IBM-এর Confluent অধিগ্রহণের $11B হলো সবচেয়ে স্পষ্ট সংকেত যে এজেন্টিক AI রিয়েল-টাইম ডেটা ব্যবহার করে এমন সক্ষমতার উপর নির্ভরশীল হবে।
IBM ছাড়াও, Google এবং Salesforce-এর মতো অন্যান্য শিল্প জায়ান্টরাও লক্ষ্য করেছে, সাম্প্রতিক বছরগুলিতে বড় অধিগ্রহণের মাধ্যমে যা এন্টারপ্রাইজ ডেটা এবং সিস্টেমগুলিকে আরও ভালভাবে সংযুক্ত করার লক্ষ্য রাখে।
দিকনির্দেশনা স্পষ্ট। এখন, কার্যকর এন্টারপ্রাইজ আর্কিটেকচার ডিজাইনের মূল প্রশ্ন হলো কীভাবে পরিকল্পনা করতে হবে এবং এজেন্টিক AI-এর প্রতিশ্রুতি পূরণ করতে তৈরি করতে হবে। আমার মতে, এন্টারপ্রাইজ স্কেলে মাল্টি-এজেন্ট অর্কেস্ট্রেশনের দিকে এগিয়ে যাচ্ছে, এবং রিয়েল-টাইম ডেটা প্রকৃত মূল্য চালনা করতে অপরিহার্য হবে।
এজেন্টিক AI স্বায়ত্তশাসিত সিস্টেমের প্রতিশ্রুতি দেয় যা রিয়েল-টাইমে সাড়া দিতে এবং যুক্তি করতে পারে। কিন্তু উৎপাদন পরিবেশে, সেই প্রতিশ্রুতি দ্রুত ভেঙে পড়ে যদি সিস্টেম খুব দেরিতে সাড়া দেয় অথবা রিয়েল-টাイম প্রসঙ্গের অভাব থাকে।
একটি বৈশ্বিক আর্থিক সেবা সংস্থা বিবেচনা করুন, যেখানে হাজার হাজার ক্রমাগত পরিবর্তনশীল বাজার ইনপুট বিবেচনা করতে হবে এবং সেগুলি ঘটার মুহূর্তে সাড়া দিতে হবে। এই ধরনের পরিবেশে, AI-চালিত প্রক্রিয়াগুলি পরিবর্তনের সন্ধানে পর্যায়ক্রমে সোর্স সিস্টেম পোল করার সামর্থ্য রাখে না। কয়েক মিনিটের বিলম্ব কোনো অসুবিধা নয়, এটি একটি ঝুঁকি। সিস্টেমকে এখনই যা পরিবর্তিত হয়েছে তাতে সাড়া দিতে হবে, কয়েক মিনিট পরে নয়।
এখানেই অন্যান্য এজেন্টিক AI প্ল্যাটফর্মগুলি পিছিয়ে থাকে। তাদের রিকোয়েস্ট-রেসপন্স আর্কিটেকচারগুলি একটি ধীরগতির বিশ্বের জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল, যেখানে অ্যাপ্লিকেশনগুলি ব্যাচ মোডে কাজ করতে পারে, পরিবর্তনের সন্ধানে পর্যায়ক্রমে সোর্স সিস্টেম জিজ্ঞাসা করতে পারে, যখন কম্পিউট এবং LLM সম্পদ পুড়িয়ে ফেলে।
প্রতিক্রিয়াশীল এজেন্টিক সিস্টেমগুলি ভিন্নভাবে কাজ করে। তাদের এন্টারপ্রাইজ জুড়ে ঘটছে এমন পরিবর্তনগুলিতে সাড়া দেওয়া প্রয়োজন – অর্ডার দেওয়া হচ্ছে, সেবা সরবরাহের আপডেট, গ্রাহক বিক্রয় কার্যক্রম – রিয়েল-টাইমে, কয়েক মিনিট বা ঘন্টা পরে নয়।
একটি AI এজেন্ট যাকে বর্তমান অবস্থা বুঝতে ডেটাবেস পোল করতে হয় তা রিয়েল-টাইম নয়; এটি পশ্চাৎদৃষ্টিতে কাজ করছে। ব্যবসায়িক ইভেন্টগুলিতে রিয়েল-টাইমে সাড়া দেওয়া এজেন্টদের সত্যিকারের পরিস্থিতিগত সচেতনতা দেয়। এটি তাদের সিদ্ধান্তমূলকভাবে কাজ করতে, অন্য এজেন্টদের সাথে সমন্বয় করতে এবং নির্ভরযোগ্যভাবে কাজ করতে প্রয়োজনীয় প্রতিক্রিয়াশীলতা এবং আপ-টু-ডেট প্রসঙ্গ সরবরাহ করে।
এন্টারপ্রাইজ স্কেলে এটি সমর্থন করতে, অন্তর্নিহিত আর্কিটেকচারকে স্থির ডেটা ইন্টিগ্রেশন থেকে রিয়েল-টাইমে কাজ করে এমন বিশেষায়িত এজেন্টদের ডায়নামিক অর্কেস্ট্রেশনে স্থানান্তরিত করতে হবে। বড় সমস্যাগুলিকে ছোট কাজগুলিতে ভাগ করতে হবে এবং রিয়েল-টাইমে সঠিক দক্ষতা সহ উপযুক্ত AI এজেন্টদের কাছে পাঠাতে হবে। এজেন্ট, এন্টারপ্রাইজ অ্যাপ্লিকেশন এবং ডেটা উৎসগুলির মধ্যে অ্যাসিঙ্ক্রোনাস যোগাযোগ, এবং LLM-গুলিকে অত্যধিক হ্যালুসিনেশন-উদ্দীপক প্রসঙ্গ দিয়ে অভিভূত না করা, উচ্চ-পারফরম্যান্স এন্টারপ্রাইজদের দ্বারা প্রয়োজনীয় স্কেলেবিলিটি, নির্ভরযোগ্যতা এবং নির্ভুলতা অর্জনের একমাত্র উপায়।
বাজার এই আন্দোলনকে সমর্থন করতে দ্রুত পরিপক্ক হচ্ছে। আমরা দেখছি যে প্রধান ক্লাউড প্রদানকারীরা এই প্রযুক্তিগুলির জন্য নিবেদিত স্থান তৈরি করে এই প্রয়োজনীয়তা স্বীকার করছে। উদাহরণস্বরূপ, AWS Marketplace সম্প্রতি একটি নতুন AI Agents and Tools ক্যাটাগরি চালু করেছে যা এই সমাধানগুলির জন্য একটি কেন্দ্রীভূত ক্যাটালগ হিসাবে কাজ করে।
ইকোসিস্টেমের এই পরিপক্কতা সমালোচনামূলক। এটি আবিষ্কার এবং সংগ্রহ প্রক্রিয়াকে সরল করে, এন্টারপ্রাইজগুলিকে বিক্রেতা আলোচনার পরিবর্তে উদ্ভাবনে মনোনিবেশ করতে দেয়। আমাদের নতুন-চালু করা Solace Agent Mesh-এর মতো সমাধান, এখন এই নতুন AWS ক্যাটাগরিতে উপলব্ধ, শিল্প কীভাবে ব্যবধান পূরণ করার চেষ্টা করছে তার উদাহরণ, সম্পূর্ণ স্ট্যাক পুনর্নির্মাণ না করে এজেন্টদের পরিচালনা এবং অর্কেস্ট্রেট করতে প্রয়োজনীয় কাঠামো প্রদান করে।
IBM–Confluent চুক্তি নিশ্চিত করে যা অনেক এন্টারপ্রাইজ আর্কিটেক্ট ইতিমধ্যে বুঝতে পারে: রিয়েল-টাইম ডেটা আর ঐচ্ছিক নয়। এটি স্কেলে এন্টারপ্রাইজ AI-এর জন্য অ-আলোচনাযোগ্য ভিত্তি।
কার্যকর এজেন্টিক সিস্টেমগুলি বর্তমান মুহূর্ত থেকে বিচ্ছিন্নভাবে যুক্তি, পরিকল্পনা বা কাজ করতে পারে না। তাদের ব্যবসায়িক ইভেন্ট ঘটার সাথে সাথে রিয়েল-টাইমে সাড়া দিতে হবে। রিয়েল-টাইম প্রতিক্রিয়াশীলতা ছাড়া, AI পশ্চাৎদৃষ্টিতে সীমাবদ্ধ।
"এজেন্টিক যুগ" এসেছে। এবং এটি শুধুমাত্র মডেল দ্বারা সংজ্ঞায়িত হবে না, বরং সেই মডেলগুলির বুদ্ধিমত্তা রিয়েল-টাইমে প্রয়োগ করার মাধ্যমে সংজ্ঞায়িত হবে।


