا ہے، کون سے ورک فلو کو خود کار بنانا ہے، اور کتنی انسانی نگرانی کو برقرار رکھنا ہے، تو آپ کو اختلافات کو سمجھنے کی ضرورت ہے۔

اس مضمون میں، ہم جنریٹو AI اور ایجنٹ AI کے درمیان فرق کی وضاحت کریں گے، آپ کو دکھائیں گے کہ ہر ایک عملی طور پر کیسا لگتا ہے، اور آپ کو یہ جاننے میں مدد کریں گے کہ ہر ایک آپ کے روزمرہ کے کاموں میں کہاں فٹ بیٹھتا ہے۔

جنریٹو AI آپ کے اشارے سے متن، تصاویر، ویڈیو اور کوڈ سمیت نیا مواد تیار کرتا ہے۔ کلیدی الفاظ یہ ہیں۔ بنائیں: ماڈل کسی ڈیٹا بیس سے پہلے سے لکھے ہوئے جوابات نہیں کھینچتا ہے۔ یہ اگلے اعدادوشمار کے لحاظ سے سب سے زیادہ معلوماتی ٹوکن (لفظ، جملہ، نمبر، وغیرہ) کی پیشین گوئی کرتا ہے جو ایک بڑے تربیتی ڈیٹا سیٹ سے سیکھے گئے نمونوں کی بنیاد پر کرتا ہے، جو ہر بار کچھ نیا پیدا کرتا ہے۔

ایک اور خصوصیت یہ ہے کہ پیدا کرنے والا AI بنیادی طور پر رد عمل ہے۔ جب اشارہ کیا جاتا ہے، یہ جواب دیتا ہے اور پھر رک جاتا ہے۔ ہر آؤٹ پٹ کو اگلے مراحل کو انجام دینے کے لیے انسان کی ضرورت ہوتی ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ نتائج کا جائزہ لینا، فیصلہ کرنا کہ ان کے ساتھ کیا کرنا ہے، اور اگر ضروری ہو تو آپ کو دوبارہ اشارہ کرنا۔ کچھ ٹول چینز خود بخود آپ کو اشارہ کرتے ہیں (اس پر مزید بعد میں)، جو اس لائن کو تھوڑا سا دھندلا دیتا ہے، لیکن بنیادی ماڈل اب بھی ہر ہینڈ آف پر ہدایات کا انتظار کرتا ہے۔

اپنے آپ کو ایک بہت ہی قابل ساتھی سمجھیں جو آپ کے کسی بھی سوال کا جواب دے سکتا ہے، لیکن کبھی بھی خود کارروائی نہیں کرتا۔

Agentic AI ہر قدم پر انسانی ان پٹ کا انتظار کیے بغیر متعدد مراحل پر اہداف کا تعاقب کرتا ہے۔ جب کوئی مقصد دیا جاتا ہے، تو وہ منصوبہ بندی کرتے ہیں، اس پر عمل کرتے ہیں، نتائج کو چیک کرتے ہیں اور دہراتے ہیں۔

Agentic AI مشاہدے کے ایک مسلسل لوپ کی طرح کام کرتا ہے → inference → ایکشن → دوبارہ مشاہدہ۔ ایجنٹ سسٹم صرف سوالات کے جوابات دینے سے زیادہ کچھ کر سکتے ہیں (جیسے چیٹ بوٹس)۔ آپ حقیقی کام کرنے کے لیے ٹولز، سرچ انجن، APIs، کوڈ پر عمل درآمد کرنے والے ماحول، اور فائل سسٹم استعمال کر سکتے ہیں۔ یادداشت اور سیاق و سباق کو ایک ہی تبادلے کے بجائے پورے کام میں منتقل کیا جاتا ہے۔

اگر آپ ایک تخلیقی AI ٹول سے "اپنے سرفہرست حریفوں پر تحقیق کرنے اور خلاصہ رپورٹ تیار کرنے” کے لیے کہتے ہیں، تو یہ آپ کے تربیتی ڈیٹا کی بنیاد پر آپ کو ایک مناسب کوشش فراہم کرے گا۔ اگر آپ ایجنٹ AI سسٹم کو وہی کمانڈ دیتے ہیں، بھی ویب پر تلاش کریں، مسابقتی صفحات کو پڑھیں، Ahrefs MCP جیسے ٹولز کا استعمال کریں، نتائج کی ترکیب کریں، اور بغیر اشارہ کیے شروع سے آخر تک رپورٹ بنائیں۔

زیادہ تر مارکیٹرز پہلے سے ہی تخلیقی AI میں گہری دلچسپی رکھتے ہیں، چاہے وہ اسے ہمیشہ یہ نہ کہیں

متن کی تخلیق یہ سب سے بالغ زمرہ ہے۔ ChatGPT، Claude، اور Gemini وہ اہم ٹولز ہیں جو ڈرافٹنگ، ایڈیٹنگ، آئیڈییشن، تحقیقی خلاصہ، اور بڑے پیمانے پر مواد کو دوبارہ لکھنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ وارٹن کی 2025 AI اپنانے کی رپورٹ کے مطابق، 82% کمپنیاں کم از کم ہفتہ وار تخلیقی AI استعمال کرتی ہیں، اور 46% اسے روزانہ استعمال کرتی ہیں۔ ان اعداد و شمار میں ایک سال میں بالترتیب 10 اور 17 فیصد پوائنٹس کا اضافہ ہوا۔ اور تقریباً 900 مارکیٹرز کے سروے میں، 87% نے تحریری مواد بنانے میں مدد کے لیے جنریٹو AI کے استعمال کی اطلاع دی۔

تصویر بنائیں یہ سماجی، ڈیزائن اور اشتہاری ٹیموں کے لیے ایک اہم مقام بن گیا ہے۔ Nano Banana (عرف Gemini’s Image Model)، GPT Image 2، اور Adobe Firefly تخلیقی، سماجی تصاویر، اور تصوراتی تصویروں کی تشہیر کے لیے طاقتور ٹولز ہیں۔ (اور ذاتی طور پر، میرے پاس ابھی بھی مڈجرنی کے جمالیات کے لیے ایک نرم جگہ ہے۔)

ویڈیو کی تخلیق یہ سب سے تیز رفتار بارڈر ہے۔ Sora، Runway، اور HeyGen جیسے ٹولز ٹیکسٹ پرامپٹس یا ریفرنس امیجز سے پروڈکٹ ڈیمو، سوشل ویڈیوز، اور ترجمان کلپس بناتے ہیں۔ خاص طور پر، HeyGen نے بڑی بین الاقوامی مارکیٹنگ فورس کے بغیر مقامی ویڈیوز بنانے میں تیزی سے اپنائیت دیکھی ہے۔

ان تمام ٹولز میں اہم مشترکہ خصوصیات ہیں۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ ہر آؤٹ پٹ کے لیے کسی کو یہ فیصلہ کرنے کی ضرورت ہوتی ہے کہ آگے کیا ہوتا ہے۔ ماڈل اپنا کام مکمل کرتا ہے اور انتظار کرتا ہے۔ یہاں تک کہ مستقل میموری کے ساتھ ایک "اسسٹنٹ”، جیسا کہ آپ کے برانڈ کے حوالے سے سیاق و سباق کے ساتھ ایک حسب ضرورت GPT، جیسا کہ ہم نے اپنے پہلے AI مواد کے نظام کے لیے بنایا تھا، خودکار طور پر ایکشن لوپ کو بند نہیں کرتا ہے۔ وہ اب بھی کور پر ردعمل ظاہر کر رہے ہیں۔

Agentic AI تیزی سے آگے بڑھ رہا ہے اور ٹولز اس سے کہیں زیادہ طاقتور ہیں جتنا کہ زیادہ تر مارکیٹرز سمجھتے ہیں۔

