Cách xây dựng một tác nhân AI

Cách xây dựng một tác nhân AI

Câu trả lời ngắn gọn: Để xây dựng một tác nhân AI hoạt động hiệu quả trong thực tế, hãy coi nó như một vòng lặp được kiểm soát: nhận đầu vào, quyết định hành động tiếp theo, gọi một công cụ có phạm vi giới hạn, quan sát kết quả và lặp lại cho đến khi vượt qua kiểm tra "hoàn thành" rõ ràng. Nó phát huy tác dụng khi nhiệm vụ có nhiều bước và được điều khiển bởi công cụ; nếu chỉ cần một thao tác đơn giản là giải quyết được vấn đề, hãy bỏ qua tác nhân. Thêm các lược đồ công cụ nghiêm ngặt, giới hạn bước, ghi nhật ký và bộ xác thực/phê bình để khi các công cụ thất bại hoặc đầu vào không rõ ràng, tác nhân sẽ leo thang thay vì lặp lại.

Những điểm chính cần ghi nhớ:

Vòng lặp điều khiển : Thực hiện chu trình lặp lại đầu vào → hành động → quan sát với các điều kiện dừng rõ ràng và số bước tối đa.

Thiết kế công cụ : Giữ cho các công cụ có phạm vi hẹp, được phân loại rõ ràng, có quyền truy cập và được kiểm tra tính hợp lệ để tránh tình trạng hỗn loạn "làm bất cứ điều gì".

Vệ sinh bộ nhớ : Sử dụng trạng thái nhớ ngắn hạn cô đọng kết hợp với khả năng truy xuất nhớ dài hạn; tránh lưu trữ toàn bộ bản ghi.

Khả năng chống lạm dụng : Thêm danh sách cho phép, giới hạn tỷ lệ, tính bất biến và "chạy thử" cho các hành động rủi ro.

Khả năng kiểm thử : Duy trì một bộ kịch bản (lỗi, sự mơ hồ, tấn công chèn) và chạy lại mỗi khi có thay đổi.

Làm thế nào để xây dựng một tác nhân AI? (Infographic)
Những bài viết bạn có thể muốn đọc sau bài này:

🔗 Cách đo lường hiệu suất AI
Tìm hiểu các chỉ số thực tiễn để đánh giá tốc độ, độ chính xác và độ tin cậy.

🔗 Cách nói chuyện với AI
Hãy sử dụng gợi ý, ngữ cảnh và các câu hỏi tiếp theo để nhận được câu trả lời tốt hơn.

🔗 Cách đánh giá các mô hình AI
So sánh các mô hình bằng cách sử dụng các bài kiểm tra, tiêu chí đánh giá và kết quả thực tế của nhiệm vụ.

🔗 Cách tối ưu hóa mô hình AI
Nâng cao chất lượng và giảm chi phí thông qua việc tinh chỉnh, cắt tỉa và giám sát.

1) Theo cách hiểu của người bình thường, trí tuệ nhân tạo (AI) là gì? 🧠

Một tác nhân AI là một vòng lặp. Tài liệu về “Tác nhân” của LangChain.

Vậy thôi. Một vòng lặp với bộ não ở giữa.

Đầu vào → suy nghĩ → hành động → quan sát → lặp lại . Bài tập ReAct (lý luận + hành động)

Ở đâu:

  • Đầu vào là yêu cầu của người dùng hoặc một sự kiện (email mới, phiếu hỗ trợ, tín hiệu từ cảm biến).

  • Think là một mô hình ngôn ngữ suy luận về bước tiếp theo.

  • Act đang gọi một công cụ (tìm kiếm tài liệu nội bộ, chạy mã, tạo phiếu yêu cầu, soạn thảo phản hồi). Hướng dẫn gọi hàm OpenAI

  • Chức năng "Quan sát" đang đọc dữ liệu đầu ra của công cụ.

  • Sự lặp lại chính là yếu tố tạo nên cảm giác "có tính chủ động" thay vì "chỉ là lời nói suông". Tài liệu về "Agents" của LangChain.

Một số tác nhân về cơ bản là các macro thông minh. Những tác nhân khác hoạt động giống như một người vận hành cấp dưới, có khả năng xử lý nhiều nhiệm vụ và khắc phục lỗi. Cả hai đều được tính.

Ngoài ra, bạn không cần quyền tự chủ hoàn toàn. Trên thực tế… có lẽ bạn cũng không muốn điều đó 🙃

2) Khi nào bạn nên xây dựng một tác nhân (và khi nào không nên) 🚦

Xây dựng một tác nhân khi:

  • Công việc này gồm nhiều bước và thay đổi tùy thuộc vào những gì xảy ra trong quá trình thực hiện.

  • Công việc này đòi hỏi sử dụng các công cụ (cơ sở dữ liệu, CRM, thực thi mã, tạo tập tin, trình duyệt, API nội bộ). Tài liệu “Công cụ” của LangChain.

  • Bạn muốn có được kết quả lặp lại với các biện pháp kiểm soát, chứ không chỉ là những câu trả lời đơn lẻ.

  • Bạn có thể định nghĩa "hoàn thành" theo cách mà máy tính có thể kiểm tra được, dù chỉ là một cách tương đối.

Không nên tạo tác nhân khi:

  • Một câu hỏi và câu trả lời đơn giản sẽ giải quyết vấn đề (đừng làm quá phức tạp, bạn sẽ hối hận sau này).

  • Bạn cần tính tất định hoàn hảo (các tác nhân có thể nhất quán ở mức độ nào đó, nhưng không được giống robot).

  • Nếu bạn không có công cụ hay dữ liệu nào để kết nối, thì chủ yếu chỉ là cảm nhận bằng trực giác.

Thẳng thắn mà nói: một nửa số "dự án tác nhân AI" có thể chỉ là một quy trình làm việc với một vài quy tắc phân nhánh. Nhưng mà, đôi khi cảm giác cũng quan trọng đấy chứ 🤷♂️

3) Điều gì tạo nên một phiên bản tốt của tác nhân AI? ✅

Đây là phần "Điều gì tạo nên một phiên bản hay" mà bạn yêu cầu, nhưng tôi sẽ nói thẳng thắn một chút:

Một phiên bản tốt của trí tuệ nhân tạo không phải phiên bản suy nghĩ nhiều nhất. Mà là phiên bản:

Nếu không thể kiểm tra được người đại diện của bạn, về cơ bản đó chỉ là một máy đánh bạc rất tự tin. Vui vẻ ở các bữa tiệc, nhưng đáng sợ khi sử dụng trong thực tế 😬

4) Các khối cấu tạo cốt lõi của một tác nhân (còn gọi là “cấu trúc giải phẫu” 🧩)

Hầu hết các chuyên viên giỏi đều có những yếu tố này:

A) Vòng lặp điều khiển 🔁

Đây là người điều phối:

B) Công cụ (hay còn gọi là khả năng) 🧰

Công cụ là yếu tố giúp một tác nhân hoạt động hiệu quả: Tài liệu “Công cụ” của LangChain

  • truy vấn cơ sở dữ liệu

  • gửi email

  • đang tải các tệp

  • mã đang chạy

  • gọi các API nội bộ

  • ghi dữ liệu vào bảng tính hoặc hệ thống CRM

C) Bộ nhớ 🗃️

Có hai loại vấn đề:

  • Bộ nhớ ngắn hạn : bối cảnh hoạt động hiện tại, các bước gần đây, kế hoạch hiện tại

  • Bộ nhớ dài hạn : sở thích người dùng, bối cảnh dự án, kiến ​​thức được truy xuất (thường thông qua các embedding + kho lưu trữ vector) Bài báo RAG

D) Chính sách lập kế hoạch và ra quyết định 🧭

Ngay cả khi bạn không gọi đó là "lập kế hoạch", bạn vẫn cần một phương pháp:

E) Lan can bảo vệ và đánh giá 🧯

Đúng vậy, nó thiên về kỹ thuật hơn là gợi ý. Và đó cũng chính là... mục đích.

5) Bảng so sánh: các cách phổ biến để xây dựng một tác nhân 🧾

Dưới đây là bảng so sánh thực tế - với một vài điểm khác biệt, vì các đội bóng thực sự đều có những điểm khác biệt riêng 😄

