তুলনা

Proof of Actor বনাম Mixpanel: product analytics এবং actor evidence, পাশাপাশি

Mixpanel দলকে বুঝতে সাহায্য করে ব্যবহারকারীরা কীভাবে তাদের product গ্রহণ করে এবং ধরে রাখে। Proof of Actor আপনার application-কে জানায় প্রতিটি interaction-এ কে বা কী কাজ করছে, তার পেছনের evidence সহ, এবং আপনার code-কে সিদ্ধান্ত নিতে দেয় কী করতে হবে। নিচে দেখুন তারা কীভাবে তুলনীয় এবং কীভাবে একসাথে কাজ করে।

প্রাথমিক access পান কীভাবে কাজ করে তা অন্বেষণ করুন

দ্বারা Toshendra SharmaFounder & CEO, AgentCredia · Updated November 13, 2026

সংক্ষিপ্ত উত্তর

Mixpanel একটি product analytics tool, যা users কীভাবে আপনার product-এর মধ্যে এগোয় তা মাপে, এবং এটি known agent ও bot থেকে আসা event-কে user agent-এর ভিত্তিতে label করে। Proof of Actor প্রতিটি interaction-কে evidence basis সহ Human, Human + AI, Agent বা Unknown হিসেবে classifies করে, এবং আপনার application-কে তার উপর route করতে দেয়। product analytics-এর জন্য Mixpanel রাখুন এবং যখন আপনাকে জানতে হয় কে কাজ করছে এবং তারপর কী হবে তা ঠিক করতে হয়, তখন Proof of Actor যোগ করুন.

Mixpanel একটি product analytics platform। দলগুলো এটি ব্যবহার করে দেখতে যে মানুষ কোন feature গ্রহণ করে, funnel-এর কোথায় drop out হয়, এবং পরের সপ্তাহে কারা ফিরে আসে। এই কাজে এটি খুবই ভালো, এবং অনেক product team-এর জন্য এটি সেই জায়গা যেখানে user behavior সম্পর্কে প্রশ্নের উত্তর মেলে।

এখন এর পাশে একটি নতুন প্রশ্ন এসেছে। আপনার product-এর কিছু event আর শুধু একজন মানুষ click করছে বলে তৈরি হচ্ছে না। সেগুলো আসছে real customer-এর হয়ে কাজ করা AI agent থেকে, AI assistant-এর সঙ্গে কাজ করা মানুষ থেকে, এবং এমন automation থেকে যা আপনি এখনও ব্যাখ্যা করতে পারেন না। আপনি funnel পড়ার আগে increasingly জানতে চান কে বা কী সেই event-গুলো তৈরি করেছে, এবং আপনার application-কেও একই জিনিস তাৎক্ষণিকভাবে জানতে হয় যাতে এটি respond করতে পারে। এটাই AgentCredia-এর Proof of Actor-এর উদ্দেশ্য।

এই page দুটিকে ন্যায্যভাবে compare করে। নিচের Mixpanel fact-গুলো November 2026 পর্যন্ত Mixpanel-এর নিজস্ব documentation থেকে নেওয়া।

সংক্ষিপ্ত সংস্করণ

	Mixpanel	Proof of Actor
Main question	users কীভাবে adopt, convert এবং retain করে?	এই interaction-এ কে বা কী কাজ করছে, এবং evidence কী?
Where it collects	client এবং server SDK plus ingestion API; সম্ভব হলে Mixpanel server-side tracking সুপারিশ করে	server middleware, edge, HTTP API, MCP server, plus একটি approved browser collector
Agent এবং bot label	`$mp_actor_type` of agent, bot বা none, user agent থেকে classifies করা	Human, Human + AI, Agent বা Unknown, stated basis সহ
Verified agent identity	Mixpanel-এর bot traffic documentation-এ বর্ণনা করা নয়	request signature published key-এর বিরুদ্ধে যাচাই হলে Verified basis
AI-assisted মানুষ	আলাদা class হিসেবে বর্ণনা করা নয়	first-class result: Human + AI
অস্পষ্ট traffic	কোনো agent বা bot match না হলে none label করা হয়	Unknown হিসেবে report করা হয়, আপনার বেছে নেওয়া fallback সহ
traffic-এর উপর action নেয়	না, এটি event analyze করে	observation-এর পরে আপনার own code-এ আপনার policy অনুযায়ী route করে

এই page-এর বাকি অংশে প্রতিটি row ব্যাখ্যা করা হয়েছে।

Mixpanel-এর event model কীসের জন্য তৈরি

Mixpanel events এবং তাদের সঙ্গে যুক্ত property-এর চারপাশে তৈরি। আপনি sign up, create project বা invite teammate-এর মতো action instrument করেন, plan বা platform-এর মতো property যোগ করেন, এবং তারপর সেই property অনুযায়ী break down করে funnel, retention curve, flow এবং cohort তৈরি করেন। Mixpanel-এর প্রতিটি analysis প্রশ্ন শেষ পর্যন্ত এই প্রশ্নে এসে দাঁড়ায় যে কোন event ঘটেছে, কার জন্য, এবং কোন property value-সহ।

এই model-ই actor context-কে এর ভেতরে এত ভালোভাবে মানিয়ে দেয়। একটি actor label শুধু আরেকটি property, এবং একবার তা আপনার event-এ থাকলে, প্রতিটি funnel এবং retention chart সেটির ভিত্তিতে split করা যায়। Mixpanel ইতিমধ্যে তার own actor labelling-এর মাধ্যমে এই দিকে এগিয়েছে। খোলা প্রশ্ন হলো এই property কিসের ভিত্তিতে তৈরি, এবং request এখনও handle হওয়ার সময় আপনার application কি একই answer ব্যবহার করতে পারে কিনা।

Proof of Actor সেই answer request path-এ তৈরি করে। প্রতিটি interaction চারটি class-এর একটিতে পড়ে: Human যখন signal কোনো মানুষকে নির্দেশ করে, Human + AI যখন কোনো মানুষ supported integration-এর মাধ্যমে declared বা observed AI assistance-সহ কাজ করে, Agent স্বয়ংক্রিয় বা agent-origin interaction-এর জন্য, এবং Unknown যখন evidence reliable determination সমর্থন করে না। প্রতিটি result তার evidence basis জানায়, verified, declared, inferred বা unknown, যা property-কে label থেকে stated strength-সহ একটি label-এ পরিণত করে।

প্রতিটি কোথায় run করে

Mixpanel client-side এবং server-side tracking উভয়ই দেয়। তার choosing a tracking method documentation যতটা সম্ভব server থেকে tracking করার এবং প্রয়োজন হলে client-side tracking যোগ করার সুপারিশ করে, এবং note করে যে client-side tracking ad blocker দ্বারা প্রভাবিত হয়।

Proof of Actor-ও server-side run করে, কিন্তু এর position আলাদা। এটি আপনার application-এর request path-এ বসে: Node.js middleware, Next.js, আপনি নিয়ন্ত্রণ করা edge layer, generic HTTP API বা আপনার MCP server, এবং approved page-এ optional browser collector। এতে এটি request-এর মুহূর্তে signal দেখতে পারে, যেমন client কোনো signature present করেছে কিনা, client নিজেকে declared করেছে কিনা, এবং আপনার own assistant action নিয়েছে কিনা। সম্পূর্ণ তালিকার জন্য integrations page দেখুন।

Mixpanel bot এবং AI agent-কে কীভাবে treat করে

Mixpanel এখানে বাস্তব support যোগ করেছে, এবং সেটি credit পাওয়ার যোগ্য। তার bot traffic documentation অনুযায়ী:

Mixpanel JavaScript library defaultভাবে known crawler-এর একটি ছোট তালিকা filter করে, যার মধ্যে Googlebot এবং Bingbot আছে।
$ignore property সেটসহ পাঠানো কোনো event ingestion-এ drop হয়, তাই আপনি নিজের filtering logic লিখতে পারেন।
Mixpanel-এর ingestion API প্রতিটি event-এর user agent classify করে এবং LLM-এর পক্ষ থেকে acting করা কোনো human user-এর request-এর জন্য $mp_actor_type (Actor Type)-কে agent, crawler এবং search indexer-এর মতো generic automated traffic-এর জন্য bot, অথবা কোনোটি প্রযোজ্য না হলে none হিসেবে set করে। যখন type agent বা bot হয়, $mp_actor_name (Actor Name) classified identity ধরে রাখে, যেমন GPTBot বা ClaudeBot।
server-side tracking-এর ক্ষেত্রে, classification Mixpanel-এ পৌঁছানো request-এর user agent ব্যবহার করে, যা আপনার server-এর HTTP library, যদি না আপনি end user-এর user agent forward করেন, যেমন $mp_raw_user_agent-এ। Mixpanel note করে যে অন্যথায় classification ভুল হতে পারে।
Mixpanel-এ event অপরিবর্তনীয়, তাই ইতিমধ্যে recorded bot event analysis থেকে filter out করে handle করা হয়, delete করে নয়।

এটি একটি useful reporting label। এটি design অনুযায়ী user agent string থেকে derived label-ও বটে। user agent string self-reported এবং নকল করা সহজ, যা user agent spoofing entry-তে আলোচিত হয়েছে। এবং documentation-এ AI assistance-সহ মানুষের জন্য কোনো class, বা evidence এত দুর্বল যে call করা যায় না এমন কথা বলার কোনো উপায় বর্ণনা করা হয়নি।

`$mp_actor_type` এবং Proof of Actor class, পাশাপাশি

দুই result-ই একই Mixpanel event-এ থাকতে পারে বলে, তাদের সম্পর্ক কীভাবে দাঁড়ায় তা দেখা সহায়ক:

`$mp_actor_type`	এটি কিসের উপর ভিত্তি করে	Proof of Actor class কী যোগ করতে পারে
`agent`	একটি LLM user-এর জন্য acting করছে এমন user agent match	request valid signature বহন করলে verified basis-সহ Agent, নাহলে declared বা inferred basis
`bot`	crawler এবং indexer-এর জন্য একটি user agent match	evidence সমর্থন করলে Agent, অথবা অন্য কিছু দ্বারা সমর্থিত নয় এমন crawler-style user agent হলে Unknown
`none`	user agent-এ কোনো agent বা bot match নেই	Human, Human + AI বা Unknown, যাতে assisted মানুষ এবং ব্যাখ্যাতীত traffic একই bucket-এ লুকিয়ে না থাকে

মূল পার্থক্য আসে প্রতিটি answer কোথায় তৈরি হয় তা থেকে।

user agent string-এর বাইরের evidence. $mp_actor_type user agent থেকে derived, যা self-reported এবং নকল করা সহজ, যেমন user agent spoofing entry ব্যাখ্যা করে। একটি verified Proof of Actor result-এর মানে হলো request signature একটি published key-এর বিরুদ্ধে checked হয়েছে, HTTP Message Signatures ব্যবহার করে যেমন RFC 9421-এ সংজ্ঞায়িত এবং Web Bot Auth-এ ব্যবহৃত।

AI-assisted মানুষের জন্য একটি class. $mp_actor_type-এর অধীনে, assistant-এর সঙ্গে draft করা একজন মানুষ none-এ পড়ে, অন্য সব user-এর সঙ্গে। Proof of Actor Human + AI report করে যখন assistance declared থাকে বা supported integration-এর মাধ্যমে observed হয়, তাই একটি Mixpanel funnel দেখাতে পারে AI-assisted user দ্রুত activate করে কিনা বা ভিন্ন জায়গায় stall করে কিনা।

none-এর বদলে Unknown. none মানে কোনো match পাওয়া যায়নি। Unknown মানে evidence call করার জন্য যথেষ্ট শক্তিশালী ছিল না, যা আলাদা এবং আরও useful statement। আপনি route অনুযায়ী Unknown rate track করতে পারেন, এবং Unknown traffic handling guide fallback pattern-গুলো কভার করে।

আপনার tracking-এর মধ্য দিয়ে না যাওয়া event. Agent-রা প্রায়ই UI-এর মাধ্যমে click করার বদলে API এবং MCP server call করে। Proof of Actor যেখানে ঘটে সেখানেই এই interaction-গুলো classify করে, MCP tool call-সহ; MCP servers use case দেখুন।

request time-এ একটি decision. Mixpanel event অপরিবর্তনীয় এবং পরে analyze করা হয়, যা analytics-এর জন্য সঠিক। Proof of Actor আপনার application-কে প্রতি route, class এবং basis অনুযায়ী allow, adapt, challenge, review-এ send করা বা rate-limit করতেও দেয়। এটি observation mode-এ শুরু হয়, তাই আপনি enforce করতে না বলা পর্যন্ত কিছুই বদলায় না।

Mixpanel এবং Proof of Actor একসঙ্গে ব্যবহার করা

request-এর সময় classify করুন। Proof of Actor আপনার application, API বা MCP server-এর প্রতিটি interaction-এর জন্য একটি class এবং basis ফেরায়।
দুটি event property যোগ করুন। আপনি ইতিমধ্যে যে Mixpanel event পাঠান, তাতে উদাহরণস্বরূপ actor_class এবং actor_basis নামে class এবং basis property হিসেবে সংযুক্ত করুন। server-side tracking এটি সহজ করে, কারণ result আপনার application-এর কাছে থাকে।
$mp_actor_type-ও রাখুন। end user-এর user agent forward করুন যাতে Mixpanel-এর own label সঠিক থাকে, এবং দুই property compare করুন। যেখানে তারা ভিন্ন, সেখানে Proof of Actor basis আপনাকে বলে দেয় কোন evidence trust করতে হবে।
আপনি ইতিমধ্যে যে report ব্যবহার করেন সেগুলো break down করুন। funnel, retention এবং flow actor class অনুযায়ী split করুন, যাতে দেখা যায় agent-driven sign up কি human sign up-এর মতো retain করে, নাকি AI-assisted user দ্রুত activation-এ পৌঁছে। SaaS apps use case দেখায় এটি কোথায় সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ।
যেখানে গুরুত্বপূর্ণ সেখানে action নিন। যেসব route-এ actor class experience বদলানো উচিত, সেগুলোর জন্য policy লিখুন। rolling out actor-aware policies safely guide প্রক্রিয়াটি কভার করে।

কখন কোনটি বেছে নেবেন

আপনার প্রশ্ন যদি product behavior সম্পর্কে হয়, তাহলে Mixpanel বেছে নিন: activation, conversion, retention, feature adoption এবং users যে পথ নেয় তা। এর $mp_actor_type label analysis-এর ভেতরে agent এবং bot আলাদা করার একটি ভালো first cut।

Proof of Actor যোগ করুন যখন আপনি চান সেই label evidence বহন করুক, যখন AI-assisted user আপনার product-এর জন্য গুরুত্বপূর্ণ, যখন আপনার অনেক agent traffic API বা MCP server-এর মাধ্যমে আসে, বা যখন আপনার application report-এর বদলে request time-এ respond করতে হবে। Mixpanel আপনাকে বলে আপনার product কীভাবে ব্যবহৃত হচ্ছে। Proof of Actor আপনাকে বলে প্রতিটি interaction-এ কে এটি ব্যবহার করছে, evidence-সহ, এবং আপনার code-কে তার উপর action নেওয়ার উপায় দেয়।

শুরু করুন

Proof of Actor private beta-তে আছে। founding developer program-এর মাধ্যমে selected team agreed usage limit-এর মধ্যে up to 12 months free access পেতে পারে, কোনো automatic billing ছাড়াই। early access-এর জন্য apply করুন এবং আপনার product ও আপনি যে interaction-গুলো বুঝতে চান সেগুলো সম্পর্কে আমাদের জানান।

Mixpanel is a trademark of Mixpanel, Inc.

ডেভেলপারদের জন্য

What your code receives

Every interaction resolves to one result record. Your application reads the class and the basis and applies its own policy.

Result record

{
  "route": "GET /api/v1/catalog",
  "class": "agent",
  "basis": "verified",
  "evidence": [
    { "signal": "http_message_signature", "result": "valid", "keyid": "assistant.example" },
    { "signal": "client_declaration", "value": "assistant.example" }
  ],
  "observed_at": "2026-11-13T10:42:07Z"
}

class: Human, Human + AI, Agent বা Unknown।
basis: evidence কতটা শক্তিশালী: verified, declared, inferred বা unknown।
evidence: result-এর পেছনের signals, যাতে আপনার team কারণটি দেখতে পারে।

observation mode-এ শুরু করুন: results আপনার logs-এর পাশে record করুন এবং আপনি কোনো policy বেছে না নেওয়া পর্যন্ত কিছুই পরিবর্তন করবেন না। Node.js integration guide পড়ুন

প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন

Mixpanel-এর পরিবর্তে কি আমাকে Proof of Actor ব্যবহার করতে হবে?

না। funnel, retention এবং product event analysis-এর জন্য Mixpanel এখনো সঠিক tool। Proof of Actor প্রতি interaction-এ evidence basis সহ actor classification যোগ করে এবং আপনার application-কে তার উপর route করতে দেয়। বেশিরভাগ team Mixpanel রাখে এবং Proof of Actor যোগ করে।

আমি কি actor class-গুলো Mixpanel-এ পাঠাতে পারি?

হ্যাঁ। আপনার application প্রতিটি Proof of Actor result পায়, তাই আপনি actor class এবং basis-কে আপনি ইতিমধ্যে track করা event-গুলিতে event বা user property হিসেবে যোগ করতে পারেন। এরপর আপনি Mixpanel funnel এবং retention-কে Human, Human + AI, Agent এবং Unknown অনুযায়ী ভাগ করতে পারবেন।

Mixpanel তো ইতিমধ্যে agent label করে। তাহলে Proof of Actor কেন যোগ করব?

Mixpanel-এর documentation অনুযায়ী, November 2026 পর্যন্ত, এর Actor Type property user agent থেকে classifies করা হয়। Proof of Actor প্রতিটি result-এর basis জানায়, HTTP Message Signatures দিয়ে agent identity verify করতে পারে, AI-assisted মানুষকে Human + AI হিসেবে report করে, evidence দুর্বল হলে Unknown ফেরায়, এবং আপনার code-কে result-এর উপর action নেওয়ার policy দেয়।

Mixpanel কি defaultভাবে bot filter করে?

Mixpanel-এর documentation অনুযায়ী, এর JavaScript library defaultভাবে known crawler-এর একটি ছোট তালিকা filter করে, এবং আপনি $ignore property সেট করে অন্য event drop করতে পারেন। এর ingestion API-গুলোও Actor Type হিসেবে agent, bot বা none যোগ করে, যেটি আপনি report-এ filter করতে পারেন।

Proof of Actor কি কিছু block করে?

না। এটি observation mode-এ শুরু হয় এবং install-এর সময় কিছুই বদলায় না। আপনি real traffic-এর বিরুদ্ধে policy preview করেন এবং আপনার own code-এ route by route enforce করেন।

Proof of Actor কি server-side tracking-এর সঙ্গে কাজ করে?

হ্যাঁ। Proof of Actor Node.js middleware, Next.js, edge, generic HTTP API এবং MCP server-এ run করে, তাই এটি এমন interaction-ও classify করে যা কখনও browser স্পর্শ করে না।

কে আপনার app ব্যবহার করছে, তা জানুন।

Founding developer-এর একটি ছোট group-এর জন্য private beta।

প্রাথমিক access পান মূল্য দেখুন

আগে কথা বলতে চান? Founders-এর সঙ্গে কথা বলুন