यहाँ CLARYEL एजेंट द्वारा हमारी कंपनी के लिए किया गया असली काम है: लेखा, मशीनों की सेटिंग, इन्फ्रास्ट्रक्चर। असली डेटा और सिस्टम के असली जवाब।
CLARYEL हर दिन अपने ही सिस्टम पर काम करती है।
डेटा स्थानीय रूप से, CLARYEL Box के अंदर ही रहता है।
यह कैसे काम करता है
हम काम सरल शब्दों में देते हैं: आवाज़ से या संदेश से
CLARYEL एजेंट खुद समझता है और पूरा काम करता है
हमें नतीजा और रिपोर्ट मिलती है, अक्सर माँगे से ज़्यादा
हमारी ओर से: सिर्फ़ काम और ज़रूरी कदमों की मंज़ूरी।
Business
कंपनी के रोज़मर्रा के काम, जिन्हें हम सिस्टम के ज़रिए आवाज़ से निपटाते हैं।
लेखा
इनवॉइस जाँच: FAKE और डुप्लिकेट
हमने पूछा कि एक साल में IT पर कितना खर्च हुआ। सिस्टम ने खुद FAKE इनवॉइस और डुप्लिकेट ढूँढे, हमारी मंज़ूरी के बाद उन्हें हटाया और अपना ही आँकड़ा सुधारा।
1सवाल
2सुधार
3सुधरा हुआ परिणाम
स्क्रीनशॉट में क्या है
सवाल: पिछले साल हमने IT पर कितना खर्च किया। CLARYEL एजेंट जवाब देता है: लगभग €54.691, और खुद बताता है कि दस्तावेज़ों में FAKE इनवॉइस और डुप्लिकेट हैं।
स्क्रीनशॉट में क्या है
हम FAKE डेटा और डुप्लिकेट हटाने को कहते हैं। एजेंट 64 FAKE इनवॉइस ढूँढता है, ज़बरन हटाने से पहले हमारी मंज़ूरी माँगता है, फिर डेटा साफ़ करता है और नतीजा जाँचता है।
स्क्रीनशॉट में क्या है
जाँची गई अंतिम स्थिति: €38.627,70 के 188 मान्य इनवॉइस। एजेंट खुद अपना पिछला जवाब सुधारता है: पिछले साल IT पर खर्च €36.993,58 था।
स्क्रीनशॉट मूल भाषा में हैं; हर एक के नीचे सारांश है।
पहले → बाद (स्क्रीनशॉट 1–3 से)
64 FAKE इनवॉइस हटाए गए
188 सही इनवॉइस · €38.627,70
IT, पिछला साल: ≈€54.691 → €36.993,58
सब कुछ असली: असली सिस्टम, असली दस्तावेज़, असली राशियाँ। सीधे हमारे रोज़मर्रा के उपयोग से: Amazon खाते, कई ईमेल इनबॉक्स, Google Drive और हमारे सिस्टम के भौतिक संग्रह से एकत्र किए गए दस्तावेज़।
पूरी प्रक्रिया: शून्य से कंप्यूटर सेट करना, Ubuntu, ज़रूरी सॉफ़्टवेयर, Odoo और NextERP इंस्टॉल करना, Amazon Business से इनवॉइस लेना और उन्हें Agenzia delle Entrate को भेजना। काम फ़ोन से आवाज़ में दिए जाते हैं; सिर्फ़ नतीजा जाँचा जाता है।
स्क्रीनशॉट में क्या है
पोस्ट का चित्र, स्क्रीनशॉट नहीं: सात चरण (नया कंप्यूटर, Ubuntu 24.04, Docker/Python/Git और अन्य सॉफ़्टवेयर, Odoo, NextERP, Amazon Business इनवॉइस, Agenzia delle Entrate को भेजना) और नीचे फ़ोन से आवाज़ में दिया गया काम।
