Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) đã chứng kiến sự phát triển vượt bậc trong những năm gần đây, đặc biệt là trong lĩnh vực Agentic AI. Agentic AI tập trung vào việc phát triển các tác nhân thông minh có thể tự hành tương tác với môi trường xung quanh, học hỏi từ kinh nghiệm và hoàn thành các nhiệm vụ một cách hiệu quả. Kiến trúc của AI Agent hiện đại dựa trên công nghệ LLM (Large Language Model) đã được hình thành tương đối rõ ràng với một số đặc điểm nổi bật sau:
1. Tính mô-đun và khả năng mở rộng của AI Agent
Hệ thống Agentic AI được thiết kế theo mô-đun, cho phép dễ dàng mở rộng để giải quyết các nhiệm vụ phức tạp hơn. Mỗi mô-đun có thể thực hiện một chức năng cụ thể, ví dụ như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, ra quyết định, v.v. Việc kết hợp nhiều mô-đun lại với nhau cho phép tạo ra các Agent thông minh có thể xử lý nhiều loại nhiệm vụ khác nhau. Khả năng mở rộng của kiến trúc Agentic AI cũng giúp hệ thống có thể thích ứng với các môi trường mới và các yêu cầu thay đổi.
2. Tính thích nghi của AI Agent
Khả năng học hỏi và thích ứng là một đặc điểm quan trọng của Agentic AI. Các Agent hiện đại có thể học hỏi từ kinh nghiệm tương tác với môi trường và cải thiện hành vi của mình theo thời gian. Việc học tập này có thể được thực hiện thông qua các thuật toán học máy khác nhau, chẳng hạn như học tăng cường (reinforcement learning) hoặc học không giám sát (unsupervised learning). Nhờ khả năng học hỏi, Agent có thể tự động điều chỉnh hành vi của mình để đạt được hiệu quả tốt nhất trong các tình huống khác nhau.
3. Tương tác đa phương thức của AI Agent
Agentic AI hiện đại có khả năng tương tác với cả thế giới số và thế giới vật lý. Điều này mở rộng phạm vi ứng dụng của Agentic AI sang nhiều lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như robot, xe tự lái, hệ thống hỗ trợ ra quyết định, v.v. Agent có thể thu thập thông tin từ các cảm biến trong thế giới vật lý, xử lý thông tin đó bằng các mô hình ngôn ngữ và đưa ra quyết định để tác động lại lên thế giới vật lý. Khả năng tương tác đa phương thức giúp Agentic AI trở thành một công cụ mạnh mẽ để giải quyết các vấn đề phức tạp trong thế giới thực.
4. Hợp tác giữa các AI Agent
Một số Agent có thể hợp tác với nhau để giải quyết các vấn đề phức tạp hơn mà một Agent đơn lẻ không thể giải quyết được. Cơ chế chia sẻ bộ nhớ cho phép các Agent chia sẻ thông tin và kinh nghiệm với nhau, giúp cải thiện hiệu quả ra quyết định và phối hợp hành động. Khả năng hợp tác của Agentic AI mở ra tiềm năng to lớn cho việc phát triển các hệ thống AI phức tạp hơn, có thể giải quyết các vấn đề đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ giữa nhiều Agent.
Nhìn chung, kiến trúc AI Agent hiện đại với các đặc điểm mô-đun, thích ứng, đa phương thức và hợp tác đã tạo ra một nền tảng vững chắc cho việc phát triển các hệ thống AI thông minh và hiệu quả. Các hệ thống Agentic AI có tiềm năng to lớn để cách mạng hóa nhiều lĩnh vực khác nhau, từ robot và xe tự lái đến hệ thống hỗ trợ ra quyết định và chăm sóc sức khỏe.
5. Kinh nghiệm từ thực tế triển khai AI Agent
Dựa trên kinh nghiệm sau 1 năm làm việc với AI Agent, một tác giả trên Medium đã chia sẻ một số nhận định quý giá:
- Suy luận quan trọng hơn kiến thức: Hiệu quả của hệ thống AI Agent sẽ được cải thiện khi các mô hình được nâng cao khả năng suy luận.
- Giao diện Agent-Computer-Interface (ACI) là chìa khóa: Hoạt động của AI Agent chỉ có thể được cải thiện thông qua giao diện ACI.
- Fine-tune model không mang lại hiệu quả: Việc fine-tune model không giúp AI Agent tăng hiệu quả hoạt động.
- Tính linh hoạt là yếu tố then chốt: Nên phát triển các AI Agent có thể hoạt động với nhiều loại model khác nhau do tốc độ phát triển của LLM rất nhanh.
Kết luận:
Sự phát triển của kiến trúc AI Agent hiện đại là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Với những đặc điểm nổi bật như tính mô-đun, thích ứng, đa phương thức và hợp tác, Agentic AI có tiềm năng to lớn để giải quyết các vấn đề phức tạp trong thế giới thực và cách mạng hóa nhiều lĩnh vực khác nhau.
