AI Agent Roadmap: ReAct và Chain-of-Thought – Nâng Tầm Khả Năng Suy Luận và Hành Động của Agent

Tại Sao Suy Luận và Hành Động Lại Quan Trọng cho Agent AI?

Trong loạt bài “AI Agent Roadmap“, chúng ta đã cùng nhau tìm hiểu về khái niệm AI Agent là gì và cách chúng hoạt động, đặc biệt là vòng lặp cơ bản: Nhận Thức, Suy Luận và Hành Động. Trái tim của nhiều AI Agent hiện đại chính là các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs), như chúng ta đã thảo luận trong bài viết Hiểu Về Transformers và LLM Cho AI Agent.

Tuy nhiên, bản thân LLM, dù mạnh mẽ đến đâu, cũng có những giới hạn nhất định. Khi đối mặt với các tác vụ phức tạp đòi hỏi nhiều bước hoặc cần tương tác với thế giới bên ngoài (như tìm kiếm thông tin trên web, tính toán, sử dụng API), LLM có thể gặp khó khăn trong việc đưa ra câu trả lời chính xác hoặc lập kế hoạch hành động hiệu quả. Chúng có thể bị “ảo giác” (hallucination), bỏ qua các chi tiết quan trọng hoặc đơn giản là không biết cách sử dụng công cụ phù hợp.

Để các AI Agent thực sự hữu ích và đáng tin cậy, chúng cần khả năng suy luận sâu sắc hơn và khả năng thực hiện các hành động dựa trên suy luận đó. Đây chính là lúc các kiến trúc như Chain-of-Thought (CoT) và ReAct phát huy vai trò của mình. Chúng không chỉ là kỹ thuật prompt engineering nâng cao (mà chúng ta đã làm quen trong bài viết về các mô hình prompt engineering), mà còn là những khuôn mẫu kiến trúc định hình cách Agent sử dụng LLM để suy nghĩ và hành động.

Chain-of-Thought (CoT): Mở Khóa Suy Luận Nội Tại của LLM

Chain-of-Thought, hay “Chuỗi Suy Luận”, là một kỹ thuật prompt đơn giản nhưng cực kỳ hiệu quả, được giới thiệu lần đầu vào năm 2022. Ý tưởng cốt lõi là khuyến khích LLM đưa ra chuỗi các bước suy luận trung gian trước khi đưa ra câu trả lời cuối cùng. Thay vì chỉ yêu cầu mô hình trả lời trực tiếp một câu hỏi phức tạp, chúng ta yêu cầu nó “hãy suy nghĩ từng bước một”.

Điều này có vẻ đơn giản, nhưng nó tạo ra sự khác biệt lớn, đặc biệt với các LLM có kích thước lớn. Bằng cách buộc mô hình phơi bày quá trình suy nghĩ của mình, CoT giúp:

1. Cải thiện độ chính xác: Các bước suy luận trung gian giúp mô hình chia nhỏ vấn đề phức tạp thành các phần nhỏ hơn, dễ quản lý hơn, giảm thiểu lỗi.
2. Tăng khả năng diễn giải: Chúng ta có thể xem “chuỗi suy luận” của mô hình để hiểu tại sao nó lại đưa ra câu trả lời đó. Điều này rất quan trọng cho việc debug và tin cậy.
3. Giảm thiểu “ảo giác”: Khi phải “giải thích” suy luận của mình, mô hình ít có khả năng tạo ra thông tin sai lệch.

Có hai dạng CoT chính:

1. Zero-shot CoT:

Chỉ cần thêm cụm từ đơn giản như “Let’s think step by step.” (Hãy suy nghĩ từng bước một) vào cuối prompt. Điều đáng ngạc nhiên là chỉ với một vài từ này, hiệu suất của LLM trên các bài toán suy luận logic, toán học hay hiểu biết thông thường có thể tăng đáng kể.

Prompt:
The odd numbers in this group add up to an even number: 4, 8, 9, 15, 12, 2, 1.
A) True
B) False

Let's think step by step.

Mô hình sau đó có thể tự sinh ra các bước suy luận như:

Thought: The odd numbers in the group are 9, 15, and 1.
9 + 15 = 24.
24 + 1 = 25.
25 is an odd number.
The statement says the odd numbers add up to an even number.
So the statement is false.
The final answer is B.

Và sau đó mô hình sẽ đưa ra câu trả lời cuối cùng là B.

2. Few-shot CoT:

Cung cấp một vài ví dụ (demonstrations) trong prompt, bao gồm cả câu hỏi, chuỗi suy luận mẫu và câu trả lời cho mỗi ví dụ. Điều này giúp mô hình học được định dạng và cách thức thực hiện suy luận theo từng bước. Kỹ thuật này thường hiệu quả hơn Zero-shot CoT trên nhiều tác vụ, nhưng đòi hỏi nhiều công sức hơn trong việc chuẩn bị prompt và tốn nhiều token trong cửa sổ ngữ cảnh. Việc định giá dựa trên token cũng là một yếu tố cần cân nhắc.

CoT là nền tảng quan trọng vì nó chỉ ra rằng LLM có khả năng thực hiện suy luận đa bước nếu được hướng dẫn đúng cách. Tuy nhiên, CoT chủ yếu là về suy luận *nội tại*. Nó không trực tiếp giúp Agent tương tác với thế giới bên ngoài để thu thập thông tin mới hoặc thực hiện hành động vật lý/số hóa.

ReAct: Kết Hợp Suy Luận và Hành Động (Reasoning + Acting)

ReAct là viết tắt của **Reasoning** (Suy luận) và **Acting** (Hành động). Kiến trúc này kết hợp ý tưởng của Chain-of-Thought với khả năng sử dụng các công cụ bên ngoài (tools) để tạo ra các Agent có khả năng tương tác và giải quyết vấn đề trong môi trường động.

Như chúng ta đã tìm hiểu trong các bài viết về xây dựng công cụ AI và thiết kế công cụ cho AI Agent, khả năng sử dụng công cụ (như tìm kiếm web, tính toán, gọi API) là rất quan trọng đối với AI Agent. ReAct cung cấp một khuôn mẫu để Agent quyết định *khi nào* cần sử dụng công cụ nào, *với đầu vào gì*, và *làm thế nào* để kết hợp kết quả thu được vào quá trình suy luận tiếp theo.

Vòng lặp ReAct thường diễn ra như sau:

1. Observation (Quan sát): Agent nhận được thông tin mới, có thể là câu hỏi ban đầu của người dùng, kết quả từ một hành động trước đó (từ một công cụ), hoặc thông tin từ môi trường.
2. Thought (Suy luận): Dựa trên Quan sát hiện tại, Agent (sử dụng LLM) suy luận về trạng thái hiện tại, mục tiêu cần đạt được và bước tiếp theo cần thực hiện. Bước này giống với Chain-of-Thought, nơi mô hình giải thích lý do cho quyết định tiếp theo.
3. Action (Hành động): Dựa trên Suy luận, Agent quyết định hành động nào cần thực hiện. Hành động này thường là sử dụng một trong các công cụ có sẵn (ví dụ: công cụ tìm kiếm, công cụ tính toán, công cụ gọi API). Agent cũng phải xác định các tham số cần thiết cho công cụ đó.
4. Vòng lặp quay trở lại bước 1 với kết quả của Hành động trước đó trở thành một Quan sát mới. Vòng lặp tiếp tục cho đến khi Agent suy luận rằng nó đã hoàn thành mục tiêu và có thể đưa ra câu trả lời cuối cùng.

