এজেন্টদের মধ্যে এআই সহযোগিতা সম্পর্কে আপনার 5টি জিনিস জানা দরকার
এন্টারপ্রাইজ এআই দ্রুতগতিতে একমুখী সহকারী থেকে স্বায়ত্তশাসিত এজেন্টের গতিশীল বাস্তুতন্ত্রে বিকশিত হচ্ছে যা জটিল সমস্যা সমাধানের জন্য যুক্তি দিতে, প্রতিনিধিত্ব করতে এবং সহযোগিতা করতে পারে। একটি উন্নত মডেলের উপর নির্ভর করার পরিবর্তে, এগিয়ে-চিন্তাকারী আইটি নেতারা কীভাবে একাধিক বুদ্ধিমান এজেন্ট সমন্বিত এবং লক্ষ্যযুক্ত উপায়ে একসাথে কাজ করতে পারে তা অনুসন্ধান করছেন। Globant Enterprise AI-তে Gaston Milano Social Links নেভিগেশন CTO এই স্থানান্তরটি এজেন্ট-টু-এজেন্ট সহযোগিতার উত্থানের সংকেত দেয়, যা এন্টারপ্রাইজগুলি অটোমেশন, সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং ডিজিটাল অপারেশন সম্পর্কে চিন্তা করার পদ্ধতিকে পরিবর্তন করছে। আপনি পছন্দ করতে পারেন যাইহোক, সফল হওয়ার জন্য, মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেম বাস্তবায়নের জন্য প্রয়োজন নতুন পরিকাঠামো, নতুন শাসন কাঠামো এবং CIO এবং IT নেতাদের পক্ষ থেকে নতুন চিন্তাভাবনা। এন্টারপ্রাইজ AI.1 এর পরবর্তী যুগের জন্য জানতে এবং প্রস্তুত করার জন্য এখানে পাঁচটি মূল বিষয় রয়েছে। এআই-সক্ষম সহযোগিতা বুদ্ধিমান অর্কেস্ট্রেশন সম্পর্কে, শুধু টাস্ক অটোমেশন নয়। এজেন্ট-ভিত্তিক AI কে পূর্বের অটোমেশন সরঞ্জামগুলি থেকে আলাদা করে তা হল স্বায়ত্তশাসন এবং অভিযোজনযোগ্যতার সাথে বহু-পদক্ষেপের প্রক্রিয়াগুলি সাজানোর ক্ষমতা। এর অর্থ হল সাধারণ কাজগুলি সম্পাদনের বাইরে যাওয়া এবং গতিশীলভাবে আপনি কীভাবে সেই কাজগুলি করতে এবং সম্পাদন করেন তা পুনরায় সংজ্ঞায়িত করা। আজ, একজন এআই এজেন্ট একটি উচ্চ-স্তরের লক্ষ্য নির্ধারণ করতে পারে এবং স্বাধীনভাবে একাধিক কর্মের পরিকল্পনা করতে পারে, সেই পরিকল্পনার জন্য প্রয়োজনীয় উপযুক্ত সরঞ্জামগুলি নির্বাচন করতে পারে এবং এমনকি যদি এটি কোনও বাধার সম্মুখীন হয় তবে তার পদ্ধতির পুনর্বিবেচনা করতে পারে, সমস্তই সরাসরি মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই। আপনার ব্যবসা সফল হওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় সমস্ত শীর্ষ খবর, মতামত, বৈশিষ্ট্য এবং পরামর্শ পেতে TechRadar Pro নিউজলেটারে সাইন আপ করুন! যখন একাধিক এজেন্ট একসাথে কাজ করে, তারা একটি বিকেন্দ্রীভূত বুদ্ধিমত্তা ব্যবস্থা গঠন করে। উদাহরণস্বরূপ, একজন এজেন্ট একটি কাজের জন্য প্রয়োজনীয়তা বা তথ্য সংগ্রহ করতে পারে, অন্যজন ঝুঁকি মূল্যায়ন করতে পারে এবং তৃতীয় এজেন্ট নির্ধারিত কাজগুলি সম্পাদন করতে পারে, পাশাপাশি ভূমিকা পরিবর্তন করতে, লক্ষ্যগুলি স্পষ্ট করতে এবং পরিবর্তিত অবস্থার উপর ভিত্তি করে কাজের প্রক্রিয়াগুলিকে পুনরুদ্ধার করতে সক্ষম হতে পারে। অর্কেস্ট্রেশনের এই স্তরটি প্রতিফলিত করে যে কীভাবে