Diptiman Raichaudhuri, Confluent এ স্টাফ ডেভেলপার অ্যাডভোকেট Diptiman Raichaudhuri, Confluent এ স্টাফ ডেভেলপার অ্যাডভোকেট ইঞ্জিনিয়ারিং টিমগুলি দ্রুত গতিতে এআই এজেন্টগুলির সাথে পরীক্ষা করে। % কোম্পানি ইতিমধ্যে AI এজেন্টগুলি গ্রহণ করছে। পাইথন ডেভেলপারদের জন্য, এই পরিবর্তনটি সম্পূর্ণ নতুন স্ট্যাক শেখার প্রয়োজন হয় না। বিদ্যমান মাইক্রো সেবাগুলি এজেন্টিক এন্ডপয়েন্টগুলির সাথে সংশোধন করা যেতে পারে, একটি AI এজেন্ট নির্মাণ প্রায়ই "একটি আরেকটি API এন্ডপয়েন্ট" যা FastAPI মত পরিচিত সরঞ্জামগুলির সাথে উন্নত হয়। 79 79 অর্কস্ট্রেটর এজেন্টের সাথে, এটি বিভিন্ন এজেন্ট invocations থেকে প্রতিক্রিয়াগুলি একত্রিত করতে এবং ব্যবহারকারীর কাছে একটি একক, অর্থবহ দৃষ্টিভঙ্গি ফেরত দেওয়ার জন্য সম্ভব হয়ে যায়। এটি একটি মডেলের জন্য সহজ অনুরোধ-প্রতিক্রিয়া চক্র থেকে একটি পরিবর্তন প্রতিনিধিত্ব করে যেখানে heterogeneous microservices একাধিক উদ্যোগের মধ্যে বার্তা বিনিময় করে। (এমসিপি) এআই এজেন্টদের জন্য ডি-ফ্যাক্টো ভাষা হয়ে ওঠে। এমসিপি এবং বড় ভাষা মডেল (এলএলএম) যেমন Claude, ChatGPT, বা Gemini ব্যবহারকারীর অনুরোধগুলি প্রাকৃতিক ভাষা ইনপুট হিসাবে গ্রহণ করতে পারে এবং এমসিপি সার্ভার থেকে কল করার জন্য সঠিক সরঞ্জামগুলি নির্বাচন করতে পারে। মডেল প্রোটোকল মডেল প্রোটোকল FastMCP যেমন ফ্রেমওয়ার্কগুলি পাইথন ডেভেলপারদের দ্রুত ডেভেলস্টিক MCP টুলগুলি তৈরি করতে সক্ষম করে, যাতে LLMs যারা কাঁচামাল ব্যবহারকারীর নির্দেশাবলী বুঝতে চেষ্টা করে তাদের অন্তর্ভুক্ত করতে পারে, তাদেরকে সংস্থা উপাদানগুলি দ্বারা পরিবর্তন করা হয়। FastMCP FastAPI ভিত্তিক REST API এন্ডপয়েন্টগুলি MCP টুল কল স্পেসিফিকেশনে রূপান্তর করার জন্য পছন্দের ফ্রেমওয়ার্ক। যদিও MCP ডেভেলস্টিক ডেভেলস্টিক ডেভেলস্টিক ডেভেলস্টিক ডেভেলস্টিক ডেভেলস্টিক ডেভেলস্টিক ডেভেলস্টিক ডে স্ট্রিমিং ওয়ার্কলোডের জন্য, বাস্তব সময়ের ইভেন্টগুলির সাথে যোগাযোগের জন্য মাইক্রো সার্ভিসগুলি বিকাশ করার জন্য সবচেয়ে জনপ্রিয় ওপেন সোর্স ডেটা স্ট্রিমিং ফ্রেমওয়ার্ক অবশিষ্ট থাকে। অ্যাপাচা ক্যাফকা একটি যুদ্ধ পরীক্ষিত পাইথন এসডিকে আছে যা ক্যাফকা প্রযোজক এবং ক্যাফকা ভোক্তাদের মধ্যে মাইক্রো সার্ভিসগুলি তৈরি করার জন্য উপযুক্ত। অ্যাপাচা ক্যাফকা অ্যাপাচা ক্যাফকা ফ্লিংক এসকিউএল ফ্লিংক এসকিউএল ফ্লিংক এসকিউএল ফ্লিংক এসকিউএল ফ্লিংক এসকিউএল ফ্লিংক এসকিউএল ফ্লিংক এসকিউএল ফ্লিংক এসকিউএল ফ্লিংক এসকিউএল ফ্লিংক এসকিউএল ফ্লিংক এসকিউএল ফ্লিংক এসকিউএল ফ্লিংক এসকিউএল ফ্লিংক এসকিউএল ফ্লিংক এসকিউএল ফ্লিংক এসকিউএল ফ্লিংক এসকিউএল ফ্লিংক এসকিউএল ফ্লিংক এসকিউএল ফ্লিংক এসকিউএল ফ্লিংক এসকিউএল ফ্লিংক এসকিউএল আমরা এই ধারণাগুলি একটি রিয়েল টাইম এজেন্টিক ওয়ার্কফ্লোকে একটি খুচরা দোকানের জন্য প্রয়োগ করি যা তাদের গ্রাহকদের আচরণগুলি আরও ভালভাবে বুঝতে চায়। কল্পনা করুন যে আমাদের একটি কাপড় দোকান আছে যা অর্ডার গ্রহণ করে এবং পূরণ করে। সময়ের সাথে, ঐতিহাসিক অর্ডার ডেটা সংগ্রহ করে, গ্রাহকদের ক্রয় আচরণকে