इसका मतलब है कि अब केवल यह देखना पर्याप्त नहीं होगा कि कितने लोग AI ऐप खोलते हैं या मॉडल कितने टोकन उत्पन्न करता है। इसके बजाय यह मापा जाएगा कि कितने AI एजेंट रोज़ सक्रिय रूप से काम पूरा कर रहे हैं।
Li का तर्क है कि टोकन उपयोग मुख्यतः लागत को दर्शाता है, जबकि सक्रिय एजेंट वास्तविक मूल्य निर्माण को बेहतर तरीके से दिखाते हैं।
कुछ रिपोर्टों में यह भी कहा गया कि भविष्य में दुनिया भर में Daily Active Agents की संख्या 10 अरब से अधिक हो सकती है, हालांकि इसे कंपनी के औपचारिक लक्ष्य की बजाय एक अनुमान या प्रोजेक्शन माना जाता है।
यह दृष्टिकोण Baidu की बड़ी रणनीति को दर्शाता है: आने वाले समय में AI प्रतिस्पर्धा केवल बेहतर मॉडल बनाने की नहीं होगी, बल्कि ऐसे एजेंट्स बनाने की होगी जो जटिल कार्य स्वतः कर सकें।
कॉन्फ्रेंस में Baidu ने अपने इकोसिस्टम के लिए कई नए या अपग्रेडेड AI एजेंट पेश किए।
सबसे प्रमुख घोषणाओं में से एक था DuMate, जिसे एक सामान्य‑उद्देश्य बुद्धिमान एजेंट के रूप में डिजाइन किया गया है।
DuMate को पारंपरिक चैटबॉट से आगे बढ़कर एक डिजिटल कर्मचारी की तरह काम करने के लिए बनाया गया है—जो केवल सवालों का जवाब नहीं देता बल्कि वर्कफ़्लो संभाल सकता है और कई कार्यों का समन्वय कर सकता है।
Baidu ने Miaoda नामक कोडिंग‑फोकस्ड एजेंट भी पेश किया, जो ऐप और एंटरप्राइज दोनों संस्करणों में उपलब्ध होगा।
यह एजेंट डेवलपर्स को सॉफ्टवेयर और एप्लिकेशन बनाने में मदद करने के लिए डिजाइन किया गया है। कुछ रिपोर्टों के अनुसार यह अपने विकास वर्कफ़्लो के दौरान अपने कोड का बड़ा हिस्सा खुद ही जनरेट कर सकता है।
कुछ अंग्रेज़ी स्रोतों में इस उत्पाद को MeDo भी कहा गया है, लेकिन यह स्पष्ट नहीं है कि यह अनुवाद है, अलग ब्रांडिंग है या अलग संस्करण।
यह प्लेटफॉर्म ऐसे AI अवतार बनाने पर केंद्रित है जो प्रस्तुतिकरण, संचार या इंटरैक्टिव सेवाओं के लिए उपयोग किए जा सकते हैं। रिपोर्टों के अनुसार यह कई भाषाओं को सपोर्ट करता है और लिप‑सिंक को प्राकृतिक भाषण के साथ मिलाने की क्षमता रखता है।
Baidu ने Famou Agent 2.0 भी पेश किया, जो उसके स्वयं‑विकसित निर्णय‑निर्माण एजेंट सिस्टम का नया संस्करण है।
इसे जटिल तर्क और निर्णय लेने वाले कार्यों के लिए बनाया गया है। रिपोर्टों के अनुसार यह कठिन एजेंट मूल्यांकन परीक्षणों—जैसे MLE‑Bench—पर मजबूत प्रदर्शन दिखाता है।
Baidu का कहना है कि बड़े पैमाने पर AI एजेंट चलाने के लिए एक नई तरह की टेक्नोलॉजी स्टैक की आवश्यकता है—जिसमें चिप्स, क्लाउड, मॉडल और एजेंट फ्रेमवर्क सब एक साथ काम करते हों।
Create 2026 में कंपनी ने ERNIE 5.1 मॉडल भी पेश किया, जो उसके फाउंडेशन मॉडल परिवार का नया संस्करण है।
इस मॉडल को एजेंट इकोसिस्टम के लिए आधार परत के रूप में डिजाइन किया गया है और इसका लक्ष्य ट्रेनिंग दक्षता बढ़ाना तथा संचालन लागत कम करना है।
कंपनी ने अपने फुल‑स्टैक Baidu AI Cloud को भी प्रमुखता से पेश किया, जिसे बड़े पैमाने पर एजेंट एप्लिकेशन बनाने और चलाने के लिए अनुकूलित किया गया है।
यह प्लेटफॉर्म मॉडल क्षमताओं, ऑर्केस्ट्रेशन टूल्स और एप्लिकेशन सेवाओं को जोड़कर कंपनियों को एजेंट‑आधारित सिस्टम तैनात करने में मदद करता है।
Baidu ने अपनी व्यापक रणनीति को एक वर्टिकल टेक्नोलॉजी स्टैक के रूप में वर्णित किया:
इस संरचना को कंपनी “chip‑cloud‑model‑agent” फ्रेमवर्क कहती है, जिसका उद्देश्य एजेंट्स को AI सिस्टम और उपयोगकर्ताओं के बीच मुख्य इंटरफेस बनाना है।
Create 2026 का केंद्रीय संदेश यह था कि AI अब केवल जानकारी उत्पन्न करने तक सीमित नहीं रहेगा—बल्कि काम पूरा करने की दिशा में विकसित होगा।
Robin Li के अनुसार भविष्य में AI सेवाओं का मूल्य इस बात से तय होगा कि वे उपयोगकर्ताओं के लिए कार्य पूरा कर सकती हैं या नहीं, केवल ज्ञान देने से नहीं।
इसी वजह से Baidu एजेंट्स पर जोर दे रहा है—जो बड़े भाषा मॉडल, टूल्स, मेमोरी और ऑटोमेशन को मिलाकर बहु‑चरणीय कार्य कर सकते हैं।
Create 2026 की घोषणाएँ दिखाती हैं कि Baidu खुद को केवल एक मॉडल कंपनी के रूप में नहीं, बल्कि एजेंट‑केंद्रित फुल‑स्टैक AI प्लेटफॉर्म के रूप में स्थापित करना चाहता है।
यदि यह दृष्टि सफल होती है, तो भविष्य में AI उद्योग की सफलता केवल इस बात से नहीं मापी जाएगी कि कितने लोग AI से बात कर रहे हैं—बल्कि इस बात से कि कितने AI एजेंट रोज़ उनके लिए काम कर रहे हैं।
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