Mục lục
Công cụ: Cánh tay nối dài của AI Agent
Trong hành trình xây dựng AI Agent mà chúng ta đang khám phá qua loạt bài “AI Agent Roadmap”, chúng ta đã cùng nhau tìm hiểu AI Agent là gì và cách chúng hoạt động, đi sâu vào Vòng Lặp Agent với các giai đoạn Nhận Thức, Suy Luận và Hành Động. Chúng ta cũng đã thảo luận về nền tảng công nghệ như Transformers và LLM, cũng như các kỹ thuật quan trọng như Prompt Engineering và RAG (Retrieval Augmented Generation) để làm cho agent thông minh hơn.
Tuy nhiên, sức mạnh thực sự của một AI Agent không chỉ nằm ở khả năng suy luận nội tại của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), mà còn ở khả năng tương tác với thế giới bên ngoài. Đây chính là lúc “công cụ” (Tools) phát huy vai trò của mình. Công cụ là những chức năng hoặc API mà agent có thể gọi để thực hiện các hành động, truy xuất thông tin thời gian thực, hoặc tương tác với các hệ thống khác. Ví dụ, một agent cần kiểm tra thời tiết sẽ cần một công cụ dự báo thời tiết, một agent cần tìm kiếm thông tin trên web sẽ cần một công cụ tìm kiếm, hoặc một agent cần gửi email sẽ cần một công cụ gửi email.
Việc thiết kế công cụ hiệu quả là một khía cạnh then chốt, thường bị đánh giá thấp, trong việc xây dựng các AI Agent đáng tin cậy và mạnh mẽ. Một công cụ được thiết kế tốt giúp LLM dễ dàng hiểu cách sử dụng, cung cấp đầu ra rõ ràng để agent xử lý và có cơ chế xử lý lỗi vững chắc để agent có thể phục hồi sau các sự cố không mong muốn. Bài viết này sẽ đi sâu vào ba khía cạnh cốt lõi khi thiết kế công cụ cho AI Agent: Đầu vào (Input), Đầu ra (Output) và Xử lý Lỗi (Error Handling).
Tại sao Thiết kế Công cụ Lại Quan trọng?
Như chúng ta đã biết, LLM có những giới hạn cố hữu. Chúng có kiến thức bị giới hạn bởi dữ liệu huấn luyện (thường không cập nhật theo thời gian), không thể thực hiện các hành động vật lý hoặc kỹ thuật số trong thế giới thực, và không thể truy cập thông tin ngoài phạm vi ngữ cảnh (context window) hiện tại (AI Agent Roadmap: Hướng dẫn về Cửa sổ Ngữ cảnh và Độ dài Tối đa trong LLM).
Công cụ là giải pháp để vượt qua những giới hạn này. Chúng cung cấp cho agent khả năng:
- Truy cập thông tin cập nhật: Gọi API thời tiết, tra cứu giá cổ phiếu, đọc nội dung trang web.
- Thực hiện hành động: Gửi email, tạo lịch hẹn, đăng bài lên mạng xã hội, gọi API backend (AI Agent Roadmap: Git & REST API – Nền Tảng Cho Nhà Phát Triển Agent).
- Thực hiện các phép tính phức tạp: Sử dụng máy tính, chạy mã lập trình.
- Tương tác với hệ thống bên ngoài: Kết nối cơ sở dữ liệu, gọi các dịch vụ microservice.
Để LLM có thể sử dụng các công cụ này một cách hiệu quả, chúng cần hiểu:
- Công cụ nào có sẵn?
- Công cụ đó làm gì?
- Những thông tin đầu vào nào cần thiết để gọi công cụ đó?
- Kết quả đầu ra của công cụ trông như thế nào?
- Điều gì xảy ra khi công cụ gặp lỗi và agent nên làm gì tiếp theo?
Đây chính là lý do việc thiết kế cẩn thận các khía cạnh Đầu vào, Đầu ra và Xử lý Lỗi là cực kỳ quan trọng.
