প্রত্যেকেই বলে 2025 এআই এজেন্টদের বছর। শিরোনামগুলি সর্বত্র রয়েছে: “স্বায়ত্তশাসিত এআই কাজকে রূপান্তর করবে,” “এজেন্টরা হলেন পরবর্তী সীমান্ত,” “ভবিষ্যতটি এজেন্ট।” এদিকে, আমি গত বছরটি অনেকগুলি বিভিন্ন এজেন্ট সিস্টেম তৈরি করতে ব্যয় করেছি যা প্রকৃতপক্ষে উত্পাদনে কাজ করে। এবং ঠিক এই কারণেই আমি বর্তমান হাইপের বিরুদ্ধে বাজি ধরছি।
আমি পক্ষ থেকে কিছু এআই সংশয়ী রচনা নই। গত এক বছরে, আমি পুরো সফ্টওয়্যার বিকাশের জীবনচক্র জুড়ে এক ডজনেরও বেশি প্রোডাকশন এজেন্ট সিস্টেম তৈরি করেছি:
উন্নয়ন এজেন্ট: ইউআই জেনারেটরগুলি যা প্রাকৃতিক ভাষা থেকে কার্যকরী প্রতিক্রিয়া উপাদান তৈরি করে, কোড রিফ্যাক্টরিং এজেন্টগুলি যা উত্তরাধিকার কোডবেসগুলি আধুনিকীকরণ করে, ডকুমেন্টেশন জেনারেটরগুলি যা এপিআই ডক্সগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে বজায় রাখে এবং ফাংশন জেনারেটর যা নির্দিষ্টকরণগুলিকে কার্যকরী বাস্তবায়নে রূপান্তর করে।
ডেটা এবং অবকাঠামো এজেন্ট: ডাটাবেস অপারেশন এজেন্টগুলি যা জটিল প্রশ্ন এবং মাইগ্রেশনগুলি পরিচালনা করে, ডিভোপস অটোমেশন এআই সিস্টেমগুলি একাধিক ক্লাউড সরবরাহকারী জুড়ে অবকাঠামো-এএস-কোড পরিচালনা করে।
গুণমান এবং প্রক্রিয়া এজেন্ট: এআই-চালিত সিআই/সিডি পাইপলাইনগুলি যা লিন্টের সমস্যাগুলি সমাধান করে, বিস্তৃত পরীক্ষা স্যুট তৈরি করে, স্বয়ংক্রিয় কোড পর্যালোচনা সম্পাদন করে এবং যথাযথ বিবরণ সহ বিশদ পুলের অনুরোধ তৈরি করে।
এই সিস্টেমগুলি কাজ করে। তারা আসল মান শিপ করে। তারা প্রতিদিন কয়েক ঘন্টা ম্যানুয়াল কাজ সাশ্রয় করে। এবং এ কারণেই আমি 2025 “এজেন্টদের বছর” হওয়ার বিষয়ে আপনি যা শুনছেন তার অনেক কিছুই আমি মনে করি মূল বাস্তবতা মিস করে।
টিএল; ডিআর: এআই এজেন্টদের সম্পর্কে তিনটি কঠোর সত্য
12+ প্রোডাকশন সিস্টেম তৈরির পরে, আমি যা শিখেছি তা এখানে:
বহু-পদক্ষেপের কর্মপ্রবাহে ত্রুটি হারগুলি তাত্পর্যপূর্ণভাবে যৌগিক। 95% প্রতি ধাপে নির্ভরযোগ্যতা = 36% সাফল্য 20 ধাপে। উত্পাদন 99.9%+প্রয়োজন।
প্রসঙ্গ উইন্ডোজ চতুর্ভুজ টোকেন ব্যয় তৈরি করে। দীর্ঘ কথোপকথনগুলি স্কেলে নিষিদ্ধভাবে ব্যয়বহুল হয়ে ওঠে।
আসল চ্যালেঞ্জ এআই ক্ষমতা নয়, এটি ডিজাইনিং সরঞ্জাম এবং প্রতিক্রিয়া সিস্টেম যা এজেন্টরা আসলে কার্যকরভাবে ব্যবহার করতে পারে।
গাণিতিক বাস্তবতার বিষয়ে কেউ কথা বলে না
প্রতিটি এআই এজেন্ট সংস্থা চারপাশে নাচছে এমন অস্বস্তিকর সত্যটি এখানে: ত্রুটি যৌগিককরণ স্বায়ত্তশাসিত বহু-পদক্ষেপের কর্মপ্রবাহকে উত্পাদন স্কেলে গাণিতিকভাবে অসম্ভব করে তোলে।
আসুন গণিত করি। যদি কোনও এজেন্ট ওয়ার্কফ্লোতে প্রতিটি পদক্ষেপে 95% নির্ভরযোগ্যতা থাকে, যা বর্তমান এলএলএমগুলির জন্য আশাবাদী, তবে:
- 5 পদক্ষেপ = 77% সাফল্যের হার
- 10 পদক্ষেপ = 59% সাফল্যের হার
- 20 পদক্ষেপ = 36% সাফল্যের হার
উত্পাদন সিস্টেমের 99.9%+ নির্ভরযোগ্যতা প্রয়োজন। এমনকি যদি আপনি যাদুতে প্রতি-পদক্ষেপের নির্ভরযোগ্যতা 99% অর্জন করেন (যা কারও কাছে নেই), আপনি এখনও 20 টি পদক্ষেপের মধ্যে কেবল 82% সাফল্য পান। এটি কোনও প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং সমস্যা নয়। এটি কোনও মডেল সক্ষমতা সমস্যা নয়। এটি গাণিতিক বাস্তবতা।
আমার ডিভোপস এজেন্ট সুনির্দিষ্টভাবে কাজ করে কারণ এটি আসলে 20-পদক্ষেপের স্বায়ত্তশাসিত কর্মপ্রবাহ নয়। এটি সুস্পষ্ট রোলব্যাক পয়েন্ট এবং মানব নিশ্চিতকরণ গেটগুলির সাথে 3-5 টি পৃথক, স্বতন্ত্রভাবে যাচাইযোগ্য ক্রিয়াকলাপ। “এজেন্ট” অবকাঠামো কোড তৈরির জটিলতা পরিচালনা করে তবে সিস্টেমটি নির্ভরযোগ্যতার গাণিতিক সীমাবদ্ধতার চারপাশে আর্কিটেক্ট করা হয়।
আমি তৈরি প্রতিটি সফল এজেন্ট সিস্টেম একই প্যাটার্ন অনুসরণ করে: সীমাবদ্ধ প্রসঙ্গ, যাচাইযোগ্য অপারেশন এবং সমালোচনামূলক জংশনে মানব সিদ্ধান্ত পয়েন্ট (কখনও কখনও)। যে মুহুর্তে আপনি স্বায়ত্তশাসিতভাবে মুষ্টিমেয় অপারেশনগুলির চেয়ে বেশি চেইন করার চেষ্টা করছেন, গণিত আপনাকে হত্যা করে।
টোকেন অর্থনীতি যা যোগ করে না
আরও একটি গাণিতিক বাস্তবতা রয়েছে যা এজেন্ট প্রচারকরা স্বাচ্ছন্দ্যে উপেক্ষা করে: প্রসঙ্গ উইন্ডোজগুলি চতুর্ভুজ ব্যয় স্কেলিং তৈরি করে যা কথোপকথন এজেন্টদের অর্থনৈতিকভাবে অসম্ভব করে তোলে।
আপনি যখন “কথোপকথন” এজেন্ট তৈরি করেন তখন আসলে কী ঘটে তা এখানে:
- প্রতিটি নতুন মিথস্ক্রিয়া পূর্ববর্তী সমস্ত প্রসঙ্গে প্রক্রিয়াজাতকরণ প্রয়োজন
- টোকেন কথোপকথনের দৈর্ঘ্যের সাথে চতুর্ভুজ স্কেল ব্যয় করে
- একা টোকেনগুলিতে একটি 100-টার্ন কথোপকথনের দাম $ 50-100
- হাজার হাজার ব্যবহারকারীর দ্বারা গুণ করুন এবং আপনি অস্থিতিশীল অর্থনীতির দিকে তাকিয়ে আছেন
কথোপকথন ডাটাবেস এজেন্টকে প্রোটোটাইপ করার সময় আমি এটি কঠিন উপায়ে শিখেছি। প্রথম কয়েকটি ইন্টারঅ্যাকশন সস্তা ছিল। একটি সেশনে 50 তম ক্যোয়ারী দ্বারা, প্রতিটি প্রতিক্রিয়া একাধিক ডলার ব্যয় করে – এটি প্রদত্ত মানের চেয়ে বেশি। অর্থনীতিগুলি বেশিরভাগ পরিস্থিতিতে কেবল কাজ করে না।
আমার ফাংশন জেনারেশন এজেন্ট সফল হয় কারণ এটি সম্পূর্ণ রাষ্ট্রহীন: বিবরণ → ফাংশন → সম্পন্ন। রক্ষণাবেক্ষণের জন্য কোনও প্রসঙ্গ নেই, ট্র্যাক করার জন্য কোনও কথোপকথন নেই, কোনও চতুর্ভুজ ব্যয় বিস্ফোরণ নেই। এটি “আপনার কোডের সাথে চ্যাট” অভিজ্ঞতা নয়, এটি একটি কেন্দ্রীভূত সরঞ্জাম যা দক্ষতার সাথে একটি নির্দিষ্ট সমস্যা সমাধান করে।
