समाचार
AeroGenie का निर्माण।
हम AeroGenie का एजेंटिक AI डिसीज़न इंजन कैसे बना रहे हैं इसका एक सतत विवरण — रनटाइम, AI सिमुलेशन, मल्टी-एजेंट AI, और इसके नीचे की गवर्नेंस।
जून 2026
अर्ली एक्सेस शुरू।
हमने AeroGenie की प्रतीक्षा सूची खोली और एविएशन, फाइनेंस, सप्लाई चेन, और सुरक्षा के क्षेत्रों में डिज़ाइन पार्टनरों के एक पहले समूह को ऑनबोर्ड करना शुरू किया। अर्ली एक्सेस वास्तविक, उच्च-जोखिम वाले निर्णयों पर केंद्रित है — प्राइसिंग में बदलाव, व्यवधान प्रतिक्रिया, कैश पूर्वानुमान, और घटना ट्रायेज — जो एक ही गवर्न्ड वर्कस्पेस के भीतर शुरू से अंत तक चलते हैं।
मई 2026
Mojo-त्वरित रनटाइम अब एक ही नोड पर प्रति सेकंड हजारों व्हाट-इफ़ सिमुलेशन बनाए रखता है।
निर्णय प्रायिकता के रूप में, बिंदु पूर्वानुमान के रूप में नहीं।
सिमुलेशन इंजन अब किसी निर्णय के लिए एक ही संख्या के बजाय पूर्ण परिणाम वितरण लौटाता है — निचली सीमा, ऊपरी सीमा, सबसे संभावित परिणाम, और नकारात्मक जोखिम। टीमें प्रतिबद्ध होने से पहले धारणाओं का स्ट्रेस-टेस्ट कर सकती हैं, पथों की तुलना कर सकती हैं, और देख सकती हैं कि कौन से वेरिएबल वास्तव में परिणाम को प्रभावित करते हैं।
MCP कनेक्टिविटी: किसी कस्टम ग्लू कोड के बिना डेटाबेस, फाइलें, API, और टूल्स को किसी मिशन से जोड़ें।
अप्रैल 2026
कैपेबिलिटी फोर्ज: मिशन के लिए तैयार किए गए एजेंट।
पहले से बने एजेंटों की एक निश्चित लाइब्रेरी पर निर्भर रहने के बजाय, AeroGenie अब किसी निर्णय के लिए आवश्यक एजेंटों को तुरंत संयोजित करता है — एक डेटा पढ़ने के लिए, एक सिमुलेशन चलाने के लिए, एक ट्रेडऑफ़ का आकलन करने के लिए, एक निर्णय पैक तैयार करने के लिए। मिशन रनटाइम उन्हें एक ही, समीक्षा-योग्य योजना में समन्वित करता है।
रीप्लेबल ऑडिट ट्रेल: हर मिशन को चरण दर चरण फिर से चलाया जा सकता है — डेटा, धारणाएं, अनुमोदन, और कार्रवाइयां।
अपना खुद का LLM लाएं — प्रोवाइडर राउटर अब Anthropic, OpenAI, Google, और लोकल मॉडल का समर्थन करता है।
मार्च 2026
ट्रिगर किए गए निर्णय।
मिशनों को अब किसी प्रॉम्प्ट से शुरू नहीं होना पड़ता। AeroGenie अब किसी घटना, अलर्ट, मेट्रिक थ्रेशोल्ड, या सिस्टम सिग्नल को ग्रहण कर सकता है और वर्कफ़्लो को स्वचालित रूप से शुरू कर सकता है — सिग्नल से विश्लेषण तक, निर्णय तक, कार्रवाई तक, जहां भी नीति आवश्यक हो वहां मानव की भागीदारी के साथ।
नीति-आधारित स्वायत्तता के साथ ह्यूमन-इन-द-लूप अनुमोदन — जहां सुरक्षित हो वहां स्वायत्त, जहां महत्वपूर्ण हो वहां नियंत्रित।
फ़रवरी 2026
मिशन वर्कस्पेस।
वर्कस्पेस पर एक पहली शुरू से अंत तक की झलक — एक Cursor- या Codex-शैली का वातावरण, लेकिन व्यावसायिक संचालन के लिए। एक मिशन किसी उद्देश्य से शुरू होता है, सही संदर्भ और डेटा खोजता है, प्रश्न से निर्णय तक का एक पथ बनाता है, और हर चरण को दृश्यमान और साक्ष्य तक वापस अनुरेखणीय रखता है।
पूर्ण-संदर्भ विश्लेषण: पंक्तियों के नमूने लेने या पृष्ठों को सरसरी तौर पर पढ़ने के बजाय संपूर्ण दस्तावेज़ और डेटासेट पढ़ें।
जनवरी 2026
सिमुलेशन + ML: सिमुलेशन अब प्रायिकता श्रेणियों के साथ मशीन-लर्निंग आउटपुट का स्ट्रेस-टेस्ट और संवर्धन करते हैं।
पहली Mojo-त्वरित फ़ंक्शन लाइब्रेरी: ऑप्टिमाइज़ेशन, पूर्वानुमान, संख्यात्मक विश्लेषण, और अनिश्चितता मॉडलिंग।
दिसंबर 2025
एक वैज्ञानिक-स्तरीय निर्णय रनटाइम।
हमने चैट लेयर के नीचे का इंजन तैयार किया: एक उच्च-प्रदर्शन गणितीय रनटाइम, जो Mojo के साथ त्वरित है, और सिमुलेशन, ऑप्टिमाइज़ेशन, प्रायिकता, और पूर्वानुमान के लिए बनाया गया है। LLMs आशय और इंटरैक्शन को संभालते हैं; भारी तर्क-वितर्क ऑप्टिमाइज़्ड गणित पर चलता है, जो डेटा में आधारित और ऑडिट के लिए तैयार है।
एंटरप्राइज डेटा को स्पष्ट, गवर्न्ड निर्णयों में बदलने पर हमारी व्याख्यात्मक फ़िल्म प्रकाशित की।
नवंबर 2025
आंतरिक नोट: सिमुलेशन कई प्रश्नों में क्यों स्केल करता है, जबकि एक ही प्रशिक्षित मॉडल संकुचित हो जाता है।
अक्टूबर 2025
इसकी शुरुआत एयरोस्पेस में हुई।
IAG हमारे पास व्यवसाय के सबसे मांगपूर्ण परिचालन वातावरणों में से एक से एक निर्णय समस्या लेकर आया: एविएशन, जहां विमान, मार्ग, मौसम, क्रू, ईंधन, और सुरक्षा सभी परस्पर क्रिया करते हैं। इसके लिए एक चैटबॉट, डैशबोर्ड, या स्प्रेडशीट से अधिक की आवश्यकता थी। हमने उस दुनिया के लिए AeroGenie बनाया — फिर महसूस किया कि यही पैटर्न वहां दोहराया जाता है जहां भी उच्च-जोखिम वाले निर्णय लिए जाते हैं।
AeroGenie की स्थापना — जटिल, उच्च-जोखिम वाले कार्य के लिए एक एजेंटिक निर्णय इंजन बनाने हेतु।