Các tác nhân AI & AI tác nhân: cách chúng hoạt động và điều gì tiếp theo

Các đại lý AI là các chương trình phần mềm được thiết kế để hoạt động tự động. Chúng có thể xử lý các nhiệm vụ phức tạp hơn so với tự động hóa đơn giản, bằng cách nhận thức môi trường số của chúng, đưa ra quyết định và sử dụng công cụ và API để đạt được các mục tiêu cụ thể mà bạn đặt ra.

Điểm nổi bật

• Định nghĩa AI Agents: Các đại lý AI là những chương trình phần mềm hoạt động tự động. Chúng nhận thức môi trường kỹ thuật số, đưa ra quyết định và sử dụng công cụ—thường được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs)—để đạt được các mục tiêu cụ thể.
• Cách chúng hoạt động: Các đại lý thực hiện theo một chu trình: nhận thức, lý luận (thường chia nhiệm vụ thành các tiểu nhiệm vụ), lập kế hoạch, và hành động (sử dụng công cụ).
• Sức mạnh của LLMs: Các mô hình ngôn ngữ lớn là động cơ suy nghĩ cho nhiều đại lý AI hiện đại.
• Ứng dụng rộng rãi: Từ tự động hóa quy trình công việc kinh doanh phức tạp và nâng cao dịch vụ khách hàng đến hỗ trợ nghiên cứu khoa học và tăng cường năng suất cá nhân, các đại lý AI mang lại lợi ích rõ rệt.

Cơ sở: hiểu biết về AI Agents và Mô hình đại lý

Có thể bạn biết đến nhiều công cụ AI khác nhau, nhưng các tác nhân AI là một danh mục khác biệt và tiên tiến hơn. Những tác nhân thông minh này đại diện cho “AI tác nhân”, nơi công nghệ đảm nhận một vai trò chủ động và độc lập hơn, hoạt động tự động mà không cần sự can thiệp liên tục từ con người. Để biết những gì họ không phải, hãy tìm hiểu những hiểu lầm phổ biến nhất về tác nhân AI đã được bóc trần.

Cách hoạt động của tác nhân AI

Một tác nhân AI hiện đại là một hệ thống thông minh được thiết kế để hoạt động tự động theo phương hướng mục tiêu và được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ lớn. Chúng thực hiện các nhiệm vụ cụ thể trong một cấu trúc thứ bậc, nơi các tác nhân ở cấp thấp thực hiện các nhiệm vụ được chỉ định bởi các tác nhân ở cấp cao.

Họ nhận thức môi trường số của mình, như dữ liệu trên máy tính của bạn hoặc thông tin web, thông qua các đầu vào khác nhau. Dựa trên nhận thức này và lập trình của họ, họ đưa ra quyết định và sau đó thực hiện hành động bằng cách sử dụng các công cụ bên ngoài có sẵn để đạt được các mục tiêu bạn đã đặt ra.

Tại sao định hướng theo mục tiêu lại quan trọng đối với tác nhân AI?

Cách tác nhân AI hoạt động? Bạn đưa ra cho tác nhân một mục tiêu ở cấp cao, chẳng hạn như “nghiên cứu các chiến lược tiếp thị hàng đầu cho một ứng dụng mới và tóm tắt chúng.” Sau đó, tác nhân đưa ra các bước cần thiết để đạt được nó. Khả năng hiểu và theo đuổi mục tiêu của bạn là một điểm khác biệt then chốt. Các hệ thống thông minh sử dụng quản lý nhiệm vụ có cấu trúc, tự động hóa và cho phép các tác nhân con người tập trung vào các trách nhiệm phức tạp hơn.

AI Agents khác gì so với các chương trình hoặc mô hình đơn giản?

Trí tuệ nhân tạo ban đầu hoặc các kịch bản máy tính có thể thực hiện một tác vụ lặp đi lặp lại, được đặt theo quy tắc. Một mô hình AI, như mô hình ngôn ngữ, có thể tạo ra văn bản. Các tác tử AI sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tương tác với các công cụ bên ngoài và tận dụng khả năng ra quyết định để thực hiện tác vụ nhằm đạt được mục tiêu của bạn. Chúng đang thích nghi khi có thông tin mới, tương tự như các trợ lý ảo. Chúng lý tưởng để tự động hóa các tác vụ thường xuyên.

Vai trò quan trọng của Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) trong các AI Agents là gì?

Sự phát triển mạnh mẽ gần đây trong các khả năng của AI agents chủ yếu là nhờ vào các LLM mạnh mẽ. Các hệ thống AI này được đào tạo trên khối lượng lớn văn bản, mã, hình ảnh hoặc video, cho phép chúng hiểu và tạo ra ngôn ngữ giống con người với sự lưu loát ấn tượng. Phương pháp này cho phép các tác tử dựa trên mô hình tương tác, thường kết hợp lý thuyết trò chơi và học máy để thiết kế các hệ thống phức tạp.

LLM hoạt động như bộ xử lý nhận thức cho các AI Agents như thế nào?