মানব দলগুলি আজ কাজ করে, তবে এজেন্টরা আরও বেশি গতি এবং স্কেলে কাজ করতে পারে এবং সংস্থাগুলি কীভাবে কাজ করা হয় তা পুনর্বিবেচনা করতে পারে। এটি কেবল আরও উদ্ভাবনী মডেলের দ্বারাই নয়, আরও ভাল স্থাপত্য নকশা দ্বারাও সম্ভব হয়েছে। এআই সহযোগিতার উন্নতির জন্য, এন্টারপ্রাইজগুলিকে অবশ্যই এআইকে শুধুমাত্র একটি অ্যাড-অন ফাংশন হিসাবে ভাবতে শুরু করতে হবে না, বরং এটিকে সংযোগকারী টিস্যু হিসাবে বিবেচনা করা শুরু করতে হবে যা কাজের প্রক্রিয়াগুলিকে সমন্বয় করে এবং একীভূত করে। আপনি 2 পছন্দ করতে পারেন। সঠিক পরিকাঠামো ছাড়া, এজেন্ট-ভিত্তিক AI কাজ করে না। বেশিরভাগ সংস্থা এজেন্ট সহযোগিতার প্রযুক্তিগত প্রয়োজনীয়তাকে অবমূল্যায়ন করে। ট্রু এজেন্ট সিস্টেমের জন্য API-চালিত আর্কিটেকচার, রিয়েল-টাইম ডেটা অ্যাক্সেস, স্ট্যান্ডার্ডাইজড আইডেন্টিটি স্ট্রাকচার এবং মডুলার পরিবেশ প্রয়োজন যেখানে এজেন্ট একে অপরকে আবিষ্কার করতে, আহ্বান করতে এবং বিশ্বাস করতে পারে। অনুশীলনে, আইটি দলগুলিকে অবশ্যই ইভেন্ট-চালিত আর্কিটেকচার, শব্দার্থিক ডেটা স্তর এবং পরিষেবা নেটওয়ার্কগুলির মতো প্রযুক্তিগুলিতে বিনিয়োগ করতে হবে। MCP, A2A এবং AP2-এর মতো নতুন প্রোটোকলের মাধ্যমে ডেটা, টুল এবং পরিষেবা পাওয়া যায় এমন পরবর্তী স্তরে তাদের সবসময় অন্বেষণ করা উচিত। দলগুলিকে ডেটা সুরক্ষা, অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ এবং প্রাসঙ্গিক অনুমতিগুলির আশেপাশে নীতিগুলি তৈরি এবং সেট করতে হবে, বিশেষত এজেন্টদের জন্য যারা বিভিন্ন বিভাগ এবং সিস্টেম জুড়ে কাজ করবে। এজেন্টদের মধ্যে সহযোগিতা হল এমন একটি সুযোগ যা ভালোভাবে ডিজাইন করা, অভিযোজিত প্ল্যাটফর্মের উপর নির্ভর করে। এই পরিবর্তনের নেতৃত্বদানকারী সংস্থাগুলি হল ক্রমাগত বিশ্লেষণ এবং নির্বিঘ্ন সমন্বয়ের জন্য পরিকল্পিত ইকোসিস্টেম তৈরি করে। এলএলএম-এর মধ্যে সহযোগিতা ব্যতিক্রমের পরিবর্তে আদর্শ হয়ে উঠছে। এজেন্টদের বাস্তুতন্ত্র সহজাতভাবে ভিন্ন ভিন্ন। উদাহরণস্বরূপ, একটি এজেন্ট একটি ওপেন সোর্স এলএলএম ব্যবহার করে কোড জেনারেশনের জন্য অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে, অন্যজন তার নিজস্ব আইনি মডেল ব্যবহার করে চুক্তি বিশ্লেষণ পরিচালনা করে। যাইহোক, এই বৈচিত্র্য একটি শক্তি এবং একটি চ্যালেঞ্জ উভয়. এই পরিবেশে উন্নতি করতে সক্ষম হওয়ার জন্য, ব্যবসাগুলিকে অবশ্যই এমন একটি স্থাপত্যের দিকে যেতে হবে যা একাধিক LLM-কে সহাবস্থান এবং সহযোগিতা করতে দেয়৷ এর মানে হল এজেন্টদের মধ্যে শক্তিশালী প্রোটোকল তৈরি করা, মডেলের সালিসি নীতিগুলি এবং প্রসঙ্গ উইন্ডো যা সমস্ত মিথস্ক্রিয়াগুলির জন্য মেমরি বজায় রাখে। এজেন্টদের মধ্যে সহযোগিতার ভবিষ্যত একটি “সেরা” মডেল বেছে নেওয়ার বাইরে চলে যাবে এবং একটি নির্দিষ্ট কাজের জন্য মডেলগুলির সঠিক সমন্বয় সংগঠিত