AI एजेंट उदाहरण: 2026 में बनाए गए 40 वास्तविक एजेंट

AI एजेंट उदाहरणों की अधिकांश सूचियां वही प्रसिद्ध उत्पाद दिखाती हैं। यह 40 एजेंट दिखाता है जो व्यक्तिगत निर्माताओं और छोटी टीमों ने 2026 में बनाए और Devpost पर OpenAI हैकैथॉन में सबमिट किए। हमने उन 1,000 से अधिक सबमिशन की जांच की जो खुद को एजेंट के रूप में वर्णित करते हैं, 40 चुने जो विविधता दर्शाते हैं (उनमें से अधिकांश अन्य प्रतिभागियों द्वारा पसंद किए गए), और उन्हें उनके द्वारा किए गए कार्य के आधार पर समूहीकृत किया: सपोर्ट और सेल्स, बैक ऑफिस, कोडिंग, व्यक्तिगत जीवन और विशिष्ट उद्योग। आप सभी को हमारे में ब्राउज़ कर सकते हैं 7,800+ हैकैथॉन प्रोजेक्ट्स का संग्रह.

सूची से पहले एक चेतावनी: ये हैकैथॉन प्रोजेक्ट हैं। विवरण निर्माताओं के अपने हैं, जो उनके Devpost टैगलाइन और लेखों से लिए गए हैं, और किसी ने स्वतंत्र रूप से यह जांच नहीं किया है कि प्रत्येक एजेंट वर्णन के अनुसार काम करता है या उत्पादन में उपयोग किया जाता है। इन्हें उत्पाद समीक्षाओं के रूप में नहीं, बल्कि लोगों द्वारा क्या बना रहे हैं के उदाहरणों और परीक्षण योग्य विचारों के रूप में पढ़ें। प्रत्येक नाम विस्तृत सारांश के साथ विचार पृष्ठ से लिंक करता है।

अक्टूबर 2026 में अपडेट किया गया। इस लेख में सभी गणनाएं हमारे Devpost गैलरी के प्रतिलेख से हैं, जो 13 अगस्त 2026 को कैप्चर किया गया था।

AI एजेंट क्या है (और क्या नहीं है)

AI एजेंट वह सॉफ्टवेयर है जो एक लक्ष्य लेता है, निर्णय लेता है कि कौन से चरण उठाने हैं, उन्हें उठाने के लिए टूल का उपयोग करता है (एक ब्राउज़र, एक API, एक डेटाबेस, एक कोड सैंडबॉक्स) और रुकने से पहले परिणाम की जांच करता है। Anthropic का इंजीनियरिंग गाइड प्रभावी एजेंट बनाना (19 दिसंबर 2024) एक उपयोगी रेखा खींचता है: वर्कफ़्लो वे सिस्टम हैं जहां भाषा मॉडल और टूल पूर्व-निर्धारित कोड पथों का पालन करते हैं, जबकि एजेंट वे सिस्टम हैं जहां मॉडल अपने प्रक्रिया और टूल उपयोग को निर्देशित करता है।

• चैटबॉट: कॉन्वर्सेशन में प्रश्नों के उत्तर देता है। यह तब एजेंट बन जाता है जब यह कार्य कर सकता है, उदाहरण के लिए अपॉइंटमेंट बुक करना इसके बजाय कि इसे कैसे बुक किया जाए, उसकी व्याख्या करना।
• वर्कफ़्लो ऑटोमेशन: हर बार एक ही निश्चित चरण चलाता है (एक फॉर्म आता है, एक CRM रिकॉर्ड बनाया जाता है)। एजेंट के रूप में बेचे गए कई उत्पाद अच्छी तरह से डिज़ाइन किए गए वर्कफ़्लो हैं, और यह अक्सर सही विकल्प होता है।
• एजेंट: अपना अगला चरण उसी आधार पर चुनता है जो वह पाता है, लूप और पुनः प्रयास कर सकता है, और तब रुकता है जब लक्ष्य प्राप्त हो जाता है या जब किसी व्यक्ति को निर्णय लेना होता है।