Đối với nhiều AI agents, một LLM là “bộ xử lý nhận thức” trung tâm của nó. Chức năng cốt lõi này giúp tác tử hiểu yêu cầu của bạn và lý luận về cách tốt nhất để đạt được chúng. Các LLM như loạt GPT sở hữu kiến thức rộng lớn và khả năng lý luận giúp các tác tử đối phó với các nhiệm vụ phức tạp.

Bởi vì LLM xuất sắc trong ngôn ngữ tự nhiên, bạn có thể tương tác với các AI agents một cách trực quan hơn nhiều, sử dụng ngôn ngữ thông thường.

Làm thế nào bạn có thể đặt mục tiêu và hành vi của đại lý thông qua Định hướng Tiến tiến?

Bạn thường hướng dẫn mục tiêu và hành vi của đại lý thông qua “định hướng”, là chỉ dẫn bạn cung cấp cho mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) của nó. Những định hướng hiệu quả có thể xác định nhiệm vụ của đại lý, các ràng buộc hoạt động của nó và các công cụ mà nó nên xem xét. Sự tương tác này là chìa khóa để định hướng khả năng của đại lý và có thể dẫn đến tiết kiệm chi phí đáng kể bằng cách nâng cao hiệu quả, cải thiện chất lượng mã và tối ưu hóa luồng công việc phát triển.

AI Tác nhân là gì và nó đại diện cho hệ thống Hành động Thông minh như thế nào?

Không giống như chatbots, được thiết kế cho một nhiệm vụ cụ thể như dịch vụ khách hàng, tác nhân AI có khả năng xử lý một loạt các nhiệm vụ rộng hơn và thích nghi với nhiều ngữ cảnh khác nhau. AI di chuyển từ việc chỉ xử lý dữ liệu sang hành động thông minh dựa trên dữ liệu để giúp bạn giải quyết các nhiệm vụ phức tạp.

Những đặc điểm chính của hệ thống AI Tác nhân là gì?

Hệ thống AI Tác nhân thường có khả năng lập kế hoạch, sử dụng công cụ, ghi nhớ các tương tác trong quá khứ (có ký ức), và học hỏi từ kinh nghiệm. Chúng hoạt động trong môi trường động thông qua các tác nhân phản xạ dựa trên mô hình và điều chỉnh chiến lược của mình.

Đồng thời, các tác nhân thông minh phân tích dữ liệu thu thập được để xác định hành động tiếp theo, sử dụng phương pháp như quy tắc đặt sẵn và học máy. Các công nghệ tiên tiến như tạo ra tăng cường truy xuất (RAG) tăng cường khả năng ra quyết định của họ. Khả năng thích ứng này là chìa khóa để xử lý sự phức tạp trong thế giới thực một cách hiệu quả cho bạn.

Tại sao hiện nay lại có sự chuyển hướng đối với AI tự động và có khả năng hơn?

Hội tụ của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) mạnh mẽ, công cụ phần mềm tốt hơn để xây dựng tác nhân, và sức mạnh tính toán có sẵn hơn là những động lực chính. Không giống như các tác nhân phản xạ đơn giản, những yếu tố này cho phép phát triển các tác nhân AI hữu ích hơn cho bạn.

Vòng Lặp Tác Nhân Là Gì và Nó Thúc Đẩy Hoạt Động Như Thế Nào?

Các tác nhân dựa trên tiện ích có thể tích hợp liền mạch với các nền tảng kinh doanh để kết nối dữ liệu kinh doanh. Hoạt động của một tác nhân AI là một vòng lặp liên tục: nhận thức, xử lý, lập luận và lập kế hoạch, và hành động. Trong hệ thống tác nhân phân cấp, các tác nhân AI cao cấp chỉ đạo các tác nhân cấp thấp thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Kết quả của các hành động sau đó phản hồi lại vào nhận thức, điều chỉnh các bước trong tương lai.

Làm thế nào mà các tác nhân dựa trên mục tiêu nhận thức và thu thập thông tin?

Một tác nhân đầu tiên nhận thức môi trường kỹ thuật số của nó để thu thập dữ liệu cần thiết.

• Nhập Người Dùng: Bạn thường cung cấp thông tin trực tiếp thông qua các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên, hướng dẫn hoặc tệp dữ liệu có cấu trúc. Người dùng đóng vai trò quan trọng trong quá trình này bằng cách cung cấp giám sát và phản hồi để cải thiện hiệu suất của tác nhân.
• Dữ Liệu Môi Trường: Các tác nhân cũng truy cập dữ liệu từ APIs (cho phép phần mềm giao tiếp), cơ sở dữ liệu, hệ thống tệp trên máy tính của bạn hoặc cảm biến (đối với các tác nhân vật lý như robot).
• Dữ Liệu Thời Gian Thực và Nội Dung Web: Một số tác nhân sử dụng dòng dữ liệu thời gian thực (như nguồn cấp tin tức) hoặc duyệt trang web để lấy thông tin hiện tại cho yêu cầu của bạn.

Các tác nhân thông minh xử lý và hiểu dữ liệu thu thập thế nào?

