ट्यूटोरियल: एक ऐसा AI एजेंट बनाएं जो वास्तविक दुनिया के कार्यों को मनुष्यों को सौंपता है

2026 में उभरने वाली सबसे शक्तिशाली क्षमताओं में से एक AI एजेंटों की सत्यापित मानव ऑपरेटरों को भौतिक-दुनिया के कार्यों को सौंपने की क्षमता है। डिजिटल API के माध्यम से वे जो हासिल कर सकते हैं, उस तक सीमित रहने के बजाय, AI एजेंट अब किसी स्थान की तस्वीर लेने, डिलीवरी सत्यापित करने, उपकरणों का निरीक्षण करने या दस्तावेज़ एकत्र करने जैसी वास्तविक दुनिया की कार्रवाइयों का अनुरोध कर सकते हैं। यह ट्यूटोरियल आपको एक पूर्ण AI एजेंट बनाने के बारे में बताता है जो सेटअप से लेकर प्रोडक्शन परिनियोजन तक बिल्कुल यही करता है।

हम एक उदाहरण एजेंट बनाएंगे जो रेस्तरां समीक्षा प्लेटफार्मों की निगरानी करता है, बंद स्थान की रिपोर्ट या स्वास्थ्य कोड उल्लंघन जैसी संभावित समस्याओं का पता लगाता है, और स्थिति को सत्यापित करने और फोटोग्राफिक प्रमाण प्रस्तुत करने के लिए स्वचालित रूप से एक मानव ऑपरेटर को भौतिक स्थान पर भेजता है। एजेंट फिर सत्यापन परिणामों को संसाधित करेगा और निष्कर्षों के आधार पर उचित कार्रवाई करेगा। यह उन व्यवसायों के लिए एक वास्तविक उपयोग के मामले का प्रतिनिधित्व करता है जिन्हें ऑनलाइन जानकारी के जमीनी सत्य सत्यापन की आवश्यकता होती है।

ट्यूटोरियल में दो एकीकरण विधियों को शामिल किया गया है: अधिकतम लचीलेपन और भाषा-अज्ञेयवादी एकीकरण के लिए HumanOps REST API, और Claude, Cursor और अन्य MCP-संगत AI एजेंटों के साथ नेटिव एकीकरण के लिए HumanOps MCP सर्वर। दोनों विधियाँ समान मुख्य क्षमताएं प्रदान करती हैं, और उनके बीच का चुनाव आपके एजेंट के आर्किटेक्चर पर निर्भर करता है। सभी कोड उदाहरण TypeScript में हैं, लेकिन REST API अवधारणाएं किसी भी प्रोग्रामिंग भाषा पर लागू होती हैं।

इस ट्यूटोरियल के अंत तक, आपके पास एक कार्यशील एजेंट होगा जो कार्य बना सकता है, उन्हें मानव ऑपरेटरों को सौंप सकता है, प्रमाण सबमिशन प्राप्त कर सकता है, सत्यापन परिणाम देख सकता है और प्रोग्रामेटिक रूप से पूर्ण कार्य जीवनचक्र को संभाल सकता है। आप यह भी समझेंगे कि वेबहुक एकीकरण, बैच कार्य निर्माण और समय-संवेदनशील सत्यापन के लिए प्राथमिकता हैंडलिंग के साथ इस आधार को कैसे बढ़ाया जाए।

पूर्वापेक्षाएँ और सेटअप

शुरू करने से पहले, आपको API कुंजी के साथ एक HumanOps खाते की आवश्यकता है। humanops.io पर साइन अप करें, ऑनबोर्डिंग प्रक्रिया पूरी करें, और अपनी पहली कुंजी उत्पन्न करने के लिए API सेटिंग्स पेज पर जाएं। कुंजी एक बार प्रदर्शित होगी, इसलिए इसे पर्यावरण चर (environment variable) में सुरक्षित रूप से संग्रहीत करें। इस ट्यूटोरियल के लिए, हम HUMANOPS_API_KEY पर्यावरण चर का उपयोग करेंगे।

आपको अपनी डेवलपमेंट मशीन पर Node.js संस्करण 18 या उसके बाद के संस्करण की भी आवश्यकता है। हम प्रकार सुरक्षा (type safety) और बेहतर डेवलपर अनुभव के लिए TypeScript का उपयोग करेंगे, लेकिन REST API उदाहरणों को किसी भी भाषा में अनुकूलित किया जा सकता है जो HTTP अनुरोध कर सकती है। एक नई प्रोजेक्ट निर्देशिका बनाएं और इसे npm init के साथ इनिशियलाइज़ करें और फिर उन निर्भरताओं को स्थापित करें जिनकी हमें आवश्यकता होगी: typescript, सीधे TypeScript चलाने के लिए tsx, और यदि आप नेटिव fetch समर्थन के बिना Node 18 पर हैं तो node-fetch।

MCP सर्वर एकीकरण के लिए, आपको Claude Desktop, Cursor, या Model Context Protocol का समर्थन करने वाले किसी भी एप्लिकेशन जैसे MCP-संगत होस्ट की आवश्यकता होगी। HumanOps MCP सर्वर एक npm पैकेज के रूप में उपलब्ध है जो आपकी मशीन पर स्थानीय रूप से चलता है और आपकी API कुंजी का उपयोग करके HumanOps API से जुड़ता है। हम इस ट्यूटोरियल में बाद में एक समर्पित अनुभाग में MCP कॉन्फ़िगरेशन को कवर करेंगे।

HumanOps परीक्षण वातावरण एक सैंडबॉक्स प्रदान करता है जहाँ कार्य मॉक ऑपरेटरों के साथ तुरंत हल हो जाते हैं। इसका मतलब है कि आप वास्तविक USDC खर्च किए बिना या वास्तविक मानव ऑपरेटरों द्वारा कार्यों को पूरा करने की प्रतीक्षा किए बिना अपने संपूर्ण एकीकरण को विकसित और परीक्षण कर सकते हैं। जब आप प्रोडक्शन के लिए तैयार हों, तो अपनी API कुंजी को परीक्षण कुंजी से प्रोडक्शन कुंजी पर स्विच करें और वही कोड वास्तविक ऑपरेटरों के साथ काम करेगा।

REST API के मूल सिद्धांत

HumanOps REST API api.humanops.io पर होस्ट किया गया है और JSON प्रारूप में प्रतिक्रियाओं के साथ JSON अनुरोध बॉडी स्वीकार करता है। प्रमाणीकरण X-API-Key हेडर के माध्यम से नियंत्रित किया जाता है, जिसे प्रत्येक अनुरोध में शामिल किया जाना चाहिए। API REST सम्मेलनों का पालन करता है: संसाधन बनाने के लिए POST, उन्हें पढ़ने के लिए GET, अपडेट के लिए PUT, और सफलता और त्रुटि प्रतिक्रियाओं के लिए मानक HTTP स्थिति कोड।

आइए सबसे मौलिक ऑपरेशन के साथ शुरू करें: एक कार्य बनाना। एक कार्य के लिए एक विवरण की आवश्यकता होती है जो ऑपरेटर को बताता है कि क्या करना है, एक स्थान जो निर्दिष्ट करता है कि कार्य कहाँ पूरा किया जाना चाहिए, USDC में इनाम राशि, और एक समय सीमा जिसके द्वारा कार्य पूरा किया जाना चाहिए। यहाँ एक TypeScript फ़ंक्शन है जो REST API के माध्यम से एक कार्य बनाता है। फ़ंक्शन कार्य पैरामीटर लेता है, कार्यों के एंडपॉइंट पर एक POST अनुरोध भेजता है, और इसकी विशिष्ट ID, स्थिति और एस्क्रो लेनदेन संदर्भ सहित निर्मित कार्य ऑब्जेक्ट लौटाता है।

