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एजेंट, Orchestration, और वह परत जो उन्हें ईमानदार रखती है

AI सिस्टम और एजेंट

Techon Pixel संपूर्ण AI सिस्टम डिज़ाइन और इंजीनियर करती है: voice और chat एजेंट, agentic workflows, copilots, LLM इंटीग्रेशन और retrieval-augmented generation, साथ ही वह production परत जिसे अधिकांश AI प्रोजेक्ट छोड़ देते हैं, safety rails, मानवीय escalation, मॉनिटरिंग और मूल्यांकन।

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जुड़े हुए nodes का अमूर्त नेटवर्क, जो एक एजेंट सिस्टम की topology दर्शाता है
सिस्टम topology, एजेंट, tools और नियंत्रण बिंदु

हम क्या करते हैं

Techon Pixel ऐसे AI सिस्टम कैसे बना सकती है जो production में टिकें?

डेमो में एक सवाल का जवाब देने वाला एजेंट बनाना आसान है। लेकिन ऐसा सिस्टम जो वास्तविक leads लेता है, नियंत्रित निर्णय करता है, tools कॉल करता है, सही जानकारी retrieve करता है, गर्म बातचीत को सही क्षण पर इंसानों को सौंपता है, आपके CRM में वापस लिखता है और हर परिणाम की रिपोर्ट करता है, वह एक इंजीनियरिंग प्रोजेक्ट है। हम यही ऑपरेटिंग लूप बनाते हैं।

यह अनुशासन production अनुभव से आता है: हमारे संस्थापक ने BlandLabs में, Bland AI के प्लेटफ़ॉर्म के इर्द-गिर्द बने और हर महीने 400K+ कॉल संभालने वाले एक प्रकाशित voice-AI ऑपरेशन के पीछे की orchestration, compliance और observability परत इंजीनियर की। हम जो भी एजेंट शिप करते हैं, वह उसी मानक को अपनाता है, स्केल से पहले pilot, रोज़ाना transcripts की समीक्षा, और ऐसे आँकड़े जिनका आप ऑडिट कर सकें।

AI सिस्टम

एक कार्यशील AI सिस्टम की 3 परतें

एजेंट परत

बातचीत और कार्य का डिज़ाइन, LLM का चयन और prompting, tool calling, तथा आपके अपने ज्ञान पर आधारित retrieval-augmented generation।

नियंत्रण परत

निर्णय-पथ, safety rails, compliance नियंत्रण और मानवीय escalation, ताकि सिस्टम उन सीमाओं के भीतर रहे जो आपने उसके लिए तय की हैं।

परिचालन परत

डैशबोर्ड, मॉनिटरिंग, मूल्यांकन और रिपोर्टिंग। आप हर दिन देखते हैं कि सिस्टम ने क्या किया, क्यों किया, और उसका रुझान कैसा है।

हम कैसे काम करते हैं

पहली कॉल से लॉन्च तक छह चरण

हर काम इसी क्रम का पालन करता है। हर चरण के अंत में कुछ ऐसा मिलता है जिसे आप देख सकते हैं, परख सकते हैं और स्वीकृत कर सकते हैं।

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  1. सिस्टम डिस्कवरी

    किसी भी मॉडल का चयन करने से पहले हम यह तय करते हैं कि AI को कौन-सा workflow संभालना है, उसे किन सिस्टम से जुड़ना है, और सफलता को परिभाषित करने वाला एकमात्र metric क्या है।

  2. आर्किटेक्चर और मॉडल चयन

    एजेंट डिज़ाइन, LLM और tool चयन, retrieval रणनीति तथा इंटीग्रेशन बिंदु, निर्माण शुरू होने से पहले लिखित रूप में तय किए जाते हैं।

  3. निर्माण और इंटीग्रेशन

    एजेंट, उसके tools और उसके डेटा कनेक्शन इंजीनियर किए जाते हैं और आपके स्टैक से जोड़े जाते हैं, telephony, CRM, आंतरिक APIs, या तीनों।

  4. सुरक्षा और Escalation

    Guardrails, सहमति एवं प्रकटीकरण की व्यवस्था, और मानव hand-off पथ, असली उपयोगकर्ताओं के सिस्टम तक पहुँचने से पहले ही कॉन्फ़िगर और परखे जाते हैं।

  5. Pilot और मूल्यांकन

    वास्तविक ट्रैफ़िक का एक नियंत्रित हिस्सा, रोज़ाना transcript और output की समीक्षा, और आपके baseline के मुक़ाबले तब तक ट्यूनिंग जब तक आँकड़े स्थिर न हो जाएँ।

  6. संचालन और सुधार

    मॉनिटरिंग, मूल्यांकन और सुधार एक नियमित लय के रूप में। Production AI को संचालित किया जाता है, लॉन्च करके छोड़ा नहीं जाता।

प्रमाण

संबंधित प्रोजेक्ट

हमारी एविडेंस लाइब्रेरी का एक प्रोजेक्ट जो इस क्षमता के पीछे है, अपनी एविडेंस श्रेणी के साथ चिह्नित।

प्रकाशित ग्राहक परिणाम$430M+

American Way Health

Published customer result: $430M+ additional annual revenue across a voice operation handling 400K+ outbound calls per month.

Founder contribution delivered at BlandLabs, built around Bland AI's voice platform.

केस स्टडी पढ़ें

सत्यापित तकनीक

केवल वे तकनीकें सूचीबद्ध हैं जिनकी पुष्टि सोर्स कोड, प्रोजेक्ट दस्तावेज़ या लाइव डिप्लॉयमेंट से हुई है।

  • Node.js
  • TypeScript
  • REST APIs
  • Webhooks
  • Bland AI APIs
  • Convoso APIs
  • AWS EC2
  • Docker
  • PM2
  • NGINX
  • TLS/SSL
  • Scheduled background processing

प्रश्न

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

Techon Pixel के लिए AI सिस्टम का क्या मतलब है?

वॉइस और चैट एजेंट, एजेंटिक वर्कफ़्लो, कोपायलट, LLM इंटीग्रेशन और retrieval-augmented generation, साथ में वह प्रोडक्शन लेयर जिसे ज़्यादातर AI प्रोजेक्ट छोड़ देते हैं: safety rails, मानवीय एस्केलेशन, मॉनिटरिंग और मूल्यांकन।

एजेंट हमारी तय की गई सीमाओं के भीतर कैसे रहता है?

कंट्रोल लेयर में decision paths, safety rails और अनुपालन नियंत्रण होते हैं। गार्डरेल, सहमति और डिस्क्लोज़र हैंडलिंग तथा मानव हैंड-ऑफ़ के रास्ते असली उपयोगकर्ताओं के सिस्टम तक पहुँचने से पहले कॉन्फ़िगर और परखे जाते हैं।

इस सेवा के पीछे कौन-सा प्रोडक्शन अनुभव है?

हमारे संस्थापक ने BlandLabs में, Bland AI के वॉइस प्लेटफ़ॉर्म के इर्द-गिर्द, हर महीने 400K+ कॉल संभालने वाले एक प्रकाशित वॉइस-AI ऑपरेशन के पीछे की orchestration, अनुपालन और observability लेयर इंजीनियर की।

आपका प्रोडक्ट आपका ही रहता है

आपका प्रोडक्ट आपका ही रहता है। हम निर्धारित गोपनीयता और बौद्धिक-संपदा शर्तों के अंतर्गत काम करते हैं, और हम Techon Pixel के प्रोडक्ट बनाने या किसी अन्य क्लाइंट की सेवा करने के लिए क्लाइंट की गोपनीय जानकारी का उपयोग कभी नहीं करते।

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