کوڈنگ ایجنٹ یہ سب سے پختہ مثال ہے۔ پیارا مصنوعات کی تفصیل کو کم سے کم آگے پیچھے کے ساتھ قابل تعین ویب ایپس میں تبدیل کرتا ہے۔ آپ بیان کرتے ہیں کہ آپ کیا بنانا چاہتے ہیں، اور ہم اس وقت تک لکھتے، جانچتے اور دہراتے رہتے ہیں جب تک کہ یہ کام نہ کرے۔ کرسر آپ کے کوڈ ایڈیٹر (IDE) میں وہی ایجنٹ لوپ لاتا ہے۔ Anthropic’s Claude Code آپ کے موجودہ کوڈبیس کو پڑھ کر، اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ کس چیز کو ٹھیک کرنے کی ضرورت ہے، تبدیلیاں لکھنا، ٹیسٹ چلانا، اور ہر قدم پر بغیر پوچھے ناکامیوں کو دہرانا۔ پیچیدہ ٹولز اور ورک فلو کو دہرانے کی پریشانی کے بغیر خود مختاری سے تعمیر کریں۔

مارکیٹنگ ایجنٹ یہ مارکیٹرز کے لیے سب سے زیادہ متعلقہ ورژن ہے۔ Ahrefs’ Agent A ایک خاص مقصد والا SEO اور مواد کا معاون ہے جو خود مختار طور پر آپ کی تحقیق اور مواد کے ورک فلو کو سنبھالتا ہے، بشمول Ahrefs سے ڈیٹا کھینچنا، اس کا تجزیہ کرنا، اور آپ کو ہر رپورٹ کو دستی طور پر چلانے کے بغیر کارروائی کرنا۔ اگر آپ نے کبھی ایک دوپہر مطلوبہ الفاظ کے ڈیٹا کو کھینچنے، مسابقتی صفحات کا حوالہ دینے، اور اسے مختصر طور پر ترتیب دینے میں گزارا ہے، تو ایجنٹ A کام کے لیے بنایا گیا ہے۔

ملٹی ایجنٹ فریم ورک آٹو جی پی ٹی اور لینگ گراف جیسے خصوصی ایجنٹوں کو آپس میں جوڑ کر پیچیدہ ملٹی اسٹیج پائپ لائنوں پر کارروائی کریں۔ آپ کو تکنیکی تفصیلات جاننے کی ضرورت نہیں ہے، لیکن یہ تصورات کو سمجھنے کے قابل ہے۔ ایک AI سب کچھ کرنے کے بجائے، یہ فریم ورک مختلف ماہرین کو کام کے مختلف حصے تفویض کرتے ہیں۔ ایک ایجنٹ تحقیق کو سنبھالتا ہے، دوسرا کاپی لکھتا ہے، اور تیسرا غلطیوں کی جانچ کرتا ہے۔ لیبر منطق کی وہی تقسیم جو انسانی ٹیموں کو موثر بناتی ہے وہ AI ٹیموں پر بھی لاگو ہوتی ہے۔

یہ تمام ٹولز ایک ہی بنیادی طریقے سے کام کرتے ہیں۔ یعنی، ہر قدم کو سنبھالنے کے بجائے، آپ ایک مقصد طے کرتے ہیں، ایجنٹ عملدرآمد کو سنبھالتا ہے، اور آپ آؤٹ پٹ کا جائزہ لیتے ہیں۔

اہم بات یہ ہے کہ ایجنٹ AI جنریٹیو AI سے الگ ٹیکنالوجی نہیں ہے۔ اضافی بنیادی ڈھانچے کے ساتھ تخلیقی AI۔ مرکزی بڑے پیمانے پر زبان کے ماڈل (GPT، Claude، Gemini) ایک جیسے ہیں چاہے آپ انہیں چیٹ بوٹ میں استعمال کریں یا خود مختار ایجنٹ میں۔ کسی سسٹم کو ایجنٹ بنانے سے اسے ایک اضافی قدم ملتا ہے جو اسے منصوبہ بندی کرنے، ٹولز استعمال کرنے، یاد رکھنے کی اجازت دیتا ہے کہ اس نے کیا کیا ہے، اور فیصلہ کیا ہے کہ آگے کیا کرنا ہے۔

چار پرتیں ہیں جو ایک تخلیقی ماڈل کو ایجنٹ سسٹم میں تبدیل کرتی ہیں۔

1. منصوبہ بندی کا درجہ بندی

ایک تخلیقی ماڈل ایک وقت میں ایک اشارے کا جواب دیتا ہے۔ ایک ایجنٹ سسٹم ایک مقصد لیتا ہے اور اس پر عمل کرنے سے پہلے اسے مراحل میں توڑ دیتا ہے۔

