AI एजेंट

AI एजेंट एक बहु-चरणीय असिस्टेंट है। यह बातचीत पढ़ता है, योजना बनाता है, टूल कॉल करता है (आपके AI टूल, MCP टूल और नॉलेज-बेस खोज), नतीजे देखता है, और जब तक उत्तर न मिल जाए, मॉडल को फिर कॉल करता रहता है। AI चैट कम्प्लीशन बनाएँ नोड एक ही मॉडल कॉल करके उत्तर देता है; AI एजेंट नोड आपकी तय की गई सीमाओं के भीतर कई मॉडल और टूल कॉल के ज़रिए काम करता रह सकता है, और उसके बाद उत्तर देता है।

एजेंट तब इस्तेमाल करें जब किसी अनुरोध के लिए कई चरण चाहिए, उदाहरण के लिए "ग्राहक का ऑर्डर खोजें, उसकी डिलीवरी की स्थिति जाँचें और नई तारीख सुझाएँ"। निर्देशों और नॉलेज बेस से सीधा उत्तर देने के लिए AI नोड ज़्यादा सरल और सस्ता है।

मूल घटक

हिस्सा	यह क्या है	इसे कहाँ सेट करें
AI हार्नेस	एजेंट लूप चलाने वाला इंजन: MonoChat का अपना, कोई एजेंट SDK, या कोई होस्टेड एजेंट सेवा।	सेटिंग › ऑटोमेशन › AI हार्नेस
मॉडल	वे AI मॉडल जिनसे एजेंट सोचता है: एक मुख्य मॉडल, एक वैकल्पिक फ़ॉलबैक मॉडल और एक वैकल्पिक तेज़ मॉडल। होस्टेड हार्नेस इसके बजाय अपने प्रदाता के मॉडल इस्तेमाल करते हैं।	AI एजेंट नोड
टूल	AI स्कोप, AI टूल फ़ंक्शन और MCP टूल।	AI एजेंट नोड
निष्पादन बजट	हर रन के लिए मॉडल कॉल, टूल कॉल, टोकन, अवधि और पुनः प्रयासों की सीमाएँ।	AI एजेंट नोड
रन	एजेंट का एक निष्पादन। हर रन AI एजेंट रन में दर्ज होता है।	नोड या API द्वारा बनाया जाता है

AI हार्नेस

सेटिंग › ऑटोमेशन › AI हार्नेस में वे हार्नेस दिखते हैं जिन पर आपके एजेंट चल सकते हैं: वे जो MonoChat हर वर्कस्पेस को देता है, और वे जिन्हें आप अपने क्रेडेंशियल से जोड़ते हैं।

हार्नेस	कहाँ चलता है	कौन-से मॉडल इस्तेमाल करता है	इसे कौन जोड़ता है
MonoChat Native	MonoChat के भीतर	आपके AI मॉडल	MonoChat
OpenAI Agents SDK	MonoChat के भीतर	आपके AI मॉडल	MonoChat
Claude Agent SDK	MonoChat एजेंट रनर पर	आपके AI मॉडल	MonoChat
pi	MonoChat एजेंट रनर पर	आपके AI मॉडल	MonoChat
OpenAI Agents API	OpenAI के क्लाउड में	हार्नेस के अनुमत मॉडल	आप, अपनी OpenAI API कुंजी से (MonoChat भी एक दे सकता है)
Claude Managed Agents	Anthropic के क्लाउड में	हार्नेस के अनुमत मॉडल	आप, अपनी Anthropic API कुंजी से (MonoChat भी एक दे सकता है)
कस्टम एंडपॉइंट	आपके अपने सर्वर पर	आपके AI मॉडल (वैकल्पिक)	आप, अपने एंडपॉइंट और सीक्रेट से

जो हार्नेस MonoChat पर चलते हैं, उन्हें MonoChat देता है; आपका वर्कस्पेस केवल वही हार्नेस जोड़ सकता है जो अपने क्रेडेंशियल लेते हैं। Claude Agent SDK और pi को MonoChat के एजेंट रनर की ज़रूरत होती है: जहाँ वह सेट अप नहीं है, वहाँ उन पर रन "यह हार्नेस इस सर्वर पर उपलब्ध नहीं है।" के साथ विफल होता है।

हार्नेस चाहे जो हो, नियंत्रण MonoChat के पास रहता है: आपके AI मॉडल इस्तेमाल करने वाले हार्नेस की हर मॉडल कॉल MonoChat से होकर जाती है (इसलिए बिलिंग और बजट लागू होते हैं), हर टूल कॉल आपके वर्कस्पेस के फ़ंक्शन, MCP टूल और AI स्कोप चलाती है, और बजट हर हार्नेस पर लागू होता है।

हार्नेस जोड़ें

सेटिंग › ऑटोमेशन › AI हार्नेस पर जाएँ और + (बनाएं) पर क्लिक करें।
नाम दर्ज करें और, चाहें तो, विवरण भी।
हार्नेस चुनें। हर विकल्प बताता है कि वह कहाँ चलता है।
क्रेडेंशियल में वह दर्ज करें जो हार्नेस को चाहिए:
- OpenAI Agents API, Claude Managed Agents: API कुंजी।
- कस्टम एंडपॉइंट: एंडपॉइंट और API कुंजी।
होस्टेड हार्नेस के लिए अनुमत मॉडल भरें: प्रदाता के मॉडल नाम दर्ज करें (उदाहरण के लिए OpenAI या Anthropic की मॉडल ID)। 10 मॉडल तक के लिए मॉडल जोड़ें का उपयोग करें। इस हार्नेस के एजेंट केवल इसी सूची में से चुन सकते हैं।
सहेजें पर क्लिक करें।

हार्नेस बदलते समय हार्नेस का प्रकार बदला नहीं जा सकता, और कुंजी वाला फ़ील्ड API कुंजी (सहेजी गई कुंजी रखने के लिए खाली छोड़ें) दिखाता है।

Claude Managed Agents

इस प्रकार का हार्नेस पहली बार इस्तेमाल होने पर, MonoChat उस Anthropic खाते में एक एजेंट और एक एनवायरनमेंट बनाता है और बाद में उन्हीं को दोबारा इस्तेमाल करता है।

कस्टम एंडपॉइंट

कस्टम एंडपॉइंट हार्नेस रन को आपकी अपनी सेवा, जैसे सेल्फ़-होस्टेड एजेंट, को भेजता है। हर रन के लिए MonoChat Authorization: Bearer <API Key> के साथ <Endpoint>/runs पर POST भेजता है। बॉडी में रन की ID, निर्देश, इनपुट, बातचीत के संदेश, बजट, मॉडल उपनाम (agent-main, agent-fallback, agent-fast) और इस रन के टोकन वाले तीन URL होते हैं:

एक मॉडल गेटवे (OpenAI-संगत …/v1 और Anthropic-संगत बेस URL) जो नोड के AI मॉडल कॉल करता है और बजट लागू करता है,
एक MCP सर्वर जो रन के टूल उपलब्ध कराता है,
एक इवेंट URL जहाँ आपकी सेवा नतीजा बताती है (result के साथ completed, या error के साथ failed)।

रन खत्म होने पर उसका टोकन काम करना बंद कर देता है।

AI एजेंट नोड

फ़्लो डिज़ाइनर में हाइब्रिड नोड के अंतर्गत AI एजेंट नोड से फ़्लो में एजेंट जोड़ें। नोड जोड़ने और जोड़ने का तरीका जानने के लिए फ़्लो देखें।

