পরিকল্পনাকারী এজেন্ট, প্রচুর GPU-নির্ভর বৈজ্ঞানিক গণনা এবং দুই অংশের চারপাশের নিয়ন্ত্রণকে আলাদা করে জীবপ্রযুক্তি এজেন্টের একটি রেফারেন্স আর্কিটেকচার প্রকাশ করেছে Google Cloud। ১৬ অক্টোবরের নকশাবিষয়ক লেখাটি বর্ণনা করে, ওষুধ আবিষ্কারের একটি দল কীভাবে Google Cloud-এ প্রোটিন ভাঁজ, অণু তৈরি ও লিড যৌগের পর্যালোচনা সমন্বয় করতে পারে। এতে একটি পদ্ধতি ও উদাহরণ প্রযুক্তিকাঠামো আছে; কিন্তু পরিমাপ করা গ্রাহক স্থাপনা, প্রক্রিয়াকরণ হারের ফল বা যাচাইকৃত সম্ভাব্য ওষুধ দেখানো হয়নি।

গবেষণার জন্য এজেন্ট ব্যবস্থা মূল্যায়ন করা দলগুলোর কাছে এই পার্থক্য গুরুত্বপূর্ণ। ভাষা মডেল কাজ পাঠাতে ও ফলের সারাংশ দিতে পারে, কিন্তু প্রোটিনের গঠন বা ডকিংয়ের গতিপথ সাধারণ চ্যাট প্রসঙ্গ হিসেবে নেওয়ার পক্ষে অতিরিক্ত বড়। বৈজ্ঞানিক গণনার নিজস্ব রানটাইম, সারি ও প্রবেশ নিয়ন্ত্রণও থাকে। Google-এর প্রস্তাব এই অংশগুলোর মধ্যে স্পষ্ট সীমানা রাখে, যাতে সম্মিলিত কর্মপ্রবাহের ওপর নির্ভর করার আগে দল প্রতিটি অংশ পরীক্ষা করতে পারে।

তিন স্তর, ভিন্ন কাজ

প্রথম স্তর হলো Agent Runtime-এ একটি প্রধান সমন্বয়কারী। Google-এর উদাহরণে এর দুই বিশেষজ্ঞ উপএজেন্ট আছে: একটি লিড যৌগের উন্নয়নের জন্য, অন্যটি নিরাপত্তা যাচাইয়ের জন্য। প্রধান এজেন্ট অনুরোধকে ভাগ করে, কাজ পাঠায় এবং উত্তর একত্র করে। প্রস্তাবিত নকশায় এজেন্টগুলোর অভ্যন্তরীণ কাজ হস্তান্তর একই প্রক্রিয়ার ভেতর ঘটে। Agent Runtime একটি পরিচালিত স্থাপনা পরিবেশ। এজেন্টকে কল করার আগে প্রকল্প স্থাপন, Agent Platform SDK for Python, এজেন্ট তৈরি ও স্থাপনার ধাপ Google নথিভুক্ত করেছে। কনটেইনারে থাকা এজেন্টকে তার রানটাইম চুক্তি মানতে হবে।

দ্বিতীয় স্তর ব্যয়বহুল বৈজ্ঞানিক কাজ চালায়। Google-এর উদাহরণ NVIDIA-র ESMFold ও GenMol ইনফারেন্স মাইক্রোসার্ভিসকে Google Kubernetes Engine-এ রাখে, যেখানে RTX PRO 6000 Blackwell GPU-যুক্ত G4 ভার্চুয়াল মেশিন ব্যবহৃত হয়। প্রোটিন ভাঁজ ও অণু তৈরি হলো সমন্বয়কারী যে কাজের অনুরোধ করবে তার উদাহরণ; সাধারণ উদ্দেশ্যের ভাষা মডেল নিজে এই গণনা করে না। কোল্ড-স্টার্টের দেরি কমাতে লেখাটি অন্তত একটি GKE নোড সক্রিয় রাখা ও পড শুরু হলে মডেলের ওজন লোড করার পরামর্শ দেয়। প্রস্তুত নোড ও লোড করা ওজন সম্পদ ব্যবহার করে; এই পছন্দের বিলম্ব, ব্যবহারের হার বা খরচের তুলনা লেখায় নেই।

