ਵਰਤੋਂ ਗਾਈਡ

ਕੰਸੋਲ ਦੇ ਹਰ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਪੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ। ਇੱਥੇ ਨਵੇਂ ਹੋ? ਸਵਾਗਤੀ ਟੂਰ (ਕਿਸੇ ਵੀ ਪੰਨੇ ਦੇ ਉੱਪਰ ਸੱਜੇ ਪਾਸੇ "?" ਬਟਨ) ਛੋਟਾ ਸੰਸਕਰਣ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਇਸ ਪੰਨੇ 'ਤੇ ਪੂਰਾ ਵੇਰਵਾ ਹੈ।

Replay the product tour

New here, or want a refresher? Nine illustrated steps walk you through every part of the console, in about two minutes.

Platform Help & Docs

The full reference — getting started, agents, workflows, knowledge, tools & MCP, channels, plans, security, and troubleshooting — with jump-links into every screen.

Open the docs

Industry workflow recipes

Real, buildable automations for advertising, call centers, UPI payments, retail, healthcare and more — mapped to VegaDūta's workflow nodes.

Browse recipes

Agentic AI, in plain terms

A chatbot answers a question and stops. An agent is different: it plans a path to a goal, uses tools to get real work done, takes multiple steps on its own, works across channels like chat, email, and voice, and asks a human when a decision truly matters. The shorthand: a chatbot talks, an agent does.

It plans, then acts

An agent breaks a goal into steps, decides what to do next, and works across your channels — where a chatbot just replies to the last message.

It uses real tools

Agents call APIs, search your documents, run code, and update systems — taking multiple steps to finish a job rather than only producing text.

It asks when it matters

Good agents know their limits: they pause for a human to approve high-stakes actions, so you stay in control of what actually happens.

Why it matters now

The industry is shifting from AI that talks to AI that does. Instead of a clever autocomplete, you get a teammate that can carry a task from start to finish — drafting, checking, calling systems, and following up. Major analysts, including Gartner and Deloitte, expect enterprises to adopt AI agents rapidly through 2026. The practical upshot for you is simpler: agents multiply what one person can get done.

Why it's worth learning

Directing AI is becoming the next core literacy — the way spreadsheets, the web, and mobile each became baseline skills in their turn. The workforce is being reshaped by the people who learn to direct agents, not replaced by them. Students and professionals who actually build with agents gain a compounding edge: every workflow you hand off well makes the next one easier to hand off too.

How VegaDūta helps you learn

The fastest way to understand agents is to build one. On VegaDūta you can stand up a real, working agent for free in an afternoon, ground it in your own documents so it answers from what you know, and use code intelligence to learn directly from real codebases. From there you add the parts that make an agent trustworthy — guardrails that keep it in bounds and evaluation that measures whether it is actually doing the job well. It is hands-on the whole way: you learn agentic AI by shipping one.

ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨਾ (ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਕਰੋ)

ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ API ਕੁੰਜੀ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ: ਇੱਕ ਹੋਸਟਡ ਮਾਡਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਫ੍ਰੀ-ਟੀਅਰ ਏਜੰਟ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਸਾਂਝੇ ਪੂਲ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਚੱਲਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਪਲਾਨ ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਨੈਕਟ → ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ 'ਤੇ ਜਾਓ, Anthropic, OpenAI, ਜਾਂ ਕੋਈ ਹੋਰ ਸਮਰਥਿਤ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ ਚੁਣੋ, ਅਤੇ ਉਸ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ ਦੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਤੋਂ ਆਪਣੀ API ਕੁੰਜੀ ਪੇਸਟ ਕਰੋ। ਕੁੰਜੀ ਨੂੰ ਸੇਵ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਅਸਲ (ਗੈਰ-ਬਿਲ) ਕਾਲ ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਐਨਕ੍ਰਿਪਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਇਹ ACTIVE ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਏਜੰਟ ਹੋਸਟਡ ਪੂਲ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਉਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਕੁਦਰਤੀ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਕ੍ਰਮ ਹੈ: ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਬਣਾਓ (ਬਣਾਓ → ਏਜੰਟ), ਇਸਨੂੰ ਪਲੇਗ੍ਰਾਉਂਡ (ਟੈਸਟ → ਪਲੇਗ੍ਰਾਉਂਡ) ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਜ਼ਮਾਓ, ਫਿਰ ਜਾਂ ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਜੋੜੋ, ਜਾਂ ਇਸਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਇੱਕ ਚੈਨਲ (WhatsApp, Telegram, ਈਮੇਲ) ਨਾਲ ਕਨੈਕਟ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਅਸਲ ਲੋਕ ਇਸ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰ ਸਕਣ।

"AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ" ਬਟਨ

ਕੋਈ ਵੀ ਫੀਲਡ ਜੋ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਜਾਂ ਵੇਰਵੇ ਲਈ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਦਾ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰੋਂਪਟ, ਇੱਕ ਗਿਆਨ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦਾ ਵੇਰਵਾ, ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਹੋਰ - ਉਸਦੇ ਲੇਬਲ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ✨ AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ ਬਟਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ, ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਦੱਸੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਇੱਕ ਸਹਾਇਤਾ ਏਜੰਟ ਜੋ ਰਿਫੰਡ ਅਤੇ ਆਰਡਰ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ"), ਅਤੇ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਐਕਟੀਵੇਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਿਸੇ ਵੀ LLM ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਵੀ ਆਪਣੇ ਆਪ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ - ਤੁਸੀਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸੁਝਾਅ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਖੁਦ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਦੂਜੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਲਈ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਓ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰਦੇ ਹੋ।

ਏਜੰਟ

ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਇੱਕ AI ਸ਼ਖਸੀਅਤ ਹੈ: ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰੋਂਪਟ, ਇੱਕ LLM ਪ੍ਰਦਾਤਾ/ਮਾਡਲ, ਅਤੇ ਵਿਕਲਪਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਅਤੇ ਟੂਲਸ ਦਾ ਇੱਕ ਸੀਮਤ ਸੈੱਟ। ਇੱਕ ਢੁਕਵਾਂ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਭਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਟੈਂਪਲੇਟ (ਸਹਾਇਤਾ ਛਾਂਟੀ, ਖੋਜ ਸਹਾਇਕ, ਆਦਿ) ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਜਾਂ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।

ਟੂਲ ਐਕਸੈਸ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਐਕਸੈਸ ਦੋਵੇਂ ਆਗਿਆ-ਸੂਚੀਆਂ ਹਨ: ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ "ਅਸੀਮਤ" ਲਈ ਖਾਲੀ ਛੱਡੋ (ਏਜੰਟ ਤੁਹਾਡੇ ਟੈਨੈਂਟ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ), ਜਾਂ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਉਹਨਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਖਾਸ ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਇਹ ਗਾਹਕ-ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਲਈ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ - ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਕਿ ਇੱਕ ਜਨਤਕ ਸਹਾਇਤਾ ਬੋਟ ਕੋਲ ਹਰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੂਲ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੋਵੇ।

ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ

.md, PDF, Word, ਚਿੱਤਰ (OCR), ਜਾਂ ਆਡੀਓ/ਵੀਡੀਓ (ਲਿਪੀਅੰਤਰਿਤ) ਫਾਈਲਾਂ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖੋਜਣਯੋਗ ਵੈਕਟਰ ਸਟੋਰ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਅਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਫੋਲਡਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਨੈਸਟ ਅਤੇ ਸਕੋਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ "ਰਿਟਰਨ ਨੀਤੀ" ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਜਿਸਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਕੁਝ ਏਜੰਟ ਖੋਜ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਬਨਾਮ ਇੱਕ "ਜਨਤਕ FAQ" ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਜਿਸਨੂੰ ਹਰ ਏਜੰਟ ਵਰਤ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਆਪਣੇ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਦੀ ਖੋਜ ਸਿਰਫ਼ ਉਦੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਸਨੂੰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ "ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਨੱਥੀ ਕਰੋ" 'ਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਇਆ ਗਿਆ ਹੋਵੇ (ਜਾਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਏਜੰਟ ਪੰਨੇ ਤੋਂ ਚਾਲੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੋਵੇ), ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਉਹਨਾਂ ਸੰਗ੍ਰਹਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਉਸਦੀ ਗਿਆਨ-ਪਹੁੰਚ ਆਗਿਆ-ਸੂਚੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।

ਵਰਕਫਲੋਜ਼

ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਈ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਕੈਨਵਸ: ਨੋਡਸ (ਟਰਿੱਗਰ, ਏਜੰਟ, ਗਿਆਨ ਖੋਜ, ਸ਼ਰਤ, ਆਉਟਪੁੱਟ, ਡਿਵਾਈਸ ਕੰਟਰੋਲ, ਅਤੇ ਹੋਰ) ਨੂੰ ਖਿੱਚੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਨੈਕਟ ਕਰੋ। ਹਰ ਨੋਡ ਇਸਦੇ ਪਿੱਛੇ ਅਸਲ ਸੇਵਾ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ ਰਨ ਸੱਚਮੁੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸੱਚਮੁੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸੱਚਮੁੱਚ WhatsApp ਸੁਨੇਹਾ ਭੇਜਦਾ ਹੈ।

ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਤਿੰਨ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ: ਹੱਥੀਂ ("ਰਨ" ਬਟਨ), ਇੱਕ ਸਮਾਂ-ਸੂਚੀ 'ਤੇ (ਕ੍ਰੋਨ ਸਮੀਕਰਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਹਰ ਸਵੇਰ 8 ਵਜੇ"), ਜਾਂ ਇੱਕ ਵੈਬਹੁੱਕ URL ਰਾਹੀਂ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਬਾਹਰੀ ਸਿਸਟਮ ਤੋਂ ਕਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਹਰ ਰਨ ਨੂੰ ਉਸ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਰਨਜ਼ ਟੈਬ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਲੌਗ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਨੋਡ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹਰ ਇੱਕ ਟੂਲ ਕਾਲ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।

MCP ਟੂਲਜ਼

ਮਾਡਲ ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਸਰਵਰਾਂ ਅਤੇ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਟੂਲਸ ਦਾ ਇੱਕ ਮਾਰਕੀਟਪਲੇਸ ਜਿਸਨੂੰ ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕਾਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਵੈੱਬ ਖੋਜ, ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ, ਫਾਈਲ ਸਿਸਟਮ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਕਸਟਮ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ...)। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਉਪਲਬਧ ਕਰਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਫਿਰ ਹਰੇਕ ਏਜੰਟ ਦੇ ਟੂਲ-ਐਕਸੈਸ ਸੰਪਾਦਕ ਤੋਂ ਸਕੋਪ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਏਜੰਟ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸਰਵਰ ਨੂੰ ਅਯੋਗ ਕਰਨ ਨਾਲ ਇਹ ਤੁਰੰਤ ਹਰ ਏਜੰਟ ਦੇ ਉਪਲਬਧ ਟੂਲਸ ਤੋਂ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਤੋਂ ਵੀ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਇਸਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਸੀ।

ਚੈਨਲ - WhatsApp, Telegram, Email

ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕ → ਚੈਨਲ ਦੇ ਤਹਿਤ: WhatsApp ਨੂੰ ਜਾਂ ਤਾਂ Twilio (ਤੇਜ਼ ਸੈਂਡਬਾਕਸ ਸੈੱਟਅੱਪ, ਪ੍ਰਤੀ-ਸੁਨੇਹਾ ਛੋਟੀ ਫੀਸ) ਰਾਹੀਂ ਜਾਂ ਸਿੱਧੇ Meta ਦੇ ਆਪਣੇ WhatsApp Business Platform (ਕੋਈ ਵਿਚੋਲਾ ਫੀਸ ਨਹੀਂ, ਵਧੇਰੇ ਸੈੱਟਅੱਪ - ਤੁਹਾਡਾ ਆਪਣਾ Meta ਐਪ, ਸਿਸਟਮ ਉਪਭੋਗਤਾ ਟੋਕਨ, ਅਤੇ ਐਪ ਸੀਕਰੇਟ) ਰਾਹੀਂ ਕਨੈਕਟ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਦੋਵੇਂ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਤਾਂ ਸਿੱਧਾ Meta ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਨਵਾਂ ਫ਼ੋਨ ਨੰਬਰ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਸੁਨੇਹਾ ਭੇਜਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਲੰਬਿਤ ਭੇਜਣ ਵਾਲੇ ਜੋੜਿਆਂ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਏਜੰਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਇਸ ਨਾਲ ਲਾਈਵ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਸਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ - ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਨਬੀ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਨੰਬਰ 'ਤੇ ਸੁਨੇਹਾ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਸਨੂੰ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਿਨਾਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਾਲੀ AI ਗੱਲਬਾਤ ਨਾ ਮਿਲੇ।

ਡਿਵਾਈਸਾਂ (ਮੋਬਾਈਲ SDK)

ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਪੰਨੇ ਤੋਂ ਆਪਣੇ ਟੈਨੈਂਟ ਨਾਲ ਇੱਕ ਫ਼ੋਨ (Android ਜਾਂ iOS) ਜੋੜੋ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ ਦਾ ਡਿਵਾਈਸ ਕੰਟਰੋਲ ਨੋਡ ਇਸ 'ਤੇ ਟੈਪ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਟਾਈਪ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਐਪਸ ਖੋਲ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਇਸਦਾ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ੌਟ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਐਂਡਰੌਇਡ, ਐਂਡਰੌਇਡ ਦੀ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਸੇਵਾ ਰਾਹੀਂ ਪੂਰੀ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ; iOS ਐਪਲ ਦੇ ਆਪਣੇ ਸੈਂਡਬਾਕਸਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਸਿਰਫ਼ ਐਪਸ ਖੋਲ੍ਹਣ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਹੈ - ਹਰੇਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ, ਇਸਦੇ ਪੂਰੇ, ਇਮਾਨਦਾਰ ਵੇਰਵੇ ਲਈ ਮੋਬਾਈਲ SDK ਦੇ CONSTRAINTS.md ਨੂੰ ਵੇਖੋ।

ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕ - ਉਪਭੋਗਤਾ, ਪ੍ਰਵਾਨਗੀਆਂ, ਆਡਿਟ

ਉਪਭੋਗਤਾ: ਟੀਮ ਦੇ ਸਾਥੀਆਂ ਨੂੰ ਸੱਦਾ ਦਿਓ ਅਤੇ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਸੌਂਪੋ (ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਟੈਨੈਂਟ-ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕ ਹੀ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਜਾਂ ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ)। ਪ੍ਰਵਾਨਗੀਆਂ ਮਨੁੱਖੀ-ਦਖਲ-ਲਈ ਇਨਬਾਕਸ ਹੈ - ਕੋਈ ਵੀ ਕਾਰਵਾਈ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀ ਗਾਰਡਰੇਲ ਨੀਤੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਵਜੋਂ ਫਲੈਗ ਕਰਦੀ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਜੋ WhatsApp ਸੁਨੇਹਾ ਭੇਜਣ ਵਾਲਾ ਹੈ) ਇੱਥੇ ਮਨਜ਼ੂਰ ਜਾਂ ਅਸਵੀਕਾਰ ਹੋਣ ਤੱਕ ਉਡੀਕ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਆਡਿਟ ਲੌਗ ਤੁਹਾਡੇ ਟੈਨੈਂਟ ਵਿੱਚ, ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਜਾਂ ਏਜੰਟ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਵਾਈ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ, ਸਿਰਫ਼-ਜੋੜਨ ਵਾਲਾ ਰਿਕਾਰਡ ਹੈ।

ਸਮੱਸਿਆ-ਨਿਪਟਾਰਾ

"No active providers yet" when creating an agent - you should not see this on a new account: every new account runs on the platform's hosted pool for its first 3 months, and the Free plan does after that. It appears once you are on a paid plan using your own provider - activate one under Connect → Providers.

AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ ਬਟਨ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ - ਉਪਰੋਕਤ ਕਾਰਨ ਹੀ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਉਦੋਂ ਫੇਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਖਾਤਾ ਹੋਸਟਡ ਪੂਲ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸਦਾ ਆਪਣਾ ਕੋਈ ਐਕਟਿਵ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।

ਇੱਕ ਲੰਬਿਤ WhatsApp/Telegram ਭੇਜਣ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਕਦੇ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦਾ - ਤੁਹਾਡੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰ ਰਹੇ ਇੱਕ ਜੋੜੇ ਲਈ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕ → ਚੈਨਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।

ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਲਈ ਇੱਕ ਟੂਲ ਦਿਖਾਈ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ - ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ਕਿ ਇਹ MCP ਟੂਲਜ਼ ਦੇ ਅਧੀਨ ਸਮਰੱਥ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਕਿ ਏਜੰਟ ਦੀ ਟੂਲ-ਐਕਸੈਸ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਜਾਂ ਤਾਂ ਇਹ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜਾਂ ਖਾਲੀ ਛੱਡ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ (ਅਸੀਮਤ)।

© 2026 Cloudspace Learning and Development Pvt Ltd. All rights reserved.