फ़ील्ड

सेक्शन	फ़ील्ड	विवरण
	नाम	कैनवास पर दिखने वाला नोड का नाम।
	AI हार्नेस	आवश्यक। एजेंट को चलाने वाला हार्नेस।
	निर्देश	एजेंट के सिस्टम निर्देश: उसकी भूमिका, लहजा, नियम और वह क्या कर सकता है या नहीं।
	कार्य (एजेंट के निर्देशों में जोड़ा जाता है; टैग का उपयोग किया जा सकता है)	यह नोड एजेंट से क्या करवाना चाहता है। यह निर्देशों के बाद जोड़ा जाता है और इसमें वही टैग इस्तेमाल हो सकते हैं जो AI नोड के प्रॉम्प्ट में होते हैं, उदाहरण के लिए ग्राहक का डेटा शामिल करने के लिए।
मॉडल	मुख्य मॉडल	वह मॉडल जो एजेंट इस्तेमाल करता है। कस्टम एंडपॉइंट के अलावा हर हार्नेस के लिए आवश्यक।
	फ़ॉलबैक मॉडल (सॉफ़्ट लिमिट के बाद)	वह मॉडल जिस पर एजेंट मॉडल कॉल की सॉफ़्ट लिमिट तक पहुँचते ही स्विच करता है, आमतौर पर सस्ता या तेज़ मॉडल।
	तेज़ मॉडल (हल्के बैकग्राउंड कार्यों के लिए)	वह मॉडल जिसे हार्नेस अपनी हल्की बैकग्राउंड कॉल के लिए इस्तेमाल कर सकता है।
	मॉडल (हार्नेस के अनुमत मॉडलों में से एक)	होस्टेड हार्नेस के लिए ऊपर के तीनों फ़ील्ड की जगह दिखता है।
एजेंट सेशन	बातचीत	मौजूदा एजेंट सेशन जारी रखें (डिफ़ॉल्ट) या नया एजेंट सेशन शुरू करें। एजेंट सेशन देखें।
	कार्य कुंजी (प्रत्येक कार्य के लिए अलग एजेंट सेशन)	वैकल्पिक। एक ही बातचीत में हर कुंजी के लिए अलग एजेंट सेशन रखता है, उदाहरण के लिए `booking` और `support`।
	संदेश इतिहास की सीमा	एजेंट को बातचीत के कितने संदेश मिलते हैं।
	स्पीच-टू-टेक्स्ट AI मॉडल	ट्रांसक्रिप्ट वाला मॉडल। बातचीत के वॉइस संदेश एजेंट तक टेक्स्ट के रूप में पहुँचते हैं।
टूल सेटिंग्स	AI स्कोप	नॉलेज बेस जिन्हें एजेंट खोज सकता है। वे एजेंट को नॉलेज-बेस खोज टूल के रूप में दिए जाते हैं।
	AI टूल	AI टूल प्रकार के फ़ंक्शन जिन्हें एजेंट कॉल कर सकता है।
	AI MCP क्लाइंट कंटेंट टूल सेट करें	वह ड्रॉअर खोलता है जहाँ आप MCP टूल जोड़ते हैं। MCP क्लाइंट देखें।
संदेश	मध्यवर्ती संदेश ग्राहक को भेजें	डिफ़ॉल्ट रूप से बंद। एजेंट काम करते समय जो लिखता है (उदाहरण के लिए "मैं आपका ऑर्डर देखता हूँ") वह चालू होने पर ग्राहक को भेजा जाता है; बंद होने पर वह बातचीत में केवल व्हिस्पर संदेश के रूप में जुड़ता है जिसे सिर्फ़ आपकी टीम देखती है।
	उत्तर भेजें	डिफ़ॉल्ट रूप से चालू। एजेंट का अंतिम उत्तर ग्राहक को भेजता है। उत्तर को केवल फ़्लो के भीतर इस्तेमाल करने के लिए इसे बंद करें।
निष्पादन बजट	अधिकतम मॉडल कॉल	डिफ़ॉल्ट 4।
	सॉफ़्ट लिमिट: मॉडल कॉल	वैकल्पिक। इतनी मॉडल कॉल के बाद एजेंट फ़ॉलबैक मॉडल पर स्विच करता है। अधिकतम मॉडल कॉल से कम होनी चाहिए और फ़ॉलबैक मॉडल ज़रूरी है।
	अधिकतम टूल कॉल	डिफ़ॉल्ट 6। `0` होने पर, एजेंट जैसे ही टूल कॉल करने की कोशिश करता है, रन बजट पार हो गया के साथ खत्म हो जाता है।
	अधिकतम कुल टोकन	डिफ़ॉल्ट 20000। रन की सभी मॉडल कॉल के इनपुट और आउटपुट टोकन।
	अधिकतम अवधि (सेकंड)	डिफ़ॉल्ट 30।
	अधिकतम पुनः प्रयास	डिफ़ॉल्ट 2। विफल मॉडल कॉल को कितनी बार दोबारा आज़माया जाए।

सुझाव

स्थिर नियम निर्देश में लिखें और इस चरण का विशिष्ट काम कार्य में। इस तरह फ़्लो के कई AI एजेंट नोड एक ही निर्देश साझा कर सकते हैं और केवल अपने कार्य में अलग हो सकते हैं।

चेतावनी

होस्टेड हार्नेस सॉफ़्ट लिमिट का समर्थन नहीं करते, क्योंकि वे फ़ॉलबैक मॉडल पर स्विच नहीं कर सकते। उनके लिए सॉफ़्ट लिमिट: मॉडल कॉल खाली छोड़ें।

