Chào mừng trở lại với loạt bài “AI Agent Roadmap”! Trong các bài viết trước, chúng ta đã cùng nhau tìm hiểu về AI Agent là gì và Chúng Hoạt Động Như Thế Nào?, khám phá Vòng Lặp Agent: Nhận Thức, Suy Luận và Hành Động, và đi sâu vào nền tảng của LLM (Hiểu Về Transformers và LLM Cho AI Agent, Lựa chọn LLM phù hợp). Chúng ta cũng đã bắt đầu chạm đến thế giới của các công cụ khi thảo luận về Xây dựng Công cụ AI Tốt hơn và Thiết Kế Công Cụ cho AI Agent.
Hôm nay, chúng ta sẽ đi sâu vào thực tế cách các công cụ mạnh mẽ nhất – Tìm kiếm Web (Web Search), REPL (Read-Eval-Print Loop), và API – được đưa “vào hành động” trong một AI Agent. Đây là những công cụ biến AI Agent từ một “bộ não” chỉ dựa vào dữ liệu huấn luyện tĩnh thành một thực thể năng động có thể tương tác, tìm kiếm thông tin thời gian thực, thực hiện tính toán phức tạp và kết nối với thế giới kỹ thuật số rộng lớn bên ngoài.
Mục lục
Tại Sao AI Agent Cần Công Cụ Bên Ngoài?
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là trái tim của nhiều AI Agent, đóng vai trò là “bộ não” xử lý thông tin và suy luận. Tuy nhiên, bản thân LLM có những hạn chế cố hữu:
- Kiến thức tĩnh: LLM được huấn luyện trên một tập dữ liệu khổng lồ tính đến một thời điểm nhất định. Chúng không có quyền truy cập vào thông tin mới nhất hoặc sự kiện đang diễn ra.
- Thiếu khả năng thực hiện hành động: LLM chỉ tạo ra văn bản. Chúng không thể tự mình duyệt web, chạy code, gửi email hay tương tác với cơ sở dữ liệu.
- Hạn chế về tính toán chính xác: Mặc dù có khả năng suy luận logic đáng kinh ngạc, LLM có thể gặp khó khăn với các phép tính toán học phức tạp hoặc logic yêu cầu độ chính xác tuyệt đối.
Đây chính là lúc các công cụ bên ngoài phát huy vai trò. Bằng cách trang bị cho Agent khả năng sử dụng các công cụ như Tìm kiếm Web, REPL, và API, chúng ta mở rộng đáng kể năng lực của chúng, cho phép chúng:
- Truy cập thông tin cập nhật và xác thực sự kiện.
- Thực hiện các phép tính và kiểm tra logic một cách chính xác.
- Tương tác và điều khiển các hệ thống khác trong thế giới thực/kỹ thuật số.
Việc tích hợp công cụ này chính là hiện thực hóa pha “Hành động” trong vòng lặp Nhận thức -> Suy luận -> Hành động của Agent.
Công Cụ Tìm Kiếm Web (Web Search) Hoạt Động
Công cụ Tìm kiếm Web cho phép AI Agent truy cập thông tin từ Internet. Đây là “đôi mắt” của Agent nhìn ra thế giới, cung cấp dữ liệu mới nhất mà LLM không thể có trong bộ nhớ huấn luyện của mình.
Agent Sử Dụng Công Cụ Tìm Kiếm Web Như Thế Nào?
Quá trình một Agent sử dụng công cụ Tìm kiếm Web thường diễn ra theo các bước:
- Nhận biết nhu cầu: Agent (cụ thể là LLM bên trong) nhận ra rằng nhiệm vụ hiện tại yêu cầu thông tin bên ngoài không có trong kiến thức của nó (ví dụ: giá cổ phiếu hiện tại, tin tức mới nhất, định nghĩa một thuật ngữ mới).
- Lập kế hoạch tìm kiếm: Agent tạo ra một hoặc nhiều truy vấn tìm kiếm dựa trên thông tin cần thiết. Kỹ năng Viết Prompt Hiệu Quả và Các Mô Hình Prompt Engineering rất quan trọng ở đây để Agent tạo ra các truy vấn tối ưu.
- Gọi công cụ: Agent sử dụng cú pháp hoặc cơ chế “function calling” (gọi hàm) để ra lệnh cho công cụ Tìm kiếm Web thực hiện truy vấn.
- Thực thi công cụ: Hệ thống Agent backend nhận yêu cầu, gọi đến một API Tìm kiếm Web (ví dụ: Google Search API, Bing Search API, hoặc các dịch vụ khác).
- Nhận và xử lý kết quả: Công cụ trả về kết quả tìm kiếm (thường là các đoạn trích, tiêu đề và URL). Backend có thể cần xử lý sơ bộ kết quả này (ví dụ: lọc bỏ các kết quả không liên quan, tóm tắt).
- Đưa kết quả vào ngữ cảnh: Kết quả tìm kiếm đã xử lý được định dạng và đưa trở lại vào cửa sổ ngữ cảnh của LLM (Hướng dẫn về Cửa sổ Ngữ cảnh).
- Suy luận và hành động tiếp theo: Dựa trên thông tin mới từ kết quả tìm kiếm, Agent tiếp tục quá trình suy luận và lập kế hoạch cho các bước tiếp theo (ví dụ: trả lời câu hỏi, thực hiện hành động dựa trên thông tin tìm được).
Ví Dụ Minh Họa Tìm Kiếm Web
Giả sử Agent cần trả lời câu hỏi “Giá Bitcoin hôm nay là bao nhiêu?”.
Agent Thought: Nhiệm vụ là cung cấp giá Bitcoin hôm nay. Kiến thức hiện tại của tôi có thể đã lỗi thời. Tôi cần sử dụng công cụ tìm kiếm web để lấy thông tin mới nhất.
Tool Call:
{
"tool_name": "web_search",
"parameters": {
"query": "giá bitcoin hôm nay"
}
}
Tool Output:
[
{"title": "Giá Bitcoin (BTC) hôm nay", "snippet": "Giá Bitcoin hiện tại là 65,000 USD...", "url": "..."},
{"title": "Tin tức về BTC", "snippet": "Bitcoin tăng trưởng nhẹ sau báo cáo...", "url": "..."},
...
]
Agent Thought: Tôi đã nhận được kết quả tìm kiếm. Đoạn trích đầu tiên cung cấp giá hiện tại. Tôi sẽ sử dụng thông tin này để trả lời người dùng.
Final Answer: Giá Bitcoin hôm nay là khoảng 65,000 USD.
Lưu ý cho Developer: Việc xây dựng công cụ Tìm kiếm Web đòi hỏi tích hợp với các Search API, xử lý phản hồi không đồng nhất, và đặc biệt là kỹ thuật RAG (Retrieval-Augmented Generation) để đưa thông tin truy xuất được vào prompt một cách hiệu quả mà không vượt quá cửa sổ ngữ cảnh.
Công Cụ REPL (Read-Eval-Print Loop) Hoạt Động
Công cụ REPL cho phép AI Agent thực thi các đoạn mã (thường là Python hoặc ngôn ngữ Scripting khác) trong một môi trường được kiểm soát. Đây là “bộ não tính toán” và “sân chơi thử nghiệm” của Agent.
Agent Sử Dụng Công Cụ REPL Như Thế Nào?
Agent sử dụng REPL khi cần thực hiện các tác vụ mà LLM không giỏi:
- Tính toán chính xác: Thực hiện các phép tính toán học, thống kê phức tạp.
- Kiểm tra logic: Chạy các đoạn code nhỏ để kiểm tra một điều kiện, sắp xếp dữ liệu, xử lý chuỗi phức tạp.
- Sử dụng thư viện: Tận dụng sức mạnh của các thư viện toán học, xử lý dữ liệu (ví dụ: NumPy, Pandas).
- Mô phỏng/Thử nghiệm: Chạy các đoạn script đơn giản để mô phỏng một quy trình hoặc kiểm tra một ý tưởng.
Quy trình sử dụng REPL:
- Nhận biết nhu cầu: Agent xác định rằng một phần của nhiệm vụ đòi hỏi tính toán hoặc thực thi code.
- Viết code: Agent tạo ra đoạn code cần thiết để thực hiện tác vụ. Chất lượng code phụ thuộc nhiều vào khả năng sinh code của LLM.
- Gọi công cụ: Agent ra lệnh cho công cụ REPL thực thi đoạn code.
- Thực thi công cụ: Backend chạy đoạn code trong môi trường REPL an toàn (sandbox).
- Nhận kết quả/lỗi: Công cụ trả về output từ quá trình thực thi hoặc thông báo lỗi nếu code không chạy được.
- Đưa kết quả vào ngữ cảnh: Output (hoặc lỗi) được đưa trở lại vào ngữ cảnh của LLM.
- Suy luận tiếp theo: Agent phân tích output, sử dụng nó để tiếp tục nhiệm vụ, sửa code nếu có lỗi, hoặc đi đến kết luận cuối cùng.
Ví Dụ Minh Họa REPL
Giả sử Agent cần tính tổng chi phí của 3 mặt hàng với giá 125.50, 80.75, và 210.00, sau đó cộng thêm thuế 10%.
Agent Thought: Tôi cần tính tổng giá trị và cộng thêm thuế. Đây là một phép tính cần sự chính xác. Tôi sẽ sử dụng công cụ REPL để thực hiện.
Tool Call:
{
"tool_name": "repl",
"parameters": {
"language": "python",
"code": "total_cost = 125.50 + 80.75 + 210.00\ntax_rate = 0.10\ncost_with_tax = total_cost * (1 + tax_rate)\nprint(round(cost_with_tax, 2))"
}
}
Tool Output:
"458.48"
Agent Thought: Kết quả từ REPL là 458.48. Đây là tổng chi phí sau thuế. Tôi sẽ cung cấp kết quả này cho người dùng.
Final Answer: Tổng chi phí sau thuế là 458.48.
Lưu ý cho Developer: Xây dựng công cụ REPL là một thách thức về bảo mật (sandbox execution), quản lý trạng thái (nếu cần duy trì biến giữa các lần gọi) và xử lý các trường hợp code chạy quá lâu hoặc lỗi cú pháp.
Công Cụ API Hoạt Động
Công cụ API cho phép AI Agent tương tác trực tiếp với các dịch vụ, ứng dụng, hoặc hệ thống khác thông qua giao diện lập trình ứng dụng (API). Đây là “cánh tay” của Agent, cho phép nó thực hiện các hành động trong thế giới kỹ thuật số bên ngoài.
Agent Sử Dụng Công Cụ API Như Thế Nào?
Công cụ API mở ra vô số khả năng cho Agent, bao gồm:
- Quản lý dữ liệu: Đọc, ghi, cập nhật dữ liệu trong cơ sở dữ liệu hoặc ứng dụng.
- Tương tác với dịch vụ: Gửi email, đăng bài trên mạng xã hội, tạo sự kiện lịch, quản lý tác vụ.
- Truy cập chức năng chuyên biệt: Sử dụng các dịch vụ AI khác (ví dụ: dịch thuật, nhận dạng hình ảnh), tích hợp với các nền tảng thương mại điện tử, hệ thống quản lý khách hàng (CRM).
Quá trình sử dụng API:
- Nhận biết nhu cầu: Agent xác định rằng cần thực hiện một hành động bên ngoài (ví dụ: gửi email cho người dùng, tạo một mục trong danh sách công việc).
- Xác định API phù hợp: Agent cần biết có những API nào sẵn có và API nào phù hợp nhất với tác vụ. Thông tin về các API khả dụng thường được cung cấp cho Agent dưới dạng mô tả chức năng (function descriptions). Việc này liên quan đến việc Thiết Kế Công Cụ cho AI Agent một cách rõ ràng.
- Chuẩn bị yêu cầu API: Agent xác định các tham số cần thiết cho yêu cầu API dựa trên thông tin từ người dùng hoặc ngữ cảnh hiện tại.
- Gọi công cụ: Agent ra lệnh cho công cụ API thực hiện yêu cầu với các tham số đã chuẩn bị. Việc này thường mô phỏng cấu trúc của một yêu cầu API thực tế (ví dụ: endpoint, phương thức, body). Kiến thức về REST API là nền tảng quan trọng cho developer ở đây.
- Thực thi công cụ: Backend tạo và gửi yêu cầu HTTP/gRPC đến API đích.
- Nhận và xử lý phản hồi: Công cụ nhận phản hồi từ API (dữ liệu, trạng thái thành công/thất bại). Backend có thể cần xử lý phản hồi này (ví dụ: parse JSON).
- Đưa kết quả vào ngữ cảnh: Phản hồi đã xử lý được đưa trở lại vào ngữ cảnh của LLM.
- Suy luận tiếp theo: Agent diễn giải kết quả phản hồi (thành công, thất bại, dữ liệu trả về) để thông báo cho người dùng, thực hiện các bước tiếp theo, hoặc xử lý lỗi.
Ví Dụ Minh Họa API
Giả sử Agent cần tạo một sự kiện trong lịch cho người dùng.
Agent Thought: Người dùng muốn tạo một sự kiện lịch. Tôi cần sử dụng công cụ API Lịch để thực hiện hành động này. Tôi có mô tả về API 'create_calendar_event'.
Tool Call:
{
"tool_name": "create_calendar_event",
"parameters": {
"summary": "Họp dự án X",
"start_time": "2024-10-27T10:00:00Z",
"end_time": "2024-10-27T11:00:00Z",
"attendees": ["[email protected]", "[email protected]"]
}
}
Tool Output:
{
"status": "success",
"event_id": "event123abc",
"message": "Sự kiện 'Họp dự án X' đã được tạo thành công."
}
Agent Thought: API đã báo cáo thành công. Tôi sẽ thông báo cho người dùng và xác nhận sự kiện.
Final Answer: Tôi đã tạo sự kiện 'Họp dự án X' vào lúc 10 giờ sáng ngày 27 tháng 10 cho bạn.
Lưu ý cho Developer: Xây dựng công cụ API đòi hỏi hiểu biết về cách tích hợp API (REST, GraphQL), quản lý xác thực (API keys, OAuth), xử lý các định dạng dữ liệu khác nhau (JSON, XML), và xử lý các trường hợp lỗi từ API bên ngoài.
Tích Hợp Các Công Cụ Vào Vòng Lặp Agent
Làm thế nào Agent quyết định khi nào sử dụng công cụ nào? Đây là nơi vai trò của LLM và kỹ thuật Prompting tỏa sáng.
Agent thường được cung cấp một mô tả về các công cụ khả dụng, bao gồm tên, mô tả chức năng và các tham số cần thiết (Thiết Kế Công Cụ cho AI Agent). LLM sẽ phân tích yêu cầu của người dùng và ngữ cảnh cuộc hội thoại để quyết định xem có cần sử dụng công cụ hay không. Nếu cần, nó sẽ suy luận (pha “Suy luận”) để chọn công cụ phù hợp nhất và tạo ra yêu cầu gọi công cụ với các tham số chính xác.
Kết quả từ việc thực thi công cụ (pha “Hành động”) sau đó được đưa trở lại vào ngữ cảnh của LLM (pha “Nhận thức” tiếp theo), cho phép Agent sử dụng thông tin hoặc kết quả hành động đó để tiếp tục suy luận và đưa ra phản hồi cuối cùng hoặc thực hiện các bước tiếp theo.
Đây là một chu trình lặp đi lặp lại. Một nhiệm vụ phức tạp có thể yêu cầu Agent sử dụng nhiều công cụ khác nhau theo một trình tự logic. Ví dụ: Tìm kiếm web để thu thập dữ liệu -> Sử dụng REPL để phân tích dữ liệu -> Sử dụng API để gửi kết quả phân tích qua email.
So Sánh Các Công Cụ
Để củng cố sự hiểu biết, đây là bảng so sánh nhanh về ba loại công cụ này:
| Công Cụ | Mục Đích Chính | Loại Tương Tác | Trường Hợp Sử Dụng Điển Hình | Lưu Ý cho Developer |
|---|---|---|---|---|
| Tìm Kiếm Web (Web Search) | Truy cập thông tin thời gian thực, dữ liệu cập nhật, xác thực sự kiện. | Chỉ đọc (lấy thông tin) | Tin tức, giá cả, thông tin sản phẩm, sự kiện hiện tại, định nghĩa. | Tích hợp API, xử lý kết quả không đồng nhất, RAG, quản lý ngữ cảnh. |
| REPL (Read-Eval-Print Loop) | Thực hiện tính toán chính xác, kiểm tra logic, chạy code. | Thực thi code, tính toán. | Phép tính phức tạp, phân tích dữ liệu đơn giản, xử lý chuỗi, kiểm tra điều kiện. | Bảo mật (sandbox), quản lý trạng thái, xử lý lỗi code, quản lý tài nguyên. |
| API | Tương tác và thực hiện hành động trong hệ thống/dịch vụ bên ngoài. | Đọc/Ghi dữ liệu, thực hiện hành động. | Gửi email, tạo sự kiện, cập nhật cơ sở dữ liệu, tích hợp ứng dụng, điều khiển thiết bị. | Tích hợp API, xác thực, xử lý định dạng dữ liệu, xử lý lỗi API, quản lý trạng thái. |
Thách Thức Khi Triển Khai Công Cụ
Mặc dù mạnh mẽ, việc tích hợp công cụ cũng đi kèm với những thách thức:
- Độ tin cậy: Công cụ bên ngoài có thể không phản hồi, gặp lỗi hoặc trả về dữ liệu không mong muốn. Agent cần có cơ chế xử lý lỗi mạnh mẽ.
- Độ trễ: Việc chờ kết quả từ công cụ có thể làm chậm phản hồi của Agent.
- Chi phí: Một số API tính phí theo lượt gọi hoặc tài nguyên sử dụng (Định Giá Dựa Trên Token cũng là một yếu tố, nhưng chi phí API có thể đáng kể hơn).
- Bảo mật: Đặc biệt quan trọng với REPL (ngăn chặn code độc hại) và API (quản lý khóa API, quyền truy cập).
- Quản lý ngữ cảnh: Kết quả từ công cụ cần được đưa vào prompt một cách hiệu quả mà không vượt quá giới hạn Cửa sổ Ngữ cảnh của LLM.
Là nhà phát triển AI Agent, việc hiểu rõ cách xây dựng, tích hợp và quản lý các công cụ này là cực kỳ quan trọng. Nó không chỉ là về việc kết nối API, mà còn là về việc làm thế nào để Agent (cụ thể là LLM) có thể hiểu, sử dụng và diễn giải kết quả từ các công cụ đó một cách thông minh.
Kết Luận
Công cụ Tìm kiếm Web, REPL và API là những thành phần thiết yếu biến AI Agent từ một mô hình ngôn ngữ đơn thuần thành một hệ thống có khả năng thực hiện hành động, truy cập thông tin cập nhật và tương tác với thế giới bên ngoài. Chúng mở rộng đáng kể phạm vi ứng dụng của Agent, từ trợ lý cá nhân (Trợ Lý Cá Nhân cho NPC trong Game là một ví dụ về ứng dụng sáng tạo) đến các hệ thống tự động hóa phức tạp.
Việc xây dựng và tích hợp các công cụ này đòi hỏi kỹ năng kỹ thuật nền tảng vững chắc (Các Kỹ Năng Phát Triển Backend Cần Thiết), sự hiểu biết về cách LLM tương tác với công cụ, và khả năng xử lý các thách thức phát sinh. Nắm vững cách các công cụ này hoạt động trong thực tế là một bước quan trọng trên AI Agent Roadmap của bạn.
Trong các bài viết tiếp theo, chúng ta sẽ tiếp tục khám phá những khía cạnh sâu hơn của việc xây dựng AI Agent mạnh mẽ và thông minh. Hãy tiếp tục theo dõi!
