আমরা একটা জিনিস মেনে চলি—ইউজারের চোখ দিয়ে ভাবতে পারা টা একটা ডিজাইনে অন্যতম বিষয়। মানুষ কীভাবে স্ক্রিন দেখে, কোথায় ক্লিক করে, কোথায় ভুল করে আর কোথায় থেমে যায়, কোথায় ইনভেশন কিংবা অন্য ভাবে চিন্তা করা যায় —এসব বোঝার চেষ্টা ছিল আমাদের কাজের অন্যতম মূল ব্যাপার। আমরা ট্র্যাডিশনাল ভাবে একটা বিষয়ই বুঝতাম—মানুষ সিদ্ধান্ত নেয়, আর আমরা শুধু সেই সিদ্ধান্ত নেওয়ার যাত্রাটাকে একটু সহজ করি, ইন্টারেস্টিং করি। কিন্তু এখন, কিছু কিছু জায়গায় এই চিন্তার ধারাটা বদল করতে হচ্ছে।

নক নক… কে? আমি Agentic AI, স্যার।
আপনার কোন টেনশন করতে হবে না “আমি সিদ্ধান্ত নেবো। আমি বুঝে ফেলেছি ইউজার কী চায়। আমি আগেভাগেই কাজ করে ফেলবো।” আপনি শুধু ইন্টিগ্রেট করেন।

আমাদের বলা হলো AI দিয়ে এমনভাবে ডিজাইন করো যেন সব ‘স্মার্ট’ লাগে, যেন ইউজার খুব সহজেই মেনে নেয়, যেন ফিচারগুলো নিজের মতো করে চলতে পারবে। প্রথমে শুনতে ভালো লাগে। অফিসে ঈদের আমেজ শুরু হয়। আমাদের প্রডাক্টের efficiency বাড়বে, ইউজার effort কমাবে, retention বাড়বে। কিন্তু একসময় একটা প্রশ্ন কানের কাছে এসে দাঁড়ায়: যদি AI ইউজারের হয়ে চিন্তা করে, তাহলে আমরা ঠিক কী ডিজাইন করছি?

খোজ দ্যা সার্চ

এই প্রশ্নটা প্রথম আমার মাথায় আসে যখন একটা seemingly harmless (বাইরে থেকে নিরীহ কিন্তু ভিতরে জটিলতা) ফিচার ডিজাইন আমরা করছিলাম। টাস্কটা ছিল, ইউজারের পুরনো একশন দেখে অটো-সাজেশন দেবে। ইউজার চাইলে এক ক্লিকেই সেটি এক্সিকিউট করতে পারবেন।

টেস্টিং-এর সময় ইউজাররা হঠাৎ থেমে যেতেন, আর সবাই মোটামুটি একটা কমন কথা বলতেন
“আমি এই ইনপুট দিতে চাইনি, কিন্তু AI সাজেস্ট করায় ক্লিক করে ফেললাম। এটা ভুল তথ্য—এতে আমার বিশাল ক্ষতি হতে পারে, আবার অনেকে বলে এমনকি সরকারি জরিমানাও আসতে পারে!”

সেই মুহূর্তে আমরা বুঝলাম—এজেন্টিক AI ডিজাইন মানে শুধু ‘স্মার্ট ফিচার’ বানানো নয় কিংবা “AI-powered” প্রোডাক্ট না, বরং এটা একটা সীমারেখা—যেখানে এক পাশে রয়েছে automation, efficiency আর personalization, আর অন্য পাশে মানুষের agency, বোধ, আর সিদ্ধান্ত নেওয়ার অধিকার।এই সীমারেখার ঠিক কোন দিকে দাঁড়িয়ে আমরা কাজ করছি, সেটা বোঝা কঠিন হয়ে পড়ে।

এজেন্টিক AI এবং ডিজাইন

১. এজেন্টিক AI কী?
এটি এমন একটি সিস্টেম যেখানে AI শুধু কমান্ড ফলো করে না, বরং প্রসঙ্গ বুঝে, ইউজারের ইন্টেন্ট অনুমান করে, এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে সিদ্ধান্ত নেয়।
উদাহরণ: আপনার ক্যালেন্ডার অ্যাপ যদি নিজে থেকেই বুঝে যায় যে আপনি প্রতি শুক্রবার ক্লায়েন্ট কল ভুলে যান, এবং বৃহস্পতিবার রাতে রিমাইন্ডার দেয়—সেটি শুধু একটি ফিচার নয়, এটি আপনার বিশ্বস্ত সহকারী।

২. কেন এজেন্টিক AI ডিজাইন চ্যালিঞ্জিং?
কারণ এখানে দুই বিপরীত শক্তি কাজ করে:
একদিকে: অটোমেশন, পার্সোনালাইজেশন, এফিসিয়েন্সি।
অন্যদিকে: ইউজারের এজেন্সি, ইউজারের জন্য সঠিক প্লটাফর্ম যেখানে তার কাজটুকুই করবে, এবং দায়িত্ববোধ।
ডিজাইনারদের চ্যালেঞ্জ হলো—এই সীমারেখাটি কোথায় টানবেন?

AI ফিচার ফ্লপ

সত্যি কথা বলতে গেলে, অফিসের এমন কিছু টিমের সাথে এজেন্টিক ফিচার নিয়ে কাজ করার সৌভাগ্য হয়েছিল, যেগুলোর জন্য ভেবেছিলাম গুগল কালকে আমাকে কল দিয়ে বলবে, তুমিই পারবে আমাদের বাঁচাতে। কোন ইন্টার্ভিউ লাগবে না প্লেন পাঠাচ্ছি চলে আসো — কিন্তু যে কাজের জন্য ভেবেছিলাম গুগলে চাকরী হয়েই গেল, সেই ফিচার গুলো রিলিজ দেবার পর ৭০% কেউ ব্যবহার করেনি।কেন?

কারণ আমরা ধরেই নিয়েছিলাম — AI ফিচার মানেই ইউজার খুশি হবে। কিন্তু আমরা বুঝিনি, AI তার নিজের থেকে কিছু করলে, ইউজার সেটা ঠিকমতো বুঝতে না পারলে, ভয় পায়, কিংবা তার আসলে এটাতে এখনো অভ্যস্ত নয়।

আমাদের একটি ফিচার ছিল যেটি ইউজারের email patterns দেখে automatically response draft করত। মানে নিজে থেকেই একটি রিপ্লাই বা উত্তর তৈরি করে দিত। টেকনিক্যালি perfect ছিল, কিন্তু adoption rate ছিল মাত্র ৮%। কারণ ইউজাররা বুঝতে পারত না AI কেন এই specific tone বা content বেছে নিল। এবং তারা email patterns গুলো পড়েও দেখতে চায় না। কি একটা অবস্থা। তারপর আমরা যখন “Why this tone?” or you can change it or You desiacle this auto email patterns generate এই সব ডিরেকশন এবং ইনফো একশন এ্যাড করার পর, adoption rate বেড়ে গেল ৬৫%-এ। তখন বুঝলাম এখানেও বিশ্বাস একটা বড় বিষয়।

একজন ইউজার আমাকে একবার সরাসরি বলেছিল — “আপনাদের AI অনেক কিছু করে দিচ্ছে। কিন্তু আমি বুঝি না ও কি দিয়ে সিদ্ধান্ত নিচ্ছে। কিংবা ও যা দিচ্ছে তা আসলেই ঠিক হচ্ছে কিনা। আমি কিভাবে ভরসা করব?”