اگر آپ ایجنٹ A سے کہتے ہیں کہ "اس ڈومین کے لیے مواد کے خلا تلاش کریں”، تو یہ فوری طور پر جواب نہیں دے گا۔ آپ پہلے اپنے نامیاتی مطلوبہ الفاظ کے ڈیٹا کو کھینچنے کا فیصلہ کرتے ہیں، پھر اپنے مدمقابل کے صفحات کا تجزیہ کریں اور نتائج کا کراس حوالہ دیں۔ یہ ترتیب خود زبان کے ماڈل میں نہیں بنتی ہے۔ یہ اس کے اوپر ایک منصوبہ بندی کے لوپ کے ذریعہ سنبھالا جاتا ہے، جو بار بار ماڈل کو اشارہ کرتا ہے اور ہر آؤٹ پٹ کو یہ فیصلہ کرنے کے لیے استعمال کرتا ہے کہ آگے کیا ہوگا۔

2. ٹول تک رسائی

چیٹ بوٹ صرف اس بات پر کام کر سکتا ہے کہ آپ کے تربیتی ڈیٹا میں کیا ہے اور جو آپ پرامپٹ میں چسپاں کرتے ہیں۔ ایجنٹ بیرونی ٹولز تک رسائی اور استعمال کر سکتے ہیں جیسے کہ سرچ انجن، APIs، ڈیٹا بیس، کوڈ کے نفاذ کے ماحول، اور فائل سسٹم۔

اس طرح ایجنٹ کا نظام "میں اپنے حریفوں کے بارے میں کیا جانتا ہوں” سے لے کر "ریئل ٹائم ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے اپنے حریفوں کے بارے میں کیا پتہ چلا” تک جاتا ہے۔ Anthropic’s Model Context Protocol (MCP) جیسے پروٹوکول اس بات کو معیاری بناتے ہیں کہ ماڈل کس طرح بیرونی ٹولز سے جڑتے ہیں، جس سے ایجنٹوں کو ان کی ضرورت کے نظام تک رسائی دینا بہت آسان ہو جاتا ہے۔ (احرف کا آفیشل ایم سی پی کلاڈ اور چیٹ جی پی ٹی پر دستیاب ہے۔ یہاں مزید جانیں۔)

3. یادداشت

معیاری ChatGPT بات چیت میں، ماڈل کو یاد نہیں رہتا کہ پچھلے سیشنز میں کیا ہوا تھا (جب تک کہ آپ میموری کی محدود خصوصیت کو آن نہیں کرتے ہیں)۔ ایجنٹ سسٹم تمام کاموں میں سیاق و سباق کو برقرار رکھتے ہیں، بعض اوقات کاموں میں بھی۔

ہم جانتے ہیں کہ مرحلہ 3 ناکام ہو گیا، اس لیے ہمیں مرحلہ 4 کو ایڈجسٹ کرنے کی ضرورت ہے۔ ہمیں یاد ہے کہ صارف ایک مخصوص فارمیٹ کو ترجیح دیتا ہے یا یہ کہ آخری بار ڈیٹا کا ایک مخصوص ذریعہ ناقابل اعتبار تھا۔ اس استقامت کے بغیر، ایجنٹ اپنے اعمال کے دوران خود کو درست نہیں کر سکتا یا غلطیوں سے سیکھ نہیں سکتا۔

4. ایکشن لوپ

یہ وہی ہے جو اس سب کو آپس میں جوڑتا ہے۔ ایک ہی ردعمل پیدا کرنے اور روکنے کے بجائے، ایجنٹ کا نظام ایک مسلسل سائیکل چلاتا ہے۔ یعنی، یہ موجودہ حالت کا مشاہدہ کرتا ہے، اندازہ لگاتا ہے کہ آگے کیا کرنا ہے، کارروائی کرتا ہے، اور نتائج کا مشاہدہ کرتا ہے۔ اگر نتیجہ درست نہیں ہے تو، لوپ جاری ہے. یہی وجہ ہے کہ ایجنٹ ان غلطیوں سے باز آ سکتے ہیں جو ایک تخلیقی AI ٹول کو مکمل طور پر روک دے گی۔ ایجنٹ ناکام اقدامات کو ڈیڈ اینڈ کی بجائے نئی معلومات کے طور پر دیکھتا ہے۔