উত্পাদনের সর্বাধিক সফল “এজেন্ট” মোটেও কথোপকথন নয়। তারা স্মার্ট, সীমাবদ্ধ সরঞ্জামগুলি যা একটি জিনিস ভাল করে এবং পথ থেকে বেরিয়ে আসে।
সরঞ্জাম ইঞ্জিনিয়ারিং রিয়েলিটি ওয়াল
এমনকি যদি আপনি গণিতের সমস্যাগুলি সমাধান করেন তবে আপনি একটি ভিন্ন ধরণের প্রাচীরকে আঘাত করেছেন: এজেন্টদের জন্য উত্পাদন-গ্রেড সরঞ্জামগুলি তৈরি করা সম্পূর্ণ ভিন্ন ইঞ্জিনিয়ারিং শৃঙ্খলা যা বেশিরভাগ দলকে অবমূল্যায়ন করে।
সরঞ্জাম কলগুলি নিজেরাই এখন বেশ সুনির্দিষ্ট। আসল চ্যালেঞ্জ হ’ল সরঞ্জাম নকশা। প্রসঙ্গ উইন্ডোটি অপ্রতিরোধ্য ছাড়াই সঠিক প্রতিক্রিয়া সরবরাহ করতে প্রতিটি সরঞ্জামকে সাবধানতার সাথে তৈরি করা দরকার। আপনার সম্পর্কে চিন্তা করা দরকার:
- কোনও অপারেশন আংশিকভাবে সফল হলে এজেন্ট কীভাবে জানতে পারে? আপনি কীভাবে টোকেন না জ্বালিয়ে জটিল রাষ্ট্রীয় পরিবর্তনগুলি যোগাযোগ করবেন?
- একটি ডাটাবেস ক্যোয়ারী 10,000 সারি ফিরিয়ে দিতে পারে, তবে এজেন্টকে কেবল জানতে হবে “ক্যোয়ারী সফল হয়েছে, 10 কে ফলাফল, এখানে প্রথম 5 রয়েছে 5” এই বিমূর্ততা ডিজাইন করা একটি শিল্প।
- যখন কোনও সরঞ্জাম ব্যর্থ হয়, তখন এজেন্টের কোন তথ্য পুনরুদ্ধার করা দরকার? খুব সামান্য এবং এটি আটকে আছে; খুব বেশি এবং আপনি প্রসঙ্গ নষ্ট করেন।
- একে অপরকে প্রভাবিত করে এমন ক্রিয়াকলাপগুলি কীভাবে পরিচালনা করবেন? ডাটাবেস লেনদেন, ফাইল লক, সংস্থান নির্ভরতা।
আমার ডাটাবেস এজেন্ট কাজ করে না কারণ সরঞ্জাম কলগুলি অবিশ্বাস্য নয়, তবে আমি কয়েক সপ্তাহ ডিজাইনিং সরঞ্জামগুলি ব্যয় করেছি যা এআইয়ের সাথে কার্যকরভাবে যোগাযোগ করে। প্রতিটি সরঞ্জাম কাঠামোগত প্রতিক্রিয়া প্রদান করে যা এজেন্ট আসলে কাঁচা এপিআই প্রতিক্রিয়া নয়, সিদ্ধান্ত নিতে ব্যবহার করতে পারে।
প্রতিশ্রুতিবদ্ধ সংস্থাগুলি “কেবল আপনার এপিআইগুলিকে সংযুক্ত করুন এবং আমাদের এজেন্ট এটি নির্ধারণ করবে” এই ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের কাজটি করেনি। তারা এআই ইন্টারফেস নয়, মানব ইন্টারফেসের মতো সরঞ্জামগুলি চিকিত্সা করছে। ফলাফলটি এমন এজেন্ট যা প্রযুক্তিগতভাবে সফল এপিআই কল করে তবে আসলে জটিল কর্মপ্রবাহগুলি সম্পাদন করতে পারে না কারণ তারা কী ঘটেছিল তা বুঝতে পারে না।
প্রতিটি প্রোডাকশন এজেন্ট সিস্টেমের নোংরা গোপনীয়তা হ’ল এআই সম্ভবত 30% কাজ করছে। অন্যান্য% ০% হ’ল সরঞ্জাম ইঞ্জিনিয়ারিং: প্রতিক্রিয়া ইন্টারফেসগুলি ডিজাইন করা, দক্ষতার সাথে প্রসঙ্গ পরিচালনা করা, আংশিক ব্যর্থতা পরিচালনা করা এবং এআই আসলে বুঝতে এবং ব্যবহার করতে পারে এমন পুনরুদ্ধার প্রক্রিয়া তৈরি করে।
ইন্টিগ্রেশন রিয়েলিটি চেক
তবে ধরা যাক আপনি নির্ভরযোগ্যতার সমস্যা এবং অর্থনীতির সমাধান করুন। আপনাকে এখনও বাস্তব বিশ্বের সাথে সংহত করতে হবে এবং বাস্তব বিশ্ব একটি গোলযোগ।
এন্টারপ্রাইজ সিস্টেমগুলি এআই এজেন্টদের অর্কেস্ট্রেট করার জন্য অপেক্ষা করা এপিআই নয়। তারা কুইর্কস, আংশিক ব্যর্থতা মোডগুলি, প্রমাণীকরণ প্রবাহ সহ লিগ্যাসি সিস্টেমগুলি নোটিশ ছাড়াই পরিবর্তিত হয়, দিনের সময় অনুসারে পরিবর্তিত হারের সীমাবদ্ধতা এবং প্রম্পট টেম্পলেটগুলিতে ঝরঝরে ফিট করে না এমন সম্মতি প্রয়োজনীয়তা।
আমার ডাটাবেস এজেন্ট কেবল “স্বায়ত্তশাসিতভাবে প্রশ্নগুলি কার্যকর করে না”। এটি সংযোগ পুলিং নেভিগেট করে, লেনদেনের রোলব্যাকগুলি পরিচালনা করে, কেবল পঠনযোগ্য প্রতিলিপিগুলিকে সম্মান করে, ক্যোয়ারী টাইমআউট পরিচালনা করে এবং নিরীক্ষণের ট্রেইলগুলির জন্য সমস্ত কিছু লগ করে। এআই ক্যোয়ারী জেনারেশন পরিচালনা করে; বাকি সমস্ত কিছুই traditional তিহ্যবাহী সিস্টেম প্রোগ্রামিং।
“আপনার সম্পূর্ণ প্রযুক্তি স্ট্যাকের সাথে সংহত করে” স্বায়ত্তশাসিত এজেন্টদের প্রতিশ্রুতি দেওয়া সংস্থাগুলি হয় অত্যধিক আশাবাদী বা আসলে স্কেলগুলিতে উত্পাদন ব্যবস্থা তৈরির চেষ্টা করেনি। ইন্টিগ্রেশন হ’ল এআই এজেন্টরা মারা যায়।
আসলে কী কাজ করে (এবং কেন)
পুরো সফ্টওয়্যার বিকাশের জীবনচক্র জুড়ে এক ডজনেরও বেশি বিভিন্ন এজেন্ট সিস্টেম তৈরির পরে, আমি শিখেছি যে সফল ব্যক্তিরা একটি প্যাটার্ন ভাগ করে:
আমার ইউআই জেনারেশন এজেন্ট কাজ করে কারণ মানুষ মোতায়েনের আগে প্রতিটি উত্পন্ন ইন্টারফেস পর্যালোচনা করে। এআই প্রাকৃতিক ভাষাকে কার্যকরী প্রতিক্রিয়া উপাদানগুলিতে অনুবাদ করার জটিলতা পরিচালনা করে, তবে মানুষ ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা সম্পর্কে চূড়ান্ত সিদ্ধান্ত নেয়।
আমার ডাটাবেস এজেন্ট কাজ করে কারণ এটি কার্যকর করার আগে প্রতিটি ধ্বংসাত্মক অপারেশনকে নিশ্চিত করে। এআই ব্যবসায়ের প্রয়োজনীয়তাগুলি এসকিউএল -এ অনুবাদ করার জটিলতা পরিচালনা করে, তবে মানুষ ডেটা অখণ্ডতার উপর নিয়ন্ত্রণ বজায় রাখে।
আমার ফাংশন জেনারেশন এজেন্ট কাজ করে কারণ এটি স্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত সীমানার মধ্যে কাজ করে। এটি একটি স্পেসিফিকেশন দিন, একটি ফাংশন ফিরে পান। কোনও পার্শ্ব প্রতিক্রিয়া নেই, কোনও রাষ্ট্রীয় ব্যবস্থাপনা নেই, কোনও সংহতকরণের জটিলতা নেই।
আমার ডিভোপস অটোমেশন কাজ করে কারণ এটি অবকাঠামো-এএস-কোড তৈরি করে যা পর্যালোচনা, সংস্করণ এবং পিছনে ফিরে যেতে পারে। এআই টেরফর্মে অনুবাদ করার প্রয়োজনীয়তাগুলি পরিচালনা করার জটিলতা পরিচালনা করে তবে ডিপ্লোয়মেন্ট পাইপলাইনটি আমরা নির্ভর করতে শিখেছি এমন সমস্ত সুরক্ষা ব্যবস্থা বজায় রাখে।
আমার সিআই/সিডি এজেন্ট কাজ করে কারণ প্রতিটি পর্যায়ে সুস্পষ্ট সাফল্যের মানদণ্ড এবং রোলব্যাক প্রক্রিয়া রয়েছে। এআই কোডের গুণমান বিশ্লেষণ এবং ফিক্সগুলি উত্পন্ন করার জটিলতা পরিচালনা করে তবে পাইপলাইন আসলে কী একীভূত হয় তার উপর নিয়ন্ত্রণ বজায় রাখে।
প্যাটার্নটি পরিষ্কার: এআই জটিলতা পরিচালনা করে, মানুষ নিয়ন্ত্রণ বজায় রাখে এবং traditional তিহ্যবাহী সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং নির্ভরযোগ্যতা পরিচালনা করে।
আমার ভবিষ্যদ্বাণী
2025 সালে কে সংগ্রাম করবে সে সম্পর্কে আমার নির্দিষ্ট ভবিষ্যদ্বাণী এখানে:
ভেনচার-অর্থায়িত “সম্পূর্ণ স্বায়ত্তশাসিত এজেন্ট” স্টার্টআপগুলি প্রথমে অর্থনীতির প্রাচীরকে আঘাত করবে। তাদের ডেমোগুলি 5-পদক্ষেপের ওয়ার্কফ্লোগুলির সাথে দুর্দান্ত কাজ করে তবে গ্রাহকরা 20+ পদক্ষেপের প্রক্রিয়া দাবি করবেন যা গাণিতিকভাবে ভেঙে যায়। বার্ন রেটগুলি ক্রমবর্ধমান নির্ভরযোগ্যতার সমস্যাগুলি সমাধান করার চেষ্টা করার সাথে সাথে স্পাইক করবে।
এন্টারপ্রাইজ সফ্টওয়্যার সংস্থাগুলি যেগুলি বিদ্যমান পণ্যগুলিতে “এআই এজেন্টদের” বোল্ট করেছে তারা গ্রহণের স্থবিরতা দেখতে পাবে। তাদের এজেন্টরা বাস্তব কর্মপ্রবাহগুলি পরিচালনা করতে যথেষ্ট গভীরভাবে সংহত করতে পারে না।
এদিকে, বিজয়ীরা হ’ল দলগুলি সীমাবদ্ধ, ডোমেন-নির্দিষ্ট সরঞ্জামগুলি যা সমালোচনামূলক সিদ্ধান্তের উপর মানব নিয়ন্ত্রণ বা কঠোর সীমানা বজায় রেখে কঠোর অংশগুলির জন্য এআই ব্যবহার করে। “স্বায়ত্তশাসিত সবকিছু” এবং আরও “পরিষ্কার সীমানা সহ অত্যন্ত সক্ষম সহকারী” ভাবুন।
বাজারটি এআই এর মধ্যে পার্থক্য শিখবে যে ডেমোগুলি ভালভাবে এবং এআই যা নির্ভরযোগ্যভাবে জাহাজগুলি। সেই শিক্ষা অনেক সংস্থার জন্য ব্যয়বহুল হবে।
আমি এআইয়ের বিরুদ্ধে বাজি ধরছি না। আমি এজেন্ট আর্কিটেকচারের বর্তমান পদ্ধতির বিরুদ্ধে বাজি ধরছি। তবে আমি বিশ্বাস করি যে ভবিষ্যত হাইপের পরামর্শের চেয়ে অনেক বেশি মূল্যবান হতে চলেছে।
সঠিক উপায় বিল্ডিং
আপনি যদি এআই এজেন্টদের সাথে বিল্ডিংয়ের কথা ভাবছেন তবে এই নীতিগুলি দিয়ে শুরু করুন:
পরিষ্কার সীমানা সংজ্ঞায়িত করুন। আপনার এজেন্ট ঠিক কী করতে পারে এবং এটি মানুষ বা ডিটারমিনিস্টিক সিস্টেমের কাছে কী হস্তান্তর করে?
ব্যর্থতার জন্য নকশা। এআই ভুল করে এমন 20-40% ক্ষেত্রে আপনি কীভাবে পরিচালনা করবেন? আপনার রোলব্যাক প্রক্রিয়া কি?
অর্থনীতি সমাধান করুন। প্রতিটি ইন্টারঅ্যাকশন ব্যয় কত হয় এবং কীভাবে এটি ব্যবহারের সাথে স্কেল করে? রাষ্ট্রবিহীন প্রায়শই রাষ্ট্রীয় মারধর করে।
স্বায়ত্তশাসনের উপর নির্ভরযোগ্যতা অগ্রাধিকার দিন। ব্যবহারকারীরা এমন সরঞ্জামগুলিকে বিশ্বাস করে যা তারা মাঝে মাঝে যাদু করে এমন সিস্টেমগুলির চেয়ে ধারাবাহিকভাবে বেশি কাজ করে।
শক্ত ভিত্তি তৈরি। হার্ড অংশগুলির জন্য এআই ব্যবহার করুন (অভিপ্রায় বোঝার, সামগ্রী তৈরি করা), তবে সমালোচনামূলক অংশগুলির জন্য traditional তিহ্যবাহী সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের উপর নির্ভর করুন (এক্সিকিউশন, ত্রুটি পরিচালনা, রাজ্য পরিচালনা)।
এজেন্ট বিপ্লব আসছে। এটি 2025 সালে প্রত্যেকের প্রতিশ্রুতিবদ্ধের মতো কিছুই দেখতে পাবে না And এবং ঠিক এই কারণেই এটি সফল হবে।
পরিখা থেকে আসল পাঠ
“ডেমোতে ওয়ার্কস” এবং “স্কেল এ ওয়ার্কস” এর মধ্যে ব্যবধানটি প্রচুর, এবং বেশিরভাগ শিল্প এখনও এটি খুঁজে বের করছে।
আপনি যদি অনুরূপ সমস্যা নিয়ে কাজ করছেন তবে আমি এই কথোপকথনটি চালিয়ে যেতে চাই। এজেন্টের নির্ভরযোগ্যতা, ব্যয় অপ্টিমাইজেশন এবং ইন্টিগ্রেশন জটিলতার আশেপাশের চ্যালেঞ্জগুলি আকর্ষণীয় ইঞ্জিনিয়ারিং সমস্যাগুলি যা এখনও সুস্পষ্ট সমাধান নেই।
আমি নিয়মিত দল এবং সংস্থাগুলি এই সঠিক চ্যালেঞ্জগুলি নেভিগেট করার পরামর্শ দিচ্ছি – স্থাপত্যের সিদ্ধান্ত থেকে শুরু করে আমি প্রথম সম্পর্কে শিখেছি এমন সমস্যাগুলি এড়ানো পর্যন্ত। আপনার এজেন্টরা কেন উত্পাদনে কাজ করছে না, বা কেবল সেগুলি বাস্তবায়নে চান তা ডিবাগ করে আপনি বিল্ড বনাম সিদ্ধান্তগুলি কিনুন, বা কেবল সেগুলি বাস্তবায়নে চান, তা নির্দ্বিধায় পৌঁছাতে নির্দ্বিধায়।
