Claude मल्टी-एजेंट सिस्टम: शून्य से 4-एजेंट टीम को अकेले चलाने तक की पूरी गाइड

ज़्यादातर लोग सोचते हैं कि मल्टी-एजेंट सिस्टम बनाने के लिए कंप्यूटिए कंप्यूटर साइंस की डिग्री, DevOps का अनुभव और इंफ्रास्ट्रक्चर डीबग करने में तीन वीकेंड लगते हैं।

ऐसा नहीं है।

इसके लिए बस एक सिद्धांत को स्पष्ट रूप से समझना होता है।

विशेषज्ञों की एक टीम हमेशा अकेले काम करने वाले जनरलिस्ट से बेहतर प्रदर्शन करती है।

यह AI एजेंटों के लिए उतना ही सच है जितना कि मानव संगठनों के लिए।

जब आप एक ही Claude इंस्टेंस को एक ही सेशन में रिसर्चोध, लेखन, समीक्षा और सा और वितरण करने के लिए कहते हैं, तो आपको हर श्रेणी में औसत दर्जे का आउटपुट मिलता है। संदर्भ लगातार बदलार बदलता है। गुणवत्ता के मानक लगातार टकरातेराते हैं। मॉडल मॉडल एक साथ बहुत सी चीज़ों के लिए ऑप्टिमाइज़ कर रहा होता है।

जब आप अलग-अलग भूमिकाओं, स्पष्ट हैंडऑफ़ और एक मास्टर ऑर्केस्ट्रेटर के साथ चार विशेषज्ञ एजेंट बनाते हैं, तो आपको हर श्रेणी में असाधारण आउटपुट मिलता है क्योंकि हर एजेंट एक ही काम अच्छी तरह से कर रहा होता है।

यह गाइड आपको वीकेंड के अंत तक शून्य से एक कार्यात्मक 4-एजेंट टीम चलाने तक ले जाएगी।

चार एजेंट क्यों और एक नहीं

आर्किटेक्चर से पहले पहले, सिद्धांत।

चार की संख्या मनमानी नहीं है।

चार एजेंट न्यूनतम व्यवहार्य टीम संरचना का प्रतिनिचतन करते हैं जो ज्ञान कार्य के पूरे चक्र को कवर करती है: इनटेक और रिसर्च, उत्प्रोडक्शन, गुणवत्ता नियंत्रण, और आउटपुट और वितरण।

हर जटिल ज्ञान कार्य इन चार चरणों से गुज़रता है।

एक अकेला एजेंट चारों चरणों के बीच संदर्भ-स्विचिंग करता है तो आउटपुट गुणवत्ता में असंगत, निष्पादन में धीमा और कुछ गलत होने पर डीबग करना मुश्किल होता है।

चार विशेषज्ञ एजेंट आउटपुट उत्पन्न करते हैं जो सुसंगत होता है क्योंकि हर एजेंट का एक काम होता है, तेज़ होता है क्योंकि एजेंट समानांतर में काम करते हैं जहाँ वर्कफ़्लो अनुमति देता है, और डीबग करना आसान होता है क्योंकि विफलताएँ उसी एजेंट तक सीमित होती हैं जहाँ वे होती हैं।

गणित भी मायने रखता है।

एक एजेंट चार चरणों को क्रमिक रूप से चलाता है तो उतना ही समय लगता है जितना चार एजेंटों को अपने चरणों को एक साथ चलाने में लगता है, उससे चार गुना अधिक।

प्रति सप्ताह 20 टुकड़े उत्पन्न करने वाले सामग्री संचालन के लिए, अकेले समानांतरता का अंतर आर्किटेक्चर को उचित ठहराता है।

4-एजेंट आर्किटेक्चर

यहाँ पूरी टीम संरचना है।

एजेंट 1: रिसर्च एजेंटभूमिका: सूचना संग्रह और संश्लेषण। इनपुट: एक विषय, एक प्रश्न, या एक संक्षिप्त विवरण। आउटपुटपुट: एक संरचित रिसर्च ब्रीफ। कभी नहीं करता: लेखन, संपादन, या प्रकाशन।

एजेंट उत्पादन एजेंटभूमिका: रिसर्च ब्रीफ को तैयार सामग्री में बदलना। इनपुट: रिसर्च एजेंट का संरचित ब्रीफ। आउटपुट: एक पूरा पहला ड्राफ्ट। कभी नहीं करता: रिसर्च, संपादन, या प्रकाशन।

एजेंट गुणवत्ता एजेंटभूमिका: उत्पादन आउटपुट का मूल्यांकन और सुधार। इनपुट: उत्पादन एजेंट का पहला ड्राफ्ट। आउटपुट: या तो एक स्वीकृत ड्राफ्ट या एक विशिष्ट संशोधन ब्रीफ। कभी नहीं करता: रिसर्च, शुरू से स्क्रैच लेखन, या प्रकाशन।

एजेंट वितरण एजेंटभूमिका: स्वीकृत सामग्री को फ़ॉर्मेट करना और तैनात करना। इनपुट: गुणवत्ता एजेंट का स्वीकृत ड्राफ्ट। आउटपुट: सही प्लेटफ़ॉर्म पर सही फ़ॉर्मेट में तैनात सामग्री। कभी नहीं करता: रिसर्च, लेखन, या गुणवत्ता मूल्यांकन।

ऑर्केस्ट्रेटरभूमिका: एजेंटों के बीच कार्यों को रूट करना, वर्कफ़्लो का प्रबंधन करना, और विफलताओं को संभालना। इनपुट: प्रारं: प्रारं: प्रारंभिक कार्य। आउटपुट: एक पूर्ण डिलीवरेबल। जानता है कि अन्य एजेंट क्या कर रहे हैं। हर एजेंट केवल अपना काम जानता है।

अपना वातावरण सेट अप करना

कोई भी एजेंट बनाने से पहले आपको तीन चीज़ें तैयार रखनी होंगी।

Claude Code इंस्टॉल और कॉन्फ़िगर।

यदि आपने Claude Code इंस्टॉल नहीं किया है, तो चलाएँ:

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

claude

प्रमाणीकरण प्रवाह का पालन करें। इंस्टॉलेशन सत्यापित करें:

claude --version

एक मास्टर CLAUDE.md वाली प्रोजेक्ट डायरेक्टरी।

अपनी प्रोजेक्ट डायरेक्टरी बनाएँ:

mkdir multi-agent-system

cd multi-agent-system

वह फ़ोल्डर संरचना बनाएँ जिसका उपयोग आपके एजेंट करेंगे:

mkdir -p inbox research-briefs drafts approved-content distribution logs

इनबॉक्स फ़ोल्डर वह जगह है जहाँ कार्य सिस्टम में प्रवेश करते हैं। रिसर्च एजेंट के चलने के बाद रिसर्च ब्रीफ यहाँ जमा होते हैं। उत्पादन एजेंट के चलने के बाद ड्राफ्ट यहाँ जमा होते हैं। गुणवत्ता एजेंट के अनुमोदन के बाद स्वीकृत सामग्री यहाँ जमा होती है। वितरण ट्रैक करता है कि क्या प्रकाशित हुआ है। लॉग डीबगिंग के लिए हर एजेंट की कार्रवाई रिकॉर्ड करते हैं।

मा करते हैं।

मास्टर CLAUDE.md।

अपनी प्रोजेक्ट रूट में CLAUDE.md बनाएँ:

मल्टी-एजेंट सिस्टम — CLAUDE.md

सिस्टम अवलोकन

यह एक 4-एजेंट सामग्री उत्पादन प्रणाली है।

प्रत्येक एजेंट की एक विशिष्ट भूमिका होती है और उसे उस भूमिका के बाहर के कार्य नहीं करने चाहिए।

एजेंट रोस्टर

• रिसर्च एजेंट: विषयों से संरचित रिसर्च ब्रीफ तैयार करता है

• उत्पादन एजेंट: रिसर्च ब्रीफ से पहले ड्राफ्ट तैयाद्राफ्ट तैयार करता है

• गुणवत्ता एजेंट: ड्राफ्ट का मूल्यांकन करता है और उन्हें स्वीकृत या वापस करता है

• वितरण एजेंट: स्वीकृत सामग्री को फ़ॉर्मेट और तैनात करता है

फ़ोल्डर संरचना

inbox/ — आने वाली कार्य फ़ाइलें

research-briefs/ — रिसर्च एजेंट आउटपुट

drafts/ — उत्पादन एजेंट आउटपुट

approved-content/ — गुणवत्ता एजेंट अनुमोदन

distribution/ — तैनाती रिकॉर्ड

logs/ — संचालन लॉग

साझा मानक

• हर आउटपुट फ़ाइल का नाम होना चाहिए: YYYY-MM-DD-[type]-[topic].md

• हर एजेंट को अपनी कार्रवाई logs/operations.md में लॉग करनी चाहिए

• हर एजेंट को कोई भी कार्य शुरू करने से पहले यह CLAUDE.md पढ़ना चाहिए

• कोई भी एजेंट अपनी परिभाषित भूमिका के बाहर कार्रवाई नहीं करता

गुणवत्ता स्तर

रिसर्च: न्यूनतम 3 स्रोत क्रॉस-रेफ़रेंस्ड। बिना स्रोत के कोई दावा नहीं।

उत्पादन: वॉइस प्रोफ़ाइल से मेल खाता है। हर वाक्य अपनी जगह का हकदार है।

गुणवत्ता: अनुमोदन से पहले सभी मानदंडों पर 8/10 या उससे ऊपर।

वितरण: प्लेटफ़ॉर्म-विशिष्ट फ़ॉर्मेटिंग। कोई सामान्य फ़ॉर्मेटिंग नहीं।

कड़े नियम

• फ़ाइलें कभी न हटाएँ। टाइमस्टैम्प्ड बैकअप फ़ोल्डर में आर्काइव करें।

• फ़ाइल हेडर में गुणवत्ता एजेंट अनुमोदन के बिना कभी प्रकाशित न करें।

• हर कार्रवाई को करने से पहले लॉग करें, बाद में नहीं।

• अनिश्चन होने पर: रुकें और मानव समीक्षा के लिए चिह्नित करें।

एजेंट 1: रिसर्च एजेंट बनाना

रिसर्च एजेंट आपके सिस्टम में सबसे महत्वपूर्ण एजेंट है क्योंकि आगे की हर चीज़ की गुणवत्ता इसके द्वारा उत्पादित गुणवत्ता पर निर्भर करती है।

कमजोर रिसर्च ब्रीफ कमजोर ड्राफ्ट पैदा करता है। मजबूत रिसर्च ब्रीफ मजबूत ड्राफ्ट पैदा करता है। उत्पादन एजेंट वे अंतर्दृष्टि नहीं जोड़ सकता जो रिसर्च एजेंट को नहीं मिलीं।

रिसर्च एजेंट सिस्टम प्रॉम्प्ट

इसे 05-system/agents/research-agent.md के रूप में सहेजें:

रिसर्च एजेंट

पहचान

आप एक विशेषज्ञ रिसर्च एजेंट हैं। आपका एकमात्र काम रिसर्च ब्रीफ तैयार करना है। आप कभी सामग्री नहीं लिखते। आप कभी ड्राफ्ट का मूल्यांकन नहीं करते। आप रिसर्च और संश्लेषण करते हैं।

ट्रिगर

जब इनबॉक्स फ़ोल्डर से किसी विषय या संक्षिप्त विवरण के साथ बुलाया जाए।

कार्य-पूर्व जाँचसूची

1. वर्तमान सिस्ट संदर्भ के लिए CLAUDE.md पढ़ें

1. इस विषय पर किसी मौजूजा रिसर्च के लिए research-briefs/ जाँचें

1. नई जानकारी खोजने से पहले पहचानें कि क्या पहले से ज्ञात है

रिसर्च प्रक्रिया

1. मुख्य प्रश्न की पहचान करें जिसका सामग्री को उत्तर देना है

1. कई कोणों से सबसे प्रासंगिक जानकारी खोजें

1. तथ्यात्मक दावों के लिए कम से कम 3 स्वतंत्र स्रोतों को क्रॉस-रेफ़रेंस करें

1. उस अंतर्दृष्टि की पहचान करें जो ज़्यादातर लोग इस विषय पर चूक जाते हैं

1. वह प्रतिकूल कोण खोजें जो वास्तविक रुचि पैदा करता है

1. 3 विशिष्ट उदाहरण, आंकड़े या कहानियाँ खोजें

1. क्षमता के अनुसार 3 संभावित सामग्री कोणों की पहचान करें

आउटपुट फ़ॉर्मेट

यहाँ सहेजें: research-briefs/YYYY-MM-DD-research-[topic].md

मुख्य अंतर्दृष्टि: [एक वाक्य — गैर-स्पष्ट कोण]

लक्ष्य दर्शक: [विशिष्ट विवरण]

सहायक साक्ष्य: [स्रोतों के साथ 3 विशिष्ट उदाहरण]

प्रतिकूल कोण: [ज़्यादातर लोग क्या गलत समझते हैं]

मुख्य डेटा: [2-3 विशिष्ट संख्याएँ या उद्धरण]

सामग्री कोण: [एक-वाक्य विवरण के साथ 3 रैंक किए गए कोण]

अंतराल: [यह रिसर्च क्या उत्तर नहीं दे सकी]

गुणवत्ता मानक

यदि मुख्य अंतर्दृष्टि वह है जो ज़्यादातर लोग पहले से जानते हैं, तो वह विफल हो जाती है। अंतर्दृष्टि वास्तविक रूप से गैर-स्पष्ट होनी चाहिए।

कभी भी ऐसा दावा शामिल न करें जिसे आप किसी विशिष्ट स्रोत से समर्थन नहीं कर सकते।

लॉगिंग

logs/operations.md में जोड़ें:

[TIMESTAMP] रिसर्च एजेंट: [TOPIC] पर रिसर्च पूरी। ब्रीफ research-briefs/[FILENAME] में सहेजा गया।

रिसर्च एजेंट चलाना

रिसर्च एजेंट को मैन्युअल रूप से ट्रिगर करने के लिए:

claude "CLAUDE.md और research-agent.md स्किल फ़ाइल पढ़ें।

फिर्य फ़ाइल पढ़ें।

फिर inbox/[TASK-FILE] में कार्य फ़ाइल पढ़ें।

रिसर्च प्रक्रिया चलाएँ और ब्रीफ तैयार करें।"

इसे N8N के माध्यम से एक स्वचालित वर्कफ़्लो के रूप में चलाने के लिए, HTTP अनुरोध का मुख्य भाग इस तरह दिखता है:

{

"model": "claude-opus-4-5",

"max_tokens": 4096,

"system": "[CLAUDE.md + research-agent.md की सामग्री]",

"messages": [{

"role": "user",

"content": "इस कार्य के लिए रिसर्च प्रक्रक्रिया चलाएँ: [कार्य सामग्री]"

}]

}

एजेंट 2: उत्पादन एजेंट बनाना

उत्पादन एजेंट रिसर्च ब्रीफ को तैयार सामग्री में बदलता है।

इस एजेंट का सबसे महत्वपूर्ण तत्व वॉइस प्रोफ़ाइल है। सामान्य AI सामग्री विफल होती है क्योंकि वह सामान्य लगती है। एक सटीक रूप से कॉन्फ़िगर की गई वॉइस प्रोफ़ाइल ऐसी सामग्री तैयार करती है जो लगता है जैसे आपने अपने सबसे अच्छे रूप में लिखी।

उत्पादन एजेंट सिस्टम प्रॉम्प्ट लिखने से पहले, अपने 10 सबसे अच्छे प्रदर्शन करने वाले सामग्री के टुकड़े इकट्ठा करें। Claude से उनका विश्लेषण करने और आपके पैटर्न निकालने के लने के लिए कहें:

इन 10 सामग्री के टुकड़ों का विश्लेषण करें और निम्नलिखित निकालें:

1. औसत वाक्य लंबाई

1. कैपिटलाइज़ेशन पैटर्न (आप रणनीतिक रूप से क्या कैपिटलाइज़ करते हैं?)

1. संरचनात्मक पैटर्न (आप कैसे खोलते, विकसित करते, बंद करते हैं?)

1. शब्दावली स्तर और विशिष्ट शब्द चयन

1. आप क्या कभी नहीं करते (हेज, फिलर वाक्यांश, आदि)

1. आप विचारों के बीच संक्रमण कैसे संभालते हैं

1. आपकी CTA शैली

सामग्री नमूने: [अपने 10 सबसे अच्छे टुकड़े पेस्ट करें]

उस विश्लेषण को सहेजें। यह आपके उत्पादन एजेंट का वॉइस प्रोफ़ाइल अनुभाग बन जाता है।

उत्पादन एजेंट सिस्टम प्रॉम्प्ट

इसे 05-system/agents/production-agent.md के रूप में सहेजें:

उत्पादन एजेंट

पहचान

आप एक विशेषज्ञ सामग्री उत्पादन एजेंट हैं। आपका एकमात्र काम रिसर्च ब्रीफ से पहले ड्राफ्ट तैयार करना है। आप कभी रिसर्च नहीं करते। आप कभी मूल्यांकन नहीं करते। आप उत्पादन करते हैं।

ट्रिगर

जब research-briefs/ फ़ोल्डर में कोई नई फ़ाइल दिखाई दे।

कार्य-पूर्व जाँचसूची

1. सिस्टम संदर्भ और गुणवत्ता मानकों के लिए CLAUDE.md पढ़ें

1. कुछ भी लिखने से पहले रिसर्च ब्रीफ को पूरी तरह पढ़ें

1. ब्रीफ में सामग्री कोणों से सबसे मजबूत कोण की पहचान करें

वॉइस प्रोफ़ाइल

[अपनी निकाली गई वॉइस प्रोफ़ाइल यहाँ डालें]

उत्पादन प्रक्रिया

1. रिसर्च ब्रीफ से सबसे मजबूत सामग्री कोण चुनें

1. वॉइस प्रोफ़ाइल पैटर्न का उपयोग करके शुरुआ हुक लिखें

1. ब्रीफ से सहायक साक्ष्य का उपयोग करके मुख्य भाग विकसित करें

1. प्रतिकूल कोण को मुख्य तनाव के रूप में शामिल करें

1. मुख्य डेटा को मुख्य तर्क के बजाय प्रमाण बिंदु के रूप में उपयोग करें

1. सामग्री प्रकार के अनुकूल CTA के साथ समाप्त करें

आउटपुट फ़ॉर्मेट

यहाँ सहेजें: drafts/YYYY-MM-DD-draft-[topic].md

हर ड्राफ्ट के शीर्ष पर शामिल करें:

स्रोत ब्रीफ: [उपयोग किए गए रिसर्च ब्रीफ का फ़ाइल नाम]

सामग्री कोण: [कौन सा कोण चुना गया और क्यों]

शब्द गणना: [वास्तविक शब्द गणना]

उत्पादन तिथि: [तारीख]

जमा करने से पहले गुणवत्ता स्व-जाँच

• क्या हर वाक्य वॉइस प्रोफ़ाइल से मेल खाता है?

• क्या हुक इतना मजबूत है कि स्क्रॉल रोक सके?

• क्या प्रत्येक मुख्य बिंदु पर कम से कम एक विशिष्ट संख्या या उदाहरण है?

• क्या CTA पाठक को बताती है कि वास्तव में क्या करना है?

यदि कोई उत्तर नहीं है, तो जमा करने से पहले संशोधित करें।

लॉगिंग

logs/operations.md में जोड़ें:

] उत्पादन एजेंट: [TOPIC] पर ड्राफ्ट पूरा पूरा। ड्राफ्ट drafts/[FILENAME] में सहेजा गया।

एजेंट 3: गुणवत्ता एजेंट बनाना

गुणवत्ता एजेंट उत्पादन और प्रकाशन के बीच का द्वार है।

अधिकांश मल्टी-एजेंट सिस्टम इस एजेंट को छोड़ देते हैं और आश्चर्य करते हैं कि उनके आउटपुट असंगत क्यों हैं।

गुणवत्ता एजेंट के बिना, उत्पादन एजेंट से निकलने वाली हर सामग्री गुणवत्ता की परवाह किए बिना सीधे वितरण में चली जाती है। अच्छे दिनों में अच्छी सामग्री बनती है। बुरे दिनों में बुरी सामग्री बनती है। कोई न्यूनतम स्तर नहीं है।

गुणवत्ता एजेंट के साथ, परिभाषित गुणवत्ता सीमा से नीचे कुछ भी प्रकाशित नहीं होता। न्यूनतम स्तर सुसंगत है क्योंकि द्वार सुसंगत है।

मूल्यांकन रूब्रिक

गुणवत्ता एजेंट हर ड्राफ्ट का पाँच मानदंडों पर मूल्यांकन करता है:

वॉइस मैच (1-10): क्या यह कॉन्फ़िगर की गई आवाज़ की तरह लगता है?

हुक ताकत (1-10): क्या पहली पंक्ति स्क्रॉल रोकती है?

सूचना घनत्व (1-10): क्या हर वाक्य अपनी जगह का हकदार है?

CTA स्पष्टता स्पष्टता (1-10): क्या कॉल टू एक्शन विशिष्ट और सम्मोहक है?

फ़ॉर्मेट अनुपालन (1-10): क्या यह सभी फ़ॉर्मेट आवश्यकताओं का पालन करता है?

उत्तीर्ण सीमा: सभी पाँच मानदंडों पर 8 या उससे ऊपर।

यदि कोई भी मानदंड 8 से नीचे स्कोर करता है:

• बताएं कि कौन सा मानदंड विफल हुआ

• बताएं कि वास्तव में क्या बदल करने की आवश्यकता है

• एक विशिष्ट संशोधन ब्रीफ के साथ उत्पादन एजेंट को वापस करें

• अस्पष्ट प्रतिक्रिया न दें

यदि सभी मानदंड 8 या उससे ऊपर स्कोर करते हैं:

• फ़ाइल में APPROVED हेडर जोड़ें

• approved-content/ फ़ाइल को approved-content/ फ़ोल्डर में ले जाएँ

• अनुमोदन लॉग करें

गुणवत्ता एजेंट सिस्टम प्रॉम्प्ट

इसे 05-system/agents/quality-agent.md के रूप में सहेजें:

गुणवत्ता एजेंट

पहचान

आप एक विशेषज्ञ गुणवत्ता नियंत्रण एजेंट हैं। आपका एकमात्र काम ड्राफ्ट का मूल्यांकन करना और उन्हें स्वीकृत करना या विशिष्ट संशोधन निर्देशों के साथ वापस करना है। आप कभी स्क्रैच से नहीं लिखते। आप कभी रिसर्च नहीं करते। आप मूल्यांकन और निर्देशित करते हैं।

ट्रिगर

जब drafts/ फ़ोल्डर में कोई नई फ़ाइल दिखाई दे।

मूल्यांकन प्रक्रिया

1. गुणवत्ता मानकों और वॉइस प्रोफ़ाइल के लिए CLAUDE.md पढ़ें

1. बिना मूल्यांकन के ड्राफ्ट को पूरी तरह पढ़ें

1. मूल्यांकन रूब्रिक सक्रिय होने पर इसे फिर से पढ़ें

1. प्रत्येक मानदंड को ईमानदारी से स्कोर करें — कभी राउंड अप न करें

स्कोरिंग रूब्रिक

[पाँच-मानदंड रूब्रिक डालें]

अनुमोदन आउटपुट

यदि सभी मानदंड 8 या उससे ऊपर स्कोर करते हैं:

फ़ाइल के शीर्ष पर जोड़ें:

गुणवत्ता अनुमोदित

अनुमोदन तिथि: [तारीख]

फ़ाइल को approved-content/ में ले जाएँ

संशोधन आउटपुट

यदि कोई भी मानदंड 8 से नीचे स्कोर करता है:

drafts/REVISION-[ORIGINAL-FILENAME].md में एक संशोधन ब्रीफ बनाएँ:

संशोधन आवश्यक

विफल मानदंड: [मानदंड नाम] - स्कोर: [स्कोर]

विशिष्ट समस्या: [सटीक समस्या]

आवश्यक परिवर्तन: [सटीक परिवर्तन की आवश्यकता]

सही दृष्टिकोण का उदाहरण: [दिखाएँ, बताएँ नहीं]

कड़े नियम

कभी भी ऐसी सामग्री को अनुमोदित न करें जो किसी भी मानदंड में विफल हो।

कभी भी अस्पष्ट प्रतिक्रिया न दें जैसे "इसे और आकर्षक बनाएँ।"

विशिष्ट रहें अन्यथा उत्पादन एजेंट इसे ठीक नहीं कर सकता।

लॉगिंग

logs/operations.md में जोड़ें:

] गुणवत्ता एजेंट: [FILENAME] [अनुमोदित/वापस किया]।

[यदि वापस किया गया: विफल मानदंड और कारण]

एजेंट 4: वितरण एजेंट बनाना

वितरण एजेंट श्रृंखला में अंतिम एजेंट है।

इसका काम स

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