এজেন্টিক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্রমবর্ধমান জটিল জগৎকে সরল করার লক্ষ্যে একটি নতুন কাঠামো তৈরি করা হয়েছে, যা ডেভেলপারদের সরঞ্জাম এবং মডেলের প্রসারিত ইকোসিস্টেম নেভিগেট করার জন্য একটি নির্দেশিকা প্রদান করে। বেশ কয়েকটি প্রতিষ্ঠানের গবেষকরা এই গবেষণায় সহযোগিতা করেছেন, যেখানে এজেন্টিক কাঠামোকে তাদের ফোকাস ক্ষেত্র এবং আপেক্ষিক গুরুত্বের ভিত্তিতে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়েছে, ভেঞ্চারবিট ২৯ ডিসেম্বর, ২০২৫ তারিখে জানিয়েছে।

এই গবেষণা ডেভেলপাররা তাদের এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য উপযুক্ত সরঞ্জাম নির্বাচন করতে গিয়ে যে ক্রমবর্ধমান চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হচ্ছেন, তা নিয়ে আলোচনা করে, কারণ বিপুল সংখ্যক বিকল্প বিভ্রান্তি এবং দ্বিধা সৃষ্টি করতে পারে। এই কাঠামোটি এন্টারপ্রাইজ দলগুলির জন্য এজেন্টিক এআই-কে নতুন করে সংজ্ঞায়িত করে, মডেল নির্বাচন থেকে প্রশিক্ষণ বাজেট, মডুলারিটি এবং খরচ, নমনীয়তা এবং ঝুঁকির মধ্যে আপেক্ষিক গুরুত্ব সম্পর্কিত স্থাপত্যগত সিদ্ধান্তের দিকে মনোযোগ সরিয়ে দেয়।

গবেষকরা এজেন্টিক এআই ল্যান্ডস্কেপের মধ্যে দুটি প্রাথমিক মাত্রা চিহ্নিত করেছেন: এজেন্ট অভিযোজন এবং সরঞ্জাম অভিযোজন। এজেন্ট অভিযোজন-এর মধ্যে এজেন্টিক সিস্টেমের ভিত্তি মডেলকে পরিবর্তন করা, ফাইন-টিউনিং বা রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ের মতো পদ্ধতির মাধ্যমে এর অভ্যন্তরীণ প্যারামিটার বা নীতিগুলি আপডেট করা জড়িত। অন্যদিকে, সরঞ্জাম অভিযোজন এজেন্টদের জন্য উপলব্ধ সরঞ্জামগুলিকে উন্নত করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, যা তাদের পরিবেশের সাথে আরও কার্যকরভাবে যোগাযোগ করতে এবং কাজগুলি সম্পন্ন করতে সহায়তা করে।

এই কাঠামোর উন্নয়ন এমন এক গুরুত্বপূর্ণ সময়ে এসেছে, যখন এজেন্টিক এআই সিস্টেমগুলি বিভিন্ন শিল্পে জনপ্রিয়তা লাভ করছে। জটিল পরিবেশে স্বায়ত্তশাসিতভাবে উপলব্ধি, যুক্তি এবং কাজ করার জন্য ডিজাইন করা এই সিস্টেমগুলির রোবোটিক্স, স্বাস্থ্যসেবা এবং অর্থনীতির মতো ক্ষেত্রগুলিতে বিপ্লব ঘটানোর সম্ভাবনা রয়েছে। তবে, এই সিস্টেমগুলি তৈরি এবং স্থাপন করার জটিলতা অনেক সংস্থার জন্য একটি উল্লেখযোগ্য বাধা হয়ে দাঁড়িয়েছে।

এজেন্টিক এআই সরঞ্জামগুলি বোঝা এবং নির্বাচন করার জন্য একটি কাঠামোগত পদ্ধতি প্রদানের মাধ্যমে, নতুন কাঠামোটি এই প্রযুক্তিতে অ্যাক্সেসকে আরও সহজলভ্য করতে এবং এর গ্রহণকে ত্বরান্বিত করতে চায়। গবেষকরা আশা করছেন যে এই কাজটি ডেভেলপারদের আরও কার্যকর এবং দক্ষ এআই সিস্টেম তৈরি করতে সক্ষম করবে, যা শেষ পর্যন্ত বৃহত্তর সামাজিক সুবিধা নিয়ে আসবে। আশা করা হচ্ছে যে এই গবেষণা আরও শক্তিশালী এবং অভিযোজনযোগ্য এজেন্টিক এআই কাঠামো তৈরির জন্য আরও গবেষণা চালাবে।