Công cụ / Khung Khán giả Giá Lý do nó hiệu quả Ghi chú (một mớ hỗn độn nhỏ)
LangChain những người thích lắp ráp theo kiểu Lego miễn phí + cơ sở hạ tầng Hệ sinh thái lớn dành cho công cụ, bộ nhớ, chuỗi Mọi thứ có thể trở nên rối tung như mì Ý nếu bạn không đặt tên mọi thứ rõ ràng
LlamaIndex Các đội có nhiều RAG miễn phí + cơ sở hạ tầng các mẫu truy xuất mạnh mẽ, lập chỉ mục, các từ nối Tuyệt vời khi người đại diện của bạn về cơ bản là "tìm kiếm + hành động"... điều này khá phổ biến
Cách tiếp cận theo phong cách Trợ lý OpenAI các nhóm muốn thiết lập nhanh hơn dựa trên mức sử dụng các mẫu gọi công cụ tích hợp và trạng thái chạy Ít linh hoạt hơn ở một số khía cạnh, nhưng gọn gàng đối với nhiều ứng dụng OpenAI chạy API , gọi hàm của Trợ lý OpenAI.
Hạt nhân ngữ nghĩa các nhà phát triển muốn có sự điều phối có cấu trúc miễn phí Sự trừu tượng hóa gọn gàng cho các kỹ năng/chức năng Cảm giác "gọn gàng, ngăn nắp" - đôi khi đó là một lời khen 😉
Tự động tạo các nhà thực nghiệm đa tác nhân miễn phí mô hình hợp tác giữa các tác nhân có thể nói quá nhiều; đặt ra các quy tắc chấm dứt nghiêm ngặt
CrewAI “các đội ngũ đặc vụ” người hâm mộ miễn phí Vai trò + nhiệm vụ + chuyển giao công việc rất dễ diễn đạt Hiệu quả nhất khi nhiệm vụ được xác định rõ ràng, không mơ hồ
Đống cỏ khô tìm kiếm + quy trình con người miễn phí đường ống rắn, thu hồi, linh kiện Ít "kịch bản dàn dựng", mà thiên về "nhà máy thực tiễn" hơn
Tự cuốn (vòng tùy chỉnh) những người thích kiểm soát (thân mật) thời gian của bạn Ít phép thuật, độ rõ nét tối đa Thường thì đó là lựa chọn tốt nhất về lâu dài… cho đến khi bạn thay đổi hoàn toàn mọi thứ 😅

Không có người chiến thắng duy nhất. Sự lựa chọn tốt nhất phụ thuộc vào việc nhiệm vụ chính của tác nhân của bạn là truy xuất thông tin , thực thi công cụ , phối hợp nhiều tác nhân hay tự động hóa quy trình làm việc .

6) Hướng dẫn từng bước xây dựng một tác nhân AI (công thức thực tế) 🍳🤖

Đây là phần mà hầu hết mọi người thường bỏ qua, rồi sau đó lại thắc mắc tại sao nhân viên lại hành xử như một con gấu trúc trong kho thức ăn.

Bước 1: Mô tả công việc bằng một câu duy nhất 🎯

Ví dụ:

  • “Soạn thảo thư trả lời khách hàng dựa trên chính sách và ngữ cảnh của yêu cầu hỗ trợ, sau đó xin phê duyệt.”

  • “Hãy điều tra báo cáo lỗi, tái hiện lỗi và đề xuất giải pháp khắc phục.”

  • “Biến những ghi chú cuộc họp không hoàn hảo thành các nhiệm vụ, người chịu trách nhiệm và thời hạn hoàn thành.”

Nếu bạn không thể định nghĩa nó một cách đơn giản, thì người đại diện của bạn cũng không thể. Ý tôi là họ có thể, nhưng họ sẽ ứng biến, và sự ứng biến chính là nơi ngân sách bị lãng phí.

Bước 2: Quyết định mức độ tự chủ (thấp, trung bình, cao) 🌶️

  • Quyền tự chủ thấp : đề xuất các bước, người dùng nhấp vào "phê duyệt"

  • Mức độ trung bình : vận hành các công cụ, soạn thảo kết quả, báo cáo khi có vấn đề không chắc chắn.

  • Cao : thực thi từ đầu đến cuối, chỉ thông báo cho người dùng khi có ngoại lệ.

Hãy bắt đầu với mức thấp hơn mức bạn muốn. Bạn luôn có thể tăng mức cao hơn sau này.

Bước 3: Chọn chiến lược mô hình của bạn 🧠

Bạn thường chọn:

  • một mô hình mạnh mẽ cho mọi thứ (đơn giản)

  • một mô hình mạnh mẽ + một mô hình nhỏ hơn cho các bước chi phí thấp (phân loại, định tuyến)

  • các mô hình chuyên dụng (thị giác, mã hóa, giọng nói) nếu cần

Cũng hãy quyết định:

  • số mã thông báo tối đa

  • nhiệt độ

  • Liệu bạn có cho phép theo dõi chuỗi suy luận dài dòng bên trong hệ thống hay không (bạn có thể, nhưng đừng để lộ toàn bộ chuỗi suy nghĩ cho người dùng cuối)

Bước 4: Xác định các công cụ với lược đồ nghiêm ngặt 🔩

Các công cụ cần phải:

Thay vì một công cụ có tên là do_anything(input: string) , hãy tạo:

  • search_kb(query: string) -> results[]

  • create_ticket(title: string, body: string, priority: enum) -> ticket_id

  • send_email(to: string, subject: string, body: string) -> status Hướng dẫn gọi hàm OpenAI

Nếu bạn đưa cho người môi giới một cái cưa máy, đừng ngạc nhiên khi nó cắt tỉa hàng rào đến mức làm hỏng cả hàng rào bên ngoài.

Bước 5: Xây dựng vòng lặp điều khiển 🔁

Vòng lặp tối thiểu:

  1. Bắt đầu với mục tiêu + bối cảnh ban đầu

  2. Hỏi người mẫu: “Bước tiếp theo là gì?”

  3. Nếu gọi công cụ - hãy thực thi công cụ

  4. Thêm quan sát

  5. Kiểm tra điều kiện dừng

  6. Lặp lại (với số bước tối đa) tài liệu “Agents” của LangChain

Thêm vào:

Bước 6: Thêm bộ nhớ cẩn thận 🗃️

Ngắn hạn: cập nhật nhanh chóng "bản tóm tắt trạng thái" ở mỗi bước. "Tổng quan bộ nhớ" của LangChain.
Dài hạn: lưu trữ các thông tin bền vững (tùy chọn người dùng, quy tắc tổ chức, tài liệu ổn định).

Nguyên tắc chung:

  • Nếu nó thay đổi thường xuyên - hãy giữ thời gian ngắn hạn

  • Nếu ổn định - có thể bảo quản lâu dài

  • Nếu đó là dữ liệu nhạy cảm, hãy lưu trữ ở mức tối thiểu (hoặc không lưu trữ)

Bước 7: Thêm bước xác thực và bước "phê bình" 🧪

Một mẫu thiết kế rẻ tiền và tiện dụng:

  • tác nhân tạo ra kết quả

  • Trình xác thực kiểm tra cấu trúc và các ràng buộc

  • Mô hình đánh giá tùy chọn dành cho nhà phê bình nhằm phát hiện các bước thiếu sót hoặc vi phạm chính sách NIST AI RMF 1.0

Không hoàn hảo, nhưng nó phát hiện ra một lượng lớn những điều vô lý.

Bước 8: Ghi lại tất cả những việc bạn sẽ hối tiếc nếu không ghi lại 📜

Nhật ký:

Bạn của tương lai sẽ cảm ơn bạn. Bạn của hiện tại sẽ quên. Cuộc sống là vậy đấy 😵💫

7) Công cụ gọi điện thoại không làm tổn thương tâm hồn bạn 🧰😵

Việc gọi công cụ chính là lúc "Cách xây dựng một tác nhân AI" trở thành kỹ thuật phần mềm thực thụ.

Hãy làm cho các công cụ trở nên đáng tin cậy (đáng tin cậy là tốt)

Các công cụ đáng tin cậy là:

Thêm các biện pháp bảo vệ ở cấp độ công cụ, chứ không chỉ là các lời nhắc

Các lời nhắc là những gợi ý lịch sự. Việc xác thực công cụ giống như một cánh cửa bị khóa. Đầu ra có cấu trúc của OpenAI.

LÀM:

  • danh sách cho phép (những công cụ nào được phép chạy)

  • xác thực đầu vào

  • truy cập OpenAI

  • kiểm tra quyền truy cập cho mỗi người dùng/tổ chức

  • “Chế độ diễn tập thử” cho các hành động rủi ro

Thiết kế cho trường hợp hỏng hóc một phần

Công cụ gặp sự cố. Mạng lưới chập chờn. Giấy phép xác thực hết hạn. Một tác nhân phải:

Một thủ thuật hiệu quả mà ít người để ý: trả về các lỗi có cấu trúc như sau:

  • loại: lỗi xác thực

  • loại: không tìm thấy

  • type: rate_limited
    Nhờ đó, mô hình có thể phản hồi một cách thông minh thay vì hoảng loạn.

8) Ký ức giúp ích thay vì ám ảnh bạn 👻🗂️

Bộ nhớ rất mạnh mẽ, nhưng nó cũng có thể trở thành một ngăn kéo chứa đồ linh tinh.

Trí nhớ ngắn hạn: hãy giữ cho nó gọn nhẹ

Sử dụng:

  • N bước cuối cùng

  • Bản tóm tắt liên tục (được cập nhật sau mỗi vòng lặp)

  • kế hoạch hiện tại

  • Các hạn chế hiện tại (ngân sách, thời gian, chính sách)

Nếu bạn đưa mọi thứ vào trong ngữ cảnh, bạn sẽ có:

  • chi phí cao hơn

  • độ trễ chậm hơn

  • Thêm sự nhầm lẫn (vâng, ngay cả khi đó)

Trí nhớ dài hạn: khả năng truy xuất thông tin quan trọng hơn là khả năng "nhồi nhét" thông tin

Phần lớn “trí nhớ dài hạn” giống với:

  • nhúng

  • kho lưu trữ vector

  • thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) Bài báo RAG

Trình biên dịch không ghi nhớ. Nó truy xuất các đoạn mã phù hợp nhất trong quá trình thực thi. LlamaIndex “Giới thiệu về RAG”

Các quy tắc ghi nhớ thực tế

  • Lưu trữ "sở thích" dưới dạng các thông tin cụ thể: "Người dùng thích tóm tắt bằng gạch đầu dòng và ghét biểu tượng cảm xúc" (haha, nhưng không phải ở đây đâu 😄)

  • Lưu trữ các "quyết định" kèm theo dấu thời gian hoặc phiên bản (nếu không sẽ dẫn đến nhiều mâu thuẫn)

  • Đừng bao giờ cất giữ bí mật trừ khi thực sự cần thiết

Và đây là phép ẩn dụ không hoàn hảo của tôi: ký ức giống như một chiếc tủ lạnh. Nếu bạn không bao giờ lau chùi nó, cuối cùng bánh mì kẹp của bạn sẽ có vị như hành tây và sự hối tiếc.

9) Các kiểu lập kế hoạch (từ đơn giản đến cầu kỳ) 🧭✨

Lập kế hoạch chỉ là quá trình phân rã có kiểm soát. Đừng biến nó thành điều huyền bí.

Mẫu A: Công cụ lập kế hoạch dạng danh sách kiểm tra ✅

  • Mô hình đưa ra một danh sách các bước

  • Thực hiện từng bước

  • Cập nhật trạng thái danh sách kiểm tra

Tuyệt vời cho quá trình hội nhập nhân viên mới. Đơn giản, dễ kiểm thử.

Mẫu B: Vòng lặp ReAct (lý do + hành động) 🧠→🧰

  • Mô hình quyết định lệnh gọi công cụ tiếp theo

  • quan sát đầu ra

  • lặp lại bài báo ReAct

Đây chính là cảm giác đặc trưng của một điệp viên.

Mẫu C: Giám sát viên - nhân viên 👥

  • Người giám sát chia mục tiêu thành các nhiệm vụ

  • người lao động thực hiện các nhiệm vụ chuyên môn

  • người giám sát hợp nhất các kết quả Microsoft AutoGen (khung đa tác nhân)

Điều này rất hữu ích khi các tác vụ có thể được thực hiện song song, hoặc khi bạn muốn có các "vai trò" khác nhau, ví dụ như:

  • nhà nghiên cứu

  • lập trình viên

  • biên tập viên

  • Người kiểm tra chất lượng

Mô hình D: Lập kế hoạch rồi thực hiện, kèm theo điều chỉnh kế hoạch 🔄

  • lập kế hoạch

  • thực thi

  • Nếu kết quả của công cụ thay đổi thực tế, hãy lập kế hoạch lại

Điều này ngăn cản người thực hiện hành động ngoan cố bám theo một kế hoạch tồi. Con người cũng vậy, trừ khi họ mệt mỏi, trong trường hợp đó họ cũng sẽ theo đuổi những kế hoạch tồi.

10) An toàn, đáng tin cậy và không bị sa thải 🔐😅

Nếu tác nhân của bạn có khả năng thực hiện các hành động, bạn cần thiết kế an toàn. Không phải là "điều nên có", mà là điều cần thiết. NIST AI RMF 1.0

Giới hạn cứng

  • số bước tối đa mỗi lần chạy

  • số cuộc gọi công cụ tối đa mỗi phút

  • Mức chi tiêu tối đa mỗi phiên (ngân sách token)

  • các công cụ bị hạn chế đằng sau sự phê duyệt

Xử lý dữ liệu

  • Xóa bỏ thông tin nhạy cảm trước khi ghi nhật ký

  • các môi trường riêng biệt (phát triển so với sản xuất)

  • quyền công cụ tối thiểu

Hạn chế về hành vi

  • Buộc nhân viên phải trích dẫn các đoạn bằng chứng nội bộ (không phải liên kết bên ngoài, chỉ là các tham chiếu nội bộ)

  • Yêu cầu gắn cờ cảnh báo khi độ tin cậy thấp

  • Yêu cầu "đặt câu hỏi làm rõ" nếu thông tin đầu vào không rõ ràng

Một người môi giới đáng tin cậy không phải là người tự tin nhất. Đó là người biết khi nào mình đang đoán… và nói ra điều đó.

11) Thử nghiệm và đánh giá (phần mà mọi người thường né tránh) 🧪📏

Bạn không thể cải thiện những gì bạn không thể đo lường. Vâng, câu nói đó nghe có vẻ sáo rỗng, nhưng nó lại đúng một cách đáng buồn.

Xây dựng một bộ kịch bản

Tạo 30-100 trường hợp thử nghiệm:

Kết quả điểm số

Sử dụng các chỉ số như:

  • tỷ lệ thành công của nhiệm vụ

  • thời gian hoàn thành

  • tỷ lệ phục hồi lỗi công cụ

  • Tỷ lệ ảo giác (tuyên bố không có bằng chứng)

  • Tỷ lệ chấp thuận của con người (nếu ở chế độ giám sát)

Kiểm thử hồi quy cho các lời nhắc và công cụ

Bất cứ khi nào bạn thay đổi:

  • lược đồ công cụ

  • hướng dẫn hệ thống

  • logic truy xuất

  • dạng bộ nhớ
    . Chạy lại bộ kiểm thử.

Các đại lý là những sinh vật nhạy cảm. Giống như cây cảnh trong nhà, nhưng đắt hơn.

12) Các mô hình triển khai không làm hao hụt ngân sách của bạn 💸🔥

Hãy bắt đầu với một dịch vụ duy nhất

  • API bộ điều khiển tác nhân

  • các dịch vụ công cụ đằng sau nó

  • ghi nhật ký và giám sát OpenTelemetry: quan sát.

Bổ sung các biện pháp kiểm soát chi phí sớm

  • kết quả truy xuất bộ nhớ đệm

  • nén trạng thái hội thoại bằng các bản tóm tắt

  • sử dụng các mô hình nhỏ hơn để định tuyến và trích xuất

  • Giới hạn "chế độ tư duy sâu sắc" chỉ ở những bước khó nhất

Lựa chọn kiến ​​trúc phổ biến

  • Bộ điều khiển không lưu trạng thái + kho lưu trữ trạng thái bên ngoài (DB/Redis)

  • Các lệnh gọi công cụ có tính chất bất biến (idempotent) khi có thể. Stripe “Idempotent requests” (Yêu cầu bất biến).

  • xếp hàng chờ cho các tác vụ dài (để bạn không giữ yêu cầu web mở quá lâu)

Ngoài ra: hãy lắp thêm một "công tắc ngắt khẩn cấp". Bạn sẽ không cần đến nó cho đến khi thực sự, thực sự cần đến nó 😬

13) Lời kết - phiên bản ngắn gọn về Cách xây dựng một tác nhân AI 🎁🤖

Nếu bạn không nhớ gì khác, hãy nhớ điều này:

Một trợ lý ảo không phải là phép thuật. Nó là một hệ thống đưa ra những quyết định đúng đắn đủ thường xuyên để có giá trị… và thừa nhận thất bại trước khi gây ra thiệt hại. Theo một cách nào đó, điều này mang lại cảm giác an tâm thầm lặng 😌

Và đúng vậy, nếu bạn xây dựng nó đúng cách, cảm giác như đang thuê một thực tập sinh kỹ thuật số nhỏ bé, không bao giờ ngủ, thỉnh thoảng hoảng loạn và thích làm việc giấy tờ. Nói tóm lại, giống như một thực tập sinh vậy.

Câu hỏi thường gặp

Nói một cách đơn giản, trí tuệ nhân tạo (AI agent) là gì?

Về cơ bản, một tác nhân AI là một vòng lặp tự động: nhận đầu vào, quyết định bước tiếp theo, sử dụng công cụ, đọc kết quả và lặp lại cho đến khi hoàn thành. Tính chất "tác nhân" đến từ khả năng hành động và quan sát, chứ không chỉ đơn thuần là trò chuyện. Nhiều tác nhân chỉ là hệ thống tự động hóa thông minh có quyền truy cập công cụ, trong khi những tác nhân khác lại hoạt động giống như một người vận hành cấp dưới có khả năng tự khắc phục lỗi.

Khi nào thì nên xây dựng một tác nhân AI thay vì chỉ sử dụng lời nhắc?

Hãy xây dựng một tác nhân (agent) khi công việc có nhiều bước, thay đổi dựa trên kết quả trung gian và cần sử dụng công cụ đáng tin cậy (API, cơ sở dữ liệu, hệ thống quản lý vé, thực thi mã). Tác nhân cũng hữu ích khi bạn muốn có kết quả lặp lại với các rào cản và cách thức để kiểm tra trạng thái "hoàn thành". Nếu một phản hồi nhắc nhở đơn giản hoạt động tốt, thì tác nhân thường là sự phức tạp không cần thiết và tạo ra thêm các chế độ lỗi.

Làm thế nào để xây dựng một tác nhân AI không bị kẹt trong vòng lặp?

Sử dụng các điều kiện dừng cứng: số bước tối đa, số lần gọi công cụ tối đa và kiểm tra hoàn thành rõ ràng. Thêm các lược đồ công cụ có cấu trúc, thời gian chờ và các lần thử lại không lặp lại vô hạn. Ghi nhật ký các quyết định và đầu ra của công cụ để bạn có thể thấy lỗi xảy ra ở đâu. Một van an toàn phổ biến là leo thang: nếu tác nhân không chắc chắn hoặc lặp lại lỗi, nó nên yêu cầu trợ giúp thay vì tự ứng biến.

Kiến trúc tối thiểu cần thiết để xây dựng một tác nhân AI là gì?

Tối thiểu, bạn cần một vòng lặp điều khiển cung cấp cho mô hình mục tiêu và ngữ cảnh, yêu cầu hành động tiếp theo, thực thi công cụ nếu được yêu cầu, thêm quan sát và lặp lại. Bạn cũng cần các công cụ với hình dạng đầu vào/đầu ra nghiêm ngặt và kiểm tra "hoàn thành". Ngay cả một vòng lặp tự tạo cũng có thể hoạt động tốt nếu bạn giữ trạng thái sạch sẽ và thực thi giới hạn bước.

Tôi nên thiết kế việc gọi công cụ như thế nào để đảm bảo tính đáng tin cậy trong môi trường sản xuất?

Hãy giữ cho các công cụ có phạm vi hẹp, được phân loại rõ ràng, có quyền truy cập và được xác thực – tránh các công cụ đa năng “làm được mọi thứ”. Ưu tiên các lược đồ nghiêm ngặt (như đầu ra có cấu trúc/gọi hàm) để tác nhân không thể bỏ qua các đầu vào. Thêm danh sách cho phép, giới hạn tỷ lệ và kiểm tra quyền của người dùng/tổ chức ở lớp công cụ. Thiết kế các công cụ sao cho an toàn khi chạy lại nếu có thể, sử dụng các mẫu bất biến.

Cách tốt nhất để tăng bộ nhớ mà không làm giảm hiệu năng của tác nhân là gì?

Hãy xem bộ nhớ gồm hai phần: trạng thái hoạt động ngắn hạn (các bước gần đây, kế hoạch hiện tại, các ràng buộc) và khả năng truy xuất dài hạn (sở thích, quy tắc ổn định, tài liệu liên quan). Giữ cho bộ nhớ ngắn hạn gọn nhẹ với các bản tóm tắt liên tục, không phải bản ghi đầy đủ. Đối với bộ nhớ dài hạn, việc truy xuất (các embedding + kho lưu trữ vector/mẫu RAG) thường hiệu quả hơn việc "nhồi nhét" mọi thứ vào ngữ cảnh và làm rối mô hình.

Tôi nên sử dụng mô hình lập kế hoạch nào: danh sách kiểm tra, ReAct, hay mô hình giám sát-nhân viên?

Công cụ lập kế hoạch dạng danh sách kiểm tra rất tuyệt vời khi các nhiệm vụ có thể dự đoán được và bạn muốn một thứ gì đó dễ kiểm tra. Các vòng lặp kiểu ReAct phát huy hiệu quả khi kết quả của công cụ thay đổi những gì bạn sẽ làm tiếp theo. Mô hình giám sát-nhân viên (như phân chia vai trò kiểu AutoGen) hữu ích khi các nhiệm vụ có thể được thực hiện song song hoặc được hưởng lợi từ các vai trò riêng biệt (nhà nghiên cứu, lập trình viên, kiểm thử chất lượng). Lập kế hoạch rồi thực hiện với việc lập kế hoạch lại là một giải pháp trung dung thực tế để tránh những kế hoạch tồi tệ khó thay đổi.

Làm thế nào để đảm bảo an toàn cho một tác nhân nếu nó có khả năng thực hiện các hành động thực tế?

