Chuyển đến nội dung chính

Chủ đề trang

Tác tử AI là gì?

Tác nhân trí tuệ nhân tạo (AI) là một chương trình phần mềm có thể tương tác với môi trường của nó, thu thập dữ liệu và sử dụng dữ liệu đó để thực hiện các nhiệm vụ tự định hướng đáp ứng các mục tiêu được xác định trước. Con người đặt ra mục tiêu, nhưng một tác tử AI sẽ độc lập lựa chọn những hành động tốt nhất mà nó cần thực hiện để đạt được những mục tiêu đó. Ví dụ: xem xét một đại lý AI của trung tâm liên lạc muốn giải quyết các truy vấn của khách hàng. Tác tử này sẽ tự động đặt các câu hỏi khác nhau cho khách hàng, tra cứu thông tin trong các tài liệu nội bộ và phản hồi với một giải pháp. Dựa trên phản hồi của khách hàng, tác tử này sẽ xác định xem nó có thể tự giải quyết truy vấn không hay chuyển truy vấn cho con người.

Nhiều tác nhân AI có thể cộng tác để tự động hóa quy trình làm việc phức tạp và cũng có thể được sử dụng trong các hệ thống AI đại lý. Họ trao đổi dữ liệu với nhau, cho phép toàn bộ hệ thống làm việc cùng nhau để đạt được các mục tiêu chung. Các tác nhân AI riêng lẻ có thể được chuyên biệt hóa để thực hiện các tác vụ con cụ thể với độ chính xác. Một đại lý điều phối hợp các hoạt động của các đại lý chuyên gia khác nhau để hoàn thành các nhiệm vụ lớn hơn, phức tạp hơn.

Tìm hiểu thêm về trí tuệ nhân tạo (AI) là gì

Các nguyên tắc chính giúp định nghĩa tác tử AI là gì?

Tất cả các phần mềm tự động thực hiện các tác vụ thông thường khác nhau theo chỉ định của nhà phát triển phần mềm. Vậy, điều gì làm cho các nhân viên AI trở nên đặc biệt?

Quyền tự chủ

Các tác nhân AI hoạt động tự chủ, không có sự can thiệp liên tục của con người. Trong khi phần mềm truyền thống tuân theo các hướng dẫn được mã hóa cứng, các tác nhân AI xác định hành động thích hợp tiếp theo dựa trên dữ liệu trong quá khứ và thực hiện nó mà không cần sự giám sát liên tục của con người.

Ví dụ: đại lý sổ sách kế toán tự động đánh dấu và yêu cầu dữ liệu hóa đơn bị thiếu cho các giao dịch mua.

Hành vi định hướng mục tiêu

Các tác nhân AI được thúc đẩy bởi các mục tiêu. Hành động của họ nhằm mục đích tối đa hóa thành công như được xác định bởi một chức năng tiện ích hoặc chỉ số hiệu suất. Không giống như các chương trình truyền thống chỉ đơn thuần hoàn thành nhiệm vụ, các tác nhân thông minh theo đuổi các mục tiêu và đánh giá hậu quả của hành động của họ liên quan đến các mục tiêu đó.

Ví dụ: hệ thống hậu cần AI tối ưu hóa các tuyến giao hàng để cân bằng tốc độ, chi phí và mức tiêu thụ nhiên liệu đồng thời, từ đó cân bằng nhiều mục tiêu.

Nhận thức

Các tác nhân AI tương tác với môi trường của họ bằng cách thu thập dữ liệu thông qua cảm biến hoặc đầu vào kỹ thuật số. Họ có thể thu thập dữ liệu từ các hệ thống và công cụ bên ngoài thông qua API. Dữ liệu này cho phép họ nhận thức thế giới xung quanh, nhận ra những thay đổi và cập nhật trạng thái bên trong của họ cho phù hợp.

Ví dụ: các đại lý an ninh mạng thu thập dữ liệu từ cơ sở dữ liệu của bên thứ ba để luôn nhận thức được các sự cố bảo mật mới nhất.

Tính hợp lý

Các tác nhân AI là những thực thể hợp lý với khả năng lý luận. Họ kết hợp dữ liệu từ môi trường của họ với kiến thức miền và bối cảnh trong quá khứ để đưa ra quyết định sáng suốt, đạt được hiệu suất và kết quả tối ưu.

