Chào mừng các bạn quay trở lại với chuỗi bài viết “AI Engineer Roadmap”! Trong các phần trước, chúng ta đã cùng nhau khám phá nhiều khía cạnh nền tảng quan trọng trong thế giới AI hiện đại. Chúng ta đã tìm hiểu về vai trò của một Kỹ sư AI, sự khác biệt giữa Kỹ sư AI và Kỹ sư ML, hay sự phân biệt giữa AI và AGI.
Chúng ta cũng đã đi sâu vào các mô hình AI được huấn luyện trước, cách làm việc với các mô hình hàng đầu như OpenAI, Claude, Gemini, hay các mô hình trên Hugging Face, thậm chí là chạy LLM cục bộ với Ollama. Chúng ta đã làm quen với nghệ thuật viết prompt, hiểu về tokens và context window, và cả các vấn đề quan trọng như thiên vị và an toàn trong AI.
Gần đây hơn, chúng ta đã khám phá sức mạnh của Embeddings, cơ sở dữ liệu Vector, và kỹ thuật RAG (Retrieval Augmented Generation) để giúp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) truy cập thông tin bên ngoài. Tuyệt vời!
Nhưng làm thế nào để chúng ta biến những mô hình AI mạnh mẽ này từ chỗ chỉ phản hồi lại prompt thành những “cộng sự” có khả năng tự chủ hơn, hiểu được mục tiêu phức tạp và thực hiện một chuỗi các hành động để đạt được mục tiêu đó? Đây chính là lúc khái niệm “AI Agents” (Đặc vụ AI) xuất hiện.
Trong bài viết hôm nay, chúng ta sẽ cùng nhau giải mã AI Agents: Chúng là gì, cấu trúc ra sao, và cơ chế hoạt động của chúng như thế nào. Hãy bắt đầu hành trình đưa các mô hình AI lên một tầm cao mới!
Mục lục
Đặc Vụ AI Là Gì? Vượt Xa Một Lần Tương Tác
Hãy nghĩ về sự khác biệt giữa việc hỏi Google một câu hỏi đơn giản và yêu cầu một trợ lý cá nhân lên kế hoạch cho chuyến đi của bạn. Hỏi Google là một tương tác một lần: bạn hỏi, nó trả lời. Kế hoạch chuyến đi phức tạp hơn nhiều: nó cần hiểu yêu cầu, tìm kiếm thông tin (chuyến bay, khách sạn, địa điểm), đưa ra các lựa chọn, có thể cần tương tác với các hệ thống đặt vé, và báo cáo lại cho bạn.
Đó chính là sự khác biệt cơ bản giữa việc chỉ sử dụng một mô hình AI đơn lẻ (như chỉ gọi một lần API của LLM) và sử dụng một AI Agent.
Định nghĩa đơn giản: Một AI Agent là một chương trình máy tính được thiết kế để hoạt động tự chủ. Nó có khả năng nhận thức (perceive) môi trường của mình, đưa ra quyết định (make decisions) dựa trên nhận thức đó và thực hiện hành động (take actions) để đạt được một mục tiêu cụ thể.
Thay vì chỉ xử lý một input và tạo ra một output duy nhất như các tương tác LLM truyền thống, một AI Agent có khả năng:
- Phân rã một mục tiêu lớn thành các bước nhỏ hơn.
- Thực hiện các bước đó tuần tự hoặc song song.
- Sử dụng các công cụ bên ngoài (API, cơ sở dữ liệu, trình duyệt web, v.v.) để thu thập thông tin hoặc thực hiện hành động.
- Ghi nhớ thông tin từ các bước trước đó (trạng thái, kết quả).
- Tự điều chỉnh dựa trên phản hồi từ môi trường hoặc kết quả của các hành động.
Nói cách khác, AI Agents mang lại một cấp độ “ý chí” và “khả năng hành động” cho các mô hình AI. Chúng không chỉ là bộ não (LLM) mà còn là hệ thống bao gồm cả giác quan (quan sát), khả năng lập kế hoạch, trí nhớ và chân tay (công cụ).
Kiến Trúc Của Một Đặc Vụ AI
Để thực hiện được những khả năng trên, một AI Agent điển hình thường bao gồm các thành phần cốt lõi sau:
1. Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM): Bộ Não
Đây chính là trung tâm suy nghĩ của agent. LLM chịu trách nhiệm xử lý thông tin đầu vào (quan sát), lập luận, đưa ra kế hoạch hành động, và diễn giải kết quả. Sức mạnh và khả năng của LLM (như context window, khả năng suy luận) ảnh hưởng trực tiếp đến năng lực của agent.
2. Thành Phần Lập Kế Hoạch (Planning) và Suy Luận (Reasoning)
Đây là nơi agent phân tích mục tiêu tổng thể và chia nhỏ nó thành một chuỗi các bước khả thi. Các kỹ thuật prompt phức tạp như ReAct (Reasoning and Acting) đóng vai trò quan trọng ở đây. Agent cần suy luận để xác định bước tiếp theo hợp lý, xử lý lỗi nếu có, và điều chỉnh kế hoạch dựa trên kết quả thực tế.
3. Bộ Nhớ (Memory)
Agent cần nhớ thông tin để duy trì ngữ cảnh và học hỏi. Bộ nhớ có thể gồm:
- Short-term Memory: Thường được quản lý bởi context window của LLM. Nó giữ các thông tin gần nhất trong cuộc hội thoại hoặc quá trình làm việc.
- Long-term Memory: Lưu trữ thông tin quan trọng từ các tương tác trước đó, hoặc dữ liệu cần thiết cho agent hoạt động. Điều này thường được triển khai bằng cách sử dụng embeddings và cơ sở dữ liệu vector, giống như cách chúng ta thực hiện kỹ thuật RAG.
4. Công Cụ (Tools)
Để tương tác với thế giới bên ngoài và thực hiện các hành động, agent cần có các công cụ. Công cụ có thể là:
- Công cụ tìm kiếm web.
- Công cụ gọi API (ví dụ: API thời tiết, API đặt vé, API nội bộ của công ty).
- Công cụ thực thi mã (chạy code Python, JavaScript…).
- Công cụ truy vấn cơ sở dữ liệu (bao gồm cả cơ sở dữ liệu vector cho RAG).
- Công cụ đọc/ghi file.
Agent cần biết khi nào nên sử dụng công cụ nào và cách sử dụng chúng một cách hiệu quả.
Cơ Chế Hoạt Động: Vòng Lặp Quan Sát – Lập Kế Hoạch – Hành Động (Observe – Plan – Act)
Cơ chế hoạt động cốt lõi của hầu hết các AI Agent có thể được mô tả bằng một vòng lặp đơn giản nhưng mạnh mẽ: Quan Sát – Lập Kế Hoạch – Hành Động (Observe – Plan – Act), thường được gọi là OPA loop.
Hãy cùng xem chi tiết từng bước trong vòng lặp này:
| Bước | Tên Tiếng Anh | Mô Tả | Vai trò của LLM & Các Thành Phần Khác |
|---|---|---|---|
| 1 | Observe (Quan Sát) | Agent thu thập thông tin từ môi trường hoặc các bước trước đó. Đây có thể là kết quả của việc sử dụng công cụ, phản hồi từ người dùng, hoặc dữ liệu nội bộ. | Bộ phận thu thập dữ liệu, kết quả từ Tool Use, dữ liệu từ Memory. LLM nhận thông tin này làm input. |
| 2 | Plan (Lập Kế Hoạch / Suy Luận) | Dựa trên thông tin quan sát được và mục tiêu hiện tại, agent suy luận và quyết định bước tiếp theo cần làm. Nếu mục tiêu lớn, nó sẽ chia nhỏ thành các tác vụ con. LLM phân tích tình hình và đưa ra “ý định” hành động. | LLM là trung tâm của bước này, sử dụng khả năng suy luận. Thành phần Planning/Reasoning hỗ trợ cấu trúc quá trình này (ví dụ: chuỗi suy nghĩ). |
| 3 | Act (Hành Động) | Agent thực hiện hành động đã được quyết định trong bước Plan. Hành động này thường là sử dụng một trong các Công Cụ (Tools) có sẵn. | LLM xác định công cụ cần dùng và các tham số. Thành phần Tool Use chịu trách nhiệm gọi và thực thi công cụ tương ứng. |
Vòng lặp này lặp đi lặp lại cho đến khi agent nhận ra rằng mục tiêu đã hoàn thành hoặc gặp phải một điều kiện dừng (ví dụ: không thể tiến hành thêm, hết số lần thử, hoặc nhận lệnh dừng từ người dùng).
Hãy hình dung một agent được giao nhiệm vụ “Tìm hiểu thời tiết ở Hà Nội ngày mai và đề xuất hoạt động phù hợp”:
- Observe: Agent nhận được yêu cầu từ người dùng: “Tìm hiểu thời tiết ở Hà Nội ngày mai và đề xuất hoạt động phù hợp”.
- Plan: LLM suy luận:
- Mục tiêu là tìm thời tiết và đề xuất hoạt động.
- Bước 1: Cần biết thời tiết ngày mai ở Hà Nội.
- Bước 2: Cần sử dụng một công cụ để lấy thông tin thời tiết.
- Bước 3: Dựa vào kết quả thời tiết, suy nghĩ về các hoạt động phù hợp.
- Bước 4: Trả lời người dùng.
- Bước 1 và 2 cần sử dụng công cụ tra cứu thời tiết.
LLM quyết định sử dụng công cụ “weather_api” với tham số location=”Hà Nội” và date=”ngày mai”.
- Act: Agent gọi công cụ “weather_api” với các tham số đã xác định. Công cụ này thực thi và trả về kết quả (ví dụ: “Ngày mai ở Hà Nội trời nắng, nhiệt độ 28°C”).
- Observe: Agent nhận kết quả từ “weather_api”.
- Plan: LLM suy luận:
- Thời tiết: Nắng, 28°C.
- Mục tiêu: Đề xuất hoạt động phù hợp.
- Thời tiết này phù hợp cho các hoạt động ngoài trời.
- Các hoạt động có thể là đi dạo công viên, đi cà phê ngoài trời, tham quan di tích…
LLM tổng hợp thông tin và chuẩn bị câu trả lời.
- Act: Agent trình bày câu trả lời cho người dùng: “Chào bạn, thời tiết ở Hà Nội ngày mai dự kiến nắng và khoảng 28°C. Bạn có thể cân nhắc đi dạo Hồ Gươm, ngồi cà phê vỉa hè hoặc ghé thăm Văn Miếu Quốc Tử Giám nhé!”
- Observe: Agent nhận phản hồi (ví dụ: người dùng cảm ơn, hoặc hỏi thêm). Nếu có câu hỏi thêm, vòng lặp tiếp tục. Nếu không, quá trình kết thúc.
Cơ chế OPA loop này là nền tảng cho khả năng thực hiện các tác vụ nhiều bước và tương tác với môi trường của AI Agent.
Dưới đây là một ví dụ mã giả (pseudocode) minh họa vòng lặp OPA:
def run_ai_agent(initial_goal, llm, memory, tools):
current_goal = initial_goal
while not is_goal_achieved(current_goal, memory):
# 1. Observe: Get current state or feedback from previous action
observation = get_latest_observation(memory, tools) # Could be tool result, user feedback, etc.
# 2. Plan: Decide the next step based on observation, goal, and memory
# The LLM is central here, using ReAct prompting or similar techniques
planning_prompt = create_planning_prompt(current_goal, observation, memory.get_relevant_context())
plan_output = llm.generate(planning_prompt) # Output might be thought + action_to_take
# Parse the plan_output to extract the next action and its parameters
next_action, action_params = parse_plan_output(plan_output)
# Store the planning steps/thoughts in memory
memory.add_planning_step(plan_output)
# 3. Act: Execute the decided action using a tool
if next_action in tools:
action_result = tools[next_action].execute(action_params)
# Store the action and its result in memory
memory.add_action_result(next_action, action_params, action_result)
else:
# Handle cases where the LLM suggests an invalid action/tool
action_result = "Error: Invalid tool suggested."
memory.add_action_result(next_action, action_params, action_result)
# The agent might need to replan based on this error
# The loop continues with the new state/result added to memory,
# becoming part of the 'observation' for the next iteration.
# Goal achieved or termination condition met
final_response = synthesize_final_response(current_goal, memory)
return final_response
def is_goal_achieved(goal, memory):
# Logic to check if the goal has been met based on memory content
# Or if a termination signal has been received
pass
def get_latest_observation(memory, tools):
# Retrieve the most recent information (e.g., last tool result, user input)
pass
def create_planning_prompt(goal, observation, context):
# Construct the prompt for the LLM, including the goal, recent observation, and relevant history
pass
def parse_plan_output(llm_output):
# Parse the LLM's output to identify the next action and its parameters
pass
def synthesize_final_response(goal, memory):
# Generate the final output to the user based on the completed task and memory
pass
Mã giả này cho thấy cách vòng lặp liên tục lấy thông tin mới (Observe), sử dụng LLM để quyết định bước tiếp theo (Plan), và thực hiện bước đó thông qua các công cụ (Act). Kết quả của bước Act lại trở thành thông tin cho bước Observe tiếp theo.
Tại Sao AI Agents Lại Quan Trọng?
Sự ra đời và phát triển của AI Agents mở ra những cánh cửa mới cho ứng dụng AI:
- Tự động hóa tác vụ phức tạp: Agent có thể xử lý các công việc đòi hỏi nhiều bước, tương tác với nhiều hệ thống khác nhau mà trước đây cần con người thực hiện.
- Cá nhân hóa nâng cao: Agent có thể ghi nhớ sở thích, lịch sử tương tác của người dùng để cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa sâu sắc hơn.
- Tương tác thế giới thực: Với khả năng sử dụng công cụ, agent không chỉ dừng lại ở việc tạo văn bản mà còn có thể gửi email, cập nhật cơ sở dữ liệu, điều khiển thiết bị, v.v.
- Nền tảng cho AGI: Mặc dù chưa phải AGI, kiến trúc agent với khả năng lập kế hoạch, bộ nhớ và công cụ là một bước tiến quan trọng hướng tới các hệ thống AI có khả năng tổng quát hơn.
Xây Dựng Đặc Vụ AI: Bắt Đầu Từ Đâu?
Với tư cách là một Kỹ sư AI, việc hiểu và xây dựng AI Agents là một kỹ năng ngày càng quan trọng. May mắn thay, bạn không cần phải xây dựng mọi thứ từ đầu.
Các framework như LangChain và LlamaIndex (chúng ta đã đề cập khi nói về RAG) cung cấp các module và kiến trúc sẵn có để dễ dàng xây dựng AI Agents. Chúng cung cấp các abstraction cho LLM, bộ nhớ, công cụ và các chuỗi hành động (chains) để kết nối chúng lại với nhau.
OpenAI cũng cung cấp Assistants API, một dạng API cấp cao giúp bạn tạo ra các agent có khả năng quản lý hội thoại, sử dụng công cụ (bao gồm cả RAG và code interpreter) mà không cần tự xây dựng OPA loop ở mức chi tiết.
Việc thực hành với các framework và API này, kết hợp với hiểu biết về cách thức hoạt động của các kỹ thuật prompting agentic như ReAct, sẽ giúp bạn nhanh chóng bắt tay vào xây dựng các ứng dụng AI Agent của riêng mình.
Những Thách Thức Hiện Tại
Mặc dù tiềm năng rất lớn, AI Agents vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu và còn nhiều thách thức:
- Độ tin cậy: Agent có thể gặp khó khăn trong việc lập kế hoạch cho các tác vụ phức tạp, dễ bị “lạc lối” hoặc mắc kẹt trong các vòng lặp không mong muốn.
- Chi phí: Mỗi bước trong vòng lặp OPA thường yêu cầu gọi LLM API, điều này có thể tốn kém nhanh chóng, đặc biệt với các tác vụ kéo dài.
- An toàn và Đạo đức: Agent có khả năng thực hiện hành động trong thế giới thực (ví dụ: gọi API), điều này đặt ra yêu cầu cao hơn về an toàn, kiểm soát và tránh thiên vị. Các cuộc tấn công Prompt Injection cũng là mối quan tâm lớn hơn khi agent tương tác với dữ liệu và công cụ từ bên ngoài.
- Khả năng hiểu ngữ cảnh dài: Mặc dù có bộ nhớ, việc duy trì ngữ cảnh và sự nhất quán qua một chuỗi hành động rất dài vẫn là một thách thức.
Kết Luận
AI Agents đại diện cho một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực AI, chuyển từ các mô hình chỉ phản hồi sang các hệ thống có khả năng tự chủ, lập kế hoạch và hành động để đạt mục tiêu. Bằng cách kết hợp sức mạnh của LLM với các thành phần lập kế hoạch, bộ nhớ và công cụ, chúng ta có thể xây dựng các ứng dụng AI mạnh mẽ và linh hoạt hơn bao giờ hết.
Với tư cách là một Kỹ sư AI đang đi trên lộ trình học tập này, việc hiểu sâu về cách thức hoạt động và các thành phần của AI Agent là điều cần thiết. Nắm vững các framework như LangChain hay LlamaIndex và thử nghiệm xây dựng các agent đơn giản là bước tiếp theo hợp lý sau khi bạn đã làm quen với LLM, embeddings và RAG.
Thế giới của AI Agents đang phát triển nhanh chóng, và việc làm chủ khái niệm này sẽ mở ra nhiều cơ hội thú vị trong sự nghiệp của bạn. Hãy tiếp tục khám phá và thực hành nhé!
Hẹn gặp lại các bạn trong bài viết tiếp theo của chuỗi “AI Engineer Roadmap”!
