আপনি যদি সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট, AI এবং লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLM)-এর সাথে জড়িত থাকেন, তাহলে আপনি সম্ভবত নিয়মিত AI এজেন্ট ব্যবহার করেন। এই নিবন্ধে দেখানো হয়েছে কীভাবে আপনার প্রথম এজেন্ট তৈরি করতে হয়। তৈরি করার আগে শব্দটি সংজ্ঞায়িত করা উপযোগী। এর অনেক উত্তর রয়েছে, তবে বেশিরভাগ মানুষ একমত যে AI এজেন্ট হলো এমন একটি সফটওয়্যার সিস্টেম যা একটি LLM ব্যবহার করে, যা একটি লুপে এক বা একাধিক টুল কল করে একটি লক্ষ্যে পৌঁছানোর জন্য। এই লক্ষ্য একটি সাধারণ প্রশ্নের উত্তর দেওয়া থেকে শুরু করে বিমানের টিকিট বুক করতে আপনার ব্রাউজার নিয়ন্ত্রণ করা, অথবা জটিল সফটওয়্যার তৈরি করা পর্যন্ত যেকোনো কিছু হতে পারে।
এজেন্টিক সিস্টেমে, লুপ বলতে মডেল, অ্যাপ্লিকেশন এবং এর টুলগুলোর মধ্যকার চক্রকে বোঝানো হয়। এর জন্য আক্ষরিক while বা for স্টেটমেন্টের প্রয়োজন নেই। এখানকার উদাহরণটি এই চক্রের মধ্য দিয়ে একবার যায়: মডেল একটি টুল অনুরোধ করে, Python সেটি চালায়, এবং মডেল ফলাফল ব্যবহার করে উত্তর দেয়। নকশা অনুযায়ী এজেন্টটি কোনো জটিল কাজ করবে না, যাতে শুরুতে বিষয়গুলো সহজ থাকে।
উদাহরণটি একটি কাল্পনিক অনলাইন দোকানের জন্য একটি সাপোর্ট অ্যাসিস্ট্যান্ট। অর্ডারের ডেটা একটি SQLite ডেটাবেসে থাকে, তাই একটি ভাষা মডেল একা অর্ডার সংক্রান্ত প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে না। পরিবর্তে, মডেল get_order_total নামের একটি Python ফাংশন অনুরোধ করে, যা ডেটাবেসে কোয়েরি করে প্রকৃত মান ফেরত দেয়। Sarah Jones-এর অর্ডার 1001-এর সঠিক মোট হলো GBP 96.95।
মডেল একটি অপারেশনের অনুরোধ করতে পারে, তবে সেটি অনুমোদিত কিনা তা সিদ্ধান্ত নেয় এবং সম্পাদন করে Python। মডেলটি Ollama-এর মাধ্যমে স্থানীয়ভাবে চলে, তাই কোনো ক্লাউড অ্যাকাউন্ট বা API কী লাগে না। প্রোগ্রামটি অনুরোধকৃত ফাংশন, এর আর্গুমেন্ট এবং ডেটাবেসের ফলাফল প্রিন্ট করে, ফলে বিনিময়টি একটি এজেন্ট ফ্রেমওয়ার্কের ভেতরে লুকানো না থেকে দৃশ্যমান হয়।
উৎস: Towards Data Science · সারাংশ: HeadlinesBriefing