Làm chủ AI Agent cho người mới: Cách xây dựng AI Agent thực sự hoạt động hiệu quả

Chatbot chờ người dùng đặt câu hỏi. Còn AI agent được thiết kế để thực hiện hành động nhằm giải quyết vấn đề.

Sự khác biệt tưởng như nhỏ này lại mở ra một hướng ứng dụng AI hoàn toàn khác. Thay vì yêu cầu AI tạo bản tóm tắt của một tài liệu rồi tự mình chuyển kết quả sang nơi khác, bạn có thể lập trình một agent để phân tích nhiệm vụ, sử dụng những công cụ có sẵn, đưa ra quyết định trong phạm vi được kiểm soát và hoàn thành một chuỗi công việc liên quan.

Ý tưởng này đang nhận được sự quan tâm lớn từ cả những công ty AI hàng đầu lẫn giới nghiên cứu. Tuy nhiên, để làm chủ AI agent không nhất thiết phải bắt đầu bằng những hệ thống phần mềm phức tạp hay hàng loạt quy trình tự động hóa. Điều quan trọng trước tiên là hiểu chính xác AI agent thực hiện những gì.

AI agent là gì?

Hiện chưa có một định nghĩa thống nhất hoàn toàn về AI agent. Về cơ bản, đây là một ứng dụng AI có khả năng đạt được một mục tiêu nhất định bằng cách tự lựa chọn hành động, sử dụng công cụ hoặc hệ thống khác khi cần thiết và phản ứng dựa trên kết quả nhận được.

Anthropic định nghĩa agent là những hệ thống trong đó mô hình có thể tự kiểm soát linh hoạt quy trình thực hiện nhiệm vụ và cách sử dụng công cụ, thay vì chỉ tuân theo một chuỗi hướng dẫn được xác định trước. OpenAI cũng phân biệt agent với những ứng dụng AI khác thông qua khả năng hoàn thành nhiệm vụ nhiều bước với sự hỗ trợ của các công cụ.

Một ví dụ đơn giản dành cho người mới là nghiên cứu thông tin. Một chatbot thông thường có thể tạo bản tóm tắt dựa trên dữ liệu được cung cấp trong cuộc trò chuyện. Trong khi đó, một agent có thể được lập trình để thực hiện nhiều hành động liên tiếp: tìm kiếm dữ liệu từ những nguồn được phép, thu thập thông tin, phân tích, tạo câu trả lời rồi gửi kết quả sang một hệ thống khác.

Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa agent lúc nào cũng đưa ra kết quả chính xác.

Nghệ thuật thực sự nằm ở việc thiết kế nhiệm vụ

Làm chủ AI agent không có nghĩa là phải biết sử dụng tất cả nền tảng AI hiện có. Quan trọng hơn là biết chia một nhiệm vụ hữu ích thành những thành phần phù hợp.

Hãy tưởng tượng một cửa hàng trực tuyến nhỏ thường xuyên nhận câu hỏi từ khách hàng. Một agent có thể thực hiện chuỗi công việc như hiểu yêu cầu của khách hàng, xác định dữ liệu cần thiết, truy cập cơ sở dữ liệu sản phẩm được phê duyệt, xây dựng câu trả lời và chuyển những trường hợp bất thường cho nhân viên xử lý.

Mỗi bước trong quy trình đều có thể trở thành một điểm xảy ra lỗi. Cơ sở dữ liệu cũ có thể cung cấp thông tin sai. Agent hiểu nhầm yêu cầu của khách hàng có thể dẫn đến việc truy cập nhầm dữ liệu. Và nếu trao cho hệ thống quá nhiều quyền tự quyết, một quy trình tự động hóa đơn giản có thể biến thành một sai lầm tốn kém.

Đó là lý do các hướng dẫn của Anthropic về hệ thống agentic nhấn mạnh việc giữ kiến trúc đơn giản, thiết kế công cụ rõ ràng và cân nhắc cẩn thận xem có thực sự cần sử dụng agent hay không.

Tập trung vào quy trình thay vì hệ thống tự động hoàn toàn

Một sai lầm phổ biến của người mới là cố gắng xây dựng một agent hoàn toàn tự động ngay từ đầu mà chưa hiểu cách tự động hóa những công việc đơn giản.

Cách tiếp cận phù hợp hơn là bắt đầu bằng việc xác định một công việc lặp đi lặp lại. Sau đó, hãy xác định dữ liệu đầu vào, kết quả mong muốn, những công cụ cần sử dụng và những thời điểm con người phải phê duyệt. Chỉ sau khi các yếu tố này được xác định rõ ràng, hệ thống mới nên được trao thêm quyền tự chủ.

Ví dụ, một quy trình machine learning dùng để phân loại các tệp được gửi đến có thể dễ dàng kiểm thử và đánh giá hơn nhiều so với một agent tự động được trao toàn quyền xử lý cả một quy trình kinh doanh.

Điểm cần nhớ là quyền tự chủ càng cao thì mức độ không chắc chắn càng lớn. Vì vậy, việc bắt đầu từ một quy trình được kiểm soát sẽ giúp bạn dễ dàng hiểu chuyện gì đang diễn ra bên trong hệ thống hơn.

Công cụ tạo nên khả năng của agent

Bản thân mô hình AI không thể tự mình làm mọi thứ. Khả năng của một agent sẽ được mở rộng khi nó có thể sử dụng những công cụ như cơ sở dữ liệu, công cụ tìm kiếm, lịch, ngôn ngữ lập trình hoặc các ứng dụng phục vụ công việc.

Tuy nhiên, mỗi công cụ mới cũng làm tăng bề mặt rủi ro của toàn bộ hệ thống. Vì vậy, công cụ cần được thiết kế cho những mục đích cụ thể và đi kèm các giới hạn phù hợp.

Chẳng hạn, một agent chỉ có nhiệm vụ đọc thông tin thì không nên đồng thời được cấp quyền thay đổi hoặc xóa dữ liệu đó.

Người mới nên học gì trước?

Việc xây dựng AI agent có thể khiến người mới cảm thấy choáng ngợp bởi hệ sinh thái này đang thay đổi rất nhanh. Tuy nhiên, những kiến thức nền tảng lại tương đối ổn định.

Trước tiên, hãy tìm hiểu cách các mô hình ngôn ngữ hiểu và thực hiện hướng dẫn. Tiếp đó, tìm hiểu API và dữ liệu có cấu trúc, đồng thời luyện tập cách mô tả nhiệm vụ một cách chính xác. Bạn cũng nên học ít nhất Python hoặc một ngôn ngữ lập trình khác.

Quan trọng hơn cả, hãy học cách đánh giá xem đầu ra của agent có thực sự chính xác hay không.

Đây là phần thường bị bỏ qua. Một hệ thống hoạt động tốt trong một lần chạy không có nghĩa nó đã đáng tin cậy. Các nghiên cứu của Anthropic về hệ thống agentic cũng như tài liệu hướng dẫn về agent của OpenAI đều nhấn mạnh vai trò của kiểm thử, thiết kế công cụ và bảo mật trong quá trình xây dựng agent.

Điều quan trọng khi bắt đầu xây dựng AI agent

Làm chủ AI agent không phải là trao cho AI khả năng tự mình làm mọi thứ. Cách tiếp cận phù hợp hơn là tìm một nhiệm vụ cần thực hiện nhiều hành động nhưng vẫn có thể kiểm soát an toàn, chỉ cung cấp cho máy những quyền cần thiết và liên tục kiểm tra xem kết quả cuối cùng có đúng với mục tiêu ban đầu hay không.

Hãy triển khai từng bước và kiểm thử nhiều lần. Chỉ trao thêm quyền tự chủ cho agent khi bạn thực sự có lý do để làm như vậy.

Cách tiếp cận này có thể không hấp dẫn bằng viễn cảnh về một hệ thống AI hoàn toàn tự chủ, nhưng đó mới là cách những AI agent đáng tin cậy được xây dựng.