Tác tử AI là gì?

Tác tử trí tuệ nhân tạo (AI) là một chương trình phần mềm có thể tương tác với môi trường của tác tử đó, thu thập dữ liệu và sử dụng dữ liệu đó để thực hiện các tác vụ tự định hướng theo các mục tiêu đã 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: hãy xem xét một tác tử AI của trung tâm liên lạc có mục tiêu là 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 tử 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 trợ lý ảo. Các tác tử này trao đổi dữ liệu với nhau, giúp toàn bộ hệ thống làm việc cùng nhau để đạt được mục tiêu chung. Các tác tử AI riêng lẻ có thể được chuyên biệt hóa để thực hiện các tác vụ phụ cụ thể một cách chính xác. Một tác tử điều phối sẽ điều phối hoạt động của các tác tử chuyên gia khác nhau để hoàn thành các tác vụ lớn hơn, phức tạp hơn.

Tìm hiểu thêm về khái niệm trí tuệ nhân tạo (AI)

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

Khả năng tự hoạt động

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

Ví dụ: tác tử quản lý sổ sách sẽ tự động đánh dấu và yêu cầu dữ liệu hóa đơn bị thiếu đối với các giao dịch mua.

Hành vi theo định hướng mục tiêu

Tác tử AI hoạt động dựa trên mục tiêu. Tác tử AI hành động nhằm mục đích tăng tối đa thành công theo như một chức năng tiện ích hoặc chỉ số hiệu năng đã đặt ra. Khác với chương trình truyền thống, vốn chỉ đơn thuần hoàn thành tác vụ, các tác tử thông minh theo đuổi các mục tiêu và đánh giá tác động từ hành động dựa trên độ liên quan đến các mục tiêu đó.

Ví dụ: hệ thống kho vận AI tối ưu hóa các tuyến đường giao hàng để cùng lúc cân bằng giữa tốc độ, chi phí và mức tiêu thụ nhiên liệu, từ đó cân bằng nhiều mục tiêu.

Nhận thức

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

Ví dụ: tác tử 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.

Lý trí

Các tác tử AI là những thực thể có lý trí với khả năng suy luận. Tác tử AI kết hợp dữ liệu từ môi trường với kiến thức miền và bối cảnh trong quá khứ để đưa ra quyết định sáng suốt, từ đó đạt được hiệu năng và kết quả tối ưu.

Ví dụ: tác tử robot thu thập dữ liệu cảm biến, còn chatbot sử dụng câu hỏi của khách hàng làm dữ liệu đầu vào. Tác tử 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 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.

Tính chủ động

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

Ví dụ: một tác tử dịch vụ khách hàng dựa trên AI có thể liên hệ với người dùng có hành vi cho thấy sự thất vọng rồi trợ giúp trước khi họ yêu cầu hỗ trợ. Robot kho hàng tự động có thể tự điều chỉnh lại vị trí để chuẩn bị cho các hoạt động khi lưu lượng sắp đạt mức cao.

Học tập liên tục

Các tác tử AI cải thiện theo thời gian bằng cách học hỏi từ các tương tác trong quá khứ. Tác tử xác định các mẫu, phản hồi và kết quả để tinh chỉnh hành vi và quá trình ra quyết định. Điều này khiến tác tử khác biệt so với các chương trình tĩnh, luôn hoạt động theo cùng một cách dù đầu vào có thay đổi.

Ví dụ: tác tử 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

Tác tử AI điều chỉnh chiến lược của mình để đáp ứng với hoàn cảnh mới. Tính linh hoạt này cho phép tác tử xử lý tình trạng không chắc chắn, các tình huống mới lạ và thông tin không đầy đủ.

Ví dụ: bot giao dịch chứng khoán điều chỉnh chiến lược khi thị trường xuống dốc, trong khi một tác tử chơi trò chơi như AlphaZero phát hiện ra các chiến thuật mới bằng cách tự chơi, ngay cả khi không có sẵn chiến lược của con người.

Cộng tác

Tác tử AI có thể làm việc với các tác tử khác hoặc nhân viên để đạt được mục tiêu chung. Các tác tử có khả năng giao tiếp, điều phối và hợp tác để cùng thực hiện các tác vụ. Hành vi cộng tác của tác tử thường bao gồm đàm phán, chia sẻ thông tin, phân bổ tác vụ và thích nghi với hành động của nhau.

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

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 tác 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 tác tử thông minh để giảm thiểu chi phí không cần thiết phát sinh từ sự kém hiệu quả của quy trình, lỗi của con người và các quy trình thủ công. Họ có thể tự tin xử lý các tác vụ phức tạp vì các tác tử tự trị tuân theo một mô hình nhất quán thích ứng với môi trường thay đổi. Việc áp dụng công nghệ tác tử để tự động hóa các quy trình kinh doanh có thể tiết kiệm chi phí đáng kể.

