Moxt (More Context): टीम के लिए 24 घंटे उपलब्ध AI सहकर्मी वाला एजेंट-नेटिव वर्कस्पेस

Moxt खुद को Agent-Native Workspace यानी एजेंट-नेटिव वर्कस्पेस कहता है: यह एक और चैट विंडो नहीं, बल्कि ऐसा कार्यक्षेत्र है जहां टीम के इंसानी सदस्यों के साथ AI सहकर्मी भी काम करते हैं। हर सदस्य का अपना सहायक momo होता है जिसके पास स्थायी स्मृति होती है, जो वर्कस्पेस की फाइलें पढ़ और लिख सकता है, वेब पर शोध करता है, कोड लिखता है, डेटा डैशबोर्ड बनाता है, दस्तावेज संपादित करता है और सीधे Slack तथा Feishu से जुड़ता है। बातचीत में AI सहकर्मी को मेंशन करते ही काम शुरू हो जाता है। जिन टीमों का ध्यान दर्जनों अलग-अलग सॉफ्टवेयर टूल्स में बंट चुका है, उनके लिए AI का वर्कफ़्लो के अंदर रहना एक अतिरिक्त टैब खोलने से कहीं अधिक व्यावहारिक है।


अधिकांश AI टूल्स की मूल समस्या संदर्भ का टूट जाना है: हर बातचीत में पृष्ठभूमि दोबारा समझानी पड़ती है, फाइलें क्लाउड स्टोरेज, चैट इतिहास और ईमेल में बिखरी रहती हैं, और मॉडल सिर्फ वही हिस्सा देखता है जो आप चिपकाते हैं। Moxt संदर्भ को बुनियादी ढांचे की तरह संभालता है: अपलोड की गई फाइलें अपने आप Markdown में बदल जाती हैं जिन्हें AI पढ़ और लिख सकता है, और बातचीत से बनी पसंद, नियम तथा काम की समझ user_profile.md, MEMORY.md और AGENTS.md जैसी सिस्टम फाइलों में दर्ज होकर सत्रों के बीच बनी रहती है, जिन्हें उपयोगकर्ता खुद खोलकर देख और संपादित कर सकता है।

संरचना दो स्तरों में बंटी है: Team Space में टीम की साझा सामग्री और साझा AI सहकर्मी रहते हैं, Personal Space में व्यक्तिगत फाइलें, और अनुमतियां अलग-अलग रहती हैं। AI सहकर्मी कोई एक सामान्य सहायक नहीं, बल्कि भूमिका के अनुसार बनाया जा सकता है: भर्ती, मार्केटिंग और इंजीनियरिंग के अपने Rules, Skills और Memory फाइलें होती हैं और इस्तेमाल के साथ अनुभव जमा होता रहता है। बिलिंग भी इसी तर्क पर है: शुल्क सिर्फ उस काम का लगता है जो AI वास्तव में करता है।

Moxt की मुख्य क्षमताएं

व्यक्तिगत सहायक momo

टीम के हर सदस्य का अलग momo होता है, जो शुरुआती बातचीत में आपकी भूमिका, भाषा की पसंद और दस्तावेज का चाहा गया ढंग समझ लेता है, हिंदी और अंग्रेजी में बातचीत तथा शैली को अनुकूलित करने की सुविधा देता है। सहायक एक-दूसरे से अलग रहते हैं, इसलिए आपकी निजी पसंद टीम के बाकी सदस्यों की सेटिंग में नहीं घुसती।

स्थायी स्मृति प्रणाली

बातचीत की जानकारी अपने आप user_profile.md, MEMORY.md और AGENTS.md में लिखी जाती है और सत्रों के बीच संदर्भ बना रहता है। व्यवहार में इसका अर्थ है कि दूसरी बार अनुरोध समझाने की लागत पहली बार से काफी कम होती है; और चूंकि स्मृति स्पष्ट टेक्स्ट फाइलों में है, आप उसे कभी भी खोलकर जांच, सुधार या मिटा सकते हैं।

फाइलों का मूल प्रबंधन

Team Space और Personal Space दो स्तर हैं, अपलोड की गई फाइलें अपने आप Markdown में बदल जाती हैं जिन्हें AI सीधे पढ़, लिख और बना सकता है। दस्तावेज आधारित काम में यही अंतर तय करता है कि AI आपका चिपकाया हुआ टुकड़ा पढ़ रहा है या वास्तव में सामग्री पर काम कर रहा है।

AI सहकर्मियों का अनुकूलन

मानव संसाधन या मार्केटिंग जैसे विशेष एजेंट बनाए जा सकते हैं, जो Rules, Skills और Memory तीन तरह की फाइलों से काम की समझ जमा करते हैं और विशेषीकृत विभाजन बनाते हैं। हर AI सहकर्मी का अपना अलग स्थान होता है, इसलिए भूमिकाएं आपस में नहीं मिलतीं।

बहु-स्वरूप कार्य निष्पादन

इसमें वेब सर्च, डेटा डैशबोर्ड बनाना, Python प्रोजेक्ट विकसित करना, प्रतिस्पर्धी निगरानी के लिए क्रॉलर लिखना, दस्तावेज संपादन और ईमेल टेम्पलेट बनाना शामिल है। कार्यों की श्रेणी काफी चौड़ी है, जबकि वास्तविक क्षमता की सीमा मॉडल और रनटाइम पर निर्भर करती है।

मैसेजिंग टूल्स के साथ एकीकरण

Slack और Feishu से मूल एकीकरण है, चैट विंडो में AI सहकर्मी को मेंशन करते ही काम शुरू हो जाता है और दूसरा पेज खोलने की जरूरत नहीं पड़ती। जिन टीमों का काम मैसेजिंग ऐप के इर्द-गिर्द चलता है, उनके लिए AI जोड़ने का यह सबसे कम घर्षण वाला तरीका है।

शुरुआत कैसे करें

1. moxt.ai वेबसाइट खोलकर खाता बनाएं और तुरंत शुरू करने वाले बटन से वर्कस्पेस बनाकर टीम स्पेस का नाम रखें।
2. सेटिंग पेज से आमंत्रण लिंक बनाएं, अपने इंसानी सहयोगियों को जोड़ें और Admin या Member भूमिका दें।
3. momo के साथ शुरुआती बातचीत पूरी करें और अपनी भूमिका, भाषा की पसंद तथा दस्तावेज का ढंग बताएं।
4. Team Space या Personal Space में फोल्डर बनाएं और सामग्री अपलोड करें, जो अपने आप Markdown में बदल जाएगी।
5. दाईं ओर के बॉक्स में अपनी जरूरत लिखें, या किसी फोल्डर का मेंशन करें ताकि AI मौजूदा संदर्भ के आधार पर काम करे।
6. बाईं ओर AI Teammates पर क्लिक करके विशेष एजेंट बनाएं और उसकी भूमिका तथा Rules, Skills, Memory फाइलें तैयार करें।
7. इंटीग्रेशन सेटिंग में Slack या Feishu जोड़ें, फिर चैट में AI सहकर्मी को मेंशन करके सहयोग शुरू करें।

कीमत और बिलिंग

• बिलिंग क्रेडिट पर आधारित है और शुल्क सिर्फ उतने काम पर लगता है जितना AI वास्तव में करता है, बिजली के बिल जैसा तर्क: जितना खर्च करेंगे उतना देंगे।
• विनिमय दर तय है: 1 डॉलर बराबर 100 क्रेडिट, क्रेडिट की कोई समय-सीमा नहीं और हर महीने शून्य नहीं होते, जब चाहें कितनी भी राशि रिचार्ज कर सकते हैं।
• नए खाते को 1000 क्रेडिट मुफ्त मिलते हैं जो पहला वर्कस्पेस बनाते ही जुड़ जाते हैं, जो भुगतान का फैसला करने से पहले आजमाने के लिए पर्याप्त हैं।
• क्रेडिट बातचीत, कार्य निष्पादन, स्वचालित प्रक्रियाओं, निर्धारित कार्यों और AI सहकर्मी के स्वतंत्र काम से कटते हैं, जबकि AI सहकर्मी बनाना अपने आप में मुफ्त है।

किन टीमों के लिए उपयुक्त

• भर्ती, मार्केटिंग और ऑपरेशंस टीमें जहां बहुत सारा दोहराव वाला दस्तावेजी काम है और प्रक्रिया AI को सौंपनी है।
• जो टीमें पहले से Slack या Feishu पर काम करती हैं और AI के लिए एक और प्लेटफॉर्म नहीं जोड़ना चाहतीं।
• वे भूमिकाएं जिनकी सामग्री कई दस्तावेजों में बिखरी है और जिन्हें एक अंश पढ़ने के बजाय दस्तावेजों के आर-पार तर्क चाहिए।
• जो टीमें AI सहकर्मियों का बंटवारा और नियम तैयार करने में समय लगाने को तैयार हैं, क्योंकि बंटवारा जितना साफ होगा लाभ उतना अधिक होगा।

