ਮੁੱਖ ਸਮੱਗਰੀ 'ਤੇ ਜਾਓ
ਤੁਲਨਾ

Proof of Actor vs Mixpanel: product analytics ਅਤੇ actor evidence, ਨਾਲ-ਨਾਲ

Mixpanel ਟੀਮਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਇਹ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਕਿ users ਆਪਣੇ product ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ adopt ਅਤੇ retain ਕਰਦੇ ਹਨ। Proof of Actor ਤੁਹਾਡੇ application ਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰ interaction ਵਿੱਚ ਕੌਣ ਜਾਂ ਕੀ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਉਸ ਦੇ ਪਿੱਛੇ evidence ਸਮੇਤ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ code ਨੂੰ ਇਹ ਫ਼ੈਸਲਾ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅੱਗੇ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਵੇਖੋ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ compare ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਕੱਠੇ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਅਗਾਊਂ ਪਹੁੰਚ ਲਵੋਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਵੇਖੋ
Toshendra Sharma

ਦੁਆਰਾ Toshendra SharmaFounder & CEO, AgentCredia · Updated November 13, 2026

Mixpanel ਇੱਕ product analytics platform ਹੈ। Teams ਇਸਨੂੰ ਇਸ ਲਈ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ features ਲੋਕ adopt ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹ funnel ਵਿੱਚ ਕਿੱਥੇ drop out ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਕੌਣ ਵਾਪਸ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਈ product teams ਲਈ ਇਹੀ ਉਹ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ user behavior ਬਾਰੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਮਿਲਦੇ ਹਨ।

ਹੁਣ ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਸਵਾਲ ਵੀ ਖੜਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ product ਦੇ ਕੁਝ events ਹੁਣ ਕਿਸੇ person ਦੇ click ਕਰਨ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਚੱਲ ਰਹੇ। ਉਹ AI agents ਤੋਂ ਆ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ real customers ਲਈ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, people working with an AI assistant ਤੋਂ ਆ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਸ automation ਤੋਂ ਆ ਰਹੇ ਹਨ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਹਾਲੇ ਤੱਕ explain ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ। Funnel ਪੜ੍ਹਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ increasingly ਇਹ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਉਸ ਵਿੱਚ events ਕਿਸਨੇ ਜਾਂ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ਨੇ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ application ਨੂੰ ਵੀ same moment 'ਤੇ ਇਹੀ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ respond ਕਰ ਸਕੇ। ਇਸੇ ਲਈ AgentCredia ਦਾ Proof of Actor ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।

ਇਹ page ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਨਿਰਪੱਖ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹੇਠਾਂ Mixpanel ਬਾਰੇ ਤੱਥ Mixpanel ਦੀ ਆਪਣੀ documentation ਤੋਂ November 2026 ਤੱਕ ਲਏ ਗਏ ਹਨ।

ਸੰਖੇਪ ਵਰਜਨ

Mixpanel Proof of Actor
ਮੁੱਖ ਸਵਾਲ Users ਕਿਵੇਂ adopt, convert ਅਤੇ retain ਕਰਦੇ ਹਨ? ਇਸ interaction ਵਿੱਚ ਕੌਣ ਜਾਂ ਕੀ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ evidence ਕੀ ਹੈ?
ਇਹ ਕਿੱਥੇ collect ਕਰਦਾ ਹੈ Client ਅਤੇ server SDKs ਨਾਲ ਨਾਲ ingestion APIs; ਜਿੱਥੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ Mixpanel server-side tracking ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ Server middleware, edge, HTTP API, MCP servers, ਨਾਲ ਇੱਕ approved browser collector
Agent ਅਤੇ bot labels $mp_actor_type agent, bot ਜਾਂ none ਦੇ, user agent ਤੋਂ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ Human, Human + AI, Agent ਜਾਂ Unknown, ਇੱਕ stated basis ਨਾਲ
Verified agent identity Mixpanel ਦੀ bot traffic documentation ਵਿੱਚ ਵਰਣਿਤ ਨਹੀਂ ਜਦੋਂ request signature ਇੱਕ published key ਦੇ ਖਿਲਾਫ check out ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ Verified basis
AI-assisted people ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ class ਵਜੋਂ ਵਰਣਿਤ ਨਹੀਂ ਇੱਕ first-class result: Human + AI
ਅਸਪਸ਼ਟ traffic ਜਦੋਂ ਕੋਈ agent ਜਾਂ bot match ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਤਾਂ none label Unknown ਵਜੋਂ report ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੇ ਚੁਣੇ fallback ਨਾਲ
Traffic 'ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ ਨਹੀਂ, ਇਹ events ਦਾ analysis ਕਰਦਾ ਹੈ Observation ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ code ਵਿੱਚ policies ਅਨੁਸਾਰ route ਕਰਦਾ ਹੈ

ਇਸ page ਦਾ ਬਾਕੀ ਹਿੱਸਾ ਹਰ row ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ।

Mixpanel ਦਾ event model ਕਿਸ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ

Mixpanel events ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ properties ਦੇ ਆਸ-ਪਾਸ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ sign up, create project ਜਾਂ invite teammate ਵਰਗੀਆਂ actions instrument ਕਰਦੇ ਹੋ, plan ਜਾਂ platform ਵਰਗੀਆਂ properties ਜੋੜਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ properties ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ funnels, retention curves, flows ਅਤੇ cohorts ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ। Mixpanel ਵਿੱਚ ਹਰ analysis question ਆਖ਼ਰਕਾਰ ਇਸ ਸਵਾਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ events ਹੋਏ, ਕਿਸ ਲਈ, ਅਤੇ ਕਿਹੜੀਆਂ property values ਨਾਲ।

ਇਹ model ਬਿਲਕੁਲ ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ actor context ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੰਨਾ ਵਧੀਆ fit ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ actor label ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹੋਰ property ਹੈ, ਅਤੇ ਜਿਵੇਂ ਹੀ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ events 'ਤੇ ਆ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਹਰ funnel ਅਤੇ retention chart ਨੂੰ ਇਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ split ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। Mixpanel ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਆਪਣੇ actor labelling ਨਾਲ ਇਸ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ ਵਧ ਚੁੱਕਾ ਹੈ। ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹ property ਕਿਸ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਤੁਹਾਡਾ application ਉਸੇ answer ਨੂੰ request ਹਾਲੇ process ਹੋ ਰਹੀ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਵੀ ਵਰਤ ਸਕਦਾ ਹੈ।

Proof of Actor ਇਹ answer request path ਵਿੱਚ produce ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਰ interaction ਨੂੰ ਚਾਰ classes ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਮਿਲਦੀ ਹੈ: Human ਜਦੋਂ signals ਇੱਕ person ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, Human + AI ਜਦੋਂ ਕੋਈ person declared ਜਾਂ supported integration ਰਾਹੀਂ observed AI assistance ਨਾਲ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰੇ, Agent automated ਜਾਂ agent-origin interaction ਲਈ, ਅਤੇ Unknown ਜਦੋਂ evidence ਭਰੋਸੇਯੋਗ determination ਨੂੰ support ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਹਰ result ਆਪਣਾ evidence basis ਦੱਸਦਾ ਹੈ, verified, declared, inferred ਜਾਂ unknown, ਜੋ property ਨੂੰ ਇੱਕ label ਤੋਂ stated strength ਵਾਲੇ label ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਹਰ ਇੱਕ ਕਿੱਥੇ ਚੱਲਦਾ ਹੈ

Mixpanel client-side ਅਤੇ server-side ਦੋਵੇਂ tracking ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ choosing a tracking method ਬਾਰੇ documentation recommends ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਜਿੰਨਾ ਹੋ ਸਕੇ ਆਪਣੇ servers ਤੋਂ track ਕਰੋ ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਲੋੜ ਹੋਵੇ client-side tracking ਨਾਲ supplement ਕਰੋ, ਇਹ note ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ client-side tracking ad blockers ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

Proof of Actor ਵੀ server-side ਚੱਲਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਦੀ position ਵੱਖਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ application ਦੇ request path ਵਿੱਚ ਬੈਠਦਾ ਹੈ: Node.js middleware, Next.js, ਤੁਹਾਡੀ control ਕੀਤੀ edge layer, ਇੱਕ generic HTTP API ਜਾਂ ਤੁਹਾਡਾ MCP server, ਅਤੇ approved pages 'ਤੇ ਇੱਕ optional browser collector ਨਾਲ। ਇਸ ਨਾਲ ਇਹ request ਦੇ exact moment 'ਤੇ signals ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ client ਨੇ signature ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਕਿ ਨਹੀਂ, client ਨੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ declare ਕੀਤਾ ਕਿ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ assistant ਨੇ action ਲਿਆ। ਪੂਰੀ ਸੂਚੀ ਲਈ integrations page ਵੇਖੋ।

Mixpanel bots ਅਤੇ AI agents ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ deal ਕਰਦਾ ਹੈ

ਇੱਥੇ Mixpanel ਨੇ real support ਜੋੜੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ credit ਮਿਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੀ bot traffic documentation ਅਨੁਸਾਰ:

  • Mixpanel JavaScript library by default ਜਾਣੇ-ਪਹਿਚਾਣੇ crawlers ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਸੂਚੀ filter ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ Googlebot ਅਤੇ Bingbot ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
  • $ignore property ਨਾਲ ਭੇਜਿਆ ਗਿਆ ਕੋਈ ਵੀ event ingestion 'ਤੇ drop ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ filtering logic ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹੋ।
  • Mixpanel ਦੇ ingestion APIs ਹਰ event ਦੇ user agent ਨੂੰ classify ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ requests ਲਈ $mp_actor_type (Actor Type) ਨੂੰ agent ਸੈੱਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ LLM ਰਾਹੀਂ human user ਦੀ ਥਾਂ act ਕਰ ਰਹੀ ਹੋਵੇ, bot generic automated traffic ਜਿਵੇਂ crawlers ਅਤੇ search indexers ਲਈ, ਜਾਂ none ਜਦੋਂ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਲਾਗੂ ਨਾ ਹੋਵੇ। ਜਦੋਂ type agent ਜਾਂ bot ਹੁੰਦਾ ਹੈ, $mp_actor_name (Actor Name) ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ identity ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ GPTBot ਜਾਂ ClaudeBot।
  • Server-side tracking ਨਾਲ, classification ਉਸ request ਦੇ user agent ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ Mixpanel ਤੱਕ ਪਹੁੰਚੀ, ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ server ਦੀ HTTP library ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਦ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ end user's user agent ਨੂੰ forward ਨਾ ਕਰੋ, ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ $mp_raw_user_agent ਵਿੱਚ। Mixpanel note ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਹੀਂ ਤਾਂ classification ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
  • Mixpanel ਵਿੱਚ events immutable ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ record ਹੋਏ bot events ਨੂੰ delete ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ analysis ਤੋਂ filter out ਕਰਕੇ handle ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਇੱਕ useful reporting label ਹੈ। ਪਰ ਇਹ, design ਅਨੁਸਾਰ, user agent string ਤੋਂ derived label ਵੀ ਹੈ। User agent strings self-reported ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ imitate ਕਰਨੀ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਜਿਸਦੀ ਚਰਚਾ user agent spoofing entry ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਅਤੇ documentation ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ class ਦਾ ਵਰਣਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ ਜੋ people working with AI assistance ਲਈ ਹੋਵੇ, ਜਾਂ ਇਹ ਦੱਸਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਕਿ evidence call ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੈ।

$mp_actor_type ਅਤੇ Proof of Actor class, ਨਾਲ-ਨਾਲ

ਕਿਉਂਕਿ ਦੋਵਾਂ results ਇੱਕੋ Mixpanel event 'ਤੇ ਰਹਿ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਦੇਖਣਾ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹਨ:

$mp_actor_type ਇਹ ਕਿਸ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੈ Proof of Actor class ਕੀ ਜੋੜ ਸਕਦੀ ਹੈ
agent ਇੱਕ LLM ਦਾ user ਲਈ act ਕਰਨ ਵਾਸਤੇ user agent match ਜਦੋਂ request ਇੱਕ valid signature ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ verified basis ਨਾਲ Agent, ਜਾਂ ਨਹੀਂ ਤਾਂ declared ਜਾਂ inferred basis
bot crawlers ਅਤੇ indexers ਲਈ ਇੱਕ user agent match ਜਦੋਂ evidence ਇਸਨੂੰ support ਕਰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ Agent, ਜਾਂ ਜਦੋਂ crawler-style user agent ਨੂੰ ਹੋਰ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਨੇ support ਨਾ ਕੀਤਾ ਹੋਵੇ ਤਾਂ Unknown
none user agent 'ਤੇ ਕੋਈ agent ਜਾਂ bot match ਨਹੀਂ Human, Human + AI ਜਾਂ Unknown, ਤਾਂ ਜੋ assisted people ਅਤੇ unexplained traffic ਇੱਕੋ bucket ਵਿੱਚ ਛੁਪੇ ਨਾ ਰਹਿਣ

ਮੁੱਖ ਫਰਕ ਇਸ ਗੱਲ ਤੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਹਰ answer ਕਿੱਥੇ produce ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

User agent string ਤੋਂ ਪਰੇ evidence. $mp_actor_type user agent ਤੋਂ derived ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ self-reported ਹੈ ਅਤੇ imitate ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ user agent spoofing entry ਸਮਝਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ verified Proof of Actor result ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ request signature ਨੂੰ ਇੱਕ published key ਦੇ ਖਿਲਾਫ check ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, HTTP Message Signatures ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਜਿਵੇਂ RFC 9421 ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਹੈ ਅਤੇ Web Bot Auth ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

AI-assisted people ਲਈ ਇੱਕ class. $mp_actor_type ਦੇ ਅਧੀਨ, ਇੱਕ person ਜੋ assistant ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ draft ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਉਹ ਹੋਰ ਹਰ user ਦੇ ਨਾਲ none ਵਿੱਚ ਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। Proof of Actor Human + AI report ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ assistance declared ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਇੱਕ supported integration ਰਾਹੀਂ observed ਹੋਵੇ, ਇਸ ਲਈ ਇੱਕ Mixpanel funnel ਇਹ ਦਿਖਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ AI-assisted users ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ activate ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ stall ਕਰਦੇ ਹਨ।

none ਦੀ ਥਾਂ Unknown. none ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕੋਈ match ਨਹੀਂ ਮਿਲੀ। Unknown ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ evidence call ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਜੋ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਅਤੇ ਹੋਰ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਿਆਨ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ route ਅਨੁਸਾਰ Unknown rate track ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ handling Unknown traffic ਬਾਰੇ guide fallback patterns ਨੂੰ ਸਮੇਟਦੀ ਹੈ।

ਅਜਿਹਾ event ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ tracking ਵਿਚੋਂ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਲੰਘਦਾ। Agents ਅਕਸਰ UI 'ਤੇ click ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ APIs ਅਤੇ MCP servers ਨੂੰ call ਕਰਦੇ ਹਨ। Proof of Actor ਉਹ interactions ਜਿੱਥੇ ਹੋ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਉੱਥੇ ਹੀ classify ਕਰਦਾ ਹੈ, MCP tool calls ਸਮੇਤ; MCP servers use case ਵੇਖੋ।

Request time 'ਤੇ ਇੱਕ ਫ਼ੈਸਲਾ। Mixpanel events immutable ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ analyze ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜੋ analytics ਲਈ ਸਹੀ ਹੈ। Proof of Actor ਤੁਹਾਡੇ application ਨੂੰ route, class ਅਤੇ basis ਪ੍ਰਤੀ allow, adapt, challenge, review ਲਈ send ਜਾਂ rate-limit ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ observation mode ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਤੁਸੀਂ enforce ਕਰਨ ਤੱਕ ਕੁਝ ਵੀ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦਾ।

Mixpanel ਅਤੇ Proof of Actor ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਵਰਤਣਾ

  1. Request 'ਤੇ classify ਕਰੋ। Proof of Actor ਤੁਹਾਡੇ application, API ਜਾਂ MCP server ਵਿੱਚ ਹਰ interaction ਲਈ ਇੱਕ class ਅਤੇ basis ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ।
  2. ਦੋ event properties ਜੋੜੋ। class ਅਤੇ basis ਨੂੰ properties ਵਜੋਂ attach ਕਰੋ, ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ ਉਹ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ actor_class ਅਤੇ actor_basis ਨਾਮ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਉਹਨਾਂ Mixpanel events 'ਤੇ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਭੇਜ ਰਹੇ ਹੋ। Server-side tracking ਇਸਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ result ਤੁਹਾਡੇ application ਕੋਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
  3. $mp_actor_type ਵੀ ਰੱਖੋ। End user's user agent forward ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ Mixpanel ਦਾ ਆਪਣਾ label ਸਹੀ ਰਹੇ, ਅਤੇ ਦੋਵਾਂ properties ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਅਸਹਿਮਤ ਹੋਣ, Proof of Actor basis ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ evidence 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਹੈ।
  4. ਉਹ reports ਵੰਡੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵਰਤਦੇ ਹੋ। Funnels, retention ਅਤੇ flows ਨੂੰ actor class ਅਨੁਸਾਰ split ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕੋ ਕਿ ਕੀ agent-driven sign ups ਮਨੁੱਖੀ ਵਾਲਿਆਂ ਵਾਂਗ retain ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ AI-assisted users activation ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ। SaaS apps use case ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਿੱਥੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ।
  5. ਉੱਥੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਅਹਿਮ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ routes ਲਈ policies ਲਿਖੋ ਜਿੱਥੇ actor class experience ਬਦਲਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। rolling out actor-aware policies safely ਬਾਰੇ guide process ਨੂੰ ਸਮੇਟਦੀ ਹੈ।

ਕਿਹੜਾ ਕਦੋਂ ਚੁਣਨਾ ਹੈ

Mixpanel ਚੁਣੋ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਸਵਾਲ product behavior ਬਾਰੇ ਹੋਵੇ: activation, conversion, retention, feature adoption ਅਤੇ ਉਹ paths ਜੋ users ਲੈਂਦੇ ਹਨ। ਇਸਦਾ $mp_actor_type label ਉਸ analysis ਦੇ ਅੰਦਰ agents ਅਤੇ bots ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਪਹਿਲਾ ਕਟਾਅ ਹੈ।

Proof of Actor ਜੋੜੋ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਸ label ਦੇ ਨਾਲ evidence ਚਾਹੀਦੀ ਹੋਵੇ, ਜਦੋਂ AI-assisted users ਤੁਹਾਡੇ product ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੋਣ, ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ agent traffic ਵੱਡੇ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ APIs ਜਾਂ MCP servers ਰਾਹੀਂ ਆਵੇ, ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ application ਨੂੰ report ਦੀ ਬਜਾਏ request time 'ਤੇ respond ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ। Mixpanel ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ product ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। Proof of Actor ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰ interaction 'ਤੇ ਇਸਦਾ user ਕੌਣ ਹੈ, evidence ਨਾਲ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ code ਨੂੰ ਇਸ 'ਤੇ act ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ

Proof of Actor private beta ਵਿੱਚ ਹੈ। Founding developer program ਰਾਹੀਂ, ਚੁਣੀਆਂ ਗਈਆਂ teams agreed usage limits ਦੇ ਅੰਦਰ ਬਿਨਾਂ automatic billing ਦੇ 12 months ਤੱਕ free access ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। early access ਲਈ apply ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਾਨੂੰ ਆਪਣੇ product ਅਤੇ ਉਹ interactions ਬਾਰੇ ਦੱਸੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।

Mixpanel Mixpanel, Inc. ਦਾ trademark ਹੈ.

ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ

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 ਜਾਂ Unknown।
basis
ਸਬੂਤ ਕਿੰਨਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੈ: verified, declared, inferred ਜਾਂ unknown।
evidence
result ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੇ signals, ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ team ਵੇਖ ਸਕੇ ਕਿ ਕਿਉਂ।

observation mode ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ: results ਨੂੰ ਆਪਣੇ logs ਦੇ ਨਾਲ record ਕਰੋ ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਕੋਈ policy ਨਾ ਚੁਣੋ, ਕੁਝ ਵੀ ਨਾ ਬਦਲੋ। Node.js integration guide ਪੜ੍ਹੋ

ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ

ਕੀ ਮੈਨੂੰ Mixpanel ਨੂੰ Proof of Actor ਨਾਲ replace ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?

ਨਹੀਂ। Funnels, retention ਅਤੇ product event analysis ਲਈ Mixpanel ਸਹੀ tool ਬਣਿਆ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। Proof of Actor ਹਰ interaction ਲਈ actor classification ਇੱਕ evidence basis ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ application ਨੂੰ ਇਸ 'ਤੇ route ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ teams Mixpanel ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ Proof of Actor ਜੋੜਦੀਆਂ ਹਨ.

ਕੀ ਮੈਂ actor classes ਨੂੰ Mixpanel ਵਿੱਚ ਭੇਜ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?

ਹਾਂ। ਤੁਹਾਡਾ application ਹਰ Proof of Actor result ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਤੁਸੀਂ actor class ਅਤੇ basis ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ events 'ਤੇ event ਜਾਂ user properties ਵਜੋਂ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ track ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਫਿਰ ਤੁਸੀਂ Mixpanel funnels ਅਤੇ retention ਨੂੰ Human, Human + AI, Agent ਅਤੇ Unknown ਅਨੁਸਾਰ break down ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ.

Mixpanel ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ agents label ਕਰਦਾ ਹੈ। Proof of Actor ਕਿਉਂ ਜੋੜਣਾ?

Mixpanel ਦੀ documentation ਅਨੁਸਾਰ, November 2026 ਤੱਕ, ਇਸਦਾ Actor Type property user agent ਤੋਂ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। Proof of Actor ਹਰ result ਦਾ basis ਦੱਸਦਾ ਹੈ, HTTP Message Signatures ਨਾਲ agent identity verify ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, AI-assisted people ਨੂੰ Human + AI ਵਜੋਂ report ਕਰਦਾ ਹੈ, evidence ਪਤਲਾ ਹੋਣ 'ਤੇ Unknown ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ code ਨੂੰ result 'ਤੇ act ਕਰਨ ਲਈ policies ਦਿੰਦਾ ਹੈ.

ਕੀ Mixpanel bots ਨੂੰ by default filter ਕਰਦਾ ਹੈ?

Mixpanel ਦੀ documentation ਅਨੁਸਾਰ, ਇਸਦੀ JavaScript library by default ਜਾਣੇ-ਪਹਿਚਾਣੇ crawlers ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਸੂਚੀ filter ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ $ignore property ਸੈਟ ਕਰਕੇ ਹੋਰ events drop ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਸਦੇ ingestion APIs ਵੀ ਹਰ event ਲਈ Actor Type ਨੂੰ agent, bot ਜਾਂ none ਵਜੋਂ ਜੋੜਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ reports ਵਿੱਚ filter ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ.

ਕੀ Proof of Actor ਕੁਝ block ਕਰਦਾ ਹੈ?

ਨਹੀਂ। ਇਹ observation mode ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ install 'ਤੇ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦਾ। ਤੁਸੀਂ real traffic ਦੇ ਖਿਲਾਫ policies preview ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਆਪਣੇ code ਵਿੱਚ route by route enforcement ਕਰਦੇ ਹੋ.

ਕੀ Proof of Actor server-side tracking ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?

ਹਾਂ। Proof of Actor Node.js middleware, Next.js, edge, ਇੱਕ generic HTTP API ਅਤੇ MCP servers ਵਿੱਚ ਚੱਲਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਉਹ interactions ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ browser ਨੂੰ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਛੂਹਦੀਆਂ.

ਜਾਣੋ ਤੁਹਾਡਾ app ਕੌਣ ਵਰਤ ਰਿਹਾ ਹੈ।

Founding developers ਦੇ ਇੱਕ ਛੋਟੇ group ਲਈ private beta।

ਅਗਾਊਂ ਪਹੁੰਚ ਲਵੋਕੀਮਤ ਵੇਖੋ

ਪਹਿਲਾਂ ਗੱਲ ਕਰਨੀ ਪਸੰਦ ਕਰੋਗੇ? founders ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰੋ