7 Bước để làm chủ AI tác nhân

Ảnh của Tác giả

# Giới thiệu

Hệ thống AI tác nhân có thể chia nhỏ các tác vụ phức tạp, sử dụng công cụ và đưa ra quyết định qua nhiều bước để đạt được mục tiêu. Không giống như các chatbot đơn giản chỉ phản hồi một truy vấn duy nhất, các tác nhân lập kế hoạch, thực thi và điều chỉnh phương pháp tiếp cận của chúng dựa trên kết quả. Khả năng này mở ra nhiều khả năng cho tự động hóa và giải quyết vấn đề mà các hệ thống AI trước đây không thể thực hiện được.

Xây dựng các tác nhân hiệu quả đòi hỏi phải hiểu cách cung cấp khả năng tự chủ cho các hệ thống AI trong khi vẫn duy trì kiểm soát và độ tin cậy. Dưới đây là bảy bước để làm chủ việc phát triển AI tác nhân.

# Bước 1: Hiểu vòng lặp tác nhân cốt lõi

Mỗi tác nhân tuân theo một chu trình cơ bản: quan sát trạng thái hiện tại, suy luận về việc cần làm tiếp theo, thực hiện một hành động và quan sát kết quả. Vòng lặp này tiếp tục cho đến khi tác nhân hoàn thành nhiệm vụ hoặc xác định rằng nó không thể tiếp tục.

Giai đoạn quan sát bao gồm việc hiểu thông tin nào có sẵn và mục tiêu là gì.
Giai đoạn suy luận là nơi mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) quyết định hành động nào cần thực hiện dựa trên các hướng dẫn và trạng thái hiện tại của nó.
Giai đoạn hành động thực thi quyết định đó, cho dù là gọi API, chạy mã hay tìm kiếm thông tin.
Cuối cùng, tác nhân quan sát kết quả và đưa chúng vào bước suy luận tiếp theo của nó.

Hiểu vòng lặp này là nền tảng. Mỗi thành phần có thể thất bại hoặc tạo ra kết quả không mong muốn. Thiết kế tác nhân của bạn phải xử lý những khả năng này một cách khéo léo. Xây dựng mô hình tư duy của bạn xung quanh chu trình này trước khi viết mã.

Bạn có thể đọc qua 7 Mẫu thiết kế AI tác nhân cần biết để có cái nhìn tổng quan về các mẫu thiết kế tác nhân.

# Bước 2: Xác định rõ ràng ranh giới và mục tiêu nhiệm vụ

Các tác nhân cần mục tiêu được xác định rõ ràng. Các mục tiêu mơ hồ dẫn đến hành vi khó hiểu khi tác nhân thực hiện các hành động không liên quan hoặc không bao giờ nhận ra khi nào nó đã hoàn thành. Định nghĩa nhiệm vụ của bạn nên chỉ rõ thành công trông như thế nào và những ràng buộc nào được áp dụng.

Đối với một tác nhân dịch vụ khách hàng, thành công có thể là giải quyết vấn đề của khách hàng hoặc chuyển tiếp chính xác đến một nhân viên là người thật. Các ràng buộc có thể bao gồm việc không bao giờ đưa ra lời hứa về việc hoàn tiền vượt quá một số tiền nhất định. Những ranh giới này ngăn tác nhân thực hiện các hành động không phù hợp khi theo đuổi mục tiêu của nó.

Viết các tiêu chí mục tiêu rõ ràng mà tác nhân có thể kiểm tra. Thay vì "giúp người dùng", hãy chỉ định "trả lời câu hỏi của người dùng bằng cách sử dụng cơ sở tri thức, hoặc thông báo cho họ rằng câu hỏi của họ cần sự hỗ trợ của con người." Mục tiêu cụ thể cho phép đánh giá cụ thể.

# Bước 3: Chọn công cụ phù hợp cho tác nhân của bạn

Công cụ là các chức năng mà tác nhân của bạn có thể gọi để tương tác với môi trường. Chúng có thể bao gồm tìm kiếm cơ sở dữ liệu, gọi API, thực thi mã, đọc tệp hoặc gửi tin nhắn. Các công cụ bạn cung cấp xác định khả năng của tác nhân của bạn.

Hãy bắt đầu với một bộ công cụ tối thiểu. Mỗi công cụ đều tăng thêm độ phức tạp và các chế độ lỗi tiềm ẩn. Nếu tác nhân của bạn cần truy xuất thông tin, hãy cung cấp cho nó một công cụ tìm kiếm. Nếu nó cần thực hiện các phép tính, hãy cung cấp một máy tính hoặc công cụ thực thi mã. Nếu nó cần thực hiện các hành động, hãy cung cấp các chức năng cụ thể cho những hành động đó.

Tài liệu hóa rõ ràng từng công cụ trong lời nhắc của tác nhân. Bao gồm mục đích của công cụ, các tham số bắt buộc và những đầu ra cần mong đợi. Mô tả công cụ tốt giúp tác nhân chọn đúng công cụ cho từng tình huống. Mô tả kém dẫn đến việc sử dụng công cụ sai mục đích và lỗi.

Triển khai xử lý lỗi thích hợp trong các công cụ của bạn. Khi một công cụ thất bại, hãy trả về các thông báo lỗi có thông tin giúp tác nhân hiểu điều gì đã sai và có thể thử một phương pháp khác.

Đọc Quy trình làm việc của AI tác nhân là gì? Các mẫu, trường hợp sử dụng, ví dụ và hơn thế nữa để hiểu cách tăng cường LLM bằng công cụ, bộ nhớ và khả năng truy xuất để xây dựng các tác nhân và quy trình làm việc. Nếu bạn muốn học thông qua việc xây dựng, hãy xem qua Thực hành AI tác nhân trong Python: Hướng dẫn bằng video.

# Bước 4: Thiết kế lời nhắc và hướng dẫn hiệu quả

Lời nhắc hệ thống của tác nhân của bạn là sổ tay hướng dẫn của nó. Lời nhắc này giải thích mục đích của tác nhân, các công cụ có sẵn, cách suy luận qua các vấn đề và cách định dạng phản hồi của nó. Chất lượng lời nhắc ảnh hưởng trực tiếp đến độ tin cậy của tác nhân.

Cấu trúc lời nhắc của bạn với các phần rõ ràng: vai trò và mục tiêu của tác nhân, các công cụ có sẵn và cách sử dụng chúng, các chiến lược suy luận, yêu cầu định dạng đầu ra và các ràng buộc hoặc quy tắc. Sử dụng các ví dụ để chỉ cho tác nhân cách xử lý các tình huống phổ biến.

Bao gồm các hướng dẫn suy luận rõ ràng. Yêu cầu tác nhân suy nghĩ từng bước, xác minh thông tin trước khi hành động, thừa nhận sự không chắc chắn và yêu cầu làm rõ khi cần. Những hướng dẫn siêu nhận thức này cải thiện chất lượng quyết định.

Đối với các tác vụ phức tạp, hãy dạy tác nhân tạo kế hoạch trước khi thực thi. Bước lập kế hoạch, nơi tác nhân phác thảo phương pháp tiếp cận của mình, thường dẫn đến việc thực thi mạch lạc hơn là nhảy thẳng vào hành động.

# Bước 5: Triển khai quản lý trạng thái và bộ nhớ mạnh mẽ

Các tác nhân hoạt động qua nhiều lượt, xây dựng ngữ cảnh khi chúng làm việc. Quản lý cả trạng thái và bộ nhớ một cách hiệu quả là cần thiết. Tác nhân cần quyền truy cập vào lịch sử cuộc trò chuyện, kết quả từ các hành động trước đó và bất kỳ dữ liệu trung gian nào mà nó đã thu thập.

Thiết kế biểu diễn trạng thái của bạn một cách cẩn thận. Tác nhân cần theo dõi thông tin gì? Đối với một tác nhân nghiên cứu, điều này có thể bao gồm các truy vấn đã thử, các nguồn đã tìm thấy và thông tin đã trích xuất. Đối với một tác nhân lập lịch, nó có thể bao gồm các khoảng thời gian có sẵn, sở thích của người tham gia và các ràng buộc.

Hãy xem xét giới hạn token. Các cuộc hội thoại dài có thể vượt quá cửa sổ ngữ cảnh, buộc bạn phải triển khai các chiến lược quản lý bộ nhớ.