তখন মনে হলো Agentic AI মানে শুধু Automation না, এটা হলো “Explainability”।

AI-এর সক্ষমতা বুঝতে হলে ইউজারদেরও একটি বেসিক লেভেলের ডিজিটাল লিটারেসি দরকার — তাই ডিজাইন প্রক্রিয়ার অংশ হিসেবে এজুকেশন একটি চলমান অভিজ্ঞতা হওয়া উচিত।

আমার ৪টি মূল ডিজাইন নীতি

১. স্বচ্ছতা (Transparency) প্রথম, স্মার্টনেস পরে

ইউজার জানতে চায় “AI কেন এই সিদ্ধান্ত নিল?”

সমাধান:

৩-স্তরের ট্রান্সপারেন্সি:

• লেভেল ১ঃ সাধারণ সাজেশন (যেমন: একটা ইমেইলের “রিপ্লাই দিতে চান?”)
• লেভেল ২ঃ “Why this?” বাটনে সংক্ষিপ্ত কারণ (যেমন: “আপনার আগের মেইল টোন দেখে এই ড্রাফট করা হয়েছে”)
• লেভেল ৩ঃ “Show details”-এ সম্পূর্ণ লজিক (যেমন: কী কী ডেটা অ্যানালাইসিস করা হয়েছে এবং কেন)।

২. ইউজারের হাতে সর্বদা কন্ট্রোল দিন

AI সাজেস্ট করবে, কিন্তু ফাইনাল একশন ইউজারের। ( এটা নির্ভর করবে প্রোডাক্টের অবস্থার উপর)

সমাধান: কনফিডেন্স-ভিত্তিক UI:

• AI ৯০% কনফিডেন্ট? ডাইরেক্ট একশন (যেমন: “সেন্ড করুন?”)
• ৬০-৯০% কনফিডেন্ট? অপশনস সহ সাজেশন (যেমন: “এই রিপ্লাই দিতে চান, নাকি এডিট করবেন?”)
• <৬০% কনফিডেন্ট? ক্ল্যারিফাইং প্রশ্ন (যেমন: “আপনি কি X বলতে চাচ্ছিলেন?”)

৩. সহযোগিতার ভঙ্গিতে ডিজাইন

৩টি প্যাটার্ন:

• Coach Pattern: শুধু গাইড করে, জোর করে না।
• Assistant Pattern: প্রয়োজনে হেল্প করে, কিন্তু বারবার ইন্টারাপ্ট করে না।
• Advisor Pattern: ডেটা দেখায়, কিন্তু সিদ্ধান্ত নেয় না।

৪. Visible Feedback Loop

ইউজার জানুক যে তার একশন AI-কে শেখাচ্ছে।

উদাহরণ: “আপনার এডিট করা রিপ্লাইটি পরবর্তী সময়ে ব্যবহার করা হবে। ধন্যবাদ!”

কি কি ভাবতে হতে পারে একজন Agentic AI ডিজাইনারদের

Agentic UX ডিজাইন করার সময় নিচের বিষয়গুলো নিয়ে ভাবা জরুরি। লেখার খাতিরে আমি ছোট করে দিচ্ছি, এখানে আরও হয়তো অনেক কিছু আসবে :

1. Intent Modeling

• ব্যবহারকারী এখন কী করতে চায়?
• সে কোন প্রসেসের কোন ধাপে আছে?
• আমরা কীভাবে আগেভাগেই তার প্রয়োজনীয়তাকে অনুমান করতে পারি?

যেমন: একজন ইউজার যদি বারবার ইনভয়েস ডাউনলোড করেন, অ্যাপ কিভাবে বুঝে নিজে থেকেই তার পরবর্তী ইনভয়েসটি সাজেস্ট করতে পারে?

2. Context Awareness

• ইউজার কবে লগইন করে?
• কোন ডিভাইস ব্যবহার করে?
• আগের স্টেপগুলো কী ছিল?

যেমন: Grammarly যখন tone ডিটেক্ট করে এবং লেখা পরিবর্তনের সাজেশন দেয় — সেটা ব্যবহারকারীর উদ্দেশ্য ও প্রেক্ষাপট বুঝেই দেয়।

3. Decision Delegation vs Control

• কোন জায়গায় আমরা সিদ্ধান্ত নিতে পারি ইউজারের হয়ে?
• কোথায় ইউজারের কনফার্মেশন দরকার?

আমার মতে এই জায়গাটা Agentic UX ডিজাইনের সবচেয়ে সেন্সিটিভ পয়েন্ট।

কিভাবে Agentic UX এপ্লাই করা যেতে পারে

যা চিন্তা করতে পারেন:

• Continuous user intent tracking
• Real-time context update
• Layered fallback (human-in-the-loop system)
• Ethical prompt usage
• Personalization memory (AI’s past knowledge)

যা চিন্তা না করাই উচিত:

• Over-automation (e.g., auto-submitting without prompt)
• Context-blind assistance
• Token AI Integration (just labeling it “AI”)
  

যখন AI ভুল করে? – Air Canada কেস স্টাডি

আমরা অনেকেই জানি, প্রযুক্তির ক্ষমতা যতই বাড়ুক, মানুষের আস্থা একবার হারালে আর ফেরত আনা কঠিন।

২০২৩ সালের Air Canada মামলা তার একটা স্পষ্ট প্রমাণ। একজন যাত্রী তাদের AI চ্যাটবটের কথায় প্ররোচিত হয়ে টিকিট কাটেন। চ্যাটবট তাকে বলে যে তিনি পরে “bereavement fare” ডিসকাউন্ট পাবেন।

টিকিট কেটে ফেলার পর এয়ারলাইনের পক্ষ থেকে বলা হয় — “চ্যাটবটটি ভুল বলেছে, আমরা দুঃখিত, কিন্তু ও তো আমাদের কর্মচারী না।”

বিচারক এই যুক্তি একদম বাতিল করে বলেন — “আপনার ওয়েবসাইটে যা বলা হয়, সেটা আপনার প্রতিষ্ঠানের দায়। মানুষ তো AI না, এয়ারলাইনকেই বিশ্বাস করে।”

এই ঘটনার সারকথা হলো —

Agentic AI এমন একটি শক্তি যার মাধ্যমে আপনি ব্যবহারকারীর ওপর প্রভাব ফেলতে পারেন, কিন্তু সে প্রভাব যদি আপনার ডিজাইনে অসতর্কভাবে পরিচালিত হয়, তবে তা আস্থার সংকট হয়ে দাঁড়াতে পারে।

তখন Don Norman-এর কথা মনে পড়ে: “আমরা প্রযুক্তি বানাই, কিন্তু মানুষ সেই প্রযুক্তি ব্যবহার করে — সেটাই ডিজাইনের সত্যিকারের পরীক্ষায় ফেলে।

ভবিষ্যতের Agentic ডিজাইনার মাইন্ডেসেট

Agentic AI ডিজাইন এখন এমন এক ক্ষেত্র, যেখানে পরিবর্তন নিয়ম নয়, বাস্তবতা। আজ যে ফিচার বা এপ্রোচ সবচেয়ে আধুনিক, কালকেই তা অপ্রাসঙ্গিক হয়ে যেতে পারে। এই বাস্তবতায় টিকে থাকতে হলে ডিজাইনের প্রতিটি সিদ্ধান্তে ভবিষ্যতের জন্য প্রস্তুতি থাকা জরুরি। একে বলে ফিউচার-প্রুফিং স্ট্র্যাটেজি — যা কোনও বিলাসিতা নয়, বরং প্রয়োজন।

সিস্টেম আর্কিটেকচার তৈরির সময় মডুলার ধারণায় এগোনো উচিত, যাতে প্রতিটি AI কম্পোনেন্ট আলাদা করে রিফাইন বা রিপ্লেস করা যায়, পুরো সিস্টেম না ভেঙেই। একই সঙ্গে বিভিন্ন AI মডেল নিয়ে A/B টেস্টিং চালিয়ে যাওয়া দরকার — কোন মডেল কোন কনটেক্সটে কার্যকর, সেটা বোঝার জন্য। এবং প্রতিটি নতুন মডেল বা ফিচার রোলআউটের সময়, যেন ইউজার অভিজ্ঞতায় কোনো বিঘ্ন না ঘটে — সেই উদ্দেশ্যে রাখা দরকার গ্রেসফুল ট্রানজিশন মেকানিজম।

AI এখন অনেক ইউজারের জন্য “ব্ল্যাক বক্স” — তারা জানেই না ভেতরে কী হচ্ছে। তাই ডিজাইন প্রক্রিয়ায় ইউজার এডুকেশন যেন একবারের কাজ না হয়, বরং একটি চলমান অভিজ্ঞতা হয়। অনবোর্ডিং-এ স্পষ্ট করে বলা উচিত, AI কী করতে পারে এবং কী পারে না। ধাপে ধাপে ফিচার ইন্ট্রোডাকশন, প্রোগ্রেসিভ ডিসক্লোজার, এবং হেল্প ডকুমেন্টেশনে AI-এর প্রেক্ষাপট ব্যাখ্যা রাখা প্রয়োজন — যেন ইউজার বুঝে, কাকে সে “সহকারী” বানাচ্ছে।

AI ডিজাইন একা বসে বানানো যায় না। কমিউনিটি ফিডব্যাক লুপ চালু রাখা দরকার — শুধু বাগ রিপোর্ট নয়, ব্যবহারকারীর বাস্তব অভিজ্ঞতা, তাদের আস্থার মাত্রা, কনফিউশন, এমনকি আনন্দ–সবকিছু। নিয়মিত ইউজার রিসার্চ, ট্রাস্ট সার্ভে, আর ফিচার ইউসেজ অ্যানালিটিক্স বিশ্লেষণ করে, ডিজাইন টিমের উচিত প্রতিনিয়ত নিজেকে প্রশ্ন করা: “আমরা কি এখনো মানুষের সঙ্গে AI-এর সম্পর্কটা পরিষ্কার রাখতে পারছি?”

সেই প্রশ্নের উত্তর খুঁজতে খুঁজতেই তৈরি হবে সত্যিকারের Agentic AI

Implementation এর বাস্তব চ্যালেঞ্জ

Agentic AI ডিজাইনে থিওরি পড়ে অনুপ্রাণিত হওয়া সহজ — কিন্তু বাস্তব জগতে সেটা ইমপ্লিমেন্ট করা অনেক বেশি কঠিন। তত্ত্ব আর বাস্তবের মাঝে ফাঁকটা তখনই বোঝা যায়, যখন কাগজের উপর আকা দাগকে স্ক্রিনে নেবার জন্য ব্যাখ্যা করতে হয়। আর এই জার্নিতে কিছু চ্যালেঞ্জ বারবার সামনে আসে।

পারফরম্যান্স হলো অন্যতম বড় চ্যালেঞ্জ। AI যত বেশি প্রসেসিং করে, তত বেশি সময় নেয় — আর ইউজার যত বেশি সময় অপেক্ষা করে, তত কম ধৈর্য ধরে। সেক্ষেত্রে ডিজাইন এবং ইঞ্জিনিয়ারিং দুইদিক থেকেই সমাধান দরকার: কমন কুয়েরিগুলো প্রি-প্রসেস করা, সম্ভাব্য একশনগুলো আগে থেকেই প্রিডিকটিভ লোড করে রাখা

এরপর আসে ডেটা প্রাইভেসি। এখনকার ডিজাইনে শুধু “ডেটা সংগ্রহ” যথেষ্ট না — সেটা কিভাবে সংগ্রহ করা হচ্ছে, কোথায় সংরক্ষণ হচ্ছে, আর কতদিন রাখা হচ্ছে — সব কিছুই প্রশ্নের মুখে পড়ে। GDPR, CCPA-এর মতো আইন শুধু ইউরোপ বা ক্যালিফোর্নিয়ার জন্য না, বরং একটা নতুন ডিজাইন স্ট্যান্ডার্ড তৈরি করেছে। AI ডিজাইনে তাই দরকার “ডেটা মিনিমাইজেশন” — অর্থাৎ যতটুকু তথ্য সত্যিই দরকার, কেবল সেটুকুই রাখা উচিত। ইউজারকে বিশ্বাস করাতে হলে, প্রথমে তার তথ্যকে সম্মান করতে হয়।

আরেকটা অবমূল্যায়িত কিন্তু ভয়ংকর বিষয় হলো স্কেলেবিলিটি। ছোট ইউজারের জন্য দুর্দান্ত ডিজাইন পারফরম্যান্স হলেও হঠাৎ দশগুণ ইউজার বেড়ে গেলে তখন কি হবে সেটা ভাবা উচিত। AI এর ক্ষেত্রে এটা আরও জটিল, কারণ অনেক প্রসেস রিয়েল-টাইমে ঘটে।

Agentic AI ডিজাইনে কেউই সব সমস্যার আগেভাগে সমাধান দিতে পারবে না। কিন্তু যে ডিজাইনাররা রিয়েল ওয়ার্ল্ড কেস থেকে শেখে, যারা শুধু ফিচার বানায় না, বরং পরিবেশ বুঝে স্ট্রাকচার চিন্তা করে, তারাই ভবিষ্যতের জন্য এই সিস্টেমের জন্য ডিজাইন তৈরি করতে পারবে — শুধু স্মার্ট নয়, টেকসইও।

---

আমি এই লেখাটা আমার বিভ্রান্তি, উপলব্ধি, দ্বিধা আর অভিজ্ঞতার কথা থেকেই লেখা। এটা কোন ডিজাইনের সফলতার কিংবা ব্যার্থতার গল্প না, বরং একটা ongoing প্রশ্ন: 

আমরা যারা Agentic AI-এর ডিজাইন করবো, তারা আসলে কী বানাবো? একটা ফিচার? না একটা চিন্তা করার সহকারী? 

আপনি যদি এই সময়ের ডিজাইনার হয়ে থাকনে, তাহলে হয়তো আপনিও এই প্রশ্নগুলোর মুখোমুখি হবেন হয়তো, এখনও ভাবছেন AI ফিচার দরকার কিনা, কীভাবে চালু করবেন, ইউজার বুঝবে তো? এই লেখা সেই ভাবনাগুলোকে উচ্চারণ করার একটা চেষ্টা। যেন আমরা বুঝতে পারি—Agentic AI ডিজাইন মানে কেবল ‘smart suggestion’ না, এটা সেই মুহূর্ত ডিজাইন করা, যখন একটা সিস্টেম মানুষের হয়ে চিন্তা করতে চায়।

আমি সব গুলো সংজ্ঞা দিলাম না, কারণ এগুলো আপনি কথাও না বুঝলে AI কে বললেই পেয়ে যাবেন। আমি শুধু তাই বলছি যা আমি অনুভব করেছি কিংবা আমার কাজের অভিজ্ঞতা। আমার এই লেখার উদ্দেশ্য কেউ কে কিছু শিখানো না। আমি মনে করি একটা কমিউনিটি চিন্তার শুরু হয় কথা বলা থেকে, কেউ সেটা ব্যাখ্যা করে, কেউ প্রতিবাদ, আর কেউ প্রয়োগ তারপর সবাই মিলে একটা জায়গায় পৌছায়। আমার লক্ষ্য এমনটাই।

আপনার কোন পয়েন্ট অফ ভিউ থাকলে শেয়ার করবেন।