ফ্রেমওয়ার্কটি এআই কমিউনিটিতে একটি ক্রমবর্ধমান সমস্যা মোকাবিলা করে: এজেন্টিক সরঞ্জামগুলির দ্রুত বিস্তার ডেভেলপারদের জন্য তাদের নির্দিষ্ট প্রয়োজনের জন্য সেরা সমাধান নির্ধারণ করা কঠিন করে তুলেছে। এই জটিলতা বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে পক্ষাঘাতের কারণ হতে পারে, যা উদ্ভাবনকে বাধা দেয় এবং নতুন এআই-চালিত অ্যাপ্লিকেশনগুলির বিকাশকে ধীর করে দেয়।

গবেষকরা এজেন্টিক ফ্রেমওয়ার্কগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য দুটি প্রাথমিক মাত্রা চিহ্নিত করেছেন: এজেন্ট অভিযোজন এবং সরঞ্জাম অভিযোজন। এজেন্ট অভিযোজন এর মধ্যে এজেন্টিক সিস্টেমের ভিত্তি হিসাবে কাজ করে এমন ফাউন্ডেশন মডেলকে পরিবর্তন করা জড়িত। ফাইন-টিউনিং বা রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ের মতো পদ্ধতির মাধ্যমে এজেন্টের অভ্যন্তরীণ প্যারামিটার বা নীতিগুলি আপডেট করে এটি অর্জন করা যেতে পারে। অন্যদিকে, সরঞ্জাম অভিযোজন পরিবেশের সাথে যোগাযোগের জন্য এজেন্ট যে সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে তা পরিবর্তন করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। এর মধ্যে নতুন সরঞ্জাম তৈরি করা, বিদ্যমান সরঞ্জামগুলিকে সংশোধন করা বা উপলব্ধ সরঞ্জামগুলি কার্যকরভাবে ব্যবহার করার জন্য এজেন্টের জন্য কৌশল তৈরি করা জড়িত থাকতে পারে।

গবেষকদের মতে, এই পুনর্বিন্যাস এন্টারপ্রাইজ দলগুলির জন্য কেবল একটি মডেল নির্বাচন করার পরিবর্তে স্থাপত্যগত সিদ্ধান্ত নেওয়ার দিকে মনোযোগ সরিয়ে দেয়। এই সিদ্ধান্তগুলির মধ্যে প্রশিক্ষণ বাজেট কীভাবে বরাদ্দ করা হবে, কতটা মডুলারিটি বজায় রাখা হবে এবং ব্যয়, নমনীয়তা এবং ঝুঁকির মধ্যে কী ধরনের আপস গ্রহণ করতে হবে তা নির্ধারণ করা জড়িত।

এজেন্টিক এআই-এর উত্থান আরও স্বায়ত্তশাসিত এবং বুদ্ধিমান সিস্টেমের দিকে একটি বৃহত্তর প্রবণতাকে প্রতিফলিত করে। এজেন্টিক এআই সিস্টেমগুলি তাদের পরিবেশকে উপলব্ধি করতে, তাদের লক্ষ্য সম্পর্কে যুক্তি দিতে এবং সেই লক্ষ্যগুলি অর্জনের জন্য পদক্ষেপ নিতে ডিজাইন করা হয়েছে। এই সিস্টেমগুলির স্বাস্থ্যসেবা, ফিনান্স এবং পরিবহন সহ বিভিন্ন শিল্পে বিপ্লব ঘটানোর সম্ভাবনা রয়েছে। তবে, এজেন্টিক এআই সিস্টেমগুলি বিকাশ এবং স্থাপন করার জটিলতা একটি উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জ তৈরি করে।

নতুন ফ্রেমওয়ার্কটি এজেন্টিক এআই-এর ল্যান্ডস্কেপ বোঝা এবং নেভিগেট করার জন্য একটি কাঠামোগত পদ্ধতি প্রদানের মাধ্যমে এই চ্যালেঞ্জটি মোকাবিলার চেষ্টা করে। তাদের অভিযোজন কৌশলগুলির উপর ভিত্তি করে ফ্রেমওয়ার্কগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করে, গবেষকরা আশা করছেন যে এটি ডেভেলপারদের আরও সচেতন সিদ্ধান্ত নিতে এবং উদ্ভাবনী এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলির বিকাশকে ত্বরান্বিত করতে সহায়তা করবে। গবেষণাটি বিভিন্ন পদ্ধতির মধ্যে আপসগুলি বিবেচনা করার গুরুত্বের উপরও জোর দেয়, যেমন একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার খরচ বনাম একটি মডুলার সিস্টেম ব্যবহারের নমনীয়তা। গবেষকরা ফ্রেমওয়ার্কটিকে আরও পরিমার্জন করতে এবং এজেন্টিক এআই সিস্টেমগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য নতুন মাত্রা অন্বেষণ করতে চান। তারা বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ফ্রেমওয়ার্কটিকে যাচাই করার জন্য শিল্প অংশীদারদের সাথে সহযোগিতা করারও আশা করছেন।