এআই রিপোর্ট · Stanford Digital Economy Lab · 2026-10-29 · গবেষণাপত্র

Multi-User Large Language Model Agents - Stanford Digital Economy Lab

LLM-ভিত্তিক এজেন্ট পরিকল্পনা ও সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহকারী হিসেবে ক্রমশ বেশি ব্যবহৃত হচ্ছে, কিন্তু বেশিরভাগই একজন ব্যবহারকারীকে সেবা দেওয়ার জন্য অপ্টিমাইজ করা। দলের কর্মপ্রবাহে এলে এদের ভিন্ন ভূমিকা ও কর্তৃত্বের একাধিক ব্যবহারকারীকে সেবা দিতে হয়, যা দ্বন্দ্ব, তথ্যের অসমতা ও গোপনীয়তার সমস্যা তৈরি করে। এই গবেষণায় এ ধরনের বহু-ব্যবহারকারী এজেন্টের প্রথম নিয়মতান্ত্রিক পরীক্ষা উপস্থাপন করা হয়েছে, যেখানে নির্দেশনা অনুসরণ, গোপনীয়তা সংরক্ষণ ও সমন্বয় যাচাই করা হয়েছে, এবং দেখা গেছে অগ্রণী LLM-গুলো পরস্পরবিরোধী লক্ষ্যের মধ্যে স্থিতিশীল অগ্রাধিকার বজায় রাখতে হিমশিম খায়, বহু-পর্বের মিথস্ক্রিয়ায় আরও বেশি গোপনীয়তা লঙ্ঘন করে, এবং সমন্বয়ের জন্য পুনরাবৃত্তিমূলক তথ্য সংগ্রহ প্রয়োজন হলে অদক্ষ হয়ে পড়ে।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব এআই রিপোর্ট →