AI agent framework: Định nghĩa, so sánh và hướng dẫn

Trong năm vừa qua, chúng ta đã chứng kiến ​​sự thay đổi trong cách các nhóm thảo luận về AI. Chatbot, từng là tâm điểm chú ý, giờ đây không còn là trọng tâm chính nữa. Thay vào đó, ngày càng nhiều doanh nghiệp chuyển sang các hệ thống AI tự động. Các AI agent là lựa chọn bạn tìm đến khi muốn một hệ thống có thể phân tích nhiệm vụ, đưa ra quyết định, tương tác với các công cụ và học hỏi từ những sai lầm của chính nó.

Thiết kế và tích hợp các hệ thống phức tạp này với các công cụ bên ngoài không hề đơn giản. Các AI agent framework, cung cấp những thành phần được xây dựng sẵn để giúp bạn phát triển, triển khai và quản lý các agent, giúp đơn giản hóa quá trình này. Nhưng để đạt được kết quả có ý nghĩa, bạn cần chọn đúng bộ công cụ phù hợp với nhu cầu của mình.

Hướng dẫn này sẽ giải thích AI agent framework là gì, so sánh các tùy chọn được sử dụng rộng rãi nhất và hướng dẫn bạn cách chọn một framework dựa trên trường hợp sử dụng và những ràng buộc cụ thể.

AI agent framework là gì?

AI agent framework là các bộ công cụ phần mềm giúp các nhóm phát triển, triển khai và quản lý những hệ thống AI tự động. Một framework cung cấp cho bạn các building block có thể tái sử dụng cho những việc mà các agent cần làm: Lập kế hoạch, sử dụng công cụ (gọi API), quản lý bộ nhớ, chuyển giao giữa các agent và theo dõi những gì đã xảy ra.

Trước khi chọn một framework, điều đáng lưu ý là bạn cần hiểu rõ mình đang thực sự xây dựng cái gì — bởi vì chatbot và hệ thống dựa trên agent khác nhau nhiều hơn vẻ bề ngoài của chúng. Chúng có thể sử dụng cùng một mô hình cơ bản, nhưng chúng hoạt động theo những cách khác nhau về cơ bản.

• Chatbot AI truyền thống mang tính phản ứng. Bạn nhập một prompt, chúng trả lời và quá trình dừng lại.
• Các AI agent mang tính chủ động. Chúng lập kế hoạch hành động, đưa ra quyết định, gọi các công cụ và lặp lại dựa trên kết quả. AI agent framework là thứ cho phép hành vi chủ động này. Chúng là cấu trúc cho phép các agent của bạn suy nghĩ, hành động và không hoàn toàn bị sụp đổ khi có điều gì đó bất ngờ xảy ra.

Các thành phần cốt lõi của AI agent framework

Mọi AI agent framework đều được xây dựng dựa trên cùng các khả năng cốt lõi, quyết định những gì agent của bạn có thể ghi nhớ, những gì nó có thể làm và mức độ hiển thị mà bạn có được sau khi nó hoạt động.

• Tích hợp LLM: Trong các AI agent framework, bạn có thể sử dụng những connector tích hợp cho phép các agent kết nối với nhiều mô hình ngôn ngữ lớn khác nhau (như GPT, Claude hoặc những mô hình mã nguồn mở mà bạn đang chạy trên thiết lập cục bộ không ổn định của mình).
• Công cụ và gọi hàm: Thành phần này cho phép các agent gọi những công cụ như tìm kiếm web, trình thông dịch code và API của bên thứ ba để lấy dữ liệu, cập nhật hệ thống hoặc kích hoạt workflow, điều này làm cho chúng có khả năng hơn nhiều. Đối với các nhóm muốn các agent hoạt động trên nhiều ứng dụng mà không cần viết code API tùy chỉnh, Zapier kết nối các agent một cách an toàn với hơn 9.000 ứng dụng dưới dạng một lớp công cụ sẵn có, với xác thực dựa trên OAuth và quyền chi tiết kiểm soát chính xác những gì agent của bạn có thể truy cập.
• Quản lý bộ nhớ: Các agent cần ngữ cảnh để đưa ra quyết định. Bộ nhớ ngắn hạn theo dõi phiên hiện tại. Bộ nhớ dài hạn cho phép chúng nhớ lại các tương tác trong quá khứ giữa các phiên.
• Điều phối: Điều phối AI agent giúp quản lý workflow multi-agent. Thành phần này giúp phân công vai trò cho những agent khác nhau và thúc đẩy sự hợp tác giữa các agent.
• Khả năng quan sát: Thành phần này cho phép bạn quan sát các quyết định, việc sử dụng công cụ, hành động và lỗi của một agent. Các tính năng chính bao gồm ghi nhật ký, theo dõi và giám sát.
• Ra quyết định cá nhân hóa: Các agent có thể phân tích ngữ cảnh và hành vi người dùng để đưa ra phán đoán - chẳng hạn như ưu tiên một khách hàng tiềm năng lên đầu hàng đợi vì họ vừa truy cập trang giá cả lần thứ ba trong tuần này.

Những AI agent framework tốt nhất

Dưới đây là các AI agent framework được sử dụng rộng rãi nhất hiện nay. Phần lớn trong số chúng là mã nguồn mở, mỗi framework được xây dựng dựa trên một tập hợp các sự đánh đổi riêng biệt.

Bài viết đã bao gồm các trường hợp sử dụng được đề xuất như một điểm khởi đầu, nhưng chúng không mang tính bắt buộc. Cùng một framework có thể hỗ trợ một agent hỗ trợ khách hàng cũng dễ dàng như một công cụ nghiên cứu nội bộ. Điều quan trọng hơn là trình độ chuyên môn kỹ thuật của nhóm bạn, hệ thống công nghệ bạn đang sử dụng và mức độ kiểm soát bạn cần đối với hành vi của các agent.

Cách chọn AI agent framework phù hợp

Nếu bạn không chắc nên bắt đầu từ đâu, thì dưới đây là một khung hướng dẫn để lựa chọn framework cho bạn. Hãy sử dụng các framework được đề xuất làm điểm khởi đầu thay vì những quy tắc cứng nhắc (hầu hết các framework đều có sự chồng chéo nhiều hơn so với tên gọi của chúng).

1. Bạn đang xây dựng cái gì?

2. Ai đang xây dựng nó?

3. Nó cần kết nối với cái gì?

4. Bạn có thể quản lý được bao nhiêu chi phí chung?