Khi dữ liệu đã được thu thập, tác nhân cần phải hiểu nó.

• Diễn Giải Ngữ Nghĩa Được Điều Khiển Bởi LLM: LLM tích hợp giúp tác nhân nắm bắt ý nghĩa (ngữ nghĩa) của yêu cầu và dữ liệu đã quan sát. Nó xác định thông tin quan trọng và mối quan hệ.
• Hiểu Ngữ Cảnh và Hồi Tưởng Bộ Nhớ: Tác nhân sử dụng bộ nhớ ngắn hạn (“cửa sổ ngữ cảnh”) để nhớ lại các tương tác gần đây. Điều này giúp chúng hiểu thông tin mới dựa trên các sự kiện đã qua, dẫn đến những hành động phù hợp hơn cho bạn.

Làm thế nào để suy luận và lập kế hoạch tạo thành cốt lõi của trí thông minh tác nhân?

Chiêm nghiệm dữ liệu là chưa đủ; một tác nhân phải suy luận về nó để đưa ra quyết định thông minh và lập kế hoạch hiệu quả để hỗ trợ bạn. Trong các hệ thống như vậy, được đặc trưng bởi nhiều nhiệm vụ và nhiệm vụ con, các tác nhân phân cấp đóng vai trò quan trọng. Tác nhân cấp cao giám sát việc thực hiện các nhiệm vụ phức tạp của tác nhân cấp thấp, cải thiện hiệu suất.

Làm thế nào để các tác nhân tận dụng các mô hình và kỹ thuật trí tuệ nhân tạo về lập luận?

Khả năng lập luận giúp tác nhân vượt qua sự tự động hóa đơn giản thông qua:

• Chuỗi Tư Duy (Chain-of-Thought) và Cây Tư Duy (Tree-of-Thoughts): Những kỹ thuật này đề xuất một Mô hình Ngôn ngữ Lớn suy nghĩ từng bước một. Chuỗi Tư Duy giúp Mô hình Ngôn ngữ Lớn giải thích lập luận của nó. Cây Tư Duy cho phép nó khám phá nhiều con đường lý luận khác nhau.
• Các khung như ReAct (Reason + Act): Khung ReAct cho phép các tác nhân xen kẽ giữa lý luận và hành động. Tác nhân lý luận nên làm gì, sau đó hành động (có thể bằng cách sử dụng một công cụ), quan sát kết quả và lý luận lại.

Chức năng của tác nhân: Làm thế nào sự phân rã nhiệm vụ giúp phá vỡ các mục tiêu phức tạp?

Đối với những mục tiêu phức tạp mà bạn đặt ra, tác nhân thường phân chia chúng thành những bước nhỏ hơn, dễ quản lý hơn.

• Xác định các nhiệm vụ phụ và phụ thuộc: Các tác nhân AI phân tích mục tiêu của bạn và xác định các nhiệm vụ phụ cần thiết (ví dụ: đối với “lập kế hoạch tổ chức sự kiện nhóm,” thì các nhiệm vụ phụ là “khảo sát nhóm,” “nghiên cứu địa điểm”). Nó cũng chú ý đến sự phụ thuộc giữa các nhiệm vụ.
• Hình thành các kế hoạch thực hiện từng bước: Sau đó, tác nhân tạo ra một kế hoạch hợp lý, từng bước để hướng dẫn hành động của nó đến mục tiêu tổng thể của bạn, thường sử dụng một hàm tiện ích để đánh giá các hành động khác nhau dựa trên tiện ích dự kiến.

Làm thế nào để các tác nhân thực hiện quyết định và chọn hành động?

Với một kế hoạch, tác nhân đưa ra những lựa chọn chiến lược để hoàn thành yêu cầu của bạn.

• Đánh giá các hành động và kết quả tiềm năng: Nó xem xét các hành động khác nhau và dự đoán kết quả có khả năng, cân nhắc ưu và nhược điểm của các phương pháp hoặc công cụ khác nhau. Là một tác nhân học tập, nó có thể cải thiện hiệu suất của mình bằng cách học từ những kinh nghiệm đã qua.
• Ưu tiên các nhiệm vụ: Các đại lý thường ưu tiên các nhiệm vụ dựa trên mục tiêu chính của bạn và bất kỳ hạn chế nào (như thời gian hoặc ngân sách).

Làm thế nào các đại lý thực hiện các hành động bằng cách tương tác với công cụ và môi trường?

Để hoàn thành công việc cho bạn, một đại lý phải hành động, thường bằng cách sử dụng các công cụ kỹ thuật số. Khi triển khai các đại lý AI, cần tuân thủ các thực hành tốt nhất để đảm bảo kiểm soát, tuân thủ, quyền riêng tư dữ liệu và an ninh.

Khái niệm về “Công cụ” cho các đại lý AI là gì?

Các “công cụ” mà một đại lý AI có thể sử dụng là đa dạng và ngày càng phát triển, cho phép nó thực hiện các nhiệm vụ.