করার দিকে অগ্রসর হবে। আইটি নেতারা যারা এই পরিবর্তনের জন্য তাদের পরিকাঠামো প্রস্তুত করে তারা দ্রুত অগ্রসর হতে এবং সত্যিকারের সমন্বিত এআই ইকোসিস্টেম তৈরি করতে সক্ষম হবে৷4৷ এজেন্ট এআই সমন্বয় ছাড়াই ধীর হয়ে যায়। এন্টারপ্রাইজ এআই-এর বেশিরভাগ প্রাথমিক ব্যর্থতা অকার্যকর মডেল থেকে আসে না, বরং দুর্বল সমন্বয়ের কারণে আসে। এমনকি উচ্চ প্রশিক্ষিত এজেন্টরাও কার্যকরভাবে যোগাযোগ করতে সক্ষম হবে না। কাঠামোগত যোগাযোগ বা ভূমিকার স্পষ্টতা ছাড়া, দলগুলি কাজের নকল, অসামঞ্জস্যপূর্ণ ফলাফল বা স্থবির ফলাফলের সম্মুখীন হওয়ার ঝুঁকি রাখে। এটি এড়াতে, সংস্থাগুলির একটি শক্তিশালী অর্কেস্ট্রেশন স্তর প্রয়োজন, একটি মেটা-এজেন্ট বা কাঠামো, যা ভূমিকা নির্ধারণ করতে পারে, অগ্রগতি ট্র্যাক করতে পারে এবং এজেন্টদের মধ্যে কাঠামো প্রদান করতে পারে। LangGraph এবং CrewAI-এর মতো প্ল্যাটফর্মগুলি এই সমস্যা সমাধানের প্রাথমিক প্রচেষ্টা, কিন্তু অনেক উদ্যোগ তাদের নিজস্ব সমন্বয় যুক্তি তৈরি করছে। এগুলি প্রাথমিক পর্যায়ের সরঞ্জাম, তবে তারা বাস্তব-বিশ্ব এন্টারপ্রাইজ পরিবেশে জটিলতা যোগ করতে পারে। এন্টারপ্রাইজগুলি হেভিওয়েট প্ল্যাটফর্মগুলির পরিবর্তে স্পষ্ট অর্কেস্ট্রেশন সহ ছোট, আরও স্বচ্ছ সরঞ্জামগুলির জন্য বেছে নিচ্ছে যা ঘর্ষণ তৈরি করে৷ ভবিষ্যৎ অনিবার্যভাবে মাল্টি-মডেল এবং মাল্টি-প্ল্যাটফর্ম হবে, তাই পোর্টেবিলিটি এবং নিয়ন্ত্রণ যে কোনো একটি স্ট্যাকের প্রতি প্রতিশ্রুতিবদ্ধ হওয়ার চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ। এই অর্কেস্ট্রেশন ফ্রেমওয়ার্কগুলির বেশিরভাগই মূলত পাইথন বা টাইপস্ক্রিপ্টের মতো বিল্ট-ইন ডোমেন-নির্দিষ্ট ভাষা, যা তাদের বিমূর্তকরণ স্তরগুলিকে ভঙ্গুর এবং স্বল্পস্থায়ী করে তোলে। যদিও এগুলো পাইলট প্রজেক্ট বা দ্রুত প্রোটোটাইপিংয়ের জন্য উপযোগী হতে পারে, তারা খুব কমই দীর্ঘমেয়াদী এন্টারপ্রাইজ প্ল্যাটফর্মের জন্য প্রয়োজনীয় স্থিতিশীলতা প্রদান করে। এজেন্ট অভিজ্ঞতার যুগে স্বাগতম: ইন্টারঅ্যাকশন মেমরি সংরক্ষণ করা এজেন্টদের মধ্যে সহযোগিতায় সবচেয়ে উপেক্ষিত সমস্যাগুলির মধ্যে একটি হল অভিজ্ঞতা ধরে রাখা। এজেন্টরা যখন মিথস্ক্রিয়া, প্রতিনিধিত্ব এবং সিদ্ধান্তগুলিকে পরিমার্জিত করে, তখন এই বিনিময়গুলি থেকে অর্জিত জ্ঞান ফলাফলের মতোই গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে। এই মিথস্ক্রিয়া ইতিহাস হারিয়ে গেলে, ব্যবসাগুলি ভুলের পুনরাবৃত্তি, অপ্টিমাইজেশানের সুযোগগুলি হারিয়ে ফেলা এবং সিস্টেমের উপর আস্থা নষ্ট হওয়ার ঝুঁকি রাখে। এটাকেই আমরা বলি এজেন্ট অভিজ্ঞতার যুগ। DeepMind’s Era of Experience ফ্রেমওয়ার্কের মতো গবেষণার দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়ে, ফোকাস বিচ্ছিন্ন লেনদেন থেকে মিথস্ক্রিয়াগুলির মধ্যে ক্রমাগত