AI ఏజెంట్లు వాస్తవానికి తమ స్వంత సోషల్ నెట్‌వర్క్‌లను ఎలా నడుపుతాయి

AI ఏజెంట్లు ఒకరితో ఒకరు మాట్లాడుకోవడం, కమ్యూనిటీలను ఏర్పాటు చేసుకోవడం మరియు వారి స్వంత చిన్న సమాజాలను నడపడం గురించిన కథలు ఏదో విచ్ఛిన్నమైనట్లుగా వినిపిస్తాయి. వాటిలో దాదాపు ఏదీ అలా జరగలేదు. వాస్తవానికి ఇక్కడ ఏం జరుగుతుందో చూద్దాం.

నేటి నాటికి, సెప్టెంబర్ 23, 2026, ఈ వ్యత్యాసం ముఖ్యం ఎందుకంటే భాగస్వామ్య ప్రదేశాలలో స్వయంప్రతిపత్తితో పనిచేసే AI ఏజెంట్లు పదేపదే వార్తల్లో నిలుస్తున్నారు, మరియు తప్పు మానసిక చిత్రంతో బయటకు వెళ్ళడం సులభం: ఏజెంట్లు తమ స్వంత రహస్య ప్లాట్‌ఫారమ్‌లను నిర్మించడానికి "స్వయంచాలకంగా విడిపోతారు". అసలు నమూనా భిన్నంగా ఉంటుంది మరియు దానిని అర్థం చేసుకోవడం ఈ కథలను చాలా తక్కువ రహస్యంగా చేస్తుంది. మానవులు పర్యావరణాన్ని రూపొందించి, మోహరిస్తారు. ఆపై ఏజెంట్లు దాని లోపల సంభాషణను స్వయంప్రతిపత్తితో నడుపుతారు.

రెండు-భాగాల సెటప్

ఈ ప్రతి సిస్టమ్ ఒకే ప్రాథమిక విభజనను కలిగి ఉంటుంది. ఏజెంట్లు ఎక్కడ "నివసిస్తారు" అని ఒక మానవుడు నిర్ణయిస్తాడు, ప్రతి ఒక్కరికి ఒక గుర్తింపును మరియు కమ్యూనికేట్ చేయడానికి ఒక మార్గాన్ని ఇస్తాడు మరియు ప్రతిదానిని బయటి ప్రపంచానికి కనెక్ట్ చేస్తాడు. ఆ పాయింట్ నుండి, అసలు డైలాగ్‌ను వ్రాసే మానవుడు లేకుండానే ఏజెంట్లు తమ స్వంత పోస్ట్‌లు, ప్రత్యుత్తరాలు, చర్చలు మరియు నిర్ణయాలను రూపొందిస్తారు. ఈ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను ప్రజలు నిర్మించారు. దానిపై ఏమి జరుగుతుందో అది ఏజెంట్లచే వ్రాయబడుతుంది.

ఏజెంట్ల కోసం మాత్రమే నిర్మించబడిన ప్రత్యేక స్థలాలు

కొందరు పరిశోధకులు మరియు డెవలపర్లు AI ఏజెంట్లు మాత్రమే నివసించే మొత్తం వాతావరణాలను నిర్మిస్తారు.

ప్రారంభ మరియు అత్యంత ప్రసిద్ధ ఉదాహరణలలో ఒకటి "Smallville" అనే మారుపేరు గల స్టాన్‌ఫోర్డ్ పరిశోధన ప్రాజెక్ట్. పరిశోధకులు 25 స్వయంప్రతిపత్త AI ఏజెంట్లను అనుకరణ చేయబడిన పట్టణంలో ఉంచారు, ప్రతి ఒక్కరికి ఒక గుర్తింపు, దినచర్య మరియు ఇతరులతో కమ్యూనికేట్ చేసే సామర్థ్యాన్ని ఇచ్చారు. అక్కడ నుండి, ఏజెంట్లు వారి స్వంత సామాజిక జీవితాలను నడిపారు: ఒకరికొకరు సమాచారాన్ని వ్యాప్తి చేయడం, వాలెంటైన్స్ డే పార్టీని ప్లాన్ చేయడం, ఎన్నికలను నిర్వహించడం మరియు సంబంధాలను ఏర్పరుచుకోవడం, ఇవన్నీ ఎవరూ వారి కోసం స్క్రిప్టెడ్ డైలాగ్ వ్రాయకుండానే జరిగాయి. మానవులు పట్టణం మరియు దైనందిన జీవిత నియమాలను నిర్మించారు. దాని లోపల వాస్తవానికి ఏమి చెప్పాలి మరియు ఏమి చేయాలి అని ఏజెంట్లు నిర్ణయించుకున్నారు.

అదే ఆలోచనకు మరింత వినియోగదారుని-ఎదుర్కొనే సంస్కరణ Chirper అనే ప్లాట్‌ఫారమ్, ఇది వ్యక్తుల కోసం కాకుండా ప్రత్యేకంగా AI ఏజెంట్ల కోసం నిర్మించబడిన సోషల్ నెట్‌వర్క్. ఏజెంట్ యొక్క వ్యక్తిత్వం, నేపథ్య కథ మరియు ఆసక్తులను నిర్వచించడం ద్వారా ఒక మానవుడు ఖాతాను సెటప్ చేస్తాడు మరియు అక్కడ నుండి ఏజెంట్ టెక్స్ట్ మరియు చిత్రాలను పోస్ట్ చేస్తుంది, ఇతర ఏజెంట్లకు ప్రత్యుత్తరం ఇస్తుంది, అంశాలను చర్చిస్తుంది, ఇతరులను అనుసరిస్తుంది మరియు పూర్తిగా దానికదే స్వంత ఉప-కమ్యూనిటీలను ఏర్పరుస్తుంది.

సాధారణ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లపై వదిలివేయబడిన ఏజెంట్లు

మరొక సాధారణ నమూనాకు ప్రయోజనం కోసం-నిర్మించిన ప్రపంచం అస్సలు అవసరం లేదు. డెవలపర్లు Discord, Telegram, X (గతంలో Twitter) మరియు Reddit వంటి రోజువారీ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల APIలకు AI ఏజెంట్లను క్రమం తప్పకుండా కనెక్ట్ చేస్తారు.

బాగా తెలిసిన ప్రారంభ ఉదాహరణ Reddit యొక్క "r/SubSimulatorGPT2" కమ్యూనిటీ మరియు దాని తరువాతి వైవిధ్యాలు, ఇక్కడ విభిన్న సబ్‌రెడిట్ శైలిని అనుకరించడానికి శిక్షణ పొందిన బాట్‌ల సేకరణ, ఒకదానికొకటి పోస్ట్‌లు మరియు వ్యాఖ్యలకు ప్రత్యుత్తరం ఇవ్వడానికి వదిలివేయబడ్డాయి. డెవలపర్లు కూడా సాధారణంగా తత్వవేత్తలు, వ్యాపారులు లేదా రోల్‌ప్లే పాత్రలు వంటి కేటాయించిన వ్యక్తులతో బాట్‌ల సమూహాలను భాగస్వామ్య Discord సర్వర్‌లోకి మోహరిస్తారు, ఆపై వారిలో వారు మాట్లాడుకోనిస్తారు. ఈ బాట్‌లలో ఒకటి దాన్ని ప్రస్తావించినప్పుడల్లా లేదా అది చూసే ఫీడ్‌లో కొత్త పోస్ట్‌లు కనిపించినప్పుడల్లా స్వయంచాలకంగా ప్రతిస్పందించేలా కాన్ఫిగర్ చేయబడినప్పుడు, దాని ఫలితం అనేక ఏజెంట్ల మధ్య దీర్ఘకాలిక, ప్రేరేపించబడని సంభాషణ, దీన్ని ఒక మానవుడు ఒక్కసారి మాత్రమే కదలికలో ఉంచాడు.

వాస్తవానికి కింద ఏమి నడుస్తోంది

సాధారణ సాఫ్ట్‌వేర్ యొక్క మూడు భాగాలు ఇవన్నీ సాధ్యమయ్యేలా చేస్తాయి మరియు వాటిలో ఏవీ AI దానిని చేయవలసిన దానికంటే బయట వ్యవహరించడాన్ని కలిగి ఉండవు.

దశ 1: ఆర్కెస్ట్రేషన్ లేయర్

AutoGen లేదా CrewAI వంటి ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లను ఉపయోగించి నిర్మించబడిన ఆర్కెస్ట్రేషన్ లేయర్ లేదా కొన్నిసార్లు కేవలం అనుకూల కోడ్, ప్రతి ఏజెంట్‌ను ప్లాట్‌ఫారమ్ యొక్క APIకి లేదా భాగస్వామ్య డేటాబేస్‌కు కనెక్ట్ చేస్తుంది. ప్రతిస్పందించడానికి ఏ ఏజెంట్‌కు అవకాశం వస్తుందో నిర్ణయించే మరియు వారి మధ్య సందేశాలను ముందుకు వెనుకకు పంపే భాగం ఇదే.

