আমি নিউ ইয়র্কের আপার ইস্ট সাইডে অবস্থিত একটি খুচরা বিক্রেতাকে প্রো বোনো পরামর্শ প্রদান করি এবং আমাদের সাম্প্রতিক ভিডিও মিটিংয়ে আমরা নতুন গ্রাউন্ড কভার করেছি। স্ট্রাকচার্ড ডেটা, ক্যাটালগ ফিড, Google এর ইউনিভার্সাল কমার্স প্রোটোকল বা OpenAI এর এজেন্টিক কমার্স প্রোটোকলের সাথে সংযোগ। কিন্তু আমরা সে বিষয়ে কথা বলিনি যে বিক্রয় হবে কিনা তা নির্ধারণ করে: একবার একজন এআই এজেন্ট, একজন মানুষ নয়, লেনদেনটি সম্পন্ন করার পরেও কি নীচের অর্থপ্রদান কাজ করে?
Shopify প্রেসিডেন্ট হারলে ফিঙ্কেলস্টেইন কোম্পানির ফেব্রুয়ারী 2026 উপার্জন কলে সেই প্রশ্নের কিছু উত্তর দিয়েছেন এবং এটি একটি ছোট সংখ্যা নয়। AI-চালিত অনুসন্ধানের মাধ্যমে আসা অর্ডারগুলি জানুয়ারী 2025 থেকে 15 গুণ বেড়েছে এবং ইতিমধ্যেই বিগত বছরে নির্মিত তিনটি পৃথক প্রোটোকলের মাধ্যমে রুট করা হয়েছে: Google এর ইউনিভার্সাল কমার্স প্রোটোকল, OpenAI এর এজেন্টিক কমার্স প্রোটোকল এবং Salesforce এর Agentforce Commerce, যা একটি competing স্ট্যান্ডার্ডের পরিবর্তে UCP এর সাথে সারিবদ্ধ করা বেছে নিয়েছে। Etsy বিক্রেতারা প্রথমে ChatGPT-এর মধ্যে Glossier, Spanx এবং Vuori সহ Shopify বণিকদের সাথে লাইভ হয়েছিল। ওপেনএআই তখন থেকে চ্যাটে স্থানীয় অর্থপ্রদান থেকে সরে এসেছে, পরিবর্তে খুচরা বিক্রেতা অ্যাপগুলিতে কেনাকাটা সরিয়েছে, অন্তর্নিহিত প্রশ্নটিকে কম প্রাসঙ্গিক না করে আরও তীব্র করে তুলেছে।
এর পরে কী হয় তা জানতে আমি কনস্ট্যান্টিন ক্লাগিনকে ইমেল করেছি। তিনি 2015 সালে সফ্টওয়্যারটিকে একটি সঠিক পরীক্ষার অংশীদার দেওয়ার জন্য QAwerk প্রতিষ্ঠা করেছিলেন এবং এজেন্সিটি উত্তর আমেরিকা, ইউরোপ এবং আফ্রিকা জুড়ে 300 টিরও বেশি গ্রাহক প্রকল্প পরীক্ষা করেছে৷ দৃশ্যমানতার প্রশ্নে তার উত্তর ছিল যে একটি AI প্ল্যাটফর্মের ফলাফলে একটি পণ্য উপস্থাপন করা সহজ অর্ধেক, তবে বর্তমান ঘর্ষণটির বেশিরভাগ অংশ নিম্নপ্রবাহে, যে অংশে কেউ এখনও পরীক্ষা করছে না।
একজন এজেন্ট একজন ব্যক্তির মত কিছু কিনবেন না
ক্ল্যাগিনের ফ্রেমিংটি আপনি একবার শুনলে সহজ হয়: একজন মানুষের ক্রেতা অসামঞ্জস্যপূর্ণ গতিতে স্ক্রোল করে, বিভ্রান্ত হয়, একটি কার্ট পরিত্যাগ করে এবং কয়েক ঘন্টা পরে এটিতে ফিরে আসে। একজন AI এজেন্ট দ্রুত এবং স্বজ্ঞাত API কলগুলিকে ফায়ার করে, একটি পণ্যকে প্রদত্ত মানদণ্ডের বিপরীতে মূল্যায়ন করে এবং সেকেন্ডের মধ্যে সিদ্ধান্ত নেয়। এই গতি ঠিক যা মানুষের জন্য সুর করা সিস্টেম ভেঙে দেয়।