एक व्यावसायिक प्रक्रिया पूरी तरह एजेंट के ज़रिए चल रही है: ईमेल, Google Drive और Amazon Business से इनवॉइस और परिवहन दस्तावेज़ → ERP और लेखा → कर प्रणाली → सारांश रिपोर्ट → बैंक स्टेटमेंट से मिलान।
स्क्रीनशॉट में क्या है
पोस्ट का चित्र, स्क्रीनशॉट नहीं: बाईं ओर विंडो और सेटिंग्स के ढेर में घिरा इंसान, दाईं ओर एजेंट को आवाज़ में दिया गया काम, जो खुद प्रोग्रामों से काम करके तैयार नतीजा देता है।
CLARYEL एजेंट खुद हमारी मशीनें कैसे सेट और संभालता है: हार्डवेयर, कूलिंग, AI मॉडल, गति।
कूलिंग
GPU पंखे का नियंत्रण
हमने सरल शब्दों में कहा: GPU पंखा ग्राफ़िक्स कार्ड के तापमान के हिसाब से चले और सेटिंग रीस्टार्ट के बाद भी बनी रहें। CLARYEL एजेंट ने खुद पता लगाया कि क्या नियंत्रित करना है, पंखे को एक मिनट पूरी गति पर चलाया, कर्व सेट किया और असली रीस्टार्ट से सब कुछ पुष्ट किया, लगभग 30 मिनट में।
1अनुरोधसामान्य पाठ, कोई कमांड नहीं
2जाँच-पड़तालZ10PA-U8 · Tesla P100 · NCT7904D
3एक मिनट पूरी गति पर1468 → 5294–5421 RPM, 5 s में · GPU 37 → 31 °C
4कर्व≤35 °C 35% → ≥85 °C 100%
5रीस्टार्ट1319 RPM, 35 °C: सब कुछ अपने-आप चालू हुआ
कर्व: GPU तापमान → पंखे की गति~78%: तापमान सेंसर जवाब देना बंद करे तो आपात मोडसहज: हर 5 s में अधिकतम ±15%
काम से आगे
प्रक्रिया को अगली मशीनों के लिए कौशल के रूप में सहेजा।
ईमानदारी से बताया कि fan5 के GPU पंखा होने का निष्कर्ष किस आधार पर है।
उसी सत्र में मशीन का नाम भी P1005 कर दिया, जैसा हमने पहले कहा था।
हमारी ओर से: एडमिन अधिकारों के लिए एक कमांड, जवाब «Ready» और बीच में एक पुष्टि।
≈ 30 मिनट (स्क्रीनशॉट के अनुसार 06:26–06:57)
स्क्रीनशॉट में क्या है
हमारा अनुरोध (06:26) सामान्य पाठ में। एजेंट तुरंत बिना एडमिन अधिकारों के जाँच शुरू करता है: मदरबोर्ड Z10PA-U8, GPU Tesla P100; पंखा नियंत्रण का इंटरफ़ेस अभी नहीं; GPU तापमान पढ़ा जा सकता है: 39 °C।
स्क्रीनशॉट में क्या है
एजेंट हमसे एक बार एक कमांड चलाने को कहता है जो उसे P1005 पर एडमिन अधिकार देती है (कभी भी वापस लिए जा सकते हैं), और योजना बताता है: पंखा नियंत्रित करने वाली चिप ढूँढना, GPU तापमान पर आधारित एक छोटी सेवा, टैकोमीटर से जाँचा गया एक मिनट पूरी गति पर। मशीन का पता छिपाया गया है।
स्क्रीनशॉट में क्या है
योजना का अंत: ऑटोस्टार्ट सेवा, होस्टनेम बदलकर P1005; अगर नियंत्रण असंभव निकला, तो एजेंट ईमानदारी से बताएगा। हमारा जवाब «Ready» (06:29), फिर प्रगति: नियंत्रण सेवा, एक पुष्टि (06:43), «सब कुछ रीस्टार्ट के बाद भी ठीक» (06:49) और रिपोर्ट की शुरुआत।
स्क्रीनशॉट में क्या है
रिपोर्ट, बिंदु 1–3: Nuvoton NCT7904D चिप, चैनलों का मिलान (pwm2 → fan5, ~5300 RPM तक: P100 का ब्लोअर), एक मिनट पूरी गति पर (1468 → 5294–5421 RPM, 5 s में, GPU 37 → 31 °C) और काम करता कर्व।
स्क्रीनशॉट में क्या है
रिपोर्ट, बिंदु 4 और सार: ड्राइवर और सेवा का ऑटोस्टार्ट, असली रीस्टार्ट (fan5 1319 RPM पर, GPU 35 °C, Strata अपने-आप चालू हुआ, पोर्ट 8080 सुन रहा है), होस्टनेम P1005, GPU पंखा कैसे पहचाना गया इस पर ईमानदार टिप्पणी, और कौशल के रूप में सहेजी गई प्रक्रिया।
स्क्रीनशॉट मूल भाषा में हैं; हर एक के नीचे सारांश है।
एक व्यावहारिक काम: एक वॉइस मैसेज में हमने पूछा कि सिस्टम कैसे बना है। उसने हमारी मशीनों के असली डेटा के साथ जवाब दिया: हार्डवेयर, डिस्क, AI मॉडल और गति। अगर कोई बिंदु साफ़ न हो, तो तुरंत पूछ लीजिए कि उसका मतलब क्या है।
स्क्रीनशॉट में क्या है
सेटअप के बारे में आवाज़ वाले सवाल का जवाब: दो मशीनें, claryel01 और P2002, प्रोसेसर, मेमोरी, GPU, डिस्क, सॉफ़्टवेयर संस्करण, AI मॉडल और मापी गई गति (~44–48 tok/s) के साथ। नीचे बैकअप मॉडल वाली पंक्ति (Cloud fallback: xAI Grok 4.7)।
इस काम में बैकअप मॉडल बाहरी (Grok) था और उसमें फ़िल्टर नहीं था। हमारे लोकल सिस्टम के लिए यह स्वीकार्य नहीं है, इसलिए बैकअप मॉडल को दूसरे लोकल मॉडल से बदल दिया गया। आज क्लाउड मॉडल केवल फ़िल्टर के ज़रिए और ज़रूरत पड़ने पर उपयोगकर्ता की स्पष्ट पुष्टि के बाद ही कॉल किए जाते हैं।
मशीनों का बेड़ा
तीन मशीनें, एक एजेंट
हमने Strata वाली अपनी सभी मशीनों का छोटा विवरण माँगा। CLARYEL एजेंट ने खुद नेटवर्क जाँचा, तीन मशीनें पाईं और हर एक के लिए मेमोरी, डिस्क, GPU, Strata और मॉडल के संस्करण और गति इकट्ठा की। तीनों को एक ही एजेंट चलाता है।
हमारा अनुरोध (07:47) और जवाब की शुरुआत: नेटवर्क जाँचा गया, मशीनें तीन हैं। पहली P2002: 62 GiB DDR5, Lexar NM1090 PRO 2 TB, AMD RDNA4 16 GiB के साथ, Strata v0.1.45, Qwen3.8-Flash-Next IQ3_S, 46.8 tok/s। पता छिपाया गया है।
स्क्रीनशॉट में क्या है
Mac Studio: 256 GB LPDDR5X (M3 Ultra), 2 TB SSD, 60.0 tok/s, सबसे तेज़। P1005: 31 GiB DDR4, Tesla P100 16 GB, 16.2 tok/s, बैकग्राउंड कामों के लिए। सार: claryel01 पर एक एजेंट तीनों को चलाता है, हर जगह एक ही मॉडल; बैकअप P2002 → Mac Studio → Grok। पते छिपाए गए हैं।