फ़्लो के नोड तक पहुँचने पर क्या होता है

MonoChat आपका बैलेंस और नोड की सेटिंग जाँचता है, और एक रन शुरू करता है। रन पहले कतार में, फिर चल रहा है होता है। फ़्लो इंस्टेंस नोड पर प्रतीक्षा करता है।
एजेंट को निर्देश और कार्य मिलते हैं, और जब फ़्लो किसी बातचीत का हिस्सा होता है, तब संदेश इतिहास की सीमा तक बातचीत के संदेश भी, वॉइस संदेशों के ट्रांसक्रिप्शन के साथ।
एजेंट तब तक मॉडल और टूल कॉल करता है जब तक उसे उत्तर न मिल जाए या कोई सीमा न आ जाए। टूल कॉल के बीच वह जो टेक्स्ट लिखता है, उसे मध्यवर्ती संदेश की तरह संभाला जाता है।
रन खत्म होने पर:
- अगर वह पूर्ण हुआ और उत्तर भेजें चालू है, तो उत्तर ग्राहक को भेजा जाता है। लंबे उत्तर चैनल की सीमा (WhatsApp पर 4096 अक्षर) से अधिक होने पर कई संदेशों में बाँटे जाते हैं;
- अगर वह किसी और तरह खत्म हुआ, तो आपकी टीम के लिए बातचीत में एक व्हिस्पर संदेश "AI एजेंट रन समाप्त हुआ: status। error" जुड़ता है।
फ़्लो उस आउटपुट पर आगे बढ़ता है जो रन के अंत से मेल खाता है।

एक ही एजेंट सेशन के रन एक-एक करके, क्रम से प्रोसेस होते हैं।

आउटपुट

आउटपुट	कब
पूर्ण	एजेंट ने उत्तर के साथ काम पूरा किया।
बजट पार हो गया	रन ने अधिकतम मॉडल कॉल, अधिकतम टूल कॉल या अधिकतम कुल टोकन खत्म कर दिए।
समय समाप्त हो गया	रन अधिकतम अवधि (सेकंड) तक पहुँच गया।
घृणा, जेलब्रेक, स्वयं को नुकसान, यौन, हिंसा	मॉडल प्रदाता के कंटेंट फ़िल्टर ने इस श्रेणी के लिए रन रोक दिया। ये वही आउटपुट हैं जो AI नोड में होते हैं।
विफल होने पर	रन किसी अन्य कारण से विफल हुआ, या रद्द किया गया। इन आउटपुट के आने से पहले सहेजे गए नोड पर कंटेंट-फ़िल्टर से रुकना भी यहीं जाता है; उन्हें पाने के लिए ऐसे नोड को खोलकर सहेजें।

कम से कम पूर्ण और विफल होने पर को कनेक्ट करें। एक आम पैटर्न है बजट पार हो गया, समय समाप्त हो गया और विफल होने पर को बातचीत असाइन करें नोड पर भेजना, ताकि कोई साथी बातचीत संभाल ले।

एजेंट सेशन

एजेंट सेशन रन के आर-पार एजेंट की याददाश्त है। MonoChat हर बातचीत, हार्नेस और कार्य कुंजी के लिए एक सक्रिय एजेंट सेशन रखता है।

मौजूदा एजेंट सेशन जारी रखें उसी को दोबारा इस्तेमाल करता है, इसलिए एजेंट वहीं से आगे बढ़ता है जहाँ रुका था। होस्टेड हार्नेस पर प्रदाता का अपना सेशन भी जारी रहता है।
नया एजेंट सेशन शुरू करें सक्रिय सेशन को बंद करके नए सिरे से शुरू करता है, उदाहरण के लिए किसी नए विषय की शुरुआत में।
कार्य कुंजी एक ही बातचीत में स्वतंत्र सेशन साथ-साथ रखती है।

बिलिंग

MonoChat द्वारा दिए गए AI मॉडल की मॉडल कॉल आपके बैलेंस से हमेशा की तरह बिल होती हैं। आपके अपने मॉडल की कॉल का बिल आपका प्रदाता देता है।
MonoChat द्वारा दिया गया हार्नेस हर रन, हर मिनट और हर टूल कॉल पर अपना शुल्क जोड़ सकता है, और होस्टेड हार्नेस के लिए, उसके प्रदाता द्वारा बताए गए टोकन भी। वे लेन-देन में AI एजेंट रन, AI एजेंट की अवधि, AI एजेंट टूल कॉल और AI टोकन श्रेणियों के रूप में दिखते हैं।
अपने क्रेडेंशियल से जोड़े गए हार्नेस पर MonoChat का कोई शुल्क नहीं होता; उसका प्रदाता आपको बिल देता है।
बैलेंस अपर्याप्त होने पर रन शुरू नहीं होता।

AI एजेंट रन पूरा हुआ इवेंट

AI एजेंट रन पूरा हुआ एक इवेंट नोड है। यह तब फ़ायर होता है जब किसी ग्राहक से जुड़ा रन खत्म होता है, चाहे रन फ़्लो ने शुरू किया हो या API से किसी बातचीत के साथ। अन्य इवेंट नोड की तरह इसमें वैकल्पिक शर्त और समय समाप्त सेटिंग होती हैं। इसका उपयोग एजेंट रन के बाद अलग फ़्लो शुरू करने के लिए करें, उदाहरण के लिए नतीजे लॉग करने या किसी टीम को सूचित करने के लिए।

कोड से एजेंट शुरू करें

कस्टम फ़ंक्शन और API क्लाइंट इन तरीकों से एजेंट चला सकते हैं (अनुमति ऑटोमेशन में AI एजेंट रन शुरू करें / देखें / रद्द करें):

मेथड	यह क्या करता है
`business.tenants.automation.ai.aiAgentRuns.create`	एक रन शुरू करता है। `aiAgentRunId` और `aiAgentSessionId` लौटाता है।
`business.tenants.automation.ai.aiAgentRuns.show`	एक रन (`_id`) को उसकी स्थिति, उपयोग, चरणों और परिणाम के साथ लौटाता है।
`business.tenants.automation.ai.aiAgentRuns.cancel`	कतार में या चल रहे रन (`_id`) को रद्द करता है।

create में aiHarnessClientId, input (कार्य), वैकल्पिक रूप से sessionId (किसी बातचीत में काम करने के लिए), aiAgentSessionId, taskKey और isNewSession, और नोड जैसी ही सेटिंग वाले options दिए जाते हैं: instructions, aiModelClientId, fallbackAiModelClientId, fastAiModelClientId, harnessModel, toolCustomFunctionIds, aiScopeIds, aiMcpClientDatas, messageHistoryLimit, speechToTextAiModelClientId, forwardIntermediateMessages, willSendAnswer और आवश्यक budget। API के ज़रिए forwardIntermediateMessages और willSendAnswer का डिफ़ॉल्ट false है।

const { aiAgentRunId } = await sdk.method({ name: 'business.tenants.automation.ai.aiAgentRuns.create' }).callAsync({
  payload: {
    aiHarnessClientId: 'HARNESS_ID',
    input: 'Summarise the open orders of this customer.',
    sessionId: 'SESSION_ID',
    options: {
      instructions: 'You are the order assistant of our store.',
      aiModelClientId: 'MODEL_ID',
      toolCustomFunctionIds: ['FUNCTION_ID'],
      budget: { maxLlmCalls: 4, maxToolCalls: 6, maxTotalTokens: 20000, maxDurationSeconds: 30, maxRetries: 2 },
    },
  },
})

रन एसिंक्रोनस है: उसे बाद में show से पढ़ें, या AI एजेंट रन पूरा हुआ इवेंट से उस पर प्रतिक्रिया दें। sessionId के बिना, हर कॉल नया एजेंट सेशन शुरू करती है, जब तक आप पिछली कॉल का लौटाया aiAgentSessionId न दें; तब एजेंट उस एजेंट सेशन के पहले पूरे हुए रन को अपने इतिहास के रूप में देखता है। किसी फ़ंक्शन से मेथड कॉल करने के लिए मेथड देखें।

अनुमतियाँ

अनुमति	क्या करने देती है
ऑटोमेशन में AI हार्नेस देखें / बनाएँ / अपडेट करें / हटाएँ	AI हार्नेस प्रबंधित करना
ऑटोमेशन में AI एजेंट रन देखें	AI एजेंट रन देखना
ऑटोमेशन में AI एजेंट रन शुरू करें	`aiAgentRuns.create` कॉल करना
ऑटोमेशन में AI एजेंट रन रद्द करें	`aiAgentRuns.cancel` कॉल करना

भूमिकाएँ देखें।

AI एजेंट रन: देखें कि हर रन ने क्या किया
AI मॉडल
MCP क्लाइंट
AI स्कोप
फ़्लो

मूल घटक​

AI हार्नेस​

हार्नेस जोड़ें​

कस्टम एंडपॉइंट​

AI एजेंट नोड​

फ़ील्ड​

फ़्लो के नोड तक पहुँचने पर क्या होता है​

आउटपुट​

एजेंट सेशन​

बिलिंग​

AI एजेंट रन पूरा हुआ इवेंट​

कोड से एजेंट शुरू करें​

अनुमतियाँ​

संबंधित​