අපි වෙනුවෙන් වැඩ කරන AI Agentsලා

හිතන්න, ඔයා AI එකකට මෙහෙම කියනවා කියලා:

මගේ trip එකට ගැලපෙන hotels තුනක් හොයලා, ඒවායේ prices compare කරලා, reviews බලලා, මට හොඳම එක තෝරලා දෙන්න.

සාමාන්‍ය Chatbot එකක් මේකට hotels ගැන information දෙයි. නැත්නම් හොඳ hotel එකක් තෝරගන්න ඔයාට කරන්න ඕන දේවල් කියලා දෙයි.

හැබැයි AI Agent එකක අදහස ටිකක් වෙනස්.

Agent එකකට goal එකක් දුන්නාම, ඒ goal එක complete කරන්න ඕන steps හඳුනාගෙන, අවශ්‍ය tools භාවිතා කරලා, එකින් එක වැඩ කරගෙන යන්න පුළුවන්.

ඒ නිසා 2026දී AI ලෝකයේ වැඩිපුරම අවධානය යොමු වෙලා තියෙන දේවල් අතර AI Agents ඉදිරියෙන්ම තියෙනවා.

Chatbot එකෙන් Agent එකකට වෙන්නේ මොකක්ද?

මේක තේරුම් ගන්න සරල example එකක් බලමු.

ඔයා AI එකකට මෙහෙම කියනවා:

Python වලින් CSV file එකක් කියවන්න code එකක් දෙන්න.

සාමාන්‍ය AI එකක් code එක ලියලා දෙයි.

ඔයා ඒ code එක අරගෙන run කරනවා. Error එකක් ආවොත් ආයෙත් AI එකෙන් අහනවා.

ඒක ඔයා සහ AI අතර question-and-answer වැඩක්.

දැන් AI Agent එකකට මෙහෙම කියනවා:

මේ CSV file එක බලලා, වැරදි තියෙන තැන් හොයලා, data එක clean කරලා, report එකක් හදලා save කරන්න.

Agent එකට මේ වගේ වැඩ කරන්න පුළුවන්:

1. File එක කියවනවා.

2. Data එක බලනවා.

3. වැරදි හඳුනාගන්නවා.

4. අවශ්‍ය code එක ලියලා run කරනවා.

5. ලැබුණු result එක පරීක්ෂා කරනවා.

6. වැරැද්දක් තිබුණොත් ඒක හදනවා.

7. Report එක හදනවා.

8. අවසානයේ ඒක save කරනවා.

ඒ කියන්නේ මෙතන වෙලා තියෙන්නේ ලොකු වෙනසක්.

Chatbot එකෙන් අපි answer එකක් ගන්නවා.

AI Agent එකකට අපි වැඩක් භාර දෙනවා.

AI Agent කියන්නේ ඇත්තටම මොකක්ද?

සරලව කිව්වොත්, AI Agent කියන්නේ goal එකක් දුන්නාම, ඒක සම්පූර්ණ කරන්න අවශ්‍ය steps තීරණය කරලා, tools භාවිතා කරලා, ලැබෙන results අනුව ඊළඟ පියවර තීරණය කරගෙන වැඩ කරන්න පුළුවන් AI system එකක්.

සාමාන්‍යයෙන් මේක මෙහෙම හිතන්න පුළුවන්:

Goal → Plan → Tools භාවිතා කිරීම → Result බලනවා → අවශ්‍ය නම් වෙනස් කරනවා → වැඩේ අවසන් කරනවා

උදාහරණයක් විදිහට:

Programming කරන්න හොඳ laptop එකක් හොයන්න.

Agent එකට:

• Laptops search කරන්න

• Specifications බලන්න

• Prices compare කරන්න

• ඔයාගේ අවශ්‍යතාවලට නොගැලපෙන ඒවා ඉවත් කරන්න

• ඉතිරි ඒවා compare කරන්න

• හොඳ options ටිකක් ඉදිරිපත් කරන්න

වගේ වැඩ කිහිපයක් කරන්න පුළුවන්.

ඒ නිසා AI භාවිතා කරන විදිහේ මූලික වෙනස තමයි:

“AI එකෙන් answer එකක් ඉල්ලනවා” වෙනුවට “AI එකට goal එකක් දෙනවා.”

AI Agents දැන් මෙච්චර කතාබහට ලක් වෙන්නේ ඇයි?

මේකට ප්‍රධාන හේතුවක් තමයි AI models ගොඩක් දියුණු වීම.

අද AI models වලට:

• දිගු instructions තේරුම් ගන්න

• වැඩක් පියවර කිහිපයකට බෙදන්න

• Tools භාවිතා කරන්න

• Code ලියන්න සහ run කරන්න

• Files එක්ක වැඩ කරන්න

• External systems එක්ක සම්බන්ධ වෙන්න

• කලින් කරපු වැඩේ result එක අනුව ඊළඟ පියවර තීරණය කරන්න

පුළුවන්.

ඊට අමතරව, developers ලාට AI models එක්ක tools සහ ආරක්ෂිත වැඩ පරිසරයන් සම්බන්ධ කරන්න පුළුවන් software infrastructure එකත් දියුණු වෙලා තියෙනවා.

උදාහරණයක් විදිහට OpenAI විසින් 2026දී Agents SDK එකේ capabilities වැඩි කරලා, Agents වලට files බලන්න, commands run කරන්න, code වෙනස් කරන්න සහ දිගු කාලයක් ගතවන වැඩ ආරක්ෂිත sandbox පරිසරයක් ඇතුළත කරන්න පහසුකම් ලබා දීලා තියෙනවා.

ඒ නිසා AI model එකක් answer එකක් ලියන තැනින් නවතින්නේ නැතුව, tools භාවිතා කරලා වැඩක් කරන පැත්තට යමින් තියෙනවා.

මේක දැන් ඇත්තටම භාවිතා වෙනවා

AI Agents කියන්නේ තවදුරටත් අනාගතයේ එන්න තියෙන දෙයක් නෙවෙයි.

OpenAI 2026දී පළ කළ තොරතුරු අනුව, Codex භාවිතා කරන අය අතර දිගු කාලයක් ගතවන වැඩ AI එකට භාරදීම වැඩි වෙලා තියෙනවා.

2026 මැයි මාසයේදී Codex භාවිතා කළ අයගෙන් 70%කට වැඩි පිරිසක්, මිනිසෙකුට පැයකට වඩා කාලයක් ගත විය හැකි වැඩක් complete කරන්න Codex භාවිතා කරලා තිබුණා.

ඒ කියන්නේ මිනිස්සු AI එකෙන්:

මේකේ answer එක මොකක්ද?

කියලා අහන එකෙන්,

මේ වැඩේ කරලා දෙන්න.

කියන පැත්තට මාරු වෙමින් ඉන්නවා.

Google Search එකත් Agents පැත්තට යනවා

AI Agents ගැන වැදගත් development එකක් Google විසින් 2026 Google I/O එකේදී පෙන්වා දුන්නා.

Google Search එකට Information Agents හඳුන්වා දීම එයින් එකක්.

උදාහරණයක් විදිහට, ඔයා apartment එකක් හොයනවා කියලා හිතන්න.

සාමාන්‍යයෙන් ඔයාට දවසින් දවස websites බලලා අලුත් listings තියෙනවද කියලා check කරන්න වෙනවා.

Information Agent එකකට ඔයාගේ අවශ්‍යතා කියලා දුන්නොත්, එයාට පුලුවන් වෙබ් අඩවි සහ වෙනත් තොරතුරු බලමින් ඉඳලා, ඔයාට ගැලපෙන දෙයක් හම්බුණාම දැනුම් දෙන්න පුළුවන්.

Google තවදුරටත් Search තුළ agentic coding සහ වෙනත් වැඩවලට Agents භාවිතා කරන හැකියාවන් දියුණු කරමින් ඉන්නවා.

ඒ කියන්නේ AI Agents developers ලාට විතරක් සීමා වෙන්නේ නැහැ.

සාමාන්‍ය users ලා භාවිතා කරන applications වලටත් ඒවා ඇතුළත් වෙමින් තියෙනවා.

AI Agent එකකට වෙනත් Apps එක්කත් වැඩ කරන්න පුළුවන්ද?

මේක තමයි Agents වල තියෙන තවත් වැදගත් පැත්තක්.

2026 සැප්තැම්බර් 8 වනදා Meta විසින් Muse කියන AI assistant එක හඳුන්වා දුන්නා. ඒක email යැවීම, travel booking සහ වෙනත් වැඩ සඳහා userගේ apps සමඟ වැඩ කරන්න නිර්මාණය කරලා තියෙන AI Agent එකක්.

මෙතනදී AI එක information දෙන එකෙන් එහාට යනවා.

සාමාන්‍ය ක්‍රමය:

ඔයා → AI → Instructions → ඔයා වැඩේ කරනවා

Agent එකක් භාවිතා කරන විදිහ:

ඔයා → AI Agent → Apps / Tools → වැඩේ සිදු වෙනවා

ඒක තමයි AI Agents ගැන තියෙන ලොකුම වෙනස.

හැබැයි Agent එකකට වැඩි නිදහසක් දුන්නාම ගැටලුත් එනවා

AI එකට වැඩි දේවල් කරන්න පුළුවන් වෙන තරමට, වැරදි කරන්න පුළුවන් අවස්ථාවත් වැඩි වෙනවා.

Chatbot එකක් වැරදි answer එකක් දුන්නොත් ඒක කරදරයක්.

හැබැයි AI Agent එකක්:

• වැරදි කෙනෙකුට email එකක් යැව්වොත්

• වැරදි file එකක් මකා දැම්මොත්

• වැරදි product එකක් මිලදී ගත්තොත්

• වැදගත් Database එකක් වෙනස් කළොත්

• රහස් තොරතුරු වෙන කෙනෙකුට යැව්වොත්

• අනාරක්ෂිත code එකක් run කළොත්

ප්‍රශ්නය ගොඩක් ලොකු වෙන්න පුළුවන්.

ඒ නිසා AI Agents එක්ක Security සහ Permissions ගොඩක් වැදගත්.

Agent එකකට කොච්චර බලයක් දෙන්න ඕනද?

සාමාන්‍ය software system එකකදී අපි අහන ප්‍රශ්නයක් තමයි:

මේ system එකට access තියෙන්නේ කාටද?

AI Agents එක්ක තවත් වැදගත් ප්‍රශ්නයක් තියෙනවා:

Agent එකට ඒ access එක භාවිතා කරලා මොනවා කරන්න පුළුවන්ද?

උදාහරණයක් විදිහට Agent එකකට access තිබෙන්න පුළුවන්:

• Files

• APIs

• Databases

• Email

• Browser

• Cloud systems

• Code execution

• Payment systems

ඒ නිසා Agent එකකට හැම දෙයකටම සම්පූර්ණ access එක දෙන එක හොඳ නෙවෙයි.

හොඳ system එකකදී:

Agent එකට බලන්න පුළුවන් දේවල් මොනවාද?

වෙනස් කරන්න පුළුවන් දේවල් මොනවාද?

මිනිසෙකුගේ අවසරය අවශ්‍ය වැඩ මොනවාද?

Agent එක කළ වැඩ අපි පරීක්ෂා කරන්නේ කොහොමද?

වගේ දේවල් කලින්ම තීරණය කරලා තියෙන්න ඕන.

Agents එකිනෙකා එක්ක වැඩ කරන කාලයත් එනවා

තවත් interesting idea එකක් තමයි Multi-Agent Systems.

එක Agent කෙනෙකුට හැම වැඩක්ම කරන්න දෙනවා වෙනුවට, විවිධ වැඩ සඳහා විශේෂ Agentsලා කිහිපයක් භාවිතා කරන්න පුළුවන්.

උදාහරණයක්:

                    Main Agent
                        │
        ┌───────────────┼───────────────┐
        ↓               ↓               ↓
   Research Agent   Coding Agent   Testing Agent
        │               │               │
        └───────────────┼───────────────┘
                        ↓
                    Final Result

එක Agent කෙනෙක් research කරනවා.

තව කෙනෙක් code ලියනවා.

තව කෙනෙක් code එක පරීක්ෂා කරනවා.

Main Agent එක ඒ හැම වැඩක්ම එකට සම්බන්ධ කරනවා.

Google විසින් හඳුන්වා දී ඇති Agent2Agent (A2A) වගේ protocols වල අරමුණත් විවිධ AI Agents අතර සන්නිවේදනය සහ වැඩ හුවමාරු කිරීම පහසු කිරීමයි.

ඒ නිසා අනාගතයේදී එක AI Agent එකක් විතරක් නෙවෙයි, Agents කිහිපයක් එකට වැඩ කරන systems අපිට වැඩිපුර දකින්න පුළුවන්.

Developers ලාට මේක වැදගත් ඇයි?

Developers ලාට මේ වෙනස ගොඩක් වැදගත්.

අපි හුරුපුරුදු web application එකක් සාමාන්‍යයෙන් මෙහෙමයි:

Frontend → Backend → Database → API

Agent-based application එකක් මෙහෙම වෙන්න පුළුවන්:

User → AI Agent → Tools → APIs → Database → Other Agents

ඒ නිසා අනාගතයේ AI applications හදන developers ලාට AI model එකකට prompt එකක් දෙන එක විතරක් දැනගෙන ඉන්න එක ප්‍රමාණවත් නොවෙන්න පුළුවන්.

මේ වගේ දේවල් ගැනත් දැනුම අවශ්‍ය වෙයි:

• Agent Frameworks

• Tool Calling

• APIs

• Authentication

• Sandboxes

• Memory

• Context Management

• Monitoring

• Testing සහ Evaluation

• Permission Systems

• Security

ඒ නිසා AI Engineering කියන්නේ AI model එකක් use කරන එක විතරක් නෙවෙයි.

ඒක Software Engineering + AI + Infrastructure + Security එකට එකතු වෙන පැත්තක්.

AI Agents දැන් සම්පූර්ණයෙන්ම සූදානම්ද?

නැහැ.

AI Agents ගැන ලොකු උනන්දුවක් තිබුණත්, ඒවා හැම අවස්ථාවකම නිවැරදිව වැඩ කරනවා කියලා කියන්න බැහැ.

2026දී LangChain විසින් professionals 1,300කට වැඩි පිරිසක් සම්බන්ධ කරගෙන කළ survey එකකදී, 57%ක් තමන්ගේ organization එකේ Agents production වල භාවිතා කරන බව කියලා තිබුණා.

ඒත් Agents production වල භාවිතා කිරීමේදී ගුණාත්මකභාවය සහ විශ්වාසනීයත්වය තවමත් ලොකු ගැටලු බවත් survey එකෙන් පෙන්වා දීලා තියෙනවා.

ඒකෙන් අපිට තේරෙන්නේ:

AI Agents ඇත්තටම භාවිතයට ඇවිත් තියෙනවා.

හැබැයි:

“AI එකට වැඩේ භාර දීලා සම්පූර්ණයෙන්ම අමතක කරලා දාන්න පුළුවන්” කියන තත්ත්වයට තාම ඇවිත් නැහැ.

AI Agents ගැන කතා කරනකොට, අලුත් Chatbot එකක් ආවා වගේ බලන එක ලේසියි.

හැබැයි ඇත්තටම සිදුවෙන්නේ ඊට වඩා ලොකු වෙනසක්.

අපි මෙතෙක් වැඩිපුර දැක්කේ:

AI → Answer එකක් දෙනවා

දැන් අපි යන්නේ:

AI → හිතලා බලනවා → Tools භාවිතා කරනවා → Actions ගන්නවා → Result එක පරීක්ෂා කරනවා

කියන පැත්තට.

ඒකෙන් software සමඟ අපි වැඩ කරන විදිහත් වෙනස් වෙන්න පුළුවන්.

සාමාන්‍ය application එකකදී අපි buttons click කරලා, forms පුරවලා, එකින් එක steps කරනවා.

