AI کو انٹرپرائز کے دہرائے جانے والے کام سنبھالنے دیں،
ایک مربوط اور ہموار عمل میں منظوریوں اور آڈٹس کے ساتھ۔

ARI قدرتی زبان میں دی گئی درخواستوں کو اقدامات میں تبدیل کرتا ہے، انہیں انسانی منظوری کے لیے بھیجتا ہے، اور نتائج شائع کرتا ہے۔

Clevi نے ARI کو اس طرح ڈیزائن کیا ہے کہ AI پائلٹس کو حقیقی کاروباری عمل میں تبدیل کیا جا سکے۔

AI اپنانے کے بعد باقی رہ جانے والے مسائل
مسئلہ 01

AI کے تجربات روزمرہ کے آپریشنز کا حصہ نہیں بن پاتے

چیٹ بوٹس اور AI تجربات مسلسل بڑھتے جا رہے ہیں، لیکن حقیقی ورک فلو سے روابط کے بغیر یہ الگ تھلگ رہتے ہیں۔ ہر ٹول کا انتظام الگ سے کیا جاتا ہے، اور تنظیمی سطح کی حکمرانی کے بغیر پائلٹ منصوبے رک جاتے ہیں۔

ARI → ہر AI کام کو ایک کنٹرول پلین میں لائیں
مسئلہ 02

آپ یہ ٹریس یا آڈٹ نہیں کر سکتے کہ AI نے کیا کیا ہے

اس بات کا کوئی ریکارڈ موجود نہیں ہوتا کہ AI نے کون سی دستاویزات استعمال کیں، فیصلہ کیسے کیا، یا اسے کس نے منظور کیا۔ اس کی وجہ سے ضوابط یا اندرونی آڈٹ کے تقاضوں کے تحت AI ٹولز کا استعمال مشکل ہو جاتا ہے۔

ARI → عمل درآمد کی تاریخ، فیصلوں کے شواہد، اور منظوریوں کو خودکار طور پر محفوظ رکھیں
مسئلہ 03

AI نگرانی کے بغیر زیادہ خطرے والے اقدامات انجام دے سکتا ہے

جب AI APIs کو کال کر سکتا ہو، بیرونی سسٹمز میں ترمیم کر سکتا ہو، یا کوڈ ڈپلائے کر سکتا ہو، تو کنٹرول مشکل ہو جاتا ہے۔ انٹرپرائزز ایسے سسٹم کو قبول نہیں کر سکتے جو انسانی جائزے کے بغیر زیادہ خطرے والے اقدامات انجام دے۔

ARI → ہر زیادہ خطرے والے اقدام کے لیے انسانی منظوری درکار ہے
مسئلہ 04

AI آپ کے ادارے کے سیاق و سباق سے محروم ہو جاتا ہے

اندرونی دستاویزات، پالیسیاں، اصطلاحات اور کام کی تاریخ AI تک منتقل نہیں ہوتیں، اس لیے ٹیموں کو ہر بار سیاق و سباق کی وضاحت کرنا پڑتی ہے۔ تنظیمی علم کبھی بھی AI اثاثے میں جمع نہیں ہوتا۔

ARI → بازیافت، میموری اور سیاق و سباق کا مستقل انتظام کریں
مسئلہ 05

طویل مدت تک جاری رہنے والے AI کاموں کی پیروی ممکن نہیں ہوتی

ایسے AI کاموں کے لیے جنہیں مکمل ہونے میں کئی منٹ یا اس سے زیادہ وقت لگتا ہے، آپ درمیانی حالتیں نہیں دیکھ سکتے یا یہ درست طور پر معلوم نہیں کر سکتے کہ خرابی کہاں پیش آئی۔ یہ قابلِ اعتماد پروڈکشن ماڈل نہیں ہے۔

ARI → ہر رَن کو ایک قابلِ سراغ یونٹ کے طور پر منظم کریں
ARI کن مسائل کو حل کرتا ہے
بکھرے ہوئے AI تجربات → ایک آپریٹنگ فریم ورک
انٹرپرائز سیاق و سباق کا فقدان → مستقل علم اور میموری
خطرناک عمل درآمد → انسانی منظوری کے کنٹرولز
آڈٹ ٹریل نہیں → مکمل سراغ رسانی
طویل مدتی کام → مرحلہ وار رَن ٹریکنگ
درخواست سے اشاعت تک، ایک ہی فلو۔
مرحلہ 01

درخواست موصول کریں

مرحلہ 02

لاک کے معیار

مرحلہ 03

عمل درآمد کریں

مرحلہ 04

انسانی منظوری

مرحلہ 05

بیرونی کارروائی

مرحلہ 06

نتیجہ شائع کریں

انٹرپرائزز ARI پر اعتماد کیوں کر سکتے ہیں

منظوری کے کنٹرولز

زیادہ خطرے والے اقدامات انسانی جائزے کے بغیر کبھی نہیں چلتے۔ کام کی قسم اور رسائی کی سطح کے لحاظ سے منظوری کی پالیسیاں مقرر کریں، اور غیر منظور شدہ کام کو خودکار طور پر روکیں۔

آڈٹ لاگز

کسی بھی وقت ہر AI کارروائی کا آڈٹ کریں۔ ARI درخواست سے نتیجے تک عمل درآمد کی مکمل تاریخ قابلِ سراغ فارمیٹ میں ریکارڈ کرتا ہے تاکہ اندرونی آڈٹ اور تعمیل ممکن ہو۔

علم کا ذخیرہ

کانٹیکسٹ کو تنظیمی اثاثے کے طور پر منظم کریں۔ اندرونی دستاویزات، کام کی تاریخ، اور فیصلوں کے شواہد جمع ہوتے رہتے ہیں تاکہ AI آپ کی تنظیم کے لیے منفرد معلومات کی بنیاد پر کام کر سکے۔

کوڈنگ ایجنٹ کے طور پر فوائد
سرور کے ذریعے منظم اینڈ پوائنٹ

ARI سرور پر کوڈ کے نفاذ کی درخواستوں کو بروکر کرتا ہے، اس لیے کلائنٹس کو کبھی بھی نفاذ کے ماحول تک براہِ راست رسائی کی ضرورت نہیں ہوتی۔

Workspace Guard

پالیسیاں ان فائلوں اور نظاموں کو محدود کرتی ہیں جن تک ARI کو کوڈنگ ایجنٹ کے طور پر کام کرتے ہوئے رسائی حاصل ہو سکتی ہے۔

خطرناک کارروائیوں کی منظوری

ARI کی جانب سے تجویز کردہ اعلیٰ خطرے والے کمانڈز صرف انسانی جائزے کے بعد چلتے ہیں، جس سے آپ کی تنظیم کو آٹومیشن کے دائرۂ کار پر براہِ راست کنٹرول حاصل ہوتا ہے۔

قابلِ تصدیق ڈیلیوری ایبلز

ARI اپنے تخلیق کردہ ہر کوڈ، دستاویز، اور آؤٹ پٹ کے ساتھ عمل درآمد کا ثبوت اور تاریخ محفوظ کرتا ہے، اس لیے ماخذ کا ریکارڈ ہمیشہ دستیاب رہتا ہے۔

ریموٹ فائل کا تجربہ

ARI دور دراز ماحول میں موجود فائلوں پر کام کرتا ہے، جبکہ ایک آسان انٹرفیس صارفین کو نتائج کا جائزہ لینے اور ان میں ترمیم کرنے کی سہولت دیتا ہے۔

میموری میں واپسی کے کنٹرولز

پالیسیاں اس بات کا تعین کرتی ہیں کہ ARI کسی کام کے دوران میموری میں کیا سیکھ یا لکھ سکتا ہے، جس سے غیر ارادی سیاقی آلودگی کی روک تھام ہوتی ہے۔

اڈاپٹر سے آزادی

ARI کسی مخصوص LLM یا کوڈنگ پلیٹ فارم سے منسلک نہیں ہے۔ بنیادی ماڈل یا عمل درآمد کے ماحول کو تبدیل کرنے پر بھی ورک فلو برقرار رہتے ہیں۔

پروڈکشن آپریبلٹی

پروڈکشن کی گہرائی تک کام کی حالتوں، خرابیوں، اور دوبارہ کوشش کی تاریخ کی نگرانی کریں، اور بغیر کسی بلیک باکس کے AI ایجنٹس چلائیں۔

استعمال کے معاملات
دستاویزی ورک فلو

رپورٹ آٹومیشن

01ڈیٹا جمع اور تجزیہ کریں
02مسودہ بنائیں
03ذمہ دار کی نظرثانی اور منظوری
04آڈٹ کے شواہد شائع کریں اور محفوظ رکھیں
دہرائے جانے والے عمل

ورک فلو آٹومیشن

01ایونٹ کا پتا لگائیں اور فلو کو متحرک کریں
02مشروط اقدامات انجام دیں
03زیادہ خطرے والے آئٹمز کے لیے انسانی منظوری
04نتائج ریکارڈ کریں اور اطلاع دیں
ترقیاتی ورک فلو

کوڈ کی تعیناتی

01کوڈ کا جائزہ لیں اور تجزیہ کریں
02تبدیلیاں لاگو کریں اور ٹیسٹ چلائیں
03لیڈ کی منظوری
04ضم اور ریکارڈ کے ساتھ تعیناتی
ARI موجودہ متبادل حلوں سے کیسے مختلف ہے؟

ARI کوئی اور ایجنٹ نہیں ہے۔ یہ آپریشنز، رسائی اور آڈٹ کا ایک کنٹرول پلین ہے جو متعدد ایجنٹس اور ٹولز کو انٹرپرائز ورک فلو کے اندر محفوظ طریقے سے چلانے کی سہولت دیتا ہے۔

متبادل طاقت حد ARI کیا اضافہ کرتا ہے
عمومی چیٹ بوٹ / RAG تیز سوال و جواب اور دستاویزی جوابات محدود ایگزیکوشن، منظوری، بیرونی اقدامات، اور اشاعت بازیافت، عمل درآمد، منظوری، اور اشاعت کو یکجا کرتا ہے
IDE کوڈنگ اسسٹنٹس
(Copilot, Cursor)
انفرادی ڈویلپر کی پیداواری صلاحیت بہتر بناتا ہے اکثر انٹرپرائز ورک فلو، ریموٹ اینڈ پوائنٹس اور آڈٹ سے منقطع کوڈنگ کے کام کو Clevi کے رسائی، منظوری، شواہد، اور اشاعت کے ورک فلو میں شامل کرتا ہے
خود مختار ایجنٹس
(OpenHands، Devin)
فائل میں ترمیم، شیل تک رسائی، ٹیسٹنگ اور طویل مدتی کوڈنگ کے کام ایجنٹس عموماً اپنی میموری، ٹولز اور سیشن کی حالت خود سنبھالتے ہیں ARI صرف ایگزیکیوشن پلین استعمال کرتا ہے، جبکہ سرور پالیسی، میموری، منظوریوں اور آرٹیفیکٹس کا مالک ہوتا ہے
ایجنٹ فریم ورکس
(LangGraph, AutoGen)
یہ ڈویلپرز کے لیے ایجنٹ فلو کوڈ کرنا آسان بناتا ہے آپریشنل UI، ACLs، ڈومین ڈیٹا، اور اینڈ پوائنٹ کیوز کے لیے کسٹم امپلیمنٹیشن درکار ہے بلٹ اِن Clevi آپریشنز کے ذریعے ان کی تکمیل کرتا ہے
RPA / روایتی ورک فلو منظم عمل کی خودکاری اور سسٹم انضمام غیر ساختہ بازیافت، قدرتی زبان میں استدلال، اور کوڈ میں تبدیلیوں کے لیے کمزور LLMs، AgentLoop، Toolset، Memory اور Code Agent کو واضح ورک فلو کے ساتھ یکجا کرتا ہے

* یہ موازنہ مصنوعات کی عمومی خصوصیات کی عکاسی کرتا ہے۔ مخصوص صلاحیتیں ورژن اور کنفیگریشن کے لحاظ سے مختلف ہو سکتی ہیں۔

اکثر پوچھے جانے والے سوالات
نہیں۔
ARI کوئی اور ایجنٹ نہیں بناتا۔ یہ ایک کنٹرول پلین ہے جو موجودہ AI ایجنٹس اور ٹولز کو انٹرپرائز ورک فلو کے اندر محفوظ طریقے سے چلنے دیتا ہے۔
یہ آپ کے موجودہ AI ٹولز، بیرونی کوڈنگ ایجنٹس، اور اندرونی سسٹمز کو ایک قابلِ سراغ رَن میں یکجا کرتا ہے۔
ARI ویب ہُکس، APIs اور ایونٹ ٹرگرز کے ذریعے موجودہ سسٹمز کے ساتھ مربوط ہوتا ہے۔
اس کا اڈاپٹر سے آزاد ڈیزائن پلیٹ فارم لاک اِن سے بچاتا ہے اور ERPs، دستاویزی نظاموں، اشتراکی ٹولز، کوڈ ریپوزٹریز اور مزید سے مربوط ہوتا ہے۔
پالیسیاں کام کی قسم، رسائی کی سطح اور خطرے کے لحاظ سے منظوری کے معیار متعین کرتی ہیں۔
مثال کے طور پر، ایسے اقدامات جو آپ کی تنظیم کے متعین کردہ معیار سے تجاوز کرتے ہیں — جیسے کسی بیرونی سسٹم میں ترمیم کرنا، مخصوص فائلوں تک رسائی حاصل کرنا، یا مالی حد سے تجاوز کرنا — خودکار طور پر انسانی جائزے کے مرحلے میں منتقل ہو جاتے ہیں۔
جی ہاں۔ ARI آن پریمیسس تعیناتی کو سپورٹ کرتا ہے۔
اسے اس طرح ترتیب دیا جا سکتا ہے کہ انٹرپرائز کا ڈیٹا اور عمل درآمد کی تاریخ کبھی بھی اندرونی نیٹ ورک سے باہر نہ جائیں۔
یہ مالیاتی اداروں، سرکاری شعبے کی تنظیموں اور سخت سکیورٹی پالیسیوں والی کمپنیوں کے لیے نہایت موزوں ہے۔
ہر رَن کے لیے، ARI درخواست کا ماخذ، عمل درآمد کے شواہد، ٹول کالز، منظوری کی تاریخ، بیرونی کارروائیوں کے نتائج، اور شائع شدہ آؤٹ پٹ کو ایک منظم فارمیٹ میں محفوظ کرتا ہے۔
آپ ریکارڈز کو اندرونی آڈٹ ٹولز کے ساتھ مربوط کر سکتے ہیں یا انہیں براہِ راست دیکھ کر برآمد کر سکتے ہیں۔
ARI کو اس طرح ڈیزائن کیا گیا ہے کہ کاروباری ٹیمیں—بشمول PMOs، آپریشنز پلاننگ اور نالج مینجمنٹ—قدرتی زبان میں ورک فلو کی وضاحت اور انہیں چلا سکیں۔
یہ پیچیدہ AI ڈویلپمنٹ کے بغیر دہرائے جانے والے دستاویزی، تجزیاتی اور منظوری کے کام خودکار بنا سکتے ہیں۔
پلیٹ فارم انجینئرز جہاں تکنیکی انضمام ضروری ہو، وہاں اڈاپٹرز کو ترتیب دیتے ہیں۔
پائلٹ کسی ایک شعبے یا کاروباری عمل سے شروع کیا جا سکتا ہے۔
عمل درآمد کی مدت مربوط کیے جانے والے سسٹمز کے دائرۂ کار اور تنظیم کے حجم پر منحصر ہے؛ براہِ کرم عمل درآمد سے متعلق استفسار کے ذریعے مخصوص شیڈول کی تصدیق کریں۔

اپنی تنظیم کی AI کو حقیقی آپریشنز میں استعمال کریں۔

CLEVI

زبان اور علاقہ

مشینی ترجمہ شدہ زبانوں پر نشان لگا ہوا ہے۔ دستیابی شائع شدہ سائٹ بنڈل کے مطابق ہے۔

136 زبانیں

تجویز کردہ

1

مشرقی ایشیا

7

جنوب مشرقی ایشیا

11

جنوبی ایشیا

18

وسطی ایشیا

5

مشرق وسطیٰ اور قفقاز

10

مغربی یورپ اور جنوبی یورپ

16

سلطنت متحدہ اور آئرلینڈ

4

شمالی یورپ

10

وسطی یورپ اور بلقان

14

مشرقی یورپ

5

مشرقی افریقہ

8

مغربی افریقہ اور وسطی افریقہ

9

جنوبی افریقہ کا علاقہ

8

امیریکاز

5

اوشیانیا

5