তৃতীয় স্তর প্রবেশাধিকার পরিচালনা করে। Agent Identity এজেন্টকে SPIFFE পরিচয় ও পরিচালিত X.509 সনদ দেয়, যা IAM অনুমতি ও অডিট লগের সঙ্গে ব্যবহার করা যায়। Agent Gateway সমর্থিত আগমন ও বহির্গমন পথে প্রবেশের নিয়ম প্রয়োগ করতে পারে। Agent Registry এজেন্ট, MCP সার্ভার, টুল ও এন্ডপয়েন্টের তালিকা রাখে। গুরুত্বপূর্ণ পরিণতিসম্পন্ন ধাপে Model Armor পরীক্ষা ও মানুষের অনুমোদনও Google প্রস্তাব করে। এসব নিয়ন্ত্রণের জন্য স্থাপনা ও নীতি কনফিগার করা প্রয়োজন; আর্কিটেকচারের ছবিতে থাকা মানেই কোনো নির্দিষ্ট তথ্যপথ ব্যক্তিগত বা প্রতিটি সিদ্ধান্ত অডিট করা হয়, তা প্রতিষ্ঠিত হয় না।

ফাইল পাঠান স্টোরেজের মাধ্যমে, প্রম্পটের মাধ্যমে নয়

নকশার সবচেয়ে সহজে অন্য কাজে প্রয়োগযোগ্য অংশ হলো বড় বৈজ্ঞানিক তথ্য সামলানোর পদ্ধতি। প্রস্তাবিত কর্মপ্রবাহ PDB ফাইল, ডকিংয়ের অবস্থান ও গতিপথের লগ Cloud Storage-এ লেখে। এজেন্টগুলো অবজেক্টের রেফারেন্স ও ছোট সারাংশ বিনিময় করে, তারপর টুলের প্রয়োজন হলে মূল তথ্য নিয়ে আসে। এতে স্থানাঙ্কের অ্যারে LLM-এর কনটেক্সট উইন্ডোতে ঠেলে দিতে হয় না এবং ফাইলের প্রবেশাধিকার ও সংরক্ষণকাল নিয়ন্ত্রণের জন্য দল আলাদা জায়গা পায়।

এই পদ্ধতিতে অবজেক্টের জন্য স্বাক্ষরিত URI বর্ণনা করেছে Google। স্বাক্ষরিত URL নিজেই ঘোষিত পরিধি ও মেয়াদের প্রবেশাধিকার প্রমাণপত্র। তাই বাস্তব কর্মপ্রবাহে মেয়াদ শেষ হওয়া, অনুমতি ও লগিং এখনও দলকে নির্ধারণ করতে হবে। বাস্তব ব্যবহারের জীবপ্রযুক্তি পাইপলাইনের পূর্ণ স্টোরেজ নীতি, তথ্য কোন স্থানে থাকবে তার কনফিগারেশন বা হুমকির মডেল এই নকশাবিষয়ক লেখা নথিভুক্ত করে না। ব্যক্তিগতভাবে হোস্ট করা গণনা কনটেইনার মালিকানাধীন গঠনগুলো প্রতিষ্ঠানের সীমানায় রাখে—এই দাবি গঠনগুলো গ্রহণ বা এগিয়ে দেওয়া প্রতিটি উপাদানের ওপর নির্ভরশীল। এর মধ্যে স্টোরেজ, মডেল কল, লগ ও বহির্মুখী এন্ডপয়েন্টও আছে।

দীর্ঘ সিমুলেশন শৃঙ্খলকে একটি স্পষ্ট টুল ইন্টারফেসের পেছনে রাখা এবং ধাপ শেষ হলে অগ্রগতি জানানোর পরামর্শও লেখায় আছে। নকশার এসব সিদ্ধান্ত প্রকৃত ব্যাকএন্ড সারির প্রেক্ষিতে মূল্যায়ন করতে হবে। বৈজ্ঞানিক সেবা ভেতরে অনুরোধগুলো ধারাবাহিকভাবে চালালে আরও অনুরোধ সমান্তরালে পাঠিয়ে লাভ হবে না। প্রস্তাবিত কনফিগারেশনের প্রক্রিয়াকরণ হার ডিটারমিনিস্টিক, এমন কোনো বেঞ্চমার্ক নিবন্ধটি দেয় না।

মানুষের সিদ্ধান্ত কোথায় রাখা হবে

গঠন খোঁজা বা রাসায়নিক নাম শনাক্ত করার মতো ফিরিয়ে নেওয়া যায় এমন প্রস্তুতি এজেন্টকে করতে দেয় Google-এর প্রস্তাব, তবে বেশি খরচ বা গুরুত্বপূর্ণ পরিণতিসম্পন্ন কাজের জন্য ব্যক্তির অনুমোদন চায়। উদাহরণ হলো একাধিক GPU-তে ডকিং চালানো, লিড যৌগকে বাস্তব পরীক্ষাগারে সংশ্লেষণের দিকে নেওয়া ও গবেষণা কর্মসূচি আর্কাইভ করা। গবেষণা সংস্থাকে সেই অনুমোদনের ধাপ, অনুমোদনকারী এবং প্রতিটি ধাপে দেখানোর প্রমাণ নির্ধারণ করতে হবে। লেখায় যাচাইকৃত নিরাপত্তা পরীক্ষার ফল নেই, আর বিশেষজ্ঞ পর্যালোচনা ছাড়া মডেল ওষুধবিজ্ঞানবিষয়ক সিদ্ধান্ত নিতে পারে, তাও প্রতিষ্ঠিত হয়নি।

পরিচালনব্যবস্থার নথি ব্লগের কিছু বিস্তৃত কথার পরিধি সীমিত করে। Gateway, Agent Runtime-এর সঙ্গে আগমন ও বহির্গমন দুই পথই সমর্থন করে, কিন্তু Gemini Enterprise-এর জন্য শুধু বহির্গমন সমর্থন আছে। স্পষ্ট IAM নীতি কোনো অনিবন্ধিত গন্তব্যের URL লক্ষ্য করলে সেটিতেও পৌঁছানো যায়; তাই নিবন্ধন নিজেই সব অপরিচিত টুল আটকানোর সার্বজনীন ব্যবস্থা নয়। Model Armor পরীক্ষা এমন সুরক্ষার মধ্যে পড়ে যা দল কনফিগার করতে পারে। Agent Identity-এর নথিভুক্ত সীমার মধ্যে এজেন্ট পরিচয়কে Cloud Storage বাকেটের লেগাসি ভূমিকা দিতে না পারা রয়েছে। এজেন্ট মুছে দিলে IAM বাইন্ডিং হাতে পরিষ্কার করতে হয়।

যাচাইয়ের জন্য Google Cloud-এর আলাদা এজেন্ট প্লাগইন মূল্যায়ন থেকে চারটি শিক্ষা উপকারী প্রেক্ষাপট দেয়, যদিও সেই প্লাগইনটি ভিন্ন ব্যবস্থা। দল দেখেছে, কেবল এজেন্টের চূড়ান্ত উত্তর বিচার করলে টুল-কল লগে দৃশ্যমান কাজ বাদ পড়ে। একই সময়ে হওয়া কলের গঠন ধরে রাখা, বাস্তব চালনা ও শুধু পরিকল্পনার চালনা তুলনা করা এবং বিশেষজ্ঞের বাছাই করা ভিত্তিকাজ রাখা তাদের পরামর্শ। জীবপ্রযুক্তি প্রস্তাবে প্রয়োগ করলে এর অর্থ প্রকৃত স্টোরেজ লেখা, মডেল এন্ডপয়েন্ট, অনুমতির সিদ্ধান্ত, সারির আচরণ ও মানুষের অনুমোদন পরীক্ষা করা। BIG CHANGE এই আর্কিটেকচার তৈরি বা পরীক্ষা করেনি।

আগে আমাদের Google Antigravity দিয়ে জীবাণুরোধী পেপটাইডের প্রাথমিক বাছাই বিষয়ক প্রতিবেদনটি ভিন্ন বৈজ্ঞানিক এজেন্ট কাজ নিয়ে। এখানে প্রস্তাবিত অবকাঠামো তৈরি বা যাচাই করা হয়েছে, এটি তা প্রতিষ্ঠা করে না।

প্রবেশাধিকার, খরচ ও প্রকাশের অবস্থা

দলের Google Cloud প্রকল্প, প্রাসঙ্গিক API ও IAM সেটআপ, Agent Runtime স্থাপনা, GKE GPU সক্ষমতা, স্টোরেজ এবং কনফিগার করা পরিচালন উপাদান লাগবে। প্রাপ্যতা ও সীমা নির্বাচিত অঞ্চল, কোটা ও পণ্যের কনফিগারেশনের ওপর নির্ভরশীল। Agent Runtime-এর নথি অঞ্চল ও কোটার তালিকা দেখায় এবং বলে একটি বিনা মূল্যের স্তর আছে। Agent Platform-এর মূল্যতালিকা রানটাইম গণনা ও মেমরির মূল্য এবং Gateway থেকে বহির্গমনের বিল ব্যাখ্যা করে; মডেল ব্যবহার, GPU অবকাঠামো ও Cloud Storage-এর আলাদা খরচ যোগ হয়। Google-এর মূল্য ক্যালকুলেটর নির্বাচিত কনফিগারেশনের হিসাব করতে সাহায্য করতে পারে। সব সময় প্রস্তুত রাখা GPU পুলও সেই হিসাবে ধরতে হবে।

উপাদানের নথিগুলো ব্যবহারযোগ্য সেবার বর্ণনা দেয়, কিন্তু তাতে সম্মিলিত জীবপ্রযুক্তি পদ্ধতিটি সাধারণভাবে উপলব্ধ, পরিমাপ করা পণ্য হয় না। Registry-এর স্বতন্ত্র স্কিল স্পষ্টভাবে Preview চিহ্নিত, অথচ এখানে দেখা পাতাগুলো প্রস্তাবিত কাঠামোর সব উপাদানের জন্য একই প্রকাশ-পর্যায়ের পরিচয় দেয় না। নির্দিষ্ট মডেল কনটেইনার, নেটওয়ার্ক নিয়ন্ত্রণ ও গবেষণা অ্যাপের সামঞ্জস্য নির্ধারিত অঞ্চল ও স্থাপনার জন্য পরীক্ষা করতে হবে। এই নিবন্ধটি ১৬ অক্টোবরের প্রস্তাবের নথিভিত্তিক বিশ্লেষণ; সেটআপ নির্দেশিকা বা চলমান স্থাপনার বিবরণ নয়।

বড় পরিবর্তন

Google জীবপ্রযুক্তি এজেন্টের কর্মপ্রবাহকে পরিকল্পনা, বিশেষায়িত বৈজ্ঞানিক গণনা ও নিয়ন্ত্রিত প্রবেশাধিকারে ভাগ করার পথ দেখিয়েছে। বড় গঠনগুলো রেফারেন্সের মাধ্যমে পাঠানো হয় এবং ব্যয়বহুল বা গুরুত্বপূর্ণ পরিণতিসম্পন্ন কাজের জন্য মানুষের অনুমোদন রাখা হয়। গবেষণা অবকাঠামোর দলগুলোকে মূল্যায়নের নির্দিষ্ট সীমানা দেয় এই নকশা। গতি, বিচ্ছিন্নতা, বৈজ্ঞানিক নির্ভরযোগ্যতা ও পরিচালন ব্যয় এখনও কনফিগার করা স্থাপনা এবং পরিমাপসহ পরীক্ষার মাধ্যমে উত্তর দেওয়ার বিষয়।

সূত্র ও আরও পড়ার উপকরণ

  • Google Cloud, ‘স্বায়ত্তশাসনের নকশা’: ১৬ অক্টোবরের রেফারেন্স আর্কিটেকচার ও এর প্রস্তাবিত উপাদান, কাজের ধরন এবং অনুমোদনের ধাপ।
  • Agent Runtime-এর নথি: পরিচালিত এজেন্ট স্থাপনা, পূর্বশর্ত, ফ্রেমওয়ার্ক সমর্থন, অঞ্চল ও কোটার লিংক এবং মূল্যের তথ্যের প্রবেশপথ।
  • Agent Identity-এর পরিচিতি: পরিচয় ও প্রবেশাধিকার প্রমাণপত্রের কার্যপদ্ধতি, IAM জীবনচক্র ও Cloud Storage ভূমিকার একটি সীমা।
  • Agent Gateway-এর পরিচিতি: প্রয়োগের মডেল, রানটাইম মোড, কনফিগারেশনের ওপর নির্ভরশীল সুরক্ষা ও ঘোষিত সীমা।
  • Agent Registry-এর নথি: নিবন্ধিত সম্পদের ধরন ও স্বতন্ত্র স্কিলের Preview অবস্থা।
  • Agent Platform-এর মূল্য: Runtime ও Gateway-এর বিলের ভিত্তি; পুরো কাঠামোর হিসাব আলাদা করতে হবে।
  • Google Cloud-এর মূল্যায়নের চার শিক্ষা: কাজ চলার রেকর্ড ও মূল্যায়নের নকশা পরীক্ষা সম্পর্কে অন্য এজেন্ট প্লাগইন থেকে প্রেক্ষাপট।

সূত্র পরীক্ষা করা হয়েছে ১৮ অক্টোবর ২০২৬। BIG CHANGE প্রস্তাবিত জীবপ্রযুক্তি ব্যবস্থা স্থাপন বা বেঞ্চমার্ক করেনি।