• Công cụ phần mềm: Các công cụ thông thường bao gồm API công cụ tìm kiếm (để tìm kiếm thông tin), trình diễn mã (để phân tích dữ liệu), máy tính, hoặc các API tùy chỉnh để tương tác với phần mềm của công ty bạn.
• Công cụ phần cứng: Các đại lý tương tác với thế giới vật lý (robot) sử dụng phần cứng như cơ cấu chấp hành robot hoặc cảm biến IoT. Phần cứng này tạo thành kiến trúc mà trên đó đại lý hoạt động, cho phép nó cảm nhận môi trường và thực hiện hành động.

Làm thế nào các đại lý tạo đầu vào công cụ và phân tích đầu ra?

Một kỹ năng quan trọng của tác nhân là chọn công cụ phù hợp và chuẩn bị đầu vào của nó (ví dụ: một truy vấn tìm kiếm cho công cụ tìm kiếm). Quá trình này được điều khiển bởi chương trình tác nhân, nó chỉ ra hành vi của một tác nhân bằng cách ánh xạ các nhận thức quá khứ của nó thành hành động. Sau khi công cụ chạy, tác nhân phải phân tích đầu ra (ví dụ: trích xuất thông tin quan trọng từ kết quả tìm kiếm) để hiểu được kết quả.

Làm thế nào để các tác nhân thực hiện hành động và quan sát kết quả?

Tác nhân thực hiện hành động (ví dụ: gọi API). Sau đó, nó quan sát kết quả (ví dụ: kết quả tìm kiếm hoặc lỗi). Nếu xảy ra lỗi, một tác nhân tinh vi có thể thử phương pháp khác hoặc công cụ khác để hoàn thành yêu cầu của bạn. Quá trình này diễn ra mà không cần can thiệp của con người, cho thấy tính tự chủ tiên tiến của các tác nhân AI hiện đại.

Làm thế nào học tập và thích ứng phát triển khả năng của tác nhân?

Các tác nhân AI tiên tiến học hỏi và thích ứng theo thời gian thông qua máy học. Quá trình này bao gồm sử dụng các thuật toán để phân tích dữ liệu, dự đoán kết quả và cải thiện quá trình ra quyết định. Kết quả là, hiệu suất của chúng được cải thiện, làm cho chúng hữu dụng hơn đối với bạn.

Các cơ chế ghi nhớ nào các tác nhân sử dụng cho việc học tập liên tục?

• Bộ nhớ ngắn hạn (Cửa sổ ngữ cảnh): Các tác nhân sử dụng cửa sổ ngữ cảnh của LLM của họ cho các tương tác gần đây, hỗ trợ các nhiệm vụ đang thực hiện mà bạn giao cho.
• Bộ nhớ dài hạn (Cơ sở dữ liệu vector, Đồ thị kiến thức): Các tác nhân lưu trữ thông tin quan trọng (kế hoạch thành công, sở thích của bạn) trong bộ nhớ dài hạn như các cơ sở dữ liệu vector. Điều này cho phép nhớ lại và tái sử dụng các học hỏi.

Một tác nhân AI, là một chương trình phần mềm, có khả năng tương tác với môi trường của nó, thu thập thông tin và tự hoàn thành các nhiệm vụ để đáp ứng các mục tiêu do con người định nghĩa.

Làm thế nào để các Tác nhân tích hợp phản hồi để cải thiện?

Các tác nhân AI học hỏi từ phản hồi để phục vụ bạn tốt hơn. Nếu bạn chấn chỉnh một tác nhân, nó có thể lưu trữ điều đó. Nếu một hành động thành công, điều đó củng cố chiến lược.

Những khả năng mới đang nổi lên như điều chỉnh chi tiết và tự sửa chữa là gì?

Những khả năng mới bao gồm tự sửa chữa, nơi các tác nhân sửa chữa những sai lầm trong cách lập luận của họ. Điều chỉnh chi tiết cải thiện chuyên môn của tác nhân bằng cách sử dụng dữ liệu có mục tiêu. Một số tác nhân có thể tự học kỹ năng mới. Những khả năng này, kết hợp với quy trình ra quyết định nâng cao, làm cho các tác nhân linh hoạt và giá trị hơn đối với bạn.

Những thành phần cơ bản của một Tác nhân hợp lý là gì?

Các tác nhân AI được hỗ trợ bởi LLM chia sẻ các thành phần cốt lõi chung, là những khối xây dựng cơ bản của chúng.

