Giới thiệu

Bạn đã bao giờ tự hỏi về tiềm năng của các chương trình trí tuệ nhân tạo có khả năng không chỉ trả lời mà còn lập luận, lên kế hoạch và hành động để hoàn thành những nhiệm vụ phức tạp? Câu trả lời nằm ở khái niệm hấp dẫn về Agent AI. Google đã giới thiệu Bộ Phát Triển Agent (ADK), cung cấp cho chúng ta một công cụ mạnh mẽ để xây dựng các trợ lý thông minh.

Hãy tưởng tượng ADK như một bộ công cụ cần thiết, được xây dựng trên nền tảng Python — ngôn ngữ mà bạn có thể đã quen thuộc. Với ADK, bạn có thể tạo ra các agent có khả năng lập luận, sử dụng các công cụ bên ngoài (như tìm kiếm thông tin trên internet hoặc tương tác với các API khác) và đưa ra quyết định linh hoạt. Tất cả điều này đều được hỗ trợ bởi sức mạnh của Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs) như Gemini.

Nếu bạn luôn bị thu hút bởi thế giới của agent AI nhưng chưa biết bắt đầu từ đâu, đây chính là cơ hội của bạn. Hãy cùng tôi khám phá cách tạo ra agent đầu tiên của bạn một cách đơn giản và hiệu quả.

Bản chất của Agent AI: Điều gì làm nên sự khác biệt?

Hãy nghĩ về một trợ lý kỹ thuật số thông minh vượt trội. Đó chính là định nghĩa chính xác nhất của một Agent AI. Nhưng điều gì làm cho nó khác biệt so với các chương trình khác? Một agent AI sử dụng "bộ não" tiên tiến, như Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) của Google (ví dụ: Gemini), để hiểu yêu cầu của bạn và tìm ra cách tốt nhất để thực hiện. Nó không chỉ dựa vào những gì đã biết mà còn có thể sử dụng “các công cụ” bên ngoài để thu thập thông tin cần thiết, chẳng hạn như tìm kiếm trên Google, truy cập cơ sở dữ liệu hoặc tương tác với các ứng dụng khác. Dựa vào khả năng lập luận và thông tin thu thập được, agent có thể đưa ra quyết định và thực hiện các hành động để đạt được mục tiêu. Đối với những nhiệm vụ phức tạp, bạn có thể có một agent “cha” hoặc chính, điều phối một nhóm sub-agent, mỗi người chuyên về một phần công việc, giống như một đội ngũ chuyên gia làm việc cùng nhau.

Bộ Phát Triển Agent (ADK) của Google: Giải mã quy trình tạo agent

Nếu ý tưởng xây dựng các agent khiến bạn cảm thấy khó khăn, hãy yên tâm. Google đã phát triển Bộ Phát Triển Agent (ADK) để giúp bạn dễ dàng hơn trong việc này. ADK là một framework mã nguồn mở và miễn phí từ Google, bao gồm bộ công cụ và thư viện hỗ trợ bạn xây dựng, kiểm tra, triển khai và quản lý các agent AI một cách dễ dàng và có tổ chức. Một trong những điểm nổi bật của ADK là triết lý “code-first”, có nghĩa là bạn sẽ lập trình trực tiếp trong Python để tạo ra agent của mình, giúp bạn hoàn toàn kiểm soát cách thức hoạt động của chúng.

Flexibility là một trong những lợi thế lớn của ADK; bạn không chỉ bị giới hạn vào một mô hình duy nhất mà có thể lựa chọn giữa Gemini, các mô hình khác của Google hoặc thậm chí là giải pháp của bên thứ ba. Khi agent của bạn đã sẵn sàng, bạn có thể triển khai nó trên đám mây hoặc trên máy chủ của riêng bạn. Hơn nữa, ADK được thiết kế để tương tác tốt với các frameworks và công cụ phổ biến trong lĩnh vực AI. Các agent trong ADK có thể được phân loại thành: Agentes LLM (những agent linh hoạt nhất), Agentes Workflow (dành cho các tác vụ theo trình tự đã định) và Agentes Tùy chỉnh (để kiểm soát chi tiết hơn).

Các thành phần cốt lõi của ADK

Để hiểu cách hoạt động của các agent, chúng ta cần biết về các thành phần chính của chúng. Các Agent là những khối xây dựng cơ bản: chúng ta có LLMAgent, là agent "thông minh" dựa vào LLM để đưa ra quyết định, và Workflow Agents (Agentes Workflow), lý tưởng cho việc điều phối các tác vụ theo từng bước, với trình tự đã định mà không cần LLM quyết định. Một ví dụ điển hình là LoopAgent, chuyên dùng cho việc lặp lại các bước. Các Công cụ (Tools) là "bàn tay" của agent, cho phép thực hiện các hành động như tìm kiếm trên web hoặc thực hiện tính toán. Trạng thái và output_key xác định cách các agent "giao tiếp" với nhau, trao đổi thông tin. Runner là "động cơ" kích hoạt và giám sát toàn bộ quá trình của agent, trong khi các Dịch vụ quản lý bộ nhớ, cuộc trò chuyện (phiên) và các tệp mà agent có thể tạo ra.

Điều quan trọng là các agent phải tuân theo một tiêu chuẩn, như Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) hoặc Giao thức Agent đến Agent (A2A), để đảm bảo tính nhất quán và dễ bảo trì.

Bắt tay vào việc! Tạo agent đầu tiên: ví dụ thực tiễn

Chúng ta sẽ xây dựng một agent đơn giản để minh họa quy trình. Mục tiêu của chúng ta là tạo ra một agent có khả năng tạo ra ý tưởng cho video YouTube Shorts. Ví dụ này được lấy cảm hứng từ các mẫu ADK. Kiến trúc bao gồm một Agent Cha (LoopAgent), có trách nhiệm đảm bảo thực hiện tất cả các bước, và một vài sub-agent: một để viết kịch bản (bao gồm một công cụ tìm kiếm để làm phong phú nội dung), một để hình ảnh (miêu tả các hình ảnh phù hợp), và một để định dạng thông tin, tập hợp tất cả tài liệu và trình bày dưới dạng Markdown.

Để khởi động, các bước đầu tiên rất đơn giản. Đầu tiên, cài đặt ADK bằng cách chạy lệnh pip install google-adk. Sau đó, cấu hình khóa API nếu bạn muốn làm việc với Gemini, đảm bảo rằng chúng được cấu hình chính xác. Cuối cùng, hãy làm quen với cấu trúc cơ bản của mã trong Python và dự án tổng thể. Bạn có thể tham khảo một phần mã như sau:

# --- Luồng Công việc của Llm Agent ---
youtube_shorts_agent = LlmAgent(
    name="youtube_shorts_agent",
    model="gemini-2.0-flash-001",
    instruction=load_instruction_from_file("shorts_agent_instruction.txt"),
    description="Bạn là một agent có thể viết kịch bản, hình ảnh và định dạng video ngắn trên youtube. Bạn có các subagents để thực hiện điều này",
    sub_agents=[scriptwriter_agent, visualizer_agent, formatter_agent],
)

Để tương tác với agent của bạn, có hai tùy chọn chính. Để thực hiện các kiểm tra nhanh trực tiếp trong terminal, hãy sử dụng lệnh adk run youtube-shorts-assistant. Nhưng nếu bạn muốn có cái nhìn chi tiết hơn, adk web chắc chắn là một công cụ cần thiết. Nó cho phép bạn khởi động một giao diện web để xem từng bước (thông qua các sự kiện) cách hoạt động của agent và nếu cần, có thể gỡ lỗi. Khi bạn chạy adk web, bạn sẽ thấy một phản hồi trong terminal cho biết địa chỉ web mà bạn cần truy cập để tương tác với giao diện.

Tóm lại...

ADK là một công cụ mạnh mẽ và linh hoạt để xây dựng các agent AI sử dụng Python. Thiết kế của nó mang đến cho bạn quyền kiểm soát đáng kể và đơn giản hóa quá trình phát triển. Lời khuyên của tôi là hãy mạnh dạn thử nghiệm. Bạn có thể tìm thấy nhiều ví dụ và tài nguyên quý giá trong kho lưu trữ ví dụ của ADK. Để hiểu sâu hơn, đừng ngần ngại tham khảo tài liệu chính thức và kho lưu trữ chính.

Các thực hành tốt nhất

• Lập kế hoạch rõ ràng: Trước khi bắt đầu, hãy xác định mục tiêu và chức năng của agent.
• Tài liệu hóa mã nguồn: Viết tài liệu chi tiết cho mã nguồn của bạn để dễ dàng bảo trì và phát triển sau này.

Những cạm bẫy thường gặp

• Thiếu kiểm tra: Đảm bảo rằng bạn thực hiện kiểm tra đầy đủ cho các agent của mình trước khi triển khai.
• Không tối ưu hóa mã: Lập trình hiệu quả giúp tăng hiệu suất cho agent.

Mẹo hiệu suất

• Sử dụng các thư viện hiệu quả và tối ưu hóa mã Python để giảm thời gian xử lý.
• Tối ưu hóa việc sử dụng bộ nhớ để agent hoạt động nhanh chóng và mượt mà hơn.

Câu hỏi thường gặp (FAQ)

1. ADK có miễn phí không?
   Có, ADK là mã nguồn mở và miễn phí.
2. Tôi có thể sử dụng ADK với các mô hình AI khác không?
   Có, bạn có thể tích hợp các mô hình của bên thứ ba.
3. Quá trình khởi tạo agent có phức tạp không?
   Không, bạn có thể dễ dàng bắt đầu với các hướng dẫn có sẵn.

Hãy bắt đầu hành trình của bạn với ADK ngay hôm nay!