AI agent কী — chatbot থেকে কীভাবে আলাদা?

Traditional chatbot fixed decision tree follow করে। AI agent large language model ব্যবহার করে natural language-এ intent বোঝে, private knowledge base থেকে draws, এবং real actions নেয় — meeting book, ticket create, order lookup, lead qualify — existing tools API-তে call করে। Conversational, contextual ও goal-driven।

AllsWeb AI agents কোন channels-এ কাজ করে?

WhatsApp Business API, website chat widget, email auto-reply, Telegram, Messenger, Instagram DMs, voice (inbound + outbound), এবং drop-in SDK দিয়ে আপনার mobile/web app-এ। এক agent brain প্রতিটি channel serve — একবার train, সব জায়গায় deploy।

আমার নিজের data-তে agent train করবেন?

হ্যাঁ। Docs, help-center, product catalog, past tickets, PDFs, sheets ও websites private vector store-এ index করি। Agent শুধু আপনার knowledge base (RAG) retrieve, source cite, scope-এর বাইরে refuse — competitor সম্পর্কে hallucinated উত্তর নয়।

Under the hood কোন LLM?

কাজে মানানসই model — Claude 4.7, GPT-5 class, Gemini, Llama, বা আপনার GPU-তে fine-tuned open-source। Model-agnostic থাকেন, পরে rewrite ছাড়াই swap। সহজ প্রশ্ন সস্তা model, কঠিন frontier model — cost নিচে।

CRM, helpdesk ও existing tools-এ integrate হবে?

হ্যাঁ — Stripe, Razorpay, HubSpot, Salesforce, Zoho, Freshdesk, Zendesk, Intercom, Notion, Google Sheets, Calendly, Shopify, WooCommerce, Supabase / Postgres, এবং REST বা GraphQL API যেকোনো tool। Public API নেই? n8n / Make / Zapier বা ছোট custom connector।

Agent ভুল কিছু বলা থেকে কীভাবে আটকাবেন?

তিন guardrail। (১) Source citation সহ retrieval-grounded উত্তর। (২) Output validators — billing, legal ও medical query-তে refusal templates। (৩) Human-in-the-loop — confidence threshold-এর নিচে real agent-এ escalate, full conversation context attached। প্রতিটি reply audit-এ logged।

Agent ও data কার?

আপনার। Agent আপনার cloud accounts (Supabase / Postgres + chosen LLM provider) বা written DPA সহ hosted environment-এ চলে। Source code, prompts, architecture diagram ও keys পান। Vendor lock-in নয়।

প্রথম version কত দ্রুত ship?

Focused single-channel agent (যেমন এক product-এর WhatsApp support) ৫–১০ working days। CRM integration ও human-handover সহ multi-channel সাধারণত ২–৪ সপ্তাহ। Slice-এ deliver — প্রথম agent live, তারপর next channel।

মূল্য কীভাবে?

One-time build fee $300 (custom solution floor) থেকে, plus monthly hosting + LLM token usage at cost। বড় deployment — multi-language, multi-tenant, voice — scope অনুযায়ী quote। Per-conversation markup নয়; model provider-কে সরাসরি pay।

Agent আমার গ্রাহকদের ভাষায় কথা বলতে পারবে?

হ্যাঁ। অধিকাংশ modern LLM ৫০+ ভাষা natively, Hindi, Hinglish, Spanish, Arabic, French, Portuguese, Bahasa, Vietnamese ও Mandarin সহ। এক agent visitor language detect করে সেই ভাষায় reply।

লোড হচ্ছে…

নতুন · Custom AI Agents

AI agents যা উত্তর দেয়, qualify করে ও কাজ করে — ২৪/৭।

আমরা আপনার ডেটায় custom AI agents তৈরি করি, আপনার tools-এ integrated, WhatsApp, web chat, email ও voice-এ deployed। Senior engineers ৫–১০ দিনে প্রথম version ship করে — source code, prompts ও keys আপনার।