नीचे दिए गए अधिकांश प्रोजेक्ट आखिरी दो के बीच स्थित हैं। एक मॉडल योजना बनाता है और कार्य करता है, सामान्य कोड अंकगणित करता है और नियमों को लागू करता है, और एक व्यक्ति जोखिम भरे कुछ भी, जैसे भुगतान, ग्राहकों को ईमेल या कोड मर्ज, को स्वीकृत करता है। यह human-in-the-loop पैटर्न सूची में बार-बार सामने आता है।

ग्राहक सपोर्ट और सेल्स एजेंट

फ्रंट-ऑफिस एजेंट उत्तर देते हैं, योग्यता तय करते हैं और फॉलो-अप करते हैं: ऐसे कार्य जहां गति महत्वपूर्ण होती है और एक ही प्रश्न बार-बार पूछे जाते हैं।

• ChatNEX: एक WordPress साइट को सेल्स और सपोर्ट असिस्टेंट में बदलता है जो व्यवसाय के अपने कंटेंट से उत्तर देता है, लीड एकत्र करता है और मूल्य और स्टॉक जैसे परिवर्तनों को ट्रैक करता है। इसके निर्माता कहते हैं कि वे प्रोग्रामर नहीं हैं और इसे ChatGPT के साथ बनाया।
• ListingOS: eBay के लिए एक सेलर एजेंट। आप उत्पादों की फोटो लेते हैं, GPT-5.6 मूल्य-सचेत लिस्टिंग का मसौदा तैयार करता है, और आप उन्हें एक रिव्यू स्क्रीन से प्रकाशित करते हैं।
• CallChat ZERO: सहमति के चारों ओर बना एक लीड-कैप्चर चैट एजेंट। यह केवल वही एकत्र करता है जिससे विज़िटर साझा करने के लिए सहमत होता है, डेटा कितनी देर तक रखा जाता है उसकी सीमा तय करता है और ऑडिट ट्रेल के साथ व्यक्ति को हस्तांतरण करता है।
• TeleVoice: एक Telegram बॉट जो Twilio के माध्यम से अंग्रेज़ी या स्पैनिश में आउटबाउंड AI सेल्स कॉल करता है। आप बॉट को संदेश भेजते हैं, और वह नंबर को कॉल करता है और संवाद चलाता है।
• Agentic-CS: छोटे व्यवसायों के लिए एक बहुभाषी ग्राहक-सेवा प्लेटफ़ॉर्म, जो मलेशियाई SME को ध्यान में रखकर बनाया गया है, जो स्वीकृत व्यावसायिक ज्ञान से उत्तर देता है, नियंत्रित वर्कफ़्लो का पालन करता है और व्यक्ति को नियंत्रण में रखता है।
• संक्षेप में: प्रॉस्पेक्ट की कंपनी का नाम एक डिस्कवरी-कॉल ब्रीफ़ में बदलता है जिसमें कंपनी संदर्भ, संभावित पेन पॉइंट, अनुकूलित प्रश्न और समयबद्ध एजेंडा शामिल है।
• ChurnControl: ग्राहक-सफलता टीमों के लिए एक रिटेंशन डैशबोर्ड जो जाने के जोखिम वाले खातों को चिह्नित करता है, कारण बताता है और ऐसे कार्यों का प्रस्ताव करता है जिन्हें व्यक्ति स्वीकृत करता है।

नकल करने योग्य पैटर्न: प्रत्येक एजेंट को एक प्रकार के संवाद तक सीमित करता है और व्यक्ति को हस्तांतरण को स्पष्ट करता है। इस क्षेत्र में और विचारों के लिए, देखें मार्केटिंग और सेल्स के लिए AI विचार.

ऑपरेशन्स और बैक-ऑफिस एजेंट

बैक-ऑफिस एजेंट रिकॉन्सिलिएशन, ट्रायज और पेपरवर्क का प्रबंधन करते हैं। यह काम धीमा और नियमों से भरा होता है, और गलतियों की कीमत पैसे में होती है, इसलिए ये बिल्डर सत्यापन पर सबसे अधिक निर्भर करते हैं।

• flowpilot-ai: एकल निर्देशन से इनबॉक्स का ट्रायज, टास्क प्रबंधन, मीटिंग शेड्यूलिंग, सपोर्ट टिकट हैंडलिंग और एक निष्कर्ष रिपोर्ट लिखने वाले सात समन्वित एजेंट।
• मीटिंग-टू-एक्शन एजेंट: मीटिंग ट्रांसक्रिप्ट या ऑडियो रिकॉर्डिंग को मालिकों के साथ एक्शन आइटम में बदलता है, फिर मेल खाते GitHub issues बनाता है।
• SupplyTact: फार्मास्युटिकल ऑपरेशन्स के चारों ओर डिज़ाइन किया गया एक सप्लाई-चेन प्लानिंग एजेंट, जो सप्लाई जोखिमों की जांच करता है, डिटर्मिनिस्टिक सिमुलेशन चलाता है और हर सिफारिश के पीछे के सबूत दिखाता है।
• Argus: एक एजेंटों की टीम जो वेनडर ड्यू डिलिजेंस चलाती है, जिसमें AI टूल्स, एजेंट और MCP सर्वर शामिल हैं, उन कंपनियों के लिए जिनके पास सेक्योरिटी एनालिस्ट नहीं है।
• AuditGuard DE: जर्मन अकाउंटिंग रिपोर्ट (EXTF, SuSa, BWA और USt-VA) का रिकॉन्सिलेशन करता है और अनुमान लगाने के बजाय गायब सबूतों की सूची के साथ रुक जाता है।
• Ledger Sense AI: गंदे बैंक भुगतानों को इनवॉइस से मेल खाता है। GPT-5.6 अस्पष्ट नामों और संदर्भों को हल करता है, साधारण कोड मेल खाते गणित और पोस्टिंग करता है, और हर निर्णय की व्याख्या की जाती है।
• ARIA: छोटे नाइजीरियन व्यापारियों के लिए एक रेवेन्यू-इंटेलिजेंस एजेंट जो रात भर WhatsApp संदेश और बैंक अलर्ट पढ़ता है और हर सुबह तीन प्राथमिकता वाले कार्यों को प्रस्तुत करता है।
• Match2: एक रिक्रूटमेंट एजेंट जो कैंडिडेट्स को स्किल्स, सीनियरिटी, उद्योग और अनिवार्य आवश्यकताओं के आधार पर नौकरियों से मेल खाता है, उन्हें रैंक करता है और हर मेल की व्याख्या करता है।

ध्यान दें कि मॉडल को अक्सर संख्याओं से दूर रखा जाता है। AuditGuard DE और Ledger Sense AI दोनों डिटर्मिनिस्टिक कोड को अंकगणित करने देते हैं और मॉडल का उपयोग केवल अस्पष्ट भागों के लिए करते हैं, जो पैसे से जुड़ी किसी भी चीज़ के लिए एक समझदारी भरा विभाजन है। और भी वित्त परियोजनाएँ यहाँ एकत्रित हैं वित्त के लिए AI विचार.

डेवलपर और कोडिंग एजेंट

सॉफ्टवेयर वह जगह है जहाँ इस कॉर्पस में एजेंट सबसे आम हैं: हमारे कीवर्ड गणना के अनुसार, 1,032 एजेंट परियोजनाओं में से 364 अपने नाम या टैगलाइन में कोड, डेवलपर, रिपॉज़िटरी, बग या CI का उल्लेख करती हैं। कुछ एजेंट कोड ठीक करते हैं; कई ऐसे टूल्स हैं जो अन्य एजेंटों को देखते, रिकॉर्ड करते या सीमित करते हैं।

• Hermes World: एक रियल-टाइम विज़ुअल ऑब्ज़र्वेबिलिटी लेयर जो दिखाती है कि मल्टी-एजेंट सिस्टम में प्रत्येक एजेंट क्या कर रहा है। 22 लाइक्स के साथ, यह गैलरी में सबसे ज़्यादा पसंद किया गया एजेंट प्रोजेक्ट था।
• RuntimE.Razor: कोडिंग एजेंट्स को रनटाइम सबूतों का उपयोग करके डेड कोड हटाने में मदद करता है, जिसका अर्थ है कि कौन सा कोड वास्तव में चला, केवल स्टैटिक एनालिसिस के बजाय।
• Autonomous CI Failure Repair Agent: एक विफल CI रन को पुन: प्रस्तुत करता है, एक फिक्स और एक रीग्रेसन टेस्ट लिखता है, दोनों को एक साफ़ सैंडबॉक्स में सत्यापित करता है और केवल तभी एक पुल रिक्वेस्ट खोलता है जब हर जांच पास हो जाती है।
• Cortex: एकल एजेंट चैट को एक टीम सेशन में बदलता है। टीममेट्स एक साझा कैनवास पर एजेंट-निर्मित UI पर चिह्नित करते हैं, और एजेंट बदलावों को कोड में लागू करता है।
• AutoFix Swarm: एक मल्टी-एजेंट सिस्टम जो सॉफ्टवेयर विफलताओं का निदान करता है, लक्षित फिक्स जनरेट करता है और उसे हस्तांतरित करने से पहले हर पैच का सत्यापन करता है।
• GlassHouse: कोडिंग एजेंट्स के लिए एक फ्लाइट रिकॉर्डर। यह फाइल एडिट, टर्मिनल कमांड और टेस्ट रन रिकॉर्ड करता है, फिर टैम्पर-एविडेंट हैश के साथ सेशन को पुन: चलाता है।
• ReproBot: एक GitHub issue लेता है, एक न्यूनतम प्रतिकृति स्क्रिप्ट लिखता है, उसे चलाता है और दिखाता है कि बग वास्तविक है या नहीं।
• War Room: एक इन्सिडेंट-रिस्पॉन्स एजेंटों की टीम जो आउटेज का निदान करती है, इसके पीछे के कमीट को ढूंढती है, एक फिक्स का प्रस्ताव देती है और पोस्टमॉर्टम का मसौदा तैयार करती है, जिसमें हर एजेंट का तर्क काम करते समय दृश्यमान होता है।

गार्डरेल टूल्स की संख्या स्वयं एक संकेत है: जो लोग हर दिन कोडिंग एजेंट का उपयोग करते हैं, वे रिकॉर्ड, रीप्ले और अनुमोदन गेट चाहते हैं। चाहे आपका एजेंट किसी भी डोमेन के लिए हो, उस लेयर की योजना शुरू से ही बनाएं।

व्यक्तिगत और जीवन एजेंट

उपभोक्ता एजेंट दैनिक जीवन में किसी के形容 में कार्य करते हैं: घर पर, कंप्यूटर पर, रसोई में या छुट्टियों पर।

• Sara Smartest Speaker: Raspberry Pi हार्डवेयर पर आधारित एक स्मार्ट स्पीकर जो द्वि-तरफा वॉइस संवाद करता है और टूल्स और स्किल्स के साथ एक ओपन-सोर्स एजेंट को कार्य सौंपता है। 14 लाइक्स के साथ, यह दूसरा सबसे ज़्यादा पसंद किया गया एजेंट प्रोजेक्ट था।
• Porter: Mac को एक वॉइस-कंट्रोल्ड एजेंट में बदलता है जो स्क्रीन देखता है, आपके ऐप्स का उपयोग करता है और आपके प्राथमिकताओं को सीखता है।
• Clark: एक वेब एजेंट जो साधारण भाषा से ब्राउज़र कार्य पूरा करता है, जिसमें खोज, फॉर्म और लॉगिन शामिल हैं, और संवेदनशील चीज़ें आपके लिए छोड़ देता है।
• AJÒ Beach: Sardinia में एक बीच दिन की योजना बनाता है और हवा, लहरों और आपके स्वयं के प्रतिबंधों के बदलने के साथ उसकी पुनर्योजना करता है।
• Tail Villain: एक व्यक्तिगत लक्ष्य को एक रोडमैप में बदलता है, जिसमें प्रगति विश्लेषण और लाइव वॉइस कोचिंग शामिल है।
• BepFlowAI: आपको यह तय करने में मदद करता है कि आपको खाना बनाना है, मील-प्रेप करना है या बाहर खाना है, रेसिपी, रेस्तरां और आपके किचन में पहले से मौजूद चीज़ों के लिए अलग-अलग एजेंट्स के साथ।
• Nook: आपके घर को याद रखता है। फ्रिज की फोटो लें या किसी वस्तु को टैग करें, और यह एक्सपायरी डेट और स्थानों को ट्रैक करता है ताकि यह “क्या मेरा दूध अभी भी अच्छा है?” या “मेरा पासपोर्ट कहाँ है?” जैसे सवालों का जवाब दे सके।
• GenkanAI: एक मौजूदा होम इंटरकॉम को एक एजेंट में बदलता है जो विज़िटर से बात करता है, नई वायरिंग के बजाय एक एड-ऑन ESP32 बोर्ड का उपयोग करता है।

व्यक्तिगत एजेंट्स भरोसे और कम से कम सेटअप की ज़रूरत पर निर्भर करते हैं। यहाँ सबसे स्पष्ट प्रविष्टियाँ एक दिनचर्या और एक डिवाइस से शुरू होती हैं, न कि आपकी पूरी ज़िंदगी चलाने की कोशिश करती हैं।

उद्योग एजेंट्स: स्वास्थ्य, वित्त, कानून और संपत्ति

उद्योग एजेंट्स नियमों को ले जाते हैं जो सामान्य-उद्देश्य टूल्स नहीं जानते। नियंत्रित क्षेत्रों में, ये बिल्डर लगातार एक पेशेवर को अनुमोदन सीट पर रखते हैं।