सीमाएं और ध्यान देने योग्य बातें

• उत्पाद केवल वेब पर है, कोई अलग डेस्कटॉप क्लाइंट या मोबाइल ऐप नहीं, इसलिए ऑफलाइन और मोबाइल परिदृश्य ब्राउज़र तथा मैसेजिंग एकीकरण पर निर्भर हैं।
• फाइलें Markdown केंद्रित हैं और अपलोड पर अपने आप बदल जाती हैं, इसलिए जटिल फॉर्मेटिंग, सूत्र या बहुत बड़ी तालिकाओं की सटीकता पहले छोटे पैमाने पर जांचनी चाहिए।
• आधिकारिक दस्तावेज AI टूल्स का बुनियादी अनुभव मांगते हैं और तैनाती से पहले एजेंट बंटवारा स्पष्ट करने की सलाह देते हैं, वरना AI सहकर्मी एक सामान्य चैटबॉट बनकर रह जाता है।
• स्मृति user_profile.md, MEMORY.md और AGENTS.md पर निर्भर है; जब एक ही AI सहकर्मी कई लोग साझा करते हैं तो पसंद एक-दूसरे पर हावी हो सकती है, इसलिए रखरखाव के नियम तय करने चाहिए।
• क्रेडिट की खपत काम की जटिलता से बदलती है, क्रॉलर और डैशबोर्ड बनाने जैसे लंबे काम एक बार में सामान्य बातचीत से काफी अधिक खर्च कर सकते हैं, इसलिए बड़े पैमाने पर लागू करने से पहले छोटी राशि से परखें।
• स्रोत सामग्री में एंटरप्राइज़ कीमत, डेटा ठहराव और अनुपालन प्रमाणन का विवरण नहीं दिया गया है, संवेदनशील डेटा इस्तेमाल करने से पहले आधिकारिक पुष्टि करनी चाहिए।

सामान्य प्रश्न

Moxt और ChatGPT जैसे सामान्य सहायक में क्या अंतर है?

सामान्य सहायक एक बातचीत को इकाई मानता है और संदर्भ आपको बार-बार चिपकाना पड़ता है। Moxt संदर्भ को वर्कस्पेस में रखता है: फाइलें अपने आप Markdown में बदलकर AI के पढ़ने-लिखने के लिए तैयार हो जाती हैं, स्मृति Markdown फाइलों में सत्रों के बीच बनी रहती है, और भूमिका के अनुसार कई विशेष AI सहकर्मी बनाकर Slack तथा Feishu से जोड़े जा सकते हैं। अंतर यह है कि Moxt AI को टीम का दीर्घकालिक सदस्य मानता है, एकबारगी टूल नहीं।

स्मृति अपने आप लिखी जाती है? क्या इसे बदला जा सकता है?

स्मृति user_profile.md, MEMORY.md और AGENTS.md जैसी फाइलों में रहती है, जो स्पष्ट टेक्स्ट और संपादन योग्य हैं: आप उन्हें कभी भी खोलकर देख, सुधार या मिटा सकते हैं। समय-समय पर जांच करते रहना बेहतर है, विशेषकर तब जब एक ही AI सहकर्मी कई लोग साझा करते हों, ताकि पसंद एक-दूसरे को न दबा दें।

खर्च कैसे लगता है? क्या यह महंगा है?

बिलिंग क्रेडिट में है, 1 डॉलर बराबर 100 क्रेडिट, पंजीकरण पर 1000 क्रेडिट मुफ्त और क्रेडिट की कोई समय-सीमा नहीं। शुल्क सिर्फ उस काम पर लगता है जो AI वास्तव में करता है, AI सहकर्मी बनाना मुफ्त है। महंगा है या नहीं यह काम के प्रकार पर निर्भर है: सामान्य बातचीत में खपत कम होती है, जबकि लंबे समय तक चलने वाले क्रॉलर या डैशबोर्ड बनाने में स्पष्ट रूप से अधिक।

कौन से प्लेटफॉर्म समर्थित हैं?

फिलहाल उत्पाद वेब पर है और इंटीग्रेशन सेटिंग के जरिए Slack तथा Feishu से जुड़ता है, जहां चैट में AI सहकर्मी को मेंशन करके काम चलाया जाता है। स्रोत सामग्री में अलग डेस्कटॉप क्लाइंट या मोबाइल ऐप का जिक्र नहीं है।