Google's White Paper on Agentic Systems

Google gần đây đã công bố một bản white paper mang tên "agents" trong đó họ chia sẻ cách xây dựng hệ thống có tính chủ động một cách hiệu quả.

Giới thiệu về Hệ thống Agentic

Giới thiệu về Hệ thống Agentic Trong video này, chúng ta sẽ xem xét những thông tin quan trọng từ bản white paper này, điều này đặc biệt hữu ích nếu bạn đang xây dựng các hệ thống trên nền tảng của các agent.

Định nghĩa về Agent AI

Người ta sử dụng nhiều định nghĩa khác nhau cho các agent, nhưng bây giờ dường như có sự hội tụ hoặc đồng thuận rằng các agent sẽ là một phần quan trọng trong việc xây dựng hệ thống dựa trên AI. Định nghĩa về Agent AI Bản white paper của Google cung cấp một cái nhìn toàn diện về cách xây dựng hệ thống có tính chủ động một cách hiệu quả.

Các thành phần của một Agent AI

Một agent AI bao gồm nhiều thành phần, bao gồm các khung lý luận, công cụ, và kho dữ liệu. Các thành phần của một Agent AI Hiểu rõ các thành phần này là rất quan trọng trong việc xây dựng các hệ thống chủ động hiệu quả.

Sự khác biệt giữa Agents và Models

Agents và models là hai khái niệm khác nhau trong AI, và việc hiểu sự khác biệt giữa chúng là thiết yếu trong việc xây dựng các hệ thống trên nền tảng AI. Sự khác biệt giữa Agents và Models Bản white paper cung cấp một giải thích rõ ràng về những sự khác biệt này và cách áp dụng chúng trong việc xây dựng các hệ thống có tính chủ động.

Các khung lý luận cho Agents

Các khung lý luận như React, Chain of Thought, và Tree of Thought là rất thiết yếu trong việc xây dựng các hệ thống có tính chủ động. Các khung lý luận cho Agents Những khung lý luận này cung cấp một cách tiếp cận có cấu trúc để xây dựng các hệ thống chủ động.

Các công cụ để nâng cao khả năng của Agents

Các công cụ như extensions, functions, và data stores là rất thiết yếu trong việc nâng cao khả năng của các agent. Các công cụ để nâng cao khả năng của Agents Những công cụ này cung cấp một loạt các chức năng có thể được sử dụng để xây dựng các hệ thống chủ động phức tạp.

Nâng cao hiệu suất của Model với Targeted Learning

Targeted learning là một kỹ thuật được sử dụng để nâng cao hiệu suất của các model, và nó cũng có thể được áp dụng cho các hệ thống có tính chủ động. Nâng cao hiệu suất của Model với Targeted Learning Kỹ thuật này bao gồm việc sử dụng một bộ ví dụ nhỏ để fine-tune model và cải thiện hiệu suất của nó.

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) là một kỹ thuật được sử dụng để mở rộng kiến thức của các model AI, và nó cũng có thể được áp dụng cho các hệ thống có tính chủ động. Retrieval-Augmented Generation (RAG) Kỹ thuật này bao gồm việc sử dụng một sự kết hợp của retrieval và generation để tạo ra các phản hồi chính xác và thông tin hơn.

Kết luận

Tóm lại, việc xây dựng các hệ thống có tính chủ động là một nhiệm vụ phức tạp yêu cầu một sự hiểu biết sâu sắc về các thành phần của agent AI, sự khác biệt giữa agents và models, và các khung lý luận và công cụ được sử dụng để xây dựng các hệ thống này. Bằng cách áp dụng các kỹ thuật và công cụ được thảo luận trong video này, các nhà phát triển có thể xây dựng các hệ thống chủ động hiệu quả hơn có thể được sử dụng trong một loạt các ứng dụng.