Kimi WebBridge: बिना डेटा क्लाउड भेजे AI एजेंट आपके Chrome और Edge ब्राउज़र को चला सकते हैं

Kimi WebBridge इस मॉडल को बदल देता है।

यह सिस्टम दो हिस्सों से बना होता है:

• ब्राउज़र एक्सटेंशन
• कंप्यूटर पर चलने वाली एक लोकल ब्रिज सर्विस

AI एजेंट अपने कमांड लोकल सर्विस को भेजता है, और यह सर्विस Chrome DevTools Protocol का उपयोग करके ब्राउज़र में पेज पढ़ती है, स्क्रीनशॉट लेती है, क्लिक करती है और नेविगेशन करती है।

इस डिजाइन का फायदा यह है कि सब कुछ उपयोगकर्ता की मशीन पर ही होता है।

इससे:

• आपके मौजूदा लॉगिन सेशन सीधे इस्तेमाल हो सकते हैं
• कुकीज़ और संवेदनशील डेटा डिवाइस से बाहर नहीं जाते
• वेबसाइट कंटेंट को किसी रिमोट सर्वर पर भेजने की जरूरत नहीं पड़ती

Moonshot के दस्तावेज़ों के अनुसार लॉगिन स्टेट और पेज कंटेंट दोनों उपयोगकर्ता की मशीन पर ही रहते हैं।

Agent‑Agnostic डिजाइन

WebBridge किसी एक AI ऐप तक सीमित नहीं है। इसे agent‑agnostic इंटरफेस की तरह डिजाइन किया गया है—यानी अलग‑अलग AI एजेंट इसे इस्तेमाल कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए WebBridge कई एजेंट डेवलपमेंट टूल्स के साथ काम कर सकता है, जैसे:

• Kimi Code
• Claude Code
• Cursor
• Codex
• Hermes
• OpenClaw

इसका मतलब है कि WebBridge एक साझा ब्राउज़र कंट्रोल लेयर की तरह काम करता है, जबकि असली योजना और निर्णय लेने का काम AI एजेंट करता है।

Kimi K2.6 मॉडल की भूमिका

ब्राउज़र को कंट्रोल करने का काम WebBridge करता है, लेकिन जटिल टास्क की योजना बनाने के लिए Moonshot का Kimi K2.6 मॉडल इस्तेमाल होता है।

Kimi K2.6 एक एजेंट‑उन्मुख AI मॉडल है जो Mixture‑of‑Experts आर्किटेक्चर पर आधारित है। इसमें लगभग 1 ट्रिलियन पैरामीटर हैं, जिनमें से करीब 32 बिलियन प्रति टोकन सक्रिय होते हैं, और यह लगभग 256K टोकन का कॉन्टेक्स्ट विंडो सपोर्ट करता है।

यह मॉडल खास तौर पर लंबे और जटिल कार्यों के लिए बनाया गया है, जैसे:

• multi‑step reasoning
• टूल कॉलिंग और ऑर्केस्ट्रेशन
• लंबे समय तक चलने वाले कोडिंग या ऑटोमेशन वर्कफ़्लो

Moonshot के अनुसार यह मॉडल एजेंट्स की स्वायत्त execution क्षमता और लंबी कोड‑जनरेशन स्थिरता को बेहतर बनाता है।

WebBridge सेटअप में आम तौर पर काम का बंटवारा ऐसा होता है:

• Kimi K2.6: योजना बनाना, तर्क करना और निर्णय लेना
• WebBridge: वेबसाइटों पर वास्तविक क्रियाएँ करना

यह लॉन्च क्यों महत्वपूर्ण है

AI उद्योग में अब ध्यान सिर्फ मॉडल की बुद्धिमत्ता पर नहीं, बल्कि agent infrastructure पर भी है—यानी वे टूल्स जो AI को असली सॉफ्टवेयर और वेबसाइटों के साथ जोड़ते हैं।

अधिकांश वेबसाइटों में लॉगिन की आवश्यकता होती है, इसलिए क्लाउड ब्राउज़र ऑटोमेशन में कई समस्याएँ आती हैं:

• क्रेडेंशियल्स या कुकीज़ ट्रांसफर करना
• एंटरप्राइज़ सुरक्षा और कंप्लायंस जोखिम
• संवेदनशील डेटा का रिमोट सर्वर पर जाना

लोकल ब्राउज़र मॉडल इन समस्याओं को काफी हद तक कम कर सकता है क्योंकि एजेंट सीधे उसी ब्राउज़र में काम करता है जिसमें उपयोगकर्ता पहले से लॉगिन है।

इस तरह की तकनीक कई उपयोगी वर्कफ़्लो को आसान बना सकती है, जैसे:

• वेब रिसर्च और डेटा कलेक्शन
• बिज़नेस टूल्स में दोहराए जाने वाले काम
• फॉर्म भरना और प्रशासनिक कार्य
• लॉगिन‑आधारित सेवाओं से जानकारी इकट्ठा करना

एजेंट इन्फ्रास्ट्रक्चर की बढ़ती प्रतिस्पर्धा

Moonshot AI की रणनीति एक बड़े उद्योग ट्रेंड की ओर इशारा करती है: कंपनियाँ अब सिर्फ मॉडल नहीं, बल्कि पूरा AI एजेंट स्टैक बना रही हैं।

इस स्टैक में आम तौर पर तीन परतें होती हैं:

• AI मॉडल: reasoning और planning
• टूल्स: वास्तविक कार्यों को execute करना
• कनेक्टर: एजेंट को सॉफ्टवेयर और वेबसाइटों से जोड़ना

Kimi K2.6 मॉडल और WebBridge ब्राउज़र लेयर को मिलाकर Moonshot AI उस इंफ्रास्ट्रक्चर रेस में कदम रख रहा है जो भविष्य में AI एजेंट्स को वास्तविक दुनिया के डिजिटल काम करने में सक्षम बनाएगी।

जैसे‑जैसे AI सिस्टम सवालों के जवाब देने से आगे बढ़कर काम करने लगेंगे, ब्राउज़र पर नियंत्रण रखने वाली यह परत एजेंट इकोसिस्टम का एक बेहद महत्वपूर्ण हिस्सा बन सकती है।