Sử dụng quyền hạn tối thiểu và hạn chế việc sử dụng các công cụ rủi ro bằng chế độ phê duyệt hoặc "chạy thử". Thêm ngân sách và giới hạn: số bước tối đa, chi phí tối đa và giới hạn số lần gọi công cụ mỗi phút. Xóa bỏ dữ liệu nhạy cảm trước khi ghi nhật ký và tách biệt môi trường phát triển khỏi môi trường sản xuất. Yêu cầu gắn cờ cảnh báo hoặc đặt câu hỏi làm rõ khi dữ liệu đầu vào không rõ ràng, thay vì để sự tự tin thay thế bằng chứng.

Tôi có thể kiểm tra và đánh giá một tác nhân AI như thế nào để nó có thể cải thiện theo thời gian?

Hãy xây dựng một bộ kịch bản bao gồm các trường hợp thành công, trường hợp ngoại lệ, lỗi công cụ, yêu cầu không rõ ràng và các nỗ lực chèn lời nhắc (theo kiểu OWASP). Chấm điểm các kết quả như thành công của nhiệm vụ, thời gian hoàn thành, khả năng phục hồi từ lỗi công cụ và các tuyên bố không có bằng chứng. Bất cứ khi nào bạn thay đổi lược đồ công cụ, lời nhắc, phương thức truy xuất hoặc định dạng bộ nhớ, hãy chạy lại bộ kịch bản. Nếu bạn không thể kiểm tra nó, bạn không thể phát hành nó một cách đáng tin cậy.

Làm thế nào để triển khai một agent mà không làm tăng độ trễ và chi phí?

Một mô hình phổ biến là bộ điều khiển không trạng thái với kho lưu trữ trạng thái bên ngoài (DB/Redis), các dịch vụ công cụ phía sau và khả năng ghi nhật ký/giám sát mạnh mẽ (thường là OpenTelemetry). Kiểm soát chi phí bằng cách sử dụng bộ nhớ đệm truy xuất, tóm tắt trạng thái nhỏ gọn, các mô hình nhỏ hơn cho định tuyến/trích xuất và giới hạn "suy nghĩ sâu" chỉ ở những bước khó nhất. Sử dụng hàng đợi cho các tác vụ dài để tránh giữ các yêu cầu web mở. Luôn luôn bao gồm một công tắc ngắt khẩn cấp.

Tài liệu tham khảo

  1. Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia (NIST) - NIST AI RMF 1.0 (độ tin cậy và tính minh bạch) - nvlpubs.nist.gov

  2. OpenAI - Kết quả đầu ra có cấu trúc - platform.openai.com

  3. OpenAI - Hướng dẫn gọi hàm - platform.openai.com

  4. OpenAI - Hướng dẫn về giới hạn tỷ lệ truy cập - platform.openai.com

  5. OpenAI - Chạy API - platform.openai.com

  6. OpenAI - Chức năng gọi hàm của trợ lý ảo - platform.openai.com

  7. LangChain - Tài liệu về Agent (JavaScript) - docs.langchain.com

  8. LangChain - Tài liệu hướng dẫn sử dụng (Python) - docs.langchain.com

  9. LangChain - Tổng quan về bộ nhớ - docs.langchain.com

  10. arXiv - Bài báo ReAct (lý trí + hành động) - arxiv.org

  11. arXiv - Bài báo RAG - arxiv.org

  12. Thư viện dành cho nhà phát triển Amazon Web Services (AWS) - Thời gian chờ, thử lại và lùi thời gian với độ trễ - aws.amazon.com

  13. OpenTelemetry - Giới thiệu về khả năng quan sát - opentelemetry.io

  14. Stripe - Yêu cầu bất biến (Idempotent requests) - docs.stripe.com

  15. Google Cloud - Chiến lược thử lại (lùi bước + độ trễ) - docs.cloud.google.com

  16. OWASP - Top 10 ứng dụng mô hình ngôn ngữ quy mô lớn - owasp.org

  17. OWASP - LLM01 Prompt Injection - genai.owasp.org

  18. LlamaIndex - Giới thiệu về RAG - developers.llamaindex.ai

  19. Microsoft - Nhân ngữ nghĩa - learn.microsoft.com

  20. Microsoft AutoGen - Khung đa tác nhân (tài liệu) - microsoft.github.io

  21. CrewAI - Khái niệm về tác nhân - docs.crewai.com

  22. Haystack (deepset) - Tài liệu về các công cụ truy xuất dữ liệu - docs.haystack.deepset.ai

Tìm kiếm những công nghệ AI mới nhất tại Cửa hàng Trợ lý AI chính thức

Về chúng tôi

Quay lại blog