• LLM Trung tâm: Một mô hình AI (ví dụ từ OpenAI, Google) là trái tim của tác nhân. Lựa chọn LLM ảnh hưởng đến cách một tác nhân hoạt động và hiểu rõ các yêu cầu của bạn.
• Hệ thống Quản lý và Kỹ thuật Lời mời: Các tác nhân hiệu quả sử dụng những lời mời được thiết kế tốt. Kiến trúc của một tác nhân thường bao gồm một hệ thống quản lý các lời mời này, lưu trữ mẫu và chèn thông tin động (như các truy vấn của bạn).
• Module bộ nhớ: Các tác nhân cần bộ nhớ. Bộ nhớ ngắn hạn (cửa sổ ngữ cảnh của LLM) giữ dữ liệu gần đây. Bộ nhớ dài hạn (ví dụ, cơ sở dữ liệu vector) lưu thông tin đã học hoặc sở thích của bạn.
• Lớp Tích Hợp Công Cụ và Kết Nối API: Lớp này cho phép đại diện sử dụng các công cụ như công cụ tìm kiếm hoặc phần mềm. Kết nối API quản lý các tương tác của đại diện với nhiều API.
• Logic Phân Tích và Xác Thực Đầu Ra: Đầu ra LLM (một phản hồi hoặc quyết định sử dụng công cụ) cần được xử lý. Kiến trúc của đại diện phân tích, xác thực (kiểm tra định dạng), và định dạng đầu ra này cho bước tiếp theo hoặc cho bạn.
• (Tùy chọn) Hệ Thống Cơ Sở Kiến Thức / Tạo Augmented Retrieval (RAG): Nhiều đại diện sử dụng RAG cho thông tin hiện tại. RAG cho phép đại diện truy vấn cơ sở kiến thức (như tài liệu của công ty bạn) và thêm kết quả vào phản hồi cho bạn, cải thiện độ chính xác.

Làm thế nào các đại diện AI được chuyên môn hóa theo nhiệm vụ hoặc phạm vi?

Các đại diện AI có thể được chuyên môn hóa để phù hợp hơn với nhu cầu cụ thể của bạn và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp.

• Đại Diện Chuyên Về Một Nhiệm Vụ Đơn Lẻ: Một số đại diện là chuyên gia trong một lĩnh vực. Ví dụ bao gồm các đại diện tạo mã, đại diện phân tích dữ liệu cho nhà đầu tư, hoặc những người phụ trách câu hỏi dịch vụ khách hàng cụ thể.
• Đại Diện Đa Dụng Tổng Quát: Các đại diện khác có kỹ năng rộng hơn. Họ xử lý nhiều nhiệm vụ khác nhau bạn giao và sử dụng đa dạng công cụ, thường đóng vai trò là trợ lý đa dụng.

Hệ thống đại lý là gì và làm thế nào chúng tổ chức nhiều đại diện theo hệ thống phân cấp?

Đôi khi một đại diện không đủ cho các nhiệm vụ lớn của bạn. Hệ thống đại lý (Hệ Thống Đại Diện Đa Tác Nhân hoặc MAS) kết hợp sự mạnh mẽ của nhiều đại diện.

• Khái niệm và Lợi ích của MAS: Một MAS có nhiều tác nhân AI tương tác và phối hợp. Chúng có thể làm việc trên một mục tiêu lớn bạn đặt ra hoặc giải quyết các phần của một vấn đề lớn hơn. Phân chia công việc cho phép các tác nhân chuyên biệt xử lý các khía cạnh khác nhau và xác định các mô hình trong dữ liệu, nâng cao khả năng ra quyết định của chúng.
• Kiến trúc Tác nhân Cộng tác: Các tác nhân AI làm việc cùng nhau, thường là đồng nghiệp. Chúng cần có giao thức giao tiếp rõ ràng và ngữ cảnh chia sẻ (hiểu biết về tình huống và mục tiêu của bạn).
• Kiến trúc Tác nhân Phân cấp: Giống như các đội nhóm con người, một tác nhân AI “quản lý” có thể chia nhỏ mục tiêu cấp cao của bạn. Sau đó, nó giao các nhiệm vụ nhỏ cho các tác nhân “nhân viên” chuyên biệt và kết hợp kết quả của họ cho bạn.

Các tác nhân cổ điển liên quan như thế nào đến các tác nhân hiện đại được điều khiển bởi LLM?

Các phân loại cổ điển định khung hành vi của tác nhân. LLM tăng cường đáng kể khả năng của họ, làm cho họ hữu ích hơn cho bạn.

• Tác nhân Phản xạ Đơn giản: Chúng theo các quy tắc “điều kiện-hành động” (ví dụ, NẾU email là ‘khẩn cấp’, THÌ đánh dấu). LLM giúp họ hiểu “điều kiện” bằng ngôn ngữ tự nhiên, giúp các quy tắc linh hoạt hơn.
• Tác nhân Phản xạ Dựa trên Mô Hình: Chúng giữ một “mô hình” nội bộ của thế giới. LLM giúp xây dựng mô hình nội bộ phong phú hơn, cho phép tác nhân xử lý tình huống không rõ ràng tốt hơn cho nhiệm vụ của bạn.
• Tác nhân Dựa trên Mục tiêu: Chúng làm việc để đạt được các mục tiêu bạn đặt ra. LLM cho phép bạn định nghĩa các mục tiêu phức tạp bằng ngôn ngữ tự nhiên. LLM giúp tác nhân hiểu và lên kế hoạch hành động.
• Tác nhân Dựa trên Tiện ích: Những tác nhân này cố gắng tối đa hóa ‘tiện ích’ (mức độ tốt của một kết quả đối với bạn). Một LLM giúp đánh giá tiện ích của các hành động khác nhau, đặc biệt đối với các yếu tố phức tạp.
• Tác nhân Học hỏi: Những tác nhân này cải thiện theo thời gian qua kinh nghiệm. LLMs, kết hợp với các kỹ thuật học máy, là công cụ học hỏi mạnh mẽ, tăng tốc khả năng thích nghi của tác nhân và phục vụ bạn tốt hơn.

Các loại tác nhân hiện đại được định nghĩa bởi khả năng của các mô hình AI là gì?

• Tác nhân Tìm kiếm và Thu thập Thông tin (RAG Tiên tiến): Những tác nhân này tìm kiếm và tóm tắt thông tin cho bạn. Chúng sử dụng LLMs và RAG để hiểu các truy vấn của bạn, tìm kiếm các cơ sở tri thức và cung cấp cho bạn thông tin liên quan rõ ràng.
• Tác nhân Tự động hóa Nhiệm vụ (Tác nhân Sử dụng Công cụ): Những tác nhân này tự động hóa các nhiệm vụ nhiều bước bằng cách sử dụng công cụ kỹ thuật số một cách thông minh. Bạn có thể yêu cầu một tác nhân lên kế hoạch cho chuyến đi hoặc quản lý lịch của bạn. Khả năng sử dụng công cụ để đạt mục tiêu là điểm then chốt.
• Tác nhân Hội thoại và Chatbot Tiên tiến: Các tác nhân hội thoại được cung cấp năng lượng bởi LLM có các cuộc trò chuyện tự nhiên và nhận thức ngữ cảnh hơn với bạn. Chúng hiểu ngôn ngữ phức tạp và nhớ các phần cuộc trò chuyện trước đó.
• Tác nhân Tạo Nội dung Sáng tạo: LLMs tạo ra văn bản sáng tạo. Các tác nhân AI sử dụng điều này để giúp bạn soạn thảo nội dung tiếp thị, bài đăng blog, hoặc kịch bản video. Chúng hoạt động như trợ lý sáng tạo mạnh mẽ.

Bằng cách hiểu rõ các loại tác nhân AI này, bao gồm tác nhân phản xạ đơn giản và tác nhân học hỏi, bạn có thể đánh giá cao hơn các đặc điểm chức năng và lợi ích tiềm năng mà AI mang lại cho doanh nghiệp.

Tác động thực tế: tích hợp tác nhân dựa trên tiện ích trong nhiều ngành công nghiệp

Giá trị của tác nhân AI nằm ở tác động thực tế và cách chúng thực hiện nhiệm vụ. Chúng mang lại lợi ích thực sự, tiết kiệm thời gian và tạo ra hiệu quả mới. Các tác nhân AI thường được xem như ứng dụng mới cho thế giới được hỗ trợ bởi AI, có khả năng giải quyết các vấn đề lớn cho tổ chức.

Nhiều tác nhân đang ảnh hưởng đến các ngành cụ thể như thế nào?

Các tác nhân AI cũng tác động đến các ngành chuyên biệt, mang lại lợi thế độc đáo cho bạn.

• Chăm sóc sức khỏe: Các tác nhân AI hỗ trợ bác sĩ bằng cách phân tích dữ liệu bệnh nhân, đề xuất chẩn đoán và giúp tạo kế hoạch điều trị cá nhân hóa. Chúng cũng đẩy nhanh quá trình khám phá thuốc.
• Tài chính: Ngành tài chính sử dụng các tác nhân AI cho giao dịch thuật toán, phòng ngừa gian lận (phân tích giao dịch) và hỗ trợ robo-advisor cho khách hàng của bạn.
• Giáo dục: Các tác nhân AI làm cho giáo dục trở nên cá nhân hóa hơn. Chúng hoạt động như trợ lý học tập cho sinh viên, điều chỉnh theo nhịp độ của họ. Đối với giáo viên, chúng có thể giúp chấm điểm hoặc tạo tài liệu.
• Khám phá khoa học: Các tác nhân AI tăng tốc khoa học. Chúng phân tích nghiên cứu, giúp hình thành giả thuyết, hỗ trợ thiết kế thí nghiệm và diễn giải kết quả.
• Sản xuất & Hậu cần: Các tác nhân AI tối ưu hóa chuỗi cung ứng bằng cách phân tích nhu cầu và tuyến đường. Chúng cho phép bảo trì dự đoán bằng cách giám sát dữ liệu máy móc để dự đoán hỏng hóc, giảm thiểu thời gian chết cho thiết bị của bạn.
• Dịch vụ khách hàng: Các tác nhân AI có thể xử lý hệ thống quản lý khách hàng, cung cấp câu trả lời tức thì từ các cơ sở kiến thức và hướng dẫn người dùng.
• Tiếp thị và bán hàng: Các tác nhân AI cá nhân hóa tiếp thị. Họ phân tích dữ liệu khách hàng, giúp tạo thông điệp, quản lý theo dõi và đánh giá tiềm năng. Đội ngũ của bạn có thể tập trung vào mối quan hệ.

