Tác Nhân Thông Minh

Một tác nhân thông minh là một thực thể tự động được thiết kế để cảm nhận môi trường xung quanh thông qua các cảm biến và tác động lên môi trường đó bằng các cơ cấu chấp hành. Những tác nhân này được trang bị các khả năng trí tuệ nhân tạo như ra quyết định và giải quyết vấn đề, cho phép chúng tương tác với môi trường và các tác nhân khác mà không cần sự can thiệp của con người. Tác nhân thông minh thường được tích hợp với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), mang lại khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, giúp chúng hiểu và phản hồi đầu vào của con người một cách hội thoại.

Đặc điểm chính

• Tự chủ: Tác nhân thông minh vận hành độc lập, không cần giám sát liên tục của con người. Chúng có thể ra quyết định và thực hiện hành động để đạt được mục tiêu của mình.
• Khả năng thích nghi: Những tác nhân này có thể học hỏi từ trải nghiệm và cải thiện theo thời gian, điều chỉnh chiến lược dựa trên các tương tác và phản hồi trong quá khứ.
• Tương tác: Được trang bị khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tác nhân thông minh có thể tham gia trò chuyện và hợp tác với con người hoặc các hệ thống AI khác.
• Lý trí: Tác nhân thông minh thực hiện các hành động tối ưu hóa hiệu suất dựa trên quan sát môi trường của mình.

Cấu trúc của một tác nhân thông minh

Cấu trúc của một tác nhân thông minh bao gồm:

• Kiến trúc: Phần cứng hoặc nền tảng mà tác nhân hoạt động, như máy tính hoặc robot.
• Hàm tác nhân: Bản đồ từ các đầu vào cảm nhận sang các hành động.
• Chương trình tác nhân: Hiện thực của hàm tác nhân chạy trên kiến trúc.

Các loại tác nhân thông minh

• Tác nhân phản xạ đơn giản: Những tác nhân này phản ứng trực tiếp với tín hiệu đầu vào mà không xét đến lịch sử cảm nhận. Chúng hoạt động dựa trên các quy tắc điều kiện–hành động.
• Tác nhân phản xạ dựa trên mô hình: Sử dụng mô hình nội bộ để xử lý môi trường quan sát chưa đầy đủ, duy trì lịch sử cảm nhận để quyết định hành động.
• Tác nhân hướng mục tiêu: Hành động để đạt được các mục tiêu cụ thể, sử dụng các quy trình lập kế hoạch và ra quyết định.
• Tác nhân dựa trên hàm hữu ích: Chọn hành động dựa trên hàm hữu ích, xếp hạng mức độ mong muốn của các kết quả khác nhau.
• Tác nhân học tập: Cải thiện hiệu suất theo thời gian bằng cách học hỏi từ tương tác với môi trường.

Ứng dụng

• Hỗ trợ khách hàng: Tác nhân thông minh có thể xử lý thắc mắc của khách hàng, cung cấp phản hồi tức thì và giải pháp, nâng cao trải nghiệm khách hàng và giảm tải cho nhân viên.
• Phân tích dữ liệu: Tác nhân có thể tự động xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn, khai thác thông tin và xác định xu hướng mà không cần sự can thiệp của con người.
• Tự động hóa: Trong phát triển phần mềm, tác nhân có thể tự động hóa các tác vụ lặp lại như sinh mã, kiểm thử và gỡ lỗi, tăng hiệu quả và độ chính xác.
• Trò chơi: Tác nhân thông minh được sử dụng để tạo đối thủ hoặc đồng đội thực tế, nâng cao trải nghiệm chơi game.
• Phát hiện gian lận: Tác nhân phân tích dữ liệu giao dịch để xác định hoạt động đáng ngờ và ngăn chặn gian lận.

Đội ngũ

Đội ngũ là gì?

Trong bối cảnh AI, “đội ngũ” đề cập đến một nhóm các tác nhân thông minh hợp tác để đạt được mục tiêu chung. Mỗi tác nhân trong đội ngũ được giao các vai trò và nhiệm vụ cụ thể, tận dụng điểm mạnh riêng để hoàn thành các quy trình phức tạp hiệu quả hơn so với một tác nhân đơn lẻ. Đội ngũ được thiết kế để mô phỏng động lực nhóm ngoài đời thực, nơi mỗi thành viên đóng góp một cách độc đáo vào thành công chung của dự án.

Cách thức hoạt động của Đội ngũ

• Phân công vai trò: Mỗi tác nhân trong đội ngũ có một vai trò xác định, nêu rõ trách nhiệm và mục tiêu, như thu thập dữ liệu hoặc hỗ trợ khách hàng.
• Phân bổ nhiệm vụ: Nhiệm vụ được phân phối cho các tác nhân dựa trên vai trò, cho phép xử lý song song và thực hiện quy trình hiệu quả.
• Hợp tác: Các tác nhân giao tiếp và phối hợp với nhau, chia sẻ thông tin và tài nguyên để đảm bảo hoàn thành nhiệm vụ suôn sẻ.

Ví dụ

• Nhóm nghiên cứu: Một đội ngũ có thể bao gồm các tác nhân với vai trò như nhà khoa học dữ liệu, nhà nghiên cứu và nhà phân tích, phối hợp thực hiện nghiên cứu và phân tích toàn diện.
• Vận hành dịch vụ khách hàng: Đội ngũ có thể gồm các tác nhân đảm nhiệm các khía cạnh khác nhau của tương tác khách hàng, từ phân loại thắc mắc ban đầu đến giải quyết vấn đề.

Công cụ

Công cụ trong AI là gì?

Trong lĩnh vực tác nhân thông minh, công cụ chỉ các chức năng hoặc tài nguyên mà tác nhân sử dụng để thực hiện nhiệm vụ. Những công cụ này có thể từ các chức năng truy xuất dữ liệu đơn giản đến khả năng thực thi mã phức tạp. Công cụ mở rộng chức năng của tác nhân, cho phép chúng thực hiện đa dạng nhiệm vụ với hiệu quả và độ chính xác cao hơn.

Các loại công cụ

• Công cụ tìm kiếm: Cho phép tác nhân tra cứu và truy xuất thông tin từ cơ sở dữ liệu hoặc Internet.
• Công cụ thực thi mã: Giúp tác nhân thực thi các đoạn mã hoặc script trong nhiều ngôn ngữ lập trình, hỗ trợ các phép tính phức tạp.
• Công cụ tùy chỉnh: Người dùng có thể tạo công cụ riêng phù hợp với nhu cầu, tăng cường năng lực cho tác nhân ở các nhiệm vụ chuyên biệt.

Tích hợp và sử dụng

• Tích hợp với các framework hiện có: Công cụ có thể tích hợp với các framework như LangChain, cung cấp bộ công cụ định sẵn mà tác nhân có thể sử dụng.
• Phát triển công cụ tùy chỉnh: Lập trình viên có thể định nghĩa công cụ mới bằng cách chỉ rõ chức năng và kết quả mong muốn, cho phép tác nhân thực hiện các nhiệm vụ đặc thù.

Ứng dụng

• Xử lý dữ liệu: Tác nhân sử dụng công cụ để thu thập và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn, cung cấp đầu ra có cấu trúc cho phân tích sâu hơn.
• Tự động hóa nhiệm vụ: Công cụ giúp tác nhân tự động hóa quy trình công việc, từ thực hiện nhiệm vụ đơn giản đến quá trình ra quyết định phức tạp.

Framework và nền tảng

Framework CrewAI

CrewAI là một framework mã nguồn mở dùng để điều phối các tác nhân thông minh như một đội ngũ thống nhất. Framework này cung cấp hạ tầng cho việc phân công vai trò, phân bổ nhiệm vụ và giao tiếp giữa các tác nhân, cho phép lập trình viên xây dựng hệ thống đa tác nhân phức tạp một cách hiệu quả.

Đặc điểm

• Thiết kế dựa trên vai trò: Cho phép tạo các tác nhân chuyên biệt với vai trò khác nhau trong đội ngũ.
• Quản lý nhiệm vụ: Hỗ trợ phân công và thực hiện nhiệm vụ trên nhiều tác nhân.
• Tích hợp với LLM: Hỗ trợ tích hợp với nhiều mô hình ngôn ngữ lớn, tăng cường khả năng xử lý ngôn ngữ cho tác nhân.

So sánh với các framework khác

• LangGraph: Tập trung vào quy trình dựa trên đồ thị, cung cấp kiểm soát chi tiết việc thực thi nhiệm vụ và quản lý trạng thái.
• Autogen: Sử dụng giao diện hội thoại, phù hợp với người dùng thích tương tác kiểu ChatGPT.

Ứng dụng

• Tự động hóa doanh nghiệp: CrewAI có thể dùng để tự động hóa quy trình kinh doanh ở nhiều ngành nghề, nâng cao hiệu quả và giảm chi phí vận hành.
• Nghiên cứu & phát triển: Hỗ trợ nghiên cứu hợp tác bằng cách cho phép các tác nhân phối hợp thực hiện dự án phức tạp.

Tác nhân thông minh, Đội ngũ và Công cụ: Tổng quan những tiến bộ gần đây

Nghiên cứu về tác nhân thông minh, việc tích hợp chúng trong các đội ngũ con người và các công cụ hỗ trợ tương tác đang phát triển rất nhanh. Những tiến bộ gần đây đã nhấn mạnh tầm quan trọng của nghiên cứu liên ngành trong việc nâng cao hiệu quả hợp tác Con người–AI.

Trong bài báo “CREW: Facilitating Human-AI Teaming Research” của Lingyu Zhang và cộng sự (2024), các tác giả giới thiệu một nền tảng hỗ trợ nghiên cứu hợp tác giữa con người và tác nhân AI. Nền tảng CREW nhấn mạnh sự tham gia của con người, cung cấp các nhiệm vụ có sẵn cho nghiên cứu nhận thức và các tác nhân học tăng cường được hướng dẫn theo thời gian thực bởi con người. Nghiên cứu này khẳng định sự cần thiết phải kết nối học máy với khoa học nhận thức và các ngành khác để nâng cao hiệu quả hợp tác Con người–AI (Liên kết bài báo: CREW: Facilitating Human-AI Teaming Research).

Một đóng góp nổi bật khác là bài báo “AMONGAGENTS: Evaluating Large Language Models in the Interactive Text-Based Social Deduction Game” của Yizhou Chi và cộng sự (2024). Công trình này sử dụng môi trường trò chơi dựa trên văn bản để nghiên cứu hành vi của các tác nhân ngôn ngữ trong các kịch bản suy luận xã hội, như trò chơi Among Us. Nghiên cứu này xem xét cách các mô hình ngôn ngữ lớn hiểu luật chơi và đưa ra quyết định chiến lược, mang lại cái nhìn về ứng dụng AI trong các môi trường xã hội có thông tin không đầy đủ (Liên kết bài báo: AMONGAGENTS).