• VitalCue: फोन के माध्यम से देखकर और सुनकर किसी व्यक्ति को रियल टाइम में प्रथम उपाय के माध्यम से मार्गदर्शन करता है। इसे ऑफलाइन-फर्स्ट Android प्रोटोटाइप के रूप में वर्णित किया गया है।
• AIHealthExpert: एक क्लिनिकल वर्कस्पेस जहाँ GPT-5.6 एजेंट्स विश्लेषण, प्रमाण संश्लेषण और दस्तावेज़ीकरण संभालते हैं, जबकि क्लिनिशियन निर्णयों पर नियंत्रण रखते हैं।
• Autonomous Wellness Front-Desk Agent: क्लिनिक के लिए 24/7 चैट एजेंट जो सामान्य सवालों के जवाब देता है, लाइव स्लॉट की जाँच करता है, विज़िट बुक और पुनर्निर्धारित करता है और पूरे संदर्भ के साथ बातचीत को स्टाफ को सौंपता है।
• CREDGEN-AI: नॉन-बैंकिंग फाइनेंशियल कंपनियों (NBFCs) के लिए एक मल्टी-एजेंट लेंडिंग प्लेटफॉर्म जो ग्राहक संलग्नता, अंडरराइटिंग, फ्रॉड जाँच और सैंक्शन पत्रों को कवर करता है।
• Served: छोटे व्यवसायों को कानूनी टीम के बिना वित्तीय सबपोना का जवाब देने में मदद करता है। यह जाँचता है कि अनुरोध वास्तविक है या नहीं, मेल खाते रिकॉर्ड निकालता है और मानवीय समीक्षा के लिए प्रमाण पैकेज का मसौदा तैयार करता है।
• LexStrike: एक अनुबंध का स्ट्रेस-टेस्ट करता है जिसमें विरोधी एजेंट्स हर धारा पर हमला करते हैं जबकि एक डिफेंडर एजेंट जवाब देता है, फिर आपको इसे ठीक करने और पुनः जाँचने की अनुमति देता है।
• MaLu Estate AI Agency OS: एक रियल-एस्टेट एजेंसी के लिए एक सिस्टम जिसमें एजेंट्स लीड फॉलो-अप, लिस्टिंग कॉपी और आंतरिक ब्रीफ तैयार करते हैं जबकि लोग भरोसे की ज़रूरत वाले क्षणों को संभालते हैं। इसके संस्थापक कहते हैं कि इसे क्रोएशिया में एक कार्यशील एजेंसी के साथ-साथ विकसित किया जा रहा है।
• MoveOutDocs: छोटे मकान मालिकों को टेंटेंट के मूव-आउट पर नुकसान को संरचित फोटो और उनके क्षेत्र के लिए पहनने-और-घिसने के नियमों के साथ दस्तावेज़ित करने में मदद करता है, फिर एक वस्तुनिष्ठ कटौती पत्र तैयार करता है।
• Umbra: कई जॉब साइट्स पर लाइव UV, मौसम और साइट-फोटो डेटा से आउटडोर वर्क क्रू के लिए दैनिक सन-सेफ्टी शेड्यूल बनाता है।

स्वास्थ्य विचारों का अपना संग्रह है: स्वास्थ्य देखभाल के लिए AI विचार.

ये एजेंट्स कैसे बनाए गए

Devpost हर टीम से यह सूची बनाने के लिए कहता है कि उन्होंने किसके साथ बनाया। हमने उन टैग्स की गिनती की जो 1,032 प्रोजेक्ट्स में से थे जिनका नाम या टैगलाइन एजेंट, एजेंट्स या एजेंटिक का उल्लेख करता है; उनमें से 1,029 कम से कम एक टूल सूचीबद्ध करते हैं। टैग्स स्व-रिपोर्टेड हैं, और क्योंकि OpenAI ने हैकैथॉन चलाया, इसके अपने टूल्स अधिक प्रतिनिधित्व किए गए हैं।

तीन बातें उभरती हैं। अधिकांश एजेंट साधारण वेब स्टैक (TypeScript या Python, React, एक SQL डेटाबेस) पर चलते हैं, न कि किसी अजीबोगरीब इंफ्रास्ट्रक्चर पर। एजेंट फ्रेमवर्क दुर्लभ हैं: LangGraph 33 प्रोजेक्ट्स में, LangChain 18 में और OpenAI Agents SDK लगभग 15 में दिखाई देता है, इसलिए अधिकांश बिल्डर ने मॉडल API के चारों ओर अपना लूप खुद लिखा। और MCP, जो मॉडल को टूल्स और डेटा से जोड़ने के लिए एक ओपन प्रोटोकॉल है, पहले से लगभग हर सात एजेंट प्रोजेक्ट्स में से एक में सूचीबद्ध है।

अपना AI एजेंट MVP कैसे बनाएं

ऊपर दिए गए एजेंटों में से अधिकांश एक या दो लोगों ने हैकैथॉन के दौरान बनाए थे। इसे लोगों के लिए भुगतान योग्य कुछ बनाना मुख्यतः इसे संकरी करने की बात है। एक व्यावहारिक कार्य क्रम:

