Cerkit Labs, T&T Bazar, Tongi, Gazipur (2026)

12/09/2026

Sakana AI-এর নতুন চমক: Fugu Max ও Fugu Ultra v2 — AI Automation-এর জন্য গেম-চেঞ্জার🧠

গতকাল (১১ সেপ্টেম্বর) Sakana AI লঞ্চ করেছে দুটো নতুন মডেল Fugu Max আর Fugu Ultra v2। কিন্তু এগুলো আসলে "মডেল" বললে ভুল হবে এগুলো হলো orchestrator, মানে একটা স্মার্ট রাউটিং সিস্টেম যা একটাই API কলে আপনার টাস্ক নিয়ে নিজে থেকেই ঠিক করে দেয় কোন মডেল (ওপেন-ওয়েট + স্পেশালাইজড মডেল, এমনকি NVIDIA Nemotron পর্যন্ত) সেটা সবচেয়ে ভালোভাবে সলভ করতে পারবে।

যারা AI automation নিয়ে কাজ করেন n8n, Claude API, Zapier দিয়ে ক্লায়েন্টদের জন্য সিস্টেম বানান তাদের জন্য এই খবরটা কেন গুরুত্বপূর্ণ:

১. খরচ কমানোর নতুন রাস্তা: Fugu Max প্রতিটা ছোট সাবটাস্ককে সবচেয়ে "lean" (সস্তা) মডেলে পাঠায়। প্রাইসিং মাত্র $2/M input ও $6/M output টোকেন — যা Sonnet 5 বা Kimi K3-এর চেয়ে আউটপুটে ৪০-৬০% কম। হাই-ভলিউম automation (লিড কোয়ালিফিকেশন, ইমেইল ট্রায়াজ, ডেটা এক্সট্রাকশন) চালালে এটা মাসের বিলে সরাসরি প্রভাব ফেলবে।

২. জটিল এজেন্টিক কাজের জন্য শক্তি: Fugu Ultra v2 টার্গেট করছে মাল্টি-স্টেপ রিজনিং, অটোনমাস রিসার্চ আর ফুল-স্ট্যাক ডেভেলপমেন্ট। DeepSWE বেঞ্চমার্কে (রিয়েল-ওয়ার্ল্ড সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং মাপার টেস্ট) ৭৪.৩ স্কোর করেছে — কোডিং এজেন্ট বানানোর জন্য এটা বড় সিগন্যাল।

৩. Vendor lock-in থেকে মুক্তি: যেহেতু এটা একটা পুল অফ মডেল থেকে কাজ ভাগ করে দেয়, একটা প্রোভাইডার দাম বাড়ালে বা ডাউন থাকলেও পুরো সিস্টেম অটোমেটিক fallback করতে পারে। এটা ক্লায়েন্ট পিচে "reliability" হিসেবে বড় সেলিং পয়েন্ট হতে পারে।

Practical দিক: দুটোই আজই লাইভ, OpenAI-compatible API হিসেবে মানে বিদ্যমান ইন্টিগ্রেশনে এক লাইন বদলেই সুইচ করা যায়। তবে সেলফ-হোস্ট করার অপশন নেই আর EU/EEA-তে এখনও অ্যাভেইলেবল না।

যারা automation স্ট্যাক অপটিমাইজ করার কথা ভাবছেন, এই "orchestration-first" অ্যাপ্রোচটা মাথায় রাখার মতো একটা ট্রেন্ড।

06/09/2026

🎙️ Microsoft-এর নতুন AI মডেল ৬০টি ভাষায় কথা বলা টেক্সটে রূপান্তর করছে ৭২% কম খরচে — Speech-to-Text জগতে বড় ধাক্কা

AI automation জগতে যারা কাজ করছেন, তাদের জন্য একটা গুরুত্বপূর্ণ আপডেট। Microsoft তাদের নতুন speech-recognition মডেল "MAI-Transcribe-2" রিলিজ করেছে, যা বর্তমান বাজারের প্রায় সব বড় প্রতিদ্বন্দ্বী — OpenAI, Google, ElevenLabs — কে টেক্কা দেওয়ার দাবি করছে।

মূল হাইলাইটগুলো:

🔹 প্রাইসিং: প্রতি অডিও ঘণ্টায় মাত্র $0.10, যা আগের ভার্সনের তুলনায় প্রায় ৭২% কম।
🔹 ভাষা সাপোর্ট: ৪৩টি থেকে বেড়ে এখন ৬০টি ভাষা কভার করছে।
🔹 নতুন ফিচার: Speaker diarization (কে কখন কথা বলছে চিহ্নিত করা), configurable styles, এবং word-level timestamps।
🔹 বেঞ্চমার্ক: FLEURS মাল্টিলিঙ্গুয়াল বেঞ্চমার্কে ৫.২% word-error rate নিয়ে টপে আছে, এবং speed-এ GPT-Transcribe-এর চেয়ে ১০ গুণ, ElevenLabs Scribe v2-এর চেয়ে ৭ গুণ, আর Gemini Transcribe-এর চেয়ে ৫ গুণ দ্রুত।

এটা কেন গুরুত্বপূর্ণ?

