> डिसीज़न नोट्स की सूची
आर्किटेक्चर से जुड़े फ़ैसले, MCP इम्प्लीमेंटेशन नोट्स, और कभी-कभार उन चीज़ों पर शिकायत जिन्हें इतना मुश्क़िल नहीं होना चाहिए था।
नवीनतम डिस्पैच
अगर आर्काइव में जाने से पहले सबसे ताज़ा तकनीकी अपडेट चाहिए, तो यहीं से शुरू करें।
हमने अपनी कोड एम्बेडिंग को voyage-4-large पर शिफ़्ट किया — जो फ़िलहाल पब्लिक RTEB कोड रिट्रीवल लीडरबोर्ड में शीर्ष पर है। ईमानदार वर्ज़न: वह ट्रेड-ऑफ़ जो हम करते हैं, हम वास्तव में क्या इंडेक्स करते हैं, और हम प्रीमियम एम्बेडिंग के लिए भुगतान क्यों करते हैं।
आर्काइव
आर्किटेक्चर, ऑब्ज़र्वेबिलिटी, MCP सरफ़ेस डिज़ाइन, और वे पैटर्न जो प्रोडक्शन के सामने आने पर भी टिके रहे।
हम लगभग 280 भाषाओं के लिए कोड इंटेलिजेंस सपोर्ट करते हैं। कोई इंसान इसका हाथ से ऑडिट नहीं कर सकता। इसलिए हमने एक भाषा आवर्ती स्व-सुधार लूप बनाया — स्पॉट-चेक, LLM-as-judge, एक चीज़ ठीक करो, दोबारा वैलिडेट करो — और इसे आइसोलेटेड एजेंट्स के एक फ़्लीट के साथ तब तक चलाते हैं जब तक एक्सट्रैक्शन वास्तव में सही न हो जाए, सिर्फ़ ग्रीन न हो।
"parseConfig कहां परिभाषित है" जैसी क्वेरी को "auth कैसे काम करता है" से अलग तरह की सर्च चाहिए। Maguyva इंटेंट को वर्गीकृत करता है, उसके हिसाब से चार रिट्रीवल मोडैलिटी को वेट देता है, और नतीजों को वेटेड Reciprocal Rank Fusion से जोड़ता है।
हमने Claude Code और Codex को OpenTelemetry और Alloy के साथ एक ही Grafana स्टैक में जोड़ा, फिर एजेंट व्यवहार की समस्याओं को उनके स्रोत पर खोजने और ठीक करने के लिए ट्रेस और लॉग का उपयोग किया।
Git कमिट संरचित चेंजलॉग एंट्री और आर्किटेक्चरल डिसीज़न रिकॉर्ड बन जाते हैं, फिर क्वेरी करने योग्य संस्थागत स्मृति के रूप में वापस AI एजेंट में फ़ीड हो जाते हैं।
हमने 3,500 स्किल उम्मीदवारों की स्क्रीनिंग की और 466 को अपनाया। बड़े पैमाने पर एक सुसंगत AI एजेंट स्किल लाइब्रेरी बनाने के लिए एक व्यवस्थित माइनिंग और इंजेशन लूप।
एजेंट सिस्टम डिफ़ॉल्ट रूप से अपारदर्शी होते हैं। प्रोग्रेसिव डिस्क्लोज़र ऑपरेटर को त्वरित स्टेटस चेक से लेकर पूरे एजेंट इंटरनल और डिसीज़न ट्रेस तक, परतदार CLI व्यू देता है।
AI एजेंट पूरे भरोसे के साथ हैलुसिनेट करते हैं। ग्राउंड ट्रुथ्स वर्ज़न्ड, स्कोप्ड तथ्य हैं जो एजेंट व्यवहार को हक़ीक़त से जोड़े रखते हैं। यहां बताया गया है कि हमने इन्हें कैसे बनाया और कैसे लागू करते हैं।
एक ऑर्केस्ट्रेटर काम को स्पेशलिस्ट AI एजेंट तक भेजता है, हर एक की अपनी अलग स्किल और मेमोरी होती है। जानें कि Orkestra प्रोडक्शन में 46 एजेंट और 466 स्किल को कैसे समन्वित करता है।
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