Tác nhân AI là gì và hoạt động thế nào?

[Nguyễn Hoàng]

Các tác nhân AI (AI Agents) vượt xa các lệnh nhắc nhở đơn giản của các chatbot AI thông thường. Chúng quan sát, học hỏi và đưa ra quyết định ngay lập tức. Bạn có thể không nhận ra, nhưng các hệ thống tiên tiến này đã hoạt động đằng sau hậu trường trong các dịch vụ mà bạn sử dụng hàng ngày.

Tác nhân AI là gì và điều gì làm cho chúng trở nên đặc biệt?​

Các tác nhân AI là các hệ thống phần mềm có khả năng nhận thức môi trường, đưa ra quyết định và hành động một cách tự động. Không giống như các chương trình AI truyền thống dựa vào các hướng dẫn và lời nhắc cố định, các tác nhân AI thích nghi và học hỏi từ kinh nghiệm, cho phép chúng xử lý các tác vụ phức tạp và năng động.

Điểm khác biệt của chúng là tính tự chủ và tính linh hoạt. Ví dụ, các tác nhân AI như Operator của OpenAI có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên, thực hiện các tác vụ như đặt lời nhắc hoặc mua sắm trực tuyến và thậm chí dự đoán nhu cầu của người dùng dựa trên các tương tác trước đó. Khả năng học hỏi, tự cải thiện và hoạt động mà không cần sự giám sát trực tiếp của con người khiến chúng trở nên không thể thiếu trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, hậu cần, tài chính và dịch vụ khách hàng.

Các tác nhân AI hoạt động như thế nào?​

Cốt lõi của mọi tác nhân AI là LLM (mô hình ngôn ngữ lớn). Điều này cho phép chúng hiểu các hướng dẫn và đầu vào của bạn thông qua ngôn ngữ con người thông thường. Điều khiến các tác nhân AI khác biệt so với chatbot thông thường là khả năng tự suy nghĩ, học hỏi từ kinh nghiệm và tương tác với thế giới thực giống như một tác nhân con người. Lưu ý rằng các tác nhân AI không có nhận thức giống con người. Tuy nhiên, chúng có thể điều chỉnh thuật toán học máy và các tham số của mình để phản ánh thông tin được cung cấp cho chúng.

Khả năng tự chủ này xuất phát từ một quá trình mà chúng trải qua khi giải quyết một vấn đề. Các quá trình này có thể được tóm tắt thành bốn giai đoạn:

1. Nhận thức: Các tác nhân AI thu thập dữ liệu từ môi trường xung quanh bằng cảm biến, API hoặc các phương pháp nhập liệu khác. Ví dụ, trợ lý giọng nói xử lý các lệnh nói, trong khi máy hút bụi rô bốt sử dụng camera để lập bản đồ môi trường.
2. Ra quyết định: Họ phân tích dữ liệu bằng thuật toán và mô hình để đánh giá các hành động có thể. Ví dụ, chatbot quyết định phản hồi tốt nhất dựa trên ý định của người dùng được phát hiện.
3. Học tập: Các tác nhân AI cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian thông qua các kỹ thuật học máy. Khi một vấn đề được xác định, tác nhân AI trải qua một vòng phản hồi, trong đó nó liên tục nhắc nhở bản thân về những lỗi có thể xảy ra cho đến khi giải quyết được vấn đề.
4. Hành động: Sau khi đưa ra quyết định, các tác nhân AI thực hiện hành động. Trong các hệ thống vật lý như máy bay không người lái, điều này liên quan đến việc di chuyển trong không gian, trong khi trong các hệ thống kỹ thuật số, nó có thể có nghĩa là cập nhật cơ sở dữ liệu hoặc trả lời truy vấn.

Sự kết hợp giữa nhận thức, phân tích, học tập và thực hiện cho phép các tác nhân AI xử lý các nhiệm vụ thường ngày và phức tạp một cách hiệu quả.

Các loại tác nhân AI và ứng dụng của chúng​

Các tác nhân AI có nhiều dạng khác nhau, mỗi dạng được thiết kế riêng cho các chức năng cụ thể. Tùy thuộc vào loại vấn đề bạn cần giải quyết, loại tác nhân AI phù hợp sẽ mang lại kết quả tốt hơn, cũng như tiết kiệm thời gian và tài nguyên tính toán. Các tác nhân AI có thể được phân loại thành năm dạng khác nhau:

• Tác nhân phản xạ đơn giản: Chỉ hoạt động theo các quy tắc được xác định trước và các kích thích tức thời. Ví dụ, bộ điều nhiệt điều chỉnh nhiệt độ dựa trên các chỉ số trong phòng.
• Các tác nhân phản xạ dựa trên mô hình: Sử dụng các mô hình nội bộ để theo dõi các hành động trong quá khứ và dự đoán các trạng thái trong tương lai. Tính năng lập bản đồ của máy hút bụi rô-bốt được sử dụng để vệ sinh hiệu quả là một cách sử dụng loại tác nhân này.
• Tác nhân dựa trên mục tiêu: Một loại tác nhân AI phức tạp hơn, học bằng cách tương tác với môi trường và trải nghiệm của nó. Loại AI này tiếp nhận nhiều loại đầu vào và xem xét các hành động có thể khác nhau dựa trên tình huống. Các tác nhân dựa trên mục tiêu thường được sử dụng trong xe tự hành để điều hướng đường, tránh chướng ngại vật và tuân thủ luật giao thông.
• Tác nhân dựa trên tiện ích: Đánh giá và tối ưu hóa các hành động dựa trên hàm tiện ích, cân bằng các đánh đổi để có kết quả tốt nhất. Không giống như các tác nhân dựa trên mục tiêu, các tác nhân dựa trên tiện ích cũng xem xét các đánh đổi có thể có của mỗi hành động và xác định xem một hành động có đáng thực hiện hay không. Các dịch vụ giao dịch tài chính dựa trên AI thường sử dụng các tác nhân dựa trên tiện ích.
• Hệ thống đa tác nhân (MAS): Bao gồm nhiều tác nhân AI làm việc cùng nhau để giải quyết vấn đề hoặc đạt được mục tiêu chung. Mỗi tác nhân trong hệ thống được thiết kế để xử lý các nhiệm vụ cụ thể, nhưng chúng hợp tác để giải quyết các thách thức phức tạp mà một tác nhân đơn lẻ không thể giải quyết hiệu quả. MAS được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống đèn giao thông thông minh để tối ưu hóa lưu lượng giao thông bằng cách quan sát giao thông, học các mẫu nhất định và sau đó kiểm soát giao thông bằng cách tính thời gian đèn giao thông chính xác dựa trên lưu lượng xe cộ và người đi bộ thay đổi.

Các loại tác nhân AI này cho phép chúng ta giải quyết những vấn đề phức tạp hơn, đòi hỏi những giải pháp tinh vi hơn mà các chatbot hỗ trợ AI thông thường không thể giải quyết được.

Bạn có thể tìm được tác nhân AI ở đâu?​

Nhờ sự phát triển nhanh chóng của cơ sở hạ tầng và khuôn khổ AI, việc có được một tác nhân AI ngày nay dễ dàng hơn bao giờ hết. Nếu bạn đang tìm kiếm thứ gì đó dễ tiếp cận, các trợ lý ảo như Amazon Alexa, Google Assistant và Siri của Apple là những ví dụ tuyệt vời về các tác nhân AI được tích hợp vào điện thoại thông minh, loa thông minh và các thiết bị được kết nối khác. Các hệ thống này có thể xử lý các tác vụ hàng ngày, chẳng hạn như đặt lời nhắc, quản lý lịch trình hoặc điều khiển các thiết bị nhà thông minh và được thiết kế để thân thiện với người dùng.

Bạn đang tìm kiếm một tác nhân AI mà bạn có thể tùy chỉnh theo nhu cầu của mình? Hãy thử tìm hiểu các nền tảng như Operator của OpenAI và Microsoft Azure AI. Đây là các giải pháp mã thấp, nghĩa là chúng cung cấp các mô hình dựng sẵn mà các nhà phát triển có thể điều chỉnh để đáp ứng các nhu cầu cụ thể. Ví dụ: một doanh nghiệp có thể sử dụng các nền tảng này để phát triển chatbot hỗ trợ khách hàng hoặc hệ thống đề xuất được cá nhân hóa.

Nếu bạn quan tâm nhiều hơn đến các giải pháp nguồn mở, các công cụ như AutoGPT, AgentGPT và BabyAGI là những giải pháp phổ biến. Các nền tảng này cho phép người dùng khám phá các tác nhân AI tiên tiến, tự động có thể thực hiện các tác vụ phức tạp với sự can thiệp thủ công tối thiểu. Ví dụ, AutoGPT được xây dựng trên các mô hình dựa trên GPT và có thể tự động hóa các hành động để hoàn thành mục tiêu, khiến nó đặc biệt hữu ích cho nghiên cứu, tự động hóa tác vụ và giải quyết vấn đề.

Nếu bạn không phải là nhà phát triển và thích cách tiếp cận đơn giản hơn, các công cụ không cần mã với tích hợp AI như Pega và Zapier là một lựa chọn. Các nền tảng này trao quyền cho người dùng không chuyên thiết kế và triển khai các tác nhân AI đơn giản mà không cần phải viết mã. Chúng có thể được sử dụng để tự động hóa quy trình làm việc, xử lý các kích hoạt cụ thể hoặc hợp lý hóa các tác vụ lặp đi lặp lại.

Những hạn chế của việc sử dụng tác nhân AI​

Mặc dù nhiều sản phẩm AI agent hiện có sẵn dưới dạng đăng ký, chúng vẫn có nhiều hạn chế, điều này sẽ ảnh hưởng đến cách chúng hoạt động trong các tình huống khác nhau. Để hiểu rõ hơn về những gì AI agent có thể làm ngày nay, bạn sẽ phải hiểu những hạn chế hiện tại của chúng.

• Hiểu biết về ngữ cảnh hạn chế: Các tác nhân AI có thể gặp khó khăn với ngôn ngữ phức tạp hoặc nhiều sắc thái của con người, dẫn đến lỗi hoặc phản hồi không phù hợp. Ví dụ, một chatbot có thể hiểu sai các truy vấn mơ hồ của người dùng.
• Phụ thuộc vào dữ liệu: Các tác nhân AI phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu chất lượng cao để đào tạo và vận hành. Dữ liệu không đủ hoặc thiên vị có thể dẫn đến kết quả không chính xác, ảnh hưởng đến chất lượng đầu ra.
• Mối quan tâm về đạo đức: Tính tự chủ của các tác nhân AI đặt ra câu hỏi về trách nhiệm giải trình. Ví dụ, ai chịu trách nhiệm cho lỗi do xe tự hành gây ra? Việc sử dụng rộng rãi các tác nhân AI có thể dẫn đến việc thay thế việc làm trong một số ngành công nghiệp. Nghệ thuật AI có phải là nghệ thuật thực sự không? Chúng có thể được đưa vào các cuộc thi không?
• Giới hạn về khả năng sáng tạo và sự đồng cảm: Các tác nhân AI xuất sắc trong các nhiệm vụ logic nhưng lại thiếu sự sáng tạo thực sự hoặc trí tuệ cảm xúc. Mặc dù AI có thể tạo ra các phản hồi có vẻ đồng cảm, sáng tạo hoặc trừu tượng, nhưng điều đó không có nghĩa là AI thực sự có thể cảm nhận hoặc suy nghĩ ban đầu.
• Phụ thuộc vào Cơ sở hạ tầng: Các tác nhân AI thường dựa vào các nguồn tài nguyên tính toán mạnh mẽ và kết nối internet ổn định. Cơ sở hạ tầng không đầy đủ có thể hạn chế hiệu suất của chúng hoặc khiến chúng không sử dụng được trong một số cài đặt nhất định. Không hiếm khi thấy các dịch vụ AI thỉnh thoảng ngoại tuyến, tăng giá hoặc ngừng hoạt động vĩnh viễn. Đây có thể là một vấn đề lớn nếu quy trình làm việc của bạn phụ thuộc nhiều vào các tác nhân AI.

Khi sử dụng tác nhân AI, bạn cần lưu ý những hạn chế này để tạo ra kỳ vọng thực tế, triển khai chúng một cách có trách nhiệm và tạo ra các phương án dự phòng phù hợp.

Các tác nhân AI là những công cụ mạnh mẽ mà chúng ta có thể sử dụng để quản lý các tác vụ đòi hỏi nhiều quyền tự chủ hơn. Chúng ta đã sử dụng chúng cho các tương tác với khách hàng, quy trình làm việc tự động và cá nhân hóa trải nghiệm người dùng. Mặc dù còn lâu mới hoàn hảo, nhưng sự phát triển liên tục của các tác nhân AI sẽ có nghĩa là ít hạn chế hơn và thậm chí nhiều khả năng hơn trong tương lai.

Nguồn makeuseof