Thiết Kế Đầu vào (Input) cho Công cụ
Đầu vào của một công cụ là thông tin mà agent (thường là LLM đang trong quá trình suy luận) cần cung cấp để công cụ thực hiện chức năng của nó. Việc thiết kế đầu vào cần đảm bảo sự rõ ràng, chính xác và dễ hiểu cho LLM.
Định nghĩa Rõ ràng
LLM cần biết chính xác công cụ mong đợi loại dữ liệu gì và ở định dạng nào. Điều này thường được truyền đạt thông qua “định nghĩa công cụ” (tool definition) hoặc “lược đồ” (schema) được cung cấp cho LLM trong prompt hoặc thông qua các cơ chế gọi hàm (function calling) của các LLM hiện đại.
Ví dụ, một công cụ tìm kiếm cơ bản có thể chỉ cần một chuỗi truy vấn duy nhất.
{
"name": "web_search",
"description": "Tìm kiếm thông tin trên internet.",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"query": {
"type": "string",
"description": "Cụm từ cần tìm kiếm."
}
},
"required": ["query"]
}
}
Trong khi đó, một công cụ tạo lịch hẹn có thể cần nhiều thông tin hơn:
{
"name": "create_calendar_event",
"description": "Tạo một sự kiện mới trong lịch.",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"title": {
"type": "string",
"description": "Tiêu đề của sự kiện."
},
"start_time": {
"type": "string",
"format": "date-time",
"description": "Thời gian bắt đầu sự kiện (ISO 8601)."
},
"end_time": {
"type": "string",
"format": "date-time",
"description": "Thời gian kết thúc sự kiện (ISO 8601)."
},
"attendees": {
"type": "array",
"items": {
"type": "string",
"format": "email"
},
"description": "Danh sách email của những người tham dự."
}
},
"required": ["title", "start_time", "end_time"]
}
}
Định nghĩa này giúp LLM hiểu các tham số cần thiết (`title`, `start_time`, `end_time`, `attendees`), kiểu dữ liệu của chúng (`string`, `array`) và mục đích (`description`).
Độ Chi Tiết và Tính Đặc Thù
Đầu vào nên đủ chi tiết để công cụ thực hiện nhiệm vụ, nhưng không quá phức tạp khiến LLM khó tạo ra. Tránh các tham số mơ hồ hoặc có nhiều cách hiểu. Cung cấp các ràng buộc (ví dụ: định dạng ngày tháng, phạm vi giá trị) nếu có thể.
Kiểm Tra và Xác thực Đầu vào
Bản thân công cụ nên có cơ chế kiểm tra và xác thực đầu vào nhận được từ agent. Dù LLM cố gắng tuân thủ định nghĩa, đôi khi chúng vẫn có thể tạo ra đầu vào không hợp lệ. Công cụ cần phát hiện các trường hợp này và trả về lỗi rõ ràng (chúng ta sẽ nói về điều này trong phần xử lý lỗi).
Tóm lại, thiết kế đầu vào tốt là tạo ra một “giao diện” rõ ràng và tường minh cho công cụ, giúp LLM dễ dàng “đàm thoại” và sử dụng nó một cách chính xác.
Thiết Kế Đầu ra (Output) của Công cụ
Đầu ra của công cụ là kết quả được trả về cho agent sau khi công cụ hoàn thành công việc. Agent sẽ sử dụng đầu ra này để cập nhật trạng thái, suy luận bước tiếp theo, hoặc trả lời người dùng. Do đó, đầu ra cần phải:
Có Cấu trúc và Dễ Phân tích
LLM hoạt động tốt nhất khi xử lý dữ liệu có cấu trúc. Thay vì trả về một đoạn văn bản tự do dài dòng, hãy cố gắng cấu trúc đầu ra dưới dạng JSON, XML hoặc một định dạng dễ phân tích khác.
Ví dụ, đầu ra của công cụ tìm kiếm có thể là một mảng các kết quả, mỗi kết quả chứa tiêu đề, URL và đoạn trích ngắn:
{
"results": [
{
"title": "Thiết Kế Công Cụ cho AI Agent",
"url": "https://example.com/bai-viet-ve-cong-cu",
"snippet": "Tìm hiểu về thiết kế đầu vào, đầu ra và xử lý lỗi cho công cụ AI Agent."
},
{
"title": "Hướng dẫn Xây dựng AI Agent",
"url": "https://example.com/series-ai-agent-roadmap",
"snippet": "Tổng quan về loạt bài viết AI Agent Roadmap..."
}
]
}
Định dạng này giúp LLM dễ dàng trích xuất thông tin cần thiết (ví dụ: các URL để truy cập thêm chi tiết, hoặc các đoạn trích để tóm tắt).
Ngắn Gọn và Liên Quan
Chỉ trả về thông tin mà agent có khả năng sử dụng. Tránh trả về lượng lớn dữ liệu không cần thiết, vì điều này sẽ chiếm dụng không gian trong cửa sổ ngữ cảnh của LLM (AI Agent Roadmap: Hướng dẫn về Cửa sổ Ngữ cảnh và Độ dài Tối đa trong LLM) và có thể làm tăng chi phí xử lý (đặc biệt khi chi phí được tính dựa trên token). Lọc bớt dữ liệu không cần thiết ở phía công cụ nếu có thể.
Có Thể Dự Đoán
Mặc dù nội dung cụ thể của đầu ra sẽ thay đổi tùy thuộc vào đầu vào, cấu trúc của đầu ra nên nhất quán. Nếu công cụ có thể trả về nhiều loại kết quả khác nhau, hãy định nghĩa rõ ràng các cấu trúc này và sử dụng một trường phân biệt (ví dụ: trường `type`) để agent biết nó đang xử lý loại kết quả nào.
Thông Báo Trạng Thái
Ngoài dữ liệu kết quả, đầu ra cũng nên bao gồm thông tin về trạng thái hoạt động của công cụ. Điều này có thể là một mã trạng thái HTTP (nếu công cụ là một API REST) hoặc một trường `status` (ví dụ: `success`, `failure`, `partial_success`). Thông tin này đặc biệt quan trọng cho việc xử lý lỗi.
Xử lý Lỗi (Error Handling) cho Công cụ
Không có hệ thống nào hoàn hảo, và công cụ cũng vậy. Chúng có thể gặp lỗi vì nhiều lý do: đầu vào không hợp lệ, dịch vụ bên ngoài không khả dụng, hết thời gian chờ, lỗi logic nội bộ, v.v. Cách công cụ báo cáo lỗi và cách agent xử lý lỗi là cực kỳ quan trọng đối với sự ổn định và độ tin cậy của toàn bộ hệ thống agent.
Định nghĩa Cấu trúc Lỗi
Tương tự như đầu ra thành công, đầu ra khi gặp lỗi cũng nên có cấu trúc rõ ràng và dễ hiểu. Một cấu trúc lỗi điển hình có thể bao gồm:
- Mã lỗi (Error Code): Một mã định danh duy nhất cho loại lỗi (ví dụ: `INVALID_INPUT`, `SERVICE_UNAVAILABLE`, `TIMEOUT`).
- Thông báo lỗi (Error Message): Một mô tả ngắn gọn, dễ hiểu về lỗi đã xảy ra. Thông báo này nên hữu ích cho cả agent (để suy luận bước tiếp theo) và có thể là cho người dùng cuối (nếu lỗi cần được báo cáo).
- Chi tiết lỗi (Details – tùy chọn): Thông tin bổ sung về lỗi, ví dụ: trường nào bị lỗi trong đầu vào, lỗi cụ thể từ dịch vụ bên ngoài.
Ví dụ về cấu trúc lỗi:
{
"status": "failure",
"error": {
"code": "INVALID_INPUT",
"message": "Thiếu trường bắt buộc: 'query' cho công cụ web_search."
}
}
Hoặc:
{
"status": "failure",
"error": {
"code": "SERVICE_UNAVAILABLE",
"message": "Không thể kết nối đến dịch vụ thời tiết."
}
}
Thông báo Lỗi Thông tin cho Agent
Thông báo lỗi không chỉ cần mô tả lỗi mà còn nên cung cấp thông tin đủ để agent có thể đưa ra quyết định về cách xử lý. Ví dụ, nếu lỗi là `INVALID_INPUT`, thông báo nên chỉ ra trường nào bị sai hoặc thiếu. Nếu lỗi là `SERVICE_UNAVAILABLE`, agent có thể thử lại sau hoặc tìm kiếm thông tin từ nguồn khác (nếu có công cụ thay thế).
Chiến lược Xử lý Lỗi của Agent
Khi nhận được phản hồi lỗi từ công cụ, agent cần có logic để xử lý. Các chiến lược phổ biến bao gồm:
- Thử lại (Retry): Nếu lỗi có tính tạm thời (ví dụ: timeout, lỗi mạng), agent có thể thử gọi lại công cụ sau một khoảng thời gian ngắn.
- Thay thế Công cụ (Fall back): Nếu có công cụ khác có thể thực hiện tác vụ tương tự, agent có thể thử sử dụng công cụ đó.
- Thay đổi Kế hoạch (RepIan): Nếu công cụ gặp lỗi là thiết yếu cho kế hoạch hiện tại, agent có thể cần quay trở lại giai đoạn suy luận để tạo ra một kế hoạch mới hoặc điều chỉnh kế hoạch hiện có.
- Yêu cầu Người dùng Nhập thêm/Xác nhận: Nếu lỗi là do thiếu thông tin hoặc đầu vào không rõ ràng, agent có thể hỏi người dùng để làm rõ.
- Báo cáo Lỗi cho Người dùng: Nếu agent không thể khắc phục lỗi một cách tự động, nó cần thông báo cho người dùng về sự cố.
Thiết kế công cụ với các mã lỗi và thông báo rõ ràng giúp LLM dễ dàng suy luận và lựa chọn chiến lược xử lý lỗi phù hợp nhất.
Tổng hợp: Định nghĩa Công cụ Hoàn chỉnh
Định nghĩa công cụ thường là sự kết hợp của tất cả các khía cạnh trên. Nó mô tả tên công cụ, chức năng của nó, định nghĩa đầu vào mong đợi, và cách diễn giải đầu ra (bao gồm cả trường hợp thành công và thất bại).
Nhiều framework phát triển AI Agent cung cấp cấu trúc để định nghĩa công cụ. Ví dụ, trong LangChain hoặc LlamaIndex, bạn thường định nghĩa một lớp hoặc hàm với các docstring hoặc schema rõ ràng mô tả mục đích và tham số. OpenAI Function Calling API sử dụng lược đồ JSON Schema để mô tả các hàm có sẵn.
Dưới đây là bảng tóm tắt các khía cạnh cần lưu ý khi thiết kế Đầu vào, Đầu ra và Xử lý Lỗi cho công cụ:
| Khía cạnh | Thiết kế Đầu vào (Input) | Thiết kế Đầu ra (Output) | Thiết kế Xử lý Lỗi (Error Handling) |
|---|---|---|---|
| Mục đích | Cung cấp thông tin cần thiết cho công cụ hoạt động. | Trả về kết quả hoạt động của công cụ cho agent. | Thông báo về sự cố và cung cấp thông tin khắc phục. |
| Dành cho Ai? | Chủ yếu cho LLM (để tạo ra). | Chủ yếu cho LLM (để phân tích và sử dụng). | Chủ yếu cho LLM (để ra quyết định xử lý). |
| Đặc điểm chính | Rõ ràng, cụ thể, có lược đồ/định nghĩa. | Có cấu trúc, dễ phân tích, ngắn gọn, có thể dự đoán, kèm trạng thái. | Có cấu trúc, mã lỗi rõ ràng, thông báo mô tả, cung cấp thông tin hữu ích cho agent. |
| Định dạng điển hình | JSON (từ LLM), tham số hàm. | JSON, XML, các định dạng có cấu trúc khác. | JSON với mã lỗi và thông báo, mã trạng thái (ví dụ: HTTP). |
| Lưu ý quan trọng | Xác thực đầu vào tại công cụ. | Tránh trả về quá nhiều dữ liệu. | Định nghĩa các loại lỗi có thể xảy ra và cách báo cáo chúng. |
Việc đầu tư thời gian vào việc thiết kế cẩn thận từng khía cạnh này sẽ giảm thiểu “ảo giác” (hallucination) của LLM khi sử dụng công cụ, cải thiện tỷ lệ thành công của các hành động do agent thực hiện và làm cho agent trở nên đáng tin cậy hơn.
Những Thực hành Tốt khi Thiết kế Công cụ
Để kết thúc, dưới đây là một số thực hành tốt bạn nên áp dụng khi xây dựng công cụ cho AI Agent của mình:
- Nguyên tắc Đơn Nhiệm (Single Responsibility): Mỗi công cụ chỉ nên làm một việc cụ thể và làm tốt việc đó. Thay vì tạo một công cụ “utility_tool” làm đủ thứ, hãy tách nó thành các công cụ riêng biệt như “search_tool”, “calculator_tool”, “email_sender_tool”. Điều này giúp LLM dễ dàng hiểu chức năng của từng công cụ và lựa chọn công cụ phù hợp.
- Tài liệu Hóa Rõ ràng: Mô tả chi tiết công cụ làm gì, đầu vào là gì (bao gồm kiểu dữ liệu, ràng buộc), đầu ra trông như thế nào (bao gồm cả trường hợp thành công và lỗi). Tài liệu này chính là phần `description` trong các định nghĩa công cụ mà LLM sử dụng.
- Kiểm thử Toàn diện: Kiểm thử công cụ với nhiều loại đầu vào khác nhau, bao gồm cả trường hợp hợp lệ và không hợp lệ. Đặc biệt chú trọng kiểm thử các kịch bản lỗi để đảm bảo công cụ trả về phản hồi lỗi chính xác và hữu ích.
- Thiết kế cho Tính Idempotency (nếu có thể): Đối với các công cụ thực hiện hành động (ví dụ: gửi email, tạo tài nguyên), hãy cố gắng thiết kế chúng sao cho việc gọi cùng một công cụ với cùng một đầu vào nhiều lần sẽ có kết quả tương tự như gọi chỉ một lần. Điều này giúp agent an toàn hơn khi thử lại các thao tác.
- Xem xét các Kỹ năng Backend Cần thiết: Xây dựng các công cụ thực tế thường đòi hỏi kỹ năng phát triển backend để tích hợp với API, cơ sở dữ liệu và các dịch vụ khác. Tham khảo bài viết Các Kỹ Năng Phát Triển Backend Cần Thiết Để Xây Dựng AI Agent để chuẩn bị tốt hơn.
- Bảo mật: Công cụ là cầu nối giữa agent và hệ thống bên ngoài. Hãy đảm bảo rằng các công cụ được bảo mật đúng cách, tuân thủ nguyên tắc quyền truy cập tối thiểu và xử lý thông tin nhạy cảm một cách an toàn.
Kết luận
Việc thiết kế công cụ là một phần không thể thiếu và cực kỳ quan trọng trong quá trình xây dựng AI Agent có khả năng tương tác với thế giới thực. Bằng cách chú trọng vào việc định nghĩa rõ ràng Đầu vào, cấu trúc hóa Đầu ra và xây dựng cơ chế Xử lý Lỗi mạnh mẽ, chúng ta trang bị cho AI Agent khả năng sử dụng các chức năng mở rộng này một cách hiệu quả và đáng tin cậy.
Công cụ không chỉ đơn thuần là các hàm API; chúng là ngôn ngữ mà qua đó LLM giao tiếp và thao tác với môi trường xung quanh. Nắm vững nghệ thuật thiết kế công cụ chính là một bước tiến lớn trên con đường xây dựng những AI Agent thông minh và hữu ích hơn, mở ra cánh cửa cho những trường hợp sử dụng thực tế đầy tiềm năng.
Trong các bài viết tiếp theo của loạt bài AI Agent Roadmap, chúng ta sẽ tiếp tục khám phá sâu hơn các khía cạnh khác của việc phát triển agent, bao gồm quản lý bộ nhớ, lập kế hoạch phức tạp và tương tác với người dùng. Hãy tiếp tục theo dõi!