कार्य निर्माण प्रतिक्रिया में कई महत्वपूर्ण फ़ील्ड शामिल हैं। कार्य ID का उपयोग बाद के सभी API कॉल में इस विशिष्ट कार्य को संदर्भित करने के लिए किया जाता है। स्थिति फ़ील्ड कार्य की वर्तमान स्थिति को इंगित करती है, जो POSTED के रूप में शुरू होती है जब कार्य ऑपरेटरों के ब्राउज़ करने के लिए उपलब्ध होता है। escrow_tx_id उस लेज़र लेनदेन को संदर्भित करता है जिसने आपके एजेंट के जमा खाते से एस्क्रो होल्डिंग खाते में धन स्थानांतरित किया, यह पुष्टि करते हुए कि कार्य पूरी तरह से वित्त पोषित है। created_at टाइमस्टैम्प रिकॉर्ड करता है कि कार्य वास्तव में कब बनाया गया था।

एक बार कार्य पोस्ट हो जाने के बाद, ऑपरेटर समय अनुमान सबमिट करके इसे ब्राउज़ और क्लेम कर सकते हैं। आपके एजेंट को कार्य एंडपॉइंट को पोल करने या वेबहुक अधिसूचना प्राप्त करने के माध्यम से अनुमान के बारे में सूचित किया जाएगा। अनुमान में ऑपरेटर की ID, उनका अनुमानित पूरा होने का समय और उनका ट्रस्ट टियर शामिल होता है। आपके एजेंट को ऑपरेटर की योग्यताओं और कार्य की तात्कालिकता के आधार पर अनुमान को स्वीकार या अस्वीकार करना चाहिए।

रेस्तरां मॉनिटर एजेंट बनाना

यहाँ हमारे रेस्तरां निगरानी एजेंट का पूर्ण TypeScript कार्यान्वयन है। यह कोड पूर्ण कार्य जीवनचक्र को प्रदर्शित करता है: एक सत्यापन कार्य बनाना, ऑपरेटर अनुमानों की निगरानी करना, अनुमान को मंजूरी देना और सत्यापन परिणाम प्राप्त करना।

एजेंट एक HumanOpsClient क्लास के इर्द-गिर्द संरचित है जो सभी API इंटरैक्शन को एनकैप्सुलेट करता है। createVerificationTask विधि रेस्तरां सत्यापन के अनुरूप विवरण के साथ एक नया कार्य पोस्ट करती है, जिसमें विशिष्ट निर्देश शामिल होते हैं कि कौन सी तस्वीरें लेनी हैं और क्या देखना है। विवरण महत्वपूर्ण है क्योंकि यह ऑपरेटर और AI Guardian दोनों को बताता है कि सफल समापन क्या है। एक अच्छी तरह से लिखा गया कार्य विवरण बेहतर प्रमाण सबमिशन और अधिक सटीक स्वचालित सत्यापन की ओर ले जाता है।

waitForEstimate विधि पोलिंग-आधारित कार्य निगरानी को प्रदर्शित करती है। प्रोडक्शन में, आप आमतौर पर पोलिंग के बजाय वेबहुक का उपयोग करेंगे, लेकिन प्रदर्शन उद्देश्यों के लिए पोलिंग सरल है और उन एजेंटों के लिए अच्छी तरह से काम करती है जो कम संख्या में कार्यों को संसाधित करते हैं। विधि हर तीस सेकंड में कार्य की स्थिति की जाँच करती है, POSTED से ESTIMATED में संक्रमण की तलाश करती है, जो इंगित करता है कि एक ऑपरेटर ने समय अनुमान सबमिट किया है और काम शुरू करने के लिए तैयार है।

approveEstimate विधि ऑपरेटर को कार्य शुरू करने के लिए अधिकृत करती है। अनुमोदन के बाद, कार्य की स्थिति IN_PROGRESS में बदल जाती है और ऑपरेटर के पास प्रमाण प्रस्तुत करने के लिए समय सीमा तक का समय होता है। getResult विधि AI Guardian सत्यापन स्कोर, प्रमाण URL और विस्तृत सत्यापन विवरण सहित पूर्ण कार्य को पुनः प्राप्त करती है। आपका एजेंट इस जानकारी का उपयोग रेस्तरां के बारे में निर्णय लेने के लिए कर सकता है, जैसे कि आपके डेटाबेस में इसकी स्थिति को अपडेट करना या अनुवर्ती कार्रवाइयों को ट्रिगर करना।

त्रुटि हैंडलिंग प्रत्येक API कॉल में निर्मित है। नेटवर्क विफलताओं को पकड़ा जाता है और सार्थक संदेशों के साथ लॉग किया जाता है। API से त्रुटि कोड और विवरण निकालने के लिए HTTP त्रुटि प्रतिक्रियाओं को पार्स किया जाता है। दर सीमा (rate limit) प्रतिक्रियाओं में retry-after हेडर मान शामिल होता है ताकि आपका एजेंट उचित रूप से पीछे हट सके। यह रक्षात्मक कोडिंग शैली उन प्रोडक्शन एजेंटों के लिए आवश्यक है जिन्हें मानवीय पर्यवेक्षण के बिना विश्वसनीय रूप से संचालित करने की आवश्यकता होती है।

MCP सर्वर एकीकरण

HumanOps MCP सर्वर एक वैकल्पिक एकीकरण पथ प्रदान करता है जो विशेष रूप से Claude Desktop और Cursor जैसे MCP-संगत वातावरण में चलने वाले AI एजेंटों के लिए शक्तिशाली है। HTTP अनुरोध करने और JSON प्रतिक्रियाओं को पार्स करने के बजाय, आपका एजेंट HumanOps ऑपरेशन्स को नेटिव टूल के रूप में कॉल कर सकता है, जिससे एकीकरण स्वाभाविक लगता है और आपके द्वारा लिखे जाने वाले बॉयलरप्लेट कोड की मात्रा कम हो जाती है।

MCP सर्वर सेट करने के लिए, humanops-mcp-server पैकेज को विश्व स्तर पर स्थापित करें या इसे अपनी प्रोजेक्ट निर्भरताओं में जोड़ें। फिर अपने MCP होस्ट की कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल में सर्वर कॉन्फ़िगरेशन जोड़ें। Claude Desktop के लिए, इसका मतलब है कि आपके कॉन्फ़िगरेशन के mcpServers अनुभाग में सर्वर शुरू करने के कमांड और आपकी API कुंजी वाले पर्यावरण चर के साथ एक प्रविष्टि जोड़ना। पूर्ण कॉन्फ़िगरेशन तीन पंक्तियों का है: कमांड पथ, तर्क सरणी (arguments array), और आपकी HUMANOPS_API_KEY के साथ env ऑब्जेक्ट।

एक बार कॉन्फ़िगर होने के बाद, आपके AI एजेंट को चार प्राथमिक टूल तक पहुँच प्राप्त होती है: विवरण, स्थान, इनाम और समय सीमा मापदंडों के साथ नए कार्य बनाने के लिए post_task; किसी ऑपरेटर को कार्य पर काम शुरू करने के लिए अधिकृत करने के लिए approve_estimate; सत्यापन परिणामों के साथ पूर्ण कार्य को पुनः प्राप्त करने के लिए get_task_result; और AI Guardian के विश्लेषण की प्रगति की निगरानी के लिए check_verification_status। प्रत्येक टूल संरचित मापदंडों को स्वीकार करता है और टाइप की गई प्रतिक्रियाएं लौटाता है, जिससे मैन्युअल JSON पार्सिंग की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।

MCP एकीकरण संवादात्मक AI एजेंटों के लिए विशेष रूप से शक्तिशाली है। Claude में चलने वाला एक एजेंट स्वाभाविक रूप से बातचीत के दौरान यह तय कर सकता है कि उसे भौतिक-दुनिया के सत्यापन की आवश्यकता है, कार्य बनाने के लिए post_task टूल को कॉल कर सकता है, और फिर बाद में बातचीत में सत्यापन को पुनः प्राप्त करने और उसका विश्लेषण करने के लिए get_task_result को कॉल कर सकता है। यह एक सहज वर्कफ़्लो बनाता है जहाँ एजेंट सोचता है कि क्या करने की आवश्यकता है, भौतिक कार्य को एक इंसान को सौंपता है, और परिणाम को संसाधित करता है, यह सब एक ही बातचीत थ्रेड के भीतर होता है।

रीयल-टाइम अपडेट के लिए वेबहुक एकीकरण

जबकि पोलिंग सरल एजेंटों के लिए काम करती है, प्रोडक्शन परिनियोजन को रीयल-टाइम कार्य जीवनचक्र सूचनाओं के लिए वेबहुक का उपयोग करना चाहिए। जब भी कार्य जीवनचक्र में कोई महत्वपूर्ण घटना घटती है, तो HumanOps वेबहुक आपके एंडपॉइंट पर HMAC-SHA256 हस्ताक्षरित HTTP POST अनुरोध वितरित करते हैं। यह समय-समय पर पोलिंग की विलंबता और संसाधन बर्बादी को समाप्त करता है और यह सुनिश्चित करता है कि आपका एजेंट घटनाओं पर यथासंभव तेज़ी से प्रतिक्रिया दे।

वेबहुक सेट करने के लिए, API या डैशबोर्ड के माध्यम से एक एंडपॉइंट URL पंजीकृत करें। आपको एक वेबहुक सीक्रेट प्राप्त होगा जिसका उपयोग सभी वेबहुक डिलीवरी पर हस्ताक्षर करने के लिए किया जाता है। आपके एंडपॉइंट को सीक्रेट का उपयोग करके रॉ अनुरोध बॉडी पर हस्ताक्षर की गणना करके और X-HumanOps-Signature हेडर में मान के साथ तुलना करके प्रत्येक आने वाले अनुरोध पर HMAC हस्ताक्षर को सत्यापित करना होगा। अमान्य या गायब हस्ताक्षर वाले अनुरोधों को तुरंत अस्वीकार कर दिया जाना चाहिए, क्योंकि वे स्पूफ किए जा सकते हैं।

वेबहुक घटनाओं में task.estimated शामिल है जब कोई ऑपरेटर समय अनुमान सबमिट करता है, task.started जब ऑपरेटर काम शुरू करता है, task.proof_submitted जब प्रमाण अपलोड किया जाता है, task.verified जब AI Guardian अपना विश्लेषण पूरा करता है, और task.completed जब भुगतान जारी किया जाता है। प्रत्येक घटना में कार्य ID, घटना का प्रकार, एक टाइमस्टैम्प और घटना-विशिष्ट डेटा शामिल होता है। उदाहरण के लिए, task.verified घटना में Guardian विश्वास स्कोर और पास या फेल निर्धारण शामिल होता है, जिससे आपके एजेंट को अलग API कॉल किए बिना परिणाम को तुरंत संसाधित करने की अनुमति मिलती है।

वेबहुक डिलीवरी सिस्टम में घातीय बैकऑफ़ (exponential backoff) के साथ स्वचालित पुन: प्रयास शामिल हैं। यदि आपका एंडपॉइंट गैर-200 स्थिति कोड लौटाता है या दस सेकंड के भीतर प्रतिक्रिया नहीं देता है, तो डिलीवरी को प्रयासों के बीच बढ़ते विलंब के साथ पांच बार तक पुन: प्रयास किया जाता है। सभी पुन: प्रयासों के समाप्त होने के बाद, घटना को एक डेड लेटर क्यू (dead letter queue) में रखा जाता है जहाँ इसे मैन्युअल रूप से फिर से चलाया जा सकता है। यह विश्वसनीयता गारंटी सुनिश्चित करती है कि आपका एजेंट कभी भी किसी घटना को नहीं चूकता, भले ही आपका सर्वर अस्थायी डाउनटाइम का अनुभव करे।

उन्नत विषय: बैचिंग, प्राथमिकता और स्केलिंग

उन एजेंटों के लिए जिन्हें एक साथ कई कार्य बनाने की आवश्यकता होती है, बैच निर्माण एंडपॉइंट कार्य विशिष्टताओं की एक सरणी स्वीकार करता है और उन सभी को एक ही API कॉल में बनाता है। यह एक-एक करके कार्य बनाने की तुलना में काफी अधिक कुशल है क्योंकि यह HTTP राउंड ट्रिप की संख्या को कम करता है और प्लेटफॉर्म को एस्क्रो फंडिंग प्रक्रिया को अनुकूलित करने की अनुमति देता है। एक रेस्तरां निगरानी एजेंट जो पूरे शहर में दस संभावित मुद्दों का पता लगाता है, एक ही API कॉल में सभी दस सत्यापन कार्य भेज सकता है, जिसमें प्रत्येक कार्य को एक ही एजेंट जमा खाते से वित्त पोषित किया जाता है।

प्राथमिकता हैंडलिंग एजेंटों को कार्य की तात्कालिकता को इंगित करने की अनुमति देती है। मानक-प्राथमिकता वाले कार्य सामान्य पूल में प्रवेश करते हैं जहाँ ऑपरेटर स्थान की निकटता और व्यक्तिगत पसंद के आधार पर ब्राउज़ और क्लेम करते हैं। उच्च-प्राथमिकता वाले कार्यों को ऑपरेटर इंटरफ़ेस में हाइलाइट किया जाता है और वे आस-पास के ऑपरेटरों के साथ त्वरित मिलान के लिए पात्र हो सकते हैं। समय-संवेदनशील सत्यापन के लिए, जैसे कि यह पुष्टि करना कि एक रेस्तरां रिपोर्ट किए गए बंद होने के बाद फिर से खुल गया है, उच्च प्राथमिकता यह सुनिश्चित करती है कि कार्य को यथासंभव तेज़ी से क्लेम और पूरा किया जाए।

अपने एजेंट को प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट से प्रोडक्शन तक स्केल करने में कई विचार शामिल हैं। सबसे पहले, विलंबता और संसाधन खपत को कम करने के लिए पोलिंग से वेबहुक पर स्विच करें। दूसरा, प्रत्येक कार्य निर्माण अनुरोध के साथ क्लाइंट-जेनरेटेड इडेम्पोटेंसी कुंजी (idempotency key) शामिल करके इडेम्पोटेंट कार्य निर्माण लागू करें, यदि आपका एजेंट नेटवर्क टाइमआउट के कारण अनुरोध को पुन: प्रयास करता है तो डुप्लिकेट कार्यों को रोकता है। तीसरा, दर सीमा, अपर्याप्त शेष राशि और API डाउनटाइम के लिए उचित त्रुटि हैंडलिंग लागू करें। चौथा, लॉगिंग और निगरानी जोड़ें ताकि आप अपने एजेंट बेड़े में कार्य निर्माण दर, सत्यापन स्कोर और पूरा होने के समय को ट्रैक कर सकें।

HumanOps API कार्यों को सूचीबद्ध करने और स्थिति, तिथि सीमा और स्थान के आधार पर फ़िल्टर करने के लिए पेजिनेशन का समर्थन करता है। सैकड़ों समवर्ती कार्यों का प्रबंधन करने वाले एजेंटों के लिए, एक कुशल वर्कफ़्लो बनाए रखने के लिए ये फ़िल्टरिंग क्षमताएं आवश्यक हैं। आप लंबित अनुमोदनों को संसाधित करने के लिए ESTIMATED स्थिति में सभी कार्यों के लिए क्वेरी कर सकते हैं, अपनी समय सीमा के करीब आने वाले कार्यों की निगरानी के लिए IN_PROGRESS स्थिति में सभी कार्यों के लिए, और रिपोर्टिंग और विश्लेषण के लिए एक तिथि सीमा के भीतर सभी पूर्ण कार्यों के लिए क्वेरी कर सकते हैं।

सब कुछ एक साथ लाना

हमारा रेस्तरां निगरानी एजेंट इन सभी घटकों को एक प्रोडक्शन-रेडी सिस्टम में जोड़ता है। एजेंट विसंगतियों के लिए समीक्षा डेटा की निगरानी करते हुए लगातार चलता है। जब यह किसी संभावित समस्या का पता लगाता है, तो यह विस्तृत विवरण, स्थान, कार्य की जटिलता के अनुसार कैलिब्रेटेड इनाम और तात्कालिकता के आधार पर समय सीमा के साथ एक सत्यापन कार्य बनाता है। एजेंट रीयल-टाइम अपडेट प्राप्त करने के लिए वेबहुक का उपयोग करता है क्योंकि ऑपरेटर कार्यों का दावा करते हैं, प्रमाण सबमिट करते हैं, और सत्यापन परिणाम प्राप्त करते हैं।

सत्यापन परिणाम एजेंट की निर्णय लेने की प्रक्रिया में वापस फीड होते हैं। यदि AI Guardian पुष्टि करता है कि एक रेस्तरां बंद दिखाई देता है, तो एजेंट अपने डेटाबेस को अपडेट करता है और डाउनस्ट्रीम सिस्टम को सूचनाएं ट्रिगर कर सकता है। यदि Guardian का स्कोर मैन्युअल समीक्षा क्षेत्र में है, तो एजेंट मानव समीक्षा की प्रतीक्षा कर सकता है या अपने स्वयं के मानव ऑपरेटर की जांच के लिए परिणाम को फ़्लैग कर सकता है। यदि Guardian पुष्टि करता है कि रेस्तरां खुला है और सामान्य रूप से काम कर रहा है, तो एजेंट अपने रिकॉर्ड अपडेट करता है और जांच बंद कर देता है।

पता लगाने, सौंपने, सत्यापित करने और निर्णय लेने का यह पैटर्न रेस्तरां निगरानी से कहीं आगे लागू होता है। वही आर्किटेक्चर डिलीवरी सत्यापन, संपत्ति निरीक्षण, इन्वेंट्री गणना, फील्ड सेवा सत्यापन और किसी भी अन्य उपयोग के मामले के लिए काम करता है जहाँ एक AI एजेंट को भौतिक दुनिया से जमीनी सच्चाई की आवश्यकता होती है। HumanOps प्लेटफॉर्म बुनियादी ढांचा प्रदान करता है, और आपका एजेंट वह बुद्धिमत्ता प्रदान करता है जो यह तय करती है कि क्या सत्यापित करना है और परिणामों के साथ क्या करना है।

निर्माण शुरू करने के लिए, पूर्ण API संदर्भ, SDK इंस्टॉलेशन गाइड और अतिरिक्त कोड उदाहरणों के लिए HumanOps दस्तावेज़ पर जाएँ। परीक्षण वातावरण बिना किसी क्रेडिट कार्ड की आवश्यकता के साइनअप के तुरंत बाद उपलब्ध है। यदि आप MCP एकीकरण पथ पसंद करते हैं, तो MCP सर्वर दस्तावेज़ में Claude Desktop, Cursor और अन्य समर्थित होस्ट के लिए कॉन्फ़िगरेशन उदाहरण शामिल हैं। सत्यापन कार्यों को पूरा करने और USDC अर्जित करने में रुचि रखने वाले ऑपरेटरों के लिए, ऑपरेटर गाइड साइनअप और सत्यापन प्रक्रिया को कवर करता है।