Các điểm chính
Khung tác nhân AI cung cấp một bộ công cụ và các thành phần cơ bản giúp việc tạo tác nhân trở nên dễ dàng hơn nhiều.
Chúng thường hoạt động theo vòng lặp, giúp tác nhân chuyển các mục tiêu tổng quan thành các tác vụ có thể thực hiện được để triển khai từng bước.
Việc chọn khung phù hợp sẽ phụ thuộc vào những gì bạn cần từ tác nhân AI và bạn sẽ phải cân nhắc các yếu tố như mức độ dễ sử dụng và khả năng kết nối với các hệ thống khác.
Giới thiệu
AI không còn chỉ xoay quanh chatbot nữa. Trọng tâm đã chuyển sang các hệ thống thực sự có thể tự hành động. Những hệ thống này, được gọi là tác nhân AI, có thể lập kế hoạch, đưa ra quyết định và hoàn thành tác vụ mà không cần đầu vào liên tục. Khi ngày càng nhiều người bắt đầu xây dựng với chúng, nhu cầu về các công cụ giúp quy trình mượt mà và dễ quản lý hơn cũng tăng lên. Đó là lúc các khung tác nhân AI phát huy tác dụng.
Khung tác nhân AI là gì?
Khung tác nhân AI là các công cụ và thư viện giúp tinh gọn việc phát triển, huấn luyện và triển khai tác nhân AI. Thay vì nhà phát triển phải tự ghép mọi thứ từ đầu, các khung cung cấp sẵn những thành phần như API, mẫu và các thành phần cơ bản khác.
Khung tác nhân AI có một vài thành phần chính:
Mô-đun suy luận: Chia nhỏ mục tiêu thành các bước nhỏ hơn và chọn hành động hoặc công cụ tiếp theo.
Giao diện hành động: Thực hiện hành động và kết nối với các API cần thiết để thực hiện yêu cầu.
Hệ thống bộ nhớ: Lưu trữ thông tin và các hành động do tác nhân tạo ra để tác nhân có đúng ngữ cảnh khi thực hiện tác vụ.
Móc đánh giá hoặc kiểm thử: Ghi lại từng hành động để bạn có thể kiểm tra hành vi của tác nhân hoặc đo lường chất lượng đầu ra.
Giao thức giao tiếp: Cần thiết khi nhiều tác nhân cộng tác, các giao thức này cho phép truyền thông điệp giữa các tác nhân.
Chúng hoạt động như thế nào?
Một khung tác nhân AI thường điều phối một vòng lặp liên tục gồm suy luận, hành động và cập nhật để tác nhân được tạo ra có thể chuyển từ mục tiêu cấp cao sang các hành động và kết quả cụ thể.
Đây là các bước mà khung tác nhân AI thực hiện:
1. Khởi tạo mục tiêu
Quy trình bắt đầu với một mục tiêu hoặc chỉ dẫn mà bạn, người dùng hoặc một hệ thống khác có thể cung cấp. Ví dụ có thể là một tác vụ như “tóm tắt tin tức thị trường hôm nay và gửi email cho nhóm của tôi”. Khung tiếp nhận mục tiêu này và khởi tạo trạng thái của tác nhân bao gồm mọi ngữ cảnh hoặc bộ nhớ liên quan.
2. Suy luận và lập kế hoạch
Sau đó, một thành phần suy luận thường được hỗ trợ bởi mô hình ngôn ngữ như GPT sẽ xác định các bước, công cụ và thứ tự thực thi. Kế hoạch được tạo ra trong bước này có thể là tuần tự hoặc lặp.
3. Lựa chọn công cụ và thực hiện hành động
Sau đó, tác vụ được chuyển đến công cụ hoặc hàm phù hợp. Việc này có thể bao gồm gọi API hoặc truy vấn cơ sở dữ liệu. Khung chuẩn hóa cách các công cụ này được định nghĩa và gọi để tác nhân có thể tương tác với các hệ thống bên ngoài theo cách nhất quán.
4. Quan sát và cập nhật trạng thái
Sau khi thực hiện, khung ghi nhận kết quả và lưu trữ trong bộ nhớ của tác nhân để các quyết định tiếp theo có thể được thông tin hóa bởi các kết quả trước đó.
5. Vòng lặp thực thi lặp
Sau đó, chu kỳ này được lặp lại và vòng lặp thường sẽ tiếp tục cho đến khi mục tiêu đạt được hoặc đáp ứng một điều kiện dừng (một giới hạn thời gian được đặt trước hoặc ngưỡng lỗi). Cấu trúc lặp này hỗ trợ tác nhân xử lý các tác vụ linh động gồm nhiều bước thay vì các tương tác một lần.
6. Điều phối và phối hợp
Đối với các trường hợp sử dụng phức tạp hơn, framework cũng có thể hỗ trợ:
Phân nhỏ tác vụ: chia các vấn đề lớn thành các bước nhỏ hơn
Phối hợp đa agent: phân công vai trò cho các agent khác nhau
Xử lý phụ thuộc: đảm bảo các tác vụ được thực hiện theo đúng thứ tự
7. Đầu ra và kết thúc
Khi framework xác định rằng mục tiêu đã được đáp ứng, framework sẽ tổng hợp kết quả, định dạng đầu ra cuối cùng và trả về cho người dùng hoặc kích hoạt các hành động hạ nguồn.
Lựa chọn một framework AI agent
Có một vài yếu tố cần cân nhắc khi lựa chọn một framework AI agent phù hợp nhất với nhu cầu của bạn.
Độ phức tạp
Những tác vụ mà bạn muốn tác nhân AI đang được xây dựng hoàn thành là gì? Chúng sẽ phức tạp đến mức nào? Điều này sẽ quyết định liệu bạn chỉ cần một tác nhân hay một hệ sinh thái đa tác nhân. Ví dụ: nếu bạn đang tạo một tác nhân AI để xử lý hoạt động chăm sóc khách hàng thì một tác nhân có thể là đủ nếu nhiệm vụ chính của chúng là phân loại mức độ nghiêm trọng của các vấn đề hoặc khiếu nại của khách hàng.
Tuy nhiên, nếu bạn muốn xây dựng một hệ thống tạo báo cáo ngành hằng tuần mà chỉ cần rất ít sự can thiệp của con người thì bạn có thể cần nhiều tác nhân để xử lý các tác vụ khác nhau như nghiên cứu, phân tích dữ liệu, trích xuất thông tin chuyên sâu từ dữ liệu và viết.
Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu
Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu cần được ưu tiên hàng đầu khi lựa chọn một khung. Bạn nên đánh giá khả năng của khung trong việc hạn chế hành động, xác thực đầu vào và đầu ra, cũng như cấp quyền cho các công cụ và API. Điều này đặc biệt quan trọng khi tạo các tác nhân có thể thực hiện giao dịch, gửi tin nhắn hoặc sửa đổi dữ liệu.
Dễ sử dụng
Khung mà bạn lựa chọn nên phù hợp với chuyên môn xây dựng của bạn. Một số khung cung cấp giao diện không cần mã (triển khai nhanh và phù hợp cho người mới bắt đầu). Một số khác có thể mang lại tính linh hoạt cao hơn thông qua tùy chỉnh dựa trên mã (nếu bạn có nhiều kinh nghiệm hơn về phát triển AI).
Công cụ và tích hợp
Bạn nên đánh giá mức độ tương thích của khung với các nguồn dữ liệu, cơ sở hạ tầng và công cụ hiện có của bạn. Ví dụ: bạn có thể xem xét cụ thể mức độ dễ dàng khi thêm các công cụ tùy chỉnh hoặc hỗ trợ gọi hàm.
Hiệu suất và khả năng mở rộng
Đánh giá hiệu suất của khung tác nhân AI mà bạn chọn và cân nhắc hành vi có thể xảy ra của nó khi chịu tải. Bạn có thể nghĩ đến thời gian phản hồi hoặc tốc độ xử lý cho các ứng dụng theo thời gian thực và đánh giá xem hiệu suất của nó có suy giảm khi xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ hoặc nhiều yêu cầu đồng thời hay không. Điều này sẽ quan trọng khi tác nhân chuyển từ giai đoạn nguyên mẫu sang sản xuất.
Kết luận
Khung tác nhân AI đang trở thành một phần quan trọng trong xu hướng hướng tới các hệ thống có thể tự vận hành và làm việc hướng tới các mục tiêu cụ thể. Chúng có thể giảm bớt một phần gánh nặng cho nhà phát triển bằng cách cho phép họ tập trung nhiều hơn vào việc thiết kế quy trình làm việc trong khi khung xử lý các tương tác qua lại cần thiết để thực hiện các tác vụ nhiều bước.
Tuy nhiên, bạn có thể nhận thấy rằng việc chọn đúng khung không phải lúc nào cũng đơn giản. Bạn có thể cần cân nhắc những yếu tố như khả năng mở rộng và mức độ bảo mật của nó.
Đọc thêm
Nội dung này được trình bày cho bạn trên cơ sở “nguyên trạng” chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin chung và phổ biến kiến thức, mà không phải là sự cam đoan hay bảo đảm dưới bất kỳ hình thức nào. Nội dung này không nên hiểu là lời khuyên tài chính, pháp lý hoặc chuyên môn khác cũng như không nhằm mục đích khuyến nghị mua bất kỳ sản phẩm hoặc dịch vụ cụ thể nào. Bạn nên tham khảo lời khuyên từ các cố vấn chuyên môn thích hợp. Trong trường hợp bài viết được đóng góp bởi người đóng góp bên thứ ba, xin lưu ý rằng những quan điểm thể hiện đó thuộc về người đóng góp bên thứ ba và không nhất thiết phản ánh quan điểm của Binance Academy. Giá tài sản kỹ thuật số có thể biến động. Giá trị khoản đầu tư của bạn có thể tăng hoặc giảm và có thể bạn sẽ không nhận lại được số tiền đã đầu tư. Bạn hoàn toàn chịu trách nhiệm về các quyết định đầu tư của mình và Binance Academy không chịu trách nhiệm pháp lý về bất kỳ tổn thất nào mà bạn có thể phải chịu. Để biết thêm thông tin, vui lòng xemĐiều khoản sử dụng, Cảnh báo rủi ro và Điều khoản Binance Academy của chúng tôi.