Kortix-AI ने आधिकारिक तौर पर ओपन-सोर्स सामान्य AI इंटेलिजेंट एजेंट प्लेटफ़ॉर्म Suna जारी किया है, जिसे लोकप्रिय AI उपकरण Manus का ओपन-सोर्स विकल्प माना जा रहा है। AIbase के अनुसार, Suna में ब्राउज़र ऑटोमेशन, फ़ाइल प्रबंधन, वेब क्रॉलिंग, विस्तारित खोज, कमांड लाइन निष्पादन, वेबसाइट परिनियोजन और API एकीकरण जैसे कार्य शामिल हैं, जो जटिल कार्यों के स्वचालित प्रसंस्करण को प्राकृतिक भाषा संवाद के माध्यम से प्राप्त करते हैं। यह प्रोजेक्ट GitHub पर ऑनलाइन हो चुका है, और इसकी शक्तिशाली सुविधाओं और ओपन-सोर्स प्रकृति के कारण, यह तेज़ी से AI डेवलपर्स और ऑटोमेशन उत्साही लोगों का ध्यान आकर्षित कर रहा है।
मुख्य कार्य: बहुआयामी क्षमताएँ संचालित बुद्धिमान स्वचालन
Suna अपने व्यापक फ़ंक्शन सूट और मॉड्यूलर डिज़ाइन के साथ, उपयोगकर्ताओं को डेटा प्रोसेसिंग से लेकर प्रक्रिया स्वचालन तक संपूर्ण समाधान प्रदान करता है। AIbase ने इसके मुख्य कार्यों का विश्लेषण किया है:
ब्राउज़र ऑटोमेशन: अंतर्निहित ब्राउज़र नियंत्रण मॉड्यूल के माध्यम से, Suna स्वतंत्र रूप से वेबपृष्ठों पर नेविगेट कर सकता है, तत्वों पर क्लिक कर सकता है, फ़ॉर्म भर सकता है और डेटा निकाल सकता है, जो मूल्य तुलना या फ़ॉर्म सबमिशन जैसे कार्यों के लिए उपयुक्त है।
फ़ाइल प्रबंधन: दस्तावेज़ निर्माण, संपादन और संगठन का समर्थन करता है, उपयोगकर्ताओं को संवाद निर्देशों के माध्यम से रिपोर्ट उत्पन्न करने या परियोजना फ़ाइलों का प्रबंधन करने की अनुमति देता है।
वेब क्रॉलिंग और विस्तारित खोज: कुशल वेबपृष्ठ क्रॉलिंग और सूचना पुनर्प्राप्ति क्षमताएँ हैं, जो सोशल मीडिया टिप्पणियों या बाजार रुझानों के विश्लेषण जैसे डेटा को खोजने और एकीकृत करने के लिए क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म खोज कर सकती हैं।
कमांड लाइन निष्पादन: सिस्टम कमांड और स्क्रिप्ट चलाने का समर्थन करता है, बैच फ़ाइल प्रोसेसिंग या सर्वर प्रबंधन जैसे स्थानीय कार्यों को स्वचालित करता है।
वेबसाइट परिनियोजन: एक-क्लिक वेबसाइट परिनियोजन कार्य प्रदान करता है, API एकीकरण के साथ मिलकर, विकास से लेकर लॉन्च तक की प्रक्रिया को सरल बनाता है।
API और सेवा एकीकरण: LiteLLM के माध्यम से OpenAI, Anthropic और अन्य बड़े भाषा मॉडल (LLM) का समर्थन करता है, और Supabase, GitHub जैसी बाहरी सेवाओं से कनेक्ट हो सकता है, जिससे कार्यक्षमता का विस्तार होता है।
AIbase ने देखा है कि Suna के प्रदर्शन उदाहरणों में, उपयोगकर्ताओं ने Google Reviews को क्रॉल करने से लेकर McDonald's ब्रांड विश्लेषण रिपोर्ट उत्पन्न करने तक के कार्य को सरल निर्देशों के माध्यम से पूरा किया है, जो जटिल वर्कफ़्लो में इसकी सहयोगी क्षमता को दर्शाता है।