کسی "ایجنٹ” ٹول کا جائزہ لیتے وقت، آپ واقعی اس کے سہاروں کے معیار کا اندازہ لگا رہے ہیں: یہ کتنی اچھی طرح سے منصوبہ بناتا ہے، آپ کو کن ٹولز تک رسائی حاصل ہے، یہ کتنے سیاق و سباق کو برقرار رکھتا ہے، اور یہ ناکامیوں کو کتنی اچھی طرح سے ہینڈل کرتا ہے۔ بنیادی زبان کا ماڈل اہم ہے، لیکن یہ نظام کا صرف ایک حصہ ہے۔ ایک ہی ماڈل پر بنائے گئے دو ایجنٹ بہت مختلف طریقے سے کارکردگی کا مظاہرہ کر سکتے ہیں اس پر منحصر ہے کہ یہ "آرکیسٹریشن لیئر” کتنی اچھی طرح سے ڈیزائن کی گئی ہے۔

یہ تکنیکی اختلافات جنریٹیو AI اور ایجنٹ AI کے درمیان کچھ کلیدی اختلافات کا باعث بنتے ہیں۔

خودمختاری

جنریٹو AI ایک وقت میں ایک کام کرتا ہے۔ پرامپٹ داخل کرنا آؤٹ پٹ فراہم کرتا ہے اور اگلی کمانڈ کا انتظار کرتا ہے۔ ایجنٹ سسٹم ہر مرحلے کے درمیان بغیر کسی مداخلت کے عنوانات کی تحقیق، مواد کا مسودہ تیار کرنے، غلطیوں کی جانچ کرنے، اور اشاعت کا شیڈول خود ترتیب دینے کے مراحل کو ایک ساتھ جوڑ سکتا ہے۔ ایک انٹرن سے ایک ای میل لکھنے کے لیے کہنے یا پروجیکٹ مینیجر کو آؤٹ لائن دینے اور مکمل شدہ مہم واپس وصول کرنے کے درمیان فرق کے طور پر سوچئے۔

استقامت

اگر آپ ChatGPT گفتگو کو بند کرتے ہیں اور ایک نیا کھولتے ہیں، تو یہ نئے سرے سے شروع ہو جائے گا۔ یہ پیدا کرنے والا AI ہے۔ ہر تعامل فطری طور پر آزاد ہے۔ Agentic AI یاد رکھتا ہے کہ یہ متعدد مراحل پر کیا کر رہا ہے۔ اگر آپ کو کام کے وسط میں کوئی مسئلہ درپیش ہے، تو آپ رکنے کے بجائے اپنے انداز کو ایڈجسٹ کر سکتے ہیں۔ یہ یادداشت ہی پیچیدہ، کثیر مرحلہ والے کاموں کو ممکن بناتی ہے۔

خطرہ

جنریٹو AI ٹولز ایسے مسودے فراہم کرتے ہیں جن کا کچھ بھی ہونے سے پہلے جائزہ لیا جا سکتا ہے۔ ایجنٹ سسٹم اصل کام انجام دے سکتے ہیں جیسے ای میلز بھیجنا، صفحات شائع کرنا، APIs کو کال کرنا، اور اشتھاراتی اخراجات کو ایڈجسٹ کرنا۔ یہ طاقتور ہے، لیکن اس کا مطلب یہ بھی ہے کہ اگر آپ صحیح گارڈریلز سیٹ نہیں کرتے ہیں تو غلطیاں بڑھ سکتی ہیں۔ یہی وجہ ہے کہ زیادہ تر انٹرپرائز ایجنٹ ٹولز میں نتائج آنے سے پہلے انسانی منظوری کی چوکیاں شامل ہوتی ہیں۔

نتائج کی رفتار

AI ایجنٹ ان کاموں کو مربوط اور انجام دے سکتے ہیں جن کے لیے فی الحال انسانوں کو متعدد ٹولز اور ہینڈ آف کو مربوط کرنے کی ضرورت ہوتی ہے (کام کے پیچیدہ عمل جیسے کہ مہم کی تعمیر، ملٹی چینل رپورٹنگ، یا کسٹمر سپورٹ ریزولوشن)۔ گارٹنر نے پیش گوئی کی ہے کہ خود مختار نظام 2029 تک 80% کسٹمر سپورٹ کے تعاملات کو سنبھال سکتا ہے۔ سسکو نے پیش گوئی کی ہے کہ 2028 تک ٹیکنالوجی فروشوں کے ساتھ 68% کسٹمر سروس کے تعاملات کو اس طرح سنبھال لیا جائے گا۔

مہارت کی ضرورت ہے

تخلیقی AI سے اچھے نتائج حاصل کرنا زیادہ تر تحریری مہارتوں سے متعلق ہے۔ واضح اشارے دینے کا طریقہ سیکھیں، آؤٹ پٹ کے ذریعے اعادہ کریں، اور جب کچھ غلط ہو تو اس کی نشاندہی کریں۔ ایجنٹ AI کو کمانڈ کرنا لوگوں کی ٹیم کو منظم کرنے کے مترادف ہے۔ اپنے کام کا جائزہ لینے سے پہلے آپ کو واضح اہداف طے کرنے، کامیابی کیسی دکھتی ہے اس کی وضاحت کرنے اور فیصلہ کرنے کی ضرورت ہے کہ آپ خود کو کتنی خود مختاری دینا چاہتے ہیں۔ اگر آپ بریف لکھنے اور ڈیلیگیٹنگ کرنے میں اچھے ہیں، تو آپ فوری طور پر ایجنٹ کے اوزار اٹھا لیں گے۔

میں ہر روز اپنے مارکیٹنگ ورک فلو میں بڑی مقدار میں AI استعمال کرتا ہوں۔

میں پوائنٹ ٹاسکس کے لیے جنریٹو AI استعمال کرتا ہوں – انفرادی، اچھی طرح سے طے شدہ کام جہاں میں جانتا ہوں کہ میں کیا چاہتا ہوں اور اسے تیزی سے تیار کرنے میں مدد کی ضرورت ہے۔ جب آپ کوئی مضمون شائع کرتے ہیں تو اس کی تشہیر کے لیے ChatGPT یا Claude کا استعمال کرتے ہوئے سوشل میڈیا کاپی پر غور و فکر کریں۔ ہر پلیٹ فارم کے مختلف زاویے، مختلف ہکس اور مختلف فارمیٹس ہوتے ہیں۔ یہ ایک آسان کام ہے جس کے بارے میں سوچنے میں ایک گھنٹہ لگتا ہے، بغیر پیچیدہ اوکر فلوز یا مہنگے AI ماڈلز کو اچھی طرح سے انجام دینے کی ضرورت ہے۔

جب میں لکھتا ہوں، میں کبھی کبھی مواد کے الگ الگ حصے (مخصوص پیراگراف، موازنہ کی میزیں، خلاصے) بنانے کے لیے جنریٹو AI کا استعمال کرتا ہوں اور پھر ان میں ترمیم کرتا ہوں اور (اگر اچھا ہو) انہیں مکمل ٹکڑوں میں بناتا ہوں۔

اور جب کانفرنس کی باتیں لکھتے ہیں، تو میں اپنی سلائیڈز کے لیے حسب ضرورت بصری بنانے اور میمز میں ترمیم کرنے کے لیے امیج تخلیق کا استعمال کرتا ہوں۔

Agentic AI بالکل مختلف کردار ادا کرتا ہے۔ میں اسے کاموں کو انجام دینے میں مدد کرنے کے لیے استعمال نہیں کرتا ہوں، لیکن: تبدیلی کام مطلوبہ الفاظ کی تحقیق، مواد کے فرق کا تجزیہ، مسابقتی آڈٹ وغیرہ دستی ورک فلو تھے جنہوں نے ڈیٹا کھینچنے، کراس ریفرنس کے ذرائع، اور نتائج کو ترتیب دینے میں ایک دوپہر کا وقت لیا۔ اب اپنے اہداف کو اپنے ایجنٹ تک پہنچائیں اور نتائج کا جائزہ لیں۔

