Chào mừng trở lại với series “AI Agent Roadmap”! Trong các bài viết trước, chúng ta đã cùng nhau khám phá AI Agent là gì và Chúng Hoạt Động Như Thế Nào?, đi sâu vào Vòng Lặp Agent Được Giải Thích: Nhận Thức, Suy Luận và Hành Động, tìm hiểu cách Xây dựng Công cụ AI Tốt hơn, và xem xét Các Trường Hợp Sử Dụng Thực Tế, thậm chí cả ứng dụng trong game. Hôm nay, chúng ta sẽ tiến thêm một bước quan trọng trên lộ trình này, tìm hiểu về trái tim và bộ não của nhiều AI Agent hiện đại: Mô hình Transformer và các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (Large Language Models – LLM) được xây dựng dựa trên chúng.
Mục lục
Tại Sao Transformer Lại Quan Trọng?
Trước khi có Transformer, các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) thường sử dụng mạng RNN (Recurrent Neural Network) hoặc LSTM (Long Short-Term Memory). Chúng xử lý dữ liệu tuần tự, từng từ một. Điều này gây ra hai vấn đề chính:
- Khó khăn trong việc xử lý phụ thuộc xa: Khi một câu rất dài, thông tin từ các từ ở đầu câu có thể bị “quên” khi mô hình xử lý đến cuối câu.
- Khó song song hóa: Vì phải xử lý tuần tự, việc huấn luyện các mô hình này trên phần cứng hiện đại (như GPU) gặp nhiều hạn chế, làm chậm quá trình phát triển.
Vào năm 2017, bài báo “Attention Is All You Need” đã giới thiệu kiến trúc Transformer, thay đổi hoàn toàn cục diện NLP. Transformer từ bỏ hoàn toàn cấu trúc tuần tự và dựa vào một cơ chế mới: Attention (Cơ chế Chú ý).
Cơ Chế Attention (Tự Chú Ý – Self-Attention)
Đây là linh hồn của Transformer. Thay vì xử lý từng từ một, Attention cho phép mô hình “nhìn” vào tất cả các từ trong câu cùng lúc và tính toán mức độ liên quan của mỗi từ với những từ khác. Ví dụ, trong câu “Con sông chảy xiết, bờ bên kia là một khu rừng.”, khi xử lý từ “khu rừng”, mô hình có thể chú ý nhiều hơn đến từ “bờ” hoặc “bên kia” thay vì các từ như “con” hay “chảy”.
Cơ chế Self-Attention thực hiện điều này bằng cách tính toán ba vector cho mỗi từ: Query (Truy vấn), Key (Khóa), và Value (Giá trị). Mức độ tương tác giữa Query của một từ với Key của tất cả các từ khác sẽ xác định mức độ chú ý. Kết quả là một tổng trọng số của các vector Value, thể hiện “ngữ cảnh” của từ đó dựa trên toàn bộ câu.
Mã Hóa Vị Trí (Positional Encoding)
Vì Transformer không xử lý tuần tự, nó không tự nhiên biết được vị trí của các từ trong câu. Để khắc phục điều này, Transformer thêm vào thông tin về vị trí (Positional Encoding) vào các embedding (biểu diễn vector) của từ. Điều này giúp mô hình phân biệt được sự khác nhau giữa “chó cắn người” và “người cắn chó”, ngay cả khi chúng chứa cùng các từ.
Cấu Trúc Encoder-Decoder
Transformer ban đầu được thiết kế cho các tác vụ dịch máy, với cấu trúc Encoder-Decoder:
- Encoder: Xử lý câu đầu vào (ví dụ: tiếng Anh) và tạo ra một biểu diễn ngữ cảnh giàu thông tin.
- Decoder: Sử dụng biểu diễn này để tạo ra câu đầu ra (ví dụ: tiếng Việt).
Cả Encoder và Decoder đều chứa nhiều lớp (layer), mỗi lớp bao gồm cơ chế Self-Attention và một mạng nơ-ron truyền thẳng (Feed-Forward Network). Decoder còn có thêm cơ chế Attention thứ hai để chú ý đến đầu ra của Encoder.
Sức mạnh của Transformer nằm ở khả năng song song hóa cao (cho phép huấn luyện trên các tập dữ liệu khổng lồ) và khả năng nắm bắt các mối quan hệ phức tạp, phụ thuộc xa giữa các phần tử trong dữ liệu tuần tự.
Từ Transformer Đến LLM: Sức Mạnh Của Quy Mô
LLM (Large Language Models) là các mô hình được xây dựng dựa trên kiến trúc Transformer (thường là biến thể chỉ có Encoder, chỉ có Decoder, hoặc cả hai) và được huấn luyện trên một lượng dữ liệu văn bản và mã khổng lồ (hàng terabyte). Chính quy mô về kiến trúc (hàng tỷ đến hàng nghìn tỷ tham số) và dữ liệu huấn luyện đã mang lại cho LLM những khả năng đáng kinh ngạc:
- Hiểu biết sâu sắc về ngôn ngữ: Nắm bắt ngữ pháp, ngữ nghĩa, các sắc thái, thành ngữ, thậm chí cả kiến thức về thế giới.
- Khả năng sinh văn bản sáng tạo: Viết thơ, kịch bản, email, báo cáo…
- Suy luận và giải quyết vấn đề: Trả lời câu hỏi, tóm tắt văn bản, dịch thuật, viết mã, giải các bài toán logic đơn giản.
- Học hỏi từ ngữ cảnh (In-context Learning): Khả năng thực hiện các tác vụ mới chỉ bằng cách được cung cấp một vài ví dụ trong prompt mà không cần huấn luyện lại mô hình.
LLM phổ biến bao gồm GPT-3.5, GPT-4 (OpenAI), LaMDA, PaLM, Gemini (Google), Claude (Anthropic), Llama (Meta), Mistral, Mixtral (Mistral AI), và nhiều mô hình mã nguồn mở khác.
LLM Trong Vòng Lặp AI Agent
Như chúng ta đã thảo luận trong bài viết về Vòng Lặp Agent: Nhận Thức, Suy Luận và Hành Động, một AI Agent thường hoạt động theo chu trình: Nhận thức → Suy luận → Hành động. LLM là một thành phần lý tưởng để đóng vai trò trung tâm trong vòng lặp này, đặc biệt là ở giai đoạn Suy luận và hỗ trợ các giai đoạn khác.
LLM và Giai Đoạn Nhận Thức (Perception)
Mặc dù LLM chủ yếu xử lý văn bản, chúng có thể giúp agent “hiểu” dữ liệu nhận thức được từ môi trường. Ví dụ:
- Phân tích văn bản từ cảm biến, log hệ thống hoặc phản hồi của người dùng để trích xuất thông tin quan trọng.
- Sử dụng các mô hình multimodal (đa phương thức) kết hợp LLM với mô hình thị giác máy tính hoặc âm thanh để hiểu hình ảnh, video hoặc âm thanh và mô tả chúng bằng ngôn ngữ tự nhiên.
- Diễn giải kết quả trả về từ các công cụ hoặc API bên ngoài.
LLM và Giai Đoạn Suy Luận (Reasoning)
Đây là nơi LLM tỏa sáng. Khả năng của LLM trong việc xử lý, tổng hợp và tạo ra văn bản biến chúng thành một “bộ não” mạnh mẽ cho agent:
- Lập kế hoạch (Planning): LLM có thể phân tích mục tiêu hiện tại và tạo ra một chuỗi các bước hoặc hành động cần thực hiện để đạt được mục tiêu đó. Chúng có thể sử dụng các kỹ thuật prompt engineering như Chain-of-Thought (CoT) hoặc Tree-of-Thought (ToT) để suy luận từng bước.
- Hiểu biết về môi trường và trạng thái: LLM có thể duy trì và cập nhật một “mô hình thế giới” (world model) đơn giản về môi trường hiện tại của agent dựa trên thông tin nhận thức được.
- Ra quyết định: Dựa trên kế hoạch và trạng thái môi trường, LLM có thể quyết định hành động tiếp theo nào là phù hợp nhất.
- Học hỏi và Thích ứng: LLM có thể phân tích kết quả của các hành động trước đó (phản hồi từ môi trường) và sử dụng thông tin đó để cải thiện kế hoạch hoặc chiến lược trong tương lai.
Ví dụ về prompt đơn giản để LLM thực hiện suy luận:
Bạn là một trợ lý AI giúp người dùng tìm kiếm thông tin trên internet.
Mục tiêu hiện tại: Tìm 3 bài báo khoa học mới nhất về "điện toán lượng tử" được xuất bản trong năm 2023-2024.
Trạng thái hiện tại: Người dùng đã yêu cầu tìm kiếm.
Công cụ có sẵn: Công cụ tìm kiếm web.
Hãy đưa ra kế hoạch từng bước để hoàn thành mục tiêu này.
Ví dụ:
Bước 1: Sử dụng công cụ tìm kiếm với từ khóa "bài báo khoa học điện toán lượng tử 2023-2024".
Bước 2: Phân tích kết quả tìm kiếm, xác định các liên kết đến bài báo khoa học.
Bước 3: Kiểm tra năm xuất bản của các bài báo tìm được.
Bước 4: Chọn ra 3 bài phù hợp nhất.
Bước 5: Báo cáo kết quả cho người dùng (tiêu đề và link nếu có).
Kế hoạch của bạn là gì?LLM và Giai Đoạn Hành Động (Action)
LLM không chỉ suy luận mà còn có thể là động lực trực tiếp cho hành động hoặc tạo ra các lệnh để agent thực hiện hành động:
- Tạo ra phản hồi ngôn ngữ tự nhiên: Giao tiếp với người dùng hoặc các agent khác.
- Gọi công cụ (Tool Calling): LLM có thể quyết định khi nào và sử dụng công cụ nào dựa trên kế hoạch. Chúng có thể tạo ra các tham số cần thiết cho công cụ. Đây là chủ đề chúng ta đã đề cập trong bài viết về xây dựng công cụ AI.
- Sinh mã (Code Generation): Tạo ra mã lập trình để agent thực hiện các tác vụ kỹ thuật.
- Tương tác với API: Tạo ra các yêu cầu HTTP hoặc gọi các hàm API.
Ví dụ về cách LLM có thể gọi công cụ:
// LLM nhận đầu vào: "Gửi email cho John báo rằng cuộc họp bị hoãn đến 3 giờ chiều ngày mai."
// LLM suy luận và quyết định sử dụng công cụ gửi email.
// Đầu ra của LLM có thể có định dạng JSON (tùy thuộc vào cấu trúc prompt/API):
{
"action": "send_email",
"parameters": {
"to": "[email protected]", // LLM có thể cần một công cụ khác để tra cứu địa chỉ email từ tên, hoặc thông tin này có sẵn trong context.
"subject": "Hoãn cuộc họp",
"body": "Chào John,\n\nCuộc họp của chúng ta sẽ bị hoãn đến 3 giờ chiều ngày mai.\n\nTrân trọng,\n[Tên của Agent]"
}
}
// Hệ thống của agent sẽ nhận đầu ra này và thực thi công cụ "send_email" với các tham số đã cho.Các Thách Thức Khi Sử Dụng LLM Cho AI Agent
Mặc dù mạnh mẽ, việc sử dụng LLM trong AI Agent không phải lúc nào cũng dễ dàng. Các thách thức bao gồm:
- Chi phí: Các mô hình lớn, mạnh mẽ thường có chi phí sử dụng (qua API) khá cao.
- Độ trễ (Latency): Việc gọi API đến LLM có thể mất vài giây, ảnh hưởng đến khả năng phản hồi nhanh của agent.
- “Ảo giác” (Hallucination): LLM đôi khi tạo ra thông tin không chính xác hoặc bịa đặt. Điều này rất nguy hiểm đối với agent cần hoạt động dựa trên sự thật.
- Tính phi xác định (Non-determinism): Với cùng một prompt, LLM có thể đưa ra các phản hồi hơi khác nhau mỗi lần. Điều này có thể khiến hành vi của agent khó đoán hoặc thiếu nhất quán.
- Quản lý Context Window: LLM có giới hạn về lượng thông tin (token) mà chúng có thể xử lý trong một lần gọi (context window). Việc duy trì trạng thái và lịch sử của agent trong giới hạn này là một thách thức kỹ thuật.
- Prompt Engineering: Việc thiết kế prompt hiệu quả để LLM thực hiện đúng vai trò (suy luận, lập kế hoạch, gọi công cụ) đòi hỏi kỹ năng và thử nghiệm.
So Sánh Các Cách Tiếp Cận Agent Dựa Trên LLM
Có nhiều cách khác nhau để tích hợp LLM vào kiến trúc agent. Dưới đây là một bảng tóm tắt đơn giản về một số cách tiếp cận phổ biến:
| Cách Tiếp Cận | Mô tả | Ưu điểm | Nhược điểm | Ứng dụng Phổ biến |
|---|---|---|---|---|
| Simple Prompting Agent | LLM nhận prompt mô tả mục tiêu và các công cụ, tự sinh ra chuỗi hành động hoặc gọi công cụ trực tiếp. | Đơn giản, dễ triển khai ban đầu. | Khó xử lý các tác vụ phức tạp, dài hơi. Dễ gặp vấn đề với context window. | Chatbot đơn giản, agent thực hiện một tác vụ cụ thể. |
| ReAct Agent | LLM luân phiên giữa việc suy luận (Reasoning) và hành động (Action). LLM sinh ra suy nghĩ bên trong (thought) sau đó quyết định hành động tiếp theo. | Minh bạch hơn trong quá trình suy luận. Có khả năng phục hồi sau lỗi tốt hơn. | Prompt phức tạp hơn. Yêu cầu nhiều lượt gọi LLM. | Agent cần lập kế hoạch và thực hiện nhiều bước (ví dụ: tìm kiếm thông tin, tóm tắt, báo cáo). |
| Plan-and-Execute Agent | LLM đầu tiên tạo ra một kế hoạch tổng thể. Sau đó, một module thực thi sẽ đi theo kế hoạch đó, có thể gọi lại LLM cho các bước chi tiết hoặc xử lý các trường hợp đặc biệt. | Cấu trúc rõ ràng. Giúp LLM tập trung vào lập kế hoạch cấp cao. | Yêu cầu thiết kế module thực thi riêng. Kém linh hoạt nếu cần thay đổi kế hoạch đột ngột. | Các tác vụ có cấu trúc rõ ràng (ví dụ: xử lý quy trình làm việc, tự động hóa). |
| Meta-Agent / Hierarchical Agent | Sử dụng nhiều LLM hoặc nhiều agent, với một agent chính (meta-agent) điều phối các agent con chuyên biệt. | Có khả năng xử lý các vấn đề rất phức tạp bằng cách chia nhỏ. Tận dụng các LLM/agent chuyên biệt. | Rất phức tạp để thiết kế và quản lý luồng làm việc giữa các agent. | Dự án lớn, phức tạp yêu cầu chuyên môn đa dạng. |
Việc lựa chọn cách tiếp cận phù hợp phụ thuộc vào độ phức tạp của tác vụ, tài nguyên sẵn có và yêu cầu về hiệu suất của agent.
Kết Luận
Transformer và các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) dựa trên chúng đã mở ra những khả năng chưa từng có trong việc phát triển AI Agent. Bằng cách đóng vai trò là bộ não cho agent, LLM cho phép chúng nhận thức thông tin phức tạp, suy luận, lập kế hoạch và thực hiện các hành động tinh vi. Mặc dù vẫn còn những thách thức cần vượt qua liên quan đến độ tin cậy, chi phí và hiệu suất, sự phát triển nhanh chóng của lĩnh vực này hứa hẹn sẽ mang lại những agent ngày càng thông minh và có năng lực hơn trong tương lai gần.
Hiểu rõ cách hoạt động của Transformer và khả năng của LLM là bước đi thiết yếu trên con đường trở thành nhà phát triển AI Agent. Trong các bài viết tiếp theo, chúng ta sẽ đi sâu hơn vào các kỹ thuật cụ thể để xây dựng và tối ưu hóa AI Agent sử dụng LLM.
Hãy tiếp tục theo dõi series “AI Agent Roadmap” để không bỏ lỡ những kiến thức và kỹ năng quan trọng này nhé!
