ऊपर: प्रमोशन अभी उपलब्ध
जाँचे हुए निष्कर्ष केवल मंज़ूरी के बाद ऊपर जाते हैं। कम से कम 3 लोगों के स्वतंत्र रूप से पुष्टि करने पर टीम में, प्रोजेक्ट लीड द्वारा प्रोजेक्ट में, गवर्नेंस द्वारा संगठन में। निजी मेमोरी निजी रहती है और कभी ऊपर नहीं जाती।
IT Labs India का The AI Hive: साझा कॉग्निटिव मेमोरी लेयर
संज्ञानात्मक मेमोरी जो आपके साथ रहती है, आप जो भी AI इस्तेमाल करें।
AI वेंडर बदलें, या एक साथ कई इस्तेमाल करें। आपकी कंपनी की मेमोरी आपकी ही रहती है और काम करती रहती है।
आपकी कंपनी के लोगों और उनके AI असिस्टेंट के लिए एक गवर्न की हुई मेमोरी, जो संगठन, प्रोजेक्ट, क्लाइंट, टीम और व्यक्ति के हिसाब से व्यवस्थित है, हर अनुरोध पर अनुमति से जाँची जाती है, और सबके लिए एक साथ अपडेट रहती है।
परिवार
The AI Hive छत्ता है। हमारे अन्य प्रोडक्ट कॉलोनी हैं।
हर प्रोडक्ट का अपना रंग है और अकेले भी काम करता है। साथ मिलकर वे एक छत्ता बनाते हैं, जिसके केंद्र में The AI Hive उनकी साझा मेमोरी के रूप में है और जो मायने रखता है उसे एक व्यक्ति अनुमोदित करता है।
- The AI Hive · स्वयं छत्ता: एक साझा मेमोरी विकास में
- CombBase · मधुकोश: आपका काम, इंडेक्स में विकास में
- BeeBox · मधुमक्खियाँ: काम करते AI एजेंट टेस्टिंग में
- NectarBox · मकरंद: निजी मॉडल टेस्टिंग में
- AI BeeKeeper · रखवाला: बही-खाते और GST विकास में
- eCRM · आगंतुक: पूछताछ से डील तक विकास में
- आप · एक व्यक्ति मंज़ूरी देता है
हर प्रोडक्ट अकेले भी काम करता है। उनके बीच के लिंक हर प्रोडक्ट के पेज पर बने हुए या योजनाबद्ध के रूप में चिह्नित हैं।
- The AI Hiveखुद छत्ता। आपके लोगों और उनके हर AI टूल के लिए एक नियंत्रित मेमोरी। विकास में
- CombBaseमधुकोश। आपके git, Slack, Drive और मेल को आपके अपने बॉक्स पर एक इंडेक्स में पढ़ता है; इसका लक्ष्य The AI Hive को उसके स्रोत देना है (योजनाबद्ध)। विकास में
- BeeBoxमधुमक्खियाँ। आपके AI एजेंट रूम में मिलकर काम करते हैं; वे जो सीखते हैं उसे The AI Hive तक पहुँचना है (योजनाबद्ध)। टेस्टिंग में
- NectarBoxमकरंद। निजी AI मॉडल जो इन-हाउस चलते हैं, जिन्हें दूसरे प्रोडक्ट के उपयोग वाले मॉडल बनाने की योजना है। टेस्टिंग में
- eCRMआगंतुक। ईमेल और WhatsApp से आई पूछताछ संपर्क और डील बन जाती है। आज एक अलग प्रोडक्ट। विकास में
- AI BeeKeeperरखवाला। भारतीय व्यवसायों और उनके CA के लिए बहीखाता और GST रिटर्न। आज एक अलग प्रोडक्ट। विकास में
समस्या
आप समझदारी के लिए भुगतान कर रहे हैं और याददाश्त का नुकसान पा रहे हैं।
आप AI में पहले ही निवेश कर चुके हैं। आपकी टीमें उसे रोज़ इस्तेमाल करती हैं। फिर भी हर सेशन खत्म होते ही उस समझदारी का ज़्यादातर हिस्सा उड़ जाता है।
ज़्यादातर मॉडल में मेमोरी होती है। लगभग किसी में गवर्न किया हुआ फ़्लो नहीं होता।
