এআই এজেন্ট ডিজাইনের মূলনীতি ও ভবিষ্যতের প্রস্তুতি

কেনি ভ্যানিটভেল্ড

এখন যেন সবাই এআই এজেন্ট বানানোর প্রতিযোগিতায় নেমেছেন।
LinkedIn বা Twitter/X খুললেই দেখা যাচ্ছে—”আমার AI এজেন্ট আপনার ব্যবসা চালাবে”, “এই এজেন্ট আপনার জন্য কোড লিখবে, ইমেইল পাঠাবে, কাস্টমার সাপোর্ট সামলাবে।”

GPT-4o-এর মতো শক্তিশালী মডেল আর কিছু API জুড়ে দিলেই কি সত্যিই এক “সুপার ইন্টেলিজেন্ট” এজেন্ট তৈরি হয়ে যায়?

উত্তর: না। বরং বিপদও হতে পারে।

শুধু GPT-4o জুড়ে দিলেই এজেন্ট হয় না
বর্তমান AI হাইপের সবচেয়ে বড় ভুল ধারণাগুলোর একটি হলো — একটা বড় ভাষা মডেল (LLM) জুড়ে দিলেই এজেন্ট তৈরি হয়ে যায়।

বাস্তবে, একটি কার্যকর ও টেকসই AI এজেন্ট বানানো অনেকটা সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের মতো।
যেখানে প্রতিটি পদক্ষেপে প্রয়োজন পরিকল্পনা, কাঠামো, এবং গভীর সমস্যানির্ণয়ের দক্ষতা।

এজেন্ট ডিজাইনের ৫টি মূলনীতি
সফল এআই এজেন্ট বানাতে হলে নিচের নীতিগুলো মানতেই হবে:

১️⃣ অবজেক্টিভ ক্ল্যারিটি (Clear Goals)
এজেন্টকে আগে বুঝিয়ে দিতে হবে—ঠিক কী করতে হবে।
“হেল্প উইথ রিসার্চ” বললেই এজেন্ট গুগলে গিয়ে র‍্যান্ডম কিছু এনে দেবে না, যদি না নির্দিষ্টভাবে বলা হয় কী ধরনের রিসার্চ, কী ফরম্যাটে, কোন উৎস থেকে।

শেখানো দরকার: Context-aware Goal Framing

প্ল্যানিং ও রিজনিং লুপ
GPT বা অন্য LLM মডেলগুলো দুর্দান্ত টেক্সট জেনারেট করতে পারলেও তারা ডিপ প্ল্যানিং বা মাল্টি-স্টেপ লজিক বোঝে না।
এজন্য এজেন্টকে শিখাতে হয় “চিন্তা করো, প্ল্যান করো, একশন নাও”—এই স্টেপে কাজ করা।

দরকার হয়: ReAct, Tree-of-Thoughts, বা Chain-of-Thought প্ল্যানিং ফ্রেমওয়ার্ক

রিলায়েবল টুল ইউসেজ
এজেন্টের কাছে যদি API থাকে — যেমন, গুগল সার্চ, ক্যালেন্ডার, ইমেইল পাঠানোর ক্ষমতা — তখন এই টুলগুলো কীভাবে, কখন, কীভাবে ইফেক্টিভলি ব্যবহার করতে হবে, সেটা শেখানো লাগে।

সাধারণ LLM শুধু ‘বলতে’ পারে, কিন্তু Tool Invocation Logic শিখতে আলাদা ধাপ প্রয়োজন।

মেমোরি ও স্টেট ম্যানেজমেন্ট
একবার কিছু শেখানোর পর সেটা পরের বারও মনে রাখবে কিনা—এটা বড় প্রশ্ন।
বেশিরভাগ এজেন্টের সমস্যা এখানেই—“context window” শেষ হয়ে গেলে সব ভুলে যায়।
সমাধান: External memory, Vector DB integration, episodic state systems

ব্যর্থতার উপর শিক্ষা (Graceful Failure Handling)
বাস্তব জগতে সব কাজ সফল হবে না।
যখন API ব্যর্থ হয়, বা ইনপুট খারাপ হয় — তখন এজেন্ট কী করবে? চুপ করে বসে থাকবে? না, প্রশ্ন করবে? না, আগের পদক্ষেপে ফিরে যাবে?

প্রয়োজন: Reflexive Learning + Feedback Loop Integration

যদি এই মূলনীতি মানা না হয়…
আপনার এজেন্ট হয়তো প্রথম কিছুটা কাজ করবে।
কিন্তু প্রথমবার ভুল API কল হলে, ভুল ইনপুট পেলে বা ওভারলোড হলে পুরো সিস্টেম ধসে পড়বে।
ব্যবহারকারী বলবে: “AI তো সঠিক কাজ করে না।”
বিশ্বাস হারানো শুরু হবে এখান থেকেই।

কিভাবে ভালো এজেন্ট বানাবেন?
মডেল নয়, মডেল+ইনফ্রাস্ট্রাকচার
প্রম্পট নয়, প্ল্যান-বেইজড রিজনিং
টুলস নয়, টুল-মাস্টারি
ফিচার নয়, ফলাফল ওরিয়েন্টেড ফ্লো
ওভারহাইপ নয়, ওভারডেলিভার করুন

শেষ কথা
Agentic AI মানে শুধু LLM নয়,
এটা হলো—মাল্টি-টুল, মাল্টি-স্টেপ, কন্টেক্সট-অওয়ার সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং।

আপনি যদি ভবিষ্যতের AI এজেন্ট তৈরি করতে চান, তাহলে এখনই সময় — hype নয়, structure দিয়ে শুরু করার।