ai-agents-for-beginners
কোর্স সেটআপ
পরিচিতি
এই পাঠে কিভাবে এই কোর্সের কোড নমুনাগুলো চালাতে হয় তা আচ্ছাদন করা হবে।
অন্যান্য শিক্ষার্থীদের সঙ্গে যুক্ত হন এবং সাহায্য নিন
আপনার রিপো ক্লোন করা শুরু করার আগে, সেটআপে সাহায্য, কোর্স সম্পর্কে যেকোন প্রশ্ন বা অন্যান্য শিক্ষার্থীদের সাথে যুক্ত হওয়ার জন্য AI Agents For Beginners Discord channel এ যোগ দিন।
এই রিপো ক্লোন বা ফর্ক করুন
শুরু করার জন্য, অনুগ্রহ করে GitHub রিপোজিটরিটি ক্লোন বা ফর্ক করুন। এটি আপনাকে কোর্সের সামগ্রীর নিজস্ব একটি সংস্করণ তৈরি করতে সাহায্য করবে যাতে আপনি কোড চালাতে, পরীক্ষা করতে এবং বদলাতে পারেন!
এটি করা যাবে রিপো ফর্ক করতে লিঙ্কে ক্লিক করে
এখন আপনার নিজের ফর্ক করা সংস্করণ নিম্নলিখিত লিঙ্কে থাকা উচিত:
শ্যালো ক্লোন (ওয়ার্কশপ / কোডস্পেসের জন্য সুপারিশকৃত)
পুরো রিপোজিটোরি যখন পুরো ইতিহাস এবং সব ফাইল ডাউনলোড করবেন তখন বড় হতে পারে (~৩ জিবি)। যদি আপনি শুধু ওয়ার্কশপে অংশগ্রহণ করেন বা কিছু নির্দিষ্ট লেসনের ফোল্ডার প্রয়োজন হয়, তবে শ্যালো ক্লোন (বা একটি স্পার্স ক্লোন) ইতিহাস সংক্ষিপ্ত করে ও/অথবা ব্লব বাদ দিয়ে অধিকাংশ ডাউনলোড এড়ায়।
দ্রুত শ্যালো ক্লোন — ন্যূনতম ইতিহাস, সব ফাইল
নিচের কমান্ডগুলিতে <your-username> আপনার ফর্ক URL (অথবা যদি চান আপস্ট্রীম URL) দিয়ে প্রতিস্থাপন করুন।
শুধুমাত্র সাম্প্রতিক কমিট ইতিহাস ক্লোন করতে (ছোট ডাউনলোড):
git clone --depth 1 https://github.com/<your-username>/ai-agents-for-beginners.git
একটি নির্দিষ্ট ব্রাঞ্চ ক্লোন করতে:
git clone --depth 1 --branch <branch-name> https://github.com/<your-username>/ai-agents-for-beginners.git
আংশিক (স্পার্স) ক্লোন — ন্যূনতম ব্লব + শুধুমাত্র নির্বাচিত ফোল্ডারসমূহ
এটি আংশিক ক্লোন এবং স্পার্স-চেকআউট ব্যবহার করে (Git 2.25+ প্রয়োজন এবং আংশিক ক্লোন সমর্থন সহ আধুনিক Git সুপারিশকৃত):
git clone --depth 1 --filter=blob:none --sparse https://github.com/<your-username>/ai-agents-for-beginners.git
রিপো ফোল্ডারে প্রবেশ করুন:
cd ai-agents-for-beginners
তারপর আপনি যে ফোল্ডারগুলো চান তা নির্দিষ্ট করুন (নিচের উদাহরণে দুটি ফোল্ডার দেখানো হয়েছে):
git sparse-checkout set 00-course-setup 01-intro-to-ai-agents
ক্লোন ও ফাইলগুলি যাচাই করার পর, যদি আপনি শুধুমাত্র ফাইলগুলোই প্রয়োজন এবং স্থান মুক্ত করতে চান (কোন গিট ইতিহাস নয়), তবে রিপোজিটোরি মেটাডেটা মুছে ফেলুন (💀প্রত্যাবর্তনীয় নয় — সব Git ফাংশনালিটি হারাবেন: কোনো কমিট, পুল, পুশ বা ইতিহাস অ্যাক্সেস সম্ভব হবে না)।
# zsh/bash
rm -rf .git
# পাওয়ারশেল
Remove-Item -Recurse -Force .git
GitHub Codespaces ব্যবহার (লোকাল বড় ডাউনলোড এড়াতে সুপারিশকৃত)
-
এই রিপোর জন্য GitHub UI থেকে একটি নতুন Codespace তৈরি করুন।
- নবনির্মিত কোডস্পেসের টার্মিনালে, উপরের শ্যালো/স্পার্স ক্লোন কমান্ডগুলোর একটি চালান যাতে কোডস্পেস ওয়ার্কস্পেসে শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় লেসন ফোল্ডারগুলি নিয়ে আসা যায়।
- ঐচ্ছিক: কোডস্পেসের ভিতরে ক্লোন করার পর, অতিরিক্ত স্থান পুনরুদ্ধারের জন্য .git মুছে ফেলুন (উপরের মুছে ফেলার কমান্ড দেখুন)।
- নোট: আপনি যদি সরাসরি কোডস্পেসে রিপো খুলতে চান (অতিরিক্ত ক্লোন ছাড়া), জানবেন কোডস্পেস ডেভকনটেইনার পরিবেশ তৈরি করবে এবং প্রয়োজনের থেকেও বেশি কনফিগারেশন করতে পারে। নতুন কোডস্পেসের ভিতরে শ্যালো কপি ক্লোন করলে ডিস্ক ব্যবহারের আরও নিয়ন্ত্রণ থাকে।
টিপস
- আপনি যদি কোড সম্পাদনা/কমিট করতে চান তবে সর্বদা ক্লোন URL আপনার ফর্ক দিয়ে প্রতিস্থাপন করুন।
- পরবর্তীতে যদি আরও ইতিহাস বা ফাইল দরকার হয়, অনায়াসে fetch চালাতে পারেন বা স্পার্স-চেকআউট সামঞ্জস্য করে অতিরিক্ত ফোল্ডার অন্তর্ভুক্ত করতে পারেন।
কোড চালানো
এই কোর্সে একটি ধারাবাহিক জুপিটার নোটবুক রয়েছে যা চালিয়ে আপনি AI এজেন্ট তৈরি করার হাতে-কলমে অভিজ্ঞতা লাভ করতে পারেন।
কোড নমুনাগুলি Microsoft Agent Framework (MAF) ব্যবহার করে FoundryChatClient সাথে, যা Microsoft Foundry Agent Service V2 (Responses API) এর সাথে Microsoft Foundry এর মাধ্যমে সংযুক্ত।
সমস্ত পাইথন নোটবুকগুলো *-python-agent-framework.ipynb নামে লেবেল করা হয়েছে।
প্রয়োজনীয়তা
- পাইথন ৩.১২+
-
বিঃদ্রঃ: যদি পাইথন৩.১২ ইন্সটল না থাকে, নিশ্চিত করুন এটি ইন্সটল করেছেন। তারপরে requirements.txt থেকে সঠিক সংস্করণ পেতে python3.12 ব্যবহার করে venv তৈরি করুন।
উদাহরণ
পাইথন venv ডিরেক্টরি তৈরি করুন:
python -m venv venvতারপর venv এনভায়রনমেন্ট সক্রিয় করুন:
# zsh/bash source venv/bin/activate# Command Prompt for Windows venv\Scripts\activate
-
-
.NET ১০+: .NET ব্যবহার করে নমুনা কোডের জন্য, .NET 10 SDK বা তার পরবর্তী সংস্করণ ইন্সটল করুন। তারপর আপনার ডাউনলোড করা .NET SDK সংস্করণ যাচাই করুন:
dotnet --list-sdks - Azure CLI — প্রমাণীকরণের জন্য প্রয়োজন। ইন্সটল করুন aka.ms/installazurecli থেকে।
- Azure Subscription — Microsoft Foundry ও Microsoft Foundry Agent Service অ্যাক্সেসের জন্য।
- Microsoft Foundry Project — একটি প্রকল্প যার একটি ডিপ্লোয়েড মডেল আছে (যেমন,
gpt-5-mini)। দেখুন Step 1 নিচে।
আমরা এই রিপোজিটরির মূল অংশে একটি requirements.txt ফাইল অন্তর্ভুক্ত করেছি যা কোড নমুনাগুলো চালাতে প্রয়োজনীয় সব পাইথন প্যাকেজের তালিকা দেয়।
আপনি এটি আপনার টার্মিনালে পরবর্তী কমান্ড চালিয়ে ইন্সটল করতে পারেন:
pip install -r requirements.txt
আমরা একটি পাইথন ভার্চুয়াল এনভায়রনমেন্ট তৈরি করতে পরামর্শ দিই যাতে কোনো সংঘাত বা সমস্যা এড়ানো যায়।
VSCode সেটআপ
নিশ্চিত করুন যে আপনি VSCode-এ সঠিক পাইথন সংস্করণ ব্যবহার করছেন।
Microsoft Foundry এবং Microsoft Foundry Agent Service সেটআপ
ধাপ ১: একটি Microsoft Foundry প্রকল্প তৈরি করুন
আপনার একটি Microsoft Foundry হাব এবং একটি ডিপ্লোয়েড মডেলসহ প্রকল্প প্রয়োজন নোটবুক চালানোর জন্য।
১। যান ai.azure.com এবং আপনার Azure একাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
২। একটি হাব তৈরি করুন (অথবা বিদ্যমান ব্যবহার করুন)। দেখুন: Hub resources overview।
৩। হাবের ভিতরে একটি প্রকল্প তৈরি করুন।
৪। Models + Endpoints → Deploy model থেকে একটি মডেল (যেমন gpt-5-mini) ডিপ্লয় করুন।
ধাপ ২: আপনার প্রকল্পের এন্ডপয়েন্ট ও মডেল ডিপ্লয়মেন্ট নাম সংগ্রহ করুন
Microsoft Foundry পোর্টালে আপনার প্রকল্প থেকে:
- প্রকল্প এন্ডপয়েন্ট — Overview পেজে যান ও এন্ডপয়েন্ট URL কপি করুন।
- মডেল ডিপ্লয়মেন্ট নাম — Models + Endpoints এ যান, আপনার ডিপ্লয় করা মডেলটি নির্বাচন করুন এবং Deployment name নোট করুন (যেমন,
gpt-5-mini)।
ধাপ ৩: az login দিয়ে Azure-তে সাইন ইন করুন
সমস্ত নোটবুক AzureCliCredential ব্যবহার করে প্রমাণীকরণ করে — কোনো API কী ম্যানেজ করতে হয় না। এর জন্য আপনাকে Azure CLI ব্যবহারের মাধ্যমে সাইন ইন থাকতে হবে।
১। যদি আগে না করে থাকেন Azure CLI ইন্সটল করুন: aka.ms/installazurecli
২। চালান:
```bash|powershell
az login
```
অথবা আপনি যদি কোনো ব্রাউজার ছাড়া রিমোট/কোডস্পেসে থাকেন:
```bash|powershell
az login --use-device-code
```
৩। অনুরোধ করলে আপনার সাবস্ক্রিপশন নির্বাচন করুন — আপনার Foundry প্রকল্পের অন্তর্গতটি বেছে নিন।
৪। নিশ্চিত করুন আপনি সাইন ইন করেছেন:
```bash|powershell
az account show
```
কেন
az login? নোটবুকগুলোazure-identityপ্যাকেজ থেকেAzureCliCredentialব্যবহার করে প্রমাণীকরণ করে। অর্থাৎ আপনার Azure CLI সেশনই ক্রেডেনশিয়াল সরবরাহ করে —.envফাইলে কোনো API কী বা সিক্রেট নেই। এটাই নিরাপত্তার সর্বোত্তম প্র্যাকটিস।
ধাপ ৪: আপনার .env ফাইল তৈরি করুন
উদাহরণ ফাইল কপি করুন:
# জেডএসএইচ/বাশ
cp .env.example .env
# পাওয়ারশেল
Copy-Item .env.example .env
.env খুলে এই দুই মান পূরণ করুন:
AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT=https://<your-project>.services.ai.azure.com/api/projects/<your-project-id>
AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME=gpt-5-mini
| পরিবর্তনশীল | কোথায় পাবেন |
|---|---|
AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT |
Foundry পোর্টাল → আপনার প্রকল্প → Overview পেজ |
AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME |
Foundry পোর্টাল → Models + Endpoints → আপনার ডিপ্লয় করা মডেলের নাম |
বেশিরভাগ লেসনের জন্য এতটুকুই! নোটবুকগুলো স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপনার az login সেশনের মাধ্যমে প্রমাণীকরণ করবে।
ধাপ ৫: পাইথন নির্ভরতাসমূহ ইন্সটল করুন
pip install -r requirements.txt