साझा, गवर्न्ड लेयर के बिना हर असिस्टेंट आपके प्रोजेक्टों, ग्राहकों और फ़ैसलों के लिए अजनबी है। जो लोग याद रखते हैं, वे आख़िरकार छोड़कर चले जाते हैं।
| अब क्या होता है | इसकी लागत |
|---|---|
| हर AI सत्र शून्य से शुरू होता है | बार-बार संदर्भ समझाना और समय की बर्बादी |
| ज्ञान व्यक्तियों के पास ही रह जाता है | स्टाफ़ बदलने से जानकारी चली जाती है |
| एजेंट आपस में तालमेल नहीं बना पाते | दोहरा या टकराता काम |
| इसका कोई रिकॉर्ड नहीं कि AI को क्या पता था | नियमन वाले काम में फ़ैसलों को समझाने की मुश्किल |
| व्यक्तिगत और टीम का डेटा मिल जाता है | गोपनीयता और डेटा लीक का जोखिम |
यह कैसे काम करता है
स्ट्रक्चर के साथ मेमोरी: स्कोप और तीन गवर्न किए हुए फ़्लो
The AI Hive आपकी कंपनी की जानकारी को स्कोप में व्यवस्थित करता है और स्पष्ट नियमों के तहत उसे उनके बीच ले जाता है। कुछ भी संयोग से साझा स्कोप तक नहीं पहुँचता।
चित्र 1 · मेमोरी के दायरे और प्रवाहसात स्कोप
नीचे की ओर: विरासत (इनहेरिटेंस) अभी उपलब्ध
जब कोई ऊपरी स्कोप बदलता है, तो प्रभावित हर व्यक्ति के AI को अपडेट मिल जाता है। नए सदस्यों को संदर्भ तुरंत विरासत में मिल जाता है।
सभी में: संश्लेषण अभी उपलब्ध
टीम की जानकारी को प्रोजेक्ट की जानकारी में मिलाया जा सकता है। यह तब तक बंद रहता है जब तक एडमिन इसे चालू न करे, और इसके लिए हमेशा मंज़ूरी चाहिए।
मुख्य क्षमताएँ
भरोसेमंद साझा मेमोरी के लिए जो कुछ चाहिए
ये क्षमताएँ बन चुकी हैं। इनमें से ज़्यादातर हमारे पायलट डिप्लॉयमेंट पर चल रही हैं; जिन पर टेस्टिंग में लिखा है, उनकी जाँच अभी चल रही है। पूरी सूची, और रोडमैप पर जो बाकी है, फ़ीचर पेज पर है।
कॉन्टेक्स्ट पैक अभी उपलब्ध
किसी काम की शुरुआत में AI ऐप को क्या मिलता है: उसकी जगह के लिए विरासत में मिली मेमोरी, और सस्ते रिफ़्रेश के लिए एक मैनिफ़ेस्ट। बार-बार संदर्भ समझाना कम पड़ता है।
हाइब्रिड सर्च अभी उपलब्ध
अर्थ और कीवर्ड दोनों से खोज, हर नतीजा लौटाने से पहले उसकी अनुमतियाँ दोबारा जाँची जाती हैं।
नियंत्रित लेखन अभी उपलब्ध
किसी साझा स्कोप में कुछ भी बिना रोल, समय-सीमित ग्रांट या अप्रूवल के नहीं पहुँचता।
क्लाइंट वॉल अभी उपलब्ध
किसी क्लाइंट की मेमोरी सिर्फ़ तभी मिलती है जब उसी क्लाइंट या उससे जुड़े प्रोजेक्ट पर काम हो रहा हो, किसी दूसरे क्लाइंट को कभी नहीं।
ऑडिट लॉग अभी उपलब्ध
हर अनुमति और मनाही दर्ज होती है: किसने, कहाँ से, किस ऐप और किस मॉडल से। "AI को क्या पता था" दिखाता है कि हर जवाब के पीछे मेमोरी के कौन-से संस्करण थे।
मल्टी-वेंडर AI एक्सेस टेस्टिंग में
AI वेंडर बदलें, या एक साथ कई इस्तेमाल करें: ChatGPT, Gemini, Copilot, Cursor, Codex, लोकल मॉडल और अन्य MCP और REST के ज़रिए जुड़ सकते हैं। Claude Code और Claude Desktop अभी उपलब्ध हैं। बना हुआ और टेस्टिंग में; जो टेस्टिंग में पास नहीं होगा, उसे हटा दिया जाएगा।
मिलकर काम करते एजेंट टेस्टिंग में
AI एजेंट एक काम को रूम में, संस्था की लॉबी और क्लेम के साथ, समन्वित करते हैं, मेमोरी जैसी ही अनुमतियों और ऑडिट के अंतर्गत।
आपके फ़ोन पर The AI Hive उपलब्ध
वेब कंसोल ब्राउज़र से Android और iPhone पर इंस्टॉल होता है, ऑप्ट-इन पुश नोटिफ़िकेशन के साथ जिनमें मेमोरी का टेक्स्ट कभी नहीं होता।
केवल-पढ़ने वाले कनेक्टर अभी उपलब्ध
Jira Cloud, PostgreSQL व्यू, IMAP मेलबॉक्स और Git रिपॉज़िटरी पते प्रस्तावित तथ्यों को अनुमोदन कतार में भेजते हैं। The AI Hive बाहरी सिस्टम में कभी नहीं लिखता।
गवर्नेंस के लिए बना
डिफ़ॉल्ट रूप से मनाही, वहीं लागू जहाँ डेटा रहता है
रो-लेवल सिक्योरिटीहर टेबल पर PostgreSQL रो-लेवल सिक्योरिटी, ताकि टेनेंट आइसोलेशन डेटाबेस द्वारा लागू हो।
डिफ़ॉल्ट रूप से मनाहीएक परमिशन सेवा जो हर अनुरोध की जाँच करती है। एजेंट के पास कभी अपने यूज़र से ज़्यादा अधिकार नहीं होते।
ट्रांज़ैक्शन में ऑडिटहर ऑडिट रिकॉर्ड उसी ट्रांज़ैक्शन में लिखा जाता है जिसमें वह बदलाव होता है जिसका वह वर्णन करता है।
डेटा, निर्देश नहींमेमोरी डेटा के रूप में लेबल करके लौटाई जाती है। निर्देश जैसा दिखने वाला टेक्स्ट फ़्लैग किया जाता है और उसे एक साथ अप्रूव नहीं किया जा सकता।
यह किसके लिए है
तब उपयुक्त, जब कई लोग और कई एजेंट एक ही काम साझा करते हैं
बहुत उपयुक्त
- मध्यम और बड़ी कंपनियाँ जहाँ कई लोग और AI एजेंट प्रोजेक्ट साझा करते हैं
- कई ग्राहकों वाली कंसल्टेंसी और सप्लायर, जिनके ग्राहकों को एक-दूसरे से अलग रखना ज़रूरी है
- नियंत्रित या निर्यात-नियंत्रित उद्योग, जैसे इंजीनियरिंग, शिपबिल्डिंग, ऑटोमोटिव, वित्त और स्वास्थ्य
- कई AI टूल इस्तेमाल करने वाली कंपनियाँ
- स्टाफ़ बदलते रहने वाले लंबे प्रोग्राम
शायद उपयुक्त नहीं
- बहुत छोटी टीमें
- ऐसी कंपनियाँ जो AI का लगभग इस्तेमाल नहीं करतीं
- एक बार के काम
अगर यह आप हैं, तो एक सरल टूल आपके लिए बेहतर रहेगा, और हम यह अभी बता देना पसंद करेंगे।
इसे चलाने के लिए आपको क्या चाहिए
हमारे द्वारा आपके क्लाउड में चलाया जाता है, या आपके अपने सर्वर पर
The AI Hive आज हमारे पायलट डिप्लॉयमेंट पर चलता है। आपके पायलट के लिए यह कहाँ चलेगा, यह स्कोपिंग वर्कशॉप में तय होता है। आपका डेटा आपके इन्फ्रास्ट्रक्चर में रहता है, और तथ्य निकालने के लिए आपके अपने सर्वर पर एक छोटा मॉडल इस्तेमाल होता है।
हमारे द्वारा आपके क्लाउड में चलाया जाता है
हमारा सुझाया पहला कदम। हम The AI Hive आपके अपने क्लाउड अकाउंट के भीतर चलाते हैं।
अभी उपलब्ध
आपके परिसर में सेल्फ़-होस्टेड
आज आप इसे Docker Compose के साथ खुद चलाते हैं। एयर-गैप्ड बंडल रोडमैप पर है।
Docker Compose: अभी उपलब्ध
एयर-गैप्ड बंडल: रोडमैप
हमारे द्वारा होस्ट किया गया
हम इसे आपके लिए चलाते हैं। यह विकल्प अभी उपलब्ध नहीं है।
रोडमैप