Thực hành tốt nhất cho việc phát triển, triển khai và quản lý tác nhân AI

Sử dụng tốt các tác nhân AI đòi hỏi suy nghĩ. Tuân theo các thực hành tốt nhất để đảm bảo tác nhân hiệu quả, có trách nhiệm và đáp ứng mục tiêu của bạn.

Các bước lập kế hoạch và thiết kế chiến lược nào là quan trọng cho công nghệ tác nhân?

Lập kế hoạch và thiết kế rõ ràng rất quan trọng để chương trình tác nhân thành công và đáp ứng nhu cầu của bạn.

• Xác định Mục tiêu và Phạm vi rõ ràng: Mục tiêu nào nó sẽ đạt được? Xác định mục tiêu rõ ràng và có thể đo lường. Định rõ phạm vi của tác nhân (nó sẽ và sẽ không làm gì).
• Chọn LLMs và Frameworks Thích hợp: Chọn đúng LLM và loại framework tác nhân AI (ví dụ: LangChain). Lựa chọn này ảnh hưởng đến khả năng, chi phí và thời gian xây dựng.
• Thiết kế cho Tích hợp Công cụ Mạnh mẽ: Lên kế hoạch tích hợp công cụ và dữ liệu cẩn thận. Đảm bảo truy cập an toàn, đáng tin cậy đến API hoặc tập tin. Thiết kế việc sử dụng công cụ để mạnh mẽ với xử lý lỗi.

Làm thế nào để đảm bảo độ tin cậy và đáng tin cậy trong Tác nhân AI?

Bạn phải tin tưởng một tác nhân AI cho các nhiệm vụ quan trọng. Nó cần phải đáng tin cậy.

• Thực hiện thử nghiệm nghiêm ngặt: Kiểm tra đại lý của bạn kỹ lưỡng trong nhiều kịch bản, bao gồm các trường hợp đặc biệt. So sánh đầu ra của nó với kết quả mong đợi của bạn.
• Giảm thiểu ảo tưởng của LLM: LLM có thể tạo ra thông tin không chính xác. Sử dụng Generation Augmented Retrieval (RAG) để đặt đại lý của bạn vào dữ liệu thực tế của bạn.
• Xây dựng tính minh bạch và khả năng giải thích: Thiết kế đại lý của bạn sao cho bạn có thể hiểu quyết định của nó. Nếu đại lý hành động hoặc cung cấp thông tin quan trọng, bạn nên biết tại sao.

Con người trong vòng lặp (HITL) và cải tiến liên tục có thể cải thiện chức năng của đại lý như thế nào?

Ngay cả các đại lý tự động cũng được hưởng lợi từ sự giám sát của con người và sự cải tiến liên tục.

• Thiết kế giám sát hiệu quả của con người: Đối với các nhiệm vụ quan trọng, hãy sử dụng “con người trong vòng lặp” (HITL). Điều này có nghĩa là một con người (bạn hoặc thành viên trong nhóm) sẽ xem xét hoặc phê duyệt các hành động của đại lý.
• Tạo chu kỳ phản hồi: Nhận phản hồi về hiệu suất của đại lý từ bạn và người dùng khác, cũng như bằng cách giám sát kết quả. Thông tin này giúp bạn tìm ra các lĩnh vực cần cải tiến đại lý.
• Giám sát và thích nghi: Luôn theo dõi hiệu suất của đại lý. Nhu cầu của bạn có thể thay đổi. Hãy sẵn sàng cập nhật đại lý. Cập nhật thường xuyên là chìa khóa để đảm bảo giá trị dài hạn của nó đối với bạn.

Điều hướng thách thức và hạn chế khi xây dựng Đại lý AI

Các đại lý AI mang đến những lợi ích thú vị. Tuy nhiên, bạn nên hiểu các thách thức và giới hạn hiện tại của chúng để sử dụng một cách thông minh.

Những trở ngại kỹ thuật hiện tại đối với các đại lý AI là gì?

AI đang tiến bộ nhanh chóng, nhưng vẫn còn tồn tại các vấn đề kỹ thuật đối với các đại lý AI.

• Tính nhất quán của đầu ra LLM: Đầu ra của LLM có thể thay đổi. Cùng một yêu cầu có thể cho ra các kết quả khác nhau. Đảm bảo hiệu suất nhất quán, chất lượng cao là một trọng tâm nghiên cứu, quan trọng đối với các nhiệm vụ cần độ tin cậy.
• Lập kế hoạch dài hạn: Các đại lý có thể gặp khó khăn với các nhiệm vụ cần lập kế hoạch dài hạn hoặc duy trì sự tập trung qua nhiều bước. Cải thiện điều này là một thách thức quan trọng.
• Khả năng mở rộng và Chi phí: Các đại lý tinh vi có thể tốn kém khi vận hành, đặc biệt là khi sử dụng các LLM lớn. Việc mở rộng các đại lý cho nhiều người dùng cần có thiết kế cẩn thận.
• Giới hạn bộ nhớ và học tập: Bộ nhớ của đại lý đang cải thiện, nhưng việc học tập hiệu quả lâu dài vẫn đang phát triển. các cửa sổ ngữ cảnh LLM (bộ nhớ ngắn hạn) là hạn chế.

• Xác định hiệu quả của đại lý: Điều gì làm cho một đại lý “hiệu quả” đối với bạn? Khó để xác định các chỉ số cho tất cả các đặc điểm mong muốn (giải quyết vấn đề, khả năng thích ứng, an toàn).
• Thiếu chuẩn mực hóa các tiêu chuẩn: Có ít bài kiểm tra tiêu chuẩn cho các nhiệm vụ đại lý phức tạp (sử dụng công cụ qua nhiều bước). Điều này khiến bạn khó có thể so sánh các đại lý một cách khách quan.
• Tiêm gợi ý và Sử dụng sai công cụ: “Tiêm gợi ý” đánh lừa một đại lý vào các hành động có hại hoặc tiết lộ dữ liệu nhạy cảm mà bạn đã cung cấp. Các đại lý cũng có thể sử dụng sai công cụ nếu không được kiểm soát tốt.

Những cân nhắc đạo đức chính và tác động xã hội của việc sử dụng Tác nhân AI?

Các tác nhân AI có khả năng đặt ra những câu hỏi đạo đức quan trọng có thể ảnh hưởng đến bạn.

• Trách nhiệm với hành động của Tác nhân: Nếu một tác nhân gây ra sai lầm gây hại, ai là người chịu trách nhiệm? Nhà phát triển? Bạn (người dùng)? Trách nhiệm rõ ràng là một vấn đề phức tạp đối với các tác nhân dựa trên mục tiêu.
• Thay thế công việc: Các tác nhân tự động hóa nhiệm vụ của con người đặt ra những lo ngại về việc làm. Xã hội và bạn nên xem xét thích ứng, có thể bằng cách học các kỹ năng mới hoặc tập trung vào sự hợp tác giữa người và AI.
• Đảm bảo Truy cập và Kết quả Công bằng: Chúng ta phải cố gắng có quyền truy cập công bằng vào lợi ích của tác nhân và đảm bảo kết quả không làm trầm trọng thêm các sai lệch. Điều này đòi hỏi kiểm tra dữ liệu và thuật toán.

Hướng tương lai: xu hướng tương lai và tiềm năng của Tác nhân AI

Các tác nhân AI đang phát triển rất nhanh. Tương lai hứa hẹn tác nhân tiên tiến hơn nữa, tích hợp nhiều hơn vào cuộc sống và công việc hàng ngày của bạn, giúp bạn tiết kiệm thời gian và tạo ra cơ hội mới.

Tuy nhiên, tác động của Tác nhân AI thường bị hiểu sai và thể hiện trong văn hóa, đáng chú ý là trong phim về trí tuệ nhân tạo, thường mô tả những cỗ máy nguy hiểm, mất kiểm soát và cực kỳ thông minh đang nhằm tiêu diệt nhân loại. Chắc chắn chúng ta chưa đến đó và khả năng đó, dù có thật, là không thể xảy ra.

Hệ sinh thái Tác nhân AI sẽ phát triển như thế nào?

Khi các tác nhân trở nên phổ biến, các hệ thống hỗ trợ chúng cũng sẽ phát triển.

• Các nền tảng và thị trường tác nhân: Chúng ta có thể thấy “thị trường tác nhân,” giống như cửa hàng ứng dụng. Bạn có thể tìm thấy các tác nhân được xây dựng sẵn ở đó. Các nền tảng để xây dựng tác nhân của riêng bạn cũng sẽ được cải thiện.
• Tiêu chuẩn hóa: Để các tác nhân khác nhau hoạt động tốt với nhau, chúng cần các phương thức tiêu chuẩn để giao tiếp và sử dụng công cụ. Khả năng tương tác này là chìa khóa cho các ứng dụng tác nhân mạnh mẽ hơn cho bạn.
• Lý luận và tự sửa lỗi phức tạp hơn: Các tác nhân tương lai sẽ có thể có khả năng lý luận tốt hơn. Chúng có thể xử lý các yêu cầu không rõ ràng từ bạn tốt hơn và lập kế hoạch cho các mục tiêu dài hạn hơn. Nghiên cứu nhằm mục tiêu các tác nhân có thể phát hiện và sửa lỗi của chính mình.
• Các công cụ phát triển chuyên biệt: Chúng ta sẽ thấy nhiều công cụ hơn để xây dựng các loại tác nhân cụ thể (ví dụ, cho khoa học, công việc sáng tạo, hoặc kinh doanh). Điều này sẽ giúp bạn xây dựng giải pháp tốt hơn nhanh chóng.

Dự kiến các tác nhân AI sẽ trở nên quan trọng hơn trong việc sử dụng công nghệ của bạn, nhằm nâng cao cuộc sống hàng ngày và công việc, tiết kiệm thời gian và tăng hiệu suất. Việc tích hợp tác nhân AI cho kinh doanh sẽ trở thành tiêu chuẩn, để xử lý các quy trình phức tạp hoặc các tác vụ lặp đi lặp lại cơ bản.