আমরা সুপারিশ করছি এটি আপনি আগেই তৈরি করা ভার্চুয়াল এনভায়রনমেন্টে চালাবেন।
লেসন ৫ এর জন্য অতিরিক্ত সেটআপ (Agentic RAG)
লেসন ৫ Azure AI Search ব্যবহার করে রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন এর জন্য। আপনি যদি ওই লেসন চালাতে চান, তবে .env ফাইলে এই পরিবর্তনশীলগুলো যোগ করুন:
| পরিবর্তনশীল | কোথায় পাবেন |
|---|---|
AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT |
Azure পোর্টাল → আপনার Azure AI Search রিসোর্স → Overview → URL |
AZURE_SEARCH_API_KEY |
Azure পোর্টাল → আপনার Azure AI Search রিসোর্স → Settings → Keys → প্রাইমারি অ্যাডমিন কী |
লেসনগুলো যা সরাসরি Azure OpenAI কল করে (লেসন ৬ এবং ৮) এর জন্য অতিরিক্ত সেটআপ
লেসন ৬ ও ৮ এর কিছু নোটবুকে সরাসরি Azure OpenAI কল করা হয় (Responses API ব্যবহার করে) Microsoft Foundry প্রকল্প না দিয়ে। এই নমুনাগুলো আগে GitHub Models ব্যবহার করত, যা নিষ্ক্রিয় (২০২৬ জুলাই অবধি) এবং Responses API সমর্থন করে না। ওই নমুনাগুলো চালানোর পরিকল্পনা থাকলে .env ফাইলে এই পরিবর্তনশীলগুলো যোগ করুন:
| পরিবর্তনশীল | কোথায় পাবেন |
|---|---|
AZURE_OPENAI_ENDPOINT |
Azure পোর্টাল → আপনার Azure OpenAI রিসোর্স → Keys and Endpoint → Endpoint (যেমন https://<your-resource>.openai.azure.com) |
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT |
আপনার ডিপ্লয় করা মডেলের নাম (যেমন gpt-5-mini) যা Responses API সমর্থন করে |
AZURE_OPENAI_API_KEY |
ঐচ্ছিক — কিইভিত্তিক প্রমাণীকরণ ব্যবহারের জন্য যদি az login / Entra ID ব্যবহার না করেন |
Responses API স্থিতিশীল
/openai/v1/এন্ডপয়েন্ট ব্যবহার করে, তাইapi-versionপ্রয়োজন হয় না। keyless Entra ID প্রমাণীকরণের জন্যaz loginসাইন ইন করুন।
বিকল্প প্রদানকারী: MiniMax (OpenAI-সঙ্গতিপূর্ণ)
MiniMax বৃহৎ প্রসঙ্গ মডেল (সর্বোচ্চ 204K টোকেন) OpenAI-সঙ্গতিপূর্ণ API মাধ্যমে প্রদান করে। Microsoft Agent Framework এর OpenAIChatClient যেকোনো OpenAI-সঙ্গতিপূর্ণ এন্ডপয়েন্টের সঙ্গে কাজ করে, তাই MiniMax ব্যবহার করতে পারেন Azure OpenAI বা OpenAI এর বিকল্প হিসাবে।
.env ফাইলে এই পরিবর্তনশীলগুলো যোগ করুন:
| পরিবর্তনশীল | কোথায় পাবেন |
|---|---|
MINIMAX_API_KEY |
MiniMax Platform → API Keys |
MINIMAX_BASE_URL |
ব্যবহার করুন https://api.minimax.io/v1 (ডিফল্ট মান) |
MINIMAX_MODEL_ID |
ব্যবহারের মডেলের নাম (যেমন, MiniMax-M3) |
উদাহরণ মডেলসমূহ: MiniMax-M3 (সুপারিশকৃত), MiniMax-M2.7, MiniMax-M2.7-highspeed (দ্রুত প্রতিক্রিয়া)। মডেল নাম ও উপলভ্যতা সময়ের সাথে পরিবর্তিত হতে পারে, এবং নির্দিষ্ট মডেলের অ্যাক্সেস আপনার অ্যাকাউন্ট বা অঞ্চলের উপর নির্ভরশীল — বর্তমান তালিকার জন্য MiniMax Platform দেখুন। যদি MiniMax-M3 আপনার অ্যাকাউন্টে না থাকে, তবে MINIMAX_MODEL_ID এমন কোনো মডেল দিন যা আপনার অ্যাকাউন্টে আছে (যেমন MiniMax-M2.7)।
OpenAIChatClient ব্যবহার করা কোড নমুনাগুলো (যেমন, লেসন ১৪ হোটেল বুকিং ওয়ার্কফ্লো) স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপনার MiniMax কনফিগারেশন চিহ্নিত করে ব্যবহার করবে যখন MINIMAX_API_KEY সেট করা থাকবে।
বিকল্প প্রদানকারী: Foundry Local (স্থানীয়ভাবে মডেল চালান)
Foundry Local একটি হালকা রানটাইম যা ভাষা মডেলগুলি সম্পূর্ণরূপে আপনার নিজের মেশিনে ডাউনলোড, পরিচালনা ও পরিবেশন করে OpenAI-সঙ্গতিপূর্ণ API মাধ্যমে — কোন ক্লাউড, কোন Azure সাবস্ক্রিপশন, এবং কোন API কী নয়। এটি অফলাইন ডেভেলপমেন্ট, ক্লাউড খরচ ছাড়া পরীক্ষা-নিরীক্ষা, বা ডেটা ডিভাইসে রাখার জন্য একটি চমৎকার বিকল্প।
Microsoft Agent Framework এর OpenAIChatClient যেকোন OpenAI-সঙ্গতিপূর্ণ এন্ডপয়েন্টের সাথে কাজ করে, তাই Foundry Local Azure OpenAI-এর একটি স্থানীয় বিকল্প।
১। Foundry Local ইন্সটল করুন
# উইন্ডোজ
winget install Microsoft.FoundryLocal
# ম্যাকওএস
brew install foundrylocal
২। একটি মডেল ডাউনলোড ও চালান (এটি স্থানীয় সার্ভিস শুরু করবে):
foundry model list # উপলব্ধ মডেলগুলি দেখুন
foundry model run phi-4-mini
৩। স্থানীয় এন্ডপয়েন্ট আবিষ্কারের জন্য পাইথন SDK ইন্সটল করুন:
pip install foundry-local-sdk
৪। Microsoft Agent Framework কে আপনার স্থানীয় মডেল নির্দেশ করুন:
from foundry_local import FoundryLocalManager
from agent_framework.openai import OpenAIChatClient
# ডাউনলোড করে (যদি প্রয়োজন হয়) এবং মডেলটি স্থানীয়ভাবে সার্ভ করে, তারপর এন্ডপয়েন্ট/পোর্ট আবিষ্কার করে।
manager = FoundryLocalManager("phi-4-mini")
chat_client = OpenAIChatClient(
base_url=manager.endpoint, # উদাহরণস্বরূপ http://localhost:<port>/v1
api_key=manager.api_key, # Foundry Local এর জন্য সবসময় "প্রয়োজন নেই"
model_id=manager.get_model_info("phi-4-mini").id,
)
agent = chat_client.as_agent(
name="LocalAgent",
instructions="You are a helpful assistant running fully on-device.",
)
নোট: Foundry Local OpenAI-সঙ্গতিপূর্ণ Chat Completions এন্ডপয়েন্ট সরবরাহ করে। এটি স্থানীয় ডেভেলপমেন্ট ও অফলাইন পরিস্থিতির জন্য। সম্পূর্ণ Responses API বৈশিষ্ট্যের জন্য (রাষ্ট্রপূর্ণ কথোপকথন, গভীর টুল অর্চেস্ট্রেশন, এবং এজেন্ট-স্টাইল ডেভেলপমেন্ট), পাঠ্যে দেখানো মত Azure OpenAI বা Microsoft Foundry প্রকল্প ব্যবহার করুন। বর্তমান মডেল ক্যাটালগ ও প্ল্যাটফর্ম সাপোর্টের জন্য Foundry Local ডকুমেন্টেশন দেখুন।
লেসন ৮ এর অতিরিক্ত সেটআপ (Bing Grounding ওয়ার্কফ্লো)
পাঠ ৮ এর শর্তাধীন ওয়ার্কফ্লো নোটবুক মাইক্রোসফট ফাউন্ড্রির মাধ্যমে বিং গ্রাউন্ডিং ব্যবহার করে। আপনি যদি সেই নমুনাটি চালানোর পরিকল্পনা করেন, তবে আপনার .env ফাইলে এই ভ্যারিয়েবলটি যোগ করুন:
| ভ্যারিয়েবল | কোথায় খুঁজে পাবেন |
|---|---|
BING_CONNECTION_ID |
মাইক্রোসফট ফাউন্ড্রি পোর্টাল → আপনার প্রকল্প → Management → Connected resources → আপনার Bing সংযোগ → সংযোগ আইডি কপি করুন |
সমস্যা সমাধান
macOS-এ SSL সার্টিফিকেট যাচাইকরণ ত্রুটি
আপনি যদি macOS-এ থাকেন এবং নিচের মতো ত্রুটি পান:
ssl.SSLCertVerificationError: [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: self-signed certificate in certificate chain
এটি macOS-এ পাইথনের একটি পরিচিত সমস্যা যেখানে সিস্টেমের SSL সার্টিফিকেট স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিশ্বাসযোগ্য হয় না। নিম্নলিখিত সমাধানগুলি ধাপে ধাপে চেষ্টা করুন:
বিকল্প ১: পাইথনের ইনস্টল সার্টিফিকেট স্ক্রিপ্ট চালান (প্রস্তাবিত)
# আপনার ইন্সটল করা পাইথন সংস্করণটি (যেমন, 3.12 বা 3.13) দিয়ে 3.XX প্রতিস্থাপন করুন:
/Applications/Python\ 3.XX/Install\ Certificates.command
বিকল্প ২: আপনার নোটবুকে connection_verify=False ব্যবহার করুন (শুধুমাত্র GitHub মডেল নোটবুকের জন্য)
পাঠ ৬ নোটবুকে (06-building-trustworthy-agents/code_samples/06-system-message-framework.ipynb) একটি মন্তব্য করা ওয়ার্কারাউন্ড ইতিমধ্যে অন্তর্ভুক্ত আছে। ক্লায়েন্ট তৈরি করার সময় connection_verify=False আনমেন্ট করুন:
client = ChatCompletionsClient(
endpoint=endpoint,
credential=AzureKeyCredential(token),
connection_verify=False, # সার্টিফিকেট ত্রুটি পরিলক্ষিত হলে SSL যাচাইকরণ নিষ্ক্রিয় করুন
)
⚠️ সতর্কতা: SSL যাচাইকরণ বন্ধ করা (
connection_verify=False) সার্টিফিকেট যাচাইকরণ এড়ানোর মাধ্যমে নিরাপত্তা হ্রাস করে। এটি শুধুমাত্র ডেভেলপমেন্ট পরিবেশে অস্থায়ী সমাধান হিসেবে ব্যবহার করুন, প্রোডাকশনে কখনও করবেন না।
বিকল্প ৩: truststore ইনস্টল ও ব্যবহার করুন
pip install truststore
তারপর যেকোন নেটওয়ার্ক কল করার আগে আপনার নোটবুক বা স্ক্রিপ্টের শীর্ষে নিচেরটি যোগ করুন:
import truststore
truststore.inject_into_ssl()
কোথাও আটকে গেলেন?
এই সেটআপ চালানোর সময় যদি কোনো সমস্যা হয়, তবে আমাদের Azure AI Community Discord এ যোগ দিন অথবা এখানে একটি সমস্যা তৈরি করুন।
পরবর্তী পাঠ
এখন আপনি এই কোর্সের কোড চালানোর জন্য প্রস্তুত। AI এজেন্টসের বিশ্ব সম্পর্কে আরও জানার জন্য শুভ শিক্ষালাভ!
Introduction to AI Agents and Agent Use Cases
অস্বীকৃতি: এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা Co-op Translator ব্যবহার করে অনূদিত হয়েছে। যদিও আমরা শুদ্ধতার জন্য চেষ্টা করি, অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল নথিটি তার স্বভাষায় কর্তৃত্বপূর্ণ উৎস হিসেবে বিবেচিত হওয়া উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদের ব্যবহারে প্রয়োজনীয় ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়বদ্ধ নই।