শেখার দিকে স্থানান্তরিত হয়। এন্টারপ্রাইজ AI প্ল্যাটফর্মগুলিকে অবশ্যই নিশ্চিত করতে হবে যে এজেন্টদের মধ্যে প্রতিটি কথোপকথন, আলোচনা এবং ফলাফলগুলি ক্যাপচার করা, কাঠামোগত এবং কেবল লগ হিসাবে নয়, একটি বিবর্তিত স্মৃতি হিসাবে উপলব্ধ করা হয়েছে যা ভবিষ্যতের সহযোগিতাকে শক্তিশালী করে। অনুশীলনে, এর অর্থ হল প্রসঙ্গ অধ্যবসায়, শব্দার্থিক মেমরি স্তরগুলি এবং অভিজ্ঞতা ব্যবস্থাপনাকে একীভূত করা। অর্কেস্ট্রেশন কাঠামোতে প্রতিক্রিয়া লুপ। মানুষের দলগুলি যেমন একটি ভাগ করা ইতিহাসের উপর অঙ্কন করে আরও কার্যকর হয়ে ওঠে, তেমনি এআই ইকোসিস্টেমগুলি কেবল তখনই তাদের সম্পূর্ণ সম্ভাবনা উপলব্ধি করবে যখন এজেন্টরা তাদের সঞ্চিত অভিজ্ঞতাগুলি তৈরি করতে, পুনরায় ব্যবহার করতে এবং বিশ্বাস করতে পারে। অগ্রগামী চিন্তাশীল সিআইও এবং আইটি নেতাদের অবশ্যই বুঝতে হবে যে স্মৃতির এই স্তরটি ক্রমবর্ধমান উন্নতি নয়; এটি স্থায়িত্বের ভিত্তি এবং এজেন্ট ইকোসিস্টেমে মূল্য যোগ করে। এজেন্ট থেকে এজেন্ট এ.আই. এই স্থানান্তরটি ইতিমধ্যেই ঘটছে এবং প্রত্যাশার চেয়ে দ্রুততর হচ্ছে। আন্তঃ-এজেন্ট এআই সক্রিয়ভাবে পরিবর্তন করছে যেভাবে আজ ব্যবসা পরিচালনা করছে। লিগ্যাসি সফ্টওয়্যার আধুনিকীকরণ, গ্রাহক সহায়তা অপ্টিমাইজ এবং গতিশীলভাবে ক্লাউড খরচ পরিচালনা করতে সংস্থাগুলি মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেম স্থাপন করছে৷ সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্টে, আমরা এজেন্টদের উন্নয়ন চক্রকে ছোট করতে, মান বাড়াতে এবং বাধা কমাতে কোড তৈরি, পরীক্ষা এবং উন্নত করতে সহযোগিতা করতে দেখি। তথ্যের উচ্চ জটিলতা এবং রিয়েল-টাইম সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রয়োজনীয়তার কারণে লজিস্টিক, স্বাস্থ্যসেবা এবং আর্থিক পরিষেবাগুলির মতো শিল্পগুলি এই পরিবর্তনের জন্য বিশেষভাবে উপযুক্ত। এজেন্টদের মধ্যে বর্ধিত সহযোগিতা এন্টারপ্রাইজ সুযোগের একটি নতুন স্তর উন্মুক্ত করে, কিন্তু সম্ভাব্যতা উপলব্ধি করার জন্য সঠিক অবকাঠামো, শাসন এবং সমন্বয় প্রক্রিয়া প্রয়োজন। সিআইও এবং আইটি নেতাদের জন্য, আসল চ্যালেঞ্জ হল বিচ্ছিন্ন স্থাপনার বাইরে চলে যাওয়া এবং তাদের এআই ইকোসিস্টেম সম্পর্কে পদ্ধতিগতভাবে চিন্তা করা। আমরা ব্যবসার জন্য সেরা এআই চ্যাটবট চালু করেছি। এই নিবন্ধটি TechRadarPro-এর বিশেষজ্ঞ অন্তর্দৃষ্টি চ্যানেলের অংশ হিসাবে তৈরি করা হয়েছিল, যেখানে আমরা আজকের প্রযুক্তি শিল্পের সেরা এবং উজ্জ্বল মনকে প্রোফাইল করি। এখানে প্রকাশিত মতামতগুলি লেখকের এবং অগত্যা TechRadarPro বা Future plc-এর মতামতগুলিকে প্রতিফলিত করে না৷ আপনি যদি অংশগ্রহণ করতে আগ্রহী হন, এখানে আরও জানুন: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
প্রকাশিত: 2025-10-23 20:12:00
উৎস: www.techradar.com
