SandboxAQ ने Switch AI एजेंट प्लेटफ़ॉर्म में Trust और ROI टूल जोड़े

SandboxAQ ने 19 अक्टूबर 2026 को AI एजेंट अपनाने वाले उद्यमों के लिए अपने Switch AI प्लेटफ़ॉर्म के विस्तार की घोषणा की। इसमें एजेंटों को खोजने, जाँचने और सुरक्षित रखने के लिए Switch Trust और हर एजेंट की लागत तथा उसके मूल्य पर नज़र रखने वाला Switch ROI शामिल है।

कैलिफ़ोर्निया के पालो ऑल्टो में स्थित कंपनी ने कहा कि ये दोनों उत्पाद उसके ओपन-सोर्स Switch Rooms ऑफ़रिंग का विस्तार हैं। कंपनी ने इन्हें संगठनों के लिए एक ऐसा विक्रेता-निरपेक्ष तरीका बताया, जिससे वे अपने इस्तेमाल के एजेंटों, मॉडलों और प्रदाताओं में से किसी के भी साथ एजेंटों के जोखिम का आकलन कर सकते हैं, व्यावसायिक मूल्य माप सकते हैं और प्रदर्शन बेहतर कर सकते हैं। घोषणा में एजेंटों की तुलना एंटरप्राइज़ AI की पहली पीढ़ी से की गई है, जिसका आकलन मुख्य रूप से उपयोगकर्ताओं की संख्या, उपयोग और टोकन खपत के आधार पर किया जाता था। कंपनी के अनुसार, एजेंट निर्णय ले सकते हैं, कार्रवाइयाँ कर सकते हैं और लोगों के साथ मिलकर काम कर सकते हैं; इसलिए उनसे निगरानी और जवाबदेही की नई अपेक्षाएँ पैदा होती हैं।

Switch Rooms Slack, Microsoft Teams, Discord और कामकाज के अन्य टूलों पर कर्मचारियों और AI एजेंटों को एक साथ लाता है। इससे टीमें अपनी पसंद के एजेंटों के साथ काम कर सकती हैं और साझा संदर्भ, इतिहास तथा ज्ञान पर अपना नियंत्रण बनाए रखती हैं। SandboxAQ ने अगस्त 2026 में Commons Clause Apache 2.0 ओपन-सोर्स ऑफ़रिंग के रूप में Switch लॉन्च किया था। इसकी बुनियादी धारणा यह थी कि कंपनियाँ अपने संदर्भ पर नियंत्रण छोड़े बिना AI एजेंटों, मॉडलों और प्रदाताओं को चुन और बदल सकें।

Switch Trust: एजेंटों को खोजना, जाँचना और सुरक्षित रखना

घोषणा के अनुसार, Switch Trust चार चरणों—खोज, स्कैन, मूल्यांकन और निगरानी—में एजेंटों की सुरक्षा और शासन की सुविधा देता है। Switch Trust के उत्पाद पृष्ठ के मुताबिक, यह उत्पाद हर एजेंट के साथ काम करता है, चाहे उसे किसी ने भी बनाया हो।

खोज चरण, जुड़े हुए परिवेशों और कोड रिपॉज़िटरी में चल रहे एजेंटों, मॉडलों, टूलों, MCP सर्वरों और निर्भरताओं की सूची तैयार करता है। इसमें वे एजेंट भी शामिल हैं जिनके अस्तित्व की जानकारी सुरक्षा टीमों को शायद न हो। यह टीमों को उनके एजेंटों के मौजूदा परिदृश्य की जानकारी देने के लिए हर आइटम का स्वामित्व, स्रोत, निर्भरताएँ, निष्कर्ष और गंभीरता दर्ज करता है।

स्कैन चरण कोड और क्लाउड परिवेशों में एजेंटों की सुरक्षा कमज़ोरियों की जाँच करता है। इसमें स्थिर विश्लेषण के साथ AI-सहायता प्राप्त छँटाई शामिल है, जो गलत सकारात्मक नतीजों को हटाती है। यह गंभीरता के स्कोर देता है, समर्थित निष्कर्षों को OWASP की एजेंटिक सुरक्षा श्रेणियों से जोड़ता है और सुधार के सुझाव देता है।

मूल्यांकन चरण सीधे किसी एजेंट से जुड़कर उस पर प्रतिकूल और कार्यात्मक परीक्षण करता है। इनमें प्रॉम्प्ट इंजेक्शन, सुरक्षा-जाँचों को दरकिनार करना, डेटा का रिसाव और निर्देशों का पालन शामिल हैं। हर हमले को सफल या असफल नतीजा दिया जाता है, जो समग्र स्वास्थ्य स्कोर में शामिल होता है। टीमें पहले से मौजूद परीक्षणों के साथ अपने मूल्यांकन भी जोड़ सकती हैं। उत्पाद पृष्ठ के मुताबिक, असफल परीक्षण के बाद एजेंट की रिलीज़ तब तक रोक दी जाती है, जब तक वह परीक्षण में सफल न हो जाए।

निगरानी चरण उत्पादन परिवेश में एजेंटों की सुरक्षा करता है। टीमें एक सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट किट के ज़रिए एजेंट को शामिल करती हैं, जो उसकी गतिविधियाँ दर्ज करती है—जैसे प्रॉम्प्ट, जवाब, मॉडल कॉल, विलंबता, सत्र और नीति-संबंधी घटनाएँ। Switch Rooms में चल रहे एजेंटों को सुरक्षा-नियम अपने आप मिल जाते हैं। लाइव संवादों में ये नीतियाँ प्रॉम्प्ट इंजेक्शन, गोपनीय जानकारी, व्यक्तिगत पहचान योग्य जानकारी, विषाक्तता और सुरक्षा-जाँचों को दरकिनार करने की कोशिशों पर नज़र रखती हैं। Trust असुरक्षित व्यवहार को रोक सकता है, उसमें से संवेदनशील जानकारी हटा सकता है, उसके बारे में चेतावनी दे सकता है या उसे दर्ज कर सकता है—और साथ ही हुई घटना के सबूत सुरक्षित रखता है। उत्पाद पृष्ठ के मुताबिक, सुरक्षा-नियम हर एजेंट में जाने वाली और उससे बाहर आने वाली जानकारी की जाँच करते हैं। Switch Trust इस बात का एक ही रिकॉर्ड रखता है कि हर एजेंट ने क्या किया और किसने उसे मंज़ूरी दी।

Switch ROI: हर एजेंट की लागत और मूल्य का मापन

घोषणा के अनुसार, Switch ROI हर एजेंट की लागत और उससे मिले मूल्य को मापता है और लागत घटाने तथा प्रदर्शन सुधारने के लिए विशिष्ट सुझाव देता है। Switch ROI के उत्पाद पृष्ठ के मुताबिक, यह एक ही जगह पर किसी भी विक्रेता के हर एजेंट को कवर करता है और उपयोगकर्ताओं की संख्या, उपयोग-आधारित बिलों तथा अलग-अलग विक्रेताओं में बिखरे AI खर्च को एकत्र करता है।

मापन सुविधा खर्च और प्रदर्शन पर हर एजेंट, सत्र और संवाद-चरण के स्तर तक नज़र रखती है। इसके बजट, खर्च की दरें और अलर्ट समय रहते ज़रूरत से ज़्यादा खर्च का पता लगाने के लिए बनाए गए हैं। यह टोकन या API कॉल जैसे बुनियादी ढाँचे के मेट्रिक्स गिनने के बजाय खर्च को नतीजों से जोड़ती है—जैसे हल किए गए टिकट, तेज़ी से पूरे किए गए पुल अनुरोध और स्वचालित किए गए कार्य।

मूल्य साबित करने वाली सुविधा हर एजेंट से मिलने वाले मूल्य की तुलना उसकी लागत से करती है: Switch पहले मानवीय कामकाज का आधार-स्तर तय करता है, फिर एजेंट के खर्च को अपने आप दर्ज करता है और प्रति नतीजा लागत तथा निवेश पर शुद्ध लाभ जैसे आँकड़े मापता है।

अनुकूलन सुविधा खर्च के रिसाव का पता लगाती है और तय करती है कि किस चीज़ को ठीक करना, दूसरे रास्ते पर भेजना या कम करना चाहिए। यह हर एजेंट के लिए सुझावों को प्राथमिकता के क्रम में रखती है और उनके साथ अनुमानित मासिक बचत की सीमा तथा भरोसे का स्तर देती है। घोषणा में उन समस्याओं की सूची दी गई है जिनका समाधान ये सुझाव करते हैं: मॉडल का गलत चुनाव, उपलब्ध कराए गए लेकिन कभी इस्तेमाल न होने वाले टूल, कैश करने के बजाय बार-बार भेजा जाने वाला संदर्भ, काम को दोहराने वाले रीट्राई और लूप, और काम की ज़रूरत से ज़्यादा लंबा आउटपुट। उत्पाद पृष्ठ के मुताबिक, सुझावों में लागत घटाने के चार तरीके शामिल हैं: मॉडल का चुनाव, अप्रयुक्त टूल, जवाब की लंबाई और कैशिंग। इसमें कहा गया है कि प्रदर्शन सुधारने की सुविधाएँ आगे आ रही हैं। साथ ही, यह बताया गया है कि गुणवत्ता-जाँच में सफल होने पर एजेंट का काम कम लागत वाले मॉडल पर ले जाया जा सकता है, जबकि एजेंट Switch Rooms का संदर्भ बनाए रखता है।

Mount Sinai West और अधिकारियों के वक्तव्य

घोषणा के अनुसार, Mount Sinai West की MSW Lab, G Board बनाने के लिए Switch Trust का इस्तेमाल कर रही है। यह एक ऐसा ढाँचा है जो चिकित्सकों को एआई एजेंटों के साथ क्लिनिकल एप्लिकेशन बनाने की सुविधा देता है। Mount Sinai West में कार्डियोलॉजी के प्रमुख और Icahn School of Medicine at Mount Sinai में कार्डियोलॉजी एवं आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस के एसोसिएट प्रोफ़ेसर डॉ. Jeffrey Bander ने SandboxAQ की घोषणा में कहा, “MSW Lab में चिकित्सक एआई एजेंटों के साथ स्वास्थ्य सेवा के लिए वास्तविक सॉफ़्टवेयर बनाते हैं, इसलिए हमें यह साबित करना होगा कि ये एजेंट सुरक्षित ढंग से काम करते हैं।” Bander ने कहा कि Switch AI लैब को रोज़मर्रा के काम में यह भरोसा कायम करने का तरीका देता है, जिससे चिकित्सक एआई सुरक्षा विशेषज्ञ बनने के बजाय क्लिनिकल समस्याओं पर ध्यान दे सकते हैं।

घोषणा में Gartner के इस अनुमान का हवाला दिया गया है कि 2027 के अंत तक 40 प्रतिशत से अधिक एजेंटिक एआई परियोजनाएँ रद्द कर दी जाएँगी। Switch ROI के उत्पाद पृष्ठ में अलग से 24 जून, 2026 की KPMG Global AI Pulse सर्वेक्षण के आँकड़ों का उल्लेख है। 2,145 उत्तरदाताओं से जुटाए गए इन आँकड़ों के अनुसार, 7 प्रतिशत नेताओं ने एआई पर निवेश से प्रतिफल हासिल किया है और एआई की लागत की स्पष्ट जानकारी रखने वाले नेताओं के ऐसा प्रतिफल हासिल करने की संभावना पाँच गुना अधिक है।

SandboxAQ में Switch AI के महाप्रबंधक Mohammed Aboul-Magd ने कहा कि कंपनी ने कई उपयोगकर्ताओं के बीच ऐसे मामले देखे हैं, जिनमें नया कर्मचारी रखने से बचने की उम्मीद में किया गया एआई पर खर्च जल्द ही पूर्णकालिक कर्मचारी रखने से भी महँगा पड़ने लगा। उन्होंने कहा कि केवल एआई अपनाने से निवेश पर प्रतिफल नहीं मिलता; टीमों को हर एजेंट की लागत, उसके काम के नतीजे और उसे बेहतर बनाने के तरीकों की जानकारी होनी चाहिए। उनके मुताबिक, Switch ROI इसी समस्या को हल करने के लिए बनाया गया है।

SandboxAQ के सीईओ Jack Hidary ने कहा कि कंपनियों के कर्मचारी सैकड़ों और संभवतः हज़ारों एआई एजेंटों के साथ काम करेंगे। उन्होंने कहा कि कंपनियाँ किसी हज़ार लोगों को उनकी योग्यताओं, लागत या नतीजों की जानकारी के बिना नौकरी पर नहीं रखेंगी; एजेंटों के मामले में भी यही अनुशासन अपनाना ज़रूरी है। उन्होंने यह भी कहा कि तकनीक के आगे बढ़ने के साथ कंपनियों को संचित जानकारी खोए बिना बेहतर एजेंटों और मॉडलों पर जाने में सक्षम होना चाहिए।