Ví dụ: một đại lý robot thu thập dữ liệu cảm biến và chatbot sử dụng truy vấn của khách hàng làm đầu vào. Tác nhân AI áp dụng dữ liệu để đưa ra quyết định sáng suốt. Tác tử này sẽ phân tích dữ liệu thu thập được để dự đoán kết quả tốt nhất hỗ trợ các mục tiêu được đã định trước. Tác tử cũng sử dụng kết quả để đề ra hành động nên thực hiện tiếp theo. Ví dụ: xe tự lái điều hướng tránh chướng ngại vật trên đường dựa trên dữ liệu từ nhiều cảm biến.

Chủ động

Các đại lý AI có thể chủ động dựa trên các dự báo và mô hình của các trạng thái trong tương lai. Thay vì chỉ đơn giản là phản ứng với đầu vào, họ dự đoán các sự kiện và chuẩn bị cho phù hợp.

Ví dụ, một nhân viên dịch vụ khách hàng dựa trên AI có thể liên hệ với người dùng có hành vi gợi ý sự thất vọng, cung cấp trợ giúp trước khi yêu cầu hỗ trợ được nộp. Robot kho tự động có thể tự định vị lại để dự đoán các hoạt động lưu lượng truy cập cao sắp tới.

Học tập liên tục

Các tác nhân AI cải thiện theo thời gian bằng cách học hỏi từ các tương tác trong quá khứ. Họ xác định các mô hình, phản hồi và kết quả để tinh chỉnh hành vi và ra quyết định của họ. Điều này phân biệt chúng với các chương trình tĩnh luôn hoạt động theo cùng một cách bất kể đầu vào mới.

Ví dụ, các nhân viên bảo trì dự đoán học hỏi từ các lỗi thiết bị trong quá khứ để dự báo tốt hơn các vấn đề trong tương lai.

Khả năng thích ứng

Các nhân viên AI điều chỉnh chiến lược của họ để đáp ứng với hoàn cảnh mới. Tính linh hoạt này cho phép họ xử lý sự không chắc chắn, các tình huống mới lạ và thông tin không đầy đủ.

Ví dụ, một bot giao dịch chứng khoán điều chỉnh chiến lược của mình trong một sự sụp đổ của thị trường, trong khi một đại lý chơi trò chơi như AlphaZero phát hiện ra các chiến thuật mới thông qua tự chơi, ngay cả khi không có chiến lược trước của con người.

Cộng tác

Các tác nhân AI có thể làm việc với các tác nhân khác hoặc tác nhân con người để đạt được các mục tiêu chung. Họ có khả năng giao tiếp, phối hợp và hợp tác để thực hiện các nhiệm vụ cùng nhau. Hành vi hợp tác của họ thường liên quan đến đàm phán, chia sẻ thông tin, phân bổ nhiệm vụ và thích nghi với hành động của người khác.

Ví dụ, các hệ thống đa tác nhân trong chăm sóc sức khỏe có thể có các đại lý chuyên về các nhiệm vụ cụ thể như chẩn đoán, chăm sóc dự phòng, lên lịch thuốc, v.v., để tự động hóa chăm sóc bệnh nhân toàn diện.

Lợi ích của việc sử dụng tác tử AI là gì?

Các tác tử AI có thể cải thiện hoạt động kinh doanh của bạn và trải nghiệm của khách hàng.

Cải thiện năng suất

Các đội ngũ kinh doanh có năng suất cao hơn khi họ ủy thác các nhiệm vụ lặp đi lặp lại cho các tác tử AI. Bằng cách này, họ có thể chuyển sự chú ý của mình sang các hoạt động quan trọng hoặc sáng tạo, qua đó tăng thêm giá trị cho tổ chức của mình.

Giảm chi phí

Các doanh nghiệp có thể sử dụng các đại lý thông minh để giảm thiểu chi phí không cần thiết do quá trình không hiệu quả, lỗi của con người và quy trình thủ công. Họ có thể tự tin giải quyết các nhiệm vụ phức tạp vì các tác nhân tự trị tuân theo một mô hình nhất quán thích ứng với môi trường thay đổi. Công nghệ đại lý tự động hóa các quy trình kinh doanh có thể dẫn đến tiết kiệm chi phí đáng kể.

Ra quyết định sáng suốt

Các tác nhân thông minh tiên tiến có khả năng dự đoán và có thể thu thập và xử lý một lượng lớn dữ liệu thời gian thực. Điều này cho phép các nhà quản lý doanh nghiệp đưa ra dự đoán sáng suốt hơn với tốc độ nhanh chóng khi lập chiến lược cho bước đi tiếp theo của họ. Ví dụ: bạn có thể sử dụng các tác tử AI để phân tích nhu cầu sản phẩm trong các phân khúc thị trường khác nhau khi chạy chiến dịch quảng cáo.

Cải thiện trải nghiệm của khách hàng

Khách hàng tìm kiếm trải nghiệm hấp dẫn và cá nhân hóa khi tương tác với các doanh nghiệp. Tích hợp các tác tử AI cho phép các doanh nghiệp cá nhân hóa các đề xuất sản phẩm, cung cấp phản hồi với câu lệnh nhanh chóng, đồng thời đổi mới để cải thiện sự tương tác, chuyển đổi và lòng trung thành của khách hàng. Các nhân viên AI có thể cung cấp câu trả lời chi tiết cho các câu hỏi phức tạp của khách hàng và giải quyết các thách thức hiệu quả hơn.

Các thành phần chính của cấu trúc tác tử AI là gì?

Kiến trúc tác nhân AI chứa các thành phần chính sau.

Mô hình nền tảng

Cốt lõi của bất kỳ tác nhân AI nào là nền tảng hoặc mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT hoặc Claude. Nó cho phép tác nhân giải thích đầu vào ngôn ngữ tự nhiên, tạo ra các phản ứng giống con người và lý luận dựa trên các hướng dẫn phức tạp. LLM hoạt động như công cụ lập luận của đại lý, xử lý lời nhắc và chuyển đổi chúng thành hành động, quyết định hoặc truy vấn cho các thành phần khác (ví dụ: bộ nhớ hoặc công cụ). Nó giữ lại một số bộ nhớ trong các phiên theo mặc định và có thể được kết hợp với các hệ thống bên ngoài để mô phỏng tính liên tục và nhận thức ngữ cảnh.

Mô-đun lập kế hoạch

Mô-đun lập kế hoạch cho phép đại lý chia nhỏ các mục tiêu thành các bước nhỏ hơn, có thể quản lý được và sắp xếp chúng một cách hợp lý. Mô-đun này sử dụng lý luận tượng trưng, cây quyết định hoặc chiến lược thuật toán để xác định cách tiếp cận hiệu quả nhất để đạt được kết quả mong muốn. Nó có thể được thực hiện dưới dạng phân tách nhiệm vụ theo hướng nhắc nhở hoặc các phương pháp tiếp cận chính thức hơn, chẳng hạn như Mạng tác vụ phân cấp (HTN) hoặc các thuật toán lập kế hoạch cổ điển. Lập kế hoạch cho phép tác nhân hoạt động trong khoảng thời gian dài hơn, xem xét sự phụ thuộc và dự phòng giữa các nhiệm vụ.

Mô-đun bộ nhớ

Mô-đun bộ nhớ cho phép tác nhân lưu giữ thông tin qua các tương tác, phiên hoặc tác vụ. Điều này bao gồm cả bộ nhớ ngắn hạn, chẳng hạn như lịch sử trò chuyện hoặc đầu vào cảm biến gần đây và bộ nhớ dài hạn, bao gồm dữ liệu khách hàng, hành động trước đó hoặc kiến thức tích lũy. Bộ nhớ tăng cường cá nhân hóa, sự gắn kết và nhận thức ngữ cảnh của tác nhân. Khi xây dựng các tác nhân AI, các nhà phát triển sử dụng cơ sở dữ liệu vector hoặc đồ thị kiến thức để lưu trữ và truy xuất nội dung có ý nghĩa về mặt ngữ nghĩa.

Tích hợp công cụ

Các tác nhân AI thường mở rộng khả năng của họ bằng cách kết nối với phần mềm bên ngoài, API hoặc thiết bị. Điều này cho phép họ hành động ngoài ngôn ngữ tự nhiên, thực hiện các tác vụ trong thế giới thực như truy xuất dữ liệu, gửi email, chạy mã, truy vấn cơ sở dữ liệu hoặc kiểm soát phần cứng. Tác nhân xác định khi nào một tác vụ yêu cầu một công cụ và sau đó ủy quyền hoạt động cho phù hợp. Việc sử dụng công cụ thường được LLM hướng dẫn thông qua các mô-đun lập kế hoạch và phân tích cú pháp định dạng cuộc gọi công cụ và giải thích đầu ra của nó.

Học tập và suy ngẫm

Phản xạ có thể xảy ra dưới nhiều hình thức:

  • Tác nhân đánh giá chất lượng đầu ra của chính nó (ví dụ: nó có giải quyết vấn đề một cách chính xác không?).
  • Người dùng con người hoặc hệ thống tự động cung cấp các hiệu chỉnh.
  • Đại lý chọn các ví dụ không chắc chắn hoặc nhiều thông tin để cải thiện việc học của mình.

Học tăng cường (RL) là một mô hình học tập quan trọng. Đại lý tương tác với môi trường, nhận phản hồi dưới dạng phần thưởng hoặc hình phạt và tìm hiểu một chính sách lập bản đồ các trạng thái thành các hành động để có phần thưởng tích lũy tối đa. RL đặc biệt hữu ích trong các môi trường mà dữ liệu đào tạo rõ ràng thưa thớt, chẳng hạn như robot, chơi game hoặc giao dịch tài chính. Tác nhân cân bằng việc thăm dò (thử các hành động mới) và khai thác (sử dụng các hành động tốt nhất được biết đến) để cải thiện chiến lược của mình theo thời gian.

Tác tử AI hoạt động như thế nào?

Các tác tử AI hoạt động bằng cách đơn giản hóa và tự động hóa các tác vụ phức tạp. Hầu hết các tác tử tự trị sẽ tuân theo một quy trình làm việc cụ thể khi thực hiện các nhiệm vụ được giao.

Xác định mục tiêu

Tác tử AI nhận được một lệnh hoặc mục tiêu cụ thể từ người dùng. Tác tử AI sử dụng mục tiêu để lập kế hoạch các tác vụ để cho ra kết quả cuối cùng phù hợp và hữu ích cho người dùng. Sau đó, đại lý chia mục tiêu thành nhiều nhiệm vụ nhỏ hơn, có thể hành động. Để đạt được mục tiêu, tác tử thực hiện các tác vụ đó dựa trên các lệnh hoặc điều kiện cụ thể.

Thu thập thông tin

Các nhân viên AI yêu cầu thông tin để thực hiện các nhiệm vụ mà họ đã lên kế hoạch thành công. Ví dụ: tác tử phải trích xuất bản ghi hội thoại để phân tích cảm xúc của khách hàng. Do đó, các tác tử AI có thể truy cập internet để tìm kiếm và truy xuất thông tin chúng cần. Trong một số ứng dụng, một tác tử thông minh có thể tương tác với các tác tử khác hoặc mô hình máy học để truy cập hoặc trao đổi thông tin.

Thực hiện tác vụ

Khi có đủ dữ liệu, tác tử AI thực hiện tác vụ phải làm một cách cẩn thận. Khi hoàn thành một tác vụ, tác tử sẽ xóa tác vụ đó khỏi danh sách và chuyển sang tác vụ tiếp theo. Giữa các lần hoàn thành nhiệm vụ, tác nhân đánh giá xem nó đã đạt được mục tiêu được chỉ định hay chưa bằng cách tìm kiếm phản hồi bên ngoài và kiểm tra nhật ký của chính mình. Trong quá trình này, đại lý có thể tạo và hành động theo các nhiệm vụ bổ sung để đạt được kết quả cuối cùng. 

Tác tử AI có những loại nào?

Các tổ chức tạo và triển khai các tác nhân AI trên một loạt các loại và nhiệm vụ. Dưới đây là một số ví dụ.

Tác tử phản xạ đơn giản

Một tác tử phản xạ đơn giản hoạt động nghiêm ngặt dựa trên các quy tắc được xác định trước và dữ liệu tức thời của mình. Nó sẽ không phản ứng với các tình huống ngoài một sự kiện, điều kiện và quy tắc hành động nhất định. Do đó, những tác tử này phù hợp cho các tác vụ đơn giản không yêu cầu đào tạo sâu rộng. Ví dụ: bạn có thể sử dụng tác tử phản xạ đơn giản để đặt lại mật khẩu bằng cách phát hiện các từ khóa cụ thể trong cuộc trò chuyện của người dùng.

Tác tử phản xạ dựa trên mô hình

Tác nhân dựa trên mô hình tương tự như các tác nhân phản xạ đơn giản, ngoại trừ việc nó có cơ chế ra quyết định tiên tiến hơn. Thay vì chỉ tuân theo một quy tắc cụ thể, một tác nhân dựa trên mô hình đánh giá các kết quả và hậu quả có thể xảy ra trước khi đưa ra quyết định. Sử dụng dữ liệu hỗ trợ, tác tử này xây dựng một mô hình nội bộ về thế giới mình nhận thức và sử dụng mô hình nội bộ này để hỗ trợ các quyết định của mình.

Tác tử dựa trên mục tiêu

Các tác nhân dựa trên mục tiêu, còn được gọi là tác nhân dựa trên quy tắc, là các tác nhân AI sở hữu khả năng lý luận mạnh mẽ hơn. Bên cạnh việc đánh giá dữ liệu môi trường, tác tử so sánh các phương pháp khác nhau để giúp tác tử đạt được kết quả mong muốn. Các tác tử dựa trên mục tiêu luôn chọn con đường hiệu quả nhất. Chúng phù hợp để thực hiện các tác vụ phức tạp, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và các ứng dụng robot.

Tác tử dựa trên lợi ích

Một đại lý dựa trên tiện ích sử dụng một thuật toán lý luận phức tạp để hỗ trợ người dùng tối đa hóa kết quả mà họ mong muốn. Tác tử so sánh các kịch bản khác nhau và các giá trị có lợi hoặc lợi ích tương ứng của các kịch bản này. Sau đó, nó chọn một cái cung cấp cho người dùng nhiều phần thưởng nhất. Ví dụ: khách hàng có thể sử dụng đại lý dựa trên tiện ích để tìm kiếm vé máy bay với thời gian di chuyển tối thiểu, bất kể giá cả.

Tác tử có khả năng học

Một tác nhân học tập liên tục học hỏi từ kinh nghiệm trong quá khứ để nâng cao hiệu suất của mình. Sử dụng cơ chế đầu vào và phản hồi cảm giác, tác tử điều chỉnh yếu tố học tập của mình theo thời gian để đáp ứng các tiêu chuẩn cụ thể. Ngoài ra, nó sử dụng một trình tạo vấn đề để thiết kế các nhiệm vụ mới tự đào tạo bằng cách sử dụng dữ liệu thu thập được và kết quả trong quá khứ.

Tác tử phân cấp

Các tác tử phân cấp là một nhóm có tổ chức gồm các tác tử thông minh được sắp xếp theo các cấp bậc. Các tác nhân cấp cao hơn phân hủy các tác vụ phức tạp thành các tác vụ nhỏ hơn và gán chúng cho các tác nhân cấp thấp hơn. Mỗi tác tử sẽ hoạt động độc lập và nộp báo cáo tiến độ cho tác tử giám sát của mình. Tác tử cấp cao hơn thu thập kết quả và điều phối các tác tử cấp dưới để đảm bảo chúng cùng đạt được mục tiêu.

Hệ thống đa đại lý

Hệ thống đa tác nhân (MAS) bao gồm nhiều tác nhân tương tác với nhau để giải quyết vấn đề hoặc đạt được các mục tiêu chung. Các tác nhân này có thể đồng nhất (tương tự trong thiết kế) hoặc không đồng nhất (khác nhau về cấu trúc hoặc chức năng) và có thể cộng tác, phối hợp hoặc thậm chí cạnh tranh tùy thuộc vào bối cảnh. MAS đặc biệt hiệu quả trong các môi trường phân tán, phức tạp, nơi kiểm soát tập trung là không thực tế.

Ví dụ, trong các đội xe tự hành, mỗi chiếc xe hoạt động như một tác nhân độc lập nhưng hợp tác với những người khác để tránh tắc nghẽn giao thông và ngăn ngừa va chạm, dẫn đến lưu lượng giao thông trơn tru hơn.

Sử dụng tác tử AI có những thách thức nào?

Các đại lý AI là những công nghệ phần mềm hữu ích giúp tự động hóa quy trình công việc kinh doanh để đạt được kết quả tốt hơn. Như đã nói, các tổ chức nên giải quyết các mối lo ngại sau đây khi triển khai các tác tử AI tự trị cho các trường hợp sử dụng của doanh nghiệp.

Lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu

Phát triển và vận hành các tác tử AI tiên tiến đòi hỏi phải thu thập, lưu trữ và di chuyển khối lượng dữ liệu khổng lồ. Các tổ chức nên nhận thức được các yêu cầu về quyền riêng tư dữ liệu và sử dụng các biện pháp cần thiết để cải thiện tư thế bảo mật dữ liệu của họ.

Thách thức về đạo đức

Trong một số trường hợp nhất định, các mô hình AI có thể tạo ra kết quả sai lệch hoặc không chính xác. Áp dụng các biện pháp bảo vệ, chẳng hạn như đánh giá của con người, giúp đảm bảo khách hàng nhận được phản hồi hữu ích và công bằng từ các đại lý được triển khai.

Sự phức tạp kỹ thuật

Việc triển khai các tác tử AI tiên tiến đòi hỏi phải có kinh nghiệm chuyên môn và kiến thức về công nghệ máy học. Các nhà phát triển phải có khả năng tích hợp các thư viện máy học với các ứng dụng phần mềm và đào tạo tác tử bằng dữ liệu cụ thể cho doanh nghiệp.

Tài nguyên điện toán hạn chế

Đào tạo và triển khai các tác nhân AI học sâu đòi hỏi tài nguyên tính toán đáng kể. Khi các tổ chức triển khai các tác tử này tại chỗ, họ phải đầu tư và duy trì cơ sở hạ tầng tốn kém mà không thể dễ dàng điều chỉnh quy mô.

AWS có thể giúp đáp ứng các yêu cầu về tác tử AI của bạn như thế nào?

Amazon Bedrock là một dịch vụ được quản lý đầy đủ, cung cấp khả năng truy cập dễ dàng vào các mô hình AI tổng hợp hàng đầu trong ngành, chẳng hạn như Claude, Llama 2 và Amazon Titan, cùng với một loạt các khả năng cần thiết để xây dựng các ứng dụng AI tổng hợp.

Amazon Bedrock Agents sử dụng lý luận của FM, API và dữ liệu để phân tích các yêu cầu của người dùng, thu thập thông tin liên quan và hoàn thành các tác vụ một cách hiệu quả. Xây dựng một tác tử đơn giản và nhanh chóng chỉ với vài bước thiết lập. Amazon Bedrock hỗ trợ:

AWS đã giới thiệu bộ công cụ mã nguồn mở với danh mục ngày càng tăng các đại lý khởi nghiệp được xây dựng dành cho các trường hợp sử dụng chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống.

AWS Transform là dịch vụ AI trợ lý ảo đầu tiên để chuyển đổi khối lượng công việc .NET, máy tính lớn và VMware. Được xây dựng từ 19 năm kinh nghiệm di chuyển, AWS Transform triển khai các tác tử AI chuyên biệt để tự động hóa các tác vụ phức tạp như đánh giá, phân tích mã, tái cấu trúc, phân tách, ánh xạ thành phần phụ thuộc, xác thực và lập kế hoạch chuyển đổi. AWS Transform giúp các tổ chức hiện đại hóa hàng trăm ứng dụng cùng lúc trong khi vẫn duy trì chất lượng và khả năng kiểm soát.

Amazon Q Business là một trợ lý hỗ trợ AI tổng hợp được thiết kế để giúp bạn tìm kiếm thông tin, hiểu biết sâu sắc và hành động tại nơi làm việc. Nó đặt sức mạnh của việc tạo đại lý AI vào tay mọi nhân viên. Bất cứ ai cũng có thể sử dụng nó để tạo các ứng dụng AI trợ lý ảo gọn nhẹ tương tác với phần mềm doanh nghiệp phổ biến và tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại.

Bắt đầu với các đại lý AI trên AWS bằng cách tạo tài khoản miễn phí ngay hôm nay.