Tác nhân AI & AI tác động: cách họ hoạt động và điều gì tiếp theo

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

Những điểm chính

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

Nền tảng: hiểu về AI Agents và Hệ hình Đại lý

Bạn có thể biết nhiều công cụ AI khác nhau, nhưng các đại lý AI là một danh mục khác biệt và tiên tiến hơn. Những đại lý thông minh này đại diện cho “agentic AI”, nơi công nghệ đảm nhận vai trò chủ động và độc lập hơn, hoạt động tự động mà không cần đầu vào liên tục từ con người. Để tìm hiểu những gì họ không phải là, tìm hiểu những hiểu lầm phổ biến nhất về đại lý AI, bị vạch trần.

Cách các đại lý AI hoạt động

Một đại lý AI hiện đại là một hệ thống thông minh được thiết kế cho hành động tự chủ, hướng mục tiêu và được cung cấp bởi các mô hình ngôn ngữ lớn. Họ thực hiện các nhiệm vụ cụ thể trong một cấu trúc phân cấp nơi các đại lý cấp thấp thực hiện các nhiệm vụ được chỉ định bởi các đại lý cấp cao.

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

Tại sao việc đạt được mục tiêu lại quan trọng đối với các đại lý AI?

Các đại lý AI hoạt động như thế nào? Bạn đưa đại lý một mục tiêu cấp cao, chẳng hạn như “nghiên cứu các chiến lược tiếp thị hàng đầu cho một ứng dụng mới và tóm tắt chúng.” Đại lý sau đó làm rõ các bước cần thiết để đạt được nó. Khả năng hiểu và theo đuổi mục tiêu của bạn là một yếu tố phân biệt quan trọng. Hệ thống thông minh sử dụng quản lý công việc có cấu trúc, tự động hóa và tăng cường cho các đại lý con người để tập trung vào các trách nhiệm phức tạp.

AI Agents khác với các chương trình hoặc mô hình đơn giản như thế nào?

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

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

Sự nổi lên gần đây trong khả năng của các tác nhân AI phần lớn là do các LLM mạnh mẽ. Những hệ thống AI này được đào tạo trên lượng lớn văn bản, mã, hình ảnh hoặc video, cho phép chúng hiểu và tạo ra ngôn ngữ giống như con người với sự trôi chảy ấn tượng. Phương pháp này cho phép các tác nhân dựa trên mô hình để tương tác, thường kết hợp lý thuyết trò chơi và học máy để thiết kế các hệ thống phức tạp.

Các LLM hoạt động như động cơ nhận thức cho AI Agents ra sao?

Đối với nhiều tác nhân AI, một LLM là “động cơ nhận thức” trung tâm của nó. Chức năng cốt lõi này giúp tác nhân hiểu các yêu cầu của bạn và suy 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 nhân giải quyết các nhiệm vụ phức tạp.

Bởi vì LLMs xuất sắc trong ngôn ngữ tự nhiên, bạn có thể tương tác với các tác nhân AI 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 Nhắc nhở Nâng cao?

Bạn thường hướng dẫn mục tiêu và hành vi của một đại lý thông qua “nhắc nhở”, là các chỉ dẫn bạn cung cấp cho mô hình ngôn ngữ của nó. Các nhắc nhở hiệu quả có thể xác định nhiệm vụ của đại lý, những hạn chế hoạt động của nó và các công cụ mà nó nên xem xét. Sự tương tác này là chìa khóa để chỉ đạo 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 đơn giản hóa các quy trình 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, các đại lý AI có khả năng xử lý một phạm vi trách nhiệm rộng hơn và thích ứng với nhiều ngữ cảnh khác nhau. AI chuyển từ chỉ xử lý dữ liệu sang hành động một cách thông minh trên cơ sở dữ liệu để giải quyết các nhiệm vụ phức tạp cho bạn.

Đặc điểm chính của hệ thống AI Tác Nhân là gì?

Các hệ thống AI Tác Nhân thường có khả năng lập kế hoạch, sử dụng công cụ, ghi nhớ các tương tác trước đây (có trí nhớ), và học hỏi từ các trải nghiệm. Chúng hoạt động trong môi trường động thông qua các tác nhân phản xạ dựa trên mô hình và thích ứng chiến lược của chúng.

Thêm vào đó, các tác nhân thông minh phân tích dữ liệu đã thu thập để xác định hành động tiếp theo, sử dụng các phương pháp như quy tắc thiết lập sẵn và học máy. Các công nghệ tiên tiến như tạo ra hỗ trợ truy xuất (RAG) còn nâng cao thêm khả năng ra quyết định của họ. Khả năng thích ứng này là chìa khóa để xử lý sự phức tạp thực tế một cách hiệu quả cho bạn.

Tại sao hiện nay có sự chuyển hướng đến AI tự động hóa và có khả năng hơn?

Sự hội tụ của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mạnh mẽ, các công cụ phần mềm tốt hơn để xây dựng các tác nhân, và sức mạnh tính toán nhiều hơn là những động lực chính. Không giống như các tác nhân phản xạ đơn giản, những yếu tố này cho phép việc phát triển các tác nhân AI hữu ích hơn cho bạn.

Vòng lặp Tác nhân là gì và nó điều khiển hoạt động như thế nào?

Các tác nhân dựa trên tiện ích có thể tích hợp một cách trơn tru với nền tảng kinh doanh để kết nối dữ liệu kinh doanh. Hoạt động của một tác nhân AI là một vòng lặp liên tục: cảm giác, xử lý, lý luận và lập kế hoạch, và hành động. Trong các hệ thống tác nhân phân cấp, các tác nhân AI cấp cao điều khiển các tác nhân cấp thấp hơn để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Kết quả của hành động sau đó được đưa trở lại vào cảm giác, tinh chỉnh các bước tiếp theo.

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

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

• Người dùng nhập liệu: Bạn thường cung cấp thông tin trực tiếp thông qua các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên, chỉ dẫn hoặc các tập tin dữ liệu có cấu trúc. Người dùng tham gia 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 API (giúp phần mềm giao tiếp), cơ sở dữ liệu, hệ thống tệp của máy tính của bạn hoặc cảm biến (dành cho các tác nhân vật lý như robot).
• Dữ liệu thời gian thực và nội dung web: Một số tác nhân sử dụng luồng dữ liệu thời gian thực (như nguồn cấp tin tức) hoặc duyệt trang web để lấy thông tin hiện tại cho các yêu cầu của bạn.

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

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

• Diễn giải ngữ nghĩa được thúc đẩy bởi LLM: LLM tích hợp giúp tác nhân hiểu rõ ý nghĩa (ngữ nghĩa) của các yêu cầu và dữ liệu nhận thức. Nó xác định thông tin và mối quan hệ chính.
• Hiểu biết ngữ cảnh và truy hồi ký ức: Các tác nhân sử dụng trí nhớ ngắn hạn (một “cửa sổ ngữ cảnh”) để ghi nhớ các tương tác gần đây. Điều này giúp họ hiểu thông tin mới dưới ánh sáng của các sự kiện đã qua, dẫn đến các hành động phù hợp hơn cho bạn.

Suy luận và lập kế hoạch hình thành cốt lõi của trí thông minh tác nhân như thế nào?

Chỉ nhận thức dữ liệu là không đủ; tác nhân phải suy luận về nó để đưa ra các 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 phụ, các tác nhân phân cấp đóng vai trò quan trọng. Các tác nhân cấp cao đảm nhận việc thực hiện nhiệm vụ phức tạp của các tác nhân cấp thấp hơn, nâng cao hiệu suất.

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

Lý luận nâng cao một tác nhân vượt qua tự động hóa đơn giản thông qua:

• Chuỗi suy nghĩ (Chain-of-Thought – CoT) và Cây suy nghĩ (Tree-of-Thoughts – ToT): Các kỹ thuật này đề ra cho một Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) “suy nghĩ từng bước.” CoT làm cho LLM giải thích lý lẽ của nó. ToT cho phép nó khám phá nhiều con đường lý luận.
• Các khung như ReAct (Reason + Act): Khung ReAct cho phép các tác nhân đan xen lý luận và hành động. Tác nhân lý luận việc cần làm, sau đó hành động (có thể sử dụng một công cụ), quan sát kết quả, và lý luận lại.

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

Đối với các mục tiêu phức tạp bạn đặt ra, một tác nhân thường chia chúng thành các bước nhỏ, dễ quản lý.

• Xác định các nhiệm vụ phụ và sự 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 “lên kế hoạch sự kiện nhóm,” các nhiệm vụ phụ là “khảo sát nhóm,” “nghiên cứu địa điểm”). Nó cũng ghi chú các sự phụ thuộc giữa các nhiệm vụ.
• Xây dựng kế hoạch thực thi từng bước: Tác nhân sau đó tạo ra một kế hoạch hợp lý, từng bước để dẫn dắt các 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 giá trị kỳ vọng.

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

Với một kế hoạch, tác nhân đưa ra các lựa chọn chiến lược để thực hiện yêu cầu của bạn.

• Đánh giá các Hành động và Kết quả Tiềm năng: Điều này xem xét các hành động khác nhau và dự đoán kết quả có khả năng xảy ra của chúng, cân nhắc ưu và nhược điểm của các cách tiếp cận hoặc công cụ khác nhau. Là một tác nhân học hỏi, nó có thể cải thiện hiệu suất của mình bằng cách học hỏi từ những kinh nghiệm trong quá khứ.
• Ưu tiên Nhiệm vụ: Các tác nhân thường ưu tiên nhiệm vụ dựa trên mục tiêu chính của bạn và bất kỳ hạn chế nào (như thời gian hoặc ngân sách).

Các Tác nhân thực thi hành động bằng cách tương tác với công cụ và môi trường như thế nào?

Để thực hiện các nhiệm vụ cho bạn, một tác nhân phải hành động, thường là bằng cách sử dụng công cụ kỹ thuật số. Khi triển khai các tác nhân AI, điều quan trọng là phải tuân thủ các thực hành tốt nhất để đảm bảo kiểm soát, tuân thủ, quyền riêng tư dữ liệu và an ninh.

Khái niệm “Công cụ” đối với các Tác nhân AI là gì?

Các “công cụ” mà một tác nhân AI có thể sử dụng đang 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 các API công cụ tìm kiếm (để lấy thông tin), bộ phiên dịch 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 tác nhân tương tác với thế giới vật lý (robot) sử dụng phần cứng như bộ truyền động robot hoặc cảm biến IoT. Phần cứng này hình thành nên kiến trúc mà tác nhân hoạt động, cho phép nó cảm nhận môi trường và thực hiện hành động.

Các Tác nhân tạo đầu vào công cụ và phân tích đầu ra như thế nào?

Một kỹ năng quan trọng của tác nhân là chọn đúng công cụ và chuẩn bị đầu vào của nó (ví dụ: một truy vấn tìm kiếm cho công cụ tìm kiếm). Quá trình này do chương trình của tác nhân điều khiển, chương trình này phác thảo hành vi của tác nhân bằng cách ánh xạ các nhận thức trước đó của nó tới các hành động của nó. Sau khi công cụ chạy, tác nhân phải phân tích đầu ra (ví dụ: trích xuất thông tin chính từ kết quả tìm kiếm) để hiểu kết quả.

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

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

Làm thế nào quá trình học hỏi 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 học máy. Quá trình này liên quan đến việc sử dụng các thuật toán để phân tích dữ liệu, dự đoán kết quả và cải thiện các quy trình ra quyết định. Kết quả là, hiệu suất của chúng được cải thiện, làm chúng trở nên hữu ích hơn cho bạn.

Các cơ chế nhớ nào mà các tác nhân sử dụng để học liên tục?

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

Một đại lý AI, như một chương trình phần mềm, có khả năng tương tác với môi trường của nó, thu thập thông tin và tự động hoàn thành nhiệm vụ để đạt được các mục tiêu do con người định nghĩa.

Làm thế nào để các đại lý tiếp thu phản hồi để cải thiện?

Các đại lý AI học từ phản hồi để phục vụ bạn tốt hơn. Nếu bạn sửa đại lý, nó có thể lưu lại điều đó. Nếu một hành động thành công, điều đó sẽ củng cố chiến lược.

Các khả năng mới nổi như tinh chỉnh và tự sửa lỗi là gì?

Các khả năng mới bao gồm tự sửa lỗi, nơi mà các đại lý có thể sửa chữa các sai sót trong lý luận của chúng. Tinh chỉnh cải thiện chuyên môn của đại lý bằng cách sử dụng dữ liệu nhắm mục tiêu. Một số đại lý có thể tự động học các kỹ năng mới. Những khả năng này, cùng với quy trình ra quyết định tiên tiến, làm cho các đại lý trở nên thích ứng và có giá trị hơn cho bạn.

Các thành phần thiết yếu của một Đại lý hợp lý là gì?

Các đại lý AI được hỗ trợ bởi LLM chia sẻ các thành phần cốt lõi chung, là những viên gạch cơ bản thiết yếu của chúng.

• LLM Trung tâm: Một mô hình AI (ví dụ như từ OpenAI, Google) nằm ở trung tâm của đại lý. Lựa chọn LLM ảnh hưởng đến cách thức hoạt động của đại lý và hiểu các yêu cầu của bạn.
• Hệ thống Kỹ thuật và Quản lý Đề xuất: Các đại lý hiệu quả sử dụng các đề xuất được thiết kế tốt. Kiến trúc của một đại lý thường bao gồm một hệ thống để quản lý các đề xuất này, lưu trữ các mẫu và chèn thông tin động (như yêu cầu của bạn).
• Mô-đun Bộ nhớ: Các đại lý cần có bộ nhớ. Bộ nhớ ngắn hạn (cửa sổ ngữ cảnh của LLM) giữ dữ liệu gần đây. Bộ nhớ dài hạn (ví dụ như cơ sở dữ liệu vector) lưu trữ thông tin học được hoặc sở thích của bạn.
• Tầng Tích hợp Công cụ và Kết nối API: Tầng này cho phép tác nhân sử dụng các công cụ như công cụ tìm kiếm hoặc phần mềm. Kết nối API quản lý các tương tác của tác nhân với nhiều API.
• Xử lý và Kiểm tra Đầu ra: Đầu ra LLM (một phản hồi hoặc quyết định sử dụng công cụ) cần được xử lý. Kiến trúc của tác nhân phân tích, kiểm tra (kiểm tra định dạng), và định dạng đầu ra này cho bước tiếp theo hoặc cho bạn.
• (Tùy chọn) Cơ sở Kiến thức/Hệ thống Sinh ra Được Tăng cường Truy vấn (RAG): Nhiều tác nhân sử dụng RAG cho thông tin hiện tại. RAG cho phép các tác nhân truy vấn một 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.

Các tác nhân AI chuyên môn hóa theo nhiệm vụ hoặc phạm vi như thế nào?

Các tác nhân 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.

• Tác nhân Chuyên môn hóa Nhiệm vụ Đơn: Một số tác nhân là chuyên gia trong một lĩnh vực. Ví dụ bao gồm các tác nhân tạo mã, tác nhân phân tích dữ liệu cho nhà đầu tư, hoặc các người xử lý truy vấn dịch vụ khách hàng cụ thể.
• Tác nhân Đa dụng: Các tác nhân khác có kỹ năng rộng hơn. Họ xử lý nhiều nhiệm vụ khác nhau mà bạn giao và sử dụng các công cụ đa dạng, thường hoạt động như trợ lý đa năng.

Hệ thống tác nhân là gì và chúng tổ chức nhiều tác nhân theo thứ bậc như thế nào?

Đôi khi một tác nhân không đủ cho nhiệm vụ lớn của bạn. Các hệ thống tác nhân (Hệ thống Đa Tác nhân hoặc MAS) kết hợp sức mạnh của nhiều tác nhân.

• Khái niệm và Lợi ích của MAS: Một MAS có nhiều tác nhân AI tương tác và phối hợp. Họ có thể làm việc trên một mục tiêu lớn mà bạn đặt ra hoặc giải quyết một phần của vấn đề lớn hơn. Phân chia công việc cho phép các tác nhân chuyên môn xử lý các khía cạnh khác nhau và nhận biết được các mẫu trong dữ liệu, cải thiện khả năng ra quyết định của họ.
• Kiến trúc Tác nhân Hợp tác: Các tác nhân AI làm việc cùng nhau, thường ở vai trò ngang hàng. Họ cần các giao thức giao tiếp rõ ràng và ngữ cảnh chung (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 con cho các tác nhân “công nhân” chuyên biệt và tổng hợp kết quả của họ cho bạn.

Các tác nhân cổ điển liên quan như thế nào đến các tác nhân hiện đại dựa trên LLM?

Các loại hình cổ điển khung hành vi của tác nhân. LLMs tăng cường khả năng của họ một cách mạnh mẽ, làm cho chúng hữu ích hơn cho bạn.

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

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

• Đại lý Tìm kiếm và Truy vấn Thông tin (RAG Nâng cao): Những đại lý này tìm kiếm và tóm tắt thông tin cho bạn. Họ sử dụng LLMs và RAG để hiểu rõ các truy vấn của bạn, tìm kiếm trong cơ sở tri thức và cung cấp cho bạn thông tin liên quan một cách rõ ràng.
• Đại lý Tự động hóa Công việc (Đại lý Sử dụng Công cụ): Những đại lý này tự động hóa các công việc nhiều bước bằng cách sử dụng công cụ số một cách thông minh. Bạn có thể nhờ một đại lý lên kế hoạch cho chuyến đi hoặc quản lý lịch của mình. Khả năng của họ trong việc sử dụng các công cụ để đạt được mục tiêu của bạn là rất quan trọng.
• Đại lý Đàm thoại và Chatbots Nâng cao: Các đại lý đàm thoại dựa trên LLM có những cuộc trò chuyện tự nhiên hơn và nhận thức theo ngữ cảnh với bạn. Họ hiểu ngôn ngữ tinh tế và nhớ các phần trong cuộc trò chuyện trước đó.
• Đại lý Tạo Nội dung Sáng tạo: LLMs tạo ra các văn bản sáng tạo. Các đại lý AI sử dụng điều này để giúp bạn soạn thảo nội dung quảng cáo, bài viết trên blog, hoặc kịch bản video. Họ hoạt động như những trợ lý sáng tạo mạnh mẽ.

Bằng cách hiểu các loại đại lý AI này, bao gồm các đại lý phản xạ đơn giản và đại lý học tập, bạn có thể đánh giá tốt hơn các đặc điểm chức năng riêng biệt và lợi ích tiềm năng mà AI mang lại cho doanh nghiệp.

Tác động thực tế: tích hợp các tác nhân dựa trên tiện ích qua các ngành

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. Tác nhân AI thường được coi như ứng dụng mới cho thế giới hỗ trợ bởi AI, có khả năng giải quyết những điểm đau lớn cho tổ chức.

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

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

• Y tế: Các tác nhân AI hỗ trợ bác sĩ bằng cách phân tích dữ liệu bệnh nhân, đề xuất chẩn đoán và giúp tạo ra kế hoạch điều trị cá nhân hóa. Chúng cũng đẩy nhanh sự phát hiện thuốc mới.
• Tài chính: Ngành tài chính sử dụng các tác nhân AI cho giao dịch thuật toán, phòng chống gian lận (phân tích giao dịch) và hỗ trợ cố vấn tự động 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 học sinh, thích nghi với tốc độ của họ. Đối với các nhà giáo dục, 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 & Logistics: Các tác nhân AI tối ưu hóa chuỗi cung ứng bằng cách phân tích nhu cầu và các lộ trình. Chúng cho phép bảo trì dự đoán bằng cách giám sát dữ liệu máy móc để dự đoán hỏng hóc, giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động cho thiết bị của bạn.
• Dịch vụ khách hàng: Các đại lý 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 đại lý AI cá nhân hóa tiếp thị. Họ phân tích dữ liệu khách hàng, giúp tạo thông điệp, quản lý theo dõi và phân loại khách hàng tiềm năng. Đội ngũ của bạn có thể tập trung vào mối quan hệ.

Các phương pháp tốt nhất để phát triển, triển khai và quản lý agent AI

Sử dụng agent AI hiệu quả đòi hỏi sự suy nghĩ. Hãy tuân thủ các phương pháp tốt nhất để đảm bảo các agent hiệu quả, có trách nhiệm và đạt mục tiêu của bạn.

Những bước lập kế hoạch và thiết kế chiến lược nào là quan trọng đối với công nghệ agent?

Lập kế hoạch và thiết kế rõ ràng là cần thiết để chương trình agent thành công và đáp ứng nhu cầu của bạn.

• Xác định Mục tiêu và Phạm vi Rõ ràng: Mục tiêu sẽ đạt được là gì? Xác định mục tiêu rõ ràng và có thể đo lường. Xác định phạm vi của agent (những gì nó sẽ và sẽ không làm).
• Chọn LLM và Framework Phù hợp: Chọn LLM phù hợp và loại framework agent AI (ví dụ: LangChain). Sự lựa chọn này ảnh hưởng đến khả năng, chi phí và thời gian xây dựng.
• Thiết kế tích hợp công cụ mạnh mẽ: Lên kế hoạch tích hợp công cụ và dữ liệu cẩn thận. Đảm bảo truy cập API hoặc tệp tin an toàn, đáng tin cậy. Thiết kế sử dụng công cụ để có khả năng xử lý lỗi mạnh mẽ.

Làm thế nào để đảm bảo độ tin cậy và đáng tin cậy ở agent AI?

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

• Thực hiện Kiểm Tra Khắt Khe: Kiểm tra kỹ lưỡng tác nhân của bạn trong nhiều tình huống, bao gồm các trường hợp đặc biệt. Kiểm tra đầu ra của nó với các kết quả mong đợi của bạn.
• Giảm Thiểu Rối Loạn LLM: LLM có thể tạo ra thông tin sai lệch. Sử dụng Tạo Thế Hệ Bổ Sung Lấy Dữ Liệu (RAG) để gắn kết tác nhân với dữ liệu thực tế của bạn.
• Xây Dựng Tính Minh Bạch và Giải Thích: Thiết kế tác nhân của bạn sao cho bạn có thể hiểu quyết định của nó. Nếu một tác nhân hành động hoặc đưa ra thông tin quan trọng, bạn nên biết  tại sao.

Làm thế nào mà Con Người trong vòng lặp (HITL) và cải tiến liên tục có thể nâng cao chức năng của tác nhân?

Ngay cả những tác nhân tự trị cũng được lợi từ sự giám sát của con người và sự cải tiến liên tục.

• Thiết Kế Sự Giám Sát Hiệu Quả Của Con Người: Đối với các nhiệm vụ quan trọng, sử dụng “con người trong vòng lặp” (HITL). Điều này có nghĩa là một con người (bạn hoặc một thành viên trong đội) xem xét hoặc phê duyệt hành động của tác nhân.
• Tạo Các Vòng Phản Hồi: Nhận phản hồi về hiệu suất của tác nhân từ bạn và người dùng khác, và bằng cách theo dõi kết quả. Thông tin này giúp bạn tìm ra các lĩnh vực để cải thiện tác nhân.
• Giám Sát và Thích Ứng: Liên tục theo dõi hiệu suất của tác nhân. Nhu cầu của bạn có thể thay đổi. Hãy sẵn sàng để cập nhật tác nhân. Cập nhật thường xuyên là chìa khóa cho giá trị lâu dài của nó đối với bạn.

Vượt qua những thách thức và hạn chế khi xây dựng các Tác Nhân AI

Các tác nhân AI mang lại những lợi ích thú vị. Tuy nhiên, bạn nên hiểu các thách thức và giới hạn hiện tại của chúng để sử dụng có thông tin.

Các trở ngại kỹ thuật hiện tại cho các tác nhân AI là gì?

Trí tuệ nhân tạo đang tiến bộ nhanh chóng, nhưng vẫn còn tồn tại các vấn đề kỹ thuật cho các tác nhân AI.

• Tính nhất quán của kết quả LLM: Kết quả từ LLM có thể khác nhau. Cùng một yêu cầu có thể cho ra kết quả khác nhau. Đảm bảo hiệu suất nhất quán và chất lượng cao là trọng tâm nghiên cứu, quan trọng cho những nhiệm vụ yêu cầu độ tin cậy.
• Lập kế hoạch dài hạn: Các tác nhân có thể gặp khó khăn với những nhiệm vụ cần lập kế hoạch dài hạn hoặc duy trì tập trung qua nhiều bước. Cải thiện điều này là một thách thức chính.
• Khả năng mở rộng và chi phí: Các tác nhân phức tạp có thể tốn kém để vận hành, đặc biệt nếu sử dụng LLM lớn. Mở rộng các tác nhân cho nhiều người dùng cần thiết kế cẩn thận.
• Giới hạn trí nhớ và học tập: Trí nhớ của tác nhân đang cải thiện, nhưng khả năng học tập hiệu quả lâu dài vẫn đang phát triển. Cửa sổ ngữ cảnh của LLM (trí nhớ ngắn hạn) còn hạn chế.

• Xác định hiệu quả của tác nhân: Điều gì làm cho một tác nhân “hiệu quả” đối với bạn? Thật khó để xác định các tiêu chí cho tất cả các đặc tính mong muốn (giải quyết vấn đề, khả năng thích ứng, an toàn).
• Thiếu các tiêu chuẩn đánh giá đồng bộ: Có rất ít kiểm tra tiêu chuẩn cho các nhiệm vụ tác nhân phức tạp (sử dụng công cụ qua nhiều bước). Điều này khiến bạn khó so sánh các tác nhân một cách khách quan.
• Tiêm lệnh nhắc nhở và lạm dụng công cụ: “Tiêm lệnh nhắc nhở” lừa tác nhân thực hiện các hành động có hại hoặc tiết lộ dữ liệu nhạy cảm mà bạn đã cung cấp cho nó. Các tác nhân cũng có thể lạm dụng công cụ nếu không được kiểm soát tốt.

Những cân nhắc đạo đức quan trọng và tác động xã hội của việc sử dụng AI Agents?

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

• Trách nhiệm cho Hành động của Tác nhân: Nếu một tác nhân gây ra lỗi nghiêm trọng, ai là người chịu trách nhiệm? Nhà phát triển? Bạn (người sử dụng)? Trách nhiệm rõ ràng là một vấn đề phức tạp đối với các tác nhân dựa trên mục tiêu.
• Thay thế Công việc: Tác nhân tự động hóa công việc con người làm dấy lên lo ngại về công việc. Xã hội và bạn cần cân nhắc việc thích nghi, có thể bằng cách học các kỹ năng mới hoặc tập trung vào sự hợp tác giữa con người và AI.
• Đảm bảo Tiếp cận và Kết quả Công bằng: Chúng ta phải cố gắng để đảm bảo quyền truy cập công bằng vào các lợi ích của tác nhân và đảm bảo kết quả không làm gia tăng các thiên vị. Điều này có nghĩa là phải kiểm tra dữ liệu và thuật toán.

Tầm nhìn: xu hướng tương lai và tiềm năng của AI Agents

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

Tuy nhiên, tác động của AI Agents thường bị hiểu sai và thường xuyên bị miêu tả trong văn hóa, đặc biệt là trong các bộ phim về trí tuệ nhân tạo, thường miêu tả những cỗ máy nguy hiểm, mất kiểm soát và cực kỳ thông minh với mục đích tiêu diệt loài người. Chúng ta chắc chắn chưa đến mức đó và khả năng đó, dù có thật, vẫn khó xảy ra.

Hệ sinh thái của AI Agent sẽ phát triển thế nào?

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

• Thị trường và Nền tảng Tác nhân: Chúng ta có thể thấy “thị trường tác nhân,” như các cửa hàng ứng dụng. Bạn có thể tìm thấy các tác nhân đã được xây dựng sẵn ở đó. Các nền tảng để bạn tự xây dựng tác nhân của riêng mình cũng sẽ được cải thiện.
• Tiêu chuẩn hóa: Để các tác nhân khác nhau hoạt động tốt cùng nhau, họ cần những cách 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 dành cho bạn.
• Lý luận và Tự điều chỉnh phức tạp hơn: Các tác nhân trong tương lai sẽ có lý luận tốt hơn. Họ có thể xử lý các yêu cầu không rõ ràng từ bạn tốt hơn và lên kế hoạch cho các mục tiêu dài hạn hơn. Nghiên cứu nhằm mục tiêu tạo ra các tác nhân có thể phát hiện và sửa chữa lỗi của chính mình.
• Công cụ Phát triển Chuyên dụng: Chúng ta có thể sẽ thấy nhiều công cụ hơn để xây dựng các loại tác nhân cụ thể (ví dụ như cho khoa học, công việc sáng tạo, hoặc kinh doanh). Điều này sẽ giúp bạn xây dựng các giải pháp tốt hơn, nhanh hơn.

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