इस काम में बैकअप मॉडल बाहरी (Grok) था और उसमें फ़िल्टर नहीं था। हमारे लोकल सिस्टम के लिए यह स्वीकार्य नहीं है, इसलिए बैकअप मॉडल को दूसरे लोकल मॉडल से बदल दिया गया। आज क्लाउड मॉडल केवल फ़िल्टर के ज़रिए और ज़रूरत पड़ने पर उपयोगकर्ता की स्पष्ट पुष्टि के बाद ही कॉल किए जाते हैं।
हमने पूछा कि Mac Studio (M3 Ultra, 256 GB) पर Strata v0.1.45 चलाने में क्या दिक्कतें आईं। CLARYEL एजेंट ने खुद सोर्स कोड से इंजन बनाया, एक सुधार खोजकर लागू किया, 79 GB का मॉडल पहुँचाया और इंजन की एक त्रुटि का रास्ता निकाला।
स्क्रीनशॉट में क्या है
हमारा सवाल (05:16): Mac Studio पर Strata के साथ क्या दिक्कतें आईं। जवाब, बिंदु 1–3: Mac के लिए तैयार बिल्ड नहीं, टूटा 0.1.45 बिल्ड और PR #2895 से सुधार, 79 GB मॉडल पहुँचाने की कहानी की शुरुआत।
स्क्रीनशॉट में क्या है
बिंदु 3–6: मॉडल पहुँचाना (Starlink ~6.5 MB/s, नेटवर्क ~11 MB/s, P2002 से rsync 2 घंटे 05 मिनट), मॉडल के नाम में बड़े-छोटे अक्षर की गलती, इंजन की त्रुटि “हर अनुरोध 400” और --no-prefill-borrow का उपाय, पोर्ट 8080 पर पुरानी प्रक्रिया से भ्रम।
स्क्रीनशॉट में क्या है
बिंदु 6–7 और नतीजा: पहली शुरुआत में “अटकना” (डिस्क से 55 GB पढ़ने में ~10 मिनट), जनरेशन में Mac ≈ P2002 (~58 बनाम ~57 tok/s), prefill +36%, सब कुछ strata-mac-deploy स्किल में सहेजा गया।
स्क्रीनशॉट मूल भाषा में हैं; हर एक के नीचे सारांश है।
Telegram में हमने CLARYEL एजेंट से P2002 पर Strata अपडेट करने को कहा — उसी मशीन पर जिस पर वह खुद चलता है। एजेंट ने सुरक्षा इंतज़ाम के साथ अपडेट शुरू किया, आखिरी चरण की गड़बड़ी खुद ठीक की और पहले-बाद की गति की ईमानदारी से तुलना की।
स्क्रीनशॉट में क्या है
संस्करण का सवाल (04:30), जवाब (P2002 पर v0.1.43.1, GitHub पर v0.1.45) और “खुद को अपडेट करो” आदेश (04:31)। एजेंट योजना बताता है: खुद से अलग अपडेट और 0.1.43.1 पर अपने-आप रोलबैक करने वाली निगरानी।
स्क्रीनशॉट में क्या है
04:46 पर बैकअप मॉडल (grok-4.7) पर जाने की पंक्ति; रिपोर्ट: कोड v0.1.45 पर, इंजन बना (34 MB, 0 त्रुटियाँ), फ़ाइल बदलना विफल (“Text file busy”), एजेंट खुद ठीक करता है। नीचे: स्किल अपडेट की टिप्पणी और मौजूदा संस्करण पर हमारा सवाल (04:50)।
स्क्रीनशॉट में क्या है
जवाब: P2002 पर Strata v0.1.45 चल रहा है, पुराना 0.1.43.1 बैकअप में रखा है, मॉडल Qwen3.8-Flash-Next IQ3_S, संदर्भ 262,144; अपडेट से पहले और बाद के गति माप।
स्क्रीनशॉट में क्या है
एजेंट का आकलन: prefill साफ़ बेहतर (एक माप में +80% तक), दो नए मापों में जनरेशन ~10–20% कम; एजेंट 3–4 और रन और धीमापन पक्का होने पर रोलबैक सुझाता है।
स्क्रीनशॉट मूल भाषा में हैं; हर एक के नीचे सारांश है।
इस काम में बैकअप मॉडल बाहरी (Grok) था और उसमें फ़िल्टर नहीं था। हमारे लोकल सिस्टम के लिए यह स्वीकार्य नहीं है, इसलिए बैकअप मॉडल को दूसरे लोकल मॉडल से बदल दिया गया। आज क्लाउड मॉडल केवल फ़िल्टर के ज़रिए और ज़रूरत पड़ने पर उपयोगकर्ता की स्पष्ट पुष्टि के बाद ही कॉल किए जाते हैं।
सुबह CLARYEL एजेंट खुद Home Assistant स्मार्ट होम के सेंसर, बैकअप, डिस्क की स्थिति और जुड़े कंप्यूटरों का तापमान जाँचता है और सिर्फ़ वही बताता है जिस पर ध्यान देना ज़रूरी है।
स्क्रीनशॉट में क्या है
पोस्ट का चित्र, स्क्रीनशॉट नहीं: सुबह की जाँच का नतीजा — कंप्यूटरों वाला कमरा 28.8 °C, सेंसर बैटरियाँ 20% (ऑफ़िस) और 30% (छत), दरवाज़े “Leo” का सेंसर ON स्थिति में, जिसे जाँचना चाहिए।
स्क्रीनशॉट में क्या है
पोस्ट का चित्र, स्क्रीनशॉट नहीं: श्रृंखला Strata v0.1.43 → Qwen3.8-Flash-Next (IQ3_S) → एजेंट → Home Assistant सेंसर, बैकअप, डिस्क, कंप्यूटरों का तापमान; नीचे सहायक टूल (Telegram, ChatGPT, ChatGPT Go + Codex, Grok 4.7)।
पोस्ट का चित्र, स्क्रीनशॉट नहीं।
इस काम में बैकअप मॉडल बाहरी (Grok) था और उसमें फ़िल्टर नहीं था। हमारे लोकल सिस्टम के लिए यह स्वीकार्य नहीं है, इसलिए बैकअप मॉडल को दूसरे लोकल मॉडल से बदल दिया गया। आज क्लाउड मॉडल केवल फ़िल्टर के ज़रिए और ज़रूरत पड़ने पर उपयोगकर्ता की स्पष्ट पुष्टि के बाद ही कॉल किए जाते हैं।
एक ही मॉडल अलग-अलग हार्डवेयर पर कैसे चलता है — पुराने Tesla P100 से नए Radeon तक। आँकड़े सिर्फ़ स्क्रीन से लिए गए हैं।
मॉडल की गति
31 tok/s, RAM लगभग खाली: मॉडल SSD से पढ़ा जाता है
Strata v0.1.41, Qwen3.8-Flash-Next IQ3_XXS, 16 GB Radeon और 31 GB RAM। 12,136 टोकन का जवाब 31 tok/s की गति से, जबकि RAM सिर्फ़ 3.2 GB इस्तेमाल हुई।
स्क्रीनशॉट में क्या है
Strata मॉनिटर: जनरेशन 31.0 tok/s, prefill 43 tok/s, VRAM 15.7/16 GB, GPU 45 °C, संदर्भ 19% भरा (64k में से 12k), एक अनुरोध: 396.3 s में 12,136 टोकन; RAM 3.2/31 GB।
स्क्रीनशॉट में क्या है
मॉडल और इंजन: qwen3.8-flash-next-iq3_xxs, v0.1.41, संदर्भ 65,536 टोकन, VRAM में 8-बिट KV कैश, VRAM में 5,681 एक्सपर्ट (9.2 GB)। कंप्यूटर: AMD Radeon 16 GB, Intel Core Ultra 7 270K Plus (24 थ्रेड), 31 GB RAM।
स्क्रीनशॉट में क्या है
चुनी गई Strata सेटिंग्स: Qwen3.8-Flash-Next, IQ3_XXS, संदर्भ 64K, 8-बिट KV कैश, इमेज बंद, low-RAM मोड (31 GB RAM, एक्सपर्ट आंशिक रूप से SSD से), AMD Radeon RX 9070 (~16 GB VRAM); मॉडल फ़ाइल ~47 GB।
स्क्रीनशॉट मूल भाषा में हैं; हर एक के नीचे सारांश है।
256K संदर्भ: एक 16 GB ग्राफ़िक्स कार्ड पर 26 अनुरोध
हमने Strata v0.1.41 को Qwen3.8-Flash-Next IQ3_S के साथ 262,144 टोकन के संदर्भ पर चलाया। जवाब 14,829 टोकन तक, RAM 31 में से 3.3 GB इस्तेमाल: मॉडल लगभग पूरी तरह वीडियो मेमोरी में चलता है।
स्क्रीनशॉट में क्या है
वीडियो का फ़्रेम: मॉडल Mixture-of-Experts मॉडलों के काम करने के तरीके पर लंबा तकनीकी जवाब लिख रहा है (एक्सपर्ट रूटिंग, KV कैश, मेमोरी पदानुक्रम)। पूरा वीडियो मूल पोस्ट में है।
स्क्रीनशॉट में क्या है
Strata मॉनिटर: आखिरी अनुरोध की जनरेशन 14.8 tok/s, prefill 112 tok/s, VRAM 15.8/16 GB, संदर्भ 62% (162k/256k), RAM 3.3/31 GB; अनुरोध तालिका में जनरेशन 13.0 से 19.6 tok/s और जवाब 14,829 टोकन तक; कुल 26 अनुरोध।
स्क्रीनशॉट में क्या है
मॉडल और इंजन: qwen3.8-flash-next-iq3_s, v0.1.41, संदर्भ 262,144 टोकन, VRAM में 8-बिट KV कैश, VRAM में 3,114 एक्सपर्ट (6.0 GB)। कंप्यूटर: AMD Radeon 16 GB, Intel Core Ultra 7 270K Plus (24 थ्रेड), 31 GB RAM।
स्क्रीनशॉट मूल भाषा में हैं; हर एक के नीचे सारांश है।
सबसे साधारण कॉन्फ़िगरेशन: Intel Xeon E5-2690 v4, 31 GB RAM और 16 GB का Tesla P100 ग्राफ़िक्स कार्ड। Strata v0.1.45 और Qwen3.8-Flash-Next IQ3_S 19–27 tok/s देते हैं, जबकि RAM सिर्फ़ 2.2 GB इस्तेमाल होती है।
स्क्रीनशॉट में क्या है
Strata मॉनिटर और htop: जनरेशन 26.9 tok/s, Tesla P100 लोड 100%, VRAM 15.7/16 GB, 97 W, PCIe Gen3 x16, CPU 45%, डिस्क रीड 164 MB/s, RAM 2.2/31 GB; अनुरोध: 19.3 tok/s (253 टोकन) और 25.3 tok/s (504.1 s में 12,686 टोकन)।
स्क्रीनशॉट में क्या है
मॉडल और इंजन: qwen3.8-flash-next-iq3_s, v0.1.45, संदर्भ 262,144 टोकन, VRAM में 8-बिट KV कैश, VRAM में 3,051 एक्सपर्ट (5.8 GB)। कंप्यूटर: Tesla P100 16 GB, Intel Xeon E5-2690 v4 (28 थ्रेड), 31 GB RAM।
स्क्रीनशॉट मूल भाषा में हैं; हर एक के नीचे सारांश है।