आपकी ओर से हम एक ऐसा प्रायोजक मांगते हैं जो फ़ैसला ले सके, एक या दो टीमें जो नियमित रूप से AI इस्तेमाल करती हैं, जिन सिस्टम को जोड़ना है उन तक एक्सेस, और प्रमोशन अनुमोदित करने वाला एक नामित व्यक्ति। डिप्लॉयमेंट विकल्प और डिज़ाइन पार्टनर्स से हम क्या मांगते हैं
पायलट कैसे काम करता है
- 01दायरा। एक स्कोपिंग वर्कशॉप में आपके मेमोरी स्कोप, कौन क्या मंज़ूर करेगा, सफलता के मेट्रिक्स, जोड़े जाने वाले सिस्टम और AI ऐप्स, और डिप्लॉयमेंट विकल्प तय होते हैं।
- 02डिप्लॉय करें और जोड़ें। हम The AI Hive इंस्टॉल करते हैं, आपकी संस्था की संरचना, लोग, भूमिकाएँ और अनुमतियाँ बनाते हैं, और तय किए गए सिस्टम और AI ऐप्स जोड़ते हैं।
- 03पहले समूह के साथ चलाएँ। एक पहली टीम रोज़ के काम में साझा मेमोरी का उपयोग करती है। अनुमोदन, प्रमोशन और ऑडिट लॉग असल में आज़माए जाते हैं।
- 04समीक्षा। हम तय किए गए मेट्रिक्स की मिलकर समीक्षा करते हैं और अगले कदम तय करते हैं। रुक जाना भी एक मान्य नतीजा है।
योजना हर पायलट के लिए तय होती है। लागत हर पायलट के हिसाब से तय होती है, इसलिए हमसे बात करें। पायलट कार्यक्रम
आज तैयार / आगे
क्या बना है, और क्या नहीं
पूरी सूचियाँ रोडमैप पेज पर हैं। यहाँ कुछ भी तारीख़ का वादा नहीं है।
आज तैयार
अभी उपलब्ध
- प्रमोशन, इनहेरिटेंस और सिंथेसिस वाले सात मेमोरी स्कोप
- कॉन्टेक्स्ट पैक, हाइब्रिड सर्च और वर्ज़निंग
- नियंत्रित लेखन (राइट), क्लाइंट दीवारें और ऑडिट लॉग
- Claude Code और Claude Desktop
- केवल-पढ़ने वाले कनेक्टर: Jira Cloud, PostgreSQL व्यू, IMAP मेलबॉक्स, Git रिपॉज़िटरी पते
टेस्टिंग में
- MCP और REST पर मल्टी-वेंडर AI एक्सेस
- स्पेस रजिस्ट्री और स्पेस मैपिंग
- रूम में मिलकर काम करते एजेंट
- Microsoft 365, Google Drive और GitHub कनेक्टर
बना हुआ और टेस्टिंग में। जो टेस्टिंग में पास नहीं होगा, उसे हटा दिया जाएगा।
अगला
रोडमैप
- Microsoft और Google के साथ SSO, और SCIM
- ग्राहक-प्रबंधित कीज़ (BYOK)
- PII की पहचान और मास्किंग
- हैश-चेन वाला, एक्सपोर्ट किया जा सकने वाला ऑडिट
- हर स्कोप के लिए रिटेंशन नीतियाँ
- Helm चार्ट और एयर-गैप्ड बंडल
- होस्टेड विकल्प
- स्वतंत्र पेनेट्रेशन टेस्ट और SOC 2 तैयारी का काम
लाइव पायलट
ईमानदार स्टेटस
The AI Hive हमारे पायलट डिप्लॉयमेंट पर चलता है। टेस्टिंग में चिह्नित फ़ीचर बन चुके हैं और परखे जा रहे हैं; जो टेस्टिंग में पास नहीं होगा उसे हटा दिया जाएगा। हम कुछ चुनिंदा डिज़ाइन पार्टनर जोड़ रहे हैं। यह अर्ली एक्सेस है, सेल्फ़-सर्व प्रोडक्ट नहीं, और रोडमैप खुले तौर पर प्रकाशित है ताकि आप देख सकें कि क्या बना है और क्या नहीं।
मेमोरी कोई फ़ीचर नहीं है। यह नींव है।
देखें कि The AI Hive आपके संगठन में कैसे काम कर सकता है
हम पायलट प्रोग्राम में कुछ ही डिज़ाइन पार्टनर जोड़ रहे हैं। अपनी टीमों और वे जो AI टूल इस्तेमाल करती हैं उनके बारे में बताइए, और हम साथ मिलकर पायलट का दायरा तय करेंगे।