ब्रेक्स (Brex) अपने एआई (AI) रणनीति को पारंपरिक एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन (agent orchestration) से विकेंद्रीकृत "एजेंट मेश" (Agent Mesh) में स्वायत्त वित्त (autonomous finance) के लिए बदल रहा है, कंपनी के सीटीओ (CTO) जेम्स रेग्गियो (James Reggio) के अनुसार। फिनटेक (fintech) फर्म का मानना है कि यह नया दृष्टिकोण, जो स्वतंत्र, भूमिका-विशिष्ट एजेंटों को सादी भाषा में संवाद करने पर जोर देता है, एक केंद्रीय समन्वयक पर निर्भर रहने की तुलना में अधिक स्वचालन और लचीलापन सक्षम करेगा।

रेग्गियो ने वेंचरबीट (VentureBeat) को बताया कि ब्रेक्स (Brex) का लक्ष्य एआई (AI) द्वारा संचालित पूर्ण स्वचालन के माध्यम से "प्रभावी रूप से गायब हो जाना" है। कंपनी ने पाया कि संकीर्ण, विशिष्ट भूमिकाओं में काम करने वाले एजेंट अपने उद्देश्यों के लिए अधिक मॉड्यूलर (modular), लचीले और ऑडिट करने योग्य हैं। वास्तुशिल्प लक्ष्य उद्यम के भीतर प्रत्येक प्रबंधक को ब्रेक्स (Brex) के भीतर संपर्क का एक एकल बिंदु प्रदान करना है, जो उनकी सभी जिम्मेदारियों को संभालता है, जिसमें खर्च प्रबंधन, यात्रा अनुरोध और खर्च सीमा अनुमोदन शामिल हैं।

वित्तीय सेवा उद्योग ने तेजी से एआई (AI) और मशीन लर्निंग (machine learning) को अपनाया है। ब्रेक्स (Brex) का कदम जेनरेटिव एआई (generative AI) एजेंटों के कोपायलट (copilots) से स्वायत्त प्रणालियों में विकसित होने की व्यापक प्रवृत्ति को दर्शाता है। हालांकि, ब्रेक्स (Brex) केंद्रीकृत एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन (agent orchestration) के पारंपरिक ज्ञान के खिलाफ दांव लगा रहा है, यह तर्क देते हुए कि यह एक बाधा बन सकता है।

एजेंट मेश (Agent Mesh) को पूर्ण दृश्यता वाले स्वतंत्र एजेंटों के नेटवर्क के रूप में डिज़ाइन किया गया है, जो उन्हें एक कठोर, पूर्व-परिभाषित वर्कफ़्लो (workflow) के बिना संवाद और सहयोग करने की अनुमति देता है। यह दृष्टिकोण पारंपरिक ऑर्केस्ट्रेशन (orchestration) फ्रेमवर्क (frameworks) के विपरीत है जो एजेंट इंटरैक्शन (agent interactions) को प्रबंधित करने के लिए एक केंद्रीय समन्वयक पर निर्भर करते हैं।

एजेंट मेश (Agent Mesh) का ब्रेक्स (Brex) का विकास ब्रेक्स असिस्टेंट (Brex Assistant) के साथ अपने पहले के काम का अनुसरण करता है, जो अपने एआई (AI) संचालित वित्तीय सेवाओं में अधिक स्वायत्तता की ओर प्रगति का सुझाव देता है। कंपनी ने अभी तक एजेंट मेश (Agent Mesh) के प्रदर्शन या परिचालन दक्षता पर इसके प्रभाव पर विशिष्ट मेट्रिक्स (metrics) जारी नहीं किए हैं। हालांकि, रेग्गियो (Reggio) ने संकेत दिया कि कंपनी इसे पूर्ण स्वचालन और अधिक सहज उपयोगकर्ता अनुभव के अपने लक्ष्य को प्राप्त करने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम मानती है। कंपनी उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया और प्रदर्शन डेटा के आधार पर एजेंट मेश (Agent Mesh) को विकसित और परिष्कृत करना जारी रखने की योजना बना रही है।