যারা n8n, Zapier বা Make দিয়ে automation বানাচ্ছেন — বিশেষ করে voice-to-text, call transcription, meeting summarization, বা multilingual customer support workflow নিয়ে কাজ করেন — তাদের জন্য এটা একটা নতুন, সস্তা, এবং দ্রুত option যোগ হলো। যেসব client-এর কাছে audio/video data process করার প্রয়োজন হয় (real estate voicemail, legal case recordings, content agency-র video subtitle), সেখানে এই মডেল ব্যবহার করে অনেক কম খরচে scale করা সম্ভব হবে।

Speech-to-text market এমন একটা জায়গা যেখানে price আর accuracy — দুইটাই একসাথে বদলাচ্ছে দ্রুত গতিতে। যারা automation stack বানাচ্ছেন, তাদের নিয়মিত এই ধরনের আপডেট ট্র্যাক করা উচিত — কারণ আজকের সেরা tool কালকে পুরনো হয়ে যেতে পারে।

05/09/2026

OpenAI-র GPT-6 "Astra": AGI যুগের শুরু, নাকি শুধু আরেকটা মডেল আপডেট?

OpenAI সম্প্রতি রিলিজ করেছে তাদের নতুন মডেল GPT-6 Astra, আর এর সাথে দাবি করছে — এটাই "AGI era"-র সূচনা। যারা AI automation নিয়ে কাজ করেন, তাদের জন্য এই আপডেট গুরুত্বপূর্ণ কয়েকটা কারণে।

প্রথমত, Astra ব্যবহার করছে একটা নতুন architecture — "recurrent depth" বা looped transformer, যেখানে একটা token বারবার একই layer-এর মধ্য দিয়ে route হয়। মানে সরাসরি বড় করার বদলে, মডেল একই resource দিয়ে আরও গভীরভাবে "চিন্তা" করার চেষ্টা করছে — এটা reasoning capability-তে বড় পার্থক্য আনতে পারে।

দ্বিতীয়ত, context window বেড়ে দাঁড়িয়েছে ১ মিলিয়নের বেশি টোকেনে, আর output limit ১২৮K — মানে দীর্ঘ document, বড় codebase, বা multi-step automation workflow এখন এক প্রম্পটেই handle করা সম্ভব হতে পারে।

Pricing দিক থেকেও এটা আগের generation থেকে আলাদা — cached input অনেক সস্তা, কিন্তু output token-এর দাম তুলনামূলক বেশি। যারা client-এর জন্য AI-powered workflow বা agent বানাচ্ছেন (n8n, Zapier, বা custom API দিয়ে), তাদের এখনই cost-structure রিক্যালকুলেট করে দেখা উচিত — কারণ pricing model বদলালে পুরো automation-এর ROI হিসাবও বদলে যায়।

তবে "AGI" শব্দটা নিয়ে সতর্ক থাকা ভালো — এটা marketing narrative, বাস্তব capability কতটা সেটা independent benchmark আর real-world use case দিয়েই যাচাই হবে, কোম্পানির ঘোষণা দিয়ে না।

AI automation expert হিসেবে আমাদের কাজ হলো — hype-এর পেছনে না দৌড়ে, actual capability, cost, আর reliability যাচাই করে client-দের জন্য সঠিক decision নেওয়া।

আপনার মতে GPT-6 Astra কি সত্যিই game-changer, নাকি আরেকটা marketing headline? কমেন্টে জানান।

26/08/2026

Meta-এর “Hatch”: Consumer AI Agent কি আমাদের দৈনন্দিন কাজের নতুন Automation Layer হতে যাচ্ছে?🪄

Meta তাদের নতুন consumer AI agent “Hatch” শিগগিরই বাজারে আনতে পারে—এমন খবর প্রযুক্তি দুনিয়ায় আলোচনার সৃষ্টি করেছে। রিপোর্ট অনুযায়ী, Hatch শুধু প্রশ্নের উত্তর দেবে না; বরং shopping, web research এবং বিভিন্ন computer-based task নিজে সম্পন্ন করার চেষ্টা করবে।

