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तुलना

Proof of Actor बनाम Mixpanel: product analytics और actor evidence, साथ-साथ

Mixpanel teams को यह समझने में मदद करता है कि users उनके product को कैसे अपनाते हैं और कैसे बने रहते हैं। Proof of Actor आपके application को बताता है कि हर interaction पर कौन या क्या act कर रहा है, उसके पीछे का evidence क्या है, और आपके code को तय करने देता है कि आगे क्या करना है। यहाँ देखें कि ये कैसे compare करते हैं और साथ मिलकर कैसे काम करते हैं।

Early Access प्राप्त करेंयह कैसे काम करता है, देखें
Toshendra Sharma

द्वारा Toshendra Sharmaसंस्थापक और CEO, AgentCredia · Updated November 13, 2026

Mixpanel एक product analytics platform है। Teams इसका उपयोग यह देखने के लिए करती हैं कि कौन-सी features लोग अपनाते हैं, funnel में कहाँ drop out करते हैं, और कौन अगले हफ्ते वापस आता है। यह उस काम में उत्कृष्ट है, और कई product teams के लिए यही वह जगह है जहाँ user behavior से जुड़े सवालों के जवाब मिलते हैं।

अब एक नया सवाल इसके साथ जुड़ गया है। आपके product के कुछ events अब किसी person द्वारा click करने से संचालित नहीं होते। वे AI agents से आते हैं जो real customers के लिए act कर रहे होते हैं, ऐसे लोगों से आते हैं जो AI assistant के साथ काम कर रहे होते हैं, और ऐसी automation से आते हैं जिसे आप अभी तक समझ नहीं पाए हैं। किसी funnel को पढ़ने से पहले, आपको increasingly यह जानना होता है कि उसमें events किसने या किसने नहीं बनाये, और आपके application को भी उसी समय यह जानना होता है ताकि वह respond कर सके। यही वह काम है जिसके लिए AgentCredia का Proof of Actor बनाया गया है।

यह page दोनों की fair तुलना करता है। नीचे दिए गए Mixpanel facts November 2026 तक Mixpanel की अपनी documentation से लिए गए हैं।

संक्षिप्त संस्करण

Mixpanel Proof of Actor
मुख्य सवाल Users कैसे adopt, convert और retain करते हैं? इस interaction पर कौन या क्या act कर रहा है, और evidence क्या है?
यह कहाँ collect करता है Client और server SDKs, साथ ही ingestion APIs; Mixpanel जहाँ संभव हो server-side tracking की सलाह देता है Server middleware, edge, HTTP API, MCP servers, और एक approved browser collector
Agent और bot labels $mp_actor_type of agent, bot या none, जिसे user agent से classify किया गया Human, Human + AI, Agent या Unknown, एक stated basis के साथ
Verified agent identity Mixpanel की bot traffic documentation में वर्णित नहीं जब request signature published key के against check out करता है, तब Verified basis
AI-assisted लोग एक अलग class के रूप में वर्णित नहीं एक first-class result: Human + AI
अस्पष्ट traffic जब कोई agent या bot match नहीं मिलता, तब none labeled Unknown के रूप में report किया गया, आपकी चुनी हुई fallback के साथ
Traffic पर act करता है नहीं, यह events का analysis करता है Observation के बाद, आपकी own code में आपकी policies के अनुसार per route route करता है

इस page का बाकी हिस्सा हर row समझाता है।

Mixpanel का event model किस लिए बना है

Mixpanel events और उनसे जुड़ी properties के आसपास बना है। आप sign up, create project या invite teammate जैसी actions instrument करते हैं, plan या platform जैसी properties जोड़ते हैं, और फिर उन properties के आधार पर funnels, retention curves, flows और cohorts बनाते हैं। Mixpanel में हर analysis सवाल अंततः इस सवाल में बदल जाता है कि कौन-से events हुए, किसके लिए, और किन property values के साथ।

यही कारण है कि actor context इसके अंदर बहुत अच्छी तरह fit बैठता है। एक actor label बस एक और property है, और एक बार वह आपके events पर आ जाए, तो हर funnel और retention chart को उसके आधार पर split किया जा सकता है। Mixpanel ने अपने खुद के actor labelling के साथ पहले ही इस दिशा में कदम बढ़ाया है। खुला सवाल यह है कि वह property किस आधार पर है, और क्या आपका application request अभी process हो रहा हो तभी उसी answer का उपयोग कर सकता है या नहीं।

