𝗕𝘂𝗶𝗹𝗱𝗶𝗻𝗴 𝗔𝗻 𝗔𝘂𝘁𝗼𝗻𝗼𝗺𝗼𝘂𝘀 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁 𝗧𝗲𝗮𝗺
আমি আমার ইঞ্জিনিয়ারিং ওয়ার্কফ্লো অনুকরণ করার জন্য একটি ছোট এজেন্ট টিম তৈরি করেছি। এটি একটি টাস্ক পড়া থেকে শুরু করে একটি রিভিউযোগ্য ব্রাঞ্চ পুশ করা পর্যন্ত সবকিছু সামলায়।
ওয়ার্কফ্লোটি এই ধাপগুলো অনুসরণ করে:
- Clarifier: টাস্কটি যথেষ্ট সুনির্দিষ্ট কি না তা পরীক্ষা করে।
- Planner: কোডবেস অন্বেষণ করে এবং একটি ইমপ্লিমেন্টেশন প্ল্যান লেখে।
- Implementer: পরিকল্পনাটি কার্যকর করে এবং ছোট ছোট অংশে কোড কমিট করে।
- Reviewer: বাগ এবং স্টাইল সংক্রান্ত সমস্যা খুঁজে বের করে।
- Tester: স্থিতিশীলতা নিশ্চিত করতে টেস্ট এবং লিন্টার চালায়।
এর মূল রহস্য হলো সুসংগঠিত যোগাযোগ (structured communication)।
এজেন্টরা একে অপরের সাথে চ্যাট করে না। তারা PLAN_WRITTEN বা REVIEW_RESULT এর মতো সুসংগঠিত টোকেন প্রদান করে। অর্কেস্ট্রেটর (orchestrator) পরবর্তী ধাপ নির্ধারণ করার জন্য এই টোকেনগুলো বিশ্লেষণ করে। এটি সিস্টেমকে দ্রুততর, সাশ্রয়ী করে তোলে এবং হ্যালুসিনেশন (hallucinations) প্রতিরোধ করে।
প্রতিটি এজেন্টের একটি নির্দিষ্ট ভূমিকা এবং মডেল রয়েছে:
• Planner (Opus): ফাইল পাথ এবং সঠিক কোড পরিবর্তনের ম্যাপিং করার জন্য গভীর যুক্তি (deep reasoning) ব্যবহার করে। • Implementer (Sonnet): পরিকল্পনা অনুসরণ করে অথবা রিভিউতে আসা নির্দিষ্ট ব্লকারগুলো সমাধান করে। • Reviewer (Sonnet): বেস ব্রাঞ্চের সাথে কোড তুলনা করে। অপ্রাসঙ্গিক তথ্য (noise) এড়াতে এটি ৮০% কনফিডেন্স থ্রেশহোল্ড ব্যবহার করে। • Tester (Haiku): Go কমান্ড যেমন vet, test, এবং lint চালায়।
নির্ভরযোগ্যতার জন্য মূল ডিজাইনের সিদ্ধান্তসমূহ:
- প্রতিটি এজেন্টের জন্য একটি কাজ: এটি লজিককে সহজ রাখে।
- নির্দিষ্ট আউটপুট কন্ট্রাক্ট: এটি উদ্দেশ্য (intent) বোঝার জন্য অতিরিক্ত LLM কলের প্রয়োজনীয়তা দূর করে।
- রিভিউ-রিট্রাই লুপ: সিস্টেমটি ব্লকারগুলো সমাধানের জন্য সর্বোচ্চ দুটি প্রচেষ্টার সুযোগ দেয়।
- মডেল অপ্টিমাইজেশন: খরচ কমাতে আমি পরিকল্পনার জন্য দামী মডেল এবং টেস্টিংয়ের জন্য সস্তা মডেল ব্যবহার করি।
আপনি আপনার পুনরাবৃত্তিমূলক কাজগুলোকে (repetitive loops) স্বয়ংক্রিয় করতে পারেন। আপনাকে শুধু সেগুলো লিখে ফেলতে হবে।
ঐচ্ছিক লার্নিং কমিউনিটি: https://t.me/GyaanSetuAi