উত্সাহিত করে, যেগুলি পণ্যগুলি দ্রুত বিক্রি করে, ক্রেতাদের পুনরাবৃত্তি করে এবং কোন বয়সী গ্রাহকরা সবচেয়ে বেশি কাপড় অর্ডার করে। এই ঐতিহাসিক ডেটা থেকে অভিজ্ঞতা দোকানকে একটি মধ্যমেয়াদী কাপড় লাইন প্রবর্তন এবং আ ধারণা করা যাক যে ঐতিহাসিক তথ্যগুলি অ্যাপাচ আইসবার্গ টেবিলগুলি হিসাবে সংরক্ষিত হয় এবং বাস্তব সময়ের আচরণ Kafka এ সংরক্ষিত হয়। এই দুটি উৎসগুলি একত্রিত করে দোকানটি বাস্তব সময়ে সঠিক ক্রেতা আচরণ প্রদান করবে, যা অতীত অভ্যাসগুলির উপর ভিত্তি করে। এই কাজ করার জন্য, আইআই এজেন্টদের একটি অনলাইন বিশ্লেষণ প্রক্রিয়াকরণ (OLAP) সিস্টেম এবং অ্যাপাচ ক্যাফকা থেকে তথ্য সরবরাহ করতে হবে। এই ব্যাখ্যা করার জন্য, আমরা OLAP সিস্টেমকে একটি অ্যাপাচ আইসবার্গ লেকহাউসের মধ্যে রাখা .Parquet ফাইলগুলি বিবেচনা করব যা DuckDB দ্বারা জিজ্ঞাসিত হয় এবং যেকোনো এজেন্টিক ফ্রেমওয়ার্ক যেমন ল্যাংগ্রাফ বা AWS স্ট্র্যান্ডস এই MCP সার্ভারে সরঞ্জামগুলি আবেদন করতে পারে এবং প্রয়োজনীয় তথ্য পেতে পারে. এজেন্টিক ফ্রেমওয়ার্কের উপরে, একটি অর্কস্ট্রেটর এজেন্ট এই MCP সার্ভার থেকে প্রতিক্রিয়াগুলি একত্র করতে পারে এবং স্টোর এবং গ্রাহক ক্রয় আচরণ সম্পর্কে অনন্য বিস্তারিত বাস্তব সময়ে উপস্থাপন করতে পারে. একটি পাইথন এআই ডেভেলপারের জন্য, এই সমাধানটি ডিজাইন করার জন্য প্রথম পদক্ষেপটি Kafka এবং DuckDB MCP এর জন্য FastMCP সরঞ্জামগুলি সংজ্ঞায়িত করার প্রয়োজন হবে. তারপর এজেন্টিক ইনভোকেশনগুলি তৈরি করা উচিত, এরপর এপিআই এন্ডপয়েন্টগুলি যা এজেন্টদের এই এজেন্টগুলির সাথে জড়িত হতে দেয়। শেষ পদক্ষেপটি পর্যবেক্ষণযোগ্যতা বৈশিষ্ট্যগুলি যোগ করা এবং এআই প্রতিক্রিয়াগুলি মূল্যায়ন করা হবে যা এজেন্টিক প্রবাহ উন্নত করে এবং এটি নির্ভরযোগ্য করে তোলে। স্ট্যান্ডার্ড, সম্মতি এবং রেফারেন্সগুলির বিরুদ্ধে এজেন্টের চূড়ান্ত প্রতিক্রিয়াগুলির মূল্যায়ন ব্যবহারকারীদের Kafka এবং Flink এর সাথে পরিচিত পাইথন ডেভেলপাররা FastAPI, FastMCP এবং LangGraph এবং AWS Strands এর মতো উন্মুক্ত কোড এজেন্টিক ফ্রেমওয়ার্কগুলির পরিচিত এলাকায় কাজ করার সময় উপরের মত এজেন্টিক ওয়ার্কফ্লোক তৈরি করতে পারেন। আধুনিক পাইথন ডেভেলপারদের জন্য, আধুনিক আইটি এজেন্টগুলি নির্মাণ করার পথটি একটি সম্পূর্ণ আর্কিটেকচারিক পুনর্নির্মাণ প্রয়োজন হয় না। এমপিপি টুলস আবিষ্কারের জন্য FastMCP এবং রিয়েল টাইম ডেটা অন্তর্ভুক্তির জন্য Apache Kafka এবং Apache Flink SQL এর সাথে একত্রিত করে, আপনি আপনার এজেন্টগুলি পরিষ্কার, নির্ভরযোগ্য ডেটা দ্বারা শক্তিশালী হওয়ার জন্য নিশ্চিত করতে পারেন। আপনি LangGraph বা AWS Strands ব্যবহার করছেন কিনা, এজেন্টিক ওয়ার্কফ্লোজের দিকে পরিবর্তনটি মূলত আপনার ইতিমধ্যে পরিচিত মাইক্রো সার্ভিস প্যাটার্নগুলির একটি বিবর্তন। আপনার Kafka এবং Flink সঙ্গে চ্যাট - Python অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপারদের জন্য AI এজেন্ট এবং Confluent MCP একটি অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপার দৃষ্টিকোণ থেকে Kafka এবং Flink (150 শব্দ) 
 
