Contents
Giới Thiệu Về AI Agents
AI agents là các hệ thống phần mềm có khả năng nhận thức môi trường xung quanh, đưa ra quyết định và thực hiện hành động một cách tự động. Không giống như các chương trình AI truyền thống dựa vào các hướng dẫn cố định và các lệnh, AI agents có khả năng thích nghi và học hỏi từ kinh nghiệm, giúp chúng xử lý các nhiệm vụ phức tạp và động.
Điều làm cho AI agents nổi bật là tính tự chủ và tính linh hoạt của chúng. Ví dụ, AI agents như Operator của OpenAI có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên, thực hiện các nhiệm vụ như đặt lời nhắc nhở hoặc mua sắm trực tuyến, và thậm chí dự đoán nhu cầu của người dùng dựa trên các tương tác trước đó. Khả năng học hỏi, tự cải thiện và hoạt động mà không cần sự giám sát trực tiếp của con người khiến chúng trở nên không thể thiếu trong các lĩnh vực như y tế, logistics, tài chính và dịch vụ khách hàng.
Cách Thức Hoạt Động Của AI Agents
Phụ nữ trong buổi phỏng vấn với robot AI
Ở trung tâm của mỗi AI agent là một LLM (mô hình ngôn ngữ lớn). Điều này cho phép chúng hiểu các hướng dẫn và đầu vào của bạn thông qua ngôn ngữ con người thông thường. Điều làm cho AI agents khác biệt so với chatbot thông thường là khả năng tự suy nghĩ, học hỏi từ kinh nghiệm và tương tác với thế giới thực như một đại lý con người. Lưu ý rằng AI agents không có nhận thức giống con người. Tuy nhiên, chúng có thể điều chỉnh thuật toán học máy và các tham số của mình để phản ánh thông tin được cung cấp.
Khả năng tự chủ này đến từ quá trình mà chúng trải qua khi giải quyết một vấn đề. Các quá trình này có thể được tóm tắt thành bốn giai đoạn:
- Nhận thức: AI agents thu thập dữ liệu từ môi trường xung quanh bằng cách sử dụng cảm biến, API hoặc các phương pháp đầu vào khác. Ví dụ, trợ lý giọng nói xử lý các lệnh nói, trong khi máy hút bụi robot sử dụng camera để lập bản đồ môi trường của nó.
- Ra quyết định: Chúng phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng các thuật toán và mô hình để đánh giá các hành động có thể thực hiện. Ví dụ, chatbot quyết định phản hồi tốt nhất dựa trên ý định người dùng được phát hiện.
- Học hỏi: AI agents cải thiện hiệu suất của mình theo thời gian thông qua các kỹ thuật học máy. Khi một vấn đề được xác định, AI agent trải qua một vòng lặp phản hồi, nơi nó liên tục nhắc nhở bản thân về những sai lầm có thể xảy ra cho đến khi giải quyết được vấn đề.
- Hành động: Sau khi đưa ra quyết định, AI agents thực hiện các hành động. Trong các hệ thống vật lý như máy bay không người lái, điều này liên quan đến việc di chuyển qua không gian, trong khi trong các hệ thống kỹ thuật số, nó có thể có nghĩa là cập nhật cơ sở dữ liệu hoặc trả lời một truy vấn.
Sự kết hợp của nhận thức, phân tích, học hỏi và thực hiện này cho phép AI agents xử lý các nhiệm vụ thường xuyên và phức tạp một cách hiệu quả.
Các Loại AI Agents và Ứng Dụng Của Chúng
Lớp học được tạo bởi AI với học sinh đang học
AI agents có nhiều hình thức khác nhau, mỗi loại được thiết kế cho các chức năng cụ thể. Tùy thuộc vào loại vấn đề bạn cần giải quyết, loại AI agent phù hợp sẽ mang lại kết quả tốt hơn, cũng như tiết kiệm thời gian và tài nguyên tính toán. AI agents có thể được phân loại thành năm hình thức khác nhau:
- Simple Reflex Agents: Hoạt động chỉ dựa trên các quy tắc được xác định trước và các kích thích ngay lập tức. Ví dụ, các bộ điều nhiệt điều chỉnh nhiệt độ dựa trên các phép đo phòng.
- Model-Based Reflex Agents: Sử dụng các mô hình nội bộ để theo dõi các hành động trong quá khứ và dự đoán các trạng thái trong tương lai. Tính năng lập bản đồ của máy hút bụi robot được sử dụng để làm sạch hiệu quả là một cách mà loại agent này được sử dụng.
- Goal-Based Agents: Một loại AI agent phức tạp hơn, học hỏi bằng cách tương tác với môi trường và kinh nghiệm của nó. Loại AI này tiếp nhận nhiều loại đầu vào và xem xét các hành động có thể dựa trên tình huống. Goal-based agents thường được sử dụng trong các phương tiện tự lái để điều hướng đường phố, tránh chướng ngại vật và tuân thủ luật giao thông.
- Utility-Based Agents: Đánh giá và tối ưu hóa các hành động dựa trên một hàm tiện ích, cân nhắc các sự đánh đổi để đạt được kết quả tốt nhất. Không giống như goal-based agents, utility-based agents cũng xem xét các sự đánh đổi có thể của mỗi hành động và xác định liệu một hành động có đáng làm hay không. Các dịch vụ giao dịch tài chính dựa trên AI thường sử dụng utility-based agents.
- Multi-Agent Systems (MAS): Bao gồm nhiều AI agents làm việc cùng nhau để giải quyết các vấn đề hoặc đạt được các mục tiêu chung. Mỗi agent trong hệ thống được thiết kế để xử lý các nhiệm vụ cụ thể, nhưng chúng hợp tác để giải quyết các thách thức phức tạp mà một agent đơn lẻ không thể giải quyết hiệu quả. MAS được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống đèn giao thông thông minh để tối ưu hóa luồng giao thông bằng cách quan sát giao thông, học hỏi các mẫu nhất định và sau đó điều khiển giao thông bằng cách điều chỉnh thời gian đèn giao thông dựa trên luồng xe và người đi bộ thay đổi.
Các loại AI agents này cho phép chúng ta giải quyết các vấn đề phức tạp hơn đòi hỏi các giải pháp tinh vi hơn mà các chatbot được cung cấp bởi AI thông thường không thể giải quyết.
Nơi Bạn Có Thể Tìm Được AI Agents
Nhờ sự phát triển nhanh chóng của cơ sở hạ tầng và khung AI, việc có được một AI agent ngày nay dễ dàng hơn bao giờ hết. Nếu bạn đang tìm kiếm một thứ gì đó dễ tiếp cận, các trợ lý ảo như Amazon Alexa, Google Assistant và Siri của Apple là những ví dụ tuyệt vời về AI agents được tích hợp vào điện thoại thông minh, loa thông minh và các thiết bị kết nối khác. Những hệ thống này có thể xử lý các nhiệm vụ hàng ngày như đặt lời nhắc nhở, quản lý lịch trình hoặc điều khiển các thiết bị nhà thông minh, và được thiết kế để thân thiện với người dùng.
Nếu bạn đang tìm kiếm một AI agent mà bạn có thể tùy chỉnh cho nhu cầu của mình, hãy thử tìm hiểu các nền tảng như Operator của OpenAI và Microsoft Azure AI. Đây là các giải pháp mã thấp, có nghĩa là chúng cung cấp các mô hình được xây dựng sẵn mà các nhà phát triển có thể điều chỉnh để đáp ứng các nhu cầu cụ thể. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng các nền tảng này để phát triển một chatbot hỗ trợ khách hàng hoặc một hệ thống đề xuất cá nhân hóa.
Nếu bạn quan tâm hơn đến các giải pháp mã nguồn mở, các công cụ như AutoGPT, AgentGPT và BabyAGI là các giải pháp phổ biến. Các nền tảng này cho phép người dùng khám phá các AI agents tự chủ tiên tiến có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp với sự can thiệp thủ công tối thiểu. Ví dụ, AutoGPT được xây dựng trên các mô hình dựa trên GPT và có thể liên kết các hành động một cách tự động để đạt được mục tiêu, làm cho nó đặc biệt hữu ích cho nghiên cứu, tự động hóa nhiệm vụ và giải quyết vấn đề.
Nếu bạn không phải là nhà phát triển và thích một cách tiếp cận đơn giản hơn, các công cụ không mã với tích hợp AI như Pega và Zapier là một lựa chọn. Các nền tảng này trao quyền cho người dùng không chuyên kỹ thuật thiết kế và triển khai các AI agents đơn giản mà không cần phải viết mã. Chúng có thể được sử dụng để tự động hóa quy trình công việc, xử lý các kích hoạt cụ thể hoặc đơn giản hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại.
-
AI agents là gì?
AI agents là các hệ thống phần mềm có khả năng tự động nhận thức môi trường, đưa ra quyết định và thực hiện hành động mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người. -
AI agents khác gì với chatbot thông thường?
AI agents có khả năng tự học hỏi và thích nghi, trong khi chatbot thông thường thường chỉ phản hồi dựa trên các lệnh cố định. -
Các loại AI agents phổ biến là gì?
Các loại AI agents phổ biến bao gồm Simple Reflex Agents, Model-Based Reflex Agents, Goal-Based Agents, Utility-Based Agents và Multi-Agent Systems. -
AI agents có thể được sử dụng trong những lĩnh vực nào?
AI agents có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như y tế, logistics, tài chính, dịch vụ khách hàng và nhiều lĩnh vực khác. -
Làm thế nào để có được một AI agent?
Bạn có thể tìm các AI agents tích hợp sẵn như Amazon Alexa, Google Assistant, hoặc sử dụng các nền tảng như OpenAI’s Operator, Microsoft Azure AI, hoặc các giải pháp mã nguồn mở như AutoGPT. -
Những hạn chế của AI agents là gì?
Các hạn chế của AI agents bao gồm hiểu biết ngữ cảnh hạn chế, phụ thuộc vào dữ liệu, mối quan ngại đạo đức, hạn chế về sáng tạo và đồng cảm, và phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng. -
Tương lai của AI agents sẽ như thế nào?
Tương lai của AI agents hứa hẹn sẽ có ít hạn chế hơn và nhiều khả năng hơn nhờ vào sự phát triển liên tục của công nghệ AI.
Hạn Chế Khi Sử Dụng AI Agents
Người đàn ông sử dụng điện thoại dựa vào điện thoại khổng lồ với robot trên màn hình và biển cấm trước robot
Mặc dù nhiều sản phẩm AI agent hiện nay có sẵn dưới dạng đăng ký, chúng vẫn có nhiều hạn chế, điều này sẽ ảnh hưởng đến hiệu suất của chúng trong các tình huống khác nhau. Để có ý tưởng tốt hơn về những gì AI agents có thể làm ngày nay, bạn cần hiểu các hạn chế hiện tại của chúng.
- Hiểu Biết Ngữ Cảnh Hạn Chế: AI agents có thể gặp khó khăn với ngôn ngữ con người phức tạp hoặc tinh tế, dẫn đến lỗi hoặc phản hồi không phù hợp. Ví dụ, một chatbot có thể hiểu sai các truy vấn mơ hồ của người dùng.
- Phụ Thuộc Vào Dữ Liệu: AI agents phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu chất lượng cao để đào tạo và hoạt động. Dữ liệu không đủ hoặc thiên lệch có thể dẫn đến kết quả không chính xác, ảnh hưởng đến chất lượng đầu ra của nó.
- Mối Quan Ngại Đạo Đức: Tính tự chủ của AI agents đặt ra câu hỏi về trách nhiệm. Ví dụ, ai chịu trách nhiệm cho một sai lầm do một phương tiện tự lái gây ra? Việc sử dụng rộng rãi AI agents có thể dẫn đến mất việc làm trong một số ngành nghề. Nghệ thuật AI có phải là nghệ thuật thực sự không? Chúng có thể tham gia vào các cuộc thi không?
- Hạn Chế Về Sáng Tạo và Đồng Cảm: AI agents xuất sắc trong các nhiệm vụ logic nhưng thiếu sự sáng tạo hoặc trí tuệ cảm xúc thực sự. Mặc dù AI có thể tạo ra các phản hồi có vẻ đồng cảm, sáng tạo hoặc trừu tượng, nhưng điều đó không có nghĩa là AI thực sự có thể cảm nhận hoặc suy nghĩ một cách sáng tạo.
- Phụ Thuộc Vào Cơ Sở Hạ Tầng: AI agents thường phụ thuộc vào các tài nguyên tính toán mạnh mẽ và kết nối internet ổn định. Cơ sở hạ tầng không đầy đủ có thể hạn chế hiệu suất của chúng hoặc làm cho chúng không thể sử dụng trong một số thiết lập. Không hiếm khi thấy các dịch vụ AI bị ngắt kết nối thỉnh thoảng, tăng giá hoặc đóng cửa vĩnh viễn. Điều này có thể là một vấn đề lớn nếu quy trình công việc của bạn phụ thuộc nhiều vào AI agents.
Khi sử dụng AI agents, bạn cần giữ trong tâm trí những hạn chế này để tạo ra kỳ vọng thực tế, triển khai chúng một cách có trách nhiệm và tạo ra các phương án dự phòng phù hợp.
AI agents là những công cụ mạnh mẽ mà chúng ta có thể sử dụng để quản lý các nhiệm vụ đòi hỏi nhiều tính tự chủ hơn. Chúng ta đã sử dụng chúng cho các tương tác với khách hàng, các quy trình công việc tự động và cá nhân hóa trải nghiệm người dùng. Mặc dù còn xa mới hoàn hảo, sự phát triển liên tục của AI agents sẽ có nghĩa là ít hạn chế hơn và nhiều khả năng hơn trong tương lai.
