একটা AI এজেন্ট তৈরি করা, অথচ কাজটা কী হবে তা না ঠিক করেই?
এটা যেন রোবটকে বলা, “কিছু একটা করো।”
এই ভুলে যেন অর্ধেক প্রোজেক্টই ব্যর্থ।
তাই প্রশ্ন হলো—AI এজেন্ট আসলে কী করবে, কোথায় কাজ করবে, কীভাবে কাজ করবে—এসব কিভাবে ঠিক করব?
উত্তর: PEAS ফ্রেমওয়ার্ক।
PEAS হলো:
Performance (কার্যক্ষমতা), Environment (পরিবেশ), Actuators (করণযন্ত্র), এবং Sensors (সংবেদক)।
চলুন একে একে বুঝি PEAS কীভাবে একটি বুদ্ধিমান AI এজেন্ট তৈরিতে সহায়তা করে।
🅿️ “P” মানে Performance Measures – সাফল্যের সংজ্ঞা কী?
কাজ শুরু করার আগে আপনাকে বুঝতে হবে:
আপনার এজেন্ট ভালো করছে কিনা আপনি কীভাবে বুঝবেন?
এটাই হলো Performance Measures।
✅ এটা কী:
এটি সেই মেট্রিক বা লক্ষ্যগুলোর তালিকা যা বলে দেয় এজেন্ট সঠিক পথে চলছে কি না।
💡 উদাহরণ:
- স্বচালিত গাড়ি (Self-driving car):
- দুর্ঘটনা কমানো
- যাত্রীর আরাম নিশ্চিত করা
- দ্রুত গন্তব্যে পৌঁছানো
- স্প্যাম ফিল্টার এজেন্ট:
- স্প্যাম সঠিকভাবে ব্লক করা
- বৈধ ইমেল ভুলে ব্লক না করা
- ভুল সিদ্ধান্ত কমানো
🎯 Performance হল গন্তব্য, সেখানে পৌঁছানোর পথ নির্ধারণ করে AI নিজেই।
🅴 “E” মানে Environment – এজেন্ট কোথায় কাজ করবে?
প্রতিটি এজেন্টের একটি নিজস্ব “জগত” থাকে, যেটি হলো তার পরিবেশ (Environment)।
✅ এটা কী:
এটি হলো সেই ঘিরে থাকা বাস্তব বা ভার্চুয়াল বিশ্ব, যেখানে এজেন্ট কাজ করে।
💡 উদাহরণ:
- স্মার্ট হোম অ্যাসিস্ট্যান্ট:
- লিভিং রুম
- স্মার্ট ডিভাইস (AC, লাইট, টিভি)
- ব্যাকগ্রাউন্ড শব্দ এবং ভয়েস কমান্ড
- ট্রেডিং বট:
- শেয়ার মার্কেট ডেটা
- অর্থনৈতিক প্রবণতা
- রিয়েল-টাইম মূল্য আপডেট
📦 প্রতিটি এজেন্টের পরিবেশ আলাদা, তাই এদের ডিজাইনও ভিন্ন হয়।
🅰️ “A” মানে Actuators – এজেন্ট কী কী করতে পারে?
এবার প্রশ্ন: এজেন্ট কী করতে পারবে?
Actuators হচ্ছে সেই হাতিয়ার যেগুলোর মাধ্যমে এজেন্ট কাজ করে।
✅ এটা কী:
এগুলো এমন যন্ত্র বা সফটওয়্যার উপাদান যেগুলো দিয়ে এজেন্ট পরিবেশে প্রতিক্রিয়া দেখায়।
💡 উদাহরণ:
- রোবট বারিস্টা:
- কফি ঢালার জন্য যান্ত্রিক হাত
- চলাফেরার জন্য চাকা
- স্ন্যাক্স পরিবেশনের জন্য ডিসপেনসার
- ওয়েব ক্রলার এজেন্ট:
- রিকোয়েস্ট পাঠানো
- লিংক ক্লিক করা
- কনটেন্ট সংরক্ষণ
⚙️ যদি সেন্সর হয় চোখ-কান, তাহলে অ্যাকচুয়েটর হলো হাত-পা।
🆂 “S” মানে Sensors – এজেন্ট কী কী বুঝতে পারে?
কাজ করার আগে এজেন্টকে বুঝতে হবে চলছে কী।
এই কাজটি করে Sensors।
✅ এটা কী:
Sensors হলো সেই যন্ত্র বা সফটওয়্যার অংশ, যেগুলো পরিবেশ থেকে তথ্য সংগ্রহ করে।
💡 উদাহরণ:
- স্বয়ংক্রিয় গাড়ি:
- ক্যামেরা (দৃশ্য তথ্য)
- LiDAR (দূরত্ব মাপা)
- GPS (অবস্থান তথ্য)
- AI চ্যাটবট:
- ইউজারের ইনপুট
- কথার টোন
- ভাষার ধরণ
🧠 যত বেশি বুদ্ধিমান সেন্সিং, তত বুদ্ধিমান AI এজেন্ট।
🎮 PEAS উদাহরণ: একটি গেম ক্যারেক্টার এজেন্ট
| PEAS উপাদান | উদাহরণ |
| Performance | স্কোর বাড়ানো, ক্ষতি এড়ানো, মিশন পূর্ণ করা |
| Environment | গেম দুনিয়া, বাধা, শত্রু, প্লেয়ার ইন্টারঅ্যাকশন |
| Actuators | দৌড়, লাফ, আক্রমণ, যোগাযোগ |
| Sensors | শত্রুর অবস্থান, স্বাস্থ্য, প্লেয়ারের অবস্থান |
💼 কেন PEAS বাস্তব AI ডিজাইনে গুরুত্বপূর্ণ
আপনি যেমন ব্লুপ্রিন্ট ছাড়া বাড়ি বানান না, তেমনি PEAS ছাড়া AI এজেন্ট ডিজাইন করবেন না।
PEAS সাহায্য করে:
- লক্ষ্য পরিষ্কার করতে
- এজেন্টের প্রেক্ষাপট বুঝতে
- সরঞ্জাম এবং সীমাবদ্ধতা চিহ্নিত করতে
- বাস্তব পরিস্থিতির জন্য প্রস্তুত হতে
🧠 এটি নিশ্চিত করে সবাই (ডেভেলপার, ডিজাইনার, ক্লায়েন্ট) একই পাতায় আছে।
🔚 শেষ কথা: প্রতিটি AI প্রোজেক্টে PEAS লাগবেই
PEAS ফ্রেমওয়ার্ক শুনতে সহজ, কিন্তু এর ক্ষমতা অসাধারণ।
আপনার এজেন্ট কী করবে, কোথায় কাজ করবে, কী বুঝবে, আর কীভাবে প্রতিক্রিয়া দেবে—সব কিছু পরিষ্কার করে PEAS।
📌 পরের বার কেউ বলবে “একটা AI বানাই”, তখন শুধু বলুন:
“ঠিক আছে, কিন্তু PEAS কী?”
🔗 আরও পড়ুন:
- 👉 AI Agents Explained: এজেন্ট কীভাবে ভাবে, শেখে, এবং কাজ করে
- 🌐 AIMA by Russell & Norvig–এ PEAS ফ্রেমওয়ার্ক বিস্তারিতভাবে ব্যাখ্যা করা হয়েছে।