বিনামূল্য scope ও quote পান WhatsApp-এ আমাদের সাথে কথা বলুন

$300 থেকে · Source code ও data আপনার · ৫–১০ দিন delivery

২৪/৭

সবসময় চালু coverage

৫০+

ভাষা out-of-the-box

৬০–৮০%

Typical ticket deflection

৫–১০d

প্রথম version delivery

আমরা কী তৈরি করি

ছয়টি AI agent যা টিমগুলো সবচেয়ে বেশি চায়

প্রতিটি agent custom — এগুলো আমরা সবচেয়ে বেশি ship করি। Capability মিশিয়ে নিন, অথবা নিজের বর্ণনা করুন।

২৪/৭ Customer Support Agent
WhatsApp, web chat ও email-এ product, order ও policy প্রশ্নের তাৎক্ষণিক উত্তর। Help-center cite করে, আটকে গেলে human-এ escalate।
- WhatsApp
- Web chat
- Email
লিড কোয়ালিফিকেশন এজেন্ট
প্রতিটি website visitor-কে greet, সঠিক qualifying প্রশ্ন, calendar-এ meeting book ও lead CRM-এ লেখে।
- Sales
- CRM
- Calendly
ইন্টারনাল অপস এজেন্ট
Slack বা Teams-এ বসে। HR / policy / runbook প্রশ্নের উত্তর, JIRA ticket ফাইল, dashboard lookup ও approved workflow চালায়।
- Slack
- Internal
- RAG
ভয়েস AI এজেন্ট
Inbound call নেয় বা outbound campaign চালায় natural voice-এ। Appointment book, order confirm, survey — চাইলে human handover।
- Inbound
- Outbound
- Voice
ই-কমার্স কনসিয়ার্জ
Product recommend, WhatsApp-এ abandoned cart recover, shipping প্রশ্নের উত্তর ও Shopify / WooCommerce-এ return process।
- Shopify
- WhatsApp
- Recovery
কাস্টম এজেন্টিক ওয়ার্কফ্লো
Multi-step agent যা contract পড়ে, reply draft করে, follow-up schedule করে ও তিনটি system update — chained tools, real autonomy।
- Multi-step
- Tools
- Autonomy

কীভাবে কাজ করে

আপনার data থেকে live agent — দিনে

01
ডিসকভারি
Channels, top intents, knowledge sources ও tool integrations map করি। এক পৃষ্ঠার scope ও fixed quote নিয়ে বের হন।
02
বিল্ড
Knowledge index, system prompt লেখা, tool-use wire ও chat surface stand up। প্রতি ২–৩ দিনে reviewable progress।
03
পাইলট
এক channel-এ kill-switch সহ live। প্রতিটি conversation দেখি, prompt tighten, deflection rate benchmark।
04
স্কেল
Channels, languages, deeper tool integrations ও proactive workflows যোগ। Optional managed plan চিরকাল improve রাখে।

প্রতিটি agent-এ কী আছে

Stack যা ship করি — ডিফল্টে production-grade

Glorified chatbot নয়। Retrieval, tool-use, guardrails, observability ও human handover সহ full agent platform।

ফ্রন্টিয়ার LLM, মডেল-অ্যাগনস্টিক
Claude 4.7, GPT-5 class, Gemini, Llama 3 — প্রতিটি query best cost / quality fit model-এ route, rewrite ছাড়াই provider swap।
প্রাইভেট RAG নলেজ বেস
Docs, websites, PDFs ও tickets private pgvector / Pinecone store-এ indexed। উত্তর আপনার data-তে grounded, source cite করে।
Tool-use ও MCP integrations
Stripe, HubSpot, Calendly, Supabase, Sheets-এ native function-calling — custom-এর জন্য MCP servers। Agent chat নয়, act করে।
Guardrails ও human handover
Output validators, refusal policies, PII redaction ও existing helpdesk-এ human escalation — full context attached।
অমনিচ্যানেল ডিপ্লয়
WhatsApp Business API, web widget, email, Telegram, Messenger, Instagram, voice ও SDK — এক agent brain, প্রতিটি surface।
অবজারভেবিলিটি অন্তর্নির্মিত
প্রতিটি conversation logged। CSAT, deflection rate, escalation reasons ও token spend এক dashboard-এ improve করতে।

Chatbot কেন নয়

Rule-based chatbot vs. AllsWeb AI agent

সক্ষমতা	পুরনো chatbot	AllsWeb AI এজেন্ট
Natural language বোঝে		হ্যাঁ
Private knowledge base (RAG) থেকে উত্তর		হ্যাঁ
Tools-এ action (CRM, payment, calendar)		হ্যাঁ
বক্সের বাইরে মাল্টি-ল্যাঙ্গুয়েজ		হ্যাঁ
Full context সহ human-এ escalate	কখনো কখনো	হ্যাঁ
প্রতিটি conversation থেকে নিজে improve		হ্যাঁ
Source code ও data আপনার		হ্যাঁ

গ্রাহকদের সামনে AI agent রাখতে প্রস্তুত?

এক অনুচ্ছেদ brief পাঠান — channels, top intents, integrate করার tools। ২৪ ঘণ্টার মধ্যে fixed scope, quote ও delivery date দিয়ে ফিরব।

প্রজেক্ট শুরু করুন AI automation solutions দেখুন

Senior human engineer প্রতিটি release sign-off করে।

AI এজেন্ট FAQ

AI agent প্রজেক্ট শুরুর আগে যা জিজ্ঞাসা হয়। কিছু missing? WhatsApp-এ জিজ্ঞাসা করুন।

AI agent কী — chatbot থেকে কীভাবে আলাদা?: Traditional chatbot fixed decision tree follow করে। AI agent large language model ব্যবহার করে natural language-এ intent বোঝে, private knowledge base থেকে draws, এবং real actions নেয় — meeting book, ticket create, order lookup, lead qualify — existing tools API-তে call করে। Conversational, contextual ও goal-driven।
AllsWeb AI agents কোন channels-এ কাজ করে?: WhatsApp Business API, website chat widget, email auto-reply, Telegram, Messenger, Instagram DMs, voice (inbound + outbound), এবং drop-in SDK দিয়ে আপনার mobile/web app-এ। এক agent brain প্রতিটি channel serve — একবার train, সব জায়গায় deploy।
আমার নিজের data-তে agent train করবেন?: হ্যাঁ। Docs, help-center, product catalog, past tickets, PDFs, sheets ও websites private vector store-এ index করি। Agent শুধু আপনার knowledge base (RAG) retrieve, source cite, scope-এর বাইরে refuse — competitor সম্পর্কে hallucinated উত্তর নয়।
Under the hood কোন LLM?: কাজে মানানসই model — Claude 4.7, GPT-5 class, Gemini, Llama, বা আপনার GPU-তে fine-tuned open-source। Model-agnostic থাকেন, পরে rewrite ছাড়াই swap। সহজ প্রশ্ন সস্তা model, কঠিন frontier model — cost নিচে।
CRM, helpdesk ও existing tools-এ integrate হবে?: হ্যাঁ — Stripe, Razorpay, HubSpot, Salesforce, Zoho, Freshdesk, Zendesk, Intercom, Notion, Google Sheets, Calendly, Shopify, WooCommerce, Supabase / Postgres, এবং REST বা GraphQL API যেকোনো tool। Public API নেই? n8n / Make / Zapier বা ছোট custom connector।
Agent ভুল কিছু বলা থেকে কীভাবে আটকাবেন?: তিন guardrail। (১) Source citation সহ retrieval-grounded উত্তর। (২) Output validators — billing, legal ও medical query-তে refusal templates। (৩) Human-in-the-loop — confidence threshold-এর নিচে real agent-এ escalate, full conversation context attached। প্রতিটি reply audit-এ logged।
Agent ও data কার?: আপনার। Agent আপনার cloud accounts (Supabase / Postgres + chosen LLM provider) বা written DPA সহ hosted environment-এ চলে। Source code, prompts, architecture diagram ও keys পান। Vendor lock-in নয়।
প্রথম version কত দ্রুত ship?: Focused single-channel agent (যেমন এক product-এর WhatsApp support) ৫–১০ working days। CRM integration ও human-handover সহ multi-channel সাধারণত ২–৪ সপ্তাহ। Slice-এ deliver — প্রথম agent live, তারপর next channel।
মূল্য কীভাবে?: One-time build fee $300 (custom solution floor) থেকে, plus monthly hosting + LLM token usage at cost। বড় deployment — multi-language, multi-tenant, voice — scope অনুযায়ী quote। Per-conversation markup নয়; model provider-কে সরাসরি pay।
Agent আমার গ্রাহকদের ভাষায় কথা বলতে পারবে?: হ্যাঁ। অধিকাংশ modern LLM ৫০+ ভাষা natively, Hindi, Hinglish, Spanish, Arabic, French, Portuguese, Bahasa, Vietnamese ও Mandarin সহ। এক agent visitor language detect করে সেই ভাষায় reply।

লোড হচ্ছে…

নতুন · Custom AI Agents

AI agents যা উত্তর দেয়, qualify করে ও কাজ করে — ২৪/৭।

বিনামূল্য scope ও quote পান WhatsApp-এ আমাদের সাথে কথা বলুন

$300 থেকে · Source code ও data আপনার · ৫–১০ দিন delivery

২৪/৭

সবসময় চালু coverage

৫০+

ভাষা out-of-the-box

৬০–৮০%

Typical ticket deflection

৫–১০d

প্রথম version delivery

আমরা কী তৈরি করি

ছয়টি AI agent যা টিমগুলো সবচেয়ে বেশি চায়

২৪/৭ Customer Support Agent
WhatsApp, web chat ও email-এ product, order ও policy প্রশ্নের তাৎক্ষণিক উত্তর। Help-center cite করে, আটকে গেলে human-এ escalate।
- WhatsApp
- Web chat
- Email
লিড কোয়ালিফিকেশন এজেন্ট
প্রতিটি website visitor-কে greet, সঠিক qualifying প্রশ্ন, calendar-এ meeting book ও lead CRM-এ লেখে।
- Sales
- CRM
- Calendly
ইন্টারনাল অপস এজেন্ট
Slack বা Teams-এ বসে। HR / policy / runbook প্রশ্নের উত্তর, JIRA ticket ফাইল, dashboard lookup ও approved workflow চালায়।
- Slack
- Internal
- RAG
ভয়েস AI এজেন্ট
Inbound call নেয় বা outbound campaign চালায় natural voice-এ। Appointment book, order confirm, survey — চাইলে human handover।
- Inbound
- Outbound
- Voice
ই-কমার্স কনসিয়ার্জ
Product recommend, WhatsApp-এ abandoned cart recover, shipping প্রশ্নের উত্তর ও Shopify / WooCommerce-এ return process।
- Shopify
- WhatsApp
- Recovery
কাস্টম এজেন্টিক ওয়ার্কফ্লো
Multi-step agent যা contract পড়ে, reply draft করে, follow-up schedule করে ও তিনটি system update — chained tools, real autonomy।
- Multi-step
- Tools
- Autonomy

কীভাবে কাজ করে

আপনার data থেকে live agent — দিনে

01
ডিসকভারি
Channels, top intents, knowledge sources ও tool integrations map করি। এক পৃষ্ঠার scope ও fixed quote নিয়ে বের হন।
02
বিল্ড
Knowledge index, system prompt লেখা, tool-use wire ও chat surface stand up। প্রতি ২–৩ দিনে reviewable progress।
03
পাইলট
এক channel-এ kill-switch সহ live। প্রতিটি conversation দেখি, prompt tighten, deflection rate benchmark।
04
স্কেল
Channels, languages, deeper tool integrations ও proactive workflows যোগ। Optional managed plan চিরকাল improve রাখে।

প্রতিটি agent-এ কী আছে

Stack যা ship করি — ডিফল্টে production-grade

Glorified chatbot নয়। Retrieval, tool-use, guardrails, observability ও human handover সহ full agent platform।

ফ্রন্টিয়ার LLM, মডেল-অ্যাগনস্টিক
Claude 4.7, GPT-5 class, Gemini, Llama 3 — প্রতিটি query best cost / quality fit model-এ route, rewrite ছাড়াই provider swap।
প্রাইভেট RAG নলেজ বেস
Docs, websites, PDFs ও tickets private pgvector / Pinecone store-এ indexed। উত্তর আপনার data-তে grounded, source cite করে।
Tool-use ও MCP integrations
Stripe, HubSpot, Calendly, Supabase, Sheets-এ native function-calling — custom-এর জন্য MCP servers। Agent chat নয়, act করে।
Guardrails ও human handover
Output validators, refusal policies, PII redaction ও existing helpdesk-এ human escalation — full context attached।
অমনিচ্যানেল ডিপ্লয়
WhatsApp Business API, web widget, email, Telegram, Messenger, Instagram, voice ও SDK — এক agent brain, প্রতিটি surface।
অবজারভেবিলিটি অন্তর্নির্মিত
প্রতিটি conversation logged। CSAT, deflection rate, escalation reasons ও token spend এক dashboard-এ improve করতে।

Chatbot কেন নয়

Rule-based chatbot vs. AllsWeb AI agent

সক্ষমতা	পুরনো chatbot	AllsWeb AI এজেন্ট
Natural language বোঝে		হ্যাঁ
Private knowledge base (RAG) থেকে উত্তর		হ্যাঁ
Tools-এ action (CRM, payment, calendar)		হ্যাঁ
বক্সের বাইরে মাল্টি-ল্যাঙ্গুয়েজ		হ্যাঁ
Full context সহ human-এ escalate	কখনো কখনো	হ্যাঁ
প্রতিটি conversation থেকে নিজে improve		হ্যাঁ
Source code ও data আপনার		হ্যাঁ

গ্রাহকদের সামনে AI agent রাখতে প্রস্তুত?

প্রজেক্ট শুরু করুন AI automation solutions দেখুন

Senior human engineer প্রতিটি release sign-off করে।

AI এজেন্ট FAQ

AI agent প্রজেক্ট শুরুর আগে যা জিজ্ঞাসা হয়। কিছু missing? WhatsApp-এ জিজ্ঞাসা করুন।

AI agent কী — chatbot থেকে কীভাবে আলাদা?: Traditional chatbot fixed decision tree follow করে। AI agent large language model ব্যবহার করে natural language-এ intent বোঝে, private knowledge base থেকে draws, এবং real actions নেয় — meeting book, ticket create, order lookup, lead qualify — existing tools API-তে call করে। Conversational, contextual ও goal-driven।
AllsWeb AI agents কোন channels-এ কাজ করে?: WhatsApp Business API, website chat widget, email auto-reply, Telegram, Messenger, Instagram DMs, voice (inbound + outbound), এবং drop-in SDK দিয়ে আপনার mobile/web app-এ। এক agent brain প্রতিটি channel serve — একবার train, সব জায়গায় deploy।
আমার নিজের data-তে agent train করবেন?: হ্যাঁ। Docs, help-center, product catalog, past tickets, PDFs, sheets ও websites private vector store-এ index করি। Agent শুধু আপনার knowledge base (RAG) retrieve, source cite, scope-এর বাইরে refuse — competitor সম্পর্কে hallucinated উত্তর নয়।
Under the hood কোন LLM?: কাজে মানানসই model — Claude 4.7, GPT-5 class, Gemini, Llama, বা আপনার GPU-তে fine-tuned open-source। Model-agnostic থাকেন, পরে rewrite ছাড়াই swap। সহজ প্রশ্ন সস্তা model, কঠিন frontier model — cost নিচে।
CRM, helpdesk ও existing tools-এ integrate হবে?: হ্যাঁ — Stripe, Razorpay, HubSpot, Salesforce, Zoho, Freshdesk, Zendesk, Intercom, Notion, Google Sheets, Calendly, Shopify, WooCommerce, Supabase / Postgres, এবং REST বা GraphQL API যেকোনো tool। Public API নেই? n8n / Make / Zapier বা ছোট custom connector।
Agent ভুল কিছু বলা থেকে কীভাবে আটকাবেন?: তিন guardrail। (১) Source citation সহ retrieval-grounded উত্তর। (২) Output validators — billing, legal ও medical query-তে refusal templates। (৩) Human-in-the-loop — confidence threshold-এর নিচে real agent-এ escalate, full conversation context attached। প্রতিটি reply audit-এ logged।
Agent ও data কার?: আপনার। Agent আপনার cloud accounts (Supabase / Postgres + chosen LLM provider) বা written DPA সহ hosted environment-এ চলে। Source code, prompts, architecture diagram ও keys পান। Vendor lock-in নয়।
প্রথম version কত দ্রুত ship?: Focused single-channel agent (যেমন এক product-এর WhatsApp support) ৫–১০ working days। CRM integration ও human-handover সহ multi-channel সাধারণত ২–৪ সপ্তাহ। Slice-এ deliver — প্রথম agent live, তারপর next channel।
মূল্য কীভাবে?: One-time build fee $300 (custom solution floor) থেকে, plus monthly hosting + LLM token usage at cost। বড় deployment — multi-language, multi-tenant, voice — scope অনুযায়ী quote। Per-conversation markup নয়; model provider-কে সরাসরি pay।
Agent আমার গ্রাহকদের ভাষায় কথা বলতে পারবে?: হ্যাঁ। অধিকাংশ modern LLM ৫০+ ভাষা natively, Hindi, Hinglish, Spanish, Arabic, French, Portuguese, Bahasa, Vietnamese ও Mandarin সহ। এক agent visitor language detect করে সেই ভাষায় reply।

AI agents যা উত্তর দেয়, qualify করে ও কাজ করে — ২৪/৭।

ছয়টি AI agent যা টিমগুলো সবচেয়ে বেশি চায়

২৪/৭ Customer Support Agent

লিড কোয়ালিফিকেশন এজেন্ট

ইন্টারনাল অপস এজেন্ট

ভয়েস AI এজেন্ট

ই-কমার্স কনসিয়ার্জ

কাস্টম এজেন্টিক ওয়ার্কফ্লো

আপনার data থেকে live agent — দিনে

ডিসকভারি

বিল্ড

পাইলট

স্কেল

Stack যা ship করি — ডিফল্টে production-grade

ফ্রন্টিয়ার LLM, মডেল-অ্যাগনস্টিক

প্রাইভেট RAG নলেজ বেস

Tool-use ও MCP integrations

Guardrails ও human handover

অমনিচ্যানেল ডিপ্লয়

অবজারভেবিলিটি অন্তর্নির্মিত

Rule-based chatbot vs. AllsWeb AI agent

গ্রাহকদের সামনে AI agent রাখতে প্রস্তুত?

AI এজেন্ট FAQ

AI agents যা উত্তর দেয়, qualify করে ও কাজ করে — ২৪/৭।

ছয়টি AI agent যা টিমগুলো সবচেয়ে বেশি চায়

২৪/৭ Customer Support Agent

লিড কোয়ালিফিকেশন এজেন্ট

ইন্টারনাল অপস এজেন্ট

ভয়েস AI এজেন্ট

ই-কমার্স কনসিয়ার্জ

কাস্টম এজেন্টিক ওয়ার্কফ্লো

আপনার data থেকে live agent — দিনে

ডিসকভারি

বিল্ড

পাইলট

স্কেল

Stack যা ship করি — ডিফল্টে production-grade

ফ্রন্টিয়ার LLM, মডেল-অ্যাগনস্টিক

প্রাইভেট RAG নলেজ বেস

Tool-use ও MCP integrations

Guardrails ও human handover

অমনিচ্যানেল ডিপ্লয়

অবজারভেবিলিটি অন্তর্নির্মিত

Rule-based chatbot vs. AllsWeb AI agent

গ্রাহকদের সামনে AI agent রাখতে প্রস্তুত?

AI এজেন্ট FAQ