রেট লিমিটিং এবং ডিটেকশন বটগুলি এমন আচরণ ধরার জন্য বিদ্যমান যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রদর্শিত হয়, যা একটি বৈধ শপিং এজেন্টের মতো দেখতে। একটি অবিচ্ছিন্ন মানব পরিদর্শনের চারপাশে নির্মিত মিটিংয়ের যুক্তি এমন একটি সম্ভাবনাকে দমিয়ে দেয় যিনি একটি পণ্য অনুসন্ধান করেন, মিটিং বন্ধ করেন এবং ক্রয় সম্পূর্ণ করতে পরে ফিরে আসেন। Klyagin এর দল অন্যান্য নিয়ন্ত্রিত শিল্পে মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেমগুলি পরীক্ষা করেছে এবং ধারাবাহিকভাবে একই মূল কারণ খুঁজে পেয়েছে: বেশিরভাগ QA প্রোগ্রামগুলি যাচাই করে যে একটি সিস্টেম সঠিক আউটপুট তৈরি করে, এবং প্রায় কেউই যাচাই করে না যে আশেপাশের অবকাঠামো একটি অ-মানবীয় অভিনেতাকে মেশিনের গতিতে এর মধ্য দিয়ে চলা সহ্য করে।
এখানেই একটি ভাল-রেট, ভাল-অপ্টিমাইজ করা পণ্য এখনও রূপান্তর করতে ব্যর্থ হয়। এআই এসইও এবং দৃশ্যমানতার কাজ যা বেশিরভাগ খুচরা বিক্রেতারা এই মুহূর্তে ফোকাস করছেন তা সম্পূর্ণভাবে তার উপরে বসেছে।
ব্যর্থতার ধরণটি আপনি যা অনুমান করবেন তা নয়
আমি Cleagin কে একটি চেকআউট, পণ্যের ডেটা, বা রিফান্ড ব্যর্থতার একটি বাস্তব জীবনের উদাহরণের জন্য জিজ্ঞাসা করেছি বিশেষভাবে একটি এআই এজেন্ট দ্বারা সৃষ্ট, একটি নাটকীয় গল্পের প্রত্যাশা করে। তিনি এমন কোনো যাচাইকৃত উৎপাদন ঘটনা দেখেননি যেখানে একজন এজেন্ট নিজেই একজন গ্রাহকের চেকআউট ব্যর্থ করে দেয় এবং সে এজেন্টের ব্যর্থতা হিসাবে একটি সাধারণ ই-কমার্স বাগ সাজাতে ইচ্ছুক ছিল না, ঠিক এই কারণেই তার আসল উত্তরটি একটি তৈরি উপাখ্যানের চেয়ে বেশি মূল্যবান।
তার দল বার বার যা খুঁজে পেয়েছে, তা হল আরও সূক্ষ্ম সমস্যা যা একজন ব্যক্তির পরিবর্তে ক্রেতা সফ্টওয়্যার হয়ে গেলে গুরুতর হয়ে ওঠে। একটি গ্রাহক প্রকল্পে, প্রাইডফিট নামে একটি ফানেল, প্রকৌশলীরা আবিষ্কার করেছেন যে দুটি পৃথক উপাদান একই প্রোগ্রাম ডেটার নিজস্ব প্রতিলিপি বজায় রেখেছে, উভয়ের মধ্যে মূল্য এবং বৈশিষ্ট্যের সামান্য পার্থক্য রয়েছে। একজন মানুষের ক্রেতা কখনো খেয়াল করতে পারে না, অথবা পৃষ্ঠাটি রিফ্রেশ করতে পারে। একজন এআই এজেন্টের কোন চাক্ষুষ প্রসঙ্গ নেই এবং পুনরাবৃত্তিযোগ্য বিচার নেই। যদি তিনি একটি ডেটা উত্সের উপর ভিত্তি করে একটি প্ল্যান নির্বাচন করেন এবং অন্যটির বিপরীতে চেক আউট করেন, তাহলে মূল্য, SKU বা উপলব্ধতার অমিল এমন পরিস্থিতিতে চুক্তিটি বিলম্বিত করতে পারে যে এজেন্ট নিজেই সমাধান করতে পারে না।
Klyagin এর দল ডুপ্লিকেশন এবং একত্রিত প্রোগ্রাম ডেটা সরিয়ে দিয়েছে যাতে ফানেলের প্রতিটি অংশ একটি একক উত্স থেকে আঁকা হয়। কিন্তু সমস্ত এজেন্ট ট্রেডিংয়ে তিনি যে প্যাটার্নটি প্রায়শই দেখতে আশা করেন তা ভুল পণ্য বেছে নেওয়া এজেন্ট নয়। এই সিস্টেমগুলি ক্রয়ের অবস্থার উপর আলাদা: একটি ইনভেন্টরি আপডেট মানে একটি সংস্করণ স্টকে আছে যখন একটি চেকআউট ইঙ্গিত করে যে এটি স্টক নেই, একটি টাইম-আউট অনুরোধ একটি শেষ পয়েন্টের বিরুদ্ধে পুনরায় পরীক্ষা করা হয় যা যথেষ্ট শক্তিশালী নয়, অথবা আপডেট করা অর্ডারের স্থিতি যে এজেন্ট এটি শুরু করেছে তার কাছে পৌঁছানোর আগে মার্চেন্টের পক্ষ থেকে একটি চার্জব্যাক সাফ করা হয়৷ কেউ প্রায়ই এই ধরনের অসংগতি বন্ধ করে দিতে পারে এবং বুঝতে পারে আসলে কি ঘটেছে। একজন এজেন্টের প্রতিটি API, প্রতিটি পণ্য আপডেট এবং প্রতিটি অর্ডারের অবস্থা ইতিমধ্যেই সম্মত হতে হবে।
আপনি একটি চতুর্থ প্রোটোকল তাড়া করার আগে চলমান মূল্য 3 চেক
Klyagin গ্রাহকদের তিনটি নির্দিষ্ট পরীক্ষার নির্দেশ দেয়, এবং আমি মনে করি যে কোনও খুচরা বিক্রেতা বর্তমানে ক্যাটালগ সিঙ্ক এবং বিল্ট-ইন ডিজাইন ট্যাগগুলিতে ফোকাস করছে তাদের তালিকায় চতুর্থ এআই প্ল্যাটফর্ম যোগ করার আগে তিনটিই চালানো উচিত।
- চেকআউট API পরীক্ষা করুন কিভাবে একজন এজেন্ট আসলে এটিকে আঘাত করে। একটি সময়ে একটি ধীর মানুষের মুখোমুখি নয়, কিন্তু অনেক সমান্তরাল কথোপকথন দ্রুত পর্যায়ক্রমে গুলি হয়েছে। একটি POS যেটি ঘটনা ছাড়াই লক্ষ লক্ষ মানুষের সেশন পরিচালনা করেছে তা এখনও প্রথমবার এই ট্র্যাফিক প্যাটার্নের মুখোমুখি হলে ব্যর্থ হতে পারে এবং এই মুহূর্তে UCP বা ACP-এর সাথে সংযোগকারী বেশিরভাগ খুচরা বিক্রেতারা সত্যিই জানেন না যে তাদের কিনা।
- পণ্যের ডেটার যথার্থতা পরীক্ষা করুন যেমন একটি মেশিন এটি পড়ে, ব্রাউজার যেভাবে এটি প্রদর্শন করে তা নয়। একটি পৃষ্ঠা যা একজন মানুষের ভিজিটরের সাথে পুরোপুরি সামঞ্জস্যপূর্ণ দেখায় এটির নীচে দুটি ভিন্নমতের উত্স থেকে টেনে আনতে পারে, এবং এজেন্টের কাছে পৃষ্ঠাটি স্ক্রোল করা ব্যক্তি যেভাবে অসামঞ্জস্যতা লক্ষ্য করতে পারে তার কোনও উপায় নেই৷
- নিশ্চিত করুন যে রিটার্ন এবং রিটার্ন প্রথম চেষ্টায় সঠিকভাবে সাফ করা হয়েছে। যখন একটি মেশিন অনুরোধ শুরু করে, তখন আংশিক ব্যর্থতা বা এমন একটি স্ট্যাটাস যা কখনও সিঙ্ক হয় না তা ধরার জন্য লুপে কোনও গ্রাহক পরিষেবা প্রতিনিধি নেই৷
এই তিনটির মধ্যে কোনটিই UCP, ACP বা Agentforce Commerceকে আরও পরিপক্ক হওয়ার জন্য অপেক্ষা করতে হবে না। তারা সেই ভিত্তিটি পরীক্ষা করে যার উপর তিনটি প্রোটোকল নির্ভর করে, কোনটি বা কোন সংমিশ্রণটি বাজারে নেতৃত্ব দেয় তা নির্বিশেষে।
আমার গ্রহণ
আমি মনে করি শিল্পের স্ট্রীক পিছনের দিকে রয়েছে। প্রত্যেকেই ChatGPT এবং Gemini-এর মধ্যে সাইন আপ করার জন্য দৌড়াচ্ছেন, তাদের POS আসলেই কোনও এজেন্ট সেখানে পৌঁছানোর পর বিক্রি সম্পূর্ণ করতে পারে কিনা তা পরীক্ষা করে দেখছে, এবং এটি এমন একটি ভিত্তির উপরে দৃশ্যমানতা তৈরি করছে যা কেউ লোড পরীক্ষা করেনি। প্রযুক্তিগত এসইও পণ্যটিকে একটি এজেন্টের ফলাফলে স্থান দেয়। এজেন্ট এটি কিনতে পারে কিনা তার সাথে এর কিছুই করার নেই, এবং এই মুহূর্তে দ্বিতীয়, কঠিন সমস্যা হল যেটি প্রায় কেউই কাজ করছে না।
Klyagin আশা করে যে QA আগামী কয়েক বছরে দুটি সমন্বিত ট্র্যাকে বিভক্ত হবে। একটি যা একজন ব্যক্তির অভিজ্ঞতাকে যাচাই করতে থাকে এবং দ্বিতীয়টি যা যাচাই করে যে কোনো এজেন্ট ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে কিনা, API কলগুলি সম্পূর্ণ করতে পারে এবং মেশিনের গতিতে সিস্টেমের মধ্য দিয়ে চলার সাথে সাথে একটি প্রত্যাশিত ফলাফল পেতে পারে। ই-কমার্স QA টিমগুলি এক দশক আগে মোবাইল-নির্দিষ্ট পরীক্ষা স্যুট তৈরির মধ্য দিয়ে গিয়েছিল একই পরিবর্তনের বিষয়ে, এবং যে খুচরা বিক্রেতারা এখন এটিকে একটি ইঞ্জিনিয়ারিং অগ্রাধিকার হিসাবে বিবেচনা করে, Shopify-এর নিজস্ব সংখ্যা ইতিমধ্যেই যে ভলিউম শিফ্ট ইতিমধ্যেই দেখা যাচ্ছে তার আগে, সার্চের উপর মনোযোগ কেন্দ্রীভূত অন্য সকলের থেকে একটি আসল শুরু হবে।
যদি আপনার 2026 ই-কমার্স কৌশলটি একটি AI প্ল্যাটফর্মের ফলাফলগুলিতে উপস্থিত হওয়া বন্ধ করে দেয়, তাহলে আপনি সমস্যার অংশটি সমাধান করেছেন যা কখনই কঠিন ছিল না।
অতিরিক্ত সম্পদ:
বৈশিষ্ট্যযুক্ত ছবি: tete_escape/Shutterstock