Proof of Actor वही answer request path में बनाता है। हर interaction को चार classes में से एक मिलता है: Human जब signals किसी person की ओर इशारा करते हैं, Human + AI जब किसी person ने declared या supported integration के माध्यम से observed AI assistance के साथ act किया, Agent automated या agent-origin interaction के लिए, और Unknown जब evidence reliable determination के लिए पर्याप्त नहीं होता। हर result अपना evidence basis बताता है, verified, declared, inferred या unknown, जिससे property एक label से बढ़कर stated strength वाला label बन जाती है।

हर एक कहाँ चलता है

Mixpanel client-side और server-side दोनों tracking देता है। उसकी tracking method चुनने वाली documentation जहाँ संभव हो अपने servers से जितना हो सके उतना track करने और ज़रूरत पड़ने पर client-side tracking जोड़ने की सलाह देती है, और नोट करती है कि client-side tracking ad blockers से प्रभावित होती है।

Proof of Actor भी server-side चलता है, लेकिन इसकी position अलग है। यह आपके application के request path में बैठता है: Node.js middleware, Next.js, आपका नियंत्रित edge layer, एक generic HTTP API या आपका MCP server, और approved pages पर optional browser collector। इससे यह request के क्षण पर signals देख सकता है, जैसे client ने signature प्रस्तुत किया या नहीं, client ने खुद को declared किया या नहीं, और क्या आपकी own assistant ने action लिया। पूरी सूची के लिए integrations page देखें।

Mixpanel bots और AI agents को कैसे treat करता है

Mixpanel ने यहाँ वास्तविक support जोड़ा है, और इसका श्रेय मिलना चाहिए। उसकी bot traffic documentation के अनुसार:

  • Mixpanel JavaScript library default रूप से known crawlers की एक छोटी सूची filter करती है, जिनमें Googlebot और Bingbot शामिल हैं।
  • $ignore property set करके भेजा गया कोई भी event ingestion पर drop हो जाता है, इसलिए आप अपनी filtering logic लिख सकते हैं।
  • Mixpanel की ingestion APIs हर event के user agent को classify करती हैं और $mp_actor_type (Actor Type) को किसी user की ओर से act कर रहे LLM के requests के लिए agent, crawlers और search indexers जैसी generic automated traffic के लिए bot, या जब इनमें से कोई लागू न हो तब none set करती हैं। जब type agent या bot होती है, तब $mp_actor_name (Actor Name) classified identity रखता है, जैसे GPTBot या ClaudeBot।
  • Server-side tracking के साथ, classification उस request के user agent का उपयोग करती है जो Mixpanel तक पहुँची, यानी आपके server की HTTP library, जब तक कि आप end user का user agent आगे pass न करें, जैसे $mp_raw_user_agent में। Mixpanel नोट करता है कि अन्यथा classification गलत हो सकती है।
  • Mixpanel में events immutable होते हैं, इसलिए पहले से recorded bot events को delete करने के बजाय analysis से filter out करके handle किया जाता है।

यह एक उपयोगी reporting label है। लेकिन यह design के अनुसार user agent string से निकला हुआ label भी है। User agent strings self-reported होते हैं और आसानी से imitate किए जा सकते हैं, जैसा कि user agent spoofing entry में बताया गया है। और documentation ऐसे class का वर्णन नहीं करती जो AI assistance के साथ काम कर रहे लोगों के लिए हो, या यह कहने का तरीका नहीं देती कि evidence call करने के लिए बहुत कमजोर है।

$mp_actor_type और Proof of Actor class, साथ-साथ

क्योंकि दोनों results एक ही Mixpanel event पर रह सकते हैं, इसलिए यह देखना मददगार है कि वे कैसे relate करते हैं:

$mp_actor_type यह किस आधार पर है Proof of Actor class क्या जोड़ सकता है
agent किसी user के लिए act कर रहे LLM के लिए user agent match जब request valid signature के साथ आती है तो verified basis के साथ Agent, या अन्यथा declared या inferred basis
bot crawlers और indexers के लिए user agent match जब evidence उसका समर्थन करे तो Agent, या जब crawler-style user agent के पीछे कुछ और न हो तो Unknown
none user agent पर कोई agent या bot match नहीं Human, Human + AI या Unknown, ताकि assisted लोग और unexplained traffic एक ही bucket में छिपे न रहें

मुख्य अंतर इस बात से आते हैं कि हर answer कहाँ बनता है।

User agent string से परे evidence. $mp_actor_type user agent से निकाला जाता है, जो self-reported है और आसानी से imitate किया जा सकता है, जैसा कि user agent spoofing entry समझाती है। एक verified Proof of Actor result का मतलब है कि request signature को published key के against check किया गया, HTTP Message Signatures का उपयोग करते हुए जैसा RFC 9421 में परिभाषित है और Web Bot Auth में उपयोग किया गया है।

AI-assisted लोगों के लिए एक class. $mp_actor_type के तहत, किसी assistant के साथ drafting करने वाला person none में आ जाता है, बाकी सभी users के साथ। Proof of Actor Human + AI report करता है जब assistance declared हो या supported integration के माध्यम से observed हो, ताकि एक Mixpanel funnel यह दिखा सके कि क्या AI-assisted users तेज़ी से activate होते हैं या अलग जगहों पर रुक जाते हैं।

none के बजाय Unknown. none का मतलब है कि कोई match नहीं मिला। Unknown का मतलब है कि evidence call करने के लिए पर्याप्त मजबूत नहीं था, जो एक अलग और अधिक उपयोगी statement है। आप route के अनुसार Unknown rate track कर सकते हैं, और Unknown traffic handling guide fallback patterns को कवर करता है।

ऐसा event जो कभी आपके tracking से होकर नहीं गुजरता। Agents अक्सर UI में click करने के बजाय APIs और MCP servers को call करते हैं। Proof of Actor उन interactions को वहीं classify करता है जहाँ वे होते हैं, जिसमें MCP tool calls भी शामिल हैं; MCP servers use case देखें।

Request time पर निर्णय. Mixpanel events immutable होते हैं और बाद में analyze किए जाते हैं, जो analytics के लिए सही है। Proof of Actor आपके application को route, class और basis के अनुसार allow, adapt, challenge, review या rate-limit करने देता है। यह observation mode में शुरू होता है, इसलिए जब तक आप enforce करना न चुनें, कुछ नहीं बदलता।

Mixpanel और Proof of Actor को साथ में उपयोग करना

  1. Request पर classify करें। Proof of Actor आपके application, API या MCP server में हर interaction के लिए एक class और basis लौटाता है।
  2. दो event properties जोड़ें। Mixpanel events पर, जिन्हें आप पहले से भेजते हैं, class और basis को properties के रूप में जोड़ें, उदाहरण के लिए जिनका नाम आप actor_class और actor_basis रखते हैं। Server-side tracking इसे सरल बनाता है क्योंकि result आपके application के पास होता है।
  3. $mp_actor_type भी रखें। End user का user agent आगे pass करें ताकि Mixpanel का अपना label accurate रहे, और दोनों properties की तुलना करें। जहाँ वे अलग हों, Proof of Actor basis आपको बताता है कि किस evidence पर भरोसा करना है।
  4. जिन reports का आप पहले से उपयोग करते हैं, उन्हें break down करें। Funnels, retention और flows को actor class के अनुसार split करें ताकि देखें कि agent-driven sign ups human ones की तरह retain करते हैं या नहीं, या AI-assisted users activation तक तेज़ी से पहुँचते हैं या नहीं। SaaS apps use case दिखाता है कि यह सबसे अधिक कहाँ मायने रखता है।
  5. जहाँ ज़रूरी हो वहाँ act करें। उन routes के लिए policies लिखें जहाँ actor class अनुभव बदलना चाहिए। actor-aware policies safely roll out करने वाली guide प्रक्रिया को कवर करती है।

कब किसे चुनें

जब आपका सवाल product behavior के बारे में हो तब Mixpanel चुनें: activation, conversion, retention, feature adoption और users जिन रास्तों से गुजरते हैं। इसका $mp_actor_type label उस analysis के भीतर agents और bots को अलग करने का एक अच्छा पहला cut है।

जब आपको उस label के साथ evidence चाहिए, जब AI-assisted users आपके product के लिए महत्वपूर्ण हों, जब आपके agent traffic का बड़ा हिस्सा APIs या MCP servers के माध्यम से आता हो, या जब आपके application को report में नहीं बल्कि request time पर respond करना हो, तब Proof of Actor जोड़ें। Mixpanel आपको बताता है कि आपका product कैसे उपयोग हो रहा है। Proof of Actor आपको बताता है कि हर interaction पर इसे कौन उपयोग कर रहा है, evidence के साथ, और आपके code को उस पर act करने का तरीका देता है।

शुरू करें

Proof of Actor private beta में है। founding developer program के माध्यम से, चयनित teams agreed usage limits के भीतर up to 12 months का free access प्राप्त कर सकती हैं, बिना automatic billing के। early access के लिए apply करें और हमें अपने product और उन interactions के बारे में बताएं जिन्हें आप समझना चाहते हैं।

Mixpanel, Mixpanel, Inc. का trademark है।

डेवलपर्स के लिए

What your code receives

Every interaction resolves to one result record. Your application reads the class and the basis and applies its own policy.

Result record
{
  "route": "GET /api/v1/catalog",
  "class": "agent",
  "basis": "verified",
  "evidence": [
    { "signal": "http_message_signature", "result": "valid", "keyid": "assistant.example" },
    { "signal": "client_declaration", "value": "assistant.example" }
  ],
  "observed_at": "2026-11-13T10:42:07Z"
}
class
Human, Human + AI, Agent या Unknown।
basis
प्रमाण कितना मजबूत है: verified, declared, inferred या unknown।
evidence
result के पीछे के signals, ताकि आपकी team कारण देख सके।

observation mode में शुरू करें: results को अपने logs के पास record करें और जब तक आप कोई policy न चुनें, कुछ न बदलें। Node.js integration guide पढ़ें

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या मुझे Mixpanel को Proof of Actor से replace करना होगा?

नहीं। funnels, retention और product event analysis के लिए Mixpanel सही tool बना रहता है। Proof of Actor हर interaction के लिए evidence basis के साथ actor classification जोड़ता है और आपके application को उस पर route करने देता है। ज़्यादातर teams Mixpanel रखते हैं और Proof of Actor जोड़ते हैं।

क्या मैं actor classes को Mixpanel में भेज सकता हूँ?

हाँ। आपके application को हर Proof of Actor result मिलता है, इसलिए आप actor class और basis को उन events पर event या user properties के रूप में जोड़ सकते हैं जिन्हें आप पहले से track करते हैं। फिर आप Mixpanel funnels और retention को Human, Human + AI, Agent और Unknown के आधार पर break down कर सकते हैं।

Mixpanel पहले से agents को label करता है। फिर Proof of Actor क्यों जोड़ें?

Mixpanel की documentation के अनुसार, November 2026 तक उसका Actor Type property user agent से classify किया जाता है। Proof of Actor हर result का basis बताता है, HTTP Message Signatures से agent identity verify कर सकता है, AI-assisted लोगों को Human + AI के रूप में report करता है, evidence कम होने पर Unknown लौटाता है, और आपके code को result पर act करने के लिए policies देता है।

क्या Mixpanel default रूप से bots को filter करता है?

Mixpanel की documentation के अनुसार, उसकी JavaScript library default रूप से ज्ञात crawlers की एक छोटी सूची filter करती है, और आप $ignore property सेट करके अन्य events छोड़ सकते हैं। उसके ingestion APIs भी हर event के लिए Actor Type को agent, bot या none के रूप में जोड़ते हैं, जिसे आप reports में filter कर सकते हैं।

क्या Proof of Actor कुछ block करता है?

नहीं। यह observation mode से शुरू होता है और install पर कुछ नहीं बदलता। आप real traffic पर policies preview करते हैं और उन्हें अपनी code में route by route enforce करते हैं।

क्या Proof of Actor server-side tracking के साथ काम करता है?

हाँ। Proof of Actor Node.js middleware, Next.js, edge, एक generic HTTP API और MCP servers में चलता है, इसलिए यह उन interactions को भी classify करता है जो कभी browser तक नहीं पहुँचते।

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