এজেন্ট ধারণার উন্মোচন
সাম্প্রতিক বছরগুলোতে, মাইক্রোসফটের GitHub MCP সার্ভার চালু, গুগলের A2A ইন্টেলিজেন্ট এজেন্ট কমিউনিকেশন প্রোটোকল প্রকাশ এবং আলিপের MCP সার্ভার আপগ্রেড করার মতো ঘটনাগুলোর কারণে এজেন্ট (Agent) ক্ষেত্রটি অভূতপূর্ব মনোযোগ আকর্ষণ করছে। যদিও এজেন্টদের সংজ্ঞা নিয়ে এখনো সম্পূর্ণ ঐকমত্য নেই, তবে OpenAI-এর প্রাক্তন গবেষক লিলিয়ান ওয়েং-এর প্রস্তাবিত তিনটি মূল উপাদান ‘পরিকল্পনা’, ‘স্মৃতি’ এবং ‘টুল ব্যবহার’ ব্যাপকভাবে স্বীকৃত হয়েছে এবং এগুলো এজেন্টকে বোঝার জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (Artificial intelligence) ক্ষেত্রে, এজেন্টের ধারণা নতুন কিছু নয়। তবে বৃহৎ ভাষা মডেলের (LLM) দ্রুত বিকাশের সাথে সাথে এজেন্টের প্রয়োগের সম্ভাবনা নতুন দিগন্ত উন্মোচন করেছে। একটি এজেন্টকে এমন একটি বুদ্ধিমান সিস্টেম হিসেবে বিবেচনা করা যেতে পারে যা পরিবেশকে উপলব্ধি করতে, স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরিকল্পনা করতে এবং কাজ সম্পাদন করতে সক্ষম। এর মূল বিষয় হলো মানুষের সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়া অনুকরণ করতে পারা এবং নির্ধারিত লক্ষ্য অর্জনের জন্য বিভিন্ন সরঞ্জাম ও সংস্থান ব্যবহার করতে পারা।
এজেন্টের বর্তমান অবস্থা: বিশাল সম্ভাবনা, কম ব্যবহার
চ্যাটবটগুলোর একটি উন্নত সংস্করণ হিসেবে, বর্তমান এজেন্ট অ্যাপ্লিকেশনগুলো বেশিরভাগ ক্ষেত্রেই বৃহৎ মডেলের পেইড সার্ভিসের সাথে একত্রিত করা হয়েছে। Manus এবং Devin-এর মতো কয়েকটি এজেন্ট স্বতন্ত্র পেইড সার্ভিস সরবরাহ করে। তা সত্ত্বেও, Deep Research এবং Manus-এর মতো স্বায়ত্তশাসিত পরিকল্পনা ক্ষমতাসম্পন্ন এজেন্টগুলোর ব্যবহারে এখনো অনেক সীমাবদ্ধতা রয়েছে। সত্যিকার অর্থে এগুলো ব্যবহারকারীর সংখ্যা খুব কম। তাই ‘হিট’ অ্যাপ্লিকেশন হয়ে ওঠার সম্ভাবনা এখনো অনেক দূরে।
তবে, বৃহৎ মডেলগুলোর কার্যকারিতা ক্রমাগত বৃদ্ধি পাওয়ায়, এজেন্ট অ্যাপ্লিকেশন উদ্ভাবনের কেন্দ্রবিন্দুতে পরিণত হয়েছে। অনেক ডেভেলপার এবং গবেষক বিভিন্ন ক্ষেত্রে এজেন্টের ব্যবহার নিয়ে কাজ শুরু করেছেন, যেমন - স্মার্ট সহকারী, স্বয়ংক্রিয় কর্মপ্রবাহ, ডেটা বিশ্লেষণ ইত্যাদি। এজেন্টের সম্ভাবনা ধীরে ধীরে উন্মোচিত হচ্ছে এবং ভবিষ্যতে উন্নয়নের বিশাল সুযোগ রয়েছে।
এজেন্টের ব্যাপক ব্যবহারের প্রস্তুতি: একাধিক অনুকূল চালিকাশক্তি
মডেল প্রশিক্ষণ প্রান্তে অগ্রগতি
- কনটেক্সট উইন্ডোর দ্রুত বৃদ্ধি: বৃহৎ মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো (Context Window) হলো মডেল কর্তৃক টেক্সট প্রক্রিয়াকরণের সময় বিবেচিত সর্বাধিক টেক্সট দৈর্ঘ্য। প্রযুক্তির উন্নতির সাথে সাথে মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো দ্রুত বাড়ছে, যার মানে হলো মডেল দীর্ঘ টেক্সটের প্রেক্ষাপট আরও ভালোভাবে বুঝতে পারবে এবং আরও নির্ভুল সিদ্ধান্ত নিতে পারবে।
- রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং-এর গভীর প্রয়োগ: রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং হলো একটি পদ্ধতি যা পুরস্কার ও শাস্তির মাধ্যমে এজেন্টকে প্রশিক্ষণ দেয়। সাম্প্রতিক বছরগুলোতে, এজেন্ট প্রশিক্ষণে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়েছে, যা এজেন্টকে জটিল পরিবেশে আরও ভালোভাবে খাপ খাইয়ে নিতে এবং অনুকূল কৌশল শিখতে সাহায্য করে।
- অনুমান মডেলের পরিপক্কতা: অনুমান মডেল হলো এজেন্টের মূল উপাদান, যা ইনপুট তথ্যের ভিত্তিতে অনুমান এবং বিচার করার জন্য দায়ী। গবেষণার অগ্রগতির সাথে সাথে, অনুমান মডেলগুলো আরও পরিপক্ক হচ্ছে এবং এজেন্টের বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনকে আরও ভালোভাবে সমর্থন করতে সক্ষম হচ্ছে।
ইকোসিস্টেমের দ্রুত বিকাশ
- MCP এবং A2A-এর মতো প্রোটোকলের দ্রুত বিকাশ: MCP (Model Communication Protocol) এবং A2A (Agent-to-Agent) দুটি গুরুত্বপূর্ণ এজেন্ট কমিউনিকেশন প্রোটোকল। এই প্রোটোকলগুলোর দ্রুত বিকাশ এজেন্টদের জন্য বিভিন্ন সরঞ্জাম এবং পরিষেবা ব্যবহার করা সহজ করে তুলেছে, যা আরও জটিল কার্যাবলী বাস্তবায়নে সাহায্য করে।
- এজেন্টের সরঞ্জাম ব্যবহার আরও সহজ: প্রযুক্তির উন্নতির সাথে সাথে, এজেন্টদের জন্য বাহ্যিক সরঞ্জাম এবং পরিষেবা ব্যবহার করার পদ্ধতি সহজ হয়ে উঠছে। উদাহরণস্বরূপ, API (Application Programming Interface)-এর মাধ্যমে, এজেন্ট সহজেই বিভিন্ন ডেটা উৎস এবং অনলাইন পরিষেবাগুলোতে অ্যাক্সেস করতে পারে, যা তাদের নিজস্ব ক্ষমতা প্রসারিত করে।
২০২৪ সালের নভেম্বরে, Anthropic MCP প্রোটোকল প্রকাশ করেছে এবং ওপেন সোর্স করেছে। এর লক্ষ্য হলো বাহ্যিক ডেটা এবং সরঞ্জামগুলো কীভাবে মডেলের জন্য প্রসঙ্গ সরবরাহ করতে পারে, তা স্ট্যান্ডার্ডাইজ করা। এই পদক্ষেপটি এজেন্ট ইকোসিস্টেমের উন্নয়নে ব্যাপক অবদান রাখবে এবং এজেন্টদের বাহ্যিক সম্পদ আরও ভালোভাবে ব্যবহার করতে সক্ষম করবে।
MCP ও A2A: এজেন্ট ইন্টারকানেক্টের চাবিকাঠি
MCP প্রোটোকল: এজেন্টকে বাইরের বিশ্বের সাথে সংযুক্ত করা
MCP প্রোটোকলের প্রধান লক্ষ্য হলো এজেন্টকে বাহ্যিক ডেটা এবং সরঞ্জামের সাথে ‘এক ক্লিকে’ সংযুক্ত করা। MCP প্রোটোকলের মাধ্যমে, এজেন্ট সহজেই বিভিন্ন বাহ্যিক সংস্থান যেমন - ডেটাবেস, API, ওয়েব পরিষেবা ইত্যাদি অ্যাক্সেস করতে পারে। এটি এজেন্টকে পরিবেশ আরও ভালোভাবে বুঝতে এবং আরও বুদ্ধিদীপ্ত সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করে।
A2A প্রোটোকল: এজেন্টদের মধ্যে যোগাযোগের সেতু তৈরি করা
A2A প্রোটোকলের লক্ষ্য হলো এজেন্টদের মধ্যে যোগাযোগ স্থাপন করা। A2A প্রোটোকলের মাধ্যমে, এজেন্টরা জটিল কাজগুলো সম্পন্ন করতে সহযোগিতা করতে পারে। এটি একটি বিতরণকৃত বুদ্ধিমান সিস্টেম তৈরিতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখে।
A2A প্রোটোকলের লক্ষ্য হলো এজেন্টদের মধ্যে যোগাযোগ, যেখানে MCP হলো এজেন্ট এবং বাহ্যিক সরঞ্জাম এবং ডেটার মধ্যে যোগাযোগ স্থাপন করা। তবে ‘সরঞ্জামগুলোকেও এজেন্টে অন্তর্ভুক্ত করা যেতে পারে’ এমন জটিল পরিস্থিতিতে, দুটি ফাংশন ওভারল্যাপ হতে পারে। কিন্তু এই প্রতিযোগিতা বৃহৎ মডেলগুলোর বাহ্যিক সরঞ্জাম এবং যোগাযোগ খরচ কমাতে সহায়ক। এই প্রতিযোগিতা প্রযুক্তির উন্নতিকে আরও ত্বরান্বিত করবে এবং শেষ পর্যন্ত পুরো এজেন্ট ইকোসিস্টেম উপকৃত হবে।
এজেন্টের ভবিষ্যৎ
এন্ড-টু-এন্ড এজেন্ট: মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই
বর্তমানে, বাজারে প্রচুর ‘বুদ্ধিমান এজেন্ট’ রয়েছে। তবে এদের মধ্যে বেশিরভাগই Coze, Dify-এর মতো প্ল্যাটফর্মের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে, যেগুলোতে কাজ করার জন্য মানুষের পূর্ব-লিখিত ওয়ার্কফ্লো প্রয়োজন হয়। এই এজেন্টগুলো অনেকটা প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের মতো এবং এগুলো তুলনামূলকভাবে প্রাথমিক স্তরের এজেন্ট।
অন্যদিকে, আরও উন্নত এজেন্ট হলো ‘এন্ড-টু-এন্ড’, যার অর্থ হলো ‘এজেন্টকে একটি কাজ দিলে, এজেন্ট স্বয়ংক্রিয়ভাবে মানুষের প্রয়োজনীয় কাজটি সম্পন্ন করতে পারবে’। উদাহরণস্বরূপ, একজন ব্যবহারকারী কেবল এজেন্টকে একটি লক্ষ্য জানাবে এবং এজেন্ট স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরিকল্পনা করে কাজটি সম্পন্ন করবে। L3/L4/L5-এর মতো উন্নত এজেন্টগুলো মানুষের চাহিদা পূরণে আরও বেশি সক্ষম এবং এটি ভবিষ্যতের এজেন্ট উন্নয়নের একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক হবে।
রোবট ও স্বয়ংক্রিয় ড্রাইভিং-এ এজেন্টের সাহায্য
যখন এজেন্টের সংজ্ঞা বাস্তব বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা হয়, তখন দেখা যায় যে বৃহৎ মডেল দ্বারা চালিত রোবট এবং যানবাহনও এজেন্ট। বিশেষ করে রোবটের ক্ষেত্রে, বর্তমান উন্নয়নের পথে প্রধান বাধা হলো ‘কীভাবে শারীরিক কার্যকলাপ করা যায়’ তা নয়, বরং ‘কী ধরনের শারীরিক কার্যকলাপ করতে হবে’ সেই বিষয়ে চিন্তা করা। আর এখানেই এজেন্টের ভূমিকা গুরুত্বপূর্ণ।
রোবট ক্ষেত্রে, এজেন্ট রোবটকে পরিবেশ আরও ভালোভাবে বুঝতে এবং আরও যুক্তিসঙ্গত সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, এজেন্ট পরিবেশের বস্তু এবং মানুষজনের ওপর ভিত্তি করে রোবটের চলাচলের পথ স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি করতে এবং বিভিন্ন কাজ সম্পাদন করতে পারে।
স্বয়ংক্রিয় ড্রাইভিং ক্ষেত্রে, এজেন্ট গাড়িকে তার চারপাশের পরিবেশ আরও ভালোভাবে বুঝতে এবং নিরাপদ ড্রাইভিং সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, এজেন্ট ট্র্যাফিক সিগন্যাল, অন্যান্য যানবাহন এবং পথচারীদের ওপর ভিত্তি করে গাড়ির গতি এবং দিক স্বয়ংক্রিয়ভাবে সামঞ্জস্য করতে পারে, যার ফলে দুর্ঘটনা এড়ানো সম্ভব।
এজেন্ট ইন্টারকানেক্ট ও এআই নেটিভ নেটওয়ার্ক
ভবিষ্যতে, সম্ভবত সমস্ত এজেন্ট একে অপরের সাথে যোগাযোগ করতে, স্ব-সংগঠিত হতে এবং আলোচনা করতে সক্ষম হবে। এটি বর্তমান ইন্টারনেটের চেয়ে কম খরচে এবং আরও কার্যকর একটি সহযোগিতা নেটওয়ার্ক তৈরি করবে। চীনের ডেভেলপার সম্প্রদায় ANP-এর মতো প্রোটোকল তৈরি করছে, যার লক্ষ্য হলো এজেন্ট ইন্টারনেট যুগের HTTP প্রোটোকল হওয়া। আর এজেন্টদের মধ্যে পরিচয় নিশ্চিতকরণের জন্য ডিআইডি (DID) প্রযুক্তির সাহায্য নেওয়া যেতে পারে।
- এজেন্ট ইন্টারকানেক্ট: এজেন্টদের মধ্যে আন্তঃসংযোগ স্থাপনের মাধ্যমে রিসোর্স শেয়ারিং এবং সহযোগিতা সম্ভব হবে, যা পুরো সিস্টেমের কার্যকারিতা বাড়াতে সহায়ক। উদাহরণস্বরূপ, বিভিন্ন এজেন্ট ডেটা, সরঞ্জাম এবং পরিষেবা শেয়ার করতে পারে, যার ফলে জটিল কাজগুলো সহজে সম্পন্ন করা সম্ভব।
- এআই নেটিভ নেটওয়ার্ক: এআই নেটিভ নেটওয়ার্ক হলো এমন একটি নেটওয়ার্ক যা বিশেষভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অ্যাপ্লিকেশনগুলোর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এই নেটওয়ার্ক উচ্চতর ব্যান্ডউইথ, কম ল্যাটেন্সি এবং শক্তিশালী নিরাপত্তা প্রদান করতে পারে, যা এজেন্টদের বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনকে সমর্থন করে।
- ডিআইডি প্রযুক্তি: ডিআইডি (Decentralized Identifier) হলো একটি বিকেন্দ্রীকৃত পরিচয় যাচাইকরণ প্রযুক্তি। ডিআইডি প্রযুক্তির মাধ্যমে, এজেন্টরা তাদের নিজস্ব পরিচয় তৈরি করতে পারবে, যা নিরাপদ এবং নির্ভরযোগ্য যোগাযোগ নিশ্চিত করবে।
এজেন্ট প্রযুক্তির বিকাশ বিশাল পরিবর্তন আনবে। ভবিষ্যতের ইন্টারনেট কেবল তথ্য স্থানান্তরের নেটওয়ার্ক থাকবে না, এটি বুদ্ধিমত্তায় পরিপূর্ণ একটি সহযোগী নেটওয়ার্ক হয়ে উঠবে।