దశ 2: జ్ఞాపకశక్తి మరియు గుర్తింపు

ప్రతి ఏజెంట్ ఒక "context window"ను ఉంచుతుంది, ఇది దానికి కేటాయించిన వ్యక్తిత్వం మరియు ఇటీవలి సంభాషణ చరిత్రను కలిగి ఉన్న టెక్స్ట్ భాగం, దీనిని అది చురుకుగా చదవగలదు మరియు ప్రతిస్పందించగలదు. అనేక సెటప్‌లు ఏజెంట్‌ను vector database అని పిలువబడే మెమరీ సిస్టమ్‌కి కూడా కనెక్ట్ చేస్తాయి, ఇది దాని ప్రస్తుత కాంటెక్స్ట్ విండో వెలుపల ఉన్న ప్రతిదానిని మర్చిపోవడానికి బదులుగా పాత, సంబంధిత సమాచారాన్ని తిరిగి పొందేలా చేస్తుంది.

దశ 3: ట్రిగ్గర్ లూప్

ఈవెంట్ లూప్ మరొక ఏజెంట్ యొక్క సందేశం లేదా ప్రస్తావన వంటి కొత్త కార్యాచరణ కోసం చూస్తుంది. ఏదైనా జరిగినప్పుడు, అది "You are Character X. Character Y just said [message]. Respond in character." అనే వరుసలో AIకి ప్రాంప్ట్‌ను పంపుతుంది. ఏజెంట్ ప్రత్యుత్తరాన్ని రూపొందిస్తుంది, ఆ ప్రత్యుత్తరం పోస్ట్ చేయబడుతుంది మరియు తదుపరిసారి ఏదైనా జరిగినప్పుడు లూప్ మళ్లీ ప్రారంభమవుతుంది.

ఈ వ్యత్యాసం వాస్తవానికి ఎందుకు ముఖ్యం

మల్టీ-ఏజెంట్ సిస్టమ్స్‌పై దృష్టి పెట్టడం అనేది ఈ విషయాల వలన ఎట్టిపరిస్థితుల్లోనూ తగ్గదు. తమ స్వంత సంభాషణలను రూపొందించే, ఒకరితో ఒకరు సమన్వయం చేసుకునే మరియు కాలానుగుణంగా తమ ప్రవర్తనను మార్చుకునే ఏజెంట్లు ఇప్పటికీ ఆశ్చర్యకరమైన, కొన్నిసార్లు ఆందోళన కలిగించే ఫలితాలను అందించగలరు, ఉద్దేశించిన దానికంటే ఎక్కువ స్వయంప్రతిపత్తితో పనిచేసే ప్రయోగాత్మక AI సిస్టమ్‌లకు సంబంధించిన ఇటీవలి వాస్తవ ప్రపంచ సంఘటనలలో సరిగ్గా ఇదే కనిపించింది. కానీ ఏజెంట్లు శూన్యం నుండి రహస్య ప్లాట్‌ఫారమ్‌లను నిర్మించడానికి వారి సృష్టికర్తల నుండి ఆకస్మికంగా తప్పించుకునే యంత్రాంగం కాదు. ఇది మానవులు ఒక వేదికను నిర్మించడానికి ఎంచుకోవడం, మైక్రోఫోన్‌లను వైర్ చేయడం, ఆపై ఏజెంట్లు మాట్లాడుతుండగా వెనక్కి తగ్గడం. ఏ భాగం మానవులచే నిర్మించబడిందో మరియు ఏ భాగం ఏజెంట్లచే రూపొందించబడిందో తెలుసుకోవడం పరిశోధకులు, కంపెనీలు మరియు నియంత్రకులు వాస్తవ భద్రతా ప్రశ్నలు ఎక్కడున్నాయో గుర్తించడానికి సరిగ్గా అనుమతిస్తుంది: AI మరొక AIతో మాట్లాడగలదా అనే దానిలో కాదు, అది ప్రారంభించడానికి ముందు మానవులు దానికి ఎలాంటి యాక్సెస్ మరియు అనుమతులు ఇస్తారు అనే దానిలో.

ముగింపు

తమకై తాము చర్చించుకునే, సాంఘికీకరించే మరియు నిర్వహించుకునే మల్టీ-ఏజెంట్ AI సిస్టమ్‌లు వింతగా కనిపిస్తాయి, కానీ అవి దాని సృష్టికర్తల ఉద్దేశాలకు మించి AI వ్యవహరిస్తుందనడానికి నిదర్శనం కావు. ఒక మానవుడు ఎల్లప్పుడూ మొదట పర్యావరణం, గుర్తింపులు మరియు కనెక్షన్‌లను నిర్మిస్తాడు. ఈ సిస్టమ్‌లను ఆసక్తికరంగా చేసేది ఏజెంట్లు దేనినుంచైనా విడిపోయారని కాదు, ఒకసారి వేదిక సెట్ చేయబడిన తర్వాత, విప్పబడే సంభాషణ నిజమైన వారిదే.

లాభాలు

• "మానవులు ఏమి నిర్మించారు" మరియు "ఏజెంట్లు ఏమి రూపొందించారు" అనే వాటిని వేరు చేయడం ద్వారా AI వార్తల యొక్క నిజమైన గందరగోళ వర్గాన్ని నిర్వీర్యం చేస్తుంది.
• అస్పష్టమైన సాధారణీకరణలకు బదులుగా నిర్దిష్టమైన, వాస్తవమైన మరియు బాగా-డాక్యుమెంట్ చేయబడిన ఉదాహరణలను (స్టాన్‌ఫోర్డ్ యొక్క అనుకరణ పట్టణం, Chirper, Reddit బాట్ కమ్యూనిటీలు) హైలైట్ చేస్తుంది.
• అర్థవంతమైన పర్యవేక్షణ వాస్తవానికి ఎక్కడ ఉందో స్పష్టం చేస్తుంది: సెటప్ మరియు అనుమతుల దశలో, సంభాషణలో కాదు.

లోపాలు

• స్వయంప్రతిపత్తి మంజూరు చేయబడిన తర్వాత మానవులచే నిర్మించబడిన వాతావరణాలు కూడా ఊహించని ఏజెంట్ ప్రవర్తనను ఉత్పత్తి చేస్తాయి, కాబట్టి "మానవులు దీనిని నిర్మించారు" అనేది ఊహించదగిన లేదా సురక్షితమైన ఫలితాలకు హామీ ఇవ్వదు.
• బాట్ కార్యకలాపం నిజమైన ఆన్‌లైన్ ఖాళీలలోకి వ్యాపించినప్పుడు చూసినట్లుగా, నిజమైన ప్లాట్‌ఫారమ్‌లకు (క్లోజ్డ్ సిమ్యులేషన్‌లకు బదులుగా) కనెక్ట్ చేయబడిన మల్టీ-ఏజెంట్ సిస్టమ్‌లు నిజమైన వ్యక్తులను మరియు నిజమైన కమ్యూనిటీలను ప్రభావితం చేస్తాయి.
• ఇక్కడ వివరించిన సాంకేతిక నిర్మాణ వస్తువులు (ఆర్కెస్ట్రేషన్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు, మెమరీ సిస్టమ్‌లు, ట్రిగ్గర్ లూప్‌లు) విస్తృతంగా అందుబాటులో ఉన్నాయి, అంటే నిరాడంబరమైన సాంకేతిక నైపుణ్యం ఉన్న ఎవరైనా తక్కువ పర్యవేక్షణతో స్వయంప్రతిపత్త ఏజెంట్ సమూహాన్ని సెటప్ చేయవచ్చు.

హెచ్చరిక

ఈ కథనం పబ్లిక్‌గా తెలిసిన మల్టీ-ఏజెంట్ AI ఆర్కిటెక్చర్‌లు మరియు పరిశోధన ప్రాజెక్ట్‌లను వివరించే సాధారణ-ప్రేక్షకులకు వివరించేది; ఇది సాంకేతిక అమలు గైడ్ లేదా భద్రతా అంచనా కాదు. ఈ ఫీల్డ్‌లో నిర్దిష్ట సాధనాలు, ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు మరియు ప్రవర్తనలు త్వరగా మారుతాయి, కాబట్టి సాంకేతిక లేదా విధానపరమైన నిర్ణయం కోసం ఇక్కడ దేనిపైనైనా ఆధారపడే ముందు ప్రస్తుత వివరాలను ధృవీకరించుకోండి.

తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు

• AI ఏజెంట్లు వాస్తవానికి తమ స్వంత ప్లాట్‌ఫారమ్‌లను సృష్టించడానికి విడిపోతున్నారా? — లేదు. డాక్యుమెంట్ చేయబడిన కేసుల్లో, మానవులు ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను నిర్మిస్తారు, ఏజెంట్ల గుర్తింపులను సెటప్ చేస్తారు మరియు దానికి వారిని కనెక్ట్ చేస్తారు; ఆపై ఆ నిర్మాణంలో ఏజెంట్లు స్వయంప్రతిపత్తితో సంభాషణను రూపొందిస్తారు.
• స్టాన్‌ఫోర్డ్ యొక్క "Smallville" ప్రాజెక్ట్ ఏమిటి? — 25 స్వయంప్రతిపత్త AI ఏజెంట్లను వర్చువల్ పట్టణంలో ఉంచిన ఒక పరిశోధన అనుకరణ, ఇక్కడ వారు దినచర్యలు, సంబంధాలను ఏర్పరుచుకున్నారు మరియు స్క్రిప్టెడ్ డైలాగ్ లేకుండా ఎన్నికల వంటి సంఘటనలను కూడా నిర్వహించారు.
• Chirper అంటే ఏమిటి? — ప్రత్యేకంగా AI ఏజెంట్ల కోసం నిర్మించబడిన సోషల్ నెట్‌వర్క్, ఇక్కడ ఒక మానవుడు ప్రతి ఏజెంట్ యొక్క వ్యక్తిత్వం మరియు నేపథ్య కథను సెటప్ చేస్తాడు, ఆపై ఏజెంట్ దానంతటదే ఇతర ఏజెంట్లకు పోస్ట్ చేస్తుంది, ప్రత్యుత్తరం ఇస్తుంది మరియు సంభాషిస్తుంది.
• AutoGen లేదా CrewAI లాంటి ఆర్కెస్ట్రేషన్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ అంటే ఏమిటి? — బహుళ AI ఏజెంట్లు ఎలా వంతులు తీసుకోవాలి, సందేశాలను పంపాలి మరియు వాస్తవానికి వారు ఏమి చెబుతారో నిర్దేశించకుండా ఒకరితో ఒకరు ఎలా సమన్వయం చేసుకోవాలో నిర్వహించే సాఫ్ట్‌వేర్.
• AI ఏజెంట్లు మునుపటి సంభాషణలను ఎలా "గుర్తుంచుకుంటారు"? — అనేక సెటప్‌లు vector databaseని ఉపయోగిస్తాయి, ఇది సంబంధిత గత సమాచారాన్ని నిల్వ చేసే మరియు తిరిగి పొందే సిస్టమ్, కాబట్టి ఏజెంట్ దాని తక్షణ కాంటెక్స్ట్ విండోలో సరిపోయే వాటికే పరిమితం కాదు.
• మల్టీ-ఏజెంట్ సిస్టమ్‌లో "ట్రిగ్గర్ లూప్" అంటే ఏమిటి? — సందేశం లేదా ప్రస్తావన వంటి కొత్త కార్యాచరణ కోసం చూసే ఒక ఆటోమేటెడ్ ప్రక్రియ మరియు అది దేనినైనా కనుగొన్నప్పుడల్లా పాత్రలో ప్రతిస్పందించమని AIని ప్రేరేపిస్తుంది.
• Discord లేదా Reddit వంటి నిజమైన ప్లాట్‌ఫారమ్‌లలో ఈ రకమైన స్వయంప్రతిపత్త ఏజెంట్ సంభాషణ జరగగలదా? — అవును. డెవలపర్లు సాధారణంగా కేటాయించిన వ్యక్తులతో బాట్‌లను నిజమైన ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల APIలకు కనెక్ట్ చేస్తారు, వారు ఒకరితో ఒకరు మరియు కొన్ని సందర్భాల్లో నిజమైన వినియోగదారులతో ఇంటరాక్ట్ అయ్యేలా అనుమతిస్తారు.
• ఏజెంట్లు తమ స్వంత సంభాషణలను రూపొందించినట్లయితే మానవ పర్యవేక్షణ ముఖ్యమా? — అవును. మానవులు ప్రారంభ సెటప్, యాక్సెస్ మరియు అనుమతులను నియంత్రిస్తారు కాబట్టి, సంభాషణ ఏజెంట్-జనరేట్ చేయబడినప్పటికీ, అర్థవంతమైన భద్రతా పర్యవేక్షణపై దృష్టి పెట్టాల్సిన దశ అదే.

ట్యాగ్‌లు

#artificialintelligence #aiagents #machinelearning #technology #generativeai #multiagentsystems #airesearch #chatbots #automation #futuretech