TỔNG QUAN VỀ LLM AGENT
LLM Agent là một khái niệm liên quan đến việc phát triển các ứng dụng dựa trên LLM (Language Model) có khả năng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Hệ thống này hoạt động bằng cách kết hợp LLM với các module quan trọng như lập kế hoạch (planning), trí nhớ (memory) và công cụ (tools). Trong hệ thống Agent, LLM giữ vai trò như "bộ não điều khiển chính" để quản lý và điều phối các hoạt động nhằm hoàn thành nhiệm vụ hoặc đáp ứng yêu cầu của người dùng.
Ví Dụ Về LLM Agent
Giả sử chúng ta xây dựng một hệ thống có thể trả lời câu hỏi: "Lượng khí CO2 phát thải trung bình năm 2024 ở Việt Nam là bao nhiêu?". Câu hỏi này có thể được trả lời bằng cách sử dụng các mô hình LLM đã được trang bị kiến thức cần thiết. Nếu các mô hình không có thông tin cụ thể, chúng ta có thể áp dụng một hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) đơn giản, cho phép LLM truy cập vào các báo cáo và thông tin liên quan đến lượng khí thải tại Việt Nam trong năm 2024.
Hãy nâng cao độ phức tạp của câu hỏi: "Xu hướng lượng khí CO2 phát thải trung bình hằng năm ở Việt Nam đã thay đổi như thế nào trong thập kỷ qua và điều này ảnh hưởng ra sao đến các chỉ số chất lượng không khí? Bạn có thể cung cấp biểu đồ thể hiện xu hướng chất lượng không khí trong giai đoạn này không?".
Để trả lời các câu hỏi phức tạp như vậy, chỉ có một mô hình LLM là không đủ. Nó cần phải chia nhiệm vụ thành các phần có thể xử lý được và sử dụng các công cụ để cung cấp phản hồi chính xác. Một giải pháp khả thi là xây dựng một LLM Agent có khả năng truy cập API tìm kiếm, các ấn phẩm liên quan đến phát thải và môi trường, đồng thời sử dụng công cụ “code interpreter” để lấy dữ liệu tạo thành biểu đồ theo yêu cầu của người dùng. Những công cụ nâng cao này không chỉ giúp LLM cung cấp câu trả lời đáng tin cậy mà còn giúp theo dõi trạng thái và tiến độ của nhiệm vụ.
CÁC THÀNH PHẦN CỦA AGENT
Hệ thống Agent được điều khiển bởi LLM, trong đó LLM là "bộ não" điều khiển, và bao gồm ba phần chính:
1. Lập Kế Hoạch (Planning)
Lập kế hoạch trong LLM Agent có thể được xem như quá trình tổ chức ý tưởng và xác định cách thức thực hiện nhiệm vụ. Khi nhận một nhiệm vụ:
- Đầu tiên, suy nghĩ về cách thức hoàn thành nhiệm vụ.
- Xem xét các công cụ sẵn có và cách sử dụng chúng một cách hiệu quả.
- Chia lớn nhiệm vụ thành các nhiệm vụ con.
- Trong quá trình thực hiện, suy ngẫm để điều chỉnh hiệu suất và rút kinh nghiệm cho những lần sau.
- Luôn đánh giá để quyết định xem nhiệm vụ có thể kết thúc hay không.
Mục tiêu là xây dựng một Agent có khả năng lập kế hoạch tương tự con người thông qua việc sử dụng kỹ thuật Prompt Engineering của LLM. Những khả năng cần thiết cho LLM trong Agent bao gồm:
- Khả năng tư duy có cấu trúc: Phân tích nhiệm vụ, lập kế hoạch logic và xử lý thông tin có hệ thống.
- Khả năng phản ánh và học tập liên tục: Tự đánh giá hiệu quả và cải thiện trong quá trình thực hiện.
2. Trí Nhớ (Memory)
Trí nhớ trong LLM Agent tương tự trí nhớ của con người, và được chia thành hai loại:
- Trí nhớ ngắn hạn (Short-term memory): Lưu trữ thông tin tạm thời trong quá trình thực hiện nhiệm vụ. Dữ liệu này sẽ bị xóa khi nhiệm vụ hoàn tất.
- Trí nhớ dài hạn (Long-term memory): Thông tin lưu trữ lâu dài, thường liên quan đến cơ sở tri thức bên ngoài. Thông tin này thường được lưu trữ và truy xuất qua cơ sở dữ liệu vector.
3. Công Cụ (Tools)
LLM không thể tương tác với thế giới thực mà không có công cụ. Công cụ có thể là hàm, API hoặc các hàm chức năng khác, giúp mở rộng khả năng của LLM. Để thực hiện cuộc gọi hàm (Function Calling), LLM cần mô tả các hàm, bao gồm tên, mô tả và tham số yêu cầu. Việc này giúp LLM xác định công cụ nào cần sử dụng dựa trên yêu cầu của người dùng, từ đó hoàn thành nhiệm vụ hiệu quả.
KẾT LUẬN
LLM Agent là một công nghệ tiên tiến kết hợp giữa ngôn ngữ và trí thông minh nhân tạo, mang đến khả năng xử lý tác vụ phức tạp theo cách dễ hiểu và trực quan. Thông qua sự tích hợp của lập kế hoạch, trí nhớ và công cụ, LLM Agent có khả năng cung cấp giải pháp cho nhiều bài toán trong cuộc sống thời đại số.
TÓM TẮT
LLM Agent là một công nghệ giúp phát triển các ứng dụng dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn, cho phép xử lý và hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả. Bằng việc sử dụng các kỹ thuật lập kế hoạch, trí nhớ và công cụ, LLM Agent mang lại cơ hội cho việc cải thiện năng suất làm việc và cung cấp những thông tin chính xác cho người dùng.
source: viblo
