12 Yếu Tố Cho AI Agent: Xây Dựng Hệ Thống AI Hiệu Quả Có Thể Mở Rộng

Điều Gì Làm Nên Một AI Agent Hiệu Quả?

Trước khi đi sâu vào các yếu tố, hãy làm rõ “AI agent” mà chúng ta nói đến là gì. Về cốt lõi, đây là các hệ thống có thể hiểu yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên, ra quyết định dựa trên ngữ cảnh và thực hiện các hành động thông qua công cụ hoặc API—tất cả trong khi duy trì tương tác liền mạch, liên tục.

Những agent mạnh mẽ nhất kết hợp khả năng suy luận của mô hình ngôn ngữ với độ tin cậy của mã quyết định. Nhưng để cân bằng được điều này, cần có các lựa chọn thiết kế cẩn trọng—chính là những điều mà các yếu tố dưới đây đề cập.

12 Yếu Tố Để Xây Dựng AI Agent Mạnh Mẽ

1. Làm Chủ Chuyển Đổi Ngôn Ngữ Tự Nhiên Thành Lệnh Gọi Công Cụ

Khả năng chuyển yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên thành lệnh gọi công cụ có cấu trúc là trung tâm của chức năng agent. Đây chính là điều giúp agent biến lệnh đơn giản như “tạo link thanh toán $750 cho Terri cho buổi meetup AI Tinkerers tháng 2” thành một lệnh gọi API đúng định dạng.

Image URL

{
  "function": {
    "name": "create_payment_link",
    "parameters": {
      "amount": 750,
      "customer": "cust_128934ddasf9",
      "product": "prod_8675309",
      "price": "prc_09874329fds",
      "quantity": 1,
      "memo": "Hey Jeff - see below for the payment link for the February AI Tinkerers meetup"
    }
  }
}

Chìa khóa để hoạt động này luôn đáng tin cậy là sử dụng mã quyết định để xử lý đầu ra có cấu trúc từ mô hình ngôn ngữ. Luôn xác thực payload API trước khi thực thi để tránh lỗi, và đảm bảo LLM trả về định dạng JSON nhất quán, có thể phân tích an toàn.

2. Chủ Động Kiểm Soát Prompt

Prompt của bạn là giao diện giữa ứng dụng và mô hình ngôn ngữ—hãy xem chúng như mã nguồn hạng nhất. Dù các framework trừu tượng hóa prompt có thể tiện lợi, nhưng chúng thường che khuất cách chỉ dẫn được truyền cho LLM, khiến việc tinh chỉnh trở nên khó hoặc không thể.

Thay vào đó, hãy kiểm soát trực tiếp prompt bằng cách viết rõ ràng:

function DetermineNextStep(thread: string) -> DoneForNow | ListGitTags | DeployBackend | DeployFrontend | RequestMoreInformation {
  prompt #"
    {{ _.role("system") }}
    You are a helpful assistant that manages deployments for frontend and backend systems.
    ...
    {{ _.role("user") }}
    {{ thread }}
    What should the next step be?
  "#
}

Cách làm này mang lại nhiều lợi ích:

• Chủ động viết chỉ dẫn chính xác phù hợp với từng trường hợp sử dụng
• Có thể xây dựng kiểm thử và đánh giá prompt như mã nguồn khác
• Minh bạch để hiểu chính xác dữ liệu LLM nhận được
• Dễ dàng cải tiến dựa trên chỉ số hiệu suất

3. Thiết Kế Cửa Sổ Ngữ Cảnh Một Cách Chiến Lược

Cửa sổ ngữ cảnh là đầu vào của LLM, bao gồm prompt, lịch sử hội thoại và dữ liệu ngoài. Tối ưu hóa cửa sổ này giúp nâng cao hiệu suất và tiết kiệm token.

Image URL

Vượt qua các định dạng dựa trên tin nhắn thông thường để chuyển sang cấu trúc tùy chỉnh, tối ưu mật độ thông tin:

<slack_message>
    From: @alex
    Channel: #deployments
    Text: Can you deploy the backend?
</slack_message>
<list_git_tags>
    intent: "list_git_tags"
</list_git_tags>
<list_git_tags_result>
    tags:
      - name: "v1.2.3"
        commit: "abc123"
        date: "2024-03-15T10:00:00Z"
</list_git_tags_result>

Cách này mang lại các lợi ích:

• Tiết kiệm token nhờ định dạng gọn nhẹ
• Dễ lọc dữ liệu nhạy cảm trước khi gửi cho LLM
• Linh hoạt thử nghiệm các định dạng tăng khả năng hiểu của LLM

4. Triển Khai Công Cụ Dưới Dạng Đầu Ra Có Cấu Trúc

Bản chất, công cụ chỉ là các đầu ra JSON từ LLM kích hoạt hành động quyết định trong mã nguồn. Điều này tạo ranh giới rõ ràng giữa quyết định AI và logic thực thi.

Định nghĩa schema công cụ minh bạch:

class CreateIssue {
  intent: "create_issue";
  issue: {
    title: string;
    description: string;
    team_id: string;
    assignee_id: string;
  };
}

class SearchIssues {
  intent: "search_issues";
  query: string;
  what_youre_looking_for: string;
}

Sau đó xây dựng trình phân tích đầu ra JSON từ LLM, dùng mã quyết định để thực thi hành động và trả kết quả lại vào ngữ cảnh cho quy trình lặp lại.

5. Thống Nhất Trạng Thái Thực Thi Và Trạng Thái Nghiệp Vụ

Nhiều framework agent tách biệt trạng thái thực thi (ví dụ: bước hiện tại của quy trình) khỏi trạng thái nghiệp vụ (ví dụ: lịch sử gọi công cụ và kết quả). Việc này tạo ra sự phức tạp không cần thiết.

Thay vào đó, hãy lưu toàn bộ trạng thái trực tiếp vào cửa sổ ngữ cảnh, suy diễn trạng thái thực thi từ chuỗi sự kiện:

<deploy_backend>
    intent: "deploy_backend"
    tag: "v1.2.3"
    environment: "production"
</deploy_backend>
<error>
    error running deploy_backend: Failed to connect to deployment service
</error>

Cách thống nhất này mang lại:

• Đơn giản hóa với một nguồn dữ liệu duy nhất về trạng thái
• Dễ gỡ lỗi với lịch sử đầy đủ ở một nơi
• Phục hồi dễ dàng bằng cách tiếp tục từ bất kỳ điểm nào khi tải lại luồng

Đưa AI Agent Vào Sản Xuất

6. Thiết Kế API Cho Khởi Động, Tạm Dừng Và Tiếp Tục

AI agent cấp sản xuất cần tích hợp liền mạch với hệ thống ngoài, tạm dừng cho các tác vụ kéo dài và tiếp tục khi được kích hoạt qua webhook hoặc sự kiện khác.

Triển khai API cho phép khởi động, tạm dừng và tiếp tục agent, cùng với lưu trữ trạng thái vững chắc giữa các thao tác. Điều này mang lại:

• Hỗ trợ linh hoạt cho quy trình bất đồng bộ
• Tích hợp sạch sẽ với webhook và hệ thống khác
• Tiếp tục đáng tin cậy sau gián đoạn mà không cần khởi động lại

7. Cho Phép Hợp Tác Với Con Người Thông Qua Lệnh Gọi Công Cụ

AI agent thường cần ý kiến con người cho quyết định quan trọng hoặc khi chưa rõ ràng. Sử dụng lệnh gọi công cụ có cấu trúc giúp tương tác này liền mạch:

class RequestHumanInput {  
  intent: "request_human_input";  
  question: string;  
  context: string;  
  options: {  
    urgency: "low" | "medium" | "high";  
    format: "free_text" | "yes_no" | "multiple_choice";  
    choices: string[];  
  };  
}

Image URL

Cách này chỉ rõ loại tương tác và mức độ khẩn cấp, hỗ trợ nhận phản hồi từ nhiều người dùng, kết hợp tốt với API cho quy trình bền vững.

8. Kiểm Soát Luồng Chạy Của Agent

Luồng điều khiển tùy chỉnh cho phép bạn tạm dừng để chờ phê duyệt, cache kết quả, hoặc giới hạn tần suất—tùy chỉnh hành vi agent theo nhu cầu:

Image URL

async function handleNextStep(thread: Thread) {
  while (true) {
    const nextStep = await determineNextStep(threadToPrompt(thread));
    if (nextStep.intent === 'request_clarification') {
      await sendMessageToHuman(nextStep);
      await db.saveThread(thread);
      break;
    } else if (nextStep.intent === 'fetch_open_issues') {
      const issues = await linearClient.issues();
      thread.events.push({ type: 'fetch_open_issues_result', data: issues });
      continue;
    }
  }
}

Cách làm này mang lại:

• Có thể tạm dừng để chờ con người phê duyệt trước khi thực hiện hành động quan trọng
• Tùy chỉnh cho logging, caching hoặc tóm tắt
• Xử lý ổn định các tác vụ kéo dài

9. Đưa Lỗi Gọn Vào Ngữ Cảnh Để Tự Chữa Lành

Đưa lỗi trực tiếp vào cửa sổ ngữ cảnh giúp AI agent học từ thất bại và điều chỉnh hướng xử lý:

try {
  const result = await handleNextStep(thread, nextStep);
  thread.events.push({ type: `${nextStep.intent}_result`, data: result });
} catch (e) {
  thread.events.push({ type: 'error', data: formatError(e) });
}

Để cách này hiệu quả:

• Giới hạn số lần thử lại để tránh vòng lặp vô hạn
• Chuyển lên con người sau nhiều lần thất bại
• Định dạng lỗi rõ ràng để LLM hiểu vấn đề

Thực Tiễn Kiến Trúc Tốt Nhất

10. Xây Dựng Agent Nhỏ, Tập Trung

Agent nhỏ chỉ xử lý 3–20 bước giúp cửa sổ ngữ cảnh dễ quản lý, tăng hiệu suất và độ tin cậy LLM. Cách này mang lại:

• Phạm vi rõ ràng cho từng agent
• Giảm nguy cơ agent bị “lạc hướng”
• Dễ kiểm thử và xác thực từng chức năng

Image URL

Khi LLM cải thiện, các agent nhỏ này có thể mở rộng phạm vi mà vẫn giữ chất lượng, đảm bảo khả năng mở rộng lâu dài.

11. Cho Phép Kích Hoạt Từ Nhiều Nguồn

Hãy giúp agent dễ tiếp cận bằng cách cho phép kích hoạt từ Slack, email, hoặc hệ thống sự kiện—gặp người dùng tại nơi họ làm việc.

Triển khai API cho phép khởi động agent từ nhiều kênh và phản hồi qua cùng kênh đó. Điều này giúp:

• Tiếp cận tốt hơn nhờ tích hợp nền tảng người dùng ưa thích
• Hỗ trợ quy trình tự động hóa dựa trên sự kiện
• Quy trình phê duyệt của con người cho tác vụ quan trọng

12. Thiết Kế Agent Như Hàm Không Trạng Thái

Đối xử với agent như hàm không trạng thái chuyển đổi ngữ cảnh đầu vào thành hành động đầu ra giúp đơn giản hóa quản lý trạng thái, tăng khả năng dự đoán và dễ gỡ lỗi.

Image URL

Cách tiếp cận này xem agent như hàm thuần không giữ trạng thái nội bộ, mang lại:

• Hành vi dự đoán được với đầu vào nhất định
• Dễ truy vết lỗi thông qua lịch sử ngữ cảnh
• Kiểm thử, xác thực đơn giản hơn

Xây Dựng Cho Tương Lai

Lĩnh vực AI agent đang phát triển nhanh chóng, nhưng các nguyên tắc cốt lõi này vẫn sẽ phù hợp ngay cả khi mô hình ngôn ngữ ngày càng tốt hơn. Bắt đầu từ agent nhỏ, tập trung và tuân thủ các thực tiễn này, bạn có thể xây dựng hệ thống mang lại giá trị ngay hôm nay và thích nghi với tương lai.

Hãy nhớ: AI agent hiệu quả nhất là sự kết hợp giữa khả năng suy luận của mô hình ngôn ngữ và độ tin cậy của mã quyết định—và 12 yếu tố này giúp bạn cân bằng cả hai.

FlowHunt Đã Ứng Dụng Phương Pháp 12 Yếu Tố Như Thế Nào

Tại FlowHunt, chúng tôi đã áp dụng các nguyên tắc này bằng cách phát triển AI agent tự động tạo quy trình tự động hóa cho khách hàng. Dưới đây là cách chúng tôi vận dụng phương pháp 12 yếu tố để xây dựng hệ thống tin cậy, sẵn sàng sản xuất