AI Automation সম্পূর্ণ ব্যাখ্যা: প্রযুক্তি, সুবিধা ও বাস্তব উদাহরণ

Md Samiul ali (owner)
৫ ফেব, ২০২৬

AI Automation সম্পূর্ণ ব্যাখ্যা: প্রযুক্তি, সুবিধা ও বাস্তব উদাহরণ

এআই অটোমেশন এর ছবি


AI Automation অর্থ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাহায্যে স্বয়ংক্রিয়কৃত প্রক্রিয়া, এটি হল একটি স্বয়ংক্রিয় সফটওয়্যার ব্যবস্থা, যেখানে Ai (artificial intelligence) এবং সফটওয়্যার প্রযুক্তি এক সাথে কাজ করে, যা মানুষ কে সুবিধা প্রদান করতে ব্যবহার করা হয়, এটি বাস্তব বিশ্বের কর্মপ্রবাহ কে বৃদ্ধি করে, কাজ কে দক্ষভাবে পরিচালিত করে, এবং নির্ভুলতা কমিয়ে দেয়। 

এটি আসলেই কি সম্ভাবনাময় এবং এটি সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আপনাকে পড়তে হবে। 

  • এআই অটোমেশন কি এবং সম্পূর্ণ অর্থ 
  • কীভাবে কাজ করে এবং কি কি প্রযুক্তি ব্যবহার করে তৈরি হয়? 
  • এআই এর সুবিধা, চ্যালেঞ্জ, এবং গোপনীয়তা 
  • শেষে শিখবেন, বাস্তব জীবনে এর প্রয়োগ এবং ব্যবহার ক্ষেত্র সমূহ 

এআই অটোমেশন কি: অর্থগত ভাবে এটি কি এবং কেন গুরুত্বপূর্ণ? 

এআই অটোমেশন (Ai automation) হল একটি এআই ভিত্তিক অটোমেশন সিস্টেম বা প্রক্রিয়া, যা ব্যবহার করে যে কোন সফটওয়্যার কে বুদ্ধিমান অটোমেশন এ রুপান্তর করা সম্ভব, উদাহরণ স্বরূপ: Messenger কে Ai Chatbot এ রুপান্তর, যেখানে একজন কাস্টমার একটি কোম্পানির সম্পর্কে বিভিন্ন প্রশ্ন করতে পারে এবং Messenger Ai Chatbot তার উত্তর দিবে। 

এখানে, Messenger Ai Chatbot কে openai বা Cloud Ai এর api এর সাথে messenger এর api কে কানেক্ট করে চ্যাট কে অটোমেট করা হয়। এখানে messenger কে এআই এর সাথে অটোমেট করা হয়েছে, যাকে আমরা Messenger AI Chatbot Automation, Messenger Automation বা AI-powered Messenger Chatbot ও বলতে পারি।

এখন আপনার প্রশ্ন হতে পারে কেন এআই অটোমেশন গুরুত্বপূর্ণ? 

কারণ, AI প্রচলিত automation থেকে আলাদা। Ai automation যেখানে ডেটা বিশ্লেষণ করে সিদ্ধান্ত নিতে পারে, মানুষের জটিল ও পরিবর্তনশীল পরিস্থিতি সামলাতে পারে, এবং শেখার ক্ষমতা রাখে।

সেখানে প্রচলিত বা traditional automation নিয়মভিত্তিক, নিজে নিজে শিখতে ও সিদ্ধান্ত নিতে পারে না, একই কাজ বার বার করে নতুন কিছু আউটপুট দিতে পারে না। 

তাহলে AI automation কি করে? এআই অটোমেশন মানুষের পুনরাবৃত্তিমূলক কাজ থেকে মুক্তি দেয় এবং মানুষ কে নতুন কাজ করতে সময় দেয়, ফলে মানুষ আরো কাজ, গবেষণা, ব্যবসা, বা জব এর সুযোগ পায়। 

এআই অটোমেশন যে সকল কাজ করে এবং এখন মানুষের যে সকল কাজ করতে হবে না, শুধু এআই কে যুক্ত করে দিলেই কাজ গুলো এআই সম্পন্ন করে দিতে পারে। 

  • ডাটা এন্ট্রি: প্রতিদিন একই ফর্মে তথ্য ভরা।
  • ইমেল রেসপন্স: একই ধরনের প্রশ্নের উত্তর বারবার দেওয়া।
  • রিপোর্ট জেনারেশন: নিয়মিত একই ধরনের রিপোর্ট তৈরি করা।
  • স্যোশাল মিডিয়া পোস্টিং: একই সময়ে একই ধরনের পোস্ট আপলোড করা, যেমন: ফেসবুক, Instagram, x, mastodon, getrr, ইত্যাদি।‌

Ai automation এর প্রযুক্তি 

AI automation এর সাথে কাজ গুরুত্বপূর্ণ কিছু প্রযুক্তি আছে, যা এআই অটোমেশনে কাজ করে: Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP), Computer Vision, Robotic Process automation ইত্যাদি। 

Machine Learning (ML): ফলাফল predict করতে এবং pattern শিখতে সাহায্য করে, উদাহরণ: বিক্রির পূর্বাভাস, ফ্রড শনাক্তকরণ। 

Natural Language Processing (NLP): ভাষা বুঝে এবং human-like responses তৈরি করে। সবচেয়ে বড় উদাহরণ বর্তমানে জনপ্রিয় এআই গুলো NLP ব্যবহার করে মানুষের প্রশ্নের উত্তর দেয়, যেমন: chatgpt, Gemini এবং অন্যান্য এআই। এছাড়াও, চ্যাটবট, ইমেইল অটোমেশন

Computer Vision: ছবি বা ভিডিও থেকে তথ্য পড়ে task automate করে এবং ছবি ও ভিডিও বিশ্লেষণ করে এবং এমন তথ্য দেয় ও ত্রুটি বের করে যা সাধারণ মানুষের পক্ষে বের করা অসম্ভব, উদাহরণ: ত্রুটিপূর্ণ পণ্য শনাক্ত, OCR ইত্যাদি। 

Robotic Process Automation (RPA): নিয়মভিত্তিক কাজ স্বয়ংক্রিয় করে, উদাহরণ: ডেটা কপি-পেস্ট, রিপোর্ট জেনারেশন।

যখন আপনি একটি এআই অটোমেশন সিস্টেম তৈরি করেন, তখন এর ভেতরে থাকা বিভিন্ন প্রযুক্তি প্রয়োজন অনুযায়ী কাজ করে। যে মুহূর্তে যে প্রযুক্তি দরকার হয়, এআই অটোমেশন তখন ঠিক সেই প্রযুক্তি ব্যবহার করে আপনার কাজ বা কাস্টমারের কাজ সঠিকভাবে সম্পন্ন করে দেয়।

উদাহরণ হিসেবে ধরা যাক, আপনি অফিসের নিরাপত্তার জন্য একটি এআই অটোমেশন সিস্টেম সংযুক্ত করলেন, যেখানে সিকিউরিটি ক্যামেরার সঙ্গে এআই যুক্ত করা হয়েছে। এই ক্ষেত্রে, যখন কোনো কর্মচারী অফিসে প্রবেশ করবে, তখন ক্যামেরা তার মুখ শনাক্ত করবে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে সেই কর্মচারীর তথ্য আপনার কাছে পাঠাবে। যেমন, সে কয়টার সময় অফিসে এসেছে, কয়টার সময় বের হয়েছে, কতক্ষণ অফিসে ছিল, এই সব তথ্য কোনো মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই অটোমেটিকভাবে রেকর্ড করবে ও সংরক্ষণ হবে।

এটাই এআই অটোমেশনের মূল শক্তি, মানুষের পুনরাবৃত্তিমূলক কাজ কমিয়ে দেয় এবং এটি আরো নির্ভুল, দ্রুত এবং স্মার্টভাবে পুরো প্রক্রিয়াটি পরিচালনা করে। 

এআই অটোমেশন কীভাবে কাজ করে এবং কীভাবে শুরু করবেন (Step by Step)

AI Automation হল একটি end-to-end (শুরু থেকে শেষ) intelligent automation workflow, যেখানে ডেটা সংগ্রহ থেকে শুরু করে সিদ্ধান্ত নেওয়া ও নিজে নিজে উন্নত হওয়া পর্যন্ত সবকিছু স্বয়ংক্রিয়ভাবে ঘটে। নিচে ধাপে ধাপে পুরো প্রক্রিয়াটি ব্যাখ্যা করা হলো:

Workflow Example (একটি এআই অটোমেশন তৈরির প্রক্রিয়া কীভাবে শুরু করবেন)

১. Data collection & pre-processing (ডাটা সংগ্রহ এবং আগাম প্রস্তুতি) 

AI Automation পুরোপুরি নির্ভর করে ডেটার উপর। আপনি যত শক্তিশালী মডেলই ব্যবহার করুন না কেন, যদি ডেটা দুর্বল হয়, আউটপুটও দুর্বল হবে। তাই পুরো workflow-এর ভিত্তি হলো Data Collection & Pre-processing।

Data Collection মানে হলো AI সিস্টেমকে শেখানোর বা সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় কাঁচা ব ও raw তথ্য সংগ্রহ করা, যেমন: আপনি কি চান, Excel, database table, CRM data, PDF, image metadata, voice transcript, API, sensor, chatbot input, user behavior ইত্যাদি এআই কে শিখিয়েছে দিন, যেনো সঠিকভাবে আপনার দেওয়া তথ্য গুলো কাস্টমার কে আউটপুট হিসেবে দিতে পারে। 

এছাড়াও, Raw data সরাসরি AI ব্যবহার করতে পারে না, তাই আপনাকে ডেটা Pre-processing করতে হবে। অর্থাৎ, ডেটাকে পরিষ্কার, গঠনযোগ্য এবং AI-ready করা।
  • Data Cleaning
  • Noise Removal
  • Labeling
  • Normalization & Formatting
  • Tokenization & Encoding (NLP ক্ষেত্রে)

2. Model training

Model Training হলো AI Automation workflow - এর সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ধাপগুলোর মধ্যে একটি। এই ধাপে AI সিস্টেমকে বাস্তব ডেটা দিয়ে শেখানো হয়, যাতে সে নিজে নিজে সিদ্ধান্ত নিতে পারে, পূর্বাভাস দিতে পারে, বা নির্দিষ্ট কাজ স্বয়ংক্রিয়ভাবে সম্পন্ন করতে পারে। কি কি ট্রেনিং দেওয়া হয়: 

  1. 1. ডেটা থেকে আউটপুট দিতে শেখানো
  2. 2. সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষমতা তৈরি করা হয় 
  3. 3. Automation–কে rule-based থেকে intelligent করা হয় 

৩. Accuracy এবং Quality তে উন্নত করা হয় 

উদাহরণ স্বরূপ, Messenger AI Chatbot এ একজন কাস্টমার জিজ্ঞেস প্রশ্ন করলো “ডেলিভারি চার্জ কত?”
তখন উত্তর: “ঢাকার ভিতরে ৬০ টাকা”। 

এই ধরনের হাজার হাজার প্রশ্ন-উত্তর দিয়ে মডেলকে ট্রেন করা হয়, Training ছাড়া AI automation অস্থির ও অনির্ভরযোগ্য হয়, ফলে এই ট্রেনিং বারবার চলতে থাকে যতক্ষণ না acceptable accuracy পাওয়া যায়।

৪. স্বয়ংক্রিয় workflows বাস্তবায়ন

এই পর্যায়ে AI মডেলকে বিভিন্ন টুল, সফটওয়্যার, API, ডাটাবেস এবং অটোমেশন প্ল্যাটফর্মের সাথে সংযুক্ত করা হয়। ফলে একটি end-to-end automated workflow তৈরি হয়, যেখানে ইনপুট আসে, AI বিশ্লেষণ করে, সিদ্ধান্ত নেয় এবং আউটপুট তৈরি করে - এখানে সবকিছু একটি ধারাবাহিক প্রক্রিয়ায় হয়ে থাকে। 

বর্তমানে এই কাজটি বাস্তবায়ন করা খুবই সহজ এবং একটি স্বয়ংক্রিয় workflows তৈরি করা যায়, workflows গুলো তৈরি করার জন্য বিভিন্ন টুল রয়েছে যেমন: 
  • Popular no-code automation platform
  • Open-source workflow automation tool
  • Visual automation builder
  • Formerly Microsoft Flow
  • Enterprise automation tool
  • Cloud-based automation platform
  • No-code automation
  • Simple trigger-action automation 

Tip: 

Workflow automation টুল বাছাই করার টিপস:
যদি তুমি ছোট বা মাঝারি ধরনের কাজ automate করতে চাও, যেমন একটা ফর্মের ডেটা অ্যাপ্লিকেশনে পাঠানো, ইমেইল নোটিফিকেশন, বা সোশ্যাল মিডিয়ায় পোস্ট schedule করা – তাহলে N8n এবং Zapier সবচেয়ে সহজ এবং সুবিধাজনক। এগুলোতে খুব বেশি technical knowledge লাগে না, drag-and-drop interface দিয়ে workflow বানানো যায়।

কিন্তু যদি তুমি বড় কোম্পানি বা enterprise level workflow তৈরি করতে চাও, যেখানে multi-step automation, AI integration, এবং advanced conditional logic দরকার – তখন Make (Integromat), Workato, Tray.io সবচেয়ে উপযুক্ত। এগুলো একটু জটিল, কিন্তু বড় workflow handle করতে পারদর্শী।


৫. দ্রত ইনপুট ডাটা বিশ্লেষণ এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণ

Workflows তৈরি হয়ে গেলে এই পর্যায়ে এআই অটোমেশন কাজ শুরু করে দেয়। এটা মূলত workflow টেস্ট, ফিডব্যাক গ্ৰহণ, এবং সিদ্ধান্ত নেওয়ার একটি ধাপ। 


5. Feedback loop & continuous improvement

ফিডব্যাক লুপ হলো একটি প্রক্রিয়া যেখানে কোনো সিস্টেম, প্রোজেক্ট বা কার্যক্রমের ফলাফল নিয়মিত পর্যবেক্ষণ করা হয় এবং সেই তথ্য থেকে শিক্ষা নিয়ে পরিবর্তন বা সমন্বয় করা হয়। 

এটা একটি এআই অটোমেশন লঞ্চ পূর্ব প্রস্তুতি, এরপর একটি এআই অটোমেশন বাজারে ছাড়া হয়। 

উদাহরণ:

একটি কোম্পানি নতুন প্রোডাক্ট লঞ্চ করেছে। গ্রাহকদের মতামত (ফিডব্যাক) সংগ্রহ করা হলো। এরপর সেই মতামতের ভিত্তিতে প্রোডাক্টে পরিবর্তন আনা হলো।

ধারাবাহিক উন্নয়ন হলো ফিডব্যাক লুপের মাধ্যমে ছোট ছোট ধাপে ক্রমাগত উন্নতি করা। এটি কোনো প্রোডাক্ট, সেবা, বা প্রক্রিয়ায় স্থায়ী উন্নতি আনার একটি পদ্ধতি।

একটি এআই অটোমেশন সিস্টেম তৈরির পর পরই সেটা সঠিকভাবে কাজ করে না, বরং এটা কে নিয়মিত আপডেট এর মাধ্যমে আরো improve করা হয়। একই কাজ এআই অটোমেশন এর ক্ষেত্রে ও হয়ে থাকে। 

উদাহরণ: 

একটি সফটওয়্যার কোম্পানি প্রতি মাসে ইউজারদের ফিডব্যাক নিয়ে আপডেট রিলিজ করে এবং প্রতিটি আপডেটে ছোট ছোট বাগ ঠিক করে এবং নতুন ফিচার যোগ করা হয়।

Ai automation এর সুবিধা এবং চ্যালেঞ্জ 

এআই অটোমেশন একটি সুবিধাজনক এবং অনলাইন জগতের কাজ সুচারুভাবে সম্পন্ন করতে এআই অটোমেশন এর বিকল্প নেই। তবে এর সুবিধা যেমন আছে, ঠিক এর অসুবিধা ও রয়েছে। আসুন সেগুলো সম্পর্কে জেনে নিই। 

Ai Automation এর সুবিধা (Benefits):

১. সময় ও খরচ বাঁচানো যায়

২. ত্রুটি হ্রাস করে। 

৩. দ্রুত ও নির্ভরযোগ্য প্রক্রিয়া

৪. ২৪/৭ অপারেশন (যেখানে মানুষ কে দিয়ে সারাদিন কাজ করানো যায় না) 

৫. এআই অটোমেশন কে বার বার ব্যবহার করা যায়, মাসিক বা বার্ষিক বেতন এর প্রয়োজন নেই। 

৬. ডেটার উপর ভিত্তি করে ডিসিশন মেকিং করে, ভুল হওয়ার সম্ভবনা নেই।

৭. অটোমেটিক কাজ সম্পন্ন হয় এবং মানুষের মত ক্লান্তি নেই, ফলে বিরামহীন কাজ করতে পারে। 

৮. লাইফ টাইম ব্যবহার করা যায়। 


Ai Automation এর চ্যালেঞ্জ (Challenges):

১. এআই অটোমেশন সিস্টেম তৈরি করতে হলে এর তৈরির খরচ অনেক বেশি। 

2. কৃত্রিম বা রোবোটিক ভাষায় আউটপুট দেয়, ফলে মানুষের মত সহজেই মানুষের সাথে যোগাযোগ করতে পারে না। 

৩. এআই অটোমেশন ডেটা প্রাইভেসি এবং সিকিউরিটির জন্য একটি বড় সমস্যা, যেমন: ব্যাংকিং, স্বাস্থ্য ইত্যাদি ব্যবহারে সতর্কতা প্রয়োজন।

৪. ভূল ভাবে ডেটা ইনপুট করলে আউটপুট ভূল দিতে পারে। 

৫. কর্মসংস্থান কমে যেতে পারে, কারণ এআই অটোমেশন মানুষের পরিবর্তে কাজ করছে। 

৬. সঠিক মেইনটেন্যান্সের প্রয়োজন ইত্যাদি 

বাস্তব বিশ্বে Ai automation এর ব্যবহার 

এখন আপনি জানবেন ইতিমধ্যে তৈরি হওয়া বাস্তব জীবনের কিছু ব্যবহার, যেখানে মানুষ এর পরিবর্তে এআই অটোমেশন এর মাধ্যমে এআই কাজ করছে। 
নিচে প্রতিটি সেকশনের জন্য বাস্তব দুনিয়ার (real-world) ব্যবহারযোগ্য উদাহরণ দিচ্ছি। উদাহরণগুলো নেওয়া হয়েছে কোম্পানির নিজস্ব case study, annual report, এবং প্রকাশিত প্রযুক্তি ব্লগ থেকে। আমি আলাদা করে প্রতিটির source উল্লেখ করছি।

১. Customer Service (Amazon) 

অ্যামাজন হল বিশ্বের সবচেয়ে বড় ই-কমার্স প্লাটফর্ম, তারা AI-based automated & intelligent customer support ব্যবহার করে। অ্যামাজন এর intelligent customer support system অর্ডার ট্র্যাকিং, রিটার্ন স্ট্যাটাস, ডেলিভারি সমস্যা সমাধান সহ বিভিন্ন সমস্যা কাস্টমার কেয়ারে দিয়ে থাকে। 

ফলে কাস্টমার দ্রুত, স্মার্ট, এবং accurate সিদ্ধান্ত নিতে পারছে। 

২. Sales & Marketing (Netflix)


Netflix তাদের ইউজার দের আরো বেশি ভিডিও কন্টেন্ট দেখতে উৎসাহিত করে Personalized Recommendation Engine ব্যবহার করে। Netflix এর AI ব্যবহারকারীরা কী দেখছে, কতক্ষণ দেখছে, কখন বন্ধ করছে, কোন ভিডিও বেশি পছন্দ করছে ইত্যাদি ডেটা বিশ্লেষণ করে AI প্রতিটি ইউজারের জন্য আলাদা content recommendation দেখায়। 

আচ্ছা আসুন আপনাকে একটি উদাহরণ দেয়: একজন ব্যবহারকারী যদি crime thriller বেশি দেখে, Netflix তার হোমপেজে romance নয়, বরং crime series বেশি দেখাবে।

এছাড়াও, Netflix-এর মতে ইউজাররা প্রায় ৮০% কনটেন্ট দেখেন recommendation ফিচার এর মাধ্যমে। ফলে আরো engagement বৃদ্ধি পাচ্ছে। 

৩. Manufacturing (Tesla) 

টেশলার Quality Control & Predictive Maintenance এর দায়িত্বে রয়েছে এআই অটোমেশন, Tesla তাদের factory-তে computer vision ও AI ব্যবহার করছে। 

টেশলা তাদের Manufacturing এর কাজ গুলো Computer vision Camera দিয়ে গাড়ির প্রতিটি অংশ স্ক্যান করা হয়, AI স্বয়ংক্রিয়ভাবে defect শনাক্ত করে
Sensor data দেখে মেশিন কখন নষ্ট হতে পারে তা আগেই predict করে। 

ফলে টেশলার প্রোডাকশন বেড়েছে, খারাপ product কম বাজারে যাচ্ছে, এবং Manufacturing cost নিয়ন্ত্রণে এসেছে। 

৪. Finance (Visa)

Visa তাদের Fraud Detection & Risk Prediction এর জন্য AI Fraud Detection System integration করেছে।‌ এই কারণে Visa প্রতি সেকেন্ডে লক্ষ লক্ষ transaction AI দিয়ে বিশ্লেষণ করে, যেমন: Transaction amount, Location, Device type, User spending pattern ইত্যাদি বুঝতে পারছে। 

উদাহরণ

আপনি সাধারণত বাংলাদেশে ছোট অংকের কেনাকাটা করেন। হঠাৎ করে অন্য দেশে বড় অংকের transaction হলে AI সঙ্গে সঙ্গে সন্দেহ করে এবং transaction ব্লক করে।

ফলে visa এর বিলিয়ন ডলার পরিমাণ fraud প্রতিরোধ হয়েছে, False transaction কমে গেছে, Real-time fraud detection সম্ভব হয়েছে।‌

ভবিষ্যৎ সম্ভবনা এবং বিশ্ব প্রেক্ষাপট

বর্তমানে বাজারে AI agents ও autonomous systems দ্রুত বৃদ্ধি পাচ্ছে। অনলাইনে Gartner এর Top Strategic Technology Trends রিপোর্ট অনুযায়ী, ২০২৭ সালের মধ্যে এন্টারপ্রাইজ সিস্টেমের বড় অংশে autonomous agents ব্যবহৃত হবে।

স্বয়ংক্রিয় গ্রাহক সাপোর্ট, স্মার্ট সাপ্লাই চেইন, ট্রেডিং সিস্টেম, সাইবার সিকিউরিটি মনিটরিং এবং স্বয়ংচালিত রোবট এর ব্যবহার এখন তার জলজ্যান্ত প্রমাণ। 

আগামী বছরগুলোতে AI agents শুধু নির্দেশ মানা সফটওয়্যার থাকবে না; তারা নিজেরা লক্ষ্য নির্ধারণ, সিদ্ধান্ত নেওয়া এবং একাধিক কাজ সমন্বয় করতে পারবে। 

সংক্ষেপে কথা বললে, 

ভবিষ্যৎ বিশ্বে AI একা কাজ করবে না, আর মানুষও একা থাকবে না। Autonomous AI systems কাজ চালাবে, আর মানুষ কৌশল, নৈতিকতা ও চূড়ান্ত সিদ্ধান্তে নেতৃত্ব দেবে। এই সমন্বয়ই আগামী অর্থনীতি ও কর্মজগতের মূল চালিকা শক্তি হবে।

উপসংহার

AI automation বা এআই অটোমেশন মানে শুধু কাজ দ্রুত করা নয়, বরং স্মার্টভাবে কাজ করা। যে সকল ব্যবসায়ীরা এটা বুঝে আগেভাগে গ্রহণ করছে, তারা ভবিষ্যতে স্পষ্টভাবেই এগিয়ে থাকবে। বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটে এটা একটি নতুন মোড় হিসেবে আবির্ভূত হয়েছে, যদি এটা বাংলাদেশ ঠিক ভাবে ব্যবহার করে তবে উন্নয়নশীল নয়, বরং উন্নত দেশের কাতারে আসতে কয়েক বছর সময় লাগতে পারে। 

এই পোস্টটি পরিচিতদের সাথে শেয়ার করুন

পূর্বের পোস্ট দেখুন পরবর্তী পোস্ট দেখুন
এই পোস্টে এখনো কেউ মন্তব্য করে নি
মন্তব্য করতে এখানে ক্লিক করুন

অর্ডিনারি আইটির নীতিমালা মেনে কমেন্ট করুন। প্রতিটি কমেন্ট রিভিউ করা হয়।

comment url