Tóm tắt nén các tương tác cũ thành các bản tóm tắt súc tích trong khi vẫn giữ nguyên các sự kiện chính.
Các cửa sổ trượt giữ các cuộc trao đổi gần đây với đầy đủ chi tiết trong khi ngữ cảnh cũ hơn được nén hoặc bỏ qua.
Lưu giữ có chọn lọc xác định và bảo toàn thông tin quan trọng — như tùy chọn người dùng, mục tiêu nhiệm vụ hoặc các quyết định quan trọng — trong khi loại bỏ các chi tiết ít liên quan hơn.

Đối với các tác nhân phức tạp, hãy triển khai cả bộ nhớ ngắn hạn và dài hạn. Bộ nhớ ngắn hạn giữ ngữ cảnh tức thì cần thiết cho nhiệm vụ hiện tại. Bộ nhớ dài hạn lưu trữ thông tin cần duy trì qua các phiên như tùy chọn người dùng, các mẫu đã học hoặc dữ liệu tham chiếu. Lưu trữ bộ nhớ dài hạn trong cơ sở dữ liệu hoặc kho vector mà tác nhân có thể truy vấn khi cần.

Hiển thị các thay đổi trạng thái cho tác nhân. Khi một hành động thay đổi trạng thái, hãy hiển thị rõ ràng cho tác nhân biết điều gì đã thay đổi. Điều này giúp nó hiểu các tác động của hành động và lập kế hoạch các bước tiếp theo một cách phù hợp. Định dạng các bản cập nhật trạng thái một cách nhất quán để tác nhân có thể phân tích cú pháp và suy luận về chúng một cách đáng tin cậy.

Bạn có thể đọc qua Bộ nhớ của tác nhân AI: Cái gì, tại sao và cách nó hoạt động của nhóm mem0 để có cái nhìn tổng quan chi tiết về bộ nhớ trong các tác nhân AI.

# Bước 6: Xây dựng hàng rào bảo vệ và biện pháp an toàn

Hệ thống tác nhân cần các ràng buộc để ngăn chặn hành vi có hại hoặc ngoài ý muốn. Những hàng rào bảo vệ này hoạt động ở nhiều cấp độ: những công cụ tác nhân có thể truy cập, những hành động mà các công cụ đó có thể thực hiện và những quyết định mà tác nhân được phép đưa ra một cách tự chủ.

Triển khai xác nhận hành động cho các hoạt động có rủi ro cao. Trước khi tác nhân gửi email, thực hiện giao dịch mua hoặc xóa dữ liệu, hãy bắt buộc phải có sự chấp thuận của con người. Phương pháp có sự tham gia của con người này ngăn ngừa những sai lầm tốn kém trong khi vẫn cung cấp tự động hóa cho các tác vụ thường ngày.

Đặt giới hạn rõ ràng cho hành vi của tác nhân. Số lần lặp lại vòng lặp tối đa ngăn chặn các vòng lặp vô hạn. Ngân sách chi phí tối đa ngăn chặn việc quá tải các hệ thống bên ngoài. Giới hạn tốc độ ngăn chặn việc quá tải các hệ thống bên ngoài.

Giám sát các chế độ lỗi. Nếu tác nhân liên tục thử cùng một hành động thất bại, hãy can thiệp. Nếu nó bắt đầu "ảo giác" các lệnh gọi công cụ không tồn tại, hãy dừng nó lại. Nếu nó đi chệch nhiệm vụ, hãy định hướng lại nó. Triển khai các bộ ngắt mạch để dừng việc thực thi khi có sự cố.

Ghi nhật ký tất cả các hành động và quyết định của tác nhân. Dấu vết kiểm toán này là vô giá để gỡ lỗi và hiểu cách tác nhân của bạn hoạt động trong môi trường sản xuất. Khi có sự cố, nhật ký cho bạn thấy chính xác tác nhân đang suy nghĩ và làm gì.

Bạn có thể xem hướng dẫn Hàng rào bảo vệ nâng cao cho tác nhân AI của James Briggs để tìm hiểu thêm.

# Bước 7: Kiểm thử, Đánh giá và Cải tiến liên tục

Hành vi của tác nhân khó dự đoán hơn so với các tác vụ hoàn thành một lượt. Bạn không thể lường trước mọi kịch bản, vì vậy việc kiểm thử nghiêm ngặt là rất cần thiết. Tạo các trường hợp kiểm thử bao gồm các kịch bản phổ biến, trường hợp biên và các chế độ lỗi.

Đánh giá cả việc hoàn thành nhiệm vụ và chất lượng hành vi. Tác nhân có hoàn thành mục tiêu không? Nó có làm điều đó một cách hiệu quả không? Nó có tuân thủ hướng dẫn và ràng buộc không? Nó có xử lý lỗi một cách thích hợp không? Tất cả các khía cạnh này đều quan trọng.

Kiểm thử với các đầu vào đối kháng:

Điều gì xảy ra nếu các công cụ trả về dữ liệu không mong muốn?
Điều gì sẽ xảy ra nếu người dùng cung cấp các hướng dẫn mâu thuẫn?
Điều gì sẽ xảy ra nếu các API bên ngoài không hoạt động?

Các tác nhân mạnh mẽ xử lý những tình huống này một cách khéo léo thay vì bị lỗi. Cũng đo lường hiệu suất định lượng nếu có thể. Theo dõi tỷ lệ thành công, số bước hoàn thành, các mẫu sử dụng công cụ và chi phí cho mỗi nhiệm vụ. Các chỉ số này giúp bạn xác định các cải tiến và phát hiện các lỗi hồi quy.

Phản hồi của người dùng rất quan trọng. Việc sử dụng thực tế tiết lộ những vấn đề mà quá trình kiểm thử bỏ sót. Khi người dùng báo cáo sự cố, hãy theo dõi quy trình ra quyết định của tác nhân để hiểu điều gì đã sai. Đó có phải là vấn đề về lời nhắc? Vấn đề về công cụ? Hay lỗi suy luận? Sử dụng những thông tin này để cải thiện tác nhân của bạn.

Nếu bạn quan tâm đến việc tìm hiểu thêm, bạn có thể tham gia khóa học Đánh giá tác nhân AI của DeepLearning.AI.

# Kết luận

AI tác nhân là một lĩnh vực thú vị đã thu hút được sự quan tâm và áp dụng đáng kể. Do đó, sẽ luôn có các framework mới và các mẫu thiết kế được cải tiến.

Việc cập nhật các phát triển là rất cần thiết. Nhưng các nguyên tắc cơ bản như đặt mục tiêu rõ ràng, công cụ phù hợp, lời nhắc tốt, quản lý trạng thái và bộ nhớ mạnh mẽ, hàng rào bảo vệ thích hợp và đánh giá liên tục thì không thay đổi. Vì vậy, hãy tập trung vào chúng.

Khi bạn đã nắm vững các nguyên tắc cơ bản này, bạn sẽ có thể xây dựng các tác nhân giải quyết đáng tin cậy các vấn đề thực tế. Sự khác biệt giữa một bản demo ấn tượng và một tác nhân sẵn sàng sản xuất nằm ở thiết kế chu đáo, quản lý ràng buộc cẩn thận, và kiểm thử và đánh giá nghiêm ngặt. Hãy tiếp tục xây dựng! Ngoài ra, nếu bạn đang muốn tự học AI tác nhân, hãy xem qua AI tác nhân: Lộ trình tự học để có một lộ trình học tập có cấu trúc.

# Tài nguyên học tập hữu ích

Bala Priya C là một nhà phát triển và cây bút kỹ thuật đến từ Ấn Độ. Cô ấy thích làm việc ở giao điểm của toán học, lập trình, khoa học dữ liệu và tạo nội dung. Các lĩnh vực quan tâm và chuyên môn của cô ấy bao gồm DevOps, khoa học dữ liệu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Cô ấy thích đọc sách, viết lách, viết mã và cà phê! Hiện tại, cô ấy đang làm việc để học hỏi và chia sẻ kiến thức của mình với cộng đồng nhà phát triển bằng cách viết các hướng dẫn, bài viết "làm thế nào", bài viết quan điểm và nhiều hơn nữa. Bala cũng tạo ra các bài tổng quan tài nguyên hấp dẫn và hướng dẫn viết mã.