ब्रेक्स अपने एआई रणनीति को पारंपरिक एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन फ्रेमवर्क से हटाकर, एंटरप्राइज फाइनेंस में अधिक स्वचालन प्राप्त करने के लिए "एजेंट मेश" दृष्टिकोण अपना रहा है, ब्रेक्स के सीटीओ जेम्स रेगिओ के अनुसार। कंपनी का मानना है कि जैसे-जैसे जेनरेटिव एआई एजेंट स्वायत्त प्रणालियों में विकसित होते हैं, कठोर ऑर्केस्ट्रेशन मॉडल सीमित हो जाते हैं।

ब्रेक्स का एजेंट मेश विशेष एआई एजेंटों के एक नेटवर्क के रूप में डिज़ाइन किया गया है, जिनमें से प्रत्येक एक विशिष्ट भूमिका पर केंद्रित है और प्राकृतिक भाषा में संवाद करता है। ये एजेंट स्वतंत्र रूप से काम करते हैं, जबकि पूरे नेटवर्क में पूर्ण दृश्यता बनाए रखते हैं। यह दृष्टिकोण केंद्रीकृत समन्वय प्रणालियों के विपरीत है, जो ब्रेक्स को अपनी आवश्यकताओं के लिए कम मॉड्यूलर, लचीला और ऑडिट करने योग्य लगीं।

रेगिओ ने वेंचरबीट को बताया, "हमारा लक्ष्य एआई का उपयोग करके ब्रेक्स को प्रभावी ढंग से गायब करना है," उन्होंने वित्तीय प्रक्रियाओं के पूर्ण स्वचालन के लिए कंपनी की महत्वाकांक्षा पर जोर दिया। ब्रेक्स का लक्ष्य एक उद्यम के भीतर प्रत्येक प्रबंधक को ब्रेक्स सिस्टम के भीतर संपर्क का एक एकल बिंदु प्रदान करना है, जो खर्च प्रबंधन, यात्रा अनुरोध और खर्च सीमा अनुमोदन सहित उनकी सभी जिम्मेदारियों को संभालने में सक्षम है।

वित्तीय सेवा उद्योग एआई और मशीन लर्निंग तकनीकों को अपनाने वाला शुरुआती उद्योग रहा है। ब्रेक्स का एजेंट मेश की ओर बढ़ना दक्षता और स्वायत्तता को बढ़ाने के लिए विकेंद्रीकृत एआई आर्किटेक्चर की खोज की बढ़ती प्रवृत्ति को दर्शाता है। कंपनी का अनुभव बताता है कि संकीर्ण रूप से केंद्रित एजेंट विशिष्ट कार्यों के लिए अधिक प्रभावी होते हैं, जिससे बेहतर मॉड्यूलरिटी और ऑडिट क्षमता मिलती है।

एजेंट मेश का विकास ब्रेक्स असिस्टेंट के साथ ब्रेक्स के पहले के काम के बाद हुआ है। कंपनी का अनुमान है कि यह नया आर्किटेक्चर अपने उपयोगकर्ताओं के लिए अधिक निर्बाध और स्वचालित अनुभव को सक्षम करेगा, जिससे अंततः ब्रेक्स प्लेटफॉर्म के साथ सीधे संपर्क की आवश्यकता कम हो जाएगी। इस बदलाव का बाजार पर प्रभाव अभी देखा जाना बाकी है, लेकिन ब्रेक्स को उम्मीद है कि उसका एजेंट मेश एआई-संचालित वित्तीय सेवाओं के तेजी से विकसित हो रहे परिदृश्य में एक प्रतिस्पर्धी लाभ प्रदान करेगा।