AI Agent එකකට අපේ අවසාන අරමුණ කියලා දුන්නාම, ඒකට යන්න ඕන steps වලින් කොටසක් Agent එකටම තීරණය කරන්න පුළුවන්.

ඉස්සරහට AI Agents මොනවා කරයිද?

මේ technology එක තවදුරටත් දියුණු වුණොත්, මේ වගේ වැඩ AI Agents වලට භාර දෙන එක සාමාන්‍ය දෙයක් වෙන්න පුළුවන්.

Software Development

මේ feature එක හදලා, tests run කරලා, errors හදලා, pull request එකක් create කරන්න.

දිනපතා වැඩ

මගේ schedule එක සකස් කරලා, meetings වලට ගැලපෙන වේලාවන් හොයන්න.

Research

මේ topics ගැන දිගටම හොයලා බලලා, වැදගත් update එකක් ආවොත් මට කියන්න.

Business

මේ සතියේ sales data එක බලලා report එකක් හදන්න.

Customer Support

Customerගේ problem එක පරීක්ෂා කරලා, අපේ rules ඇතුළත විසඳන්න පුළුවන් නම් විසඳන්න.

DevOps

Application එක නිරීක්ෂණය කරලා මේ error එකේ හේතුව හොයලා, ආරක්ෂිත fix එකක් යෝජනා කරන්න.

මේ හැම උදාහරණයකම තියෙන්නේ එකම අදහසක්:

AI එකෙන් answer එකක් ඉල්ලනවා වෙනුවට, AI එකට වැඩක් භාර දෙනවා.

අන්තිමේදී වැදගත්ම දේ Trust එක

AI Agent එකකට වැඩක් කරන්න පුළුවන්ද කියන එක වැදගත්.

හැබැයි ඊටත් වඩා වැදගත් ප්‍රශ්නයක් තියෙනවා:

ඒ වැඩේ තනියම කරන්න අපිට Agent එක විශ්වාස කරන්න පුළුවන්ද?

වැඩක් විනාඩි 10කින් කරන AI එකක් දක්ෂයි.

හැබැයි ඒ වැඩේ:

• නිවැරදිව

• ආරක්ෂිතව

• එකම මට්ටමේ විශ්වාසයෙන්

• නිවැරදි අවසරයන් යටතේ

• අවශ්‍ය වෙලාවට මිනිසෙකුගේ පරීක්ෂාවත් එක්ක

කරන්න පුළුවන් AI එකක් තමයි ඇත්තටම වටින්නේ.

ඒ නිසා AI Agents වල අනාගතය තීරණය වෙන්නේ AI එක කොච්චර දක්ෂද කියන එකෙන් විතරක් නෙවෙයි.

ඒවා කොච්චර ආරක්ෂිතව, විශ්වාසයෙන් සහ පාලනයක් යටතේ වැඩ කරනවාද කියන එකත් ඒ තරම්ම වැදගත්.

Chatbots නැති වෙයිද?

බොහෝවිට නැහැ.

Chatbots තවමත් ගොඩක් ප්‍රයෝජනවත්:

• ප්‍රශ්න අහන්න

• ඉගෙන ගන්න

• Ideas හොයන්න

• Writing කරන්න

• Concepts තේරුම් ගන්න

• ඉක්මන් උදව් ගන්න

Agents වඩාත් ප්‍රයෝජනවත් වෙන්නේ:

• පියවර කිහිපයක් තියෙන වැඩ

• Tools භාවිතා කරන්න ඕන වැඩ

• තීරණ ගන්න ඕන වැඩ

• නැවත නැවත කරන්න ඕන වැඩ

• දිගු කාලයක් ගතවන වැඩ

වගේ අවස්ථාවලදී.

ඒ නිසා අනාගතය “Chatbots vs Agents” කියන සටනක් විතරක් වෙන්නේ නැහැ.

දෙකම එකට තිබෙන්න පුළුවන්.

Chatbot එක අපිත් එක්ක කතා කරයි.

Agent එක අපි වෙනුවෙන් වැඩ කරයි.