1. एक ऐसा काम चुनें जिसका स्पष्ट समापन बिंदु हो। “पिछले महीने के बैंक भुगतानों को इनवॉइस से मेल खाना” एक एजेंट है; “मेरी वित्त टीम चलाना” नहीं है। लिखकर रखें कि ‘पूर्ण’ दिखने में कैसा होगा और इसे कौन जांचेगा।
2. एक वर्कफ्लो के रूप में शुरू करें, फिर स्वायत्तता जोड़ें। उन चरणों को स्क्रिप्ट करें जो आप पहले से जानते हैं और मॉडल को केवल वही निर्णय लेने दें जहां मार्ग वास्तव में भिन्न होता है। Anthropic का गाइड भी यही सलाह देता है: संभव सबसे सरल समाधान खोजें और जटिलता केवल तभी जोड़ें जब वह आवश्यक हो।
3. इसे कुछ अच्छी तरह परिभाषित टूल्स दें। प्रत्येक टूल (CRM खोजें, कैलेंडर पढ़ें, टेस्ट चलाएं) को स्पष्ट इनपुट, स्पष्ट एरर मैसेज और सबसे संकृत अनुमतियों की आवश्यकता होती है जो काम करती हैं। MCP उन्हें प्रकट करने का एक सामान्य तरीका है।
4. गणित और नियम को कोड में रखें। गणना, सत्यापन और कोई भी कानूनी या वित्तीय कार्य निर्धारित कोड में होने चाहिए, जैसा कि AuditGuard DE और Ledger Sense AI करते हैं।
5. अनिवार्य कार्यों पर मानव गेट रखें। भुगतान, बाहर जाने वाले ईमेल, मर्ज और डिलीशन एजेंट विश्वास कमा लेने तक अनुमोदन के लिए प्रतीक्षा करते हैं।
6. हर चरण को लॉग करें और वास्तविक मामलों के विरुद्ध परीक्षण करें। प्रत्येक टूल कॉल और निर्णय का रिकॉर्ड रखें, GlassHouse विचार के अनुसार, और प्रत्येक प्रॉम्प्ट या मॉडल परिवर्तन के बाद पुनः चलाने के लिए ज्ञात सही उत्तरों वाले वास्तविक कार्यों का एक छोटा सेट बनाएं।
7. प्रति कार्य लागत पर नज़र रखें। एक एजेंट जो लूप करता है, मॉडल को कई बार कॉल करता है। उत्पाद की कीमत तय करने से पहले, पूर्ण किए गए कार्य प्रति टोकन की मापना शुरू करें।

किसी भी AI उत्पाद के लिए व्यापक बिल्ड प्रक्रिया (मॉडल चुनना, रिकवरी, मूल्यांकन और गार्डरेल्स) के लिए देखें AI ऐप कैसे बनाएं. टोकन और मॉनिटरिंग जैसे संचालन लागत की चर्चा है AI ऐप डेवलपमेंट लागत.

कोड लिखने से पहले, जांचें कि कोई एजेंट को वास्तव में चाहता है: स्टार्टअप आइडिया को कैसे सत्यापित करें सस्ते परीक्षणों से गुजरता है। अनुमोदन स्क्रीन का एक क्लिक करने योग्य प्रोटोटाइप उपयोगकर्ताओं को एजेंट के क्या करेगा और वे कहां नियंत्रण में रहेंगे, यह दिखाने का अक्सर सबसे तेज़ तरीका होता है; AI प्रोटोटाइपिंग टूल्स विकल्पों की सूची देता है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या आपके पास एक एजेंट विचार है जिसकी पहली संस्करण की आवश्यकता है? हम बनाते हैं कस्टम MVPs मासिक योजनाओं पर: द्वि-साप्ताहिक स्पिंट $399/माह, साप्ताहिक स्पिंट $899/माह, या 24/7 विकास, अनुरोध पर मूल्य निर्धारित। देखें मूल्य पृष्ठ कि हर योजना में क्या शामिल है।