د Nvidia سی-ای-او Jensen Huang وویل چې هغه د Hermes Agent څخه ملاتړ کوي، چې یو مصنوعي استخبارات (AI) دی او د یو کارونکي د مسلکي کاري جریان سره د ودې لپاره ډیزاین شوی دی [1].

دا پرمختګ ځکه مهم دی چې دا د داسې AI څخه د بدلون استازیتوب کوي چې د ثابتو ماډلونو پر ځای د انفرادي کارونکي چلند سره ځان عادتي کوي. د یو کارونکي د ځانګړو عادتونو او اړتیاوو څخه د زده کړې په meioجه، دا ایجنټ هدف لري چې د ورځنیو تولیداتي دندونو سره ډیر ژور integração پیدا کړي [1].

Hermes Agent داسې جوړ شوی چې هرڅومره ډیر کارول شي، هومره ښه کیږي [1]. دا سیسټم د کارونکي تعاملات تحلیلوي ترڅو خپل ځوابونه او ګټورتیا اصلاح کړي، چې په تیوریکي ډول هغه ستونزه کموي چې معمولاً د نوو سافټویر ټولونو د پیلولو پر مهال وړاندې کیږي [1]. دا تکراري زده کړې به بهار AI ته اجازه ورکوي چې د هغه شخص ځانګړی منطق او ترجیحات منعکس کړي چې یې کارونه کوي [1].

د Huang تایید د agentic AI په اړه د صنعتي ګټې زیاتوالی څرګندوي، هغه سیسټمونه چې کولی شي د یو کارونکي په نمایندگی کې د پیچلو اهدافو د ترلاسه کولو لپاره عمل وکړي [1]. پداسې حال کې چې تقلیدي AI assistents معلومات وړاندې کوي، د Hermes په څیر ایجنټان د learned patterns پر اساس د کاري جریان مدیریت او د دندونو ترسره کولو لپاره Размер شوي دي [1].

د دې ټول ترویج د خورا شخصي ډیجیټل assistents په لور یو ګام ښيي. دا سیسټمونه یوازې ډیټا پروسس نه کوي، بلکې خپل عملیاتي سټایل د کارونکي د ځانګړي مسلکي چاپېریال سره مطابق کوي [1].

“Hermes Agent د یو کارونکي د کاري جریان سره د ودې لپاره ډیزاین شوی دی.”

د Hermes په څیر د 'زده کونکو' ایجنټانو په لور بدلون د generative AI (چې مواد تولیدوي) څخه agentic AI (چې پروسې مدیریت کوي) ته لیږد ښیي. که AI په بریالیتوب سره د انفرادي کاري جریان سره عادتي شي، نو کېدای شي د manual prompt engineering اړتیا کمه کړي او د پیچلو، شخصي مسلکي دندونو لپاره ډیر اسانه اتوماتیشن ممکن کړي.