AI Agents: Xu hướng hot nhất cuối 2024

Tác tử AI là xu hướng nóng nhất trong lĩnh vực AI cuối năm 2024. Khác với chatbot truyền thống chỉ trả lời câu hỏi, tác tử AI có khả năng tự động thực hiện các tác vụ phức tạp, sử dụng công cụ, và đưa ra quyết định. Bài viết này giải thích chi tiết tác tử AI là gì và cách xây dựng chúng.

Nội dung chính

Tác tử AI là gì?

Tác tử AI là một hệ thống AI có thể:

Nhận mục tiêu từ người dùng
Tự lập kế hoạch để đạt được mục tiêu
Sử dụng công cụ như tìm kiếm web, thực thi mã, API
Thực hiện hành động dựa trên kế hoạch
Đánh giá kết quả và điều chỉnh (phản ánh)
Lặp lại cho đến khi hoàn thành mục tiêu

So sánh Chatbot và Tác tử

Chatbot	Tác tử AI
Trả lời câu hỏi	Hoàn thành tác vụ
Một lượt	Nhiều lượt, lặp đi lặp lại
Thụ động	Chủ động
Không nhớ	Có bộ nhớ/ngữ cảnh
Không có công cụ	Sử dụng công cụ bên ngoài

Kiến trúc cơ bản của Tác tử AI

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                    TÁC TỬ AI                         │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────┐  │
│  │  LẬP KẾ     │───▶│  THỰC THI   │───▶│ BỘ NHỚ  │  │
│  │   HOẠCH     │    │  (Công cụ)  │    │(Trạng   │  │
│  │ (Dựa trên   │    │             │    │  thái)  │  │
│  │   LLM)      │    │             │    │         │  │
│  └─────────────┘    └─────────────┘    └─────────┘  │
│         │                  │                  │      │
│         └──────────────────┴──────────────────┘      │
│                        │                             │
│                 ┌──────▼──────┐                      │
│                 │   PHẢN ÁNH  │                      │
│                 │ (Tự đánh    │                      │
│                 │    giá)     │                      │
│                 └─────────────┘                      │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

Các loại Tác tử phổ biến

1. Tác tử ReAct (Suy luận + Hành động)

Mẫu phổ biến nhất, kết hợp suy luận và hành động trong một vòng lặp:

from langchain.agents import create_react_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.tools import DuckDuckGoSearchRun, WikipediaQueryRun
from langchain import hub

# Thiết lập
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo", temperature=0)
cong_cu = [DuckDuckGoSearchRun(), WikipediaQueryRun()]

# Lấy mẫu ReAct từ LangChain hub
mau_prompt = hub.pull("hwchase17/react")

# Tạo tác tử
tac_tu = create_react_agent(llm, cong_cu, mau_prompt)

# Tạo bộ thực thi
from langchain.agents import AgentExecutor
bo_thuc_thi = AgentExecutor(agent=tac_tu, tools=cong_cu, verbose=True)

# Chạy
ket_qua = bo_thuc_thi.invoke({
    "input": "Những phát triển mới nhất trong điện toán lượng tử là gì và ai là những người chơi chính?"
})
print(ket_qua["output"])

2. Tác tử Lập kế hoạch và Thực thi

Lập kế hoạch trước, sau đó thực thi từng bước:

from langchain_experimental.plan_and_execute import (
    PlanAndExecute,
    load_agent_executor,
    load_chat_planner
)

# Bộ lập kế hoạch: tạo kế hoạch từ mục tiêu
bo_lap_ke_hoach = load_chat_planner(llm)

# Bộ thực thi: thực thi từng bước
bo_thuc_thi = load_agent_executor(llm, cong_cu, verbose=True)

# Tác tử
tac_tu = PlanAndExecute(planner=bo_lap_ke_hoach, executor=bo_thuc_thi)

ket_qua = tac_tu.invoke({
    "input": "Nghiên cứu 3 công ty AI khởi nghiệp hàng đầu năm 2024 và tóm tắt sản phẩm của họ"
})

3. Hệ thống Đa tác tử (CrewAI)

Nhiều tác tử hợp tác với nhau:

from crewai import Agent, Task, Crew

# Định nghĩa các tác tử với vai trò khác nhau
nguoi_nghien_cuu = Agent(
    role="Chuyên viên phân tích nghiên cứu",
    goal="Nghiên cứu và phân tích xu hướng thị trường",
    backstory="Bạn là chuyên gia nghiên cứu thị trường...",
    tools=[cong_cu_tim_kiem, cong_cu_thu_thap]
)

nguoi_viet = Agent(
    role="Người viết nội dung",
    goal="Viết nội dung hấp dẫn dựa trên nghiên cứu",
    backstory="Bạn là người viết kỹ thuật tài năng...",
    tools=[cong_cu_viet]
)

nguoi_xem_xet = Agent(
    role="Người xem xét chất lượng",
    goal="Xem xét và cải thiện chất lượng nội dung",
    backstory="Bạn là biên tập viên tỉ mỉ...",
    tools=[]
)

# Định nghĩa các tác vụ
tac_vu_nghien_cuu = Task(
    description="Nghiên cứu xu hướng AI mới nhất năm 2024",
    agent=nguoi_nghien_cuu,
    expected_output="Báo cáo nghiên cứu chi tiết"
)

tac_vu_viet = Task(
    description="Viết bài blog dựa trên nghiên cứu",
    agent=nguoi_viet,
    expected_output="Bản thảo bài blog"
)

tac_vu_xem_xet = Task(
    description="Xem xét và hoàn thiện bài blog",
    agent=nguoi_xem_xet,
    expected_output="Bài blog hoàn chỉnh đã được đánh bóng"
)

# Tạo đội
doi = Crew(
    agents=[nguoi_nghien_cuu, nguoi_viet, nguoi_xem_xet],
    tasks=[tac_vu_nghien_cuu, tac_vu_viet, tac_vu_xem_xet],
    verbose=True
)

ket_qua = doi.kickoff()

Xây dựng Tác tử tùy chỉnh

Bước 1: Định nghĩa công cụ

from langchain.tools import tool
from langchain_community.tools import DuckDuckGoSearchRun

@tool
def tinh_toan(bieu_thuc: str) -> str:
    """Tính toán một biểu thức toán học. Dùng cho mọi phép tính."""
    try:
        return str(eval(bieu_thuc))
    except Exception as e:
        return f"Lỗi: {e}"

@tool  
def lay_thoi_tiet(thanh_pho: str) -> str:
    """Lấy thời tiết hiện tại của một thành phố."""
    import requests
    response = requests.get(f"https://wttr.in/{thanh_pho}?format=3&lang=vi")
    return response.text

cong_cu_tim_kiem = DuckDuckGoSearchRun()

danh_sach_cong_cu = [cong_cu_tim_kiem, tinh_toan, lay_thoi_tiet]

Bước 2: Tạo Tác tử với Bộ nhớ

from langchain.memory import ConversationBufferWindowMemory
from langchain.agents import AgentExecutor, create_openai_tools_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder

# Bộ nhớ để giữ ngữ cảnh
bo_nho = ConversationBufferWindowMemory(
    memory_key="lich_su_tro_chuyen",
    return_messages=True,
    k=10  # Giữ 10 tin nhắn gần nhất
)

# Mẫu prompt tùy chỉnh
mau_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", """Bạn là trợ lý AI hữu ích có quyền truy cập các công cụ.
    Luôn suy nghĩ từng bước trước khi hành động.
    Nếu bạn không biết điều gì, hãy tìm kiếm."""),
    MessagesPlaceholder(variable_name="lich_su_tro_chuyen"),
    ("user", "{input}"),
    MessagesPlaceholder(variable_name="agent_scratchpad"),
])

# Tạo tác tử
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo", temperature=0)
tac_tu = create_openai_tools_agent(llm, danh_sach_cong_cu, mau_prompt)

bo_thuc_thi_tac_tu = AgentExecutor(
    agent=tac_tu,
    tools=danh_sach_cong_cu,
    memory=bo_nho,
    verbose=True,
    handle_parsing_errors=True
)

Bước 3: Chạy Tác tử

# Tương tác đầu tiên
ket_qua1 = bo_thuc_thi_tac_tu.invoke({"input": "Thời tiết ở Tokyo thế nào?"})
print(ket_qua1["output"])

# Tương tác tiếp theo (tác tử nhớ ngữ cảnh)
ket_qua2 = bo_thuc_thi_tac_tu.invoke({"input": "Còn ở Hà Nội thì sao?"})
print(ket_qua2["output"])

# Tác vụ phức tạp
ket_qua3 = bo_thuc_thi_tac_tu.invoke({
    "input": "Tìm dân số hiện tại của Nhật Bản, sau đó tính xem đó là bao nhiêu phần trăm dân số thế giới (8 tỷ)"
})
print(ket_qua3["output"])

Các thực hành tốt

1. Xử lý lỗi

bo_thuc_thi_tac_tu = AgentExecutor(
    agent=tac_tu,
    tools=danh_sach_cong_cu,
    verbose=True,
    handle_parsing_errors=True,  # Tự động thử lại khi lỗi phân tích
    max_iterations=10,  # Ngăn vòng lặp vô hạn
    early_stopping_method="generate"  # Dừng nhẹ nhàng
)

2. Ghi log & Theo dõi

# Sử dụng LangSmith để theo dõi
import os
os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = "khoa-cua-ban"

# Hoặc callback tùy chỉnh
from langchain.callbacks import StdOutCallbackHandler
bo_thuc_thi_tac_tu.invoke(
    {"input": "..."},
    config={"callbacks": [StdOutCallbackHandler()]}
)

3. Kiểm soát chi phí

# Giới hạn token
llm = ChatOpenAI(
    model="gpt-4-turbo",
    max_tokens=1000,  # Giới hạn đầu ra
    temperature=0  # Kết quả ổn định hơn
)

# Dùng mô hình rẻ hơn cho tác vụ đơn giản
llm_re = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")

Thách thức và Hạn chế

Chi phí: Nhiều lần gọi mô hình = đắt
Độ trễ: Suy luận nhiều bước mất thời gian
Độ tin cậy: Có thể bị kẹt trong vòng lặp
An toàn: Cần rào chắn cho hành động nguy hiểm
Gỡ lỗi: Luồng phức tạp khó gỡ lỗi

Các trường hợp sử dụng thực tế

Trợ lý nghiên cứu: Tự động nghiên cứu và tổng hợp
Hỗ trợ khách hàng: Xử lý yêu cầu phức tạp
Phân tích dữ liệu: Truy vấn cơ sở dữ liệu, tạo báo cáo
DevOps: Tự động triển khai, xử lý sự cố
Trợ lý cá nhân: Quản lý email, lên lịch

Lời khuyên từ Fullstack Station

Tác tử AI là tương lai của các ứng dụng AI. Những lời khuyên từ kinh nghiệm thực tế:

Bắt đầu đơn giản: Mẫu ReAct đủ cho hầu hết trường hợp
Giới hạn công cụ: Ít công cụ = ít nhầm lẫn cho tác tử
Prompt tốt: Prompt hệ thống rõ ràng = kết quả tốt hơn
Có người xem xét: Yêu cầu phê duyệt cho hành động quan trọng
Kiểm thử kỹ: Các trường hợp biên sẽ làm hỏng tác tử

Framework gợi ý: LangChain cho linh hoạt, CrewAI cho đa tác tử, AutoGen cho doanh nghiệp.

Fullstack Station

AI Agents: Xu hướng hot nhất cuối 2024

Tác tử AI là gì?

So sánh Chatbot và Tác tử

Kiến trúc cơ bản của Tác tử AI

Các loại Tác tử phổ biến

1. Tác tử ReAct (Suy luận + Hành động)

2. Tác tử Lập kế hoạch và Thực thi

3. Hệ thống Đa tác tử (CrewAI)

Xây dựng Tác tử tùy chỉnh

Bước 1: Định nghĩa công cụ

Bước 2: Tạo Tác tử với Bộ nhớ

Bước 3: Chạy Tác tử

Các thực hành tốt

1. Xử lý lỗi

2. Ghi log & Theo dõi

3. Kiểm soát chi phí

Thách thức và Hạn chế

Các trường hợp sử dụng thực tế

Lời khuyên từ Fullstack Station

Tham khảo

Comments

figonkingx

Leave A Comment Hủy

AI Agents: Xu hướng hot nhất cuối 2024

Tác tử AI là gì?

So sánh Chatbot và Tác tử

Kiến trúc cơ bản của Tác tử AI

Các loại Tác tử phổ biến

1. Tác tử ReAct (Suy luận + Hành động)

2. Tác tử Lập kế hoạch và Thực thi

3. Hệ thống Đa tác tử (CrewAI)

Xây dựng Tác tử tùy chỉnh

Bước 1: Định nghĩa công cụ

Bước 2: Tạo Tác tử với Bộ nhớ

Bước 3: Chạy Tác tử

Các thực hành tốt

1. Xử lý lỗi

2. Ghi log & Theo dõi

3. Kiểm soát chi phí

Thách thức và Hạn chế

Các trường hợp sử dụng thực tế

Lời khuyên từ Fullstack Station

Tham khảo

Comments

Bài liên quan:

figonkingx

Leave A Comment Hủy