 
 
 
 অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপাররা ব্যবসায়িক অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য মাইক্রো সেবা তৈরি করে, স্ট্রিম স্টোরেজের জন্য ফ্যাক্টো স্ট্যান্ডার্ড হিসাবে Kafka মাইক্রো সার্ভিসগুলির জন্য একটি মেসেজিং হাব হিসাবে সহজে ব্যবহার করা সহজ - হোস্ট API <-> অর্ডার তৈরি API <-> আনুগত্য API <-> অর্ডার পূরণ API ইত্যাদি ফ্লিংক ক্যাফকা থিমের মধ্যে সমৃদ্ধ, রূপান্তরিত এবং উচ্চ মানের সংগৃহীত তথ্য তৈরি করে যদি একটি এআই এজেন্ট মাইক্রো সেবা মধ্যে অন্তর্ভুক্ত করা যেতে পারে? (150 শব্দ) 
 
 
 
 মাইক্রো সেবা সবসময় REST এন্ডপয়েন্ট থাকবে এজেন্টদের সাথে চ্যাট হিসাবে '/চ্যাট' প্রবেশ করুন অন্যান্য চূড়ান্ত পয়েন্টগুলি ব্যবসায়িক লজিক নির্মাণ করবে যা kontext হিসাবে `/chat/ এ স্থানান্তরিত হবে মডেল কনটেক্সট প্রোটোকল (MCP) - ভাষা AI এজেন্টদের কথা বলতে (200 শব্দ) 
 
 
 MCP streamable-http পরিবহন মোডের মাধ্যমে Kafka এবং Flink টুলগুলি প্রদর্শন করুন এজেন্টগুলি সরঞ্জামগুলি অনুসন্ধান এবং আবিষ্কার করবে এবং বিশেষ সরঞ্জামের সাথে ব্যবহারকারীর অনুরোধগুলি মিলিত করার জন্য এলএলএম এর সাহায্য নেবে। খুচরা দোকান আচরণ এজেন্ট - একটি উদাহরণ(400 শব্দ) 
 
 
 
 
 
 সেটিং ব্যাখ্যা করুন - দোকানগুলির মাধ্যমে দ্রুত অর্ডার গ্রহণকারী একটি খুচরা বিক্রেতা Run Confluent MCP - mcp-confluent এবং Kafka, Flink নির্দিষ্ট সরঞ্জামগুলির github রিপো বর্ণনা করুন এজেন্ট তালিকা Kafka এবং FLink সরঞ্জাম এবং LLM এর সাহায্যে introspect। এজেন্ট জিজ্ঞাসা "গত 5 মিনিটে কোন দোকানটি সর্বাধিক অর্ডার গ্রহণ করেছে" উত্তর দেয়। এজেন্টটি MCP সরঞ্জামগুলি Kafka বার্তাগুলি গ্রহণ করে এবং প্রতিক্রিয়া দেয়।

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

গল্পের মূল ভাষায় এই অডিও তৈরি!

কিভাবে পাইথন ডেভেলপাররা MCP, Kafka এবং Flink ব্যবহার করে AI এজেন্ট তৈরি করতে পারে

About Author

মন্তব্য

আসে ট্যাগ

এই নিবন্ধটি উপস্থাপন করা হয়েছে

Related Stories

ব্যবহারকারী-কেন্দ্রিক ক্রিপ্টো পণ্য তৈরি করা: গ্রাহক প্রতিক্রিয়ার গুরুত্ব

এই 18টি ডেভেলপার টুল 🚀🔥 দিয়ে আপনার উৎপাদনশীলতা বাড়ান

অদেখা স্তরগুলি: কেন ব্যবহারকারীর সাক্ষাত্কারগুলি একটি অপরিবর্তনীয় সম্পদ

ক্রিপ্টো গ্রোথ: কার্যকরী ব্যবহারকারী ব্যক্তিত্ব তৈরি করা

ব্যবহারকারী-কেন্দ্রিক ক্রিপ্টো পণ্য তৈরি করা: গ্রাহক প্রতিক্রিয়ার গুরুত্ব

এই 18টি ডেভেলপার টুল 🚀🔥 দিয়ে আপনার উৎপাদনশীলতা বাড়ান

অদেখা স্তরগুলি: কেন ব্যবহারকারীর সাক্ষাত্কারগুলি একটি অপরিবর্তনীয় সম্পদ

ক্রিপ্টো গ্রোথ: কার্যকরী ব্যবহারকারী ব্যক্তিত্ব তৈরি করা

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps