“Agentic AI” আর “AI Agent”
এই দুটো শব্দ নিয়ে মার্কেটে এখন একটা প্যাঁচ লেগে গেছে। অনেকেই ভাবছেন দুটো একই জিনিস। কিন্তু বিজনেসের জন্য বা একজন ডেভেলপার হিসেবে এই দুটোর পার্থক্য বোঝাটা জরুরি, না হলে ভুল সল্যুশনে ইনভেস্ট করে বসতে পারো।
তাহলে চলুন, সহজ কথায় এই প্যাঁচটা খোলা যাক।
🟥 AI Agent কী ? (কর্মী)
সহজ কথায়, AI Agent হলো একটা “কর্মী”। এটা একটা সফটওয়্যার প্রোগ্রাম, যা একটা নির্দিষ্ট কাজ নিখুঁতভাবে করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
এটি তার পরিবেশ বুঝতে পারে, তথ্য প্রসেস করতে পারে এবং নির্দিষ্ট লক্ষ্য পূরণে কাজ করতে পারে। যেমন:
- সিরি’কে (Siri) রিমাইন্ডার সেট করতে বলা।
- একটি কাস্টমার সার্ভিস চ্যাটবট, যা শুধু আপনার প্রশ্নের উত্তর দেয়।
- একটি অটোমেটেড শিডিউলার, যা শুধু মিটিং বুক করে।
এগুলো হলো সিস্টেমের একেকটা “বিল্ডিং ব্লক” (building block)। যখন একাধিক AI এজেন্ট একসাথে টিম হিসেবে কাজ করে, তখনই তারা একটি Agentic AI সিস্টেমের অংশ হয়ে ওঠে।
🟥 Agentic AI কী ? ( ম্যানেজার বা কন্ডাক্টর )
Agentic AI হলো ওই কর্মীদের “ম্যানেজার” বা “কন্ডাক্টর”। এটা কোনো একটা নির্দিষ্ট কাজ করে না, বরং এটা একাধিক AI এজেন্টকে একসাথে নিয়ে, তাদের মধ্যে সমন্বয় করে, একটা বড়সড় বিজনেস “গোল” বা “লক্ষ্য” পূরণ করে।
এর মূল বৈশিষ্ট্য হলো ৪টি:
- Autonomous decision-making : এর জন্য মানুষের ধ্রুবক ইনপুট লাগে না।
- Goal-driven actions : এটি প্যাটার্ন খোঁজার পাশাপাশি, লক্ষ্য পূরণের জন্য মাল্টি-স্টেপ প্ল্যান করতে পারে।
- Learning and adapting : এটি তার কাজের ফলাফল থেকে রিয়েল-টাইমে শেখে এবং নিজের অ্যাপ্রোচ নিজেই বদলে ফেলে।
- Advanced reasoning : এটি একাধিক সিস্টেম ও ডাটাবেস জুড়ে কাজ করতে পারে।
উদাহরণ:
- সাধারণ AI: একটি আইটি (IT) সিস্টেম শুধু টিকেট সর্ট করতে পারে।
- Agentic AI: একটি Agentic AI সিস্টেম ইউজারের সমস্যাটা নিজে বুঝতে পারে, পাসওয়ার্ড রিসেট করার জন্য সিস্টেম অ্যাক্সেস করতে পারে, এবং কাজটা নিজে থেকেই সম্পন্ন করতে পারে।
AI Agent বনাম Agentic AI: মূল পার্থক্যসমূহ
AI এবং অটোমেশনের এই যুগে নিচের টেবিলটি আপনাকে এই দুটির পার্থক্য বুঝতে সাহায্য করবে:
| বৈশিষ্ট্য | AI Agent (কর্মী) | Agentic AI (ম্যানেজার) |
| কাজের ধরণ | রি-অ্যাক্টিভ (ইউজার বললে কাজ করে) | প্রো-অ্যাক্টিভ (নিজে থেকেই উদ্যোগ নেয়) |
| স্কোপ | নির্দিষ্ট একটি কাজে সীমাবদ্ধ | পুরো ওয়ার্কফ্লো (Workflow) সামলায় |
| সিদ্ধান্ত গ্রহণ | সীমিত বা মানুষের নির্দেশের ওপর নির্ভরশীল | সম্পূর্ণ অটোনমাস বা স্বাধীন |
| শেখার পদ্ধতি | প্রোগ্রামিং আপডেট প্রয়োজন হয় | রিয়েল-টাইমে কাজের মাধ্যমে শেখে |
সবই বুঝলাম কিন্তু… আরেকটু সমুদ্রের গভীরে গেলে ব্যবধানের আরেকটা লেয়ার খুঁজে পাবো আমরা ।
🟥 আসল খেলাটা হলো অটোনমি (Autonomy) আর প্রো-অ্যাক্টিভনেস (Proactiveness)-এ।
🟦 রি-অ্যাকটিভ বনাম প্রো-অ্যাকটিভ:
🔸 AI Agent বেশিরভাগ সময় “রি-অ্যাকটিভ”। অর্থাৎ, ইউজার পাসওয়ার্ড রিসেট করতে বললে সে রিসেট করে দেয়।
🔸Agentic AI হলো “প্রো-অ্যাকটিভ”। সে নিজে থেকেই অ্যাক্সেস লগের প্যাটার্ন দেখে, সাইবার সিকিউরিটির দুর্বলতা খুঁজে বের করতে পারে এবং বড় কোনো সমস্যা হওয়ার আগেই আপনাকে সমাধান সাজেস্ট করতে পারে।
🟦 নির্দিষ্ট কাজ বনাম জটিল ওয়ার্কফ্লো :
🔸AI Agent একটি নির্দিষ্ট কাজ করে (যেমন: চ্যাটবট বা মিটিং শিডিউলার)।
🔸Agentic AI একটি পুরো ওয়ার্কফ্লো (workflow) সামলায়। সে একটি আইটি টিকেট পাওয়ার পর, নিজে থেকেই নলেজ বেস সার্চ এজেন্টকে কাজে লাগায়, ইউজার কমিউনিকেশন এজেন্টকে দিয়ে কথা বলায়, এবং প্রায়োরিটি ঠিক করে, সবটা নিজে নিজে করে।
🟦 শেখার ধরণ:
🔸 AI Agent সাধারণত প্রোগ্রামিং আপডেটের মাধ্যমে ইমপ্রুভ করে।
🔸 Agentic AI রিয়েল-টাইমে তার কাজের ফলাফল ও ইন্টারঅ্যাকশন থেকে শেখে এবং নিজের অ্যাপ্রোচ নিজেই বদলে ফেলে।
🟥 কোথায় কোনটা ব্যবহৃত হয় ?
ধরুন, একটি কোম্পানির সার্ভিস ডেস্কে:
🔸 AI Agent ব্যবহার হবে ছোট কাজে, যেমন: অটোমেটেড পাসওয়ার্ড রিসেট করা, বা কমন প্রশ্নের উত্তর দেওয়া।
🔸 Agentic AI ব্যবহার হবে পুরো সিস্টেম ম্যানেজ করতে, যেমন: টিকেটকে গুরুত্ব অনুযায়ী সাজানো, নিজে থেকে সমাধানের পথ বের করা এবং একাধিক সিস্টেম জুড়ে (যেমন আইটি, এইচআর) কাজ করা।
দিনশেষে, এই দুটো টেকনোলজিই অটোমেশনকে বদলে দিচ্ছে। আমরা সিম্পল অটোমেশন থেকে এমন একটা ভবিষ্যতের দিকে যাচ্ছি, যেখানে পুরো বিজনেস অপারেশনটাই AI দিয়ে ম্যানেজ করা সম্ভব হবে, প্রায় কোনো মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই।
তাই, পরেরবার যখন শুনবেন AI এজেন্ট, তখন বুঝবেন এটা “কর্মী”। আর যখন শুনবেন Agentic AI, তখন বুঝবেন এটা পুরো “অফিস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম”।
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
Agentic AI কি মানুষের চাকরি কমিয়ে দেবে ?
উত্তর: না, বরং এটি মানুষের উৎপাদনশীলতা বাড়াবে। জটিল এবং একঘেয়ে কাজগুলো Agentic AI করবে, আর মানুষ ক্রিয়েটিভ এবং স্ট্র্যাটেজিক সিদ্ধান্তে সময় দিতে পারবে।
AI Agent তৈরি করতে কোন ল্যাঙ্গুয়েজ ভালো ?
উত্তর: সাধারণত Python এবং JavaScript (Node.js) এই কাজের জন্য সবচেয়ে জনপ্রিয়। ল্যাংচেইন (LangChain) এর মতো ফ্রেমওয়ার্ক এখানে ব্যাপক ব্যবহৃত হয়।
ছোট ব্যবসার জন্য কোনটি ভালো ?
উত্তর: প্রাথমিক অবস্থায় নির্দিষ্ট কাজের জন্য AI Agent যথেষ্ট, তবে বড় স্কেলে বিজনেস অটোমেশনের জন্য Agentic AI-তে ইনভেস্ট করা লাভজনক।