میں ماہانہ بلاگ ٹیم رپورٹس بنانے کے لیے ایجنٹ A کا استعمال کرتا ہوں جس میں GSC ڈیٹا، مطلوبہ الفاظ کی نقل و حرکت، اور ٹریفک کا تجزیہ شامل ہوتا ہے۔ میرے پاس ایک طے شدہ کام ہے کہ میں اپنے بلاگ کے لیے مواد کے فرق کے تجزیے کو چلاوں، Ahrefs ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے مطلوبہ الفاظ کا ڈیٹا کھینچوں، اور پھر کاروباری قدر کی بنیاد پر ہر نئے موقع کی درجہ بندی کروں۔ میں اپنے بلاگ پر اپنے کچھ مضامین بھی لکھتا ہوں ایک بلاگ ورک فلو کا استعمال کرتے ہوئے جو میں نے ایجنٹ A میں بنایا تھا، ایک ایسی ایپلی کیشن جو بلاگ پوسٹس کو خود بخود اپ ڈیٹ کرنے کے لیے 23 تکنیکی فائلوں کو آپس میں جوڑتی ہے۔ موجودہ پوسٹس کو پڑھیں، دیکھیں کہ کیا بدلا ہے، نیا ڈیٹا کھینچیں، اور دوبارہ لکھیں جس کو دوبارہ لکھنے کی ضرورت ہے۔ یہ شروع سے ختم ہونے تک مجھے ہر قدم کا انتظام کیے بغیر کیا گیا ہے۔

ان ورک فلوز کے لیے زیادہ پیچیدہ LLM ماڈلز کی ضرورت ہوتی ہے اور اکثر ٹوکنز استعمال کرنے کے لیے زیادہ مہنگے ہوتے ہیں، لیکن جب آپ اس وقت پر غور کرتے ہیں جب آپ دوسرے، زیادہ اہم کاموں پر خرچ کریں گے تو اہم بات یہ ہے کہ یہ اب بھی ناقابل یقین حد تک سستے ہیں۔

اس نے کہا، زیادہ تر مارکیٹنگ ٹیموں نے ابھی تک ایجنٹ ٹولز کو یک طرفہ تجربات کے علاوہ تعینات کرنا ہے۔ جو کچھ ممکن ہے اور جو درحقیقت روزانہ کی بنیاد پر استعمال کیا جاتا ہے اس کے درمیان فرق اہم ہے۔ اور سب سے اہم بات یہ ہے کہ آپ جس قسم کا بھی استعمال کرتے ہیں اس سے قطع نظر انسانی نگرانی ضروری ہے۔ ایجنٹ AI فیصلوں کو بڑھاتا ہے، بشمول برے فیصلے۔ لوگوں کو نتیجہ خیز کام سے آگاہ رکھنا ضروری ہے۔

حتمی خیالات

اگر آپ یہ جاننا چاہتے ہیں کہ ایجنٹ AI واقعی کیسا محسوس کرتا ہے، تو میں ایجنٹ A کے ساتھ شروع کرنے کی تجویز کرتا ہوں۔ یہ 14 سال کے Ahrefs ویب انڈیکس (170 ٹریلین صفحات، 41.9 بلین کلیدی الفاظ، 3.5 ٹریلین بیک لنکس) پر بنایا گیا ہے اور آپ کے SEO اور مارکیٹنگ کے ورک فلو کو خود مختار طور پر چلانے کے لیے اس ڈیٹا کو استعمال کرتا ہے۔

"سب سے اوپر حریفوں کے ساتھ مواد کے خلاء کو تلاش کریں” یا "میری سائٹ کی تکنیکی صحت کا آڈٹ کریں” جیسے ایک مقصد کی وضاحت کریں اور ہم آپ کے لیے تحقیق، تجزیہ اور رپورٹنگ کا انتظام کریں گے بغیر آپ کو راستے کے ہر قدم کا انتظام کرنے کے۔ چونکہ یہ آپ کے موجودہ اسٹیک سے جڑتا ہے (بشمول Google Analytics، Search Console، اور CMS)، ہماری سفارشات عمومی مشورے کے بجائے حقیقی ڈیٹا پر مبنی ہیں۔