
 
 এটি উদ্যোগের মধ্যে এজেন্টিক এআই সম্পর্কে পাঁচটি অংশের সিরিজের দ্বিতীয় নিবন্ধ। অংশ 1, আমরা এজেন্টিক এআই কি এবং কিভাবে এটি জেনারেটিক এআই থেকে আলাদা হয় তা অনুসন্ধান করে, হাইপ থেকে পরিকল্পিত বাস্তবতার দিকে স্থানান্তরকে উন্মোচন করে। এটি উদ্যোগের মধ্যে এজেন্টিক এআই সম্পর্কে পাঁচটি অংশের সিরিজের দ্বিতীয় নিবন্ধ। অংশ 1, আমরা এজেন্টিক এআই কি এবং কিভাবে এটি জেনারেটিক এআই থেকে আলাদা হয় তা অনুসন্ধান করে, হাইপ থেকে পরিকল্পিত বাস্তবতার দিকে স্থানান্তরকে উন্মোচন করে। এটি এন্টারপ্রাইজে এজেন্টিক এআই সম্পর্কে পাঁচটি অংশের একটি সিরিজের দ্বিতীয় নিবন্ধ। স্বয়ংক্রিয় এজেন্টগুলি বিস্তার করা একটি রাতভর বিপ্লব নয়। এটি ক্ষমতা এবং আস্থা বৃদ্ধির একটি যাত্রা। বাস্তবে, আইটি এজেন্টগুলির কোম্পানির গ্রহণটি চারটি ব্যাপক পর্যায়ে, মৌলিক সাহায্য সরঞ্জাম থেকে সম্পূর্ণরূপে স্বয়ংক্রিয় সিস্টেমগুলিতে অগ্রগতি করার সাথে সাথে একটি পরিপূর্ণতা স্পেক্ট্রোম হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে। এটি একটি সংস্থার আইটি ক্ষমতা হিসাবে crawl - walk - run - fly হিসাবে চিন্তা করুন। আপনি কোথায় কোথায় এই কুরআনে আছেন তা বুঝতে সাহায্য করে আপনার আইটি প্রকল্পগুলির জন্য বাস্তব প্রত্যাশা এবং পরবর্তী পদক্ষেপগুল সিঁড়ির ভিত্তিতে ঐতিহ্যবাহী অটোমেশন এবং বিশ্লেষণ সমাধানগুলি রয়েছে যা বছর ধরে আছে। নিয়ম ভিত্তিক ওয়ার্কফ্লোজ, সহজ চ্যাটবোট, রোবট প্রসেস অটোমেশন (আরপিএ) বট, অথবা ক্লাসিক মেশিন লার্নিং মডেলগুলি যা ব্যতিক্রমী পূর্বাভাস তৈরি করে। এই সিস্টেমগুলি পুনরাবৃত্তিমূলক, সঠিকভাবে সংজ্ঞায়িত কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় করতে পারে (উদাহরণস্বরূপ, একটি প্রতারণামূলক লেনদেন বা একটি টেমপ্লেট থেকে একটি রিপোর্ট জেনারেশন) এবং মানুষের সাহায্য করে ভিত্তিক কাজ পরিচালনা করে। যাইহোক, তাদের কোন Phase 1 - Assisted Intelligence (Crawl): গত কয়েক বছরগুলি জেনারেটর আইটি-ভিত্তিক সাহায্যকারীদের একটি বিস্ফোরণ দেখেছে যা অনেক বেশি নমনীয়তার সাথে কাজ করে। মাইক্রোসফটের অফিস অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে Copilot, গুগলের Duet AI for Workspace, বা কাস্টম GPT-ভিত্তিক চ্যাটবোটগুলি যারা প্রাকৃতিক ভাষা বুঝতে পারে এবং আরও জটিল অনুরোধগুলি মোকাবেলা করতে পারে এমন সরঞ্জামগুলির যুগ ছিল। এই সাহায্যকারীরা ক্ষমতার একটি বড় ধাপ উপস্থাপনা করে - উদাহরণস্বরূপ, তারা ডকুমেন্টগুলি সংক্ষিপ্ত করতে পারে, ইমেল ডিজাইন করতে পারে, বিনামূল্যে ফর্মের প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে - অনেক জ্ঞান- Phase 2 - Generative AI Assistants (Walk): এখানে আমরা বাস্তব এজেন্ট এআই পৌঁছাতে পারি। ফেজ 3 এর সিস্টেমগুলি একটি উচ্চ স্তরের লক্ষ্য দেওয়া যেতে পারে এবং এটি অর্জনের জন্য একটি বহু ধাপের পরিকল্পনা পরিকল্পনা এবং বাস্তবায়ন করতে পারে। তারা পরিকল্পনা অ্যালগরিদম, টুল ব্যবহার (উদাহরণস্বরূপ, এপিআইগুলি কল করা), পূর্ববর্তী কন্টেন্টের মেমরি, এবং গতিশীল শিখার একটি উচ্চ স্তরের লক্ষ্যগুলি অন্তর্ভুক্ত করে। বাস্তবে, এটি "ডিজিটাল সহকর্মী" যা ভাল সীমাবদ্ধ লক্ষ্যগুলি শেষ থেকে শেষ পর্যন্ত পরিচালনা করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, এই স্তরের একটি আইটি সাপোর্ট এজেন্ট স্বয়ংক্রিয়ভাবে শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত Phase 3 - Goal-Driven AI Agents (Run): প্রত্যাশা শেষ স্টেট একটি সিস্টেম (বা সিস্টেমের একটি ইকো সিস্টেম) এআই এজেন্ট যা সর্বনিম্ন মানব জড়িত সঙ্গে কাজ করে - কার্যকরভাবে নির্দিষ্ট কাজ বা প্রক্রিয়াগুলির জন্য একটি ডিজিটাল কর্মক্ষমতা হিসাবে কাজ করে। একটি ফেজ 4 পরিস্থিতি হতে পারে, বলুন, একটি স্বয়ংক্রিয় অর্ডার পূরণ এজেন্ট (বা এজেন্টদের একটি টিম) যা গ্রাহক অর্ডার গ্রহণ করে এবং তারপর ইনভেন্টরি চেক থেকে সরবরাহ ব্যবস্থাপনা এবং গ্রাহককে আপডেট করার জন্য সবকিছু পরিচালনা করে, পথের পাশাপাশি সমস্যাগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, সবকিছু হ্যান্ড হ্যান্ডলিং ছাড়া। তাত্ত্বিকভাবে, আপনি একটি সম্পূর্ণ স্ব Phase 4 - Fully Autonomous Agentic Systems (Fly): কোম্পানিগুলি আজ কোথায় অবস্থান করে? আমার অভিজ্ঞতা অনুযায়ী (বিশ্ব শিল্প সার্ভিস দ্বারা ইঙ্গিত করা), বেশিরভাগ কোম্পানি বর্তমানে ফেজ 2-3-এ গ্রুপ করে - তারা কর্মসংস্থান বৃদ্ধির জন্য জেনারেটর আইটি সহকারী ব্যবহার করে, এবং সম্ভবত একটি নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে আরো স্বায়ত্তশাসিত এজেন্টের একটি পাইলট পরিচালনা করে। এটি সাধারণত কর্মচারীদের সাহায্য করার জন্য একটি GenAI সহকারী (ফেজ 2), তারপর একটি উচ্চ মানের প্রক্রিয়া (ফেজ 3) জন্য একটি লক্ষ্য-ভিত্তিক এজেন্টকে পাইলট করে। প্রত্যেকটি ক্রমবর্ধমান ক্রমবর্ধমান কোর্সটি শুধুমাত্র উন্নত প্রযুক্তি, তবে শক্তিশ গুরুত্বপূর্ণভাবে, আপনার বর্তমান পর্যায়ে জ্ঞান আপনার প্রত্যাশাগুলি পরিচালনা করতে সাহায্য করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার সংস্থাটি এখনও মৌলিক RPA বটগুলির সাথে "ক্রোভ করতে শিখে" থাকে তবে সম্পূর্ণরূপে স্বয়ংক্রিয় এজেন্টের কাছে হাঁটুন যা গুরুত্বপূর্ণ কাজগুলি পরিচালনা করে তা সমস্যার জন্য জিজ্ঞাসা করবে। প্রথমে একটি জেনারেটেড অ্যাসিস্ট্যান্ট চালানোর জন্য এটি আরও বুদ্ধিমান হতে পারে, আইটি আউটপুটগুলির সাথে আরাম পেতে, তারপর ধীরে ধীরে একটি নিয়ন্ত্রিত এলাকায় আইটিকে আরও স্বাধীনতা প্রদান করুন। বিপরীতভাবে, যদি আপনি সফল ফেজ 2 পাইলটগুলি এই সিরিজের পরবর্তী অংশে, আমরা এই ধারাবাহিক রুটফর্ম থেকে সাফল্যের জন্য প্রয়োজনীয় আর্কিটেকচারের দিকে এগিয়ে যাবো। একটি নমনীয় প্রোটোটাইপ এজেন্টকে উৎপাদন স্তরের সমাধানে রূপান্তরিত করার জন্য কী প্রয়োজন? যেমনটি প্রমাণিত হয়, সফল এজেন্টি এআই সিস্টেমগুলি একটি সাধারণ ডিএনএ ভাগ করে।

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

Read My Stories

গল্পের মূল ভাষায় এই অডিও তৈরি!

Crawl, Walk, Run, Fly - এআই এজেন্ট প্রবৃদ্ধির চারটি পর্যায়ে

About Author

মন্তব্য

আসে ট্যাগ

এই নিবন্ধটি উপস্থাপন করা হয়েছে

Related Stories

AI এর শক্তি উন্মুক্ত করা। কাটিং-এজ টেকনিকের একটি পদ্ধতিগত পর্যালোচনা: বিমূর্ত ও ভূমিকা

এআই/এমএল ডাটালেকের জন্য রেফারেন্স আর্কিটেকচার তৈরির জন্য একজন স্থপতির গাইড

ফোরাম থেকে ফিড পর্যন্ত: কীভাবে সোশ্যাল মিডিয়া অ্যালগরিদম ডিজিটাল ইন্টারঅ্যাকশনকে আকার দেয়

কিভাবে 10X দ্বারা আপনার কর্মপ্রবাহ উন্নত করবেন: 17টি প্রয়োজনীয় অ্যাপ

AI এর শক্তি উন্মুক্ত করা। কাটিং-এজ টেকনিকের একটি পদ্ধতিগত পর্যালোচনা: বিমূর্ত ও ভূমিকা

এআই/এমএল ডাটালেকের জন্য রেফারেন্স আর্কিটেকচার তৈরির জন্য একজন স্থপতির গাইড

ফোরাম থেকে ফিড পর্যন্ত: কীভাবে সোশ্যাল মিডিয়া অ্যালগরিদম ডিজিটাল ইন্টারঅ্যাকশনকে আকার দেয়

কিভাবে 10X দ্বারা আপনার কর্মপ্রবাহ উন্নত করবেন: 17টি প্রয়োজনীয় অ্যাপ

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps