এজেন্ট (বুদ্ধিমান) এবং এমসিপি (মডেল কনটেক্সট প্রোটোকল) হল 2025 সালের প্রথমার্ধে AI ক্ষেত্রের সবচেয়ে জনপ্রিয় প্রবণতা।
কিছু দিন আগে, বাইটের এজেন্ট পণ্য "বাটন স্পেস" আনুষ্ঠানিকভাবে অভ্যন্তরীণ পরীক্ষাও শুরু করেছে।
এজেন্ট পণ্যের ভিড়ের মধ্যে, কৌজি স্পেস প্রথমবারের জন্য একটি "প্ল্যানিং মোড" প্রদান করে – একটি এজেন্ট ক্ষমতা যা ব্যবহারকারীদের সাথে ধাপে ধাপে সহযোগিতা করতে পারে, মূল ধাপের নোডগুলিতে বিরতি দিতে এবং নিশ্চিত করতে পারে এবং ব্যবহারকারীদের রিয়েল টাইমে রুট সংশোধন করতে দেয়।
বোতাম টিম আনুষ্ঠানিকভাবে বিশ্বাস করে যে মানুষ এবং এজেন্টদের মধ্যে সহযোগিতা একটি মসৃণ কাজের মডেল তৈরি করবে।
বোতাম স্পেস অভ্যন্তরীণ বিটা অ্যাপ্লিকেশন
এআই ফ্যানারও অবিলম্বে বোতাম স্পেস আমন্ত্রণ কোড পেয়েছে এবং কিছু কাজ চেষ্টা করেছে যা কিছুটা কল্পনাপ্রসূত ছিল।
আমরা "হ্যালো টিচার, মাই নেম ইজ ক্লাসমেট হি" এর জনসংযোগ পরিচালক হিসাবে কাজ করেছি এবং ইন্টার্নদের সাম্প্রতিক জনমতের ঘটনা বিশ্লেষণ করতে, একটি জনমত প্রতিবেদন তৈরি করতে, আরও পাল্টা ব্যবস্থা এবং পরামর্শ প্রদান করতে বলেছি এবং তারপর একটি প্রতিক্রিয়া বিবৃতি লিখতে বলেছি:
প্রম্পট: আমি 'হ্যালো টিচার, মাই নেম ইজ মিস্টার হি' টিমের জনসংযোগ পরিচালক। সম্প্রতি, আমাদের ব্র্যান্ড একটি জনমত ঘটনার সম্মুখীন হয়েছে. অনুগ্রহ করে তথ্য সংগ্রহ করুন, ঘটনার প্রভাব মূল্যায়ন করুন, নেটিজেনদের অভিযোগের বিষয়বস্তু বুঝুন এবং নেটিজেনরা মনে করেন যে ভুলগুলি আমরা করেছি এবং উন্নতির দিকনির্দেশনাগুলি বিশ্লেষণ ও বের করুন৷ আপনি উপযুক্ত বলে মনে করা ওয়েবসাইট এবং ইন্টারনেট প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে তথ্য অনুসন্ধান করতে পারেন। তারপর, আমার জন্য একটি জনমত প্রতিবেদন তৈরি করা হয়েছিল, যা ব্যাপকভাবে টাইমলাইন, উন্নয়নের প্রেক্ষাপট, নেটিজেনদের প্রতিক্রিয়া এবং অভিযোগ এবং এই জনমতের ঘটনার প্রতিক্রিয়া কৌশলগুলি প্রদর্শন করে। প্রতিবেদনটি আরও গভীরভাবে হওয়া দরকার, বিশেষ করে প্রতিক্রিয়া কৌশলগুলিতে বিভিন্ন দৃষ্টিকোণ সরবরাহ করার জন্য। এছাড়াও, আমি আপনাকে আপনার প্রতিক্রিয়া কৌশলের উপর ভিত্তি করে একটি প্রতিক্রিয়া বিবৃতি তৈরি করতে চাই যা আন্তরিক, দায়িত্ব এড়িয়ে যায় না এবং ব্যবহারিক উন্নতির ব্যবস্থা রয়েছে। আপনাকে একটি ওয়েব পৃষ্ঠা এবং একটি পিডিএফ ফাইলে জনমত প্রতিবেদন তৈরি করতে হবে এবং প্রতিক্রিয়া বিবৃতি একটি নিয়মিত নথিতে তৈরি করতে হবে।
এই কাজটি তুলনামূলকভাবে সহজ বলে মনে হচ্ছে। প্রধান ক্রিয়াগুলি হল অনুসন্ধান এবং পাঠ্য তৈরি করা, তবে এর জন্য জনমত বিশ্লেষণের বিষয়ে প্রতিবেদন নির্মাতার পেশাদার জ্ঞান এবং মিডিয়া রিপোর্ট এবং সোশ্যাল মিডিয়া পোস্টগুলিকে গুরুতর প্রতিবেদনে পরিমার্জন এবং ফর্ম্যাট করার ক্ষমতাও প্রয়োজন। বড় মডেলের পরিপ্রেক্ষিতে এজেন্ট পণ্যের ক্ষমতা।
বৃহৎ-স্কেল মডেল ক্ষমতা ছাড়াও, এই কাজটি বোতাম স্পেসকে ব্রাউজার/কম্পিউটার ব্যবহার, কোড, MCP এবং অন্যান্য ক্ষমতার পরিপ্রেক্ষিতে "এর ক্ষমতা পরীক্ষা করার" অনুমতি দেয়।
এবং কাজের মান। এটি প্রথমবারের মতো উত্পন্ন জনমত প্রতিবেদনের ডেটা বিশ্লেষণের অংশ:
এটি একটি এআই ইন্টার্ন দ্বারা লিখিত একটি মোকাবেলা কৌশল:
একটি "প্রথম খসড়া" হিসাবে, এই ডেলিভারিটি জনমত প্রতিবেদনের বিশদ স্তর, যৌক্তিক ভাঙ্গন, বিশ্লেষণের পেশাদারিত্ব এবং প্রতিক্রিয়া বিবৃতির বিন্যাসের ক্ষেত্রে মান পূরণ করে। নির্দিষ্ট বিবরণ অগত্যা একটি বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতিতে প্রযোজ্য নাও হতে পারে, তবে অন্তত উত্পন্ন ফলাফল নির্দেশিকা প্রদান করে যা পরবর্তী পদক্ষেপগুলির জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
এটি লক্ষণীয় যে যেহেতু টাস্কে প্রবেশ করার সময় "টাইমলাইন" ধারণাটি উল্লেখ করা হয়েছিল, তাই উৎপন্ন ফলাফলগুলি প্রি-অর্ডার ইভেন্টগুলিতে যেমন "ওপেন সোর্স প্রজেক্টের চুরি" এবং "কীবোর্ড যা নিজে থেকে টাইপ করতে পারে" এর উপর বেশি ফোকাস করে বলে মনে হচ্ছে। এবং যে আমাদের মিশনের উদ্দেশ্য নয়.
স্পষ্টতই, কর্মক্ষেত্রে সহকর্মীদের মধ্যে লক্ষ্য প্রান্তিককরণ এখনও গুরুত্বপূর্ণ।
আমরা এই এআই ইন্টার্নের সাথে সারিবদ্ধ করতে বোতাম স্পেসের পরিকল্পনা মডেলটি ব্যবহার করতে পারি:
সারিবদ্ধকরণের পরে, শুধুমাত্র বিষয়বস্তু লক্ষ্য সঠিক নয়, জনমত প্রতিবেদনের ডেটা অংশটি সরাসরি ভক্তের সংখ্যা, "তিনটি ধারাবাহিক হার" এবং সমাপ্তির হারের তুলনা প্রদর্শন করে। ডেটার ব্যাখ্যামূলক ক্ষমতা এবং প্রতিনিধিত্ব উন্নত করা হয়েছে:
মিশনের সম্পূর্ণ রিপ্লে দেখতে আপনি এই লিঙ্কটিও দেখতে পারেন।
থামুন এবং ধীর করুন: AI কাজের অংশীদারদের নিজেদেরকে "সারিবদ্ধ" করতে শিখতে হবে
আইফানারের পরীক্ষার ফলাফল থেকে বিচার করে, বোতাম স্পেস এবং ঐতিহ্যবাহী বুদ্ধিমান এজেন্ট/এমসিপি পণ্যের মধ্যে সবচেয়ে বড় পার্থক্য এই পরিকল্পনা মোডে নিহিত যা "থেমে যেতে এবং ধীর" করতে পারে।
সহজভাবে বলতে গেলে, MCP-কে একটি টাস্ক দেওয়ার পরে, এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে টাস্কটিকে একটি নির্দিষ্ট প্ল্যানে পচিয়ে দেবে এবং তারপর টাস্কটি চালানো শুরু করবে এবং অবশেষে ফলাফল তৈরি করবে। কিন্তু এটা অনিবার্য যে "একটি ভুল পদক্ষেপ একটি ভুল পদক্ষেপের দিকে নিয়ে যাবে"।
বোতাম স্পেস প্ল্যানিং মোড চালু করার পরে, এটি "বন্ধ" করতে পারে এবং জটিল কাজগুলি সম্পাদনের ক্ষেত্রে মূল নোডগুলিতে ব্যবহারকারীদের সাথে সারিবদ্ধ হতে পারে, ব্যবহারকারীদের রিয়েল টাইমে ত্রুটি এবং বিচ্যুতিগুলি সংশোধন করতে এবং কার্যকরী যুক্তিকে অপ্টিমাইজ করতে দেয়৷
এই পদ্ধতিটি বিশেষত নবজাতক ব্যবহারকারীদের জন্য উপযুক্ত যাদের ইঞ্জিনিয়ারিং প্রম্পট করার ক্ষমতা নেই। প্রথমবার একটি টাস্ক জমা দেওয়ার সময়, সংক্ষিপ্তভাবে এবং সংক্ষিপ্তভাবে আপনার উদ্দেশ্যগুলি বর্ণনা করুন।
"প্ল্যানিং মোড" এর জন্য দুটি ট্রিগার শর্ত রয়েছে:
- একটি হল যে এজেন্ট বিভিন্ন কারণে বর্তমান পদক্ষেপটি সম্পূর্ণ করতে পারে না (উদাহরণস্বরূপ, এটি প্রাসঙ্গিক তথ্য খুঁজে পায় না, বা এটি ব্যবহারকারীর উদ্দেশ্য সঠিকভাবে বুঝতে পারে না), বা ফলাফলের আস্থা যথেষ্ট বেশি নয় – এটি নিজেই বন্ধ হয়ে যাবে। যখন কাজটি স্থগিত করা হয়, ব্যবহারকারীকে পরবর্তী পদক্ষেপটি সম্পাদন করার জন্য মনে করিয়ে দিতে বোতামের জায়গায় একটি বিজ্ঞপ্তি পপ আপ হবে।
- অন্যটি হ'ল ব্যবহারকারী সক্রিয়ভাবে "পজ বোতাম" টিপতে পারেন: এজেন্ট দ্বারা ধাপে ধাপে কার্য সম্পাদনের সময়, ধাপে ধাপে ফলাফলগুলি একটি .md নথিতে লেখা হবে, যা একটি জ্ঞান ভিত্তি তৈরি করতে এবং কার্যকর করার পরবর্তী ধাপে সহায়তা করতে ব্যবহৃত হয়। বোতাম স্পেসের ক্ষেত্রেও একই কথা। ব্যবহারকারীরা ধাপে ধাপে নথিতে ত্রুটি বা বিচ্যুতি খুঁজে পেলে, তারা নিজেরাই সংশোধনকে বিরতি দিতে পারে।
এই সহযোগিতামূলক এজেন্ট কর্মপ্রবাহ এজেন্টকে বিভিন্ন কারণে যেমন "শুরুতে ভুল বিশ্লেষণ" এবং চিন্তাভাবনা এবং টোকেনের ক্রমাগত আউটপুট দ্বারা সৃষ্ট হ্যালুসিনেশনের কারণে নির্ধারিত লক্ষ্য থেকে বিচ্যুত হওয়া এড়াতে অনুমতি দেয়।
এটি এইভাবে বোঝা যায়: ঐতিহ্যগত বড় মডেল/এজেন্ট যদি "স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং" হয়, তবে বোতামের স্থানটি আসলে ব্যবহারকারীদের AI এর "কপাইলট" (কো-পাইলট) খেলতে দেয়। ব্যবহারকারী একবার বিচ্যুতি লক্ষ্য করলে, তিনি অবিলম্বে ব্রেক প্রয়োগ করতে পারেন এবং স্টিয়ারিং হুইলটি ম্যানুয়ালি সংশোধন করতে পারেন।
যদি আমরা একজন ইন্টার্নের সাদৃশ্য ব্যবহার করি, বোতাম স্পেস হল একজন AI ইন্টার্ন যিনি "আপনি না বুঝলে যেকোন সময় প্রশ্ন করতে পারেন" এবং তারপর নমনীয়ভাবে রিয়েল-টাইম ফিডব্যাকের উপর ভিত্তি করে কাজের দিক পরিবর্তন করতে পারেন।
আসলে, একাধিক এআই ইন্টার্ন রয়েছে, তবে অনেকগুলি থাকতে পারে:
- রুটিন কাজের জন্য, যেমন টেক্সট প্রসেসিং, চার্টিং, সাধারণ বিশ্লেষণ ইত্যাদি, বোতাম স্পেস নিজেই একজন সাধারণ ইন্টার্ন। এটি তুলনামূলকভাবে ব্যাপক ক্ষমতা সহ একটি "সামান্য ষড়ভুজ যোদ্ধা" হিসাবে বিবেচিত হতে পারে, তবে বিশেষ ক্ষেত্রগুলিতে জোর দেয় না;
- ব্যবহারকারী গবেষণা, আর্থিক শিল্প গবেষণা ইত্যাদির মতো গভীর পেশাদার ক্ষেত্রের কাজগুলির জন্য, "ডোমেন বিশেষজ্ঞ" এজেন্টদের এগিয়ে আসতে হবে।
এটি একটি সাধারণ-উদ্দেশ্য বা বিশেষজ্ঞ এজেন্ট হোক না কেন, এটি "বাটন স্পেস" এর মাধ্যমে এক স্টপে নির্ধারিত হতে পারে।
শুধু তাই নয়, যদি বিদ্যমান বিশেষজ্ঞ এজেন্ট যথেষ্ট না হয়, তাহলে ডেভেলপাররা Kouzi ডেভেলপমেন্ট প্ল্যাটফর্ম (এজেন্টদের শূন্য-ভিত্তিক বিকাশ), Kouzi Compass (এজেন্ট DevOps টিউনিং টুল), এবং Eino (গো ল্যাঙ্গুয়েজ এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট ফ্রেমওয়ার্ক) একই সাথে Kouzi টিম দ্বারা চালু করা তাদের নিজস্ব বিশেষজ্ঞ এজেন্টদের দ্রুত বিকাশ ও বাজারে আনতে সম্পূর্ণ ব্যবহার করতে পারে।
এআই ইন্টার্নের অবশেষে মস্তিষ্ক আছে
অবশ্যই, আইফানের বেশিরভাগ পরীক্ষায়, বোতাম স্পেস উদ্দেশ্যটি আরও সঠিকভাবে বুঝতে এবং উচ্চ-মানের ফলাফল তৈরি করতে সক্ষম হয়েছিল।
শুল্ক যুদ্ধ সম্প্রতি খুব প্রাণবন্ত হয়েছে, তাই আমরা এটিকে এই কঠিন সমস্যাটিও চেষ্টা করতে দিই: চীনে আমদানির প্রধান বিভাগগুলিতে মার্কিন শুল্কের মাত্রা ট্র্যাক করা।
প্রম্পট: মার্কিন সরকারের শুল্ক নীতি সম্প্রতি দিনে দিনে পরিবর্তিত হচ্ছে। আমি আপনাকে একটি অনলাইন ফর্ম তৈরি করতে চাই যা 1লা এপ্রিল থেকে শুল্কের পরিবর্তনগুলি ট্র্যাক করতে রিয়েল টাইমে আপডেট করা যেতে পারে। আপনাকে চীন থেকে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে রপ্তানি করা প্রধান পণ্যগুলির উপর করের হার ট্র্যাক করতে হবে, যেমন ভোক্তা ইলেকট্রনিক সরঞ্জাম, সিরিঞ্জ, খেলনা ইত্যাদি। নির্দিষ্ট পণ্য নিজেই পরীক্ষা করুন। যদি আপনি খুঁজে না পান, থামুন এবং যে কোনো সময় আমাকে জিজ্ঞাসা করুন. উল্লেখ্য যে কিছু শুল্ক বিভাগ সম্প্রতি নতুন যোগ করা হয়েছে, কিন্তু কিছু শুল্ক বিভাগ 2025 এর আগে বিদ্যমান ছিল। আপনাকে দেখাতে হবে কিভাবে বিভিন্ন শুল্কের বিভাগ টেবিলে স্ট্যাক আপ হয়। আপনি যদি বুঝতে না পারেন, নির্দ্বিধায় আমাকে জিজ্ঞাসা করুন.
আসুন প্রথমে উত্পন্ন ফলাফলগুলি দেখে নেওয়া যাক:
Ai Faner চিন্তার প্রক্রিয়াটি পর্যবেক্ষণ করেছেন এবং দেখেছেন যে এটি "শুল্ক" এর মতো জটিল ধারণাগুলির পূর্ণ উপলব্ধি করেছে এবং এটি এর পিছনে ব্যবহৃত বৃহৎ মডেলের সাথে সম্পর্কিত হতে পারে।
গত মাসে বা তারও বেশি সময়ে, আমরা আসলে অনেক এজেন্ট/MCP টুল ব্যবহার করেছি, বিশেষ করে গভীর গবেষণার ক্ষমতা সহ কিছু পণ্য যা ব্যবহারকারীদের পক্ষে জটিল কাজ সম্পাদন করতে সক্ষম বলে দাবি করে। একই কাজটি করার সময়, তাদের কয়েক ডজন রাউন্ড অনুসন্ধান করতে হবে। দেখে মনে হচ্ছে তারা ব্যবহারকারী কী বলছে তা বোঝার জন্য খুব কঠিন চেষ্টা করছে, মানুষকে অত্যধিক শক্তি ব্যবহার করার অনুভূতি দিচ্ছে, কিন্তু ফলাফলগুলি আদর্শ নয়।
বোতাম স্পেসে মাত্র ছয় রাউন্ডের চিন্তাভাবনা ছিল, যার মধ্যে মাত্র চারটি আসলে ট্যারিফের ধরন অনুসন্ধান এবং বোঝার জন্য ব্যবহৃত হয়েছিল (বাকি দুটি রাউন্ড টাস্কের শুরুতে পরিকল্পনা এবং বরাদ্দ এবং টাস্কের শেষে ওয়েব পেজ তৈরি করা হয়েছিল।)
উত্পন্ন ফলাফল এখনও একটি চাক্ষুষ দৃষ্টিকোণ থেকে খুব বিশ্বাসযোগ্য.
এবং এটি দেখা যায় যে এই এআই ইন্টার্নটি কেবল কোথায় আঘাত করতে হবে তা নির্দেশ করেনি, তবে কিছু পরিমাণে তার মস্তিষ্ক ব্যবহার করেছে এবং এমন কিছু ডেটা বিশ্লেষণ করেছে যা প্রাথমিক কাজের প্রয়োজনীয়তার মধ্যে ছিল না, তবে যা তিনি সহায়ক হবে বলে মনে করেছিলেন। উদাহরণস্বরূপ, এই বছর শুল্ক বৃদ্ধি এবং হ্রাসের সময়রেখা তালিকাভুক্ত করা হয়েছে:
স্বল্প, মাঝারি এবং দীর্ঘমেয়াদে প্রভাবের একটি বিশ্লেষণ পরিচালিত হয়েছিল:
এছাড়াও একটি কাঠামোগত উপস্থাপনা পদ্ধতি রয়েছে যা চার্ট এবং পাঠ্যকে একত্রিত করে:
এবং যা আমাকে সবচেয়ে বিস্মিত করে: এটি 25 বছর আগের বেসলাইন, "স্বাধীনতা দিবস", এবং "সমতা" এর মতো বিভিন্ন ট্যারিফ আইটেমের পার্থক্য এবং সুপারপজিশন ক্যাপচার করে।
কিন্তু ত্রুটিগুলিও চিহ্নিত করা খুব সহজ, যেমন বেশিরভাগ বিভাগে করের হার সম্পূর্ণ ভুল গণনা করা হচ্ছে। ত্রুটির কারণ হিসাবে, আমার বোধগম্য হল যে ইন্টার্ন সংবাদের জন্য একটি বিশুদ্ধ অনুসন্ধান পদ্ধতি ব্যবহার করেছিল এবং মার্কিন সরকারের ওয়েবসাইট থেকে সরাসরি ডেটা দখল করার পরিবর্তে ভুল এবং অসময়ে তথ্য দ্বারা সহজেই পক্ষপাতদুষ্ট ছিল।
অবশ্যই, এমনকি একজন প্রকৃত ইন্টার্ন সম্ভবত এটি করতে পারে। শুধুমাত্র আমদানি এবং রপ্তানি অনুশীলনকারী এবং ট্যারিফ বিশেষজ্ঞরা জানেন কিভাবে সবচেয়ে সময়োপযোগী এবং সঠিক মানগুলি পেতে হয়। এই কাজের জন্য একজন ইন্টার্নের স্তরের বাইরে পেশাদার জ্ঞান এবং অভিজ্ঞতা প্রয়োজন।
কিন্তু এর মানে এই নয় যে বোতাম স্পেস এই সমস্যার সমাধান করতে পারে না: "প্ল্যানিং মোড" চালু করার পরে, আমরা ত্রুটিগুলি সংশোধন করার সময় এটিকে একটি পরিষ্কার ডেটা উৎস সংজ্ঞা দিতে পারি এবং এটিকে সক্রিয়ভাবে python/MySQL বা অন্যান্য কোডিং ক্ষমতাগুলিকে সবচেয়ে সঠিক এবং বাস্তব ডেটা ক্রল করতে দিতে পারি; অথবা, আমরা ম্যানুয়ালি অঅপ্টিমাইজ করা ফরম্যাট এবং প্রামাণিক উত্স থেকে বিষয়বস্তু সহ প্রতিবেদনগুলি ডাউনলোড করতে পারি এবং তারপরে কার্যটির জন্য প্রয়োজনীয় জ্ঞানের ভিত্তি তৈরি করতে আনুষ্ঠানিকভাবে সমর্থিত বহু-মাত্রিক টেবিল এক্সটেনশন প্লাগ-ইন ব্যবহার করতে পারি।
কাউজি স্পেস বহিরাগত MCP সরঞ্জামগুলিকে (অফিসিয়াল সংস্করণ) কলিং সমর্থন করে এবং বর্তমানে দশটির বেশি বাইটড্যান্স অভ্যন্তরীণ এবং বাহ্যিক MCP এক্সটেনশন সমর্থন করে (যেমন Moji Weather, Amap, ইত্যাদি)। অতএব, তাত্ত্বিকভাবে, আমদানি ও রপ্তানি শিল্পে পেশাদার ডাটাবেস প্রদানকারীরাও তাদের নিজস্ব MCP এক্সটেনশন বিকাশ করতে পারে এবং সেগুলিকে বোতাম স্পেসে একীভূত করতে পারে। শুল্কের অগ্রগতি যতই জটিল এবং অর্থহীন হোক না কেন, ইন্টার্নদের বিরক্ত করা যাবে না।
অনলাইনে ট্যারিফ টাস্ক রিপ্লে দেখুন
এখানে বিশুদ্ধ কোডের আরেকটি ছোট কাজ, যা কিছুটা ওভারকিল হতে পারে। বোতামের স্থানটিকে একটি হ্যালো ওয়ার্ল্ড প্রিন্টার তৈরি করতে দিন এবং মাঝপথে প্রয়োজনীয়তাগুলি সংশোধন করুন৷
যে নেতারা এখনও কোড করতে জানেন না তাদের কর্মচারীদের পালিয়ে যাওয়ার বিষয়ে চিন্তা করতে হবে না: আপনি এআই ইন্টার্নদেরকে কীভাবে কোড করতে হয় তা শেখাতেও বলতে পারেন।
অনলাইনে কোড টাস্ক রিপ্লে দেখুন
পূর্ববর্তী পরীক্ষাগুলি সমস্ত "ইউনিভার্সাল ইন্টার্ন" এর উপর ভিত্তি করে ডিফল্টরূপে বাটন স্পেসে সক্রিয় করা হয়েছিল।
হোমপেজে "বিশেষজ্ঞ এজেন্ট" এর একটি প্রবেশদ্বারও রয়েছে৷ বর্তমানে, দুটি উপলব্ধ বিশেষজ্ঞ বিটা পর্যায়ে উন্মুক্ত, যথা ব্যবহারকারী গবেষণা বিশেষজ্ঞ (আধিকারিকভাবে কাউজি দ্বারা বিকাশিত) এবং Huatai A-শেয়ার পর্যবেক্ষণ সহকারী (যৌথভাবে Huatai সিকিউরিটিজ এবং Kouzi দ্বারা উন্নত)৷
একটি উদাহরণ হিসাবে A-শেয়ার পর্যবেক্ষণ সহকারী নিন। এর এন্ট্রি ইন্টারফেসটি সাধারণ ইন্টার্নের থেকে কিছুটা আলাদা। এটি ব্যবহারকারীদের স্ব-নির্বাচিত স্টক এবং সেক্টরের উপর ভিত্তি করে দৈনিক প্রতিবেদন কাস্টমাইজ করতে দেয়। এটি একের পর এক পরামর্শ ফাংশনকে সমর্থন করে, এজেন্টকে একটি সিকিউরিটিজ বিশ্লেষক হিসাবে পরিণত করে যা ব্যবহারকারী একচেটিয়াভাবে ব্যবহার করতে পারে।
এই দুই বিশেষজ্ঞ এজেন্টও বোতামের স্থানের MCP সম্প্রসারণ ক্ষমতার সরাসরি প্রতিফলন। এটি MCP সার্ভারের মধ্যে "সহযোগিতা" অর্জনের জন্য বোতামের বড় মডেল এবং তৃতীয় পক্ষের পরিষেবা প্রদানকারীদের বৃহৎ মডেল ক্ষমতাকে একই প্রসঙ্গে রাখতে পারে।
যখন এআই একটি "সরঞ্জাম" থেকে "অংশীদার" তে পরিবর্তিত হয়: মানুষ এবং মেশিন শ্রমকে ভাগ করে না, কিন্তু সিম্বিওটিকভাবে বিকশিত হয়
ঐতিহ্যবাহী বড়-মডেল পণ্য এবং সরঞ্জামগুলির ক্ষমতা সিলিং নির্ধারণ করে যে তাদের মূল উদ্দেশ্য হল লেনদেনমূলক কাজ পরিচালনা করা এবং পুনরাবৃত্তিমূলক শ্রম প্রতিস্থাপন করা (উদাহরণস্বরূপ: পাঠ্য তৈরি, ডেটা বাছাই এবং বিন্যাসকরণ, মৌলিক পরিকল্পনা ইত্যাদি); এবং পূর্বে উল্লিখিত হিসাবে, এজেন্ট/এমসিপি গভীরভাবে চিন্তা করার ক্ষমতা, টাস্ক ডিসঅ্যাসেম্বলি এবং পরিকল্পনা এবং ধাপে ধাপে স্বয়ংক্রিয়ভাবে কাজ সম্পাদন করার ক্ষমতাকে একীভূত করে, কিন্তু এই "সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয়" পদ্ধতির এখনও ত্রুটি রয়েছে।
প্রথম দুটির সাথে তুলনা করে, কৌজি স্পেস একটি নতুন ধারণার প্রস্তাব করেছে: একটি পরিবেশে যেখানে পুরো প্রক্রিয়াটি প্রকৃত ব্যবহারকারীদের দ্বারা বাস্তব সময়ে তত্ত্বাবধান করা হয়, AI সমস্যা সমাধানের সম্পূর্ণ কর্মপ্রবাহে গভীরভাবে জড়িত হতে পারে এবং মানব ও বুদ্ধিমান এজেন্টদের জৈব সহযোগিতামূলক কাজ উপলব্ধি করতে পারে।
"এআই ইন্টার্ন" আসলেই একটি আকর্ষণীয় উপমা। আপনার সাথে কাজ করার সময়, এটি আপনার কাছ থেকে শেখে, ধীরে ধীরে আপনার কাজের অভ্যাস এবং প্রয়োজনীয়তার সাথে পরিচিত হয় এবং আপনার উদ্দেশ্য প্রেরণা এবং চিন্তাভাবনার যুক্তিকে আয়ত্ত করে। প্রত্যেক চমৎকার পরামর্শদাতা আশা করেন যে তার ইন্টার্নরা পূর্ণ-সময়ের কর্মচারী হয়ে উঠতে পারে যারা তাদের নিজস্ব বিষয়গুলির জন্য দায়ী, এবং এই ধরনের বৃদ্ধি শুধুমাত্র স্মার্ট কাজের পদ্ধতি এবং বারবার ফলাফল প্রদানের মাধ্যমে ধীরে ধীরে অর্জন করা যেতে পারে।
সরঞ্জামগুলি ক্রমাগত চালু করা হচ্ছে, এবং এআই-এর কারণে আমরা যেভাবে কাজ করি তা দুর্দান্ত হয়ে উঠছে। কিন্তু চূড়ান্ত বিশ্লেষণে, দক্ষতার সাথে এবং স্থিরভাবে ফলাফল প্রদান করাই পথ।
অন্য দৃষ্টিকোণ থেকে, যখন AI সরঞ্জামগুলির ক্ষমতা এবং আনুগত্য একই সাথে উন্নত হয়, প্রতিটি কর্মক্ষেত্রের কর্মী যে কোনও সময় তার নিজস্ব AI ইন্টার্নকে ডেকে আনতে পারে এবং ক্রমবর্ধমান জটিল এবং কঠিন কাজগুলি সহজেই সমাধান করা যেতে পারে। শ্রমিকরা নিজেরা যাবে কোথায়?
সম্ভবত এটি একটি ওয়েক-আপ কল এবং একটি সুযোগ উভয়ই, আমাদের মনে করিয়ে দেয় যে আমাদের আমাদের শক্তি এবং সময়কে নিম্নলিখিত দুটি দিকে স্থানান্তরিত করা উচিত: প্রথমত, এআই সরঞ্জামগুলি নিয়ন্ত্রণ করার আমাদের ক্ষমতা উন্নত করা; দ্বিতীয়ত, সৃজনশীল এবং চিন্তাশীল কাজের উপর ফোকাস করা যা কখনই AI দ্বারা প্রতিস্থাপিত হতে পারে না।
সর্বোপরি, কর্মক্ষেত্রে, যা দুষ্প্রাপ্য তা কখনই জিনিস করার ক্ষমতা নয়, তবে মূল চিন্তাভাবনা।
অবশ্য সেই ভবিষ্যৎ বুঝতে সময় লাগবে। আপনি এখনই কাউজি স্পেস অভিজ্ঞতার যোগ্যতার জন্য আবেদন করতে চাইতে পারেন এবং আপনার এআই ইন্টার্ন/ডিজিটাল কর্মক্ষেত্রের অংশীদারকে প্রথমে চেষ্টা করতে দিন।
সম্ভবত, আপনি যেভাবে কাজ করেন এবং আপনার কর্মক্ষেত্রের জীবনের গুণমানে বিশাল পরিবর্তন আসবে।
# aifaner এর অফিসিয়াল WeChat পাবলিক অ্যাকাউন্ট অনুসরণ করতে স্বাগতম: aifaner (WeChat ID: ifanr)। যত তাড়াতাড়ি সম্ভব আপনাকে আরও উত্তেজনাপূর্ণ সামগ্রী সরবরাহ করা হবে।