Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo tiếp tục mang lại các công cụ và hệ thống mới giúp đơn giản hóa các quy trình phức tạp. Trong số những công cụ quan trọng nhất là các tác nhân AI, hiện đang trở nên thiết yếu cho các doanh nghiệp tìm kiếm cách tự động hóa nhiệm vụ và tăng cường hiệu quả. Báo cáo 2024 của LangChain, một khung tác nhân nổi bật, tiết lộ rằng 51% các chuyên gia khảo sát đã sử dụng tác nhân AI trong sản xuất, với 78% có kế hoạch triển khai hoạt động. Hướng dẫn này cung cấp một đoạn chi tiết về tạo tác nhân AI và phát triển tác nhân AI, từ các khái niệm cơ bản đến thực hiện thực tế, thông qua kinh nghiệm của chúng tôi trong việc xây dựng tác nhân cho các khách hàng doanh nghiệp.
Một đại lý AI là một chương trình phần mềm sử dụng trí tuệ nhân tạo để thực hiện nhiệm vụ một cách tự động thay mặt cho người dùng hoặc hệ thống khác. Các hệ thống này được thiết kế để nhận thức môi trường của chúng, đưa ra quyết định, và hành động để đạt được các mục tiêu cụ thể mà không cần can thiệp liên tục từ con người. Việc phát triển các đại lý này, một quá trình được gọi là tạo ra các đại lý AI, cho phép các tổ chức giải quyết các mục tiêu phức tạp với chi phí hợp lý, nhanh chóng, và ở quy mô lớn. Thị trường cho các đại lý AI dự kiến sẽ đạt 56 tỷ đô la vào năm 2030, tăng đáng kể từ 5,4 tỷ đô la vào năm 2024, nhấn mạnh tầm quan trọng kinh tế ngày càng tăng của chúng.
Thường được so sánh với chatbot hoặc mô hình AI tiêu chuẩn, các tác nhân AI sở hữu mức độ tự chủ và phức tạp cao hơn. Không giống như các bot theo kịch bản được định trước, một tác nhân AI có thể lập luận, lập kế hoạch và điều chỉnh hành động của mình dựa trên thông tin mới. Một trợ lý AI, ví dụ, thường yêu cầu đầu vào người dùng và giám sát để đưa ra quyết định, trong khi một tác nhân AI có thể hoạt động độc lập để hoàn thành mục tiêu của mình. Đây là một điểm khác biệt quan trọng được ghi nhận bởi Victor Dibia, một người đóng góp cho khung AutoGen của Microsoft, người quan sát thấy rằng các doanh nghiệp đang áp dụng các tác nhân để vượt ra ngoài tự động hóa đơn giản để xử lý các công việc phức tạp hơn, dựa trên kiến thức.
Chức năng của một tác nhân AI được xây dựng dựa trên một số thành phần chính hoạt động đồng bộ:
Các tác nhân AI có thể được phân loại dựa trên mức độ thông minh và khả năng của họ:
| Loại tác nhân | Đặc điểm | Ví dụ trường hợp sử dụng |
| Tác nhân Phản hồi | Không trạng thái, phản ứng với kích thích ngay lập tức, không nhớ các sự kiện trong quá khứ. | Hệ thống báo động kích hoạt khi phát hiện khói. |
| Tác nhân Chủ động / Dựa trên Mục tiêu | Duy trì trạng thái nội bộ, lập kế hoạch và thực hiện hành động để đạt được mục tiêu dài hạn. | Tác nhân dịch vụ khách hàng tự động hóa toàn bộ quy trình đổi trả. |
Các ứng dụng của tác nhân AI trải qua nhiều ngành công nghiệp. Các doanh nghiệp sử dụng chúng để tự động hóa các quy trình công việc phức tạp, từ thiết kế phần mềm và tự động hóa CNTT đến tạo mã và hỗ trợ hội thoại. Ví dụ, một trung tâm liên lạc có thể triển khai một tác nhân AI để xử lý các câu hỏi của khách hàng bằng cách đặt các câu hỏi liên quan, truy cập tài liệu nội bộ và cung cấp giải pháp, qua đó cải thiện hiệu quả và năng suất. Một nghiên cứu điển hình từ Ruby Labs cho thấy rằng bot dịch vụ khách hàng dựa trên AI của họ giải quyết 98% các cuộc trò chuyện hỗ trợ mà không có sự can thiệp của con người. Trong lĩnh vực tài chính, 34% các tổ chức sử dụng tác nhân AI để cải thiện trải nghiệm khách hàng, dẫn đến việc giảm 82% chi phí hoạt động cho một số tổ chức.
Quá trình phát triển tác nhân AI bao gồm một cách tiếp cận có cấu trúc để đảm bảo kết quả cuối cùng hiệu quả, đáng tin cậy và phù hợp với mục đích dự định.
Bước đầu tiên trong việc tạo tác nhân AI là xác định rõ ràng điều mà tác nhân cần đạt được. Điều này bao gồm việc xác định một vấn đề kinh doanh cụ thể và thiết lập các chỉ số Hiệu suất Chính (KPI) có thể đo lường để đánh giá thành công của tác nhân. Cách tiếp cận hướng đến mục tiêu này đảm bảo rằng các hành động của tác nhân có liên quan và hữu ích.
Dữ liệu là huyết mạch của bất kỳ hệ thống AI nào. Dữ liệu chất lượng cao phải được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau và sau đó được làm sạch, chuẩn hóa và gán nhãn để đào tạo. Trong một số trường hợp, dữ liệu tổng hợp có thể được tạo ra để bao phủ một phạm vi rộng hơn các tình huống và trường hợp biên.
Việc chọn công nghệ phù hợp là rất quan trọng. Quyết định này bao gồm so sánh các khung máy học như TensorFlow, PyTorch, hoặc scikit-learn. Các nhà phát triển cũng phải quyết định liệu có xây dựng tác nhân từ đầu hay sử dụng các khung tác nhân AI có sẵn như LangChain, có thể đẩy nhanh quá trình phát triển. Một phần quan trọng của nền tảng là Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) sẽ phục vụ như là động cơ suy luận cốt lõi của tác nhân.
Một kiến trúc được thiết kế tốt là rất quan trọng cho hiệu suất và khả năng bảo trì của tác nhân. Thiết kế mô-đun thường được ưa chuộng, vì nó cho phép cập nhật và tích hợp các tính năng mới dễ dàng hơn. Giai đoạn này bao gồm lập kế hoạch logic quyết định của tác nhân và cách nó sẽ tương tác với các công cụ và API khác nhau để thực hiện các nhiệm vụ của mình. Hình ảnh đại diện của kiến trúc một tác nhân điển hình được hiển thị dưới đây:
[Perception] -> [Reasoning Engine (LLM)] -> [Action]
^ | |
| v v
[Environment] [Knowledge Base] [Tools/APIs]
Với thiết kế đã sẵn sàng, công việc phát triển bắt đầu. Điều này bao gồm kỹ thuật nhắc nhở để cung cấp cho tác nhân những hướng dẫn rõ ràng, tích hợp nó với các công cụ và API bên ngoài, và đào tạo hoặc tinh chỉnh mô hình cơ bản để chuyên môn hóa nó cho trường hợp sử dụng cụ thể. Khả năng của tác nhân phân chia một mục tiêu phức tạp thành các nhiệm vụ nhỏ hơn và có thể thực hiện là một phần quan trọng của giai đoạn này.
Sau khi phát triển, tác nhân phải được thử nghiệm nghiêm ngặt trong một môi trường được kiểm soát và sau đó với người dùng thực để thu thập phản hồi. Khi đã đáp ứng các tiêu chuẩn hiệu suất yêu cầu, nó có thể được triển khai vào một môi trường hoạt động thực tế. Việc giám sát liên tục theo các KPI được định trước là rất cần thiết để xác định các khu vực cần cải thiện và tinh chỉnh hiệu suất của tác nhân theo thời gian.
Xây dựng một tác nhân AI đơn giản là một dự án có thể tiếp cận cho những ai có một số kiến thức lập trình. Python, với hệ sinh thái phong phú của các thư viện, là một lựa chọn tuyệt vời cho nhiệm vụ này.
Trước khi bạn bắt đầu lập trình tác nhân AI, bạn cần thiết lập môi trường phát triển của mình. Điều này bao gồm cài đặt Python, tạo một môi trường ảo để quản lý các phụ thuộc, và cài đặt các gói cần thiết như LangChain và thư viện OpenAI. Bạn cũng sẽ cần lấy các khóa API cho bất kỳ dịch vụ nào mà bạn dự định sử dụng, như OpenAI để truy cập các mô hình ngôn ngữ của họ.
Để bắt đầu, bạn có thể tải xuống mẫu bắt đầu Python miễn phí của chúng tôi cho các tác nhân AI.
Trạng thái của tác nhân hoạt động như bộ nhớ làm việc của nó, cho phép theo dõi thông tin qua nhiều bước. Logic quyết định quy định cách tác nhân chọn hành động tiếp theo dựa trên trạng thái hiện tại và mục tiêu của nó. Logic này là trung tâm của hành vi tự động của tác nhân.
Để tương tác với thế giới và thực hiện các hành động hữu ích, tác nhân cần các công cụ. Các công cụ này về cơ bản là các hàm hoặc API mà tác nhân có thể gọi sử dụng. Ví dụ, bạn có thể tạo một công cụ để tóm tắt văn bản, trích xuất thông tin cụ thể từ một tài liệu, hoặc tìm kiếm trên web.
Bước cuối cùng là kết hợp tất cả các thành phần lại với nhau: quản lý trạng thái, logic ra quyết định, và công cụ. Các framework như LangChain cung cấp cấu trúc để lắp ráp các phần này thành một tác nhân thống nhất. Sau khi lắp ráp, bạn có thể chạy tác nhân và quan sát quá trình thực thi từng bước khi nó làm việc để đạt được mục tiêu của mình.
Để trải nghiệm thực tế, bạn có thể khám phá sổ tay Colab tương tác của chúng tôi để xây dựng một tác nhân nghiên cứu đơn giản.
Giống như bất kỳ công nghệ mới nổi nào, có nhiều hiểu lầm xoay quanh tác nhân AI.
Việc tạo ra một tác nhân AI hoạt động chỉ là khởi đầu. Để đảm bảo sự thành công và độ tin cậy lâu dài của nó, điều cần thiết là phải xem xét vòng đời toàn bộ của nó, từ bảo mật và hiệu suất đến quản lý chi phí.
Bản chất tự động của các tác nhân AI giới thiệu những thách thức bảo mật độc đáo. Một tác nhân bị xâm phạm có thể truy cập dữ liệu nhạy cảm hoặc thực hiện các hành động trái phép. Do đó, một phương pháp bảo mật nhiều lớp là rất quan trọng:
Hiệu suất của một tác nhân AI có thể được đo lường dựa trên tốc độ, độ chính xác và hiệu quả chi phí. Dưới đây là một số chiến lược để tinh chỉnh hiệu suất:
Chi phí của một tác nhân AI có thể được chia thành chi phí phát triển và chi phí vận hành.
Lĩnh vực phát triển tác nhân AI đang tiến bộ nhanh chóng. Chúng ta có thể kỳ vọng sẽ thấy các tác nhân với khả năng suy luận và học tập tinh vi hơn. Những khối xây dựng AI tự động này có thể sẽ trở thành một phần thiết yếu trong cách doanh nghiệp hoạt động và cách cá nhân tương tác với công nghệ. Khi các hệ thống này trở nên mạnh mẽ hơn, các cân nhắc đạo đức xung quanh việc sử dụng chúng, bao gồm các vấn đề về thiên vị, minh bạch và trách nhiệm, sẽ ngày càng quan trọng cần giải quyết. Tiến bộ liên tục trong việc tạo tác nhân thông minh hứa hẹn sẽ mang lại những thay đổi đáng kể về năng suất và tự động hóa trên tất cả các lĩnh vực.
Tiết lộ: Hướng dẫn này bao gồm các ví dụ có thể đề cập đến các khung như LangChain, mà chúng tôi đã sử dụng rộng rãi trong các dự án khách hàng của mình. Chúng tôi không có quan hệ tài chính với LangChain hoặc công ty mẹ của họ.
Phương pháp: Các hiểu biết và khuyến nghị trong hướng dẫn này dựa trên kinh nghiệm thực tế của đội ngũ chúng tôi về việc phát triển và triển khai các tác nhân AI cho khách hàng doanh nghiệp trong các ngành tài chính và chăm sóc sức khỏe, kết hợp với dữ liệu từ các báo cáo ngành gần đây và nghiên cứu học thuật.
