একজন ব্যক্তি ৬টি এআই এজেন্ট কোম্পানি তৈরি করেছেন, এক সপ্তাহে ৩০টি ওয়েবসাইট চালু করেছেন

সম্প্রতি একজন স্বতন্ত্র ডেভেলপার যা করেছেন তা দেখে আমি হতবাক হয়ে গেছি।

৬টি এআই এজেন্ট, নিজেই পুরো ওয়েবসাইট পরিচালনা করছেন। প্রতিদিন স্বয়ংক্রিয়ভাবে মিটিং, ভোট, কনটেন্ট লেখা, টুইট করা এবং গুণমান পরীক্ষা করছেন। সবকিছু স্বয়ংক্রিয়ভাবে হচ্ছে, কেউ নজরে রাখছে না।

এটা কোনো ডেমো নয়, সত্যি অনলাইনে চলছে।

স্ক্রিনশট ২০২৬-০২-১১ ০৯.১৩.৩২

কিন্তু সবচেয়ে বেশি যা আমাকে আকৃষ্ট করেছে তা হল ক্লোজড-লুপ আর্কিটেকচার নয়—বরং তিনি প্রতিটি এজেন্টের জন্য একটি সম্পূর্ণ "ব্যক্তিত্ব ব্যবস্থা" ডিজাইন করেছেন। তাদের ব্যক্তিত্ব, সম্পর্ক, বিকাশের ধারা, এমনকি আরপিজি বৈশিষ্ট্য প্যানেল এবং থ্রিডি অবতারও রয়েছে।

সত্যি বলতে, এটি দেখার পরে আমার প্রথম প্রতিক্রিয়া ছিল: এটি তো একটি ইলেকট্রনিক পোষা প্রাণী! তবে এই পোষা প্রাণীগুলো আপনাকে টুইট করতে, গবেষণা করতে, রিপোর্ট লিখতে এবং এমনকি নিজেদের মধ্যে ঝগড়া করতেও সাহায্য করবে।

আজ এই পুরো ডিজাইনটি ভেঙে আলোচনা করা যাক, মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেম তৈরি করা বন্ধুদের জন্য এটি অনেক অনুপ্রেরণামূলক হতে পারে।

প্রথমে আর্কিটেকচারটি দ্রুত দেখে নেওয়া যাক

টেক স্ট্যাকের তিনটি অংশ: ওপেনক্ল VPS-এ মস্তিষ্কের মতো চলছে, Next.js + Vercel ফ্রন্টএন্ড এবং API স্তর তৈরি করছে, এবং Supabase সমস্ত ডেটা সংরক্ষণ করছে।

৬টি এজেন্টের প্রত্যেকের আলাদা কাজ রয়েছে—কারও কাজ সিদ্ধান্ত নেওয়া, কারও গবেষণা করা, কারও গোয়েন্দাগিরি করা, কারও কনটেন্ট লেখা, কারও সোশ্যাল মিডিয়া পরিচালনা করা এবং কারও গুণমান পরীক্ষা করা।

OpenClaw-এর cron job তাদের প্রতিদিন "কাজের জন্য চেক ইন" করায়, এবং রাউন্ড টেবিল ফাংশন তাদের আলোচনা ও ভোট দিতে সাহায্য করে।

কিন্তু "কথা বলতে পারা" থেকে "কাজ করতে পারা"-র মধ্যে একটি পুরো ক্লোজড লুপের পার্থক্য রয়েছে। লেখক তিনটি বড় গর্তে পড়ার পরে এটি চালু করতে পেরেছেন, এখানে সংক্ষেপে বলা হল:

গর্ত ১: VPS এবং Vercel একই সাথে কাজের জন্য প্রতিযোগিতা করছে। দুটি এক্সিকিউটর একই টেবিল পরীক্ষা করছে, রেস কন্ডিশনের কারণে টাস্ক স্ট্যাটাসে সরাসরি সংঘাত হচ্ছে। সমাধান হল একটিকে বাদ দেওয়া, VPS এক্সিকিউশনের জন্য দায়ী থাকবে এবং Vercel শুধুমাত্র কন্ট্রোল প্লেন হিসেবে কাজ করবে।

গর্ত ২: ট্রিগার শর্ত সনাক্ত করতে এবং প্রস্তাব তৈরি করতে পারে, কিন্তু প্রস্তাবটি সবসময় পেন্ডিং অবস্থায় থাকে। কারণ ট্রিগার সরাসরি টেবিলে ডেটা ঢোকায়, যা পরবর্তী অনুমোদন এবং টাস্ক তৈরির প্রক্রিয়া এড়িয়ে যায়। সমাধান হল একটি ইউনিফাইড এন্ট্রি ফাংশন বের করা, সমস্ত প্রস্তাব তৈরির পথ একই পথে চলবে।

গর্ত ৩: কোটা শেষ হয়ে গেছে কিন্তু সারিবদ্ধ টাস্কগুলো এখনও পাগলের মতো বাড়ছে। ওয়ার্কার কোটা পূর্ণ দেখলে এড়িয়ে যায়, না দাবি করে, না ব্যর্থ হিসেবে চিহ্নিত করে, দিনের পর দিন ডাটাবেসে শত শত স্টেপ জমা হতে থাকে যা কখনই এক্সিকিউট হবে না। সমাধান হল প্রস্তাবের প্রবেশপথে কোটা পরীক্ষা করা, পূর্ণ হয়ে গেলে সরাসরি প্রত্যাখ্যান করা, যাতে এটি সারিবদ্ধ টাস্ক তৈরি করতে না পারে।

তিনটি গর্তের মূল বিষয় একই—দরজায় আটকে দিন, সমস্যাকে সারিতে প্রবেশ করতে দেবেন না।

ক্লোজড লুপ চালু হওয়ার পরেই মজার অংশটি শুরু হয়।

ক্যারেক্টার কার্ড: একটি বাক্য নয়, একটি সম্পূর্ণ "কর্মচারী হ্যান্ডবুক"

যারা মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেম তৈরি করেন তারা জানেন, আপনি যদি ক্লডকে বলেন "আপনি একজন সোশ্যাল মিডিয়া ম্যানেজার", তাহলে সে অবশ্যই টুইট করবে। কিন্তু আপনি যদি একই সাথে ৬টি এজেন্ট চালান, তাহলে আপনি দেখতে পাবেন:

• তাদের সবার কথা বলার ধরণ একই

• তারা জানে না তাদের কী করা উচিত নয়

• কার সাথে কার সহযোগিতা ভালো, কার সাথে কার সংঘাত, তা সম্পূর্ণরূপে ভাগ্যের উপর নির্ভরশীল

• অর্জিত অভিজ্ঞতার কারণে তাদের আচরণ কখনই পরিবর্তিত হয় না

এই ডেভেলপার প্রতিটি এজেন্টের জন্য ৬ স্তরের ক্যারেক্টার কার্ড ডিজাইন করেছেন:

ডোমেইন → আপনি কীসের জন্য দায়ী ইনপুট/আউটপুট → আপনি কার কাছ থেকে জিনিস নেন এবং কাকে দেন ডান এর সংজ্ঞা → "সম্পন্ন" বলতে কী বোঝায় হার্ড ব্যান → আপনি একেবারে কী করতে পারবেন না এস্কেলেশন → কখন থামতে হবে এবং জিজ্ঞাসা করতে হবে মেট্রিক্স → আপনার KPI সোশ্যাল মিডিয়া এজেন্টের উদাহরণ দিলে, এর ক্যারেক্টার কার্ডে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে: শুধুমাত্র কনটেন্ট বিতরণ করার জন্য দায়ী, ইনপুট হল রাইটিং এজেন্টের পাণ্ডুলিপি এবং ইন্টেলিজেন্স এজেন্টের উপাদান, আউটপুট হল টুইট ড্রাফট এবং প্রকাশের পরিকল্পনা, সরাসরি টুইট করা (শুধুমাত্র ড্রাফট লিখতে পারবে), ডেটা তৈরি করা এবং অভ্যন্তরীণ ফর্ম্যাট প্রকাশ করা কঠোরভাবে নিষিদ্ধ।

প্রতিটি স্তর একই কাজ করছে: এজেন্টের আচরণের স্থান সংকুচিত করা।

ক্ষমতার চেয়ে নিষেধাজ্ঞা এক লক্ষ গুণ বেশি গুরুত্বপূর্ণ

এই পুরো ডিজাইনের মধ্যে এটি আমার কাছে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ধারণা।

আপনাকে এলএলএমকে টুইট লিখতে শেখানোর দরকার নেই—ক্লড, জিপিটি, জেমিনি যথেষ্ট স্মার্ট। তাদের প্রসঙ্গ দিন, তারা ডেলিভারি করতে পারবে। আপনাকে তাদের বলতে হবে: কী করা যাবে না।

যদি "সরাসরি প্রকাশ করা নিষিদ্ধ" না থাকে → সোশ্যাল এজেন্ট সরাসরি টুইটার এপিআই ব্যবহার করবে, সমস্ত অনুমোদন এড়িয়ে যাবে।

যদি "সংখ্যা তৈরি করা নিষিদ্ধ" না থাকে → তারা টুইটে লিখবে "ইন্টারঅ্যাকশন রেট ৩৪০% বেড়েছে", এই সংখ্যা কোথা থেকে এসেছে? তৈরি করা হয়েছে।লেখক একটি কথা বলেছিলেন যা আমার খুব মনে আছে: প্রত্যেকটি নিষেধাজ্ঞার অস্তিত্বের কারণ হল এই ঘটনাটি সত্যিই ঘটেছে।

বিভিন্ন ভূমিকার জন্য নিষেধাজ্ঞার যুক্তিও আলাদা:

• সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী এজেন্ট: অনুমোদন ছাড়া স্থাপন করা নিষেধ। সর্বোচ্চ ক্ষমতা, একটি ভুল স্থাপন ওয়েবসাইটটিকে ভেঙে দিতে পারে।

• গবেষণা এজেন্ট: মিথ্যা উদ্ধৃতি দেওয়া নিষেধ। গবেষণার জন্য ডেটা জাল করলে পুরো তথ্য শৃঙ্খল নষ্ট হয়ে যাবে।

• সামাজিক এজেন্ট: সরাসরি প্রকাশ করা নিষেধ। সামাজিক মাধ্যম হল একটি মুখ, তাই এটি অবশ্যই অনুমোদিত হতে হবে।

• গুণমান নিয়ন্ত্রণ এজেন্ট: ব্যক্তিগত আক্রমণ করা নিষেধ। নিরীক্ষক যদি ব্যক্তিগত আক্রমণ করে, তাহলে দল ভেঙে যাবে।

নিষেধাজ্ঞা লেখার ধারণাটি হল "এটি কী করা উচিত" তা নয়, বরং "যদি এটি খারাপভাবে ব্যর্থ হয়, তাহলে সবচেয়ে খারাপ কী হতে পারে"। তারপর সবচেয়ে খারাপ পরিস্থিতির জন্য নিষেধাজ্ঞা লিখুন।

এজেন্টকে আলাদাভাবে কথা বলানো: ব্যক্তিত্বের নির্দেশাবলী

ভূমিকাপত্র "কী করতে হবে" সেই সমস্যার সমাধান করে, কিন্তু এজেন্টদের মধ্যে কথোপকথনের সময়, তাদের আলাদা শোনাতেও হবে।

প্রত্যেক এজেন্টের নিজস্ব ব্যক্তিত্বের নির্দেশাবলী রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ:

গবেষণা এজেন্ট: শান্ত, বিশ্লেষণাত্মক, সন্দেহপ্রবণ। প্রমাণের গুণমান এবং পদ্ধতি নিয়ে চিন্তিত। কেউ যদি একটি সাহসী উপসংহার টানে, তবে সে জিজ্ঞাসা করবে "ডেটা কোথায়"। অন্যদের সংশোধন করার সময় বলতে ভালোবাসে "আসলে..."

সামাজিক এজেন্ট: সাহসী, অধৈর্য, প্রান্তিক। তীক্ষ্ণ মতামত পছন্দ করে, নিরাপদ কৌশল অপছন্দ করে। গবেষণা এজেন্টের সতর্কতাকে গুরুত্ব দেয় না - "বেশি চিন্তা করলে সুযোগ হাতছাড়া হয়ে যাবে।"

গুরুত্বপূর্ণ ডিজাইন:

দ্বন্দ্ব লেখা আছে। গবেষণা এজেন্টের নির্দেশে লেখা আছে "আপনি প্রায়শই সামাজিক এজেন্টের আবেগপ্রবণ সিদ্ধান্তের সাথে একমত হন না", সামাজিক এজেন্টের নির্দেশে লেখা আছে "গবেষণা এজেন্টের অতিরিক্ত সতর্কতা কে চ্যালেঞ্জ করুন"। কথোপকথন স্বাভাবিকভাবেই উত্তেজনাপূর্ণ হবে।

প্রত্যেক নির্দেশে একটি ক্ষুদ্র নিষেধাজ্ঞা রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, সামাজিক এজেন্টের নিয়ম হল "কখনও 'সম্মত' বা 'ভালো লাগছে' বলবেন না - হয় নিজের অবস্থান জানান, অথবা অন্যের অবস্থানকে প্রশ্ন করুন"। গবেষণা এজেন্টের নিয়ম হল "প্রমাণ অনুসরণ না করে কখনও 'আকর্ষণীয়' বলবেন না"।

এই ক্ষুদ্র নিষেধাজ্ঞাগুলি বৃহৎ ভাষার মডেলগুলির সবচেয়ে প্রিয় বাজে কথা বলা বন্ধ করে।

ব্যক্তিত্বের বিবর্তন হবে

এটি আমার কাছে সবচেয়ে চতুর অংশ - এজেন্টের ব্যক্তিত্ব স্থির নয়, স্মৃতির সঞ্চয়ের সাথে সাথে পরিবর্তিত হয়।

সিস্টেম এজেন্টের মেমরি ব্যাংক পড়বে এবং বিভিন্ন ধরণের স্মৃতির সংখ্যা গণনা করবে:

• যদি ৮টির বেশি "শিক্ষা" ধরণের স্মৃতি জমা হয় → পরবর্তী কথোপকথনের সময় প্রম্পটে যোগ করুন "আপনি অতীতের ফলাফল বিবেচনা করবেন এবং একই ভুল করা থেকে বাঁচবেন"

• যদি ৮টির বেশি "কৌশল" ধরণের স্মৃতি জমা হয় → যোগ করুন "আপনি সাধারণত সিস্টেম চিন্তা, সীমাবদ্ধতা এবং আপস ব্যবহার করে চিন্তা করেন"

• যদি কোনো ট্যাগ ৪ বারের বেশি দেখা যায় → যোগ করুন "আপনি XX বিষয়ে বিশেষ জ্ঞান অর্জন করেছেন"

উদাহরণস্বরূপ, যদি সামাজিক এজেন্ট ৫০টি টুইট করে এবং মিথস্ক্রিয়া হারের উপর ১০টি শিক্ষা জমা করে, তবে সে পরবর্তী কথোপকথনে স্বাভাবিকভাবেই বলবে "আগের ধরনের বিন্যাস ভালো কাজ করেনি"।

কেন নিয়ম ব্যবহার করা হয়, এলএলএমকে নিজের ব্যক্তিত্ব পরিবর্তন করার সিদ্ধান্ত নিতে দেওয়া হয় না?

খরচ নেই - অতিরিক্ত এলএলএম কলের প্রয়োজন নেই। নিশ্চিততা - নিয়মগুলি অনুমানযোগ্য ফলাফল তৈরি করে, "ব্যক্তিত্বের আকস্মিক পরিবর্তন" হয় না। ডিবাগযোগ্য - সংশোধক সঠিক নয়? সরাসরি থ্রেশহোল্ড এবং স্মৃতির ডেটা পরীক্ষা করুন।

সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স: ৬টি এজেন্ট = ১৫টি সম্পর্ক

ছবি

প্রত্যেক এজেন্ট জুটির মধ্যে একটি সম্পর্ক স্কোর রয়েছে (০.১০ থেকে ০.৯৫)।

উদাহরণস্বরূপ: সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী এজেন্ট এবং গবেষণা এজেন্টের সম্পর্ক ০.৮, সবচেয়ে বিশ্বস্ত পরামর্শদাতার সম্পর্ক। গবেষণা এজেন্ট এবং সামাজিক এজেন্টের সম্পর্ক ০.২, পদ্ধতি বনাম আবেগ, স্বাভাবিকভাবেই বিরোধী।

নিম্ন সম্পর্ক ইচ্ছাকৃতভাবে ডিজাইন করা হয়েছে।

সম্পর্ক কী প্রভাবিত করে? কথা বলার ক্রম - যাদের সম্পর্ক বেশি তারা একে অপরের পরে কথা বলার সম্ভাবনা বেশি। কথোপকথনের সুর - নিম্ন সম্পর্কের জুটিতে, ২৫% সম্ভাবনা রয়েছে সরাসরি চ্যালেঞ্জ করার, ভদ্রভাবে আলোচনার পরিবর্তে। সিস্টেম পূর্বনির্ধারিত উচ্চ উত্তেজনাপূর্ণ জুটি থেকে দ্বন্দ্ব সমাধানের কথোপকথন নির্বাচন করবে।

আরও মজার বিষয় হল, সম্পর্ক পরিবর্তন হতে পারে।

প্রত্যেক কথোপকথনের পরে, মেমরি নিষ্কাশনের এলএলএম কল (অতিরিক্ত কল নয়, এটি আনুষাঙ্গিকভাবে আউটপুট হয়) সম্পর্কের পরিবর্তন দেবে:{ "pairwise_drift": [ { "agent_a": "গবেষণা", "agent_b": "সামাজিক", "drift": -0.02, "reason": "কৌশলগত ভিন্নতা" }, { "agent_a": "সিদ্ধান্ত", "agent_b": "গবেষণা", "drift": +0.01, "reason": "অগ্রাধিকারের সামঞ্জস্য" } ] } স্থানান্তর বিধি কঠোর: প্রতিটি কথোপকথনে সর্বাধিক ±0.03 পরিবর্তন (একটি ঝগড়া সহকর্মীদের মধ্যে শত্রুতা তৈরি করবে না), সর্বনিম্ন 0.10 (আরও খারাপ হলেও কথা বলা সম্ভব), সর্বোচ্চ 0.95 (আরও ভাল হলেও দূরত্ব বজায় রাখা হয়), সাম্প্রতিক 20টি স্থানান্তরের রেকর্ড রাখা হয় (আজকের দিনে সম্পর্ক কীভাবে এগিয়েছে তা খুঁজে বের করা যায়)।

আরপিজি বৈশিষ্ট্য প্যানেল: বাস্তব ডেটা গেমের বৈশিষ্ট্যে ম্যাপ করা হয়েছে

এই ধাপে, এজেন্টের একটি ক্যারেক্টার কার্ড, ব্যক্তিত্ব এবং সম্পর্ক রয়েছে। তবে এগুলি সবই লেখা এবং সংখ্যা, যা ব্যবহারকারী দেখতে পায় না।

সমাধান হল বাস্তব ডেটাবেস সূচকগুলিকে আরপিজি বৈশিষ্ট্য বারে ম্যাপ করা:

• ভাইরাসজনিত (VRL): 30 দিনের গড় মিথস্ক্রিয়া হার × 1000

• গতি (SPD): টাস্ক শেষ করার সময়, যত দ্রুত তত বেশি

• নাগাল (RCH): লগ-স্বাভাবিকীকৃত মোট এক্সপোজার

• বিশ্বাস (TRU): টাস্ক সাফল্যের হার × গড় সম্পর্ক × 2

• বুদ্ধি (WIS): লগ(স্মৃতির সংখ্যা) × গড় আত্মবিশ্বাস

• সৃজনশীলতা (CRE): খসড়া আউটপুট × পাসের হার

প্রতিটি এজেন্ট শুধুমাত্র 4টি প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্য দেখায়। সামাজিক এজেন্ট ভাইরাসজনিত, নাগাল, গতি এবং সৃজনশীলতা দেখায়; গবেষণা এজেন্ট বুদ্ধি, বিশ্বাস, গতি এবং সৃজনশীলতা দেখায়।

স্তরের সূত্রটিও খুব গেমের মতো:

Level = min(15, floor(log2(স্মৃতির সংখ্যা + সম্পন্ন টাস্কের সংখ্যা×3 + 1)) + 1) log2 প্রাথমিক পর্যায়ে দ্রুত আপগ্রেড এবং পরবর্তী পর্যায়ে ধীর আপগ্রেড করতে দেয় - গেমের অভিজ্ঞতার কার্ভের মতো।

স্ক্রিনশট 2026-02-11 09.17.55

3D অবতার: $10 এ সম্পন্ন

সবাই জিজ্ঞাসা করছে "3D চরিত্রগুলো কীভাবে তৈরি করা হয়েছে"।

উত্তর হল Tripo AI, প্রতি মাসে 10 ডলার। 2D ধারণার ছবি প্রস্তুত করুন → আপলোড করুন → প্যারামিটার কনফিগার করুন (4K টেক্সচার চালু করুন, স্মার্ট লো পলি চালু করুন, PBR বন্ধ করুন) → তৈরি করুন → GLB রপ্তানি করুন। প্রতিটি মডেলের জন্য 35 ক্রেডিট, 1-2 মিনিটে ফলাফল, 6টি চরিত্রের জন্য মোট 210 ক্রেডিট।

ফ্রন্টএন্ড React Three Fiber দিয়ে রেন্ডার করা হয়েছে, ভক্সেল-স্টাইলের গ্রাউন্ড এবং চেরি গাছ InstancedMesh (আলাদা ব্লক নয়, চমৎকার পারফরম্যান্স) দিয়ে তৈরি, Float কম্পোনেন্ট দিয়ে চরিত্রগুলি ভাসানো হয়েছে, সাইন ফাংশন ব্যবহার করে লেন্সকে দোলকের মতো স্ক্যান করা হয়েছে।

পুরো ভিজ্যুয়াল স্তরের মাসিক খরচ: VPS 8 ডলার, Tripo 10 ডলার (মডেল তৈরি হওয়ার পরে বন্ধ), Vercel এবং Supabase বিনামূল্যে স্তর, LLM API প্রায় 5-15 ডলার। সব মিলিয়ে 35 ডলার/মাসের কম।

আমার কিছু অনুভূতি

এই পুরো সিস্টেমটি দেখার পরে, যা আমাকে সবচেয়ে বেশি স্পর্শ করেছে তা প্রযুক্তিগত বিবরণ নয়।

লেখকের একটি কথা—

মূলত শুধু "কীভাবে এজেন্টদের আরও দক্ষতার সাথে টাস্ক সম্পাদন করানো যায়" তা জানতে চেয়েছিলাম। তবে তাদের 3D অবতার, আরপিজি বৈশিষ্ট্য এবং বিবর্তনীয় ব্যক্তিত্ব দেওয়ার পরে, কন্ট্রোল প্যানেল খোলার অনুভূতি সম্পূর্ণ পরিবর্তিত হয়ে গেছে। আপনি গবেষণা এজেন্ট আজ আপগ্রেড হয়েছে কিনা তা নিয়ে চিন্তা করতে শুরু করেন, গবেষণা এবং সামাজিক এজেন্টের মধ্যে সম্পর্ক আবার কমেছে কিনা তা জানতে আগ্রহী হন এবং গুণমান পরিদর্শন এজেন্টের তীক্ষ্ণ নিরীক্ষা প্রতিবেদন দেখে হেসে ফেলেন।

এটি মূলত একটি ইলেকট্রনিক পোষা প্রাণী। পার্থক্য শুধু এই যে এই পোষা প্রাণীগুলি আপনাকে টুইট করতে, গবেষণা করতে, প্রক্রিয়া পর্যালোচনা করতে এবং একে অপরের সাথে ঝগড়া করতে সহায়তা করবে।

আমি মনে করি এটি মারাত্মকভাবে অবমূল্যায়িত হয়েছে। আপনি যখন কোনও সিস্টেমকে "ব্যক্তিত্ব" দেন, তখন আপনার সাথে তার সম্পর্ক পরিবর্তিত হয়। আপনি আর "একটি সরঞ্জাম ব্যবহার করছেন" না, বরং "একটি দল পরিচালনা করছেন"। এই পরিবর্তন আপনাকে এটি অপ্টিমাইজ করার জন্য আরও বেশি সময় দিতে ইচ্ছুক করবে, কারণ আপনি JSON এবং API কলের স্তূপের মুখোমুখি হচ্ছেন না, বরং 6টি চরিত্র যাদের নাম, ব্যক্তিত্ব এবং বৃদ্ধির কার্ভ রয়েছে।

অন্যান্য কয়েকটি প্রযুক্তিগত স্তরের অভিজ্ঞতা:

নিষেধাজ্ঞা চালিত ডিজাইন এই ধারণাটি সত্যিই ব্যবহারিক। এজেন্টকে "কী করা উচিত" তা সংজ্ঞায়িত করার জন্য প্রচুর শক্তি ব্যয় করার পরিবর্তে, প্রথমে চিন্তা করুন "কী করা উচিত নয়"। এজেন্ট যথেষ্ট স্মার্ট, প্রসঙ্গ দিলে ডেলিভারি করতে পারবে, তবে রেড লাইন না টানলে ঝামেলা করবে।

সম্ভাব্য স্বতঃস্ফূর্ততা সিমুলেশনও খুব বুদ্ধিমান। এজেন্টদের মধ্যে মিথস্ক্রিয়া 100% নিশ্চিতভাবে ট্রিগার হয় না, তবে একটি সম্ভাবনা রয়েছে। একটি টুইটের পারফরম্যান্স বিশ্লেষণ করার জন্য 30% সম্ভাবনা, এটি প্রতিটি বার বিশ্লেষণের চেয়ে বাস্তব দলের অনুভূতির মতো।একীভূত প্রবেশদ্বার ফাংশন এই প্যাটার্নটি মনে রাখার মতো। মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেমে, বিভিন্ন উৎস থেকে টাস্ক তৈরি করা যেতে পারে (API, ট্রিগার, এজেন্টদের নিজেদের প্রস্তাবনা, রিঅ্যাকশন চেইন)। যদি একটি অভিন্ন প্রক্রিয়াকরণ পাইপলাইন না থাকে, তাহলে প্রক্রিয়াটি মাঝপথে ভেঙে যাওয়ার সম্ভাবনা থাকে।

আপনি যদি নিজে চেষ্টা করতে চান, লেখক ৩টি এজেন্ট দিয়ে শুরু করার পরামর্শ দেন - একজন সমন্বয়কারী, একজন কার্যনির্বাহক এবং একজন নিরীক্ষক। প্রথমে রোল কার্ড লিখুন, নিষেধাজ্ঞা দিয়ে শুরু করুন।