Cách chọn nền tảng tác nhân AI phù hợp với nhu cầu kinh doanh của bạn

Nền tảng tác nhân AI là gì?

Nền tảng tác nhân AI là một môi trường phần mềm tích hợp được thiết kế để xây dựng, triển khai, quản lý và mở rộng các tác nhân AI tự động. Chọn các công cụ tác nhân AI phù hợp với nhu cầu của bạn là một bước quan trọng, vì các nền tảng này cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết cho điều phối, ghi nhớ và tích hợp công cụ, cho phép các nhà phát triển và doanh nghiệp vượt qua các mẫu đơn giản để tạo ra các ứng dụng sẵn sàng cho sản xuất.

Điểm chính cần nhớ

• Nền tảng so với Khung làm việc: Các nền tảng là giải pháp tất cả trong một; khung làm việc là các thư viện mã tự làm mà bạn phải xây dựng thêm.
• Quyết định ‘Xây dựng hay Mua’: Chọn một nền tảng quản lý (‘mua’) để có tốc độ và dễ dàng, hoặc một khung làm việc mã nguồn mở (‘xây dựng’) để có sự kiểm soát tối đa.
• Đặc điểm Kỹ thuật Cốt lõi: Đánh giá các nền tảng dựa trên bốn trụ cột chính: điều phối, ghi nhớ, tích hợp công cụ và khả năng quan sát.
• Yếu tố Kinh doanh Quan trọng: Nhìn xa hơn các tính năng xem xét tổng chi phí sở hữu (TCO), bảo mật, khả năng mở rộng và hỗ trợ từ nhà cung cấp.
• Sử dụng Bảng điểm: Đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu bằng cách sử dụng bảng điểm có trọng số và chứng minh khái niệm thực tiễn (PoC).

Một điểm gây nhầm lẫn chung là phân biệt các nền tảng với các thành phần của chúng. Một nền tảng AI không giống như một khung hoặc Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM), điều này có thể gây nhầm lẫn khi cố gắng hiểu các tác nhân AI.

• Các khung (ví dụ: LangChain): Đây là các thư viện và khối xây dựng cấp mã cung cấp logic cho việc tạo tác nhân nhưng yêu cầu bạn xây dựng cơ sở hạ tầng bao quanh.
• Nền tảng: Đây là các giải pháp kết thúc, lưu trữ toàn bộ vòng đời của tác nhân, bao gồm các khung bên dưới, môi trường triển khai và công cụ quản lý.
• LLMs (ví dụ: GPT-4): Đây là những động cơ lý luận cơ bản mà các nền tảng kết nối tới, cung cấp khả năng ‘suy nghĩ’ cho tác nhân.

Lựa chọn đúng khi đánh giá các nền tảng tác nhân AI là một quyết định kinh doanh quan trọng. Nền tảng này ảnh hưởng trực tiếp đến tốc độ phát triển, khả năng mở rộng lâu dài, chi phí vận hành và chi phí bảo trì. Lựa chọn đúng đẩy nhanh thời gian ra thị trường của bạn, trong khi sai lầm có thể dẫn đến khóa chặt nhà cung cấp, chi phí không lường trước và dự án bị đình trệ.

Có những loại nền tảng Tác Nhân AI nào khác nhau?

Thị trường giải pháp tác nhân AI rất phong phú, đáp ứng các cấp độ kỹ thuật cũng như nhu cầu kinh doanh khác nhau. Quyết định cơ bản nhất trong hướng dẫn mua hàng tác nhân AI này là chọn giữa xây dựng trên một khung mã nguồn mở hoặc mua đăng ký nền tảng quản lý.

So sánh: Nền tảng quản lý vs. khung mã nguồn mở

Làm thế nào để bạn quyết định giữa một nền tảng quản lý và một khung mã nguồn mở?

• Nền tảng được quản lý (Cách tiếp cận ‘Mua’): Các nền tảng này cung cấp con đường triển khai nhanh hơn với chi phí DevOps thấp đáng kể. Họ xử lý sự phức tạp của việc lưu trữ, mở rộng quy mô và bảo trì, nhưng thường đi kèm với chi phí đăng ký trực tiếp cao hơn. Chúng lý tưởng cho các nhóm muốn tập trung vào xây dựng khả năng của agent thay vì quản lý cơ sở hạ tầng.
• Các khung mã nguồn mở (Cách tiếp cận ‘Xây dựng’): Cách tiếp cận này cung cấp sự kiểm soát và linh hoạt tối đa. Mặc dù chi phí trực tiếp có vẻ thấp hơn, nhưng yêu cầu đầu tư đáng kể vào kỹ sư và tài năng DevOps có tay nghề cao để quản lý cơ sở hạ tầng phức tạp. Đây thường là con đường cho các doanh nghiệp lớn với nhu cầu tùy chỉnh cụ thể.

Bảng này phác thảo sự đánh đổi giữa cách tiếp cận ‘mua’ (nền tảng được quản lý) và cách tiếp cận ‘xây dựng’ (khung mã nguồn mở).

Nền tảng AI Đại lý Quản lý: Tổng quan so sánh

Khung AI mã nguồn mở: Tổng quan so sánh

So sánh: Nền tảng Không Mã/Mã Thấp so với Nền tảng Chuyên Mã

Sự khác biệt giữa nền tảng không mã/mã thấp và nền tảng chuyên mã là gì?

• Nền tảng Không Mã/Mã Thấp: Các công cụ này cung cấp cho người dùng doanh nghiệp và nhà phát triển công dân khả năng tạo các đại lý đơn giản bằng cách sử dụng giao diện trực quan, kéo và thả. Chúng rất tuyệt vời để tăng tốc phát triển các đại lý đơn giản, đặc thù mà không cần đòi hỏi kiến thức lập trình sâu.
• Nền tảng Chuyên Mã: Hướng tới nhà phát triển, các nền tảng này cung cấp khả năng điều khiển chi tiết để xây dựng các đại lý phức tạp, đặc thù và tích hợp cao. Chúng cung cấp sức mạnh cần thiết cho quy trình làm việc tinh vi và tích hợp sâu với các hệ thống doanh nghiệp hiện có.

Bảng này so sánh các loại nền tảng khác nhau dựa trên kỹ năng kỹ thuật cần thiết để sử dụng chúng.

Những tính năng kỹ thuật cốt lõi cần đánh giá là gì?

Một so sánh phần mềm đại lý AI kỹ lưỡng đòi hỏi sự tìm hiểu sâu về các khả năng kỹ thuật của mỗi nền tảng. Những tính năng này quyết định mức độ mạnh mẽ, tin cậy và thông minh của các đại lý của bạn.

Nền tảng xử lý việc điều phối và logic của đại lý như thế nào?

Công cụ điều phối là ‘thân não’ của đại lý, điều phối các hành động của nó.

• Hỗ trợ Vòng Lý Luận Phức Tạp: Tìm kiếm sự hỗ trợ cho các kỹ thuật lý luận tiên tiến như ReAct (Suy Luận và Hành Động) hoặc Lập Kế Hoạch và Thực Hiện, giúp các đại lý giải quyết các vấn đề phức tạp hơn.
• Hợp Tác Đa Đại Lý: Khả năng quản lý nhiều đại lý cùng làm việc trên một vấn đề là một tính năng quan trọng cho các trường hợp sử dụng nâng cao. Các nền tảng như AutoGen xuất sắc trong việc điều phối các quy trình làm việc của đại lý cấp bậc và tuần tự.
• Người Xây Dựng Trực Quan vs. Định Nghĩa Dựa Trên Mã: Đánh giá liệu một công cụ xây dựng quy trình làm việc trực quan hay một phương pháp dựa trên mã phù hợp hơn với kỹ năng của đội ngũ của bạn và độ phức tạp của các đại lý của bạn.

Khả năng xử lý và quản lý bộ nhớ của nền tảng là gì?

Bộ nhớ của một đại lý là cơ bản cho khả năng thực hiện công việc hữu ích của nó.

• Hỗ trợ cho Bộ nhớ Ngắn Hạn: Nền tảng nên tích hợp liền mạch với các cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ như Redis để cung cấp truy cập độ trễ thấp đến ngữ cảnh gần đây mà các đại lý cần để có các cuộc trò chuyện mạch lạc.
• Kết Nối Tích Hợp với Các Cơ Sở Dữ Liệu Vector Dài Hạn: Để một đại lý học từ các kinh nghiệm quá khứ, nó cần bộ nhớ dài hạn. Kiểm tra xem có sự tích hợp bản địa với các cơ sở dữ liệu vector như Pinecone hoặc Weaviate không.
• Độ bền và Sự duy trì: Nền tảng phải đảm bảo rằng trạng thái của một tác nhân bền vững, cho phép các nhiệm vụ chạy dài được tạm dừng và tiếp tục mà không mất ngữ cảnh.

Hệ sinh thái tích hợp công cụ và API có rộng không?

Các tác nhân chỉ mạnh mẽ như các công cụ mà chúng có thể sử dụng. Việc chọn nền tảng để xây dựng AI Agents thường phụ thuộc vào khả năng kết nối của nó.

• Kết nối có sẵn: Một thư viện phong phú chứa các kết nối có sẵn cho phần mềm doanh nghiệp phổ biến như Salesforce, Slack và Jira sẽ tăng tốc đáng kể quá trình phát triển.
• Dễ dàng Thêm Công cụ Tùy chỉnh: Nền tảng phải đơn giản và bảo mật khi thêm các API nội bộ và công cụ độc quyền của công ty bạn.
• Quản lý Xác thực và Khóa: Tìm kiếm sự quản lý an toàn, mạnh mẽ của các giao thức xác thực (như OAuth 2.0) và các khóa API.

Mức độ quan sát và gỡ lỗi được cung cấp như thế nào?

Khi một tác nhân thất bại, bạn cần biết lý do.

• Theo dõi Chi tiết: Khả năng theo dõi toàn bộ quá trình suy nghĩ của một tác nhân là không thể thương lượng đối với việc gỡ lỗi. Các công cụ như LangSmith cung cấp mức độ minh bạch này.
• Bảng điều khiển Giám sát: Nền tảng nên cung cấp bảng điều khiển để theo dõi các chỉ số chính như tiêu thụ token, độ trễ, và tỷ lệ lỗi công cụ trong thời gian thực.
• Công cụ Hình dung: Hình dung hành vi tác nhân và xác định các nút thắt hiệu suất là rất quan trọng cho việc tối ưu hóa và xử lý sự cố.

Các tiêu chí kinh doanh và vận hành quan trọng là gì?

Ngoài các tính năng kỹ thuật, việc lựa chọn một giải pháp tác nhân AI yêu cầu đánh giá cẩn thận các yếu tố kinh doanh và vận hành.

Mô hình định giá của nền tảng phù hợp với trường hợp sử dụng của bạn như thế nào?

• Mô hình định giá: So sánh giá theo người dùng với các mô hình dựa trên tiêu thụ (theo lượt gọi API hoặc token). Lựa chọn của bạn sẽ phụ thuộc vào việc bạn dự đoán có nhiều người dùng chạy các tác nhân đơn giản hay chỉ một vài người dùng chạy các tác nhân phức tạp.
• Tổng chi phí sở hữu (TCO): Đánh giá TCO, bao gồm không chỉ phí đăng ký mà cả chi phí lưu trữ, nhân sự và tiềm năng tiêu thụ LLM.
• Gói miễn phí hoặc chương trình thử nghiệm: Sự tồn tại của gói miễn phí hoặc chương trình thử nghiệm có cấu trúc rất quý giá cho việc thử nghiệm và xác nhận ban đầu.

Các tính năng an ninh, tuân thủ và quản lý của nền tảng là gì?

• Kiểm soát truy cập dựa trên vai trò (RBAC): Đảm bảo nền tảng cho phép bạn quản lý quyền người dùng để kiểm soát ai có thể xây dựng, triển khai và quản lý các tác nhân.
• Mã hóa dữ liệu: Xác minh rằng nền tảng sử dụng các tiêu chuẩn mã hóa mạnh mẽ cho dữ liệu trong khi truyền và lưu trữ.
• Chứng nhận tuân thủ: Đối với các ngành công nghiệp có quy định, hãy tìm kiếm các chứng nhận liên quan như SOC 2, HIPAA hoặc tuân thủ GDPR.

Nền tảng có thể mở rộng để đáp ứng các nhu cầu doanh nghiệp trong tương lai không?

• Kiến trúc có khả năng mở rộng: Nền tảng phải được thiết kế để xử lý đồng thời cao cho nhiều người dùng và các nhiệm vụ phức tạp, đòi hỏi tài nguyên.
• Mô hình triển khai: Kiểm tra khả năng quản lý cả triển khai đơn thuê bao và đa thuê bao để đáp ứng các yêu cầu bảo mật và chi phí khác nhau.
• Lộ trình của nhà cung cấp: Một lộ trình công khai rõ ràng và tham vọng về cải thiện hiệu suất và mở rộng tính năng là một chỉ số mạnh mẽ về một nhà cung cấp lành mạnh, hướng tới tương lai.

Chất lượng hỗ trợ và tài liệu của nhà cung cấp như thế nào?

• Hỗ trợ doanh nghiệp: Tìm kiếm sự tồn tại của các Thỏa thuận Cấp độ Dịch vụ (SLA) ở cấp độ doanh nghiệp đảm bảo thời gian hoạt động và thời gian phản hồi hỗ trợ.
• Chất lượng tài liệu: Tài liệu kỹ thuật chất lượng cao, rõ ràng và toàn diện rất quan trọng đối với năng suất của nhà phát triển.
• Truy cập cộng đồng và hỗ trợ: Một cộng đồng người dùng hoạt động và đội ngũ hỗ trợ phản hồi nhanh nhẹn có thể là nguồn tài nguyên vô giá để giải quyết sự cố và học hỏi các thực tiễn tốt nhất.

Làm thế nào để tạo một bảng điểm đánh giá nền tảng?

Bảng điểm đánh giá có cấu trúc giúp loại bỏ thiên kiến và đảm bảo bạn đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Đây là một trong những công cụ đại lý AI tốt nhất cho việc ra quyết định kinh doanh.

• Bước 1: Xác định các yêu cầu kinh doanh cốt lõi của bạn: Liệt kê 3-5 trường hợp sử dụng chính mà bạn dự định triển khai và xác định các bên liên quan chính (ví dụ, nhà phân tích kinh doanh, nhà phát triển, bảo mật CNTT) sẽ tham gia.
• Bước 2: Đánh giá tiêu chí đánh giá: Gán trọng số (ví dụ, từ 1 đến 5) cho mỗi danh mục tính năng dựa trên tầm quan trọng của nó đối với doanh nghiệp của bạn. Đối với một công ty dịch vụ tài chính, bảo mật có thể là 5, trong khi giao diện không mã có thể là 2.
• Bước 3: Đánh giá từng nền tảng thông qua một Bằng chứng Khái niệm (PoC): Xây dựng một phiên bản đơn giản của trường hợp sử dụng chính của bạn trên từng nền tảng được lựa chọn. Đánh giá từng nền tảng (ví dụ, từ 1 đến 10) dựa trên tiêu chí có trọng số của bạn dựa trên kinh nghiệm từ PoC thực tiễn.
• Bước 4: Tính điểm cuối cùng và đưa ra quyết định: Nhân điểm số của mỗi tiêu chí với trọng số của nó và tổng hợp kết quả. Sử dụng điểm số cuối cùng này như là điểm dữ liệu chính, cân bằng với các yếu tố định tính như quan hệ với nhà cung cấp và sự phù hợp chiến lược.

Những hiểu lầm thường gặp khi chọn một nền tảng đại lý AI là gì?

Điều hướng sự cường điệu xung quanh AI cần phải phá bỏ một số lầm tưởng phổ biến.

• Hiểu lầm 1: ‘Nền tảng có nhiều tính năng nhất luôn là tốt nhất.’
  • Thực tế: Nền tảng tốt nhất là nền tảng vượt trội ở những tính năng mà doanh nghiệp của bạn thực sự cần. Độ phức tạp không cần thiết sẽ tăng thêm chi phí, nhu cầu đào tạo và gánh nặng bảo trì.
• Nhầm lẫn 2: ‘Chúng ta có thể tự xây dựng tất cả trên một nền tảng mã nguồn mở.’
  • Thực tế: Dù có thể thực hiện, cách tiếp cận DIY này thường tiềm ẩn chi phí ẩn khổng lồ về tài năng DevOps chuyên biệt, quản lý hạ tầng và bảo trì liên tục để giữ cho hệ thống hoạt động ổn định và an toàn.
• Nhầm lẫn 3: ‘Lựa chọn LLM quan trọng hơn lựa chọn nền tảng.’
  • Thực tế: Nền tảng điều phối cách sử dụng LLM. Một LLM tốt bị cản trở bởi một nền tảng kém với độ trễ cao, tích hợp công cụ yếu và không có khả năng quan sát sẽ không thể đem lại giá trị trong bối cảnh kinh doanh thực tế.

Kết luận: Nền tảng là nền tảng cho tương lai tự động của bạn

Việc lựa chọn công cụ tác nhân AI không chỉ là một quá trình mua sắm kỹ thuật; đó là một quyết định chiến lược đặt nền tảng cho cách doanh nghiệp của bạn sẽ tận dụng tự động hóa thông minh trong nhiều năm tới. Một quy trình đánh giá nghiêm ngặt cho nền tảng tác nhân AI đóng vai trò như một động lực, giúpcác nhóm của bạn chuyển từ ý tưởng tới sản xuất một cách đáng tin cậy, an toàn và trên quy mô lớn. Ngược lại, so sánh phần mềm tác nhân AI kém có thể dẫn đến lựa chọn sai lầm, dẫn đến nợ kỹ thuật nặng nề và dự án đình trệ.

Cuối cùng, việc chọn một giải pháp đại lý AI là lựa chọn nền tảng để xây dựng các Đại lý AI đáp ứng các yêu cầu kỹ thuật của bạn hôm nay và trở thành một đối tác linh hoạt, có thể mở rộng cho tương lai. Sử dụng một hướng dẫn mua đại lý AI toàn diện đảm bảo bạn tìm thấy các công cụ đại lý AI tốt nhất cho doanh nghiệp của mình, biến lựa chọn quan trọng này thành một lợi thế cạnh tranh dài hạn.