এই পরিবর্তনটি AI automation expert-দের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। কারণ এতদিন অধিকাংশ automation workflow ছিল নির্দিষ্ট trigger ও action-এর ওপর নির্ভরশীল—যেমন email এলে CRM-এ lead তৈরি করা, form submit হলে ClickUp task বানানো, অথবা Slack message থেকে project update করা। কিন্তু agentic AI workflow-এ agent context বুঝে সিদ্ধান্ত নিতে পারে, প্রয়োজনীয় tool নির্বাচন করতে পারে এবং একাধিক ধাপে কাজ সম্পন্ন করতে পারে।

উদাহরণ হিসেবে, একজন user বলতে পারেন: “এই productটি research করে best option খুঁজে order করার জন্য প্রস্তুত করো।” তখন agent search, comparison, data extraction এবং recommendation-এর মতো একাধিক ধাপ পরিচালনা করতে পারে।

তবে autonomous agent মানেই সম্পূর্ণ স্বাধীনতা নয়। Production-level automation তৈরি করার সময় অবশ্যই OAuth2 scope, tool permission, human approval, audit log, error handling এবং kill switch রাখতে হবে। বিশেষ করে payment, email sending, data deletion বা CRM update-এর আগে approval step থাকা জরুরি।

n8n, Make, Zapier কিংবা custom API automation নিয়ে কাজ করা professionals-দের জন্য নতুন সুযোগ তৈরি হচ্ছে। ভবিষ্যতের service শুধু “workflow automation” নয়—বরং secure AI agent orchestration।

23/08/2026

একটি AI Coding Model যখন নিজেই ১০০০+ Security Bug খুঁজে বের করে ফেলল — এবং কোম্পানি নিজেদের Release আটকে দিল📈

চীনা AI ল্যাব Z.ai তাদের নতুন ওপেন-সোর্স কোডিং মডেল GLM-5.3 রিলিজ করেছিল আগস্টের মাঝামাঝি। এটা মূলত তাদের আগের মডেল GLM-5.2-এর উপর ভিত্তি করে বানানো, কিন্তু নতুন করে ট্রেইন করা।

এখন যা ঘটেছে সেটা সত্যিই ভাবার মতো — এই মডেলটাকে যখন real-world software-এর সিকিউরিটি টেস্ট করতে বলা হয়, তখন এটা widely-used সফটওয়্যারে ১,০০০-এরও বেশি প্রকৃত সিকিউরিটি বাগ খুঁজে বের করে ফেলে। সংখ্যাটা এতটাই বেশি এবং unexpected ছিল যে Z.ai নিজেরাই বলছে, ট্রেনিংয়ের সময় মডেলের cybersecurity স্কিল তাদের পরিকল্পনার চেয়ে অনেক দ্রুত বেড়ে গেছে।

ফলাফল কী? Z.ai সিদ্ধান্ত নিয়েছে এই মডেলের public weights আরও প্রায় দুই সপ্তাহের জন্য আটকে রাখবে, শুধু extra safety review আর hardening-এর জন্য।

এই ঘটনাটা আমাদের মতো যারা AI automation নিয়ে কাজ করি, তাদের জন্য কয়েকটা গুরুত্বপূর্ণ শিক্ষা দেয়:

1️⃣ AI মডেলের capability এখন শুধু "লেখা" বা "কথা বলা"-তেই সীমাবদ্ধ না — এরা এখন সরাসরি সিস্টেমের দুর্বলতা খুঁজে বের করার মতো কাজেও দক্ষ হয়ে উঠছে, ভালো এবং খারাপ দুই দিক থেকেই।

2️⃣ একটা মডেল যত শক্তিশালী হয়, দায়িত্বও তত বেশি বাড়ে — একটা coding model যদি bug খুঁজতে পারে, সেই একই ক্ষমতা exploit বানাতেও ব্যবহার হতে পারে। তাই responsible AI lab-রা রিলিজের আগে থামতে শেখে।

3️⃣ Automation বা AI নিয়ে কাজ করা মানুষদের জন্য এটা একটা সংকেত — client-দের সিস্টেমে AI integrate করার সময় সিকিউরিটি রিভিউ এখন আর optional কিছু না, এটা must হয়ে যাচ্ছে।

আপনি কি মনে করেন, AI মডেল যখন নিজেই সিকিউরিটি বাগ খুঁজে বের করতে পারে — এটা কি বেশি ভয়ের নাকি বেশি সম্ভাবনার?

20/08/2026

Calendly এখন শুধু scheduling tool না — Notetaker আর Callie দিয়ে পুরো Meeting Workflow-ই Automate করছে🧑‍💻

Calendly দুটো নতুন AI product লঞ্চ করেছে — Notetaker আর Callie। Notetaker Zoom, Google Meet, আর Microsoft Teams-এ meeting-এ join করে audio-video record করে, transcript বানায়, তারপর সেখান থেকে summary, action item, আর follow-up email draft তৈরি করে। আর Callie হলো একটা AI assistant যেটা meeting-এর আগে আর পরের কাজ handle করে — email thread-এ যোগ করলেই সময় খুঁজে বের করে, participant-দের সাথে coordinate করে, আর booking সম্পন্ন করে।

মজার বিষয় হলো, meeting note-taker market এমনিতেই ভীষণ crowded — Granola, Fireflies, Read AI, Otter, Fathom-এর মতো specialized tool আছে, আবার Notion, ClickUp, Wispr-এর মতো productivity suite-ও নিজেদের মধ্যে note-taking feature ঢুকিয়ে ফেলেছে। Calendly-র CEO Tope Awotona নিজেই স্বীকার করেছেন যে transcription আর summary বানানো এখন commodity হয়ে গেছে, প্রায় সব tool-ই সেটা ভালোভাবে করে।

তাহলে Calendly-র bet কোথায়? তাদের যুক্তি হলো, আসল কাজ হয় meeting শেষ হওয়ার পরে। শুধু transcript থাকলেই হয় না, সেটা থেকে actionable outcome বের করাটাই আসল value। যেহেতু Calendly আগে থেকেই জানে কে কার সাথে কখন meeting করেছে, কেন করেছে, তাই তারা transcript, scheduling data, আর follow-up automation — সব একই workflow-এর ভেতরে নিয়ে আসতে পারছে, আলাদা tool-এ switch করা ছাড়াই।

Privacy নিয়ে একটা গুরুত্বপূর্ণ কথা তারা স্পষ্ট করেছে — customer data বিক্রি করে না বা model train করতে ব্যবহার করে না, আর recording শুরুর আগে সব participant-কে জানিয়ে দেয়।

যারা automation নিয়ে কাজ করেন, তাদের জন্য শেখার জায়গা হলো — raw capability (transcription/recording) এখন আর differentiation না, সেটা commodity হয়ে গেছে। আসল competitive edge তৈরি হচ্ছে সেই capability-কে existing workflow আর context-এর সাথে connect করে downstream automation বানানোর মধ্যে।

20/08/2026

AI Economy-তে Stripe-এর $7.5 বিলিয়ন খেলা — কেন একটা payment company একটা AI model router কিনে নিলো📈

Stripe সম্প্রতি OpenRouter-কে অধিগ্রহণ করেছে, deal-এর ভ্যালু প্রায় ৭.৫ বিলিয়ন ডলার। মে মাসেই OpenRouter-এর ভ্যালুয়েশন ছিল মাত্র ১.৩ বিলিয়ন ডলার, মানে তিন মাসে ভ্যালুয়েশন প্রায় ছয় গুণ বেড়ে গেছে। প্রতিযোগিতায় Databricks-কেও পেছনে ফেলেছে Stripe।

OpenRouter কী করে, সেটা বুঝলে পুরো গল্পটা পরিষ্কার হয়ে যাবে। এটা এমন একটা gateway যেখানে ৮০-র বেশি provider-এর ৪০০-র বেশি AI model থেকে একটাই API দিয়ে access পাওয়া যায়, আর price এবং performance অনুযায়ী automatically model route করা যায়। যারা multi-model automation build করে, তাদের জন্য এটা vendor lock-in আটকানোর একটা core infrastructure হয়ে গেছে।

কিন্তু আসল প্রশ্ন হলো, একটা payment company কেন এটা কিনলো। Stripe-এর founder-দের investor letter অনুযায়ী, এখন পর্যন্ত তাদের বেশিরভাগ বড় acquisition ছিল টাকা আসার দিকটা নিয়ে। OpenRouter কেনাটা উল্টো দিকে একটা move — expense management। মানে এখন Stripe শুধু payment নেয়া না, বরং কোম্পানিগুলোর AI token খরচ ট্র্যাক এবং ম্যানেজ করার infrastructure-এও ঢুকে যাচ্ছে। এটা তাদের নতুন Token Billing tool-এর সাথে মিলিয়ে দেখলে বোঝা যায়।

এখানে একটা বড় trend স্পষ্ট হচ্ছে — Databricks নিজের AI gateway বানিয়েছে, Rippling আর Ramp আলাদাভাবে AI spend management tool লঞ্চ করেছে। মানে AI agent economy-তে এখন "কে কাকে পে করবে, কীভাবে ট্র্যাক হবে" এই layer-টা নিজেই একটা বড় market হয়ে উঠছে।

যারা AI automation নিয়ে কাজ করছেন, তাদের জন্য শেখার জায়গাটা হলো — শুধু model বা agent বানানো না, বরং cost tracking, billing, আর multi-model orchestration infrastructure-ও এখন সমান গুরুত্বপূর্ণ একটা business layer হয়ে উঠছে।

11/08/2026

AI এজেন্ট ইকোসিস্টেমে সবচেয়ে বড় স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন শুরু হলো🧠

OpenAI, Amazon, Microsoft, Cursor আর Vercel একসাথে মিলে লঞ্চ করেছে Agent Plugins — একটা শেয়ারড প্যাকেজ ফরম্যাট যেটা MCP (Model Context Protocol) আর Skills দুটোকেই একই স্ট্রাকচারে বান্ডল করে।

এখন পর্যন্ত সমস্যা ছিল এইরকম, একটা এজেন্ট প্লাগইন বা টুল ইন্টিগ্রেশন একটা প্লাটফর্মের জন্য বানালে সেটা অন্য প্লাটফর্মে চলতো না। Claude-এর জন্য বানানো MCP সার্ভার, OpenAI-র ইকোসিস্টেমে সরাসরি কাজ করতো না। প্রতিটা প্লাটফর্মের নিজের ইন্টিগ্রেশন লজিক, নিজের কনফিগারেশন ফরম্যাট।

Agent Plugins এই ফ্র্যাগমেন্টেশন সমাধান করার একটা চেষ্টা। পাঁচটা বড় কোম্পানি একসাথে একটা কমন স্ট্যান্ডার্ড মেনে নিলে, এর মানে একটাই প্যাকেজ একাধিক এজেন্ট রানটাইমে (ChatGPT, Claude, Cursor, ইত্যাদি) পোর্টেবল হবে। ডেভেলপাররা একবার বানিয়ে একাধিক জায়গায় ডিপ্লয় করতে পারবে।

যারা n8n বা কাস্টম এজেন্ট ওয়ার্কফ্লো নিয়ে কাজ করেন তাদের জন্য এর প্র্যাক্টিকাল ইমপ্যাক্ট কয়েকটা জায়গায় পড়বে।

এক, টুল ইন্টিগ্রেশন বিল্ড করার সময় ভেন্ডর লক-ইন কমে যাবে। একবার একটা স্কিল বা প্লাগইন বানালে সেটা ক্লায়েন্টের পছন্দ করা যেকোনো এজেন্ট প্লাটফর্মে ব্যবহার করা যাবে।

দুই, যারা white-label অটোমেশন সার্ভিস দেন, তাদের জন্য একটা কমন প্লাগইন লাইব্রেরি মেইনটেইন করা সহজ হবে, প্রতি ক্লায়েন্টের জন্য আলাদা করে রিবিল্ড করতে হবে না।

তিন, MCP নিজে থেকে ইতিমধ্যে একটা ডি-ফ্যাক্টো স্ট্যান্ডার্ড হয়ে উঠছিল। এখন Amazon, Microsoft, Vercel এর মতো ইনফ্রাস্ট্রাকচার প্লেয়াররা যোগ দেওয়াতে এটা আরও শক্তিশালী পজিশনে চলে গেল।

যারা এজেন্টিক ওয়ার্কফ্লো বা টুল ইন্টিগ্রেশন নিয়ে কাজ করছেন, তাদের এখনই Agent Plugins স্পেসিফিকেশন পড়ে দেখা উচিত, কারণ পরের কয়েক মাসে এটাই ডিফল্ট বিল্ডিং প্যাটার্ন হয়ে যেতে পারে।

07/08/2026

প্রতিদিনের একই কাজ করতে করতে ক্লান্ত? 😩

Client follow-up, task update, reminder, report—সবকিছুই যদি অটোমেটিক হয়ে যায়?

আমরা আপনার business-এর জন্য তৈরি করি AI Automation System, যা repetitive কাজ কমিয়ে আপনাকে growth-এর দিকে focus করার সুযোগ দেয়। 🚀

Manual কাজ কমান, smartভাবে business grow করুন।

📩 Automation করতে চাইলে DM করুন।

06/08/2026

কোনটা শেখা উচিত Zapier নাকি n8n ..?🤖

Cerkit Labs

12/09/2026

06/09/2026

05/09/2026

26/08/2026

23/08/2026

20/08/2026

20/08/2026

11/08/2026

07/08/2026

06/08/2026

Address

Website

Alerts

Shortcuts

Share

Category

Listing takedown request