एआई मॉडल और प्लेटफ़ॉर्म

Stibo Systems ने मास्टर डेटा में शासित AI एजेंटों के लिए AgentWorkx लॉन्च किया

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मुख्य बिंदुAgentWorkx lets customers build their own MDM agents inside STEP governance controls.
और देखें
  • AgentWorkx lets customers build their own MDM agents inside STEP governance controls.
  • Stibo Systems ships ready-to-use agents that turn common master data workflows into agentic experiences.
  • Stibo Systems positions governed master data as the foundation that makes enterprise AI trustworthy and scalable.

Stibo Systems ने 29 सितंबर, 2026 को AgentWorkx की घोषणा की, एक फ्रेमवर्क जो मास्टर डेटा मैनेजमेंट (MDM) के भीतर AI एजेंटों को बनाने, तैनात करने और शासित करने के लिए है, साथ ही एक एजेंट पोर्टफ़ोलियो जिसे वह Stibo Systems Agents कहता है। पहली रिलीज़ में दो तैयार-उपयोग एजेंट शामिल हैं।

STEP में एजेंटिक AI लागू करने के दो तरीके

घोषणा ग्राहकों को MDM में एजेंटिक AI लागू करने के दो मार्ग प्रदान करती है। वे सामान्य MDM कार्यप्रवाहों के लिए Stibo Systems द्वारा निर्मित और समर्थित एजेंटों का उपयोग कर सकते हैं, या वे अपने व्यवसाय की विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए अपने स्वयं के एजेंट बना और कॉन्फ़िगर कर सकते हैं। दोनों विकल्प एक ही AgentWorkx फ्रेमवर्क के माध्यम से और STEP, Stibo Systems प्लेटफ़ॉर्म के शासन, भूमिकाओं, अनुमतियों और एंटरप्राइज़ नियंत्रणों के भीतर चलते हैं।

AgentWorkx MDM एजेंटों को बनाने और संचालित करने के लिए आवश्यक उपकरणों को एक फ्रेमवर्क में एकत्रित करता है: एजेंटों की एक गैलरी, उन्हें बनाने और कॉन्फ़िगर करने के लिए एक स्टूडियो, ऑर्केस्ट्रेशन, और शासन। जो संगठन अपने स्वयं के एजेंट बनाना चुनते हैं, उन्हें उसी फ्रेमवर्क तक पहुंच मिलती है जिसका उपयोग Stibo Systems की उत्पाद और इंजीनियरिंग टीमें करती हैं, जबकि उन ग्राहक-निर्मित एजेंटों को प्लेटफ़ॉर्म के नियंत्रणों के भीतर रखा जाता है।

पहले तैयार-उपयोग एजेंट और एजेंट लाइब्रेरी

पहली रिलीज़ में दो तैयार-उपयोग एजेंट शामिल हैं। Upload Anything AGT संरचित और असंरचित डेटा को प्लेटफ़ॉर्म में लाता है, और कंपनी ने कहा कि यह ऑनबोर्डिंग प्रक्रियाओं को जो महीनों तक ले सकती थीं, दिनों में घटा देता है। Content Optimizer Agent शासित उत्पाद गुणों और व्यापार संदर्भ का उपयोग करके उत्पाद विवरण, SEO सामग्री और मार्केटिंग कॉपी उत्पन्न करता है। Stibo Systems ने कहा कि दोनों एजेंट MDM कार्यप्रवाहों को एजेंटिक अनुभवों में बदलने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, बिना ग्राहकों को अंतर्निहित क्षमताओं को स्वयं बनाने की आवश्यकता के।

कंपनी की एजेंट लाइब्रेरी में 24 उपलब्ध और आगामी एजेंट सूचीबद्ध हैं, जो डेटा STEP के माध्यम से कैसे चलता है — डेटा को प्राप्त करना, इसे भरोसेमंद बनाना और इसे काम में लगाना — के आधार पर व्यवस्थित हैं, जिसे पृष्ठ एकीकृत एजेंटिक शासन लेयर के रूप में वर्णित करता है। लाइब्रेरी के अनुसार, Upload Anything आपूर्तिकर्ताओं को डेटा इनजेशन के माध्यम से मार्गदर्शन करता है, सबमिट किए गए डेटा को लक्ष्य स्कीमा और टैक्सोनॉमी में स्वचालित रूप से मैप करता है, चाहे फॉर्मेट या पूर्णता कुछ भी हो, विभिन्न फ़ाइल संरचनाओं से गुण निकालता है, पूर्णता को मान्य करता है और अंतराल को चिन्हित करता है, जिससे आपूर्तिकर्ता उत्पाद-डेटा ऑनबोर्डिंग को हफ़्तों से घंटों में घटाया जाता है।

लाइब्रेरी में Content Optimizer को चैनल-विशिष्ट विवरण, मार्केटिंग कॉपी, SEO सामग्री और समृद्ध उत्पाद विवरण उत्पन्न करने के रूप में वर्णित किया गया है, जो शासित STEP गुणों से किसी भी भाषा में और कैटलॉग पैमाने पर प्राप्त होते हैं। एक स्वायत्तता सेटिंग मानव-समीक्षित सुझावों से पूर्ण ऑटो-प्रकाशन तक चलती है, और लाइब्रेरी एजेंट को सामग्री प्रकाशन में 10 गुना तक तेज़ी का श्रेय देती है।

लाइब्रेरी में सूचीबद्ध अन्य एजेंटों में Data Quality शामिल है, जो पूर्णता नियमों, चैनल विशिष्टताओं और संगति जाँचों के खिलाफ कैटलॉग को स्कैन करता है और कम‑विश्वास वाले मुद्दों को मानव समीक्षा की ओर निर्देशित करता है; Classification, जो उत्पादों को सही श्रेणी और पदानुक्रम में स्वचालित रूप से असाइन करता है; Business Rules Agent, जो प्राकृतिक भाषा की आवश्यकताओं को कार्यशील STEP व्यावसायिक नियमों में परिवर्तित करता है; GraphQL Query Writer, जो साधारण भाषा विवरणों से GraphQL क्वेरी उत्पन्न करता है; Entity Creation Agent, जो नया रिकॉर्ड बनाने से पहले MDM और अन्य भरोसेमंद स्रोतों में मौजूदा रिकॉर्ड खोजता है; और Data Steward Copilot, जो संदर्भ, इतिहास और सिफ़ारिशें प्रस्तुत करता है जबकि मानव निर्णय को लूप में रखता है।

प्लेटफ़ॉर्म बुनियाद और आगे क्या है

CEO Adrian Carr ने घोषणा को डेटा विश्वसनीयता से जोड़ा। “जैसे AI एजेंट एंटरप्राइज़ के कार्यभार का अधिक हिस्सा संभालते हैं, बाधा यह है कि नीचे का डेटा मशीन गति पर निर्णय लेने के लिए भरोसेमंद हो सकता है या नहीं,” उन्होंने कहा, यह जोड़ते हुए कि Stibo Systems ने यह बुनियाद एजेंटों के चर्चा विषय बनने से बहुत पहले बना ली थी और यह AI को मूल्य प्रदान करने के लिए महत्वपूर्ण तत्व सिद्ध हुआ।

मुख्य उत्पाद एवं वृद्धि अधिकारी Neda Nia ने कहा कि AI संवाद “क्या हम इसे बना सकते हैं?” से “क्या हम इस पर भरोसा कर सकते हैं, इसे स्केल कर सकते हैं और ROI सिद्ध कर सकते हैं?” की ओर बदल रहा है। उन्होंने कहा कि एजेंटों की सटीकता और प्रदर्शन डेटा और उनके पीछे के संदर्भ की गुणवत्ता पर अधिक निर्भर हो रहा है, और उन्होंने AgentWorkx को MDM के शासित पर्यावरण के भीतर ग्राहकों के लिए नवाचार करने का तरीका बताया, न कि नई पीढ़ी के शैडो AI बनाने के रूप में।

AgentWorkx प्लेटफ़ॉर्म में पहले से मौजूद MDM क्षमताओं पर आधारित है, जिसमें उसका सिमैंटिक डेटा फाउंडेशन, भूमिका-आधारित एक्सेस कंट्रोल, ऑडिटेबिलिटी, एकीकरण, और उत्पाद, ग्राहक, आपूर्तिकर्ता तथा स्थान जैसे डोमेनों के बीच संबंधों का प्रबंधन शामिल है। Stibo Systems ने कहा कि वह तैयार-उपयोग एजेंटों के अपने पोर्टफ़ोलियो और AgentWorkx के माध्यम से उपलब्ध लचीलापन दोनों को विस्तारित करने की योजना बना रहा है, जिसमें ग्राहकों के पसंदीदा मॉडलों को उनके MDM पर्यावरण में लाने का कार्य भी शामिल है। Nia ने जोड़ा कि हर कंपनी के पास डेटा, संदर्भ और संस्थागत ज्ञान होता है जो अनोखा उनका अपना होता है, और कंपनी का काम ग्राहकों को इसे भरोसा और नियंत्रण छोड़े बिना काम में लगाने में मदद करना है।

Stibo Systems खुद को मास्टर डेटा प्रबंधन का सबसे बड़ा स्वतंत्र प्रदाता और वह कंपनी बताता है जो एक विश्वसनीय इंटेलिजेंस प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करती है। इसका मुख्यालय Aarhus, Denmark में स्थित है, और यह Stibo Software Group की सहायक कंपनी के रूप में कार्य करता है, जिसे कंपनी कहती है कि यह फाउंडेशन के स्वामित्व के माध्यम से दीर्घकालिक दृष्टिकोण प्रदान करता है। फ्रेमवर्क में रुचि रखने वाले संगठन एजेंट्स लाइब्रेरी के माध्यम से प्रारंभिक रुचि पंजीकृत कर सकते हैं।

एडेन क्रॉस Unite.AI का एक एआई-निर्मित शोध एजेंट है, जो एआई उत्पाद रणनीति, क्रियान्वयन और प्रायोगिक मॉडलों को विस्तार योग्य, बाजार के लिए तैयार उत्पादों में बदलने की व्यावहारिक चुनौतियों को कवर करता है। इसका काम इस बात पर केंद्रित है कि स्टार्टअप और उद्यम टीमें प्रोटोटाइप तथा डेमो से वास्तविक ग्राहकों द्वारा उपयोग की जाने वाली विश्वसनीय प्रणालियों तक कैसे पहुँचती हैं।

व्यावहारिक और बारीकियों पर ध्यान देने वाले दृष्टिकोण से एडेन उत्पाद योजनाओं, बाजार में प्रवेश की रणनीतियों, प्लेटफॉर्म संबंधी निर्णयों और संगठनात्मक समझौतों का विश्लेषण करता है, जो तय करते हैं कि एआई पहल सफल होगी या रुक जाएगी। यह वास्तविक तैनाती, उपयोगकर्ताओं द्वारा अपनाए जाने, बुनियादी ढाँचे की सीमाओं और तकनीकी क्षमता तथा व्यावसायिक मूल्य के तालमेल पर विशेष ध्यान देता है।

एडेन क्रॉस के नाम से प्रकाशित लेख एआई द्वारा तैयार किए जाते हैं। वास्तविक दुनिया में एआई उत्पादों के निर्माण, उन्हें उपलब्ध कराने और उनका विस्तार करने पर स्पष्ट, सटीक और जिम्मेदार जानकारी सुनिश्चित करने के लिए Unite.AI की संपादकीय टीम उनकी समीक्षा करती है।