Tác Nhân Phản Xạ Dựa Trên Mô Hình: Động Cơ Đằng Sau AI Đàm Thoại

Tác Nhân Phản Xạ Dựa Trên Mô Hình Là Gì?

Tác Nhân Phản Xạ Dựa Trên Mô Hình: Một hệ thống AI tự động duy trì một mô hình nội bộ về môi trường của nó, được xây dựng từ các nhận thức và kinh nghiệm tích lũy. Biểu diễn nội bộ này cho phép tác nhân đưa ra quyết định thông minh ngay cả khi dữ liệu cảm biến hiện tại không hoàn chỉnh hoặc không có sẵn, vì nó có thể tham khảo kiến thức lưu trữ về cách thế giới hoạt động để điền vào các khoảng trống và dự đoán các trạng thái chưa thấy.

Hướng dẫn này cung cấp một phân tích thực tế về tác nhân phản xạ dựa trên mô hình. Chúng ta sẽ khám phá các cơ chế cốt lõi của chúng, trình bày chi tiết các ứng dụng kinh doanh hiệu quả nhất của chúng, và cung cấp một khung rõ ràng để hiểu các lợi thế và hạn chế quan trọng của chúng. Kiến thức này rất quan trọng cho bất kỳ nhà lãnh đạo nào muốn thực hiện tự động hóa thông minh và nhận thức ngữ cảnh.

Đặc điểm cốt lõi của một tác nhân phản xạ dựa trên mô hình là gì?

Đặc điểm định nghĩa của một tác nhân phản xạ dựa trên mô hình là tính trạng thái của nó. Không như các tác nhân đơn giản hơn chỉ phản ứng với kích thích hiện tại, một tác nhân dựa trên mô hình sử dụng ký ức của nó về ‘cách thế giới vận hành’ để đưa ra quyết định thông minh và có nhận thức ngữ cảnh hơn.

Một tác nhân dựa trên mô hình thực sự hoạt động như thế nào?

Tác nhân hoạt động thông qua chu kỳ ‘Nhận Thức-Mô Hình-Hành Động’, một cải tiến của vòng lặp phản xạ đơn giản:

1. Nhận Thức: Tác nhân sử dụng các cảm biến của nó để thu thập thông tin mới từ môi trường của nó.
2. Mô hình: Nó cập nhật trạng thái nội bộ (bộ nhớ hoặc mô hình của nó) bằng cách kết hợp thông tin cảm biến mới với kiến thức hiện có về thế giới. Bước này trả lời câu hỏi, ‘Thế giới đã thay đổi như thế nào?’
3. Hành động: Logic ra quyết định của tác nhân sử dụng mô hình nội bộ được cập nhật này để chọn và thực hiện hành động phù hợp nhất thông qua các cơ cấu chấp hành của nó.

Khả năng duy trì và cập nhật một mô hình nội bộ là điều cho phép tác nhân xử lý ngữ cảnh và sự mơ hồ.

Các Tác Nhân Dựa Trên Mô Hình Được Sử Dụng Ở Đâu Trong Kinh Doanh?

Các Tác Nhân Phản Xạ Dựa Trên Mô Hình được triển khai ở bất cứ nơi nào cần thiết ngữ cảnh và bộ nhớ cho một nhiệm vụ. Ứng dụng phổ biến nhất của chúng là trong AI trò chuyện, nhưng chúng cũng được sử dụng trong giám sát và robot cơ bản.

Tại sao chatbot là ví dụ phổ biến nhất của các tác nhân dựa trên mô hình?

Chatbot hiện đại là những tác nhân dựa trên mô hình điển hình. Hiệu quả của chúng phụ thuộc hoàn toàn vào khả năng duy trì ngữ cảnh trong suốt cuộc trò chuyện.

• Ngữ Cảnh Đàm Thoại: Mô hình nội bộ của tác nhân lưu lịch sử của cuộc đối thoại. Khi người dùng hỏi một câu hỏi theo dõi như, ‘Còn màu xanh thì sao?’ thì tác nhân sử dụng bộ nhớ của nó về lượt trước (‘Tôi quan tâm đến áo khoác ‘Trailblazer”) để hiểu yêu cầu và cung cấp câu trả lời phù hợp.
• Cá nhân hóa: Đối với người dùng đã đăng nhập, một chatbot có thể sử dụng mô hình lịch sử mua hàng trong quá khứ của người dùng để đưa ra các đề xuất phù hợp hơn. Nghiên cứu từ Salesforce cho thấy rằng 38% khách hàng cảm thấy thoải mái với việc các đại diện tạo ra nội dung cá nhân hóa

Các đại lý dựa trên mô hình được sử dụng như thế nào trong giám sát và chẩn đoán?

• Giám sát Hiệu suất Hệ thống: Một đại lý giám sát IT sử dụng mô hình nội bộ về hành vi hiệu suất bình thường của máy chủ. Bằng cách theo dõi các chỉ số theo thời gian, nó có thể phân biệt giữa sự gia tăng tạm thời vô hại trong sử dụng CPU và một xu hướng kéo dài, có vấn đề cần sự chú ý của quản trị viên con người.
• Sơ cứu Y tế (Đơn giản): Một chatbot chẩn đoán cơ bản hỏi bệnh nhân một loạt các câu hỏi. Nó sử dụng câu trả lời từ các câu hỏi trước đó (ví dụ, ‘Bạn có bị sốt không?’) để xác định câu hỏi hợp lý tiếp theo cần hỏi (ví dụ, ‘Sốt của bạn cao bao nhiêu?’), dần dần cải thiện hiểu biết của mình về tình huống.

Một số ứng dụng trong robot và điều hướng là gì?

• Robot Tự động Đơn giản: Một robot hút bụi xây dựng bản đồ—một mô hình nội bộ—của phòng khi di chuyển. Điều này cho phép nó ghi nhớ những khu vực nó đã làm sạch và điều hướng hiệu quả hơn trong các lần làm sạch tiếp theo.
• Điều Hướng Drone Cơ Bản: Một drone bay trong hẻm núi đô thị có thể tạm thời mất tín hiệu GPS của mình. Nó có thể sử dụng một hệ thống dựa trên mô hình, kết hợp tọa độ GPS lần cuối được biết đến với dữ liệu từ các cảm biến quán tính của nó (như gia tốc kế), để ước lượng vị trí hiện tại và duy trì đường bay ổn định.

Lợi ích chính của một đại lý phản xạ dựa trên mô hình là gì?

Lợi ích cốt lõi của đại lý dựa trên mô hình là khả năng hoạt động hiệu quả trong các môi trường không hoàn toàn quan sát được.

Mô hình nội bộ cho phép cải thiện việc ra quyết định như thế nào?

• Xử lý tính quan sát không đầy đủ: Đại lý có thể sử dụng mô hình nội bộ của mình để ‘điền vào chỗ trống’ khi cảm biến của nó không thể thấy toàn bộ bức tranh. Nó đưa ra phỏng đoán có giáo dục về trạng thái của thế giới dựa trên trí nhớ của nó.
• Hiểu nguyên nhân và kết quả: Bằng cách theo dõi cách hoạt động của mình (và các sự kiện bên ngoài) thay đổi môi trường của nó, đại lý bắt đầu xây dựng sự hiểu biết cơ bản về nguyên nhân. Ví dụ, nó học rằng khi gửi email ‘đặt lại mật khẩu’, trạng thái ‘bị khóa’ của người dùng sẽ thay đổi thành ‘hoạt động.’

Giá trị kinh doanh của khả năng này là gì?

• Cải thiện trải nghiệm khách hàng: Khả năng duy trì một cuộc trò chuyện đồng nhất, nhận biết ngữ cảnh dẫn trực tiếp đến sự hài lòng cao hơn của khách hàng. Khách hàng đam mê mua nhiều hơn, trung thành hơn và dễ phục vụ hơn.
• Giám sát chính xác hơn: Trong các môi trường CNTT và công nghiệp, khả năng hiểu xu hướng của đại lý giảm số lượng báo động giả, cho phép người vận hành tập trung chỉ vào các vấn đề thực sự.

Những hạn chế chính của các đại lý dựa trên mô hình là gì?

Dù là một bước tiến đáng kể so với các đại lý phản xạ đơn giản, các đại lý dựa trên mô hình có một hạn chế quan trọng ngăn chúng thực hiện tự động hóa kinh doanh phức tạp.

Tại sao một đại lý phản xạ dựa trên mô hình không thể thực hiện các quy trình kinh doanh phức tạp?

Lý do là sự thiếu khả năng đạt được mục tiêu và lập kế hoạch.

• Hoàn toàn là phản ứng: Một đại diện dựa trên mô hình thì phức tạp trong cách nó nhận thức vào thời điểm hiện tại, nhưng nó không có khái niệm về một mục tiêu tương lai. Nó có thể phản ứng thông minh, nhưng không thể làm việc hướng tới một mục tiêu lâu dài.
• Không có khả năng lập kế hoạch: Bởi vì nó không có mục tiêu, nó không thể tạo ra một kế hoạch nhiều bước. Nó chỉ có thể quyết định hành động tốt nhất vào thời điểm hiện tại dựa trên mô hình nội bộ của nó. Điều đó có nghĩa là nó không thể thực hiện một quy trình như xử lý một yêu cầu bảo hiểm hoặc tiếp nhận nhân viên mới.

Các thách thức kỹ thuật trong việc xây dựng một đại diện dựa trên mô hình là gì?

• Độ chính xác của mô hình: Hiệu suất của đại diện phụ thuộc hoàn toàn vào độ chính xác của mô hình nội bộ. Nếu sự biểu diễn về thế giới của mô hình không chính xác, thì các hành động của đại diện cũng sẽ không chính xác.
• Giữ cho mô hình cập nhật: Trong một môi trường thay đổi nhanh chóng, việc đảm bảo mô hình nội bộ của đại diện được đồng bộ hóa với thế giới thực có thể là một thách thức kỹ thuật phức tạp và tốn kém về mặt tính toán.

Các đại diện dựa trên mô hình so sánh thế nào với các loại đại diện khác?

Hiểu được vị trí của các đại diện AI dựa trên mô hình trong hệ thống thứ bậc của các loại đại diện là chìa khóa trong việc lựa chọn công nghệ phù hợp.

Điểm khác biệt chính giữa đại diện dựa trên mô hình và đại diện phản xạ đơn giản là gì?

Sự khác biệt định hình chính là bộ nhớ.

• Một đại diện phản xạ đơn giản là không trạng thái. Nó không có bộ nhớ và chỉ có thể phản ứng với thời điểm hiện tại ngay lập tức.
• Một đại diện dựa trên mô hình là có trạng thái. Bộ nhớ của nó cho phép nó hiểu biết được ngữ cảnh, làm cho nó trở nên linh hoạt hơn.

Điểm khác biệt chính giữa đại diện dựa trên mô hình và đại diện dựa trên mục tiêu là gì?

Điểm khác biệt chính là tính chủ động so với tính phản ứng.

• Một tác nhân dựa trên mô hình phản ứng với hiện tại. Nó xuất sắc trong các nhiệm vụ như hội thoại và chẩn đoán.
• Một tác nhân dựa trên mục tiêu lên kế hoạch cho tương lai. Nó được thiết kế để thực hiện các quy trình nhiều bước nhằm đạt được một mục tiêu kinh doanh cụ thể. Ví dụ, một tác nhân dựa trên mô hình có thể nói chuyện với bạn về việc đặt vé máy bay, nhưng một tác nhân dựa trên mục tiêu có thể thực sự đặt vé máy bay.

