Planning & Task Decomposition
📘 বড় কাজ ছোট ধাপে ভাগ।
🌐 Break big goals into steps.
🦾
1
ধারণা · Concept
কী এবং কেন📘 বাংলা ব্যাখ্যা:
বড় কাজ ছোট ধাপে ভাগ।
বড় কাজ ছোট ধাপে ভাগ।
🌐 English:
Break big goals into steps.
Break big goals into steps.
🗂 কোথায় পড়ে
৪. ডিপ লার্নিং ও এআই → এজেন্টিক এআই → Planning & Task Decomposition
🎯 এই শাখার লক্ষ্য
Design tool-using, memory-backed, multi-agent systems safely
🧰 টুলস
LangGraph, CrewAI, MCP
🪜
ধাপে ধাপে শিখুন · Step-by-step
কেন শিখবেন → কীভাবে শিখবেন → উদাহরণ → সাধারণ ভুল💡 কেন গুরুত্বপূর্ণ?
জটিল লক্ষ্য একবারে হয় না—ভাগ করে পরিকল্পিতভাবে সম্পন্ন।
- ধাপ 1লক্ষ্যকে সাব-টাস্ক তালিকায় ভাগ (plan)
- ধাপ 2প্রতিটি সাব-টাস্ক একে একে সম্পাদন (execute), ফল সংরক্ষণ
- ধাপ 3প্রতিটি ধাপের পর রিফ্লেকশন: ঠিক হয়েছে? পরিকল্পনা বদলাতে হবে?
- ধাপ 4চূড়ান্ত ফল একত্র ও যাচাই
🧪 বাস্তব উদাহরণ
"হিটওয়েভ রিপোর্ট" → ১) ডেটা আনা ২) ঝুঁকিপূর্ণ এলাকা নির্ণয় ৩) চার্ট ৪) সুপারিশ লেখা।
⚠️ সাধারণ ভুল
পরিকল্পনা একবার করে কখনো সংশোধন না করা।
🔑 মূল শব্দ (Key terms)
planningtask decompositionplan-and-executereflection
3
সাব-টপিক ও বিস্তারিত · Sub-topics
টপিক → সাব-টপিক → সাব-সাব টপিক5.1 Plan-and-execute
5.2 সাব-টাস্ক ট্রি
5.3 রিফ্লেকশন ও সেলফ-কারেকশন
🎬
ভিডিও · Videos (বাংলা ও English)
ক্লিক করলে সাইটের ভেতরেই ফ্লোটিং প্লেয়ারে চলবে · ভিডিও MySQL-এ সংরক্ষিত📺 আরও খুঁজুন
💻
হাতে-কলমে · Try it (Agentic AI)
এডিট করে Run চাপুন · Ctrl+Enter# ReAct-style agent with real tools (rule-based planner stands in for an LLM)
import statistics
data={"Dhaka":[31,33,35,36],"Sylhet":[28,29,30,31]}
tools={"mean":lambda c:statistics.mean(data[c]),"max":lambda c:max(data[c])}
plan=[("mean","Dhaka"),("mean","Sylhet"),("max","Dhaka")]; memory={}
for tool,arg in plan:
obs=tools[tool](arg); memory[f"{tool}({arg})"]=obs
print(f"Thought: need {tool} of {arg} -> Action: {tool}('{arg}') -> Observation: {obs}")
hot=max(data,key=lambda c:memory[f"mean({c})"]); print("Final answer: hotter city =",hot,memory)❓
সেল্ফ-চেক · Self check
🔗
সংযুক্ত কনসেপ্ট · Connected concepts
এই শাখার অন্যান্য অংশ
1. What is an AI Agent2. Tool Use Function Calling3. ReAct Reasoning and Acting4. Agent Memory5. Planning & Task Decomposition6. Multi-Agent Systems7. LangGraph8. Model Context Protocol MCP9. Agent Evaluation & Guardrails10. Building a Data Analyst Agent