Sabbir Amin
#Prompting and #Agentic AI
Agentic AI এর কঠিন অংশটা কিন্তু Model না।
কঠিন হলো একটা ১২ ধাপের pipeline-এর ৭ নম্বর ধাপে tool call fail করলে Agent কী করবে সেটা ঠিক করা। retry করবে? বন্ধ করবে? নাকি অন্য পথে যাবে?
মোটা দাগে এটাই Orchestration আর এখন যারা AI দিয়ে কিছু build করতেসে, অনেক System বানাইতেসে , তাদের বেশিরভাগের Concern ই এইটা ।
একটা model-কে prompt করার surface ছোট। খারাপ Output পাইসেন ? তাহলে prompt ঠিক করেন । একটা input, একটা output, আর তার মধ্যে একটা retry loop।
কিন্তু agent orchestrate করলে সমস্যা অনেক দিকে থেকে আসতে থাকে : যেমন ধরেন
- Web scraper malformed HTML ফেরত দিল , এখন পরের agent কি চুপচাপ fail করবে নাকি জানাবে?
- Code runner মাঝপথে rate limit এ পরে গেসে , planner কি অপেক্ষা করতে জানে, নাকি hallucinate করে একটা result বানিয়ে দেবে?
- দুটো agent একই state-এ লিখতেসে , কে lock করবে ? কে লিখবে ?
- পুরো pipeline শেষ হলো, কিন্তু উত্তর ভুল পাইসেন, debugging কোথায় থেকে শুরু করবেন ?
এগুলো কিন্তু prompt-এর সমস্যা না। এগুলো system design-এর সমস্যা।
আর model যদি আরও স্মার্ট হয় , তাহলেও কিন্তু এই সমস্যা যায় না । শুধু call stack-এর আরও গভীরে চলে যায়, যেখানে দেখা আরও কঠিন।
গত এক দুই বছরে আসলে কিন্তু অনেক কিছুই বদলাইসে। model এখন plan করে। tool ব্যবহার করে। subagent spawn করে। loop চালায়।
Succeess যেমন বহুগুণ বেড়ে গেছে , ঠিক failure mode ও বহুগুণ বেড়ে গেছে , দিন শেষে system যে build করছে, তার দায়িত্ব বেড়ে গেছে বহুগুণ ।
ভালো Prompting এখনও দরকার। clear instruction লেখাটা এখনও Really Impactful । কিন্তু এই যে leverage আর সেইটার জন্যে যে Difficulty কোনওটারই কমতি নাই এই Orchestration এ । 😄
#এআই কথন-001 #AI #AgenticAI #Prompting #Agentic #Orchestration