AI Agent Roadmap: Lựa chọn LLM phù hợp cho các tác vụ Suy luận và Lập kế hoạch

Chào mừng các bạn đã quay trở lại với series “AI Agent Roadmap”! Trong các bài viết trước, chúng ta đã cùng nhau khám phá AI Agent là gì và cách chúng hoạt động, đi sâu vào Vòng Lặp Agent: Nhận thức, Suy luận và Hành động, và tìm hiểu cách xây dựng công cụ hiệu quả cho Agent. Chúng ta cũng đã lướt qua các trường hợp sử dụng thực tế, và hiểu hơn về nền tảng như Transformers và LLM, Tokenization, Cửa sổ ngữ cảnh, định giá theo Token, cách kiểm soát sinh văn bản bằng Temperature, Top-p, và sự khác biệt giữa mô hình trọng số mở và trọng số đóng.

Như chúng ta đã thảo luận, Đại Mô hình Ngôn ngữ (LLM) đóng vai trò là “bộ não” cốt lõi của hầu hết các AI Agent hiện đại. Chúng không chỉ sinh ra văn bản hay trả lời câu hỏi đơn giản, mà còn chịu trách nhiệm cho khả năng suy luận (Reasoning) và lập kế hoạch (Planning) – hai năng lực cực kỳ quan trọng giúp Agent xử lý các tác vụ phức tạp và đa bước. Nhưng với vô số LLM đang xuất hiện mỗi ngày, làm thế nào để chọn được mô hình phù hợp nhất cho nhu cầu suy luận và lập kế hoạch của Agent của bạn? Đó chính là chủ đề của bài viết hôm nay.

Vì sao Suy luận và Lập kế hoạch Quan trọng cho AI Agent?

Hãy nhớ lại vòng lặp Agent cơ bản: Nhận thức (Perception) -> Suy luận (Reasoning) -> Hành động (Action). Khả năng suy luận cho phép Agent xử lý thông tin từ môi trường (Nhận thức), phân tích, đưa ra kết luận logic và xác định bước tiếp theo cần thiết. Lập kế hoạch là khả năng Agent vạch ra một chuỗi các hành động để đạt được mục tiêu cuối cùng, thường bao gồm nhiều bước trung gian và đòi hỏi sự hiểu biết về mối quan hệ giữa các hành động và kết quả.

Đối với các tác vụ đơn giản, một LLM cơ bản có thể đủ. Ví dụ, trả lời một câu hỏi dựa trên thông tin có sẵn. Tuy nhiên, khi chúng ta muốn Agent thực hiện các công việc đòi hỏi sự “thông minh” thực sự – chẳng hạn như:

• Giải một bài toán phức tạp nhiều bước.
• Lên kế hoạch cho một chuyến đi bao gồm đặt vé, khách sạn, lịch trình.
• Debug mã nguồn dựa trên lỗi báo cáo.
• Tương tác với một hệ thống thông qua chuỗi các API call.
• Đóng vai trò là trợ lý cá nhân cho NPC trong game để chúng có hành vi phức tạp hơn.

… thì khả năng suy luận và lập kế hoạch của LLM trở nên tối quan trọng. Một Agent chỉ có khả năng nhận thức và hành động mà thiếu đi khả năng suy luận và lập kế hoạch giống như một người chỉ biết nhìn và làm theo chỉ dẫn từng bước một, không thể tự giải quyết vấn đề hay thích nghi với tình huống mới.

Các Yếu tố Chính Cần Xem xét khi Chọn LLM

Không phải LLM nào cũng giỏi như nhau trong việc suy luận và lập kế hoạch. Một số yếu tố chính quyết định hiệu suất của LLM trong các tác vụ này bao gồm:

Khả năng Tuân thủ Hướng dẫn (Instruction Following)

Đây là nền tảng. Một LLM tốt cho Agent cần hiểu rõ các chỉ dẫn phức tạp, nhiều bước, và tuân thủ chúng một cách chính xác. Khả năng phản hồi các prompt được thiết kế cho suy luận (như CoT – Chain-of-Thought) là minh chứng cho điều này. Việc kiểm soát quá trình sinh văn bản thông qua các tham số như Temperature hay Top-p cũng ảnh hưởng đến sự “sáng tạo” hay “logic” của câu trả lời, có thể cần điều chỉnh cho các tác vụ suy luận.

Kích thước Cửa sổ Ngữ cảnh (Context Window Size)

Suy luận và lập kế hoạch thường đòi hỏi Agent ghi nhớ và xử lý một lượng lớn thông tin: lịch sử cuộc trò chuyện, trạng thái hiện tại của môi trường, các công cụ có sẵn, mục tiêu, và các bước đã thực hiện. Kích thước cửa sổ ngữ cảnh lớn cho phép LLM giữ lại nhiều thông tin liên quan hơn trong một lần gọi API, giúp duy trì sự nhất quán, hiểu ngữ cảnh sâu sắc hơn và thực hiện các kế hoạch dài hơi hơn mà không bị “quên” các chi tiết quan trọng. Tuy nhiên, cần lưu ý ảnh hưởng của Tokenization đến số lượng thông tin có thể chứa trong cửa sổ này.

Khả năng Xử lý Chuỗi Suy luận (Chain-of-Thought)

Các LLM hiện đại thể hiện khả năng suy luận tốt hơn khi được khuyến khích “nghĩ từng bước” trước khi đưa ra câu trả lời cuối cùng (Chain-of-Thought – CoT). Khả năng này không chỉ giúp mô hình đến được kết quả chính xác hơn mà còn giúp chúng ta, những nhà phát triển, hiểu được quá trình suy luận của Agent và debug khi cần thiết. Các mô hình mạnh mẽ hơn thường thể hiện khả năng CoT tự nhiên hoặc được cải thiện đáng kể khi sử dụng kỹ thuật prompt CoT.

Khả năng Tích hợp Công cụ (Tool Integration)

Như đã đề cập trong bài viết về xây dựng công cụ AI tốt hơn, khả năng tương tác với các công cụ bên ngoài (tìm kiếm web, tính toán, truy vấn database, gọi API,…) là cực kỳ quan trọng cho Agent. Một LLM giỏi suy luận cần có khả năng không chỉ quyết định *khi nào* cần sử dụng công cụ, mà còn *chọn đúng công cụ* và *truyền tham số chính xác* cho công cụ đó dựa trên ngữ cảnh và mục tiêu hiện tại. Khả năng này thường được gọi là “Function Calling” hoặc “Tool Use”.

Tính Nhất quán và Độ tin cậy

Trong các tác vụ suy luận/lập kế hoạch phức tạp, Agent cần duy trì tính nhất quán trong các bước và dựa vào thông tin đáng tin cậy (nội tại mô hình hoặc từ công cụ bên ngoài). Một số mô hình có xu hướng “bịa đặt” (hallucination) cao hơn hoặc đưa ra các bước suy luận mâu thuẫn hơn các mô hình khác. Độ tin cậy này là yếu tố then chốt cho sự ổn định của Agent.

Chi phí và Tốc độ (Cost and Latency)

Suy luận và lập kế hoạch thường đòi hỏi nhiều lượt gọi LLM, đặc biệt khi sử dụng các kỹ thuật như CoT hoặc Self-Reflection. Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí hoạt động (đặc biệt với các mô hình định giá dựa trên token) và độ trễ (latency) của Agent. Cân bằng giữa hiệu suất suy luận và chi phí/tốc độ là điều cần thiết.

Các LLM Phổ biến và Khả năng Suy luận/Lập kế hoạch của chúng

Thị trường LLM rất năng động, nhưng có một số mô hình/gia đình mô hình nổi bật cho các tác vụ đòi hỏi suy luận:

1. Các Mô hình của OpenAI (GPT-4, GPT-3.5)

• Ưu điểm: Nổi tiếng với khả năng tuân thủ hướng dẫn, CoT mạnh mẽ, và khả năng tích hợp công cụ (Function Calling) xuất sắc. GPT-4, đặc biệt là các phiên bản mới hơn, thường được coi là một trong những mô hình hàng đầu cho các tác vụ suy luận phức tạp. Có cửa sổ ngữ cảnh lớn.
• Nhược điểm: Trọng số đóng (Closed-source), chi phí có thể cao, đôi khi có độ trễ cao hơn các mô hình nhỏ.

2. Các Mô hình của Anthropic (Claude 3 Series: Opus, Sonnet, Haiku)

• Ưu điểm: Claude 3 đặc biệt nổi bật với cửa sổ ngữ cảnh rất lớn (lên tới 200K token, tương đương khoảng 150K từ), rất hữu ích cho các tác vụ cần đọc và xử lý lượng lớn thông tin. Khả năng suy luận và tuân thủ hướng dẫn của Opus được đánh giá rất cao, cạnh tranh trực tiếp với GPT-4. Được thiết kế với trọng tâm an toàn và giảm thiểu các phản hồi độc hại.
• Nhược điểm: Trọng số đóng, chi phí cạnh tranh (đặc biệt Opus có thể đắt), Haiku nhanh và rẻ nhưng khả năng suy luận kém hơn Opus/Sonnet.

3. Các Mô hình của Google (Gemini Series: Ultra, Pro, Nano)

• Ưu điểm: Được xây dựng để xử lý các tác vụ đa phương thức (multimodal), có thể hữu ích nếu Agent cần suy luận dựa trên hình ảnh, âm thanh… Gemini Ultra cạnh tranh với các mô hình hàng đầu khác về khả năng suy luận. Tích hợp sâu với hệ sinh thái Google.
• Nhược điểm: Trọng số đóng, hiệu suất và tính nhất quán có thể khác nhau giữa các phiên bản và tác vụ.

4. Các Mô hình Mở (Llama, Mistral, Mixtral, Yi, Qwen, etc.)

• Ưu điểm: Trọng số mở (Open-source), cho phép tùy chỉnh, fine-tune, và triển khai trên hạ tầng riêng (kiểm soát dữ liệu và chi phí). Cộng đồng phát triển sôi nổi, liên tục cải tiến. Mixtral 8x7B là một ví dụ về mô hình mở có khả năng suy luận tốt và hiệu quả về chi phí/tốc độ.
• Nhược điểm: Hiệu suất suy luận có thể chưa bằng các mô hình đóng tốt nhất (tùy mô hình), cần đầu tư vào hạ tầng và kỹ năng quản lý mô hình. Yêu cầu cấu hình phần cứng mạnh hơn cho các mô hình lớn.

Dưới đây là bảng tóm tắt so sánh (lưu ý bảng này chỉ mang tính tương đối và có thể thay đổi nhanh chóng khi các mô hình mới ra mắt):

Chiến lược Đánh giá và Lựa chọn LLM

Việc lựa chọn không chỉ dựa trên bảng so sánh. Bạn cần thực hiện quy trình đánh giá phù hợp với nhu cầu cụ thể của Agent:

1. Định nghĩa Rõ ràng Tác vụ Suy luận/Lập kế hoạch

Agent của bạn cần làm gì? Mức độ phức tạp của các bước suy luận là bao nhiêu? Kế hoạch có bao nhiêu bước? Cần bao nhiêu thông tin ngữ cảnh? Có cần sử dụng công cụ không, và nếu có, công cụ đó phức tạp đến mức nào? Trả lời những câu hỏi này giúp bạn thu hẹp phạm vi các mô hình tiềm năng.

2. Thử nghiệm với Prompt Engineering

Áp dụng các kỹ thuật prompt engineering khác nhau (như Zero-shot CoT, Few-shot CoT, ReAct) với một tập các tác vụ thử nghiệm điển hình của Agent. Quan sát xem mô hình nào có thể tạo ra chuỗi suy luận logic, chính xác, và dẫn đến kết quả mong muốn. Các bài viết về kiểm soát quá trình sinh văn bản cũng rất hữu ích ở đây.

Ví dụ về prompt CoT đơn giản:

User: Tôi có 3 quả táo. Tôi nhận thêm 2 quả táo từ bạn và ăn 1 quả. Tôi còn lại bao nhiêu quả táo?

Assistant: Hãy suy nghĩ từng bước:
1. Ban đầu tôi có 3 quả táo.
2. Tôi nhận thêm 2 quả táo, vì vậy số táo là 3 + 2 = 5.
3. Tôi ăn 1 quả táo, vì vậy số táo còn lại là 5 - 1 = 4.
Kết quả cuối cùng là 4 quả táo.

Bạn sẽ đánh giá xem LLM có tự động thực hiện các bước suy luận như vậy không (Zero-shot CoT) hoặc có làm được khi được hướng dẫn rõ ràng (“Hãy suy nghĩ từng bước:”) hay không.

3. Đánh giá Hiệu suất và Độ tin cậy

Đối với một tập dữ liệu thử nghiệm lớn hơn, đo lường tỷ lệ hoàn thành tác vụ thành công của Agent khi sử dụng các LLM khác nhau. Ghi nhận các trường hợp thất bại và phân tích nguyên nhân (sai bước suy luận, gọi sai công cụ, hiểu sai ngữ cảnh…).

4. Phân tích Chi phí và Tốc độ

Chạy các thử nghiệm tải (load testing) để ước tính chi phí trên mỗi tác vụ hoặc mỗi người dùng. Đo lường độ trễ trung bình và độ trễ ở các percentiles cao (ví dụ: P95, P99) để đảm bảo trải nghiệm người dùng chấp nhận được.

5. Cân nhắc các Yếu tố Thực tế khác

Bao gồm yêu cầu về bảo mật dữ liệu (có thể ảnh hưởng đến việc chọn giữa mô hình đóng và mở), dễ dàng tích hợp API, hỗ trợ từ nhà cung cấp hoặc cộng đồng.

Các Kỹ thuật Nâng cao Khả năng Suy luận (Độc lập với Mô hình)

Ngay cả khi bạn đã chọn được LLM “tốt nhất” trong tầm tay, vẫn có những kỹ thuật ở cấp độ Agent framework mà bạn có thể áp dụng để cải thiện đáng kể khả năng suy luận và lập kế hoạch:

1. Kỹ thuật Prompt Nâng cao

Ngoài CoT đơn giản, có nhiều biến thể như:

• Chain-of-Thought-Self-Consistency (CoT-SC): Tạo ra nhiều chuỗi suy luận khác nhau và chọn kết quả phổ biến nhất.
• Tree-of-Thoughts (ToT): Mở rộng CoT thành một cây suy luận, cho phép LLM khám phá các khả năng khác nhau ở mỗi bước.
• Graph-of-Thoughts (GoT): Tổng quát hơn ToT, cho phép các nút suy luận kết nối phức tạp hơn.

Các kỹ thuật này thường đòi hỏi nhiều lượt gọi LLM hơn, làm tăng chi phí và độ trễ, nhưng có thể cải thiện đáng kể độ chính xác cho các tác vụ rất khó.

2. Framework ReAct (Reasoning and Acting)

Framework này xen kẽ các bước suy luận (Thought), hành động (Action), và quan sát (Observation). LLM trước hết suy luận về bước tiếp theo, sau đó quyết định hành động (ví dụ: sử dụng một công cụ – liên kết lại với bài Xây dựng Công cụ AI Tốt hơn), thực hiện hành động đó, và cuối cùng quan sát kết quả để tiếp tục vòng lặp. Điều này mô phỏng cách con người giải quyết vấn đề và đặc biệt hiệu quả khi Agent cần tương tác với môi trường bên ngoài.

3. Self-Reflection và Self-Correction

Agent có thể được hướng dẫn để tự xem xét lại quá trình suy luận hoặc kết quả hành động của mình, xác định lỗi sai và cố gắng sửa chữa. Kỹ thuật này thường liên quan đến việc đưa phản hồi (ví dụ: lỗi API, kết quả không mong muốn) trở lại LLM trong ngữ cảnh mới để nó suy luận lại.

4. Tích hợp với Hệ thống Lập kế hoạch Truyền thống (Planning Systems)

Đối với các vấn đề lập kế hoạch rất cấu trúc và logic (như trong robotics hoặc game), LLM có thể được sử dụng để dịch vấn đề thành định dạng mà các hệ thống lập kế hoạch truyền thống có thể xử lý (ví dụ: PDDL – Planning Domain Definition Language), và sau đó hệ thống truyền thống sẽ tạo ra kế hoạch chi tiết. LLM sau đó có thể diễn giải lại kế hoạch đó cho Agent hoặc người dùng.

Kết luận: Con Đường Phía Trước

Việc lựa chọn LLM cho các tác vụ suy luận và lập kế hoạch là một quyết định quan trọng trong việc xây dựng AI Agent mạnh mẽ. Không có “một mô hình phù hợp cho tất cả”. Lựa chọn tốt nhất phụ thuộc vào sự cân bằng giữa khả năng suy luận, kích thước ngữ cảnh, khả năng tích hợp công cụ, chi phí, tốc độ, và các yêu cầu về triển khai (mô hình đóng hay mở) cho trường hợp sử dụng cụ thể của bạn.

Là nhà phát triển AI Agent, bạn cần không ngừng theo dõi sự phát triển của các LLM mới, thử nghiệm chúng với các tác vụ điển hình, và áp dụng các kỹ thuật prompt engineering cùng framework Agent phù hợp để khai thác tối đa khả năng của mô hình đã chọn. Hãy bắt đầu bằng việc thử nghiệm với các mô hình có API phổ biến như GPT hay Claude, sau đó khám phá các mô hình mở nếu yêu cầu về chi phí hoặc tùy chỉnh trở nên quan trọng hơn.

Trong các bài viết tiếp theo của series “AI Agent Roadmap”, chúng ta sẽ đi sâu hơn vào việc triển khai các kỹ thuật như ReAct hay Self-Reflection, cũng như khám phá cách quản lý trạng thái và bộ nhớ cho Agent – những yếu tố cũng không kém phần quan trọng để Agent có thể suy luận và lập kế hoạch hiệu quả trong môi trường động và phức tạp.

Chúc bạn thành công trên hành trình xây dựng những AI Agent thông minh hơn!