Xây dựng các Agent hiệu quả: Thông tin chi tiết và Lời khuyên

Tiềm năng của các AI agent là một chủ đề được quan tâm trong thời gian gần đây, với nhiều nhà phát triển và doanh nghiệp khám phá các cách để tận dụng các agent này để tự động hóa các tác vụ và cải thiện hiệu quả. Tuy nhiên, vẫn còn rất nhiều nhầm lẫn xung quanh AI agent là gì, chúng hoạt động như thế nào và làm thế nào để triển khai chúng một cách hiệu quả. Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào thế giới của các AI agent, khám phá định nghĩa, cấu trúc và các ứng dụng tiềm năng của chúng, cũng như cung cấp lời khuyên cho các nhà phát triển đang tìm cách xây dựng các agent hiệu quả.

Giới thiệu về AI Agent

Introduction to AI Agents: Tìm hiểu những điều cơ bản

Theo Eric Schluntz, một nhà nghiên cứu tại Anthropic, một AI agent có thể được định nghĩa là một hệ thống sử dụng một large language model (LLM) để quyết định số lần chạy, tiếp tục lặp lại cho đến khi tìm thấy giải pháp. Điều này trái ngược với một workflow, là một chuỗi các lệnh gọi LLM được xâu chuỗi lại với nhau. Barry Zhang, người đứng đầu nhóm applied AI tại Anthropic, lưu ý rằng các agent đang trở nên phổ biến và có khả năng hơn khi các model được cải thiện.

Định nghĩa AI Agent và Workflow

Defining AI Agents and Workflows: Tìm hiểu Sự khác biệt

Sự khác biệt giữa agent và workflow là rất quan trọng, vì nó giúp các nhà phát triển hiểu cách thiết kế và triển khai các hệ thống này một cách hiệu quả. Eric lưu ý rằng một workflow giống như một loạt các bước trên đường ray, trong đó đầu ra của một bước được đưa vào bước tiếp theo, trong khi một agent tự chủ hơn, cho phép LLM quyết định hành động nào cần thực hiện.

Cấu trúc của một Agent Prompt

Anatomy of an Agent Prompt: Tìm hiểu các Thành phần

Barry giải thích rằng một agent prompt cởi mở hơn, cung cấp cho model các công cụ và nhiều thứ cần kiểm tra, đồng thời cho phép nó tiếp tục lặp lại cho đến khi tìm thấy giải pháp. Ngược lại, một workflow prompt cụ thể hơn, với một số lượng bước cố định và một đầu ra rõ ràng.

Những câu chuyện hậu trường

Behind the Scenes Stories: Bài học kinh nghiệm từ việc xây dựng các Agent

Barry chia sẻ một câu chuyện về việc xây dựng một agent có thể chơi một trò chơi werewolf, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu hành vi của model và thiết kế các prompt hiệu quả. Eric lưu ý rằng mọi người thường quên đặt mình vào vị trí của model, dẫn đến các prompt và công cụ được thiết kế kém.

Tại sao viết về Agent ngay bây giờ

Why Write About Agents Now: Tầm quan trọng của việc Định nghĩa Agent

Nhóm tại Anthropic quyết định viết về agent ngay bây giờ vì họ thấy cần có các định nghĩa và giải thích rõ ràng, cũng như mong muốn hướng dẫn các nhà phát triển về cách xây dựng và sử dụng agent một cách hiệu quả.

Các khía cạnh được thổi phồng và đánh giá thấp của Agent

Overhyped and Underhyped Aspects of Agents: Tách biệt Sự thật khỏi Hư cấu

Eric lưu ý rằng các agent dành cho người tiêu dùng hiện đang bị thổi phồng quá mức, vì có thể khó chỉ định các tùy chọn và tác vụ, đồng thời việc xác minh có thể tốn kém. Mặt khác, những thứ giúp mọi người tiết kiệm thời gian, ngay cả khi chỉ là một lượng nhỏ, bị đánh giá thấp, vì chúng có thể có tác động đáng kể khi được mở rộng quy mô.

Xác định các Ứng dụng hữu ích của Agent

Identifying Useful Applications of Agents: Tìm Điểm ngọt ngào

Eric xác định coding và search là hai ví dụ tiêu biểu, trong đó các agent đặc biệt hữu ích, vì chúng có thể được xác minh và chi phí cho lỗi tương đối thấp.

Coding Agent: Tiềm năng và Thách thức

Coding Agents: Tiềm năng và Thách thức: Tìm hiểu Bối cảnh

Barry lưu ý rằng coding agent rất thú vị, vì chúng có thể được xác minh và model có thể hội tụ vào câu trả lời đúng bằng cách nhận phản hồi. Tuy nhiên, yếu tố hạn chế tiếp theo sẽ là xác minh, đặc biệt trong những trường hợp không có unit test hoàn hảo.

Tương lai của Agent vào năm 2025

The Future of Agents in 2025: Dự đoán và Khả năng

Eric dự đoán rằng vào năm 2025, chúng ta sẽ thấy rất nhiều doanh nghiệp áp dụng agent, tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và mở rộng quy mô quy trình. Barry quan tâm đến việc khám phá các môi trường multi-agent, nơi nhiều agent tương tác với nhau, và lưu ý rằng điều này có thể dẫn đến hành vi mới nổi và những khả năng mới.

Kết luận

Tóm lại, việc xây dựng các agent hiệu quả đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về sự khác biệt giữa agent và workflow, cũng như tầm quan trọng của việc thiết kế các prompt và công cụ hiệu quả. Bằng cách nhận ra tiềm năng và thách thức của agent, các nhà phát triển có thể tạo ra các hệ thống tự động hóa các tác vụ, cải thiện hiệu quả và thúc đẩy sự đổi mới. Khi bối cảnh AI tiếp tục phát triển, điều cần thiết là phải luôn đi trước đón đầu và khám phá những khả năng mới, chẳng hạn như môi trường multi-agent và coding agent. Bằng cách đó, chúng ta có thể khai thác toàn bộ tiềm năng của các AI agent và tạo ra một tương lai nơi các agent này là một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta.