Agentic

• ICML 2026 की शुरुआत 6 जुलाई को सियोल में होगी, जिसमें रिकॉर्ड 23,918 सबमिशन शामिल हैं, जो पिछले वर्ष की तुलना में दोगुने हैं। • वाटरमार्क-आधारित LLM डिटेक्शन द्वारा नीतियों का उल्लंघन करने वाले 398 समीक्षकों की पहचान के बाद पीयर-रिव्यू संकट उत्पन्न हो गया, जिसके परिणामस्वरूप 497 डेस्क-रिजेक्शन हुए। • Agentic AI वर्कशॉप प्रस्तावों के लिए प्रमुख विषय बन गया है, जो AI विकास की संरचनात्मक दिशा में एक बड़े बदलाव को दर्शाता है।

• हमलावरों ने agentic AI द्वारा संचालित एक परिष्कृत रैनसमवेयर हमला करने के लिए Langflow (CVE-2025-3248) की एक भेद्यता (vulnerability) का लाभ उठाया। • इस उल्लंघन में वास्तविक समय के तर्क (reasoning), टोही (reconnaissance), क्रेडेंशियल चोरी और लेटरल मूवमेंट सहित एक जटिल, बहु-चरणीय घुसपैठ प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए LLM एजेंटों का उपयोग किया गया। • यह घटना महत्वपूर्ण है क्योंकि यह दर्शाती है कि कैसे AI एजेंट ज्ञात शोषण तकनीकों को मिलाकर उच्च-स्तरीय हमले की श्रृंखलाओं को स्वचालित कर सकते हैं, जिनमें पहले मानवीय प्रयासों की आवश्यकता होती थी।

• सिंगापुर और हांगकांग सहित आठ एशियाई बाजारों के 1,234 संगठनों पर किए गए Commvault के एक अध्ययन से पता चलता है कि 2026 की ओर बढ़ते हुए AI निवेश में भारी उछाल आया है। • सर्वेक्षण में शामिल एक-तिहाई से अधिक फर्में IT, साइबर सुरक्षा और सामान्य व्यावसायिक संचालन को अनुकूलित करने के लिए पहले से ही agentic AI का परीक्षण या उपयोग कर रही हैं। • इस तकनीकी बढ़त के बावजूद, रिपोर्ट डेटा लचीलेपन (data resilience) में एक गंभीर कमी को उजागर करती है, जिसमें गवर्नेंस, आइडेंटिटी लचीलेपन और रिकवरी प्लानिंग की कमी देखी गई है।

• Accenture और ServiceNow ने लेगेसी रिस्क प्लेटफॉर्म से "Agentic AI" की ओर संक्रमण को तेज करने के लिए एक संयुक्त पेशकश लॉन्च की है। • इस साझेदारी में दो मुख्य घटक शामिल हैं: ServiceNow AI Platform द्वारा संचालित प्रबंधित सुरक्षा सेवाएं और लेगेसी सिस्टम से माइग्रेशन को स्वचालित करने के लिए एक AI-आधारित समाधान। • यह सहयोग महत्वपूर्ण है क्योंकि इसका उद्देश्य पुराने बुनियादी ढांचे को स्वचालित, AI-संचालित वर्कफ़्लो से बदलकर व्यावसायिक पुनर्गठन (business reinvention) को सरल बनाना है।

• Bitdefender की 2026 Cybersecurity Assessment Report, जिसमें छह देशों के 1,200 से अधिक पेशेवरों का सर्वेक्षण किया गया, आंतरिक AI सिस्टम, LLMs और क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर को क्रमशः 45% और 44% उत्तरदाताओं के लिए शीर्ष सुरक्षा चिंताओं के रूप में पहचानती है। • पिछले एक साल में, 41.8% संगठनों ने क्लाउड ब्रीच का सामना किया, जबकि 59.2% ने AI-संचालित सोशल इंजीनियरिंग हमलों की पुष्टि की; अमेरिकी फर्में विशेष रूप से 54.7% की दर से बिजनेस ईमेल कॉम्प्रोमाइज से प्रभावित हुईं। • रिपोर्ट में महत्वपूर्ण उभरते खतरों पर प्रकाश डाला गया है, जिनमें सेल्फ-म्यूटेटिंग मैलवेयर (55.9%), पब्लिक LLMs में संवेदनशील डेटा लीक (53.5%), और पारंपरिक एंडपॉइंट डिटेक्शन एंड रिस्पांस (EDR) टूल्स से AI-संचालित बचाव शामिल हैं।

• जैसे-जैसे हज़ारों agentic AI एजेंट मानवीय कर्मचारियों के साथ काम करने के लिए विभिन्न कॉर्पोरेट सिस्टम्स में तैनात किए जा रहे हैं, एंटरप्राइज़ बढ़ती लागत और गवर्नेंस की कमियों का सामना कर रहे हैं। • इन चुनौतियों से निपटने के लिए, Kong एक नया सिस्टम विकसित कर रहा है जो कार्य की जटिलता के आधार पर विशिष्ट AI वर्कलोड को सबसे उपयुक्त मॉडल के साथ मैच करता है। • इस पहल का उद्देश्य संगठनों को परिचालन व्यय (operational expenses) को अनुकूलित करने और अपने विभिन्न AI परिनियोजन (deployments) में निरंतरता बनाए रखने में मदद करना है।

• एंटरप्राइज अब AI प्रयोगों से हटकर "agentic AI" की तैनाती की ओर बढ़ रहे हैं, जहाँ हजारों ऑटोनॉमस एजेंट मानवीय कर्मचारियों के साथ कई सिस्टम्स पर काम करते हैं। • यह बदलाव महत्वपूर्ण परिचालन चुनौतियाँ पैदा कर रहा है, विशेष रूप से बढ़ती लागत और एंटरप्राइज परिवेश में गंभीर गवर्नेंस अंतराल के संबंध में। • जहाँ पिछला उद्योग फोकस Large Language Models (LLMs) और जनरेटिव AI पर था, अब प्राथमिकता उन एजेंटों को प्रबंधित करने के लिए आवश्यक इंफ्रास्ट्रक्चर की ओर बढ़ रही है।