Những Quan Niệm Sai Lầm Thường Gặp Về Tác Nhân Dựa Trên Mô Hình Là Gì?

Việc sử dụng rộng rãi các chatbot đã dẫn đến một số hiểu lầm phổ biến về khả năng của công nghệ nền tảng của các tác nhân AI.

Ngộ nhận #1: Bất kỳ chatbot nào cũng là AI tinh vi.

Thực tế: Mặc dù chúng là một cải tiến lớn so với các tác nhân phản xạ đơn giản, các tác nhân dựa trên mô hình điều khiển phần lớn các chatbot vẫn là một trong những dạng AI đơn giản hơn. Chúng thiếu khả năng lập kế hoạch quan trọng và hướng tới mục tiêu của các tác nhân tiên tiến hơn, điều cần thiết cho tự động hóa quy trình kinh doanh thực sự.

Ngộ nhận #2: Một tác nhân dựa trên mô hình có thể tự học.

Thực tế: Điều này không đúng. Một tác nhân dựa trên mô hình chuẩn hoạt động thông qua một mô hình và các quy tắc đã được lập trình sẵn. Nó có thể cập nhật sự hiểu biết của mình về tình huống hiện tại, nhưng không thể tự cải thiện logic nền tảng hoặc các quy trình ra quyết định của mình. Khả năng đó yêu cầu một Tác nhân Học tập tiên tiến hơn.

Khi Nào Doanh Nghiệp Của Bạn Nên Lựa Chọn Một Tác Nhân Dựa Trên Mô Hình?

Một tác nhân dựa trên mô hình là lựa chọn đúng đắn khi thành công của một nhiệm vụ phụ thuộc vào việc hiểu bối cảnh, nhưng không yêu cầu tác nhân phải hoàn thành quy trình nhiều bước.

Trường hợp sử dụng lý tưởng cho loại tác nhân này là gì?

Bạn nên chọn một tác nhân dựa trên mô hình trong những điều kiện sau:

• Khi chức năng chính là hội thoại hoặc chẩn đoán.
• Khi nhiệm vụ yêu cầu bộ nhớ và bối cảnh để xử lý các tương tác một cách chính xác.
• Khi môi trường có thể quan sát một phần, và tác nhân cần suy luận trạng thái hiện tại dựa trên các sự kiện đã qua.

Khi nào nên chọn một tác nhân tiên tiến hơn?

Bạn nên đầu tư vào loại tác nhân tiên tiến hơn nếu nhu cầu kinh doanh của bạn yêu cầu bất kỳ điều sau đây:

• Tác nhân phải đạt được mục tiêu cụ thể, dài hạn.
• Tác nhân cần lập kế hoạch và thực hiện chuỗi hành động (một quy trình làm việc).
• Tác nhân phải chọn kết quả hiệu quả nhất hoặc đem lại lợi nhuận nhất giữa nhiều lựa chọn, điều này đòi hỏi một Tác nhân Dựa trên Tiện ích.

Cuối cùng, Các Tác Nhân Phản Xạ Dựa Trên Mô Hình là một công nghệ quan trọng cho bất kỳ doanh nghiệp nào muốn cải thiện tương tác khách hàng và hệ thống giám sát. Mặc dù chúng không phải là giải pháp để tự động hóa quy trình từ đầu đến cuối, khả năng hiểu bối cảnh của chúng khiến chúng trở thành một thành phần thiết yếu trong bộ công cụ AI hiện đại. Nếu bạn vẫn chưa chắc chắn về hoạt động nội bộ, tiềm năng và trường hợp sử dụng, chúng tôi đã viết một hướng dẫn chi tiết về AI tác nhân cho người dùng không kỹ thuật.