Artificial Intelligence

AI এজেন্ট এখন অবকাঠামো: ২০২৬ সালে এদের নিয়ে নির্মাণ আসলে কেমন দেখায়

By Anurag Verma•June 3, 2026

AI এজেন্টরা এখন অবকাঠামো: ২০২৬ সালে তাদের নিয়ে কাজ করা আসলে কেমন দেখায়

যে মুহূর্তটি আমার কাছে এই পরিবর্তনটি স্পষ্ট করে দিয়েছিল সেটি হলো ফেব্রুয়ারিতে Salesforce-এর Q4 FY2026 আর্নিংস কলটি পড়া। Agentforce $৮০০ মিলিয়ন ARR-এ পৌঁছেছে, বছরে ১৬৯% বৃদ্ধি পেয়ে, এবং কোম্পানির নির্বাহী দল বারবার একটি বাক্যাংশ ব্যবহার করছিলেন যা আঠারো মাস আগে মার্কেটিং বুলি মনে হতো: "agentic work units"। তারা ২.৪ বিলিয়ন এই ধরনের ইউনিট রেকর্ড করেছিলেন। এগুলো চ্যাট কমপ্লিশন নয়। এগুলো সম্পন্ন কাজ: মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই সমাধান হওয়া একটি সাপোর্ট কেস, ফোন কলের পরে আপডেট হওয়া একটি সেলস রেকর্ড, টিকিট ছাড়াই শুরু হয়ে যাওয়া একটি অনবোর্ডিং ওয়ার্কফ্লো। এই পর্যায়ে এসে এন্টারপ্রাইজে AI এজেন্টরা গুরুত্বপূর্ণ কিনা সেই বিতর্ক শেষ হয়ে গেছে।

যা এখনো শেষ হয়নি তা হলো সেগুলো দায়িত্বশীলভাবে কীভাবে তৈরি ও পরিচালনা করতে হয় সেটি বের করা।

বাজার আসলে এখন কোথায় দাঁড়িয়ে

২০২৬ সালে বৈশ্বিক AI এজেন্ট বাজার প্রায় $১০.৯ বিলিয়নে দাঁড়িয়েছে, ২০২৫ সালের $৭.৬ বিলিয়ন থেকে, ৪৪% CAGR-এ বাড়ছে। এই সংখ্যাগুলোর চেয়ে এর নিচের গ্রহণের হারটি আমার কাছে বেশি গুরুত্বপূর্ণ: এন্টারপ্রাইজ অ্যাপ্লিকেশনের ৪০% এখন agentic সক্ষমতা অন্তর্ভুক্ত করে, মাত্র এক বছর আগের ৫%-এরও কম থেকে। কোথাও একটি সীমা পার হয়ে গেছে।

অবকাঠামোর গল্পটি আরও বেশি চোখে পড়ার মতো। Anthropic-এর Model Context Protocol, যা ২০২৪ সালের শেষ দিকে চালু হয়েছিল, এখন মাসে ৯৭ মিলিয়ন SDK ডাউনলোড এবং ১০,০০০-এরও বেশি সক্রিয় প্রোডাকশন সার্ভার দেখছে। ২০২৫ সালের ডিসেম্বরে Google তার নিজের সেবাগুলোতে MCP গ্রহণ করে। ২০২৬ সালের এপ্রিল নাগাদ Fortune 500 কোম্পানিগুলো এটি প্রোডাকশনে চালাচ্ছিল। গবেষণা প্রকল্প থেকে এন্টারপ্রাইজের মূল কাঠামোয় পরিণত হতে মাত্র ষোলো মাস। এটি দ্রুত।

লিনাক্স ফাউন্ডেশন ২০২৫-এর শেষ দিকে এটি আনুষ্ঠানিক রূপ দেয় Agentic AI Foundation (AAIF)-এর মাধ্যমে, যেখানে MCP, OpenAI-এর AGENTS.md এবং Block-এর goose একটি একক গভর্ন্যান্স কাঠামোর অধীনে আনা হয়েছে। প্ল্যাটিনাম সদস্যদের মধ্যে রয়েছে Amazon, Anthropic, Google, Microsoft এবং OpenAI। যখন আপনার তীব্র প্রতিযোগীরা একই স্ট্যান্ডার্ড সংস্থায় যৌথভাবে অর্থায়ন করে, তখন বুঝতে হবে প্রোটোকল স্তরের বিষয়টি নিষ্পত্তি হয়ে গেছে।

কোডিং এজেন্টগুলো কোথায় ফিট করে

সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং প্রাথমিক এজেন্টিক ডিপ্লয়মেন্টের প্রায় অর্ধেক জায়গা দখল করে নিয়েছে, এবং কেন সেটা আমি বুঝি। ফিডব্যাক লুপটি ছোট এবং পরিমাপযোগ্য। Cursor গত বছর আপাতত $১ বিলিয়ন ARR অতিক্রম করেছে এবং $২৯.৩ বিলিয়ন মূল্যায়নে পৌঁছেছে, মাত্র বারো মাসে $১০০ মিলিয়ন ARR থেকে বৃদ্ধি পেয়ে। GitHub Copilot, Claude Code, Windsurf এবং Devin সবাই এমন একটি বাজারে প্রতিযোগিতা করছে যা দুই বছর আগে এই আকারে ছিল না।

আর্কিটেকচারের পরিবর্তনটাই সবচেয়ে মনোযোগ দেওয়ার বিষয়। এই টুলগুলো আর শুধু অটোকমপ্লিট র‍্যাপার নয়। এগুলো একটি কোডবেস সেশন জুড়ে স্টেট বজায় রাখে, পুল রিকোয়েস্ট খোলে, টেস্ট চালায়, এরর আউটপুট পড়ে এবং আবার চেষ্টা করে। OpenAI-এর Operator জটিল ব্রাউজার টাস্ক বেঞ্চমার্কে ৮৭% স্কোর করছে। ২০২৫-এর আগস্টে প্রকাশিত AGENTS.md ইতোমধ্যে ৬০,০০০-এরও বেশি ওপেন-সোর্স রিপোজিটরি গ্রহণ করেছে এজেন্টদের জন্য রিপো কনটেক্সট বর্ণনার একটি মানক উপায় হিসেবে। কোডিং সারফেস এই মুহূর্তে আমাদের হাতে থাকা সবচেয়ে পরিপক্ব পরীক্ষার মাঠ।

আমি ব্লগের Next.js কোডবেসে প্রতিদিন Claude Code ব্যবহার করি এবং উৎপাদনশীলতার পার্থক্যটা বাস্তব, কোনো অতিরঞ্জন নয়। কিন্তু আমি এটাও জানি এটা কী করতে পারে না: একাধিক টুল কলের মধ্যে সামঞ্জস্যপূর্ণ উদ্দেশ্য ধরে রাখা যখন কিছু একটা গন্ডগোল হয়, বা দুই ধাপ দূরের পার্শ্ব-প্রতিক্রিয়া নিয়ে যুক্তি করা। এই ফাঁকটাই আসল ইঞ্জিনিয়ারিং সমস্যা।

যে বিষয়টা নিয়ে কেউ যথেষ্ট কথা বলে না

ডেটাটি অস্বস্তিকর: ২০২৬ সালের মার্চ পর্যন্ত মাত্র ১১ থেকে ১৪% এন্টারপ্রাইজ এআই এজেন্ট পাইলট প্রকল্প উৎপাদন স্কেলে পৌঁছাতে পেরেছে। ব্যর্থতার কারণ প্রায় কখনোই মডেল নয়। কারণ হলো অর্কেস্ট্রেশন স্তর। হ্যান্ডঅফ পয়েন্টে কনটেক্সটের অসামঞ্জস্য, এজেন্টগুলোর ফিডব্যাক লুপে প্রবেশ করে মিনিটের মধ্যে API বাজেট নিঃশেষ করে ফেলা, সমন্বয়ের ত্রুটি যা পুরো সিস্টেমজুড়ে ব্যর্থতার ঢেউ তোলে। প্রোডাকশন মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেমে ব্যক্তিগত এজেন্টের ব্যর্থতার হার ৫ থেকে ১৫%, এবং সার্কিট-ব্রেকিং ব্যবস্থা না থাকলে একটি ব্যর্থতাই পুরোটা ছড়িয়ে পড়ে।

নিরাপত্তা আরেকটি অমীমাংসিত সমস্যা। প্রম্পট ইনজেকশন আক্রমণ বছরে বছরে ৩৪০% বৃদ্ধি পেয়েছে এবং OWASP-এর LLM Security Report অনুযায়ী ২০২৬ সালে এটি এজেন্টিক AI নিরাপত্তা ব্যর্থতার শীর্ষ শ্রেণি হিসেবে রয়ে গেছে। পরোক্ষ ধরনটি বিশেষভাবে মারাত্মক: এজেন্ট যে ডকুমেন্ট পড়ে তাতে লুকিয়ে থাকা দূষিত নির্দেশনা, যা বাস্তব কর্মকাণ্ড ঘটায় (ডেটাবেস কোয়েরি, API কল, ফাইল রাইট) যা অপারেটররা কল্পনাও করেন না। Microsoft, Google এবং GitHub সবারই প্রোডাকশন সিস্টেম এভাবে শোষিত হয়েছে। এজেন্টিক ডিপ্লয়মেন্ট পরিকল্পনা করা সংগঠনগুলোর মাত্র উনত্রিশ শতাংশ বলছে তারা সেগুলো সুরক্ষিত করতে প্রস্তুত। বাকি একাত্তর শতাংশ যাই হোক ডিপ্লয় করে যাচ্ছে।

এজেন্ট মোতায়েন করা ৮০% সংগঠনের কাছে সেগুলো স্কেলে পরিচালনা করার কোনো পরিপক্ব গভর্ন্যান্স মডেল নেই। এই সংখ্যাটি দত্তকের হারের চেয়ে দ্রুত কমে আসা দরকার।

এখন ভালো আর্কিটেকচার দেখতে কেমন

আমি যে দলগুলোকে শ্রদ্ধা করি তারা মনোলিথিক এজেন্ট তৈরি করছে না। তারা তৈরি করছে সংকীর্ণ, অডিটযোগ্য এজেন্টের নেটওয়ার্ক, যেখানে রয়েছে স্পষ্ট হ্যান্ডঅফ চুক্তি, নির্ধারিত ফলব্যাক পথ, এবং প্রতিটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপে মানব-নিয়ন্ত্রণের চেকপয়েন্ট। ২০২৬ MCP রোডম্যাপ স্টেটফুল সেশনের সমস্যা, এন্টারপ্রাইজ অথেনটিকেশনের ফাঁক, এবং প্রোডাকশন ডিপ্লয়মেন্টে উন্মোচিত গভর্ন্যান্স টুলিংকে সরাসরি সম্বোধন করেছে। একবার সমাধান করার প্রতিশ্রুতি নিলে এগুলো ইঞ্জিনিয়ারিং-এর সমাধানযোগ্য সমস্যা।

এজেন্ট-টু-এজেন্ট (A2A) প্রোটোকল, যেটি Google ক্লাউড নেক্সট ২০২৬-এ তুলে ধরেছে, সেটি পরবর্তী গুরুত্বপূর্ণ অংশ। এজেন্টগুলোকে মাঝখানে মানুষ ছাড়াই অন্য এজেন্ট খুঁজে বের করতে, তাদের সাথে অথেনটিকেট করতে এবং তাদের কাছে কাজ অর্পণ করতে পারতে হবে। সেই ভিত্তি এখনই তৈরি হচ্ছে।

প্রজেক্টে আমার নিজস্ব পদ্ধতি হলো: এজেন্টের অ্যাকশন পরিসরকে একটি ফিচার তালিকা হিসেবে নয়, নিরাপত্তার সীমানা হিসেবে দেখা। এজেন্ট যে প্রতিটি টুল কল করতে পারে, সেটি একটি সম্ভাব্য বিপদের পরিধি। সবকিছু ইন্সট্রুমেন্ট করুন। প্রতিটি রানের জন্য স্পষ্ট বাজেট সীমা নির্ধারণ করুন। ফিচার তৈরির আগে ইভ্যালুয়েশন তৈরি করুন।

বৃহত্তর চিত্র

"AI এজেন্ট একটি নতুন অপারেটিং সিস্টেম" এই কাঠামোটি দিকনির্দেশনার দিক থেকে সঠিক ছিল, কিন্তু ২০২৫ সালে সময়ের আগেই বলা হয়েছিল। ২০২৬-এর মাঝামাঝিতে যা আরো সত্য, তা হলো এজেন্টগুলো ঠিক সেভাবে পরিকাঠামোতে পরিণত হচ্ছে যেভাবে ডেটাবেজ এবং মেসেজ কিউ হয়েছিল: নীরবে, প্রচুর প্রাথমিক যন্ত্রণার মধ্য দিয়ে, এবং তারপর হঠাৎ সর্বত্র। International AI Safety Report 2026 স্বতন্ত্র মডেলের সক্ষমতাকে নয়, বড় আকারে সমন্বয় ব্যর্থতাকে প্রাথমিক পদ্ধতিগত ঝুঁকি হিসেবে চিহ্নিত করেছে।

যারা এখানে ভালো করবেন, তারা হলেন তারাই যারা এজেন্টের নির্ভরযোগ্যতা, পর্যবেক্ষণযোগ্যতা এবং নিরাপত্তাকে প্রথম শ্রেণির ইঞ্জিনিয়ারিং বিষয়বস্তু হিসেবে গণ্য করছেন, পরের কথা হিসেবে নয়। যারা মনে করেন অর্কেস্ট্রেশন অন্য কারো সমস্যা, তারা প্রোডাকশনে কঠিন সময়ের মুখোমুখি হবেন।