Cấu trúc prompt cho ReAct thường bao gồm:

• Mô tả về nhiệm vụ/mục tiêu.
• Danh sách các công cụ có sẵn cho Agent, bao gồm mô tả chức năng và định dạng đầu vào/đầu ra của từng công cụ (tương tự như Function Calling).
• Một vài ví dụ về các lượt tương tác mẫu (Quan sát -> Suy luận -> Hành động -> Quan sát -> Suy luận -> Hành động -> … -> Câu trả lời cuối cùng).
• Câu hỏi/nhiệm vụ hiện tại.

Prompt (ví dụ rút gọn):
... (Description of task and tools available: Search, Calculator)

Question: What is the current population of Paris, France, and what is 15% of that number?

Thought: I need to find the current population of Paris, France. I should use the Search tool.
Action: Search("current population of Paris, France")

Observation: According to Wikipedia, the population of Paris as of 2023 is around 2,102,650.

Thought: I have the population of Paris. Now I need to calculate 15% of 2,102,650. I should use the Calculator tool.
Action: Calculator("0.15 * 2102650")

Observation: The result is 315397.5

Thought: I have calculated 15% of the population. I can now provide the final answer.
Answer: The current population of Paris, France is approximately 2,102,650, and 15% of that number is 315,397.5.

Trong ví dụ này, Agent đã tự động suy luận ra các bước cần thiết (tìm dân số, sau đó tính toán) và sử dụng đúng công cụ cho từng bước. Kết quả từ công cụ đầu tiên (Search) trở thành Quan sát cho bước suy luận tiếp theo, dẫn đến việc sử dụng công cụ thứ hai (Calculator).

ReAct là một bước tiến lớn trong việc xây dựng các Agent có khả năng tương tác linh hoạt. Nó là nền tảng cho nhiều agent framework hiện đại như LangChain, CrewAI, AutoGen (như chúng ta đã đề cập trong bài viết này), giúp phối hợp LLM với bộ công cụ phức tạp.

So Sánh Chain-of-Thought và ReAct

Mặc dù ReAct kế thừa ý tưởng suy luận từng bước từ Chain-of-Thought, chúng có mục đích và phạm vi ứng dụng khác nhau. Dưới đây là bảng so sánh để làm rõ:

Có thể thấy, CoT là một kỹ thuật *bên trong* giúp LLM suy nghĩ tốt hơn, còn ReAct là một kiến trúc *bên ngoài* giúp Agent sử dụng LLM để vừa suy nghĩ, vừa hành động, vừa quan sát, tạo thành một vòng lặp tương tác hiệu quả hơn. ReAct có thể được coi là sử dụng CoT (ở bước “Thought”) để quyết định hành động nào cần thực hiện.

Triển Khai ReAct và CoT Trong Thực Tế

Việc triển khai CoT có thể đơn giản chỉ là thêm “Let’s think step by step” vào prompt, hoặc xây dựng các ví dụ Few-shot CoT trong prompt.

Đối với ReAct, việc triển khai đòi hỏi nhiều công sức hơn:

1. Định nghĩa Công cụ: Xác định rõ ràng các công cụ Agent có thể sử dụng, bao gồm tên, mô tả chức năng và định dạng đầu vào/đầu ra. Đây là bước nền tảng như đã thảo luận trong các bài về thiết kế công cụ.
2. Xây dựng Prompt ReAct: Tạo một prompt hướng dẫn LLM tuân theo cấu trúc Quan sát -> Suy luận -> Hành động. Prompt này cần mô tả rõ ràng các công cụ và cung cấp một vài ví dụ về các lượt tương tác ReAct mẫu.
3. Vòng lặp Thực thi: Xây dựng logic để thực thi vòng lặp ReAct. Sau khi LLM đưa ra “Action”, hệ thống của bạn cần phân tích Action đó, gọi công cụ tương ứng, nhận kết quả (“Observation”), và đưa Observation đó trở lại LLM cùng với lịch sử cuộc hội thoại để LLM đưa ra “Thought” tiếp theo. Vòng lặp này tiếp tục cho đến khi LLM đưa ra “Answer” cuối cùng.
4. Quản lý Ngữ Cảnh và Bộ Nhớ: Lịch sử các lượt Quan sát, Suy luận, Hành động cần được đưa vào cửa sổ ngữ cảnh của LLM để Agent duy trì nhận thức về quá trình giải quyết vấn đề. Khi lịch sử quá dài, cần có chiến lược quản lý bộ nhớ như tóm tắt hoặc nén (tham khảo các bài về Bộ nhớ Agent và Quản lý Bộ nhớ Agent).

May mắn thay, các framework phát triển AI Agent phổ biến như LangChain, CrewAI, và AutoGen đã tích hợp sẵn các implementation của ReAct (và các biến thể của nó). Chúng cung cấp các Agent type, tool abstractions và mechanism quản lý vòng lặp, giúp các nhà phát triển dễ dàng xây dựng Agent theo kiến trúc này mà không cần tự tay viết toàn bộ logic vòng lặp.

Sự Phát Triển Tiếp Theo: Từ ReAct Đến Các Kiến Trúc Nâng Cao Hơn

ReAct là một kiến trúc mạnh mẽ, nhưng nó cũng có giới hạn. Nó hoạt động theo một chuỗi suy luận và hành động tuyến tính. Đối với các bài toán rất phức tạp, đòi hỏi khám phá nhiều phương án, lập kế hoạch phức tạp với các bước song song hoặc phụ thuộc, hay khả năng backtrack (quay lại) khi gặp bế tắc, mô hình ReAct tuyến tính có thể chưa đủ.

Điều này đã dẫn đến sự ra đời của các kiến trúc suy luận và hành động nâng cao hơn, xây dựng trên nền tảng của CoT và ReAct, như:

• Tree-of-Thought (ToT): Khám phá nhiều nhánh suy luận song song, cho phép Agent xem xét các khả năng khác nhau và chọn ra con đường tốt nhất.
• Graph-of-Thought (GoT): Xây dựng một đồ thị các suy luận, cho phép kết nối và tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau theo cấu trúc phi tuyến tính.
• Các biến thể của Planner-Executor, nơi Agent lập một kế hoạch tổng thể trước khi thực hiện từng bước.

Chúng ta đã có cái nhìn ban đầu về các kiến trúc này trong bài viết Từ Planner-Executor Đến Tree-of-Thought – Các Kiến Trúc Nâng Cao. CoT và ReAct chính là những viên gạch nền tảng để hiểu và xây dựng các kiến trúc phức tạp hơn này.

Tương Lai của Suy Luận và Hành Động trong AI Agent

Chain-of-Thought và ReAct đã chứng minh được sức mạnh của việc kết hợp khả năng sinh văn bản của LLM với cấu trúc suy luận có hướng dẫn và tương tác với môi trường. Chúng là những bước tiến quan trọng trên con đường xây dựng các AI Agent thực sự thông minh, tự chủ và có khả năng giải quyết vấn đề trong thế giới thực.

Với sự phát triển không ngừng của các LLM mạnh mẽ hơn và các framework Agent linh hoạt hơn, việc triển khai các kiến trúc như ReAct ngày càng trở nên dễ tiếp cận với cộng đồng nhà phát triển. Nắm vững CoT và ReAct không chỉ giúp bạn xây dựng các Agent hiện tại hiệu quả hơn, mà còn trang bị cho bạn nền tảng cần thiết để khám phá và đóng góp vào sự phát triển của các thế hệ Agent AI tiếp theo.

Đây là một lĩnh vực đang phát triển rất nhanh, với nhiều nghiên cứu và ứng dụng mới xuất hiện liên tục. Việc liên tục học hỏi và thử nghiệm các kỹ thuật suy luận và hành động mới là chìa khóa để thành công trên AI Agent Roadmap.

Hãy tiếp tục theo dõi serie bài viết này để khám phá sâu hơn về các khía cạnh khác trong việc phát triển AI Agent!