Công nghệ AI đang trải qua sự phát triển nhanh chóng, chuyển từ các chatbot cơ bản sang những cơ chế có thể tự lập kế hoạch và thực hiện các tác vụ trong nhiều ngành như thị trường crypto và DeFi. Những cơ chế này được gọi là các framework tác nhân AI, đang nổi lên như một trọng tâm chú ý trong phát triển phần mềm tiên tiến cũng như tự động hóa. Mặc dù các tổ chức và nhà phát triển đang thử nghiệm các giải pháp AI độc lập, sự quan tâm đối với các công cụ giúp hợp lý hóa những sáng tạo này đã tăng lên ở mức đáng kể. Với mục đích này, cơ chế tác nhân AI đóng vai trò then chốt trong việc biến quy trình phát triển thành một quy trình có cấu trúc hơn, nhanh hơn và dễ hơn.
Giới thiệu về các framework tác nhân AI
Các framework tác nhân AI đóng vai trò như các thư viện và công cụ giúp việc phát triển, triển khai và huấn luyện các tác nhân AI trở nên liền mạch trong các lĩnh vực DeFi và crypto, và cả bên ngoài. Thay vì yêu cầu nhà phát triển phải bắt đầu mọi thứ từ điểm khởi đầu, các framework này cung cấp sẵn các thành phần như template, API và các khối xây dựng cơ bản khác. Có một số thành phần chính của các framework tác nhân AI, bao gồm “module lý luận”, “hệ thống bộ nhớ”, “giao diện hành động”, “các giao thức giao tiếp” và “các móc kiểm thử hoặc đánh giá”. Module lý luận chuyển các mục tiêu thành các bước nhỏ hơn đồng thời chọn công cụ hoặc hành động tiếp theo.
Ngoài ra, hệ thống bộ nhớ lưu trữ các hành động và thông tin mà tác nhân tạo ra để có ngữ cảnh chính xác cho tác vụ mà nó thực hiện. Giao diện hành động chạy hành động cũng như liên kết tới các API cần thiết cho việc thực thi yêu cầu. Bên cạnh đó, các giao thức giao tiếp cung cấp dịch vụ khi nhiều tác nhân khác nhau cộng tác, cho phép chuyển các tin nhắn giữa các tác nhân. Hơn nữa, các móc kiểm thử hoặc đánh giá chịu trách nhiệm ghi lại từng hành động để cho phép quan sát hành vi của tác nhân hoặc đo lường chất lượng đầu ra.
Cách thức hoạt động của các framework tác nhân AI
Một framework tác nhân AI thường điều phối một vòng lặp nhất quán tập trung vào lý luận, cập nhật và hành động để cho phép tác nhân chuyển từ mục tiêu cấp cao sang các kết quả và hành động cụ thể. Các bước này bao gồm khởi tạo mục tiêu, đánh giá và lập kế hoạch, lựa chọn omstri,emts, và thực thi các hành động, theo dõi và sửa đổi trạng thái, vòng lặp thực thi lặp lại, quản trị và điều phối, cùng với đầu ra và kết luận.
1 Khởi tạo mục tiêu
Quy trình bắt đầu bằng một chỉ dẫn hoặc mục tiêu mà một hệ thống khác hoặc người dùng có thể cung cấp. Điều này có thể bao gồm tóm tắt tin tức thị trường hôm nay và gửi email đó tới nhóm. Theo đó, framework tập trung vào mục tiêu này và cấu hình trạng thái của tác nhân, có tính đến mọi bộ nhớ hoặc ngữ cảnh liên quan.
2 Đánh giá và lập kế hoạch
Framework có một thành phần lý luận thường hoạt động thông qua mô hình ngôn ngữ như GPT. Nó xác định các công cụ, các bước và thứ tự thực thi. Kế hoạch được phát triển như một phần của bước này có thể lặp lại hoặc tuần tự.
3 Lựa chọn công cụ và thực thi các hành động
Sau đó, tác vụ chuyển sang hàm hoặc công cụ phù hợp. Điều này có thể tính đến việc truy vấn cơ sở dữ liệu hoặc gọi API. Framework chuẩn hóa việc gọi và mô tả các công cụ này, giúp tác nhân giao tiếp với các cơ chế bên ngoài một cách liên tục.
4 Theo dõi và sửa đổi trạng thái
Sau khi thực thi, framework ghi lại kết quả và lưu nó vào bộ nhớ của tác nhân. Nhờ đó, các quyết định tiếp theo có thể được cung cấp thông tin hiệu quả từ các kết quả trước đó.
5 Vòng lặp thực thi lặp lại
Sau đó, chu kỳ này được lặp lại, và vòng lặp thường tiếp tục cho đến khi đạt được mục tiêu hoặc đáp ứng điều kiện dừng. Điều này tính đến một ngưỡng lỗi được xác định trước hoặc giới hạn thời gian. Cấu trúc lặp tương ứng hỗ trợ các tác nhân trong việc xử lý các tác vụ động với nhiều bước thay vì các tương tác chỉ diễn ra một lần.
6 Quản trị và điều phối
Trong trường hợp các use case tương đối phức tạp, các framework tác nhân AI cũng có thể hỗ trợ phân rã tác vụ, xử lý phụ thuộc và điều phối đa tác nhân. Phân rã tác vụ bao gồm việc chia các vấn đề lớn thành các bước nhỏ hơn. Xử lý phụ thuộc chú ý đến việc đảm bảo các tác vụ được thực thi theo đúng thứ tự, trong khi điều phối đa tác nhân gán vai trò cho các tác nhân khác nhau.
7 Đầu ra và kết luận
Ngay khi framework xác định rằng mục tiêu đã được hoàn thành, nó sẽ chuyển sang việc tổng hợp kết quả. Ngoài ra, nó định dạng đầu ra kết luận và gửi cho người dùng. Trong các trường hợp khác, nó tạo đường đi cho các hành động ở phía sau.
Chọn framework tác nhân AI phù hợp
Một vài yếu tố quan trọng cần thiết khi lập kế hoạch để chọn một framework tác nhân AI nhằm đáp ứng các yêu cầu.
Độ phức tạp
Bản chất của các tác vụ mà một tác nhân AI sẽ thực hiện quyết định mức độ phức tạp của nó. Dựa trên điều đó, người dùng có thể quyết định liệu một tác nhân AI có đủ hay liệu có cần một mạng đa tác nhân hay không. Vì vậy, xử lý hỗ trợ người dùng thường chỉ cần một tác nhân AI. Tuy nhiên, để phát triển các báo cáo thị trường hàng tuần mà không cần nhiều đầu vào từ con người, cần hơn một tác nhân để thực hiện các tác vụ đa dạng như nghiên cứu, trích xuất các hiểu biết từ dữ liệu toàn diện, viết và phân tích dữ liệu.
Bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư
Bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư nên là những yếu tố hàng đầu khi chọn một framework. Người ta nên đánh giá khả năng của framework trong việc hạn chế các hành động khác nhau, kiểm tra tính hợp lệ đầu ra và đầu vào, cũng như phân quyền cho các API và công cụ. Điều này sẽ đóng vai trò đáng kể trong việc tạo ra các tác nhân để giao dịch, sửa đổi dữ liệu hoặc gửi tin nhắn.
Sự tiện lợi khi sử dụng
Việc lựa chọn framework tác nhân AI nên phù hợp với kinh nghiệm xây dựng của người dùng. Một vài framework hiển thị giao diện không cần mã (no-code) phù hợp nhất cho người mới bắt đầu với triển khai nhanh. Những framework khác có thể mang lại nhiều linh hoạt hơn thông qua tối ưu hóa dựa trên mã, phù hợp cho những người có nhiều kinh nghiệm hơn trong trường hợp phát triển AI.
Tích hợp và công cụ
Người ta nên đánh giá mức độ tương thích của framework với các nguồn dữ liệu hiện tại, công cụ và hạ tầng. Ví dụ, có thể tập trung vào sự tiện lợi của việc bao gồm hỗ trợ tùy chỉnh và công cụ trong trường hợp gọi hàm.
Khả năng mở rộng và hiệu năng
Người ta có thể đánh giá hiệu năng của framework tác nhân AI đã chọn cũng như xem xét hành vi tiềm năng của nó khi chịu tải. Ngoài ra, người ta có thể cân nhắc độ trễ hoặc thời gian phản hồi trong trường hợp các ứng dụng thời gian thực, đồng thời đánh giá khả năng suy giảm hiệu năng khi xử lý các khối dữ liệu lớn hơn hoặc nhiều yêu cầu đồng thời khác nhau. Đặc biệt, điều này sẽ rất quan trọng khi tác nhân AI chuyển từ bản mẫu sang sản xuất thực tế.
Tóm lại, các framework tác nhân AI đang nhanh chóng trở thành một nền tảng quan trọng của phát triển phần mềm hiện đại, cho phép tạo ra các hệ thống tự động có thể lên kế hoạch, thực thi và thích nghi với can thiệp tối thiểu từ con người. Bằng cách cung cấp các công cụ có cấu trúc cho lý luận, bộ nhớ và hành động, các framework này giúp giảm đáng kể độ phức tạp phát triển đồng thời nâng cao khả năng mở rộng và hiệu quả. Khi các ngành như crypto, DeFi và hơn nữa tiếp tục đón nhận tự động hóa, việc chọn đúng framework tác nhân AI sẽ rất quan trọng để xây dựng các hệ thống thông minh đáng tin cậy, an toàn và hoạt động hiệu năng cao. Cuối cùng, khi công nghệ trưởng thành, các framework tác nhân AI được kỳ vọng sẽ đóng vai trò then chốt trong việc định hình tương lai của đổi mới phi tập trung và dựa trên dữ liệu.
