Hệ Thống Đa Tác Nhân là hệ thống tính toán bao gồm nhiều tác nhân AI độc lập tương tác trong một môi trường chung để giải quyết một vấn đề. Phương pháp này đại diện cho bước tiếp theo trong tự động hóa, tiến xa hơn những mô hình AI đơn lẻ, thống nhất tới các đội ngũ tác nhân AI cộng tác có thể giải quyết các thách thức lớn và phức tạp.
Đặc điểm xác định của hệ thống đa tác nhân là sự tương tác giữa các tác nhân AI, bao gồm giao tiếp, phối hợp và đàm phán. Hướng dẫn này cung cấp một phân tích thực tiễn về công nghệ mới nổi này, chi tiết về trạng thái hiện tại, các nền tảng sử dụng để xây dựng và những thách thức lớn cần được giải quyết để doanh nghiệp chấp nhận.
Một hệ thống đa tác nhân là một khung làm việc nơi các tác nhân AI chuyên biệt làm việc cùng nhau. Thay vì xây dựng một tác nhân khổng lồ, toàn tri thức, cách tiếp cận này liên quan đến việc tạo ra một tập hợp các tác nhân đơn giản hơn, mỗi tác nhân có một vai trò hoặc chuyên môn cụ thể, và điều phối sự hợp tác của chúng.
Giá trị cốt lõi của việc theo đuổi sự hợp tác tác nhân AI nằm ở khả năng vượt qua những hạn chế của một tác nhân đơn lẻ.
Hiểu rõ mức độ phát triển hiện tại của công nghệ là điều cần thiết cho bất kỳ nhà lãnh đạo doanh nghiệp nào đánh giá lĩnh vực này.
Tính đến năm 2025, các hệ thống đa tác nhân vẫn ở trong giai đoạn thử nghiệm cao. Mặc dù công nghệ này mạnh mẽ và phát triển nhanh chóng, nhưng nó vẫn chưa phải là một sản phẩm trưởng thành, sẵn có cho việc sử dụng doanh nghiệp phổ thông. Người dùng chính hiện nay là các nhà nghiên cứu AI và các nhóm phát triển tiên tiến đang thử nghiệm thế hệ khả năng tự động hóa tiếp theo.
Khó khăn chính không phải là xây dựng các tác nhân riêng lẻ, mà là kỹ thuật lớp dàn xếp. Thách thức cốt lõi nằm trong việc tạo ra các giao thức truyền thông và điều phối đáng tin cậy, an toàn, và dự đoán được để quản lý cách mà nhiều đại lý AI tương tác. Như một báo cáo gần đây của Đại học Stanford về các hệ thống đại lý đã nêu bật, đảm bảo rằng các tác nhân có thể hợp tác và giải quyết xung đột một cách hiệu quả mà không gây ra hậu quả không mong muốn là một lĩnh vực nghiên cứu chính đang tiếp diễn.
Trong khi vẫn là một lĩnh vực tập trung vào các nhà phát triển, nhiều khung công tác mã nguồn mở đã xuất hiện để đơn giản hóa việc tạo ra các hệ thống phức tạp này để dàn xếp nhiều tác nhân AI.
Một câu hỏi thường gặp là liệu những hệ thống này có thể được xây dựng mà không cần chuyên môn kỹ thuật sâu hay không.
Trong khi các hệ thống đa tác nhân cấp doanh nghiệp vẫn chủ yếu trong giai đoạn phát triển, một loại nền tảng mới có sẵn trên thị trường đã xuất hiện, giúp công nghệ này tiếp cận được các người dùng cá nhân và đội nhóm nhỏ. Các nền tảng như Manus, Genspark và Flowith NEO đại diện cho một cầu nối quan trọng giữa các khung thực nghiệm và sự chấp nhận rộng rãi, cung cấp quyền truy cập theo mô hình đăng ký vào các khả năng đa tác nhân tiên tiến mà không yêu cầu kiến thức kỹ thuật sâu rộng.
Manus thực thi một kiến trúc đa tác nhân kết hợp các tác nhân lập kế hoạch, thực thi và kiểm tra được hỗ trợ bởi các LLM tiên tiến như Claude và Qwen. Tính năng nổi bật của nó là khả năng nghiên cứu và mã hóa tự động, nơi các tác nhân chuyên biệt hợp tác để thu thập thông tin, phân tích kết quả và triển khai giải pháp với sự giám sát tối thiểu của con người. Bắt đầu từ $29/tháng, nó cung cấp quyền truy cập vào sự điều phối tác nhân phức tạp trước đây chỉ dành cho các nhà phát triển.
Genspark thực hiện một phương pháp khác với hệ thống ‘Hỗn hợp Tác nhân’ điều phối tám LLM chuyên biệt khác nhau thông qua một người điều phối trung tâm. Kiến trúc này cho phép các khả năng độc đáo như cuộc gọi điện thoại AI, tạo nội dung đa phương thức và trí nhớ liên tục qua các phiên. Với các gói khởi điểm khoảng $19/tháng, nó tập trung vào việc làm cho sự hợp tác giữa các tác nhân có thể tiếp cận đối với người dùng không chuyên xử lý các quy trình làm việc phức tạp, nhiều bước.
Flowith NEO tự phân biệt qua khả năng xử lý nhiệm vụ ‘vô hạn’, nơi các tác nhân có thể tạo ra các tác nhân phụ cần thiết để giải quyết các nhiệm vụ thành phần. Với độ rộng ngữ cảnh 10 triệu token ấn tượng, nó xuất sắc trong các dự án kéo dài, đòi hỏi nhiều dữ liệu mà các hệ thống đơn tác nhân sẽ bị quá tải. Mô hình thuê bao $39/tháng đặt nó như một giải pháp thay thế hợp lý cho việc xây dựng các giải pháp đa tác nhân tùy chỉnh.
Mặc dù các nền tảng này thiếu các tính năng cấp doanh nghiệp như khung tuân thủ toàn diện, giao thức bảo mật tiên tiến và đảm bảo khả năng mở rộng, chúng cho thấy cách kiến trúc đa đại lý đã trưởng thành vượt ra ngoài môi trường nghiên cứu để trở thành các sản phẩm khả thi thương mại.
Đối với các doanh nghiệp khám phá công nghệ này, các nền tảng tiêu dùng này cung cấp một điểm vào ít rủi ro để thử nghiệm các luồng công việc đa đại lý trước khi cam kết phát triển các giải pháp phức tạp hơn, tùy chỉnh. Sự xuất hiện của chúng đánh dấu sự khởi đầu của việc chuyển đổi hệ thống đa đại lý từ các công cụ phát triển chuyên dụng sang các ứng dụng năng suất phổ biến.
Để hiểu cách nhiều tác tử AI cùng hoạt động, hãy xem xét mục tiêu: ‘Tạo báo cáo chi tiết về 3 đối thủ cạnh tranh hàng đầu đối với Sản phẩm X, tập trung vào các hoạt động tiếp thị của họ trong quý vừa rồi.’
Sự hợp tác của các tác tử thông minh tuân theo một dòng chảy rõ ràng, có cấu trúc:
Xây dựng một lực lượng lao động AI thực sự là một công việc kĩ thuật quan trọng.
Sự phức tạp của hệ thống đa đại lý giới thiệu những rủi ro hoạt động mới và quan trọng.
Một lỗi do đại lý đầu tiên trong chuỗi thực hiện (ví dụ như SearchAgent thu thập dữ liệu thiên lệch hoặc không chính xác) có thể bị khuếch đại bởi các đại lý tiếp theo. Điều này có thể dẫn đến kết quả đầu ra cuối cùng hoàn toàn sai lầm dựa trên một cơ sở võ đoán ban đầu bị ngụy tạo.
Khi kết quả cuối cùng kém, việc gỡ lỗi cực kỳ khó khăn. Nó gần như không thể xác định xem lỗi hoặc hiệu suất kém của đại lý nào là nguyên nhân gốc rễ. Liệu nghiên cứu có tệ, phân tích có bị lỗi hay là viết không tốt?
Một nhiệm vụ phức tạp có thể yêu cầu hàng trăm lượt gọi API LLM khi các tác nhân giao tiếp, phân công, suy luận và tinh chỉnh công việc của họ. Sự chi phối của giao tiếp tác nhân này khiến các hệ thống này tốn nhiều chi phí tính toán khi chạy ở quy mô lớn, và Tổng Chi Phí Sở Hữu (TCO) phải được xem xét cẩn thận.
Mặc dù vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm, các hệ thống đa tác nhân đại diện cho tương lai hợp lý của tự động hóa. Các vấn đề kinh doanh thực tế thường quá phức tạp và đa chiều cho một mô hình AI đơn lẻ để giải quyết một mình. Khả năng phân rã các vấn đề này và phân công chúng cho một nhóm các tác nhân chuyên biệt, hợp tác là chìa khóa để giải quyết những thách thức tự động hóa thế hệ tiếp theo.
Con đường để áp dụng rộng rãi trong doanh nghiệp phụ thuộc vào sự trưởng thành của các khung điều phối và sự phát triển của các giao thức liên lạc chuẩn hóa, đáng tin cậy. Hiện nay, các doanh nghiệp nên tập trung làm chủ các quy trình làm việc của tác nhân đơn lẻ để xây dựng kiến thức nền tảng. Tuy nhiên, theo dõi sát sao tiến bộ nhanh chóng trong các hệ thống đa tác nhân là điều thiết yếu, vì công nghệ này chắc chắn sẽ xác định ranh giới tiếp theo của doanh nghiệp tự trị.
