ایجنٹ ہارنس کیا ہے؟ کلاڈ کوڈ، ڈیپ سیک ہارنس، اور ہرمیس ایجنٹ کا فن تعمیر

13 اگست 2026 کو، DeepSeek نے GitHub ذخیرہ شائع کیا۔ deepseek-harness. اس نے دو دنوں میں 95,386 ستارے اور 8,826 کانٹے گزرے (اپنے آپ میں ایک باطل اشارے، لیکن یہ تیزی سے قسمت سے زیادہ اشارہ کرتا ہے)۔ یہ 2026 میں GitHub پر شائع ہونے والے ڈویلپر ٹولز کے لیے تیز ترین ترقی کے منحنی خطوط میں سے ایک ہے (Flowtivity, deepseek-ai/deepseek-harness)۔

نو مہینے پہلے، ماریو زیچنر نامی ایک سولو آسٹرین انجینئر نے ایک پروڈکٹ لانچ کی جس نے بالکل برعکس کیا۔ پائی نامی کوڈنگ ایجنٹ کے پاس صرف چار بلٹ ان ٹولز ہیں اور تقریباً کچھ نہیں۔ پی آئی کو بغیر کسی لانچ کے اضافے کے 91,600 ستاروں سے گزرنے کے لیے نامیاتی نمو کے تقریباً ایک سال کی ضرورت تھی۔ یہ انجینئرز کے لیے ایک سست اور پیچیدہ چڑھائی تھی جنہوں نے اسے آزمایا اور ٹھہرے رہے (earendil-works/pi)۔

تو یہاں ہمارے پاس دو بالکل مختلف ڈیزائن فلسفیوں کے ساتھ دو بہت مختلف ترقی کے منحنی خطوط ہیں۔ اور دو الفاظ کے نیچے ایک ہی لفظ ہے: harness۔

اگر آپ کسی بھی صلاحیت میں AI ایجنٹس کے ساتھ تعمیر کر رہے ہیں، تو وہ لفظ اب ناگزیر ہے، اور اس کی زیادہ تر وضاحتیں یا تو مارکیٹنگ کاپی ہیں یا بہت زیادہ تیر والے خاکے ہیں۔

اس آرٹیکل میں، ہم اس بات کی وضاحت کرتے ہیں کہ ایجنٹ ہارنس کیا ہے اور پھر اسی پانچ حصوں والے فن تعمیر کے ساتھ، کلاڈ کوڈ سے لے کر ڈیپ سیک ہارنس سے لے کر اب تک کے دس سب سے مشہور ایجنٹ ہارنسز کا موازنہ کریں۔

آخرکار، آپ سمجھ جائیں گے کہ اس سال ڈویلپر کی گفتگو میں اس اصطلاح نے "فریم ورک” کی جگہ کیوں لی اور برانڈ کے تحت 2026 کی بلند ترین ہارنس کس طرح مختلف ہیں۔ آپ کو 60 لائنوں کا Python ہارنس بھی ملے گا جسے آپ خود چلا سکتے ہیں، اس کے ساتھ ارد گرد کی اسٹیک لیئرز (MCP، آرکیسٹریشن، مشاہداتی صلاحیت) اور اپنی ٹیم کے لیے کسی ایک کو منتخب کرنے کے لیے فیصلہ کن گائیڈ بھی ملے گا۔

انڈیکس

ایجنٹ ہارنس کیا ہے؟

ہارنس ایک رن ٹائم شیل ہے جو ایل ایل ایم ماڈل کو لپیٹتا ہے۔ ماڈل خود صرف ایک کام کرتا ہے۔ یعنی، ٹیکسٹ سٹریم اور دستیاب ٹولز کی فہرست دی گئی، یہ پیش گوئی کرتا ہے کہ کیا کہنا ہے اور کس ٹول کو آگے کال کرنا ہے۔ دستار باقی تمام چیزوں کا خیال رکھتا ہے۔

اس ناخوشگوار اور تکلیف دہ پلمبنگ میں ایسے لوپس شامل ہیں جو ماڈلز کو کال کرتے ہیں، کوڈ جو ٹولز چلاتا ہے، میموری جو 40 سے زیادہ سیاق و سباق کا انتظام کرتا ہے، اور ایک سینڈ باکس جو فائل سسٹم کی حفاظت کرتا ہے۔ یہ بنیادی ڈھانچہ ہے جو اس بات کا تعین کرتا ہے کہ آیا کوئی ایجنٹ ناکام ٹول کال سے ٹھیک ہو جاتا ہے یا بس لٹک جاتا ہے۔

شکل 1: وہ پانچ حصے جنہیں ہر ایجنٹ کے استعمال پر لاگو کرنا ضروری ہے ماڈل کے مرکز کے ارد گرد لوپ کے طور پر تیار کیے گئے ہیں۔ ماڈل مرکز میں ہے اور صرف اگلے پیغام یا ٹول کال کی پیشین گوئی کرتا ہے۔ اس کے ارد گرد ایک ٹول راؤٹر ہے جو فائل سسٹم، شیل یا ایکسٹرنل API کو کالز کو آگے بڑھاتا ہے، ایک میموری لیئر جو اس بات کا تعین کرتی ہے کہ اگلی باری تک کون سا سیاق و سباق برقرار رکھا جائے، ایک منصوبہ بندی کی پرت جو بڑے کاموں کو عمل درآمد شروع ہونے سے پہلے مراحل میں توڑ دیتی ہے، اور ایک سینڈ باکس باؤنڈری جو محدود کرتی ہے کہ ٹولز کس چیز کو چھو سکتے ہیں۔

لوپ ایرو سے پتہ چلتا ہے کہ ماڈل کی آؤٹ پٹ ان پٹ کے اگلے راؤنڈ میں واپس آ جاتی ہے۔ یہ ایک واحد پیشن گوئی کو ایک ایجنٹ میں بدل دیتا ہے جو کام مکمل ہونے تک کام کرتا رہتا ہے۔

ایک پریکٹیشنر کی تعریف مختلف زاویوں سے ایک ہی شکل کو حاصل کرتی ہے۔ ہارنس وہ سب کچھ فراہم کرتا ہے جو ماڈل خود نہیں کرتا ہے۔ یعنی، ایسے لوپس ہیں جو اہداف کو پلان سے لے کر عمل تک پہنچاتے ہیں، ٹولز تک رسائی جیسے کہ ٹرمینل یا فائل سسٹم، ایک سے زیادہ راؤنڈز میں برقرار میموری کا درجہ بندی، تمام گھومنے والے سب ایجنٹس میں کوآرڈینیشن، اور اجازت کے اصول (CellCog) جو چھونے کی اجازت کو محدود کرتے ہیں۔

خاص طور پر، جب آپ کلاڈ کوڈ، کرسر، یا ایڈر میں درخواست داخل کرتے ہیں، تو درج ذیل ترتیب سے ہوتا ہے:

1. کنٹرول پرامپٹس جمع کرتا ہے جیسے کہ درخواستیں، سسٹم کی ہدایات، اور ٹول اسکیموں کی فہرست جسے ماڈل کال کر سکتا ہے۔

2. ماڈل عام طور پر انفرنس ٹیکسٹ اور ایک یا زیادہ ٹول کالز کے ساتھ جواب دیتا ہے (read_file، run_bash، editیا جو بھی ہارنس بے نقاب کرتا ہے)۔

3. کنٹرول ہر ٹول کال کو، مثالی طور پر سینڈ باکس کے اندر چلاتا ہے، اور آؤٹ پٹ کو حاصل کرتا ہے۔

4. ہارنس ٹول آؤٹ پٹ کو ڈائیلاگ میں واپس شامل کرتا ہے اور ماڈل کو دوبارہ کال کرتا ہے۔

5. لوپ دہرایا جاتا ہے، بعض اوقات درجنوں انقلابات کے لیے، جب تک کہ ماڈل حتمی جواب نہیں بناتا، یا ہارنس اپنی گردش کی حد، لاگت کی حد تک پہنچ جاتا ہے، یا انسان رک جاتا ہے۔

یہ پانچ قدمی لوپ، جسے بعض اوقات ایجنٹ لوپ یا ری ایکٹ لوپ کہا جاتا ہے (2022 کے ایک مقالے کے بعد جس میں سب سے پہلے استدلال اور عمل کو ایک باہمی عمل کے طور پر بیان کیا گیا تھا: Yao et al.)، مارکیٹ شیئر کا تمام حصہ ہے۔

یہ مرحلہ 3 اور 4 کے آس پاس کی ہر چیز ہے جو مختلف قسم کا تعین کرے گی اور آیا دیا گیا استعمال اچھی طرح سے کام کرے گا۔ عمل درآمد شروع ہونے سے پہلے منصوبہ کتنا اچھا ہے، یادداشت کس طرح فیصلہ کرتی ہے کہ سیاق و سباق کی آبادی ہونے پر کیا رکھنا ہے اور کس چیز کو ترک کرنا ہے، سینڈ باکس کتنا الگ تھلگ ہے، اور آیا مرکزی گفتگو کو آلودہ کیے بغیر ذیلی کاموں کو سنبھالنے کے لیے ہارنس خود کا ایک سیکنڈ، چھوٹا ورژن بنا سکتا ہے۔

اگر ان چار چیزوں میں سے کوئی بھی غلط ہو جائے تو علامات باہر سے ایک جیسی نظر آتی ہیں۔ اس کا مطلب ہے کہ ایجنٹ منجمد ہو جاتا ہے، بھول جاتا ہے کہ وہ کیا کر رہا تھا، یا اس کام میں اپنی سیاق و سباق کی کھڑکی کو مکمل طور پر ختم کر دیتا ہے جس میں 5 موڑ آتے ہیں۔

ایجنٹ فریم ورک سے ایجنٹ ہارنس تک: کیا بدلا ہے۔

لفظ "فریم ورک” 2023 سے 2025 تک ایجنٹ کی گفتگو پر حاوی ہے، جس میں LangChain، AutoGen، اور CrewAI جیسے ٹولز ہیں۔ اس دور کا فریم ورک ایک لائبریری تھا۔ آپ نے اجزاء درآمد کیے، اپنے ماڈل کالز کا انتخاب کیا، اور اپنی آرکیسٹریشن منطق لکھی۔ انہوں نے آپ کو عمارت کے بلاکس دیئے۔

ہارنس ایک مختلف قسم کی مصنوعات ہیں۔ یہ ایک ریڈی میڈ لوپ فراہم کرتا ہے، اور اس لوپ کو میموری، منصوبہ بندی اور حفاظت کے بارے میں رائے دی جاتی ہے۔ اس کے بعد آپ حکموں پر عمل درآمد کرکے اس کے ساتھ تعامل کرتے ہیں۔

اینتھروپک کا کلاڈ کوڈ 2025 تک اس تبدیلی کو ناقابل تردید بناتا ہے۔ دوسرے لفظوں میں، یہ ایک ٹرمینل مقامی ایجنٹ ہے جو فائلوں کی منصوبہ بندی کرتا ہے، ترمیم کرتا ہے، ٹیسٹ چلاتا ہے، اور بغیر کسی آرکیسٹریشن منطق کو لکھے کوڈ کا ارتکاب کرتا ہے۔

2026 تک، شپ-دی-لوپ پیٹرن نیچے دیے گئے جدول میں نمایاں کردہ 10 ہارنیسز پر ظاہر ہو چکا تھا، کلاڈ کوڈ سے لے کر ڈیپ سیک ہارنس سے کلائن تک، اور "ہارنس” وہ لفظ بن گیا تھا جسے ہر کوئی اس شکل کو بیان کرنے کے لیے استعمال کر رہا تھا جو آپ خود جمع کرتے ہیں۔

نام یہ سب کہتا ہے۔ ڈیپ سیک کے اپنے ذخیرے کو کہا جاتا ہے: deepseek-harnessیہ کلاڈ کوڈ کے ذریعہ متعارف کرائے گئے اسی فریم ورک میں استعمال کی منتقلی کی عکاسی کرتا ہے۔

لینگ چین کے ڈیپ ایجنٹس ظاہر کرتے ہیں کہ انڈسٹری اب "ہارنس” کو اپنی تعمیراتی تہہ کے طور پر دیکھ رہی ہے، اور اسے ریورس انجینئر کرنے کی کوشش میں جاری کیا گیا تھا جس نے کلوڈ کوڈ کے استعمال کو مؤثر طریقے سے تخلیق کیا اور اسے ایک کھلی، ماڈل-ایگنوسٹک لائبریری کے طور پر دوبارہ تعمیر کیا۔

LangChain کی اس منصوبے کی اپنی وضاحت ہیریسن چیس کے الفاظ میں ایک سوال پر واپس جاتی ہے۔ "کلاڈ کوڈ نے اسے عام مقاصد کے لیے بنایا ہے، اور کیا ہم ان خصوصیات کو خلاصہ اور عام کر سکتے ہیں؟”

LangChain کو یہاں بھی واضح مراعات حاصل ہیں۔ یہ زیر مطالعہ آلے کا ایک متبادل پیش کرتا ہے، اور چار نامی میکانزم باقی رہتے ہیں اس سے قطع نظر کہ ان کا نام کس نے رکھا ہے۔

ڈیپ ایجنٹ چار مخصوص میکانزم پیک کرتے ہیں جو کلاڈ کوڈ کا استعمال کرتا ہے۔

• منصوبہ بندی کا آلہ فائل کو چھونے سے پہلے ماڈل کو اقدامات لکھنے پر مجبور کرتا ہے۔ اس سے یہ امکان کم ہو جائے گا کہ آپ کا ماڈل طویل سیشنوں کے دوران خاموشی سے اپنے کام سے الگ ہو جائے گا۔

• ورچوئل فائل سسٹمز اور سینڈ باکسز یہ ایجنٹوں کو ریپوزٹری تک منظم، الگ تھلگ پڑھنے اور لکھنے تک رسائی فراہم کرتا ہے۔

• ذیلی وفدمرکزی ایجنٹ الگ تھلگ کاموں کو سنبھالنے کے لیے چھوٹے ایجنٹوں کو ان کی اپنی صاف سیاق و سباق کی کھڑکیوں کے ساتھ گھماتا ہے اور پھر ایک خلاصہ رپورٹ کرتا ہے۔

• سیاق و سباق اور میموری کا انتظامبات چیت کی سرگزشت کو کمپریس کرنے کے لیے مڈل ویئر شامل ہے اور طویل سیشنز کو ماڈل کی سیاق و سباق کی کھڑکی (LangChain) سے گزرنے سے روکنے کے لیے بڑے ٹول آؤٹ پٹ کو آف لوڈ کرتا ہے۔

یہ فہرست یاد رکھنے کے قابل ہے۔ کیونکہ اس بات سے قطع نظر کہ آیا ڈیپ ایجنٹ وہی استعمال ہے جس کی طرف لوگ اشارہ کرتے ہیں، چار میکانزم جن کو کسی بھی سنجیدہ استعمال کو حل کرنا ضروری ہے وہ ہیں انجینئرنگ کے مسائل: منصوبہ بندی، سینڈ باکسنگ، وفد، اور سیاق و سباق کا انتظام۔ باقی سب کچھ برانڈنگ ہے۔

ایجنٹ ہارنس حل کا جائزہ

نیچے دی گئی جدول اگست 2026 تک ڈویلپرز کے لیے سب سے زیادہ دلچسپی رکھنے والے ہارنسز اور ہر ہارنس کے فن تعمیر کو بیان کرتی ہے۔

استعمال	پروڈکشن کمپنی	آپٹمائزڈ	قابل ذکر حقائق
کلاڈ کوڈ	بشریات	اینڈ ٹو اینڈ کوڈنگ سیشن: منصوبہ، تدوین، ٹیسٹ، کمٹ	اس نے منصوبہ بندی کے آلات اور ذیلی نمونوں کو مقبول بنایا جن کی اب حریف نقل کرتے ہیں۔
ڈیپ سیک ہارنس (dsh)	ڈیپ سیک اے آئی	مکمل رن ٹائم ماڈیولرٹی	اس نے 2 دنوں میں 95,000 GitHub ستاروں کو عبور کیا۔ تمام اجزاء، ماڈل، ٹولز، سینڈ باکسز، اور UI قابل تبدیلی پلگ ان (GitHub) ہیں۔
گہرا ایجنٹ	لینگ چین	کلاڈ کوڈ کا ہارنس پیٹرن ماڈل سے قطع نظر دوبارہ تیار کیا جاتا ہے۔	یہ ایک اوپن سورس لائبریری اور CLI کے طور پر دستیاب ہے اور کسی بھی ٹول انوکیشن ماڈل (LangChain) کے ساتھ کام کرتا ہے۔
ہرمیس ایجنٹ	nus تحقیق	ایک مسلسل، خود کو تیار کرنے والا اسسٹنٹ جو متعدد چینلز پر کام کرتا ہے۔	قابل اشتراک ٹیکنالوجی کا ایک بڑھتا ہوا عوامی مرکز، ایک ہی عمل میں ٹیلیگرام، سلیک، ڈسکارڈ، واٹس ایپ، ای میل، اور بہت کچھ جیسے پلیٹ فارمز تک پہنچنا (Nous Research، GitHub)
پائی	ماریو زیچنر / ایرینڈیل انکارپوریشن۔	ریڈیکل minimalism: 4 بلٹ ان ٹولز، باقی سب کچھ اختیاری TypeScript ایکسٹینشن ہے۔	91,600+ GitHub ستارے (GitHub) نامیاتی، غیر لانچ نمو کے ذریعے
اوہ مائی پی(omp)	boluc کر سکتے ہیں	IDE میں پکا ہوا Pi کا سب سے بڑا کانٹا: LSP تشخیص، ڈیبگر بذریعہ DAP، مستقل عملدرآمد کرنل	Pi کے انجن کو زنگ میں دوبارہ لکھا گیا تھا۔ یہ 60 سے زیادہ ماڈل فراہم کرنے والے اور 31 بلٹ ان ٹولز (GitHub) پیش کرتا ہے۔
سیلکوگ	سیلکوگ	ایک عمومی مقصد کا سپر ایجنٹ استعمال جو وسیع پیمانے پر علمی کام کی طرف ہے۔	اگست 2026 تک، یہ ڈیپ ریسرچ بینچ (اسکور 55.78) میں نمبر 1 پر ہے، جس میں مقامی ویڈیو، امیج، اور دستاویز آؤٹ پٹ اسی انجن (CellCog) میں بنایا گیا ہے۔
کھلے ہاتھ	آل ہینڈز اے آئی	بلٹ ان باش، براؤزر، اور ٹیسٹ ایگزیکیوشن کے ساتھ اوپن، ڈوکرائزڈ، خود مختار سافٹ ویئر انجینئر	پچھلا نام OpenDevin تھا۔ ڈوکر ایک ڈیفالٹ سینڈ باکس ہے جو ہر سیشن کے شیل کمانڈز اور فائل کو میزبان (اوپن ہینڈز ڈاکس) سے الگ کرتا ہے۔
مدد	پال گوتھیئر اور تعاون کرنے والے	گٹ پر مبنی جوڑی پروگرامنگ جہاں ہر ایجنٹ کا قدم ایک صاف، قابل جائزہ عہد ہے۔	انجینئرز کے طویل عرصے سے پسندیدہ جو ایک سخت ڈِف-ریویو لوپ چاہتے ہیں۔
کلین	Cline Bot Inc. اور تعاون کنندگان	ماڈل-اگنوسٹک، منظوری کے لیے VS کوڈ کی توسیعات کی ضرورت ہے۔	پہلے سے طے شدہ طور پر، تمام فائل ایڈیٹس اور کمانڈز کو عملدرآمد سے پہلے منظوری کے لیے روک دیا جاتا ہے۔

ان میں سے کچھ کوڈنگ میں مہارت رکھتے ہیں، جبکہ دیگر (خاص طور پر CellCog اور Hermes Agent) وسیع تر علم پر کام کرنے کے لیے کوڈ سے ہٹ کر استعمال کے نمونوں کو عام کرنے کی کوشش کر رہے ہیں۔

کوڈنگ کے لیے بنائے گئے ہارنسز ریپوزٹریز، ٹیسٹ سویٹس، اور اختلافات کو کام کی اکائیوں کے طور پر فرض کر سکتے ہیں۔ عمومی علم کے کام کے لیے بنائے گئے ہارنسز کو تحقیق، تحریری اور کثیر سطحی کاروباری کام کے لیے مساوی ڈھانچہ وضع کرنا چاہیے، جو زیادہ مشکل اور کم معیاری مسائل ہیں۔

اگر آپ ڈوری کے علاوہ کسی اور چیز کے استعمال کا اندازہ لگا رہے ہیں تو پہلے پوچھیں۔ کام کی اکائی کیا ہے، اور کیا کسی نے مساوی فرق کیا ہے؟ یا کیا ہم صرف فرض کرتے ہیں کہ یہ موجود ہے؟

تین مسابقتی فلسفے اس بارے میں کہ ہارنس کیسے کام کرتے ہیں۔

مارکیٹنگ کو ختم کریں اور 2026 ایجنٹ ہارنس بوم کے نیچے تین مختلف انجینئرنگ شرطیں ہیں۔

تصویر 2: ایک ہارنس بنانے کے طریقے پر تین شرطیں (تین متوازی کھمبوں سے ظاہر ہوتا ہے)۔ پہلا کالم، ڈیپ سیک ہارنس، ایک پلگ ان کرنل کے گرد مرکز ہے جہاں ماڈل، سینڈ باکس، میموری، اور UI سبھی قابل تبادلہ ماڈیول ہیں۔

دوسرا کالم، کلاڈ کوڈ اور ڈیپ ایجنٹس، چار اینکرنگ میکانزم پر توجہ مرکوز کرتا ہے: منصوبہ بندی، ورچوئل فائل سسٹم، سبجینٹ، اور سیاق و سباق کمپریشن۔

تیسرا کالم، ہرمیس ایجنٹ، پیچیدہ مہارتوں کی ایک لائبریری پر توجہ مرکوز کرتا ہے جو ہر بار جب ایجنٹ کوئی نیا مسئلہ حل کرتا ہے تو بڑھتا ہے۔ تین کالم تصویر 1 میں صرف مرکزی لوپ کا اشتراک کرتے ہیں۔ اس لوپ کے اوپر کی ہر چیز اس بارے میں ایک مختلف فیصلہ ہے کہ طویل سیشنوں میں ایجنٹ کو کیا مستحکم بناتا ہے۔

ایک شرط: سب کچھ ایک پلگ ان ہے۔

DeepSeek Harness Cordis نامی میٹا فریم ورک پر بنایا گیا ہے۔ اس فریم ورک کے ڈیزائن کو ڈیپ سیک کے اپنے مقالے میں بیان کیا گیا ہے، "پروگرامنگ پیراڈیمز فار اسپیٹیو ٹیمپورل کمپوزیبلٹی۔” یہ ایک خیال پر ابلتا ہے: ہر چیز کو رن ٹائم پر تبدیل کیا جاسکتا ہے (deepseek-ai/deepseek-harness)۔

عملی طور پر، اس کا مطلب یہ ہے کہ ماڈلز، سینڈ باکسز، سیشن اسٹورز، شیڈول لوپس، اور یہاں تک کہ UI تھیمز بھی بدلنے کے قابل ماڈیول ہیں۔ ہارنیس چلنے والے نظام کی جانچ کرنے، میموری میں کورڈیس پلگ ان کی جانچ کرنے اور انہیں ایک نئی ترتیب (DeepSeek) میں یکجا کرنے کے لیے ایک "جنریٹر موڈ” بھی فراہم کرتا ہے۔

یہاں ایک شرط ہے: کوئی ایک فن تعمیر ہمیشہ کے لیے نہیں جیت سکتا، اس لیے فن تعمیر کو خود ایک کنفیگریشن فائل بنانا وہی جیتتا ہے۔

شرط 2: میکانزم کا چھوٹا، مقررہ سیٹ، اچھی طرح سے عمل میں آیا۔

Claude Code اور LangChain کے نتیجے میں ڈیپ ایجنٹ مخالف سمت میں شرط لگاتے ہیں۔ یعنی، ہم چار میکانزم کا انتخاب کرتے ہیں (منصوبہ بندی، سینڈ باکس فائل سسٹم تک رسائی، سبجینٹ ڈیلیگیشن، اور سیاق و سباق کمپریشن) اور ہر میکانزم کو قابل اعتماد بنانے میں سرمایہ کاری کرتے ہیں۔

اس فہرست میں موجود ہر میکانزم اتنا واقف ہے کہ حریفوں کو تبدیل کیا جائے۔ مندرجہ بالا جدول کلاڈ کوڈ کو مقبول بنانے کے لیے پلان + سبجینٹ پیٹرن کا سہرا دیتا ہے، جسے اب دیگر استعمال کرنے والے نقل کرتے ہیں۔ شرط کام کرتی ہے کیونکہ چاروں ہر عمل میں ایک ساتھ چلتے ہیں۔ اگر آپ ایک کو چھوڑ دیتے ہیں، تو دوسرا سیشن اس حصے پر قبضہ کر لیتا ہے، جب تک طویل سیشن میں کوئی خلا نہ مل جائے تب تک جاری رہتا ہے۔

تیسری شرط: پیچیدہ میموری۔

ہرمیس ایجنٹ کو یقین ہے کہ سب سے بڑا حل نہ ہونے والا مسئلہ وہ ہے جو سیشنوں کے درمیان ہوتا ہے۔ جب بھی کوئی نئی بات چیت ہوتی ہے تو زیادہ تر ہارنس ایک خالی سیاق و سباق پر دوبارہ سیٹ ہو جاتے ہیں۔ اس کے بجائے، ہرمیس غیر معمولی مسائل کو حل کرتے وقت آپ کے نقطہ نظر کو دوبارہ قابل استعمال تکنیک کے طور پر ذخیرہ کرنے کا مشورہ دیتا ہے۔ اس کے بعد یہ شروع سے مستقبل کی اسی طرح کی درخواستوں کے بارے میں اندازہ لگانے سے پہلے اس مہارت کی لائبریری کی جانچ پڑتال کرتا ہے، جس سے آپ اسے جتنی دیر تک استعمال کرتے ہیں اسے تیزی سے دہرانے کی اجازت دیتے ہیں (Nous Research)۔

یہ ایک فائدہ اور خطرہ دونوں ہے۔ مہارتوں کی ایک لائبریری جو بغیر جانچ پڑتال کے بڑھ جاتی ہے وہ ذمہ داریوں میں بدل سکتی ہے جو ان کی تخلیق کی وجہ سے پیچھے رہ جاتی ہے۔ ٹیلیگرام، سلیک، اور ڈسکارڈ جیسے پلیٹ فارمز میں مقامی شیڈولنگ اور چینل کے انضمام کے ساتھ مل کر، ڈیزائن کا مقصد اسے ایک ہی سیشن کے دوران کھولنے اور بند کرنے والے ٹول سے زیادہ سرور کے رہائشی اسسٹنٹ بنانا ہے۔

چوتھی شرط نیچے تینوں پر ہے۔ Pi اور Oh-My-Pi کا استدلال ہے کہ زیادہ تر دیگر ہارنسز غیر ضروری وزن کے ہیں، اور یہ کہ چار ٹولز اور توسیعی نظام انجینئرز کے لیے ایک مکمل خصوصیات والے پلیٹ فارم سے بہتر ہیں جو جانتے ہیں کہ وہ کیا چاہتے ہیں۔

حقیقت یہ ہے کہ Pi نے لانچ مہم کے بجائے نامیاتی الفاظ کی بدولت 91,600 GitHub ستاروں کو پیچھے چھوڑ دیا ہے یہ بتاتا ہے کہ شرط کی طاقت یہاں باقی ہے۔

چاروں شرطیں قابل دفاع ہیں۔ وہ مختلف ناکامی کے طریقوں کو بہتر بناتے ہیں۔ ڈیپ سیک ہارنس آرکیٹیکچرل لاکنگ کے لیے بہتر بناتا ہے، کلاڈ کوڈ اور ڈیپ ایجنٹس غیر معتبر طویل مدتی سیشن رویے کے لیے بہتر بناتا ہے، ہرمیس سیشنز میں بار بار ہونے والی کارروائیوں کے لیے بہتر بناتا ہے، اور Pi بلوٹ کے لیے بہتر بناتا ہے۔

اس لیے کسی کو منتخب کرنے سے پہلے پوچھیں کہ آج کون سا فیل موڈ آپ کا وقت ضائع کر رہا ہے۔ جوابات آپ کو صحیح ایجنٹ کے استعمال کا انتخاب کرنے میں مدد کریں گے۔

ازگر کی 60 سے کم لائنوں میں ایک کم سے کم کنٹرول بنانا

ذیل کی مثال تصویر 1 میں پانچ قدمی لوپ بنانے کے لیے Anthropic’s Message API کا استعمال کرتی ہے: ایک ماڈل، تین ٹولز، اور ایک لوپ جو ماڈل کو کال کرتا رہتا ہے جب تک کہ وہ ٹول کالز کی درخواست کرنا بند نہ کر دے۔ اس سیکشن میں آپ ان 60 لائنوں کے اندر انتظار کے لیے بیان کردہ تمام ناکامی کے طریقوں کو دیکھ سکتے ہیں۔

import subprocess
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic()

TOOLS = [
    {
        "name": "read_file",
        "description": "Read a UTF-8 text file from the working directory.",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {"path": {"type": "string"}},
            "required": ["path"],
        },
    },
    {
        "name": "write_file",
        "description": "Write content to a file, overwriting it if it exists.",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "path": {"type": "string"},
                "content": {"type": "string"},
            },
            "required": ["path", "content"],
        },
    },
    {
        "name": "run_bash",
        "description": "Run a shell command inside the sandbox directory and return its output.",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {"command": {"type": "string"}},
            "required": ["command"],
        },
    },
]

def execute_tool(name, tool_input):
    if name == "read_file":
        return open(tool_input["path"]).read()
    if name == "write_file":
        with open(tool_input["path"], "w") as f:
            f.write(tool_input["content"])
        return f"wrote {len(tool_input['content'])} bytes to {tool_input['path']}"
    if name == "run_bash":
        result = subprocess.run(
            tool_input["command"],
            shell=True,
            cwd="./sandbox",
            capture_output=True,
            text=True,
            timeout=30,
        )
        return result.stdout + result.stderr
    raise ValueError(f"unknown tool: {name}")

def run_harness(task, max_turns=15):
    messages = [{"role": "user", "content": task}]

    for _ in range(max_turns):
        response = client.messages.create(
            model="claude-sonnet-5",
            max_tokens=4096,
            tools=TOOLS,
            messages=messages,
        )
        messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})

        if response.stop_reason != "tool_use":
            return response.content[0].text

        tool_results = []
        for block in response.content:
            if block.type == "tool_use":
                output = execute_tool(block.name, block.input)
                tool_results.append({
                    "type": "tool_result",
                    "tool_use_id": block.id,
                    "content": output,
                })
        messages.append({"role": "user", "content": tool_results})

    return "stopped: hit max_turns without a final answer"

چلائیں run_harness("Write a Python script in sandbox/hello.py that prints the first 10 Fibonacci numbers, then run it and show me the output.") اور باری کھلتے دیکھیں۔ ماڈل فائل کو لکھتا اور کال کرتا ہے۔ run_bash اسے چلانے کے لیے، یہ آؤٹ پٹ پڑھتا ہے اور پھر حتمی متن کا جواب تیار کرتا ہے۔ مندرجہ بالا جدول میں تمام پروڈکشن ہارنس ایک ہی شکل کے زیادہ انجنیئر ورژن ہیں۔

کلاڈ کوڈ پہلی باری سے پہلے منصوبہ بندی کا مرحلہ اور ہر موڑ سے پہلے ایک اجازت گیٹ شامل کرتا ہے۔ run_bash مساوی ڈیپ ایجنٹ ایک مڈل ویئر پرت شامل کرتے ہیں جو ورچوئل فائل سسٹم اور کمپریشن فراہم کرتی ہے۔ messages اس سے پہلے کہ یہ ماڈل کی سیاق و سباق کی کھڑکی سے آگے بڑھے۔ ڈیپ سیک کا استعمال TOOLS فہرست اور ماڈل کلائنٹس خود رن ٹائم پر بدلے جا سکتے ہیں۔

اس کھلونا لوپ اور ایک سنجیدہ لوپ کے درمیان فرق مکمل طور پر قابل اعتماد انجینئرنگ میں ہے۔ یعنی، جب ٹول کال ناکام ہو جاتی ہے تو کیا ہوتا ہے، 50 سال کی باری پر کیا ہوتا ہے، اور کیا چیز سینڈ باکس کو بیرونی دنیا تک پہنچنے سے روکتی ہے؟ ./sandbox.

کچھ نہیں execute_tool یہ ان ٹولز کو پکڑتا ہے جو غلط جوابات یا غلطیاں پیدا کرتے ہیں، لہذا ایک ہی غلط ٹول کال ماڈل کو ایک کے بعد ایک اسی ٹوٹے ہوئے نتائج کے ساتھ اپنے آپ میں لوٹنے کا سبب بن سکتی ہے۔ اگر آپ خود دوبارہ کوشش کرنے کا راستہ شامل نہیں کرتے ہیں، تو Harness بذریعہ ڈیفالٹ یہ کام جاری رکھے گا۔

اس مثال میں دو چیزوں کو قریب سے دیکھنے کے قابل ہے۔ سب سے پہلے cwd="./sandbox" ایک حفاظتی حد جو بوجھ کو سہارا دیتی ہے۔ اس کے بغیر، run_bash یہ کچھ بھی کرسکتا ہے جو میزبان صارف کرسکتا ہے۔ یہی وجہ ہے کہ تمام سنجیدہ ہارنیس اپنے آلے کو کنٹینرز یا محدود ڈائریکٹریوں کے اندر چلاتے ہیں۔ یہ ایک ایسی لائن ہے جسے ری فیکٹرنگ کے دوران غلطی سے حذف کرنا آسان ہے، اور کھونے کے لیے خطرناک لائن ہے۔

دوسرا max_turns=15 یہ موجود ہے کیونکہ یہاں ماڈل کو خود کو روکنے کے لیے کچھ نہیں کہا گیا ہے۔ اگر آپ اسے چھوڑ دیتے ہیں تو، بغیر کسی گھماؤ کی حد اور لاگت کی کوئی حد کے بغیر ہارنس اعادہ ہوتا رہے گا اور ٹوکن کا استعمال جاری رکھے گا جب تک کہ ماڈل کو ٹولز کی ضرورت ہوتی رہے گی۔ اگر آپ ری فیکٹرنگ کے دوران اس لائن کو بھول جاتے ہیں، تو ناکامی باہر سے ایک جیسی نظر آئے گی۔ اس کا مطلب ہے کہ وہ کام جو کبھی واپس نہیں آتا اور ٹوکن بل جو اس وقت تک بڑھتے رہتے ہیں جب تک کہ کوئی خود اس عمل کو ختم نہ کر دے۔

ایجنٹ ہارنس حل اسٹیک

ہارنس اکیلے کام نہیں کرتے۔ تقریباً ہر پروڈکشن ایجنٹ کی تعیناتی میں تین ملحقہ پرتیں نمودار ہوتی ہیں، اور یہ جاننے کا مطلب ہے کہ ہر پرت کہاں سے شروع ہوتی ہے اور کہاں رکتی ہے اس کا مطلب ہے کہ آپ ہارنس سے صرف ایک پرت سے متعلق مسائل کو حل کرنے کے لیے نہیں کہہ سکتے۔ اگر آپ اس نقشہ سازی کو چھوڑ دیتے ہیں، تو آپ اس کے بجائے سینڈ باکس میں کیڑے کے لیے استعمال کو ڈیبگ کرنے میں ایک ہفتہ گزاریں گے۔

شکل 3: نیچے سے اوپر تک چار افقی پرتیں سجی ہوئی ہیں۔ نیچے کی پرت، پروٹوکول کی پرت، ماڈل سیاق و سباق پروٹوکول (MCP) ہے۔ یہ ایک مشترکہ معیار ہے جو بیرونی ٹولز یا ڈیٹا کے ذرائع کے ساتھ اسی طرح بات چیت کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ دوسری تہہ کے اوپر ہارنس خود ہے، یعنی شکل 1 میں لوپس۔

تیسری پرت، آرکیسٹریشن فریم ورک، ایک ہی ایجنٹ کے اوپر بیٹھتا ہے اور متعدد ایجنٹوں یا طویل عرصے سے چلنے والے ریاستی کام کے بہاؤ (LangGraph، CrewAI، AG2، Mastra، اور DSPy) کو مربوط کرتا ہے۔

چوتھے افقی بینڈ کے بجائے دو سائیڈ پینلز کے طور پر کھینچی گئی اوپر کی تہیں مشاہداتی اور سینڈ باکسنگ ہیں۔ Langfuse اور LangSmith جیسے ٹولز ان کے نیچے کی تمام تہوں پر نظر رکھتے ہیں، جبکہ E2B اور Modal الگ تھلگ عمل درآمد کے ماحول فراہم کرتے ہیں جس میں ان کے اندر چلنے والے ہارنیس کے سینڈ باکس ہیں۔

پروٹوکول پرت: MCP

ماڈل سیاق و سباق پروٹوکول ایک کھلا معیار ہے جو اصل میں اینتھروپک نے نومبر 2024 میں متعارف کرایا تھا تاکہ ماڈلز کو بیرونی ٹولز، فائلوں اور ڈیٹا کے ذرائع سے ایک مستقل طریقے سے منسلک کیا جا سکے۔ 2025 کے آخر میں، یہ Agentic AI فاؤنڈیشن میں چلا گیا، جو لینکس فاؤنڈیشن کا حصہ ہے، جسے Anthropic، OpenAI، اور Block (ویکیپیڈیا) کے ذریعے تعاون حاصل ہے۔

ہارنس عام طور پر اپنی ٹول لسٹ کو MCP کنفیگریشن سے لوڈ کرتا ہے بجائے اس کے کہ آپ خود لکھے کوڈ سے۔

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/Users/you/project"]
    },
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres", "postgresql://localhost/mydb"]
    }
  }
}

کوئی بھی MCP سرور جو آپ یہاں شامل کرتے ہیں اسے اندرونی ٹول کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے۔ TOOLSاگر آپ کچھ نیا نہیں لکھتے execute_tool درخت کی شاخیں۔ اپنا انضمام ایک بار لکھیں اور آپ کلاڈ کوڈ، ڈیپ ایجنٹس، ڈیپ سیک ہارنس، یا کوئی بھی MCP کے موافق استعمال کر سکتے ہیں جسے آپ خود بناتے ہیں۔ یہ ایک جملے میں پروٹوکول پرت کے بارے میں پوری دلیل ہے۔

آرکیسٹریشن پرت

ہارنس ایک ایجنٹ کو ایک لوپ کے ذریعے چلاتا ہے۔ جس لمحے آپ کو منصوبہ سازوں، محققین، اور جائزہ نگاروں جیسے وقف شدہ کرداروں کے ساتھ ریاستی طویل عرصے سے چلنے والے ورک فلو میں تعاون کرنے کے لیے متعدد ایجنٹوں کی ضرورت ہوتی ہے، آپ آرکیسٹریشن فریم ورک کے دائرے میں داخل ہو جاتے ہیں۔ یہاں غلط فریم ورک کا انتخاب کرنے میں آپ کو کوڈ کی چند لائنوں کے بجائے مہینوں لگ سکتے ہیں۔

1. LangGraph (GitHub) چیک پوائنٹس اور ٹائم ٹریول ڈیبگنگ کے ساتھ گراف کے طور پر ملٹی ایجنٹ ورک فلوز کو ماڈل کرتا ہے اور ریگولیٹڈ انٹرپرائزز میں ریاست پر مبنی پروڈکشن ورک فلو کے لیے وسیع پیمانے پر استعمال ہوتا ہے۔

2. CrewAI کردار کے لحاظ سے ایجنٹوں کی تعریف کرنے اور مشترکہ کاموں میں تعاون کرنے کے لیے بنایا گیا ہے۔

3. AG2 مائیکروسافٹ کے اصل AutoGen پروجیکٹ کا کمیونٹی کے زیر انتظام جانشین ہے، جو 2026 میں کمپوز ایبل مڈل ویئر (GitHub, pickaxe.co) کے ارد گرد بنائے گئے ایک غیر مطابقت پذیر ایونٹ سے چلنے والے رن ٹائم کی طرف بڑھ رہا ہے۔

4. Mastra جنوری 2026 (pickaxe.co، GitHub) میں ورژن 1.0 تک پہنچنے کے بعد سے 22,000 GitHub ستاروں اور 300,000 ہفتہ وار npm ڈاؤن لوڈز کے ساتھ ایک TypeScript-فرسٹ ایجنٹ فریم ورک ہے۔

5. Stanford NLP سے DSPy (GitHub)، جو فوری انجینئرنگ کو خود لکھنے کے بجائے تالیف کے قریب سمجھتا ہے اور میٹرکس کے لیے اشارے کو بہتر بناتا ہے۔

مشاہدہ اور سینڈ باکسنگ

ایجنٹ کے اپنے طور پر ٹول کال کرنے کے بعد، آپ کو یہ چیک کرنے کی ضرورت ہے کہ اس نے کیا کیا اور کہاں گیا تاکہ آنکھیں بند کرکے ڈیبگنگ سے بچا جا سکے۔ Langfuse اور LangSmith تمام ماڈل کالز، ٹول کالز، اور تمام سیشنز کے ٹوکن اخراجات کو ٹریک کرتے ہیں۔ 34 (GitHub، LangChain) پر ناکام ہونے والے ہارنس کو ڈیبگ کرنے کا طریقہ یہ ہے۔

Braintrust اور Arize Phoenix ٹریکنگ کے سب سے اوپر سخت تشخیص کا اضافہ کرتے ہیں، تاکہ آپ اپنے کوڈ بیس (Braintrust, Arize-ai/phoenix) کی جانچ اسی طرح کر سکتے ہیں جس طرح آپ ریگریشن ٹیسٹ ہارنس رویے کو جانچتے ہیں۔ اور خود سینڈ باکس کی صورت میں الگ تھلگ ماحول run_bashجب اسٹائل ٹول کال کی جاتی ہے تو، E2B اور Modal ایک ون آف مائیکرو VM فراہم کرتے ہیں جو ہارنس کو میزبان سسٹم (GitHub، Modal) کو چھوئے بغیر ناقابل اعتماد کوڈ چلانے کی اجازت دیتا ہے۔

ہائپ اور اپنانے کے منحنی خطوط کیوں الگ ہوجاتے ہیں۔

شکل 4: تقریباً 400 دنوں کے دوران ایک ہی محور پر دو GitHub ستارے کے نمو کے منحنی خطوط بنائے گئے۔ ڈیپ سیک ہارنس وکر تقریبا عمودی ہے۔ یہ 0 پر چپٹا ہو جاتا ہے، پھر 13 اگست 2026 کو لانچ ہونے کے پہلے دو دنوں کے اندر تقریباً فوری طور پر 95,000 ستاروں تک پہنچ جاتا ہے، اور پھر چپٹا ہو جاتا ہے۔

Pi وکر کی مخالف شکل ہے۔ اگست 2025 میں لانچ ہونے سے ایک سال بعد 91,600 سے زیادہ ستاروں تک ایک اتلی، مستحکم، تقریبا سیدھا اضافہ ہوگا، لائن کے ساتھ کہیں بھی ایک بھی اضافہ نہیں ہوگا۔ دونوں منحنی خطوط تقریباً ایک ہی جگہ پر ختم ہوتے ہیں۔

میں نے ان دو منحنی خطوط کو ایک چارٹ پر رکھنے کی وجہ یہ ہے کہ وہ وہاں جانے کے لیے ایک مختلف شکل اختیار کرتے ہیں۔ ایک منحنی خطوط ایک ہم آہنگ لانچ اور مناسب وقت پر اعلان کی عکاسی کرتا ہے۔ دوسرا ایک سال کی عکاسی کرتا ہے جس میں انجینئرز نے انفرادی طور پر فیصلہ کیا کہ یہ ٹول کو انسٹال رکھنے کے قابل ہے۔

ریلیز میں اضافہ آپ کو بتاتا ہے کہ پروجیکٹ نے کرشن حاصل کر لیا ہے۔ مسلسل استعمال آپ کو بتائے گا کہ آیا ٹول 6 ماہ کے بعد بھی ٹرمینل میں کھلا ہے، جو وجہ کے لحاظ سے ایک مختلف سوال ہے۔

ڈیپ سیک ہارنس کے دو دنوں میں 95,000 ستارے ایک قابل تصدیق تعداد (بہاؤ) ہے، لیکن یہ زیادہ تر وقت، تقسیم، اور معروف ماڈل لیبز کے موجودہ سامعین کے ذریعے کارفرما ہے۔

ستاروں کی اتنی ہی تعداد میں Pi کو بڑھانا ایک مختلف قسم کا سگنل دیتا ہے۔ کسی نے ایک سال تک رہائی کو مربوط نہیں کیا۔ یہ سگنل ان انجینئرز میں منہ کی بات کے ذریعے جمع ہوا جنہوں نے چار ٹول کوڈنگ ایجنٹوں کو آزمایا، ان کا استعمال جاری رکھا، اور انہیں دوسرے انجینئرز تک پہنچایا۔

ریلیز ہفتہ کے اضافے کے لیے منتخب کردہ ٹول پہلے دن اچھی کارکردگی دکھاتا ہے اور اگر دیکھ بھال کرنے والے اگلی ریلیز پر جاتے ہیں تو تین ماہ بعد بھی ٹیم کو پھنسے ہوئے چھوڑ دیتے ہیں۔ کوئی بھی نمبر دوسرے سے زیادہ اہم نہیں ہے، لیکن اگر آپ اپنی ٹیم کے ورک فلو کو لٹکانے کے لیے ہارنس کا انتخاب کر رہے ہیں، تو نہ صرف موجودہ اونچائی بلکہ وکر کی شکل کا بھی جائزہ لیں۔

ایک چپٹی دم کے ساتھ کھڑی اسپائک اس بات کی نشاندہی کرتی ہے کہ پروجیکٹ میں ایک فعال کمیونٹی ہے جو پروڈکشن ورک فلو کا ارتکاب کرنے سے پہلے مشاہدہ کرنے کے قابل ہے۔ ایک لمبی، اتلی، غیر ٹوٹی ہوئی چڑھائی ہمیں بتاتی ہے کہ جوش ختم ہونے کے بعد بھی انجینئرز نے تنصیب کو برقرار رکھا، جو کہ زیادہ مضبوط، اگر سست، سگنل ہے۔

اپنی ٹیم کے لیے ہارنس کا انتخاب کیسے کریں۔

اپنے کنٹرول کو اپنے سامنے ناکامی کے موڈ سے جوڑیں، نہ کہ اس ہفتے کے رجحان سے۔ رکاوٹوں کے بجائے ستاروں کی بنیاد پر انتخاب کرنا ایک ایسی غلطی ہے جس کی وجہ سے آپ کی ٹیم کو کئی ہفتوں بعد منتقلی کے کام کی لاگت آئے گی۔

• آپ کو ایک کوڈنگ کام کو مکمل کرنے کے لیے ایک ایجنٹ کی ضرورت ہے۔ اگر آپ سب سے سخت، قابل جائزہ فی کمٹ ڈِف لوپ چاہتے ہیں جو آپ حاصل کر سکتے ہیں، تو کلاڈ کوڈ، ڈیپ ایجنٹس، یا ایڈر کے ساتھ شروع کریں۔ تینوں شکل 1 میں پلان + سینڈ باکس پیٹرن کو نافذ کرتے ہیں۔

• اگر آپ وینڈر یا آرکیٹیکچر لاک ان کے بارے میں فکر مند ہیں اور ماڈلز کو کثرت سے تبدیل کرنے کی توقع رکھتے ہیں: ڈیپ سیک ہارنس کا پلگ ان ڈیزائن اور ڈیپ ایجنٹس کا ماڈل اگنوسٹکزم دونوں ہی ان خدشات کو براہ راست نشانہ بناتے ہیں۔ ایک فراہم کنندہ کے SDK کو اس کے بنیادی حصے میں استعمال کرنا ایک برا انتخاب ہے، قطع نظر اس فراہم کنندہ کے موجودہ ماڈل کی کارکردگی۔

• اسی قسم کے کاموں کو ہفتوں یا مہینوں میں بار بار دہرایا جاتا ہے، اور آپ چاہتے ہیں کہ آپ کے ایجنٹ ان کاموں کو وقت کے ساتھ تیزی سے انجام دیں اس کی بنیاد پر جو وہ جانتے ہیں۔ ہرمیس ایجنٹ کی پیچیدہ مہارتوں کی لائبریری خاص طور پر اس طرز کے لیے بنائی گئی ہے، خاص طور پر اگر آپ اس بات کو یقینی بنانا چاہتے ہیں کہ آپ چیٹ پلیٹ فارمز تک بھی پہنچ سکتے ہیں جہاں آپ کی ٹیم رہتی ہے۔

• آپ آڈٹ کی سطح کا سب سے چھوٹا حصہ چاہتے ہیں اور جو غائب ہے اس کے لیے اپنی ایکسٹینشن لکھنے میں آرام سے ہیں۔ اگر آپ خاص طور پر Pi کے چار ٹول کور یا IDE-کلاس ٹولز، LSP تشخیص، اور اسی کم سے کم فاؤنڈیشن کے اوپر ایک ڈیبگر چاہتے ہیں، تو یہ Oh-My-Pi ہے۔

• طویل عرصے سے چلنے والے ریاستی عمل کو مربوط کرنے کے لیے متعدد ایجنٹوں کی ضرورت ہے۔ سوال کنٹرول کے اوپر ایک پرت میں ہے۔ LangGraph، CrewAI، AG2 یا Mastra پر جائیں۔

آپ جو بھی انتخاب کریں، مشاہداتی پرت کو شروع سے ہی غیر اختیاری سمجھیں۔ بغیر کسی رن کے 30 ویں موڑ پر ہارنس کا فیل ہونا ایک ڈیبگنگ ڈراؤنا خواب ہے جس کا کوئی پتہ نہیں چلتا ہے۔ Langfuse یا LangSmith سے منسلک ہونے والی ایک ہی خرابی 5 منٹ سے بھی کم وقت میں حل ہو جاتی ہے۔ سیٹ اپ کے وقت کے ایک دوپہر کو بچانے کے لیے اس قدم کو چھوڑ دیں۔ پھر آپ لاگت ادا کرتے ہیں جب پہلی بار عمل درآمد کے دوران ایجنٹ ناکام ہو جاتا ہے، اور کوئی آپ کو اس کی وجہ نہیں بتا سکتا۔

کیا بھیجا جاتا ہے اس سے قطع نظر کہ کون سا استعمال جیتتا ہے۔

اس مضمون میں مخصوص ٹول کے نام ممکنہ طور پر ایک سال کے اندر سامنے آئے کیونکہ زمرہ اتنی تیزی سے تبدیل ہو رہا ہے۔ جو چیز کارآمد ہے وہ ہے شکل 1 میں پانچ قدموں کا لوپ، کلاڈ کوڈ کے فن تعمیر کے اندر شناخت شدہ LangChain کے چار میکانزم، اور شکل 3 میں درجہ بندی کا اسٹیک۔

اگلے مہینے میں ان تین حوالوں کے لیے نمودار ہونے والے نئے ہارنسز کو پڑھیں اور آپ ایک گھنٹے کے اندر یہ بتا سکیں گے کہ آیا وہ ساختی طور پر کچھ نیا کر رہے ہیں یا صرف انہی لوپس کو ایک مختلف پلگ ان سسٹم اور بڑی ریلیز پوسٹ میں دوبارہ پیک کر رہے ہیں۔

یہ برقرار رکھنے کے قابل ایک مہارت ہے۔ مارکیٹنگ کے بجائے فن تعمیر کو پڑھنا ایک ایسی چیز ہے جو اس زمرے کو متروک نہیں کر سکتی، چاہے ٹولز کے نام کتنی ہی جلدی بدل جائیں۔

نتیجہ

ایجنٹ ہارنس کوئی پراسرار نیا سافٹ ویئر زمرہ نہیں ہے۔ ایک رن ٹائم شیل جو ماڈل کی اگلی ٹوکن پیشن گوئی کو ایک ایجنٹ میں بدل دیتا ہے جو اپنے کام کی منصوبہ بندی کرتا ہے، اسے انجام دیتا ہے، اس کی تصدیق کرتا ہے، اور کام مکمل ہونے تک جاری رہتا ہے۔

کنٹرول پانچ حصوں پر مشتمل ہے جو تمام نفاذ میں ظاہر ہوتے ہیں: لوپ، ٹول روٹر، میموری، پلان، اور سینڈ باکس باؤنڈری۔ 2026 میں کیا تبدیلی آئے گی وہ پیمانہ ہے۔

کافی ٹیمیں مسابقتی عمل درآمد جاری کر رہی ہیں کہ ان کے درمیان تعمیراتی اختلافات کا مطالعہ کرنے کے قابل ہے۔ ماحول اب ڈیپ سیک کے آل پلگ ان کرنل اور Pi کے ریڈیکل minimalism سے لے کر ہرمیس ایجنٹ کی ترکیب کی تکنیک اور کلاڈ کوڈ اور ڈیپ ایجنٹ کے چار پننگ میکانزم تک ہے۔

آخری حصے کے نمبر اس کی تائید کرتے ہیں۔ دو دن میں 95,000 ستارے اور ایک سال میں 91,600 ستارے ثابت کرتے ہیں کہ دو مختلف راستے ایک ہی نتیجے پر پہنچتے ہیں۔

خود ایک 60 لائن ورژن بنانے کی کوشش کریں۔ اسے دوبارہ دیکھیں۔ ایک بار جب آپ ایسا کر لیتے ہیں تو، مارکیٹ میں ہر استعمال جادو کی طرح کم اور انجینئرنگ کے فیصلے کی طرح نظر آنے لگتا ہے جس کا اندازہ اس کی خوبیوں پر لگایا جا سکتا ہے۔

آگے کیا دریافت کرنا ہے۔

30 سے ​​زیادہ اوپن سورس سافٹ ویئر سلوشنز اور ڈویلپر ٹولز کو دریافت کرنے کے لیے میرا GitHub ملاحظہ کریں جو اس ایجنٹ AI پر مبنی انجینئرنگ کے عمل کو استعمال کرتے ہوئے بنائے اور شیئر کیے گئے ہیں۔