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SAAS ऐप्स

अपने SaaS application को actor-aware बनाएं।

देखे गए human, AI-assisted, autonomous और unknown interactions को समझें, ताकि आपका product sign-up से लेकर settings तक उचित रूप से respond कर सके।

Early Access प्राप्त करेंयह कैसे काम करता है, देखें
example-app.test · actor परिणाम

POST /reports/generate

इंसान + AIbasis: declared

प्रमाण

ऐप के built-in assistant ने यह request signed-in user के लिए बनाई

आपकी policy: Report को allow करें और AI-assisted के रूप में record करें

आपके users अब अपने साथ assistants और agents भी लाते हैं।

लोग sign in करते हैं और फिर काम AI assistants, browser agents और automations को सौंप देते हैं। आपका app इसमें एक ही account और एक ही session देखता है।

इससे सही experience design करना कठिन हो जाता है: लोगों के लिए तेज़ path, legitimate automation के लिए structured path, और sensitive actions के लिए सावधानीपूर्ण path। Proof of Actor आपके product को वह context देता है।

session

आपका login जानता है

user: [email protected]

plan: team

actor: ?

proof of actor

Proof of Actor जोड़ता है

एजेंटbasis: declared

/reports पर एक assistant इस account के माध्यम से कार्य कर रहा है।

SaaS teams actor context का क्या उपयोग करते हैं

  • human experience की protection करें

    sign-up, onboarding और रोज़मर्रा के flows को लोगों के लिए तेज रखें, बिना अनावश्यक friction के।

  • agents को एक structured path दें

    verified या declared agents को लोगों के लिए बने UI की जगह API या structured response दें।

  • सपोर्ट ने AI सहायता का खुलासा किया

    जहां उपयुक्त हो, AI-assisted work को स्वीकार करें और उसे label करें, बजाय इसे abuse मानने के।

  • संवेदनशील actions की सुरक्षा करें

    जब आपकी policy ऐसा कहे, account-changing actions पर review या stronger check जोड़ें।

  • product usage समझें

    देखें कि लोग, assistants और agents वास्तव में कौन सी features उपयोग करते हैं, route by route।

  • Unknown के लिए plan

    प्रत्येक route के लिए तय करें कि evidence पर्याप्त न होने पर क्या होगा, और उस rate को visible रखें।

01 · Detect

आपके product और आपके server से signals।

एक browser collector आपके चुने हुए पेजों पर interaction signals कैप्चर करता है, और एक server integration request context तथा automated clients से signatures जोड़ता है।

  • जहाँ browser collector चलता है, वहाँ interaction signals।
  • उन agents से signed requests जो अपनी keys publish करते हैं।
  • app के भीतर AI disclosures और आपकी अपनी assistant features।
सिग्नल · स्रोत के अनुसार अंतिम अनुरोध
  • request signaturevalid · sample-crawler.exampleverified
  • क्लाइंट घोषणा"research-assistant/2.1"declared
  • ब्राउज़र इंटरैक्शनpointer + keyboard eventsinferred
  • कोई supported signals नहींroute not instrumentedunknown

02 · समझें

देखें कि हर workflow वास्तव में कैसे उपयोग होता है।

अपने dashboard, settings, support और sign-up flows में actor mix की तुलना करें, और किसी भी session के पीछे के evidence में जाएं।

  • प्रति रूट और प्रति workflow Actor mix.
  • हर result के लिए evidence और basis।
  • route के अनुसार Unknown rate, ताकि आपको पता रहे coverage कहां बढ़ानी है।
route के अनुसार traffic · 7 days
  • /dashboardअज्ञात 7%
  • /api/v1/catalogअज्ञात 15%
  • /support/ticketsअज्ञात 8%
  • /signupअज्ञात 21%
इंसानइंसान + AIएजेंटअज्ञात

03 · रूट

हर actor के लिए सही experience।

महत्वपूर्ण routes के लिए rules लिखें और उन्हें धीरे-धीरे लागू करें। बाकी सब कुछ ठीक वैसे ही काम करता रहेगा जैसे आज करता है।

  • route, actor class और basis के अनुसार policies।
  • Observe करें, preview करें, फिर enforce करें।
  • आपका मौजूदा authentication और authorization नियंत्रण में बने रहते हैं।
policy · example-app.test
  • /api/v1/catalogenforceएजेंटअनुमति दें · संरचित API
  • /support/ticketsenforceइंसान + AIAllow · AI-assisted label करें
  • /account/*previewअज्ञातमौजूदा checks बनाए रखें
  • /api/v1/orderspreviewएजेंटअधिक मजबूत credential आवश्यक करें

उदाहरण निर्णय

request से result, फिर आपके decision तक।

  • एक Verified agent आपका catalog पढ़ता है

    अनुरोध

    GET /api/v1/catalog

    परिणाम

    एजेंटbasis: verified

    आपका निर्णय

    इसे structured API को भेजें, और account changes के लिए अलग authorization आवश्यक करें।

  • एक व्यक्ति AI के साथ ticket draft करता है

    अनुरोध

    POST /support/tickets

    परिणाम

    इंसान + AIbasis: declared

    आपका निर्णय

    इसे स्वीकार करें और AI-assisted label के साथ support को route करें।

  • बहुत कम evidence के साथ settings change

    अनुरोध

    POST /account/password

    परिणाम

    अज्ञातbasis: unknown

    आपका निर्णय

    मौजूदा re-authentication flow बनाए रखें। कोई actor-based निर्णय नहीं।

जोखिम के बिना rollout करें

टीमें observation mode में शुरू करती हैं और route दर route आगे बढ़ती हैं।

  1. 01

    अपने key flows observe करें

    sign-up, support और settings के लिए browser collector और server middleware जोड़ें। आपके product में कुछ नहीं बदलता।

  2. 02

    हर workflow के लिए preview करें

    देखें कि एक rule real sessions पर क्या करता, जैसे AI-assisted tickets को label करना या agents को आपके API की ओर route करना।

  3. 03

    route दर route लागू करें

    एक समय में एक workflow चालू करें, account बदलने वाली actions पर Unknown के लिए स्पष्ट fallback के साथ।

आपके stack के साथ काम करता है

  • संस्थापक टीमें

    वेब सर्वर मिडलवेयर (Node.js)

    Server-side

    server-rendered apps और APIs के लिए request-level signals।

  • संस्थापक टीमें

    Next.js

    server-side और edge

    page और API routes के लिए middleware।

  • संस्थापक टीमें

    ब्राउज़र स्क्रिप्ट

    केवल browser signals

    browser sessions से interaction signals, server-side integration के साथ।

  • संस्थापक टीमें

    Cloudflare और edge runtimes

    Edge

    Requests आपके origin तक पहुंचने से पहले edge पर signals।

  • संस्थापक टीमें

    सामान्य HTTP API

    कोई भी stack

    request context को API पर भेजें और basis सहित result प्राप्त करें।

  • संस्थापक टीमें

    MCP सर्वर

    MCP

    MCP tool calls के लिए Actor context.

  • रोडमैप

    WordPress

    plugin

    WordPress sites के लिए plugin।

  • रोडमैप

    नेेटिव मोबाइल

    iOS और Android

    Native iOS और Android SDKs।

Integrations हर founding team के साथ onboarding के दौरान hands-on तरीके से दी जाती हैं। अलग stack इस्तेमाल कर रहे हैं? आवेदन करते समय बताइए।

और जानें

Detection & Limitations पढ़ें

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या इससे मेरे users धीमे होंगे या block हो जाएंगे?

नहीं। Proof of Actor observation mode में शुरू होता है और आपके app में कुछ नहीं बदलता, जब तक आपकी team किसी specific route के लिए policy enable न करे।

क्या यह बता सकता है जब किसी ने दूसरे tab में ChatGPT का उपयोग किया हो?

सामान्य web traffic से नहीं। Human + AI results आपके app में declared या observable AI use से आते हैं, जैसे आपका अपना assistant feature या कोई disclosure control।

क्या यह हमारे login या fraud tools को replace करता है?

नहीं। यह उनके साथ actor context जोड़ता है। आपका authentication, authorization और fraud tooling अपने फैसलों के लिए खुद ज़िम्मेदार रहता है।

हमें किन workflows से शुरू करना चाहिए?

उन workflows से शुरू करें जहां actor सही response बदलता है: sign-up, support, high-value features और account settings।

इसकी लागत क्या है?

चुनी गई founding developer teams को agreed usage limits के भीतर up to 12 months free मिल सकते हैं।

अपने SaaS app में actor context लाएं।

Proof of Actor founding developer program में शामिल हों।

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