तकनीकी संरचना: मॉड्यूलरिटी और सुरक्षा पर जोर
Suna आधुनिक तकनीकी स्टैक का उपयोग करता है, जो दक्षता और सुरक्षा सुनिश्चित करता है। AIbase के विश्लेषण के अनुसार, इसके मुख्य घटक शामिल हैं:
Python/FastAPI बैकएंड: REST एंडपॉइंट, थ्रेड प्रबंधन और LLM एकीकरण को संभालता है, LiteLLM के माध्यम से क्रॉस-मॉडल संगतता प्राप्त करता है, और Claude, GPT-4o आदि का समर्थन करता है।
Next.js/React फ्रंटएंड: उत्तरदायी चैट इंटरफ़ेस और डैशबोर्ड प्रदान करता है, जो वास्तविक समय इंटरैक्शन और कार्य निगरानी का समर्थन करता है।
अलग निष्पादन वातावरण: प्रत्येक इंटेलिजेंट एजेंट एक स्वतंत्र Docker कंटेनर में चलता है, जिसमें ब्राउज़र ऑटोमेशन, कोड इंटरप्रेटर और फ़ाइल सिस्टम एक्सेस शामिल हैं, जो सुरक्षा और गोपनीयता सुनिश्चित करते हैं।
डेटा स्थिरता: उपयोगकर्ता प्रमाणीकरण, संवाद इतिहास, फ़ाइल संग्रहण और वास्तविक समय सदस्यता का समर्थन करता है, जो कार्य निरंतरता और डेटा अखंडता सुनिश्चित करता है।
Suna का Apache2.0 लाइसेंस उपयोगकर्ताओं को उच्च स्तर की स्वतंत्रता प्रदान करता है, जो स्व-होस्टिंग या Kortix द्वारा प्रदान की जाने वाली क्लाउड सेवाओं के उपयोग की अनुमति देता है। AIbase का मानना है कि इसके मॉड्यूलर डिज़ाइन और विस्तृत दस्तावेज़ीकरण ने विकास और परिनियोजन की बाधाओं को काफी कम कर दिया है, जो व्यक्तिगत परियोजनाओं से लेकर उद्यम अनुप्रयोगों तक विभिन्न परिदृश्यों के लिए उपयुक्त है।
अनुप्रयोग परिदृश्य: व्यक्तिगत कार्यों से लेकर उद्यम स्वचालन तक
Suna की बहुमुखी प्रतिभा इसे विभिन्न वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों के लिए उपयुक्त बनाती है। AIbase ने इसके मुख्य अनुप्रयोगों को संक्षेपित किया है:
बाजार अनुसंधान: प्रतिस्पर्धी वेबसाइटों से डेटा क्रॉल करें, जैसे UK स्वास्थ्य सेवा उद्योग बाजार अवलोकन या अमेरिकी वेंचर कैपिटल फंड रैंकिंग जैसी व्यापक विश्लेषण रिपोर्ट उत्पन्न करें।
सामग्री निर्माण: सोशल मीडिया पोस्ट, यात्रा कार्यक्रम या व्यक्तिगत रिपोर्ट जैसे 8 लोगों के लिए पेरिस से कैलिफ़ोर्निया तक 7 दिन की यात्रा योजना का स्वचालित रूप से निर्माण करें।
B2B बिक्री: संभावित ग्राहकों के डेटा को LinkedIn और Google Reviews से क्रॉल करें, जैसे बार्सिलोना में 10-50 लोगों के उद्यमों के संपर्क विवरण जैसी सटीक B2B लीड सूची उत्पन्न करें।
शैक्षणिक अनुसंधान: शैक्षणिक पत्रों को संक्षेपित और क्रॉस-संदर्भित करें, जैसे पिछले 5 वर्षों में शराब के मानव शरीर पर प्रभाव पर शोध रिपोर्ट।
ईवेंट प्लानिंग: AI नैतिकता सम्मेलनों के वक्ताओं को स्वचालित रूप से खोजें, LinkedIn और YouTube से जानकारी निकालें, और संपर्क जानकारी और भाषण सारांश उत्पन्न करें।
समुदाय की प्रतिक्रिया से पता चलता है कि Suna का इंटरफ़ेस Manus के समान है, सहज और उपयोग में आसान है, खासकर ब्राउज़र ऑटोमेशन और API एकीकरण के मामले में, जिसे "ओपन-सोर्स सामान्य बुद्धिमान एजेंट का बेंचमार्क" कहा जाता है।
प्रारंभिक मार्गदर्शिका: लचीला परिनियोजन, कम-थ्रेशोल्ड अनुभव
AIbase को पता चला है कि Suna स्व-होस्टिंग और क्लाउड परिनियोजन का समर्थन करता है, हार्डवेयर आवश्यकताएँ मध्यम हैं (NVIDIA RTX3060 या 16GB RAM की सिफारिश की जाती है)। डेवलपर्स निम्नलिखित चरणों का पालन करके जल्दी से शुरू कर सकते हैं:
GitHub से Suna रिपॉजिटरी (github.com/kortix-ai/suna) क्लोन करें, Python3.9+ और Node.js स्थापित करें;
GitHub से Suna रिपॉजिटरी (github.com/kortix-ai/suna) क्लोन करें, Python3.9+ और Node.js स्थापित करें;
.env फ़ाइल को कॉन्फ़िगर करें, OpenAI या Anthropic API कुंजी जोड़ें, और LiteLLM समर्थन सक्षम करें;
docker-compose.yml चलाएँ ताकि FastAPI बैकएंड और Next.js फ्रंटएंड शुरू हो सकें;
वेब इंटरफ़ेस या API के माध्यम से कार्य निर्देश दर्ज करें, जैसे "McDonald's Google Reviews का विश्लेषण करें और एक रिपोर्ट उत्पन्न करें।"
Kortix ने विस्तृत स्थापना मार्गदर्शिका और Docker समर्थन प्रदान किया है, और समुदाय ने Supabase और GitHub Actions के एकीकरण ट्यूटोरियल भी प्रदान किए हैं। AIbase उपयोगकर्ताओं को सलाह देता है कि वे पहले ब्राउज़र ऑटोमेशन फ़ंक्शन का परीक्षण करें, जैसे सार्वजनिक वेबपृष्ठों से डेटा क्रॉल करना, ताकि Suna के वर्कफ़्लो से परिचित हो सकें।
समुदाय की प्रतिक्रिया और भविष्य के दृष्टिकोण
Suna के लॉन्च के बाद से, समुदाय ने इसकी ओपन-सोर्स प्रकृति और व्यापक कार्यक्षमता की अत्यधिक सराहना की है। डेवलपर्स ने कहा कि यह "Manus की वाणिज्यिक क्षमताओं को ओपन-सोर्स क्षेत्र में लाता है", खासकर जटिल कार्यों के स्वचालन में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है। हालाँकि, कुछ उपयोगकर्ताओं ने बताया कि स्व-होस्टिंग की प्रारंभिक कॉन्फ़िगरेशन के लिए कुछ तकनीकी पृष्ठभूमि की आवश्यकता होती है, और Kortix को अधिक सरलीकृत क्लाउड परिनियोजन विकल्प शुरू करने की सिफारिश की है। समुदाय Suna की बहु-मोडल क्षमताओं को बढ़ाने पर चर्चा कर रहा है, जैसे कि छवि पीढ़ी और वास्तविक समय ध्वनि इंटरैक्शन का समर्थन करना। AIbase का अनुमान है कि Suna का MCP समर्थन आगे Blender, Xcode जैसे उपकरणों को एकीकृत कर सकता है, जिससे क्रॉस-डोमेन AI वर्कफ़्लो का निर्माण होता है। दीर्घकालिक रूप से, Kortix का लक्ष्य Suna को एक उद्यम-स्तरीय AI कर्मचारी के रूप में विकसित करना है, जो 70% दोहराव वाले मानव कार्यों को बदल देगा।
प्रोजेक्ट पता: https://github.com/kortix-ai/suna
