Tổng Quan Về AI Agents và LLM Agents
Giới thiệu Về AI Agents và LLM Agents
AI Agents (tác nhân AI) và LLM Agents (tác nhân dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn) đã trở thành những thuật ngữ nổi bật trong lĩnh vực công nghệ, nhưng để hiểu rõ về chúng và phân biệt các khái niệm liên quan chưa bao giờ là điều đơn giản. AI Agents là những hệ thống tự động kết hợp khả năng ra quyết định và định hướng hành động, tận dụng sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để xử lý và sản sinh ngôn ngữ một cách hiệu quả. LLMs giống như "bộ não" của các agents này, giúp diễn giải ngôn ngữ, tạo phản hồi và lập kế hoạch nhiệm vụ. Ngược lại, Agent Framework là hệ thống hoặc nền tảng hỗ trợ việc xây dựng và triển khai AI Agents.
Tổng Quan Về AI Agents
Để hiểu rõ hơn về AI Agents, chúng ta cần đánh giá cách mà chúng hoạt động, từ việc sử dụng nút LLMs cho đến việc quản lý các workflows cụ thể. Khái niệm goal-oriented workflows (quy trình làm việc tập trung vào mục tiêu) được thiết lập nhằm giúp AI Agents thực hiện nhiệm vụ thông qua một chuỗi hành động có kế hoạch. Ví dụ, khi trả lời câu hỏi của khách hàng, một AI Agent sẽ:
- Hiểu câu hỏi mà người dùng đưa ra,
- Tìm kiếm thông tin cần thiết,
- Tổng hợp và đưa ra phản hồi.
Quy Trình Hoạt Động Của AI Agents
AI Agents thường hoạt động dựa trên một chu trình gồm các bước sau:
- LLM phân tích thông tin đầu vào.
- Lập kế hoạch hành động.
- Phối hợp với các hệ thống hỗ trợ như APIs và Web tools để thực thi các bước cụ thể.
Trong mỗi bước, LLM có khả năng duy trì ngữ cảnh và điều chỉnh hành động dựa trên phản hồi hoặc kết quả từ bước trước đó. Sự phối hợp này giúp AI Agents giải quyết các nhiệm vụ phức tạp và đa giai đoạn.
Sự Nổi Lên Của AI Agents
Thời gian qua, chúng ta đã chứng kiến sự bùng nổ của AI khi ChatGPT ra mắt, mở đường cho một kỷ nguyên mới trong công nghệ AI. Bằng chứng là khả năng tự động chuyển đổi công cụ khi gặp hạn chế với các công cụ tìm kiếm truyền thống. Điều này cho thấy khả năng thích ứng và lập kế hoạch linh hoạt của AI Agents.
Quy Trình Hoạt Động Của Agentic Workflow
Nhiều mô hình AI hiện nay hoạt động theo cơ chế zero-shot, có nghĩa là tạo ra phản hồi mà không có điều chỉnh. Tuy nhiên, quy trình agentic lặp lại sẽ mang lại kết quả tốt hơn so với hoạt động đơn giản. Bằng cách tích hợp các bước như lập kế hoạch, tự đánh giá và chỉnh sửa, AI Agents có thể tạo ra sản phẩm đáng tin cậy.
Cấu Trúc Của Một AI Agent
Cấu trúc của AI Agent bao gồm các thành phần chính sau:
- Agent Core (LLMs): Bộ máy ra quyết định chính, xử lý suy luận và quản lý nhiệm vụ.
- Memory Modules (Mô-đun bộ nhớ): Giúp duy trì ngữ cảnh và thông tin quan trọng cho các nhiệm vụ.
- Tools: Cung cấp khả năng chuyên biệt giúp agent thực hiện các tác vụ cụ thể.
- Planning Module: Đưa ra phương pháp có cấu trúc để tối ưu hóa quy trình thực hiện nhiệm vụ.
Xây Dựng Mẫu Thiết Kế Agentic
Các mẫu thiết kế agentic như self-reflection, tool use, planning và multi-agent collaboration cho phép AI Agents cải thiện đáng kể hiệu suất nhiệm vụ và phản hồi. Bằng cách sử dụng các mẫu này, các hệ thống AI có khả năng điều chỉnh quy trình làm việc và phát triển những giải pháp đa dạng cho các vấn đề phức tạp.
Kết Luận
AI Agents và LLM Agents không chỉ đơn thuần là công nghệ, mà còn là tương lai của cách mà chúng ta tương tác với AI trong nhiều lĩnh vực. Việc nghiên cứu và phát triển các hệ thống này sẽ tiếp tục đẩy mạnh ứng dụng AI vào cuộc sống hàng ngày và các lĩnh vực chuyên sâu hơn như tài chính, nghiên cứu khoa học, và kỹ thuật phần mềm.
source: viblo
