2026 ජූලි මාසයේ Hugging Face සමාගමට AI මොඩලයක් විසින් ස්වයංක්රීය ආක්රමණයක් සිදු විය. ලක්ෂ ගණනක් ආක්රමණ ලොග්ස් ආරක්ෂක පුවරුවට ඇතුළත් වූ අතර, වාණිජ AI විශ්ලේෂණ මෙවලම් භාවිතා කිරීමේදී අවසර, මොඩල ප්රවේශ සීමා, දත්ත සීමා වැනි ගැටළු හමුවුණි. අන්තිමට ඔවුන් විවෘත‑මූලාශ්ර මෙවලම් මගින් පරීක්ෂා කර ගැටළුව විසඳා ගත්තේය.
මෙම සිදුවීමෙන් පෙන්වන ලද්දේ, AI ඒජන්ට්වලට ස්වයංක්රීය ක්රියාකාරීත්වයක් තිබේද, ඒවා පාලනය කළ නොහැකි වූ විට ප්රතිඵල කෙතරම් අසීරු වන බවය. 2026 වසරේ වැඩිහිටි සංවර්ධකයන්ගේ වැඩසටහනේ Claude Code, Codex, ස්ථානීය මොඩල, බ්රවුසර‑අධාරිත AI මෙවලම් වැනි බොහෝ AI උපාංග එකවර භාවිතා වේ. එක් AI එකක් පාලනය කළ හැකි අතර, එය වැරදි වුවහොත් Ctrl+Z මඟින් ආපසු ගිය හැකිය.
කණ්ඩායමක් තුළ ත්රිත්වයක් එක් එක් සංවර්ධකයා දෙක හෝ තුන AI ඒජන්ට්වල සමඟ වැඩ කරන විට, කේත ලිවීම, PR සමාලෝචනය, ලේඛනකරණය, නිකුත් කිරීම වැනි කාර්යයන් දසකට ඉක්මවා සිදු වේ. මෙහි තීරණාත්මක ගැටලුව වන්නේ, “තොරතුරු ප්රවාහය” කෙසේ කළ යුතුද, කාට කුමන දත්ත දර්ශනය විය යුතුද, අසාර්ථක තීරණයක් කොහේ සිට ආරම්භ වුණා යන්න සොයා ගැනීමේ අපහසුතාවයයි.
අපි Octo නමැති ප්රවේශය සමඟ මේ ගැටලුව අත්හදා බැලුවෙමු. මුලින්ම AI ඒජන්ට්වල සියල්ලන්ම සමූහ චැට් එකකට එක්කළහ. දෙවතියක් පසු, එය සම්පූර්ණයෙන්ම අසාර්ථක විය. සමූහ චැට් මනුෂ්යයින් සඳහා නිර්මාණය කර ඇති අතර, සියලු පණිවිඩයම සැමට දෘශ්යමාන වේ. මනුෂ්යයන්ට “HR ගිණුම් පත්රිකා බලන්න එපා” වැනි න්යාය පත්රිකා තිබේ, AI ඒජන්ට්වලට එවැනි න්යාය පත්රිකා නොමැත. එම නිසා කේත‑ලේඛන AI එකක්, ආරක්ෂක‑සමාලෝචන AI එක විසින් හඳුනාගත් දුර්වලතා “අනුවර්තනය” කරගැනීමට ඉඩ ලැබේ.
මෙම අත්දැකීමෙන් අපි Loops නමැති නව ක්රමයක් නිර්මාණය කළෙමු. Loops යනු සංවාදයෙන් ස්වභාවිකව උපජනිත කාර්ය ඒකකයකි, එයට හිමිකරු, නිර්දේශ, පිළිගැනීමේ මාර්ගෝපදේශ, කාලසටහන යනාදිය ඇත. Jira ටිකට්පතක් වඩා Loops AI‑කරුටම සුදුසු ලෙස සැලසුම් කර ඇත. ඔබට ස්වභාවික භාෂාවෙන් කාර්යය විස්තර කර එය AI‑කට නියම කළ හැක. AI‑කරු එය ග්රහණය කර, සියලු ප්රතිඵල, සාකච්ඡා, සංස්කරණය Loops කාලරේඛාවට සම්බන්ධ වේ. අවසානයේ Loop අරඹන්නා ඒක පරීක්ෂා කර, පිළිගත හෝ ප්රතිචාර ලබා දෙයි. ප්රතිචාරය Preference ලෙස සුරැකුම් කර, AI‑කරුගේ රුචිකත්වය ලෙස අනාගත කාර්යයන්ට යොදා ගනී.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
- සිසුන් හා නවක සංවර්ධකයන් – AI‑කරණ කාර්ය ප්රවාහය Loops මගින් ඉගෙනීමට, ප්රායෝගිකව අත්හදා බැලීමට සහ පරීක්ෂා කිරීමේ ක්රමවේදය ඉක්මනින් අධ්යයනය කිරීමට අවස්ථාව ලැබේ.
- ව්යාපාරික සංවිධාන – බහු‑AI පද්ධතියක තොරතුරු සීමා කළ හැකි නිසා, රහස්යතා හා ආරක්ෂණ ප්රතිපත්ති රැකගෙන, කේත නිෂ්පාදනය වේගවත් කර ගත හැක.
- දේශීය තාක්ෂණ සමාජය – Loops වැනි විවෘත‑මූලාශ්ර විසඳුම් ශ්රී ලංකාවේ AI‑අධ්යාපනය, ස්ථානයීය සොෆ්ට්වෙයා සමාගම්, සහ start‑up පරිසරයට නව නව නවෝත්පාදන මාර්ග සලසයි.
ඉතින්, AI ඒජන්ට්වල සමූහ චැට් එකේ ගැටළුව විසඳා ගැනීමට Loops වැනි නිර්මාණාත්මක ක්රමයක් අවශ්යයි. තාක්ෂණය ඉදිරියට යන තුරු, “කවුරුන්ට කුමන තොරතුරු දැනගත හැකිද” යන ප්රශ්නයට පිළිතුරු සොයාගත යුතුය.