Ra quyết định sáng suốt

Các tác tử 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 nhanh chóng đưa ra dự đoán sáng suốt hơn khi lập chiến lược cho bước đi tiếp theo. 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 nhanh chóng, đồng thời đổi mới để cải thiện sự tương tác, chuyển đổi và lòng trung thành của khách hàng. Các tác tử 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.

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

Mô hình nền tảng

Cốt lõi của mọi tác tử AI là mô hình nền tảng hoặc mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT hoặc Claude. Mô hình này giúp tác tử diễn giải đầu vào ngôn ngữ tự nhiên, tạo ra phản hồi giống con người và suy luận dựa trên các hướng dẫn phức tạp. LLM hoạt động như công cụ suy luận của tác tử, xử lý và chuyển đổi câu lệnh thành hành động, quyết định hoặc truy vấn cho các thành phần khác (ví dụ: bộ nhớ hoặc công cụ). LLM giữ lại một phần bộ nhớ trong các phiên theo mặc định và có thể kết hợp với các hệ thống bên ngoài để mô phỏng tính liên tục và khả năng nhận thức ngữ cảnh.

Mô-đun lập kế hoạch

Mô-đun lập kế hoạch cho phép tác tử chia nhỏ các mục tiêu thành các bước nhỏ hơn, dễ thực hiện và sắp xếp các bước theo trình tự hợp lý. Mô-đun này sử dụng suy luận tượng trưng, cây quyết định hoặc chiến lược thuật toán nhằm xác định cách tiếp cận hiệu quả nhất để đạt được kết quả mong muốn. Mô-đun này có thể được triển khai theo hình thức phân tách tác vụ dựa trên câu lệnh 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. Nhờ lập kế hoạch, tác tử có thể hoạt động trong khoảng thời gian dài hơn, xét đến quan hệ phụ thuộc và dự phòng giữa các tác vụ.

Mô-đun bộ nhớ

Mô-đun bộ nhớ cho phép tác tử giữ lại 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 gần đây từ cảm biến, và bộ nhớ dài hạn, bao gồm dữ liệu khách hàng, hành động trước đó hoặc kiến thức tích lũy. Bộ nhớ tăng cường khả năng cá nhân hóa, sự mạch lạc và khả năng nhận thức ngữ cảnh của tác tử. Khi xây dựng tác tử AI, nhà phát triển sử dụng cơ sở dữ liệu véc-tơ 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 tử AI thường mở rộng khả năng bằng cách kết nối với phần mềm bên ngoài, API hoặc thiết bị. Điều này cho phép tác tử hành động bên ngoài giới hạn của 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 tử xác định thời điểm tác vụ cần đến 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 để định dạng lệnh gọi công cụ và diễn giải đầu ra.

Học tập và suy ngẫm

Việc suy ngẫm có thể diễn ra dưới nhiều hình thức:

• Tác tử đánh giá chất lượng đầu ra của chính mình (ví dụ: đầu ra có giải quyết vấn đề một cách chính xác không?).
• Người dùng hoặc hệ thống tự động sẽ hiệu chỉnh.
• Tác tử chọn các ví dụ không chắc chắn hoặc nhiều thông tin để cải thiện quá trình học tập của mình.

Học tăng cường (RL) là một mô hình học tập quan trọng. Tác tử tương tác với môi trường, nhận phản hồi dưới dạng phần thưởng hoặc hình phạt và tìm hiểu chính sách ánh xạ trạng thái với 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 còn thưa thớt, chẳng hạn như robot, trò chơi hoặc giao dịch tài chính. Tác tử cân bằng việc thăm dò (thử các hành động mới) và khai thác (sử dụng các hành động tốt nhất đã biết) để cải thiện chiến lược theo thời gian.

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 tác 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, tác tử chia mục tiêu thành nhiều tác vụ thiết thực nhỏ hơn. 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

Tác tử AI yêu cầu thông tin để thực hiện thành công các tác vụ đã lên kế hoạch. Ví dụ: tác tử phải trích xuất bản ghi hội thoại để phân tích tâm lý 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 có phương pháp. Khi hoàn thành một tác vụ, tác tử sẽ xóa tác vụ đó khỏi danh sách và chuyển sang tác vụ tiếp theo. Giữa những lần hoàn thành tác vụ, tác tử sẽ đánh giá xem đã đạt được mục tiêu như chỉ định hay chưa bằng cách tìm kiếm phản hồi bên ngoài và kiểm tra bản ghi của chính mình. Trong quá trình này, tác tử có thể tạo và thực hiện thêm các tác vụ để đạt được kết quả cuối cùng. 

Các tổ chức tạo và triển khai nhiều loại tác tử AI cho các tác vụ đa dạng. 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. Tác tử này sẽ không phản ứng với các tình huống ngoài sự kiện, điều kiện và quy tắc hành động đã đề ra. 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 tử dựa trên mô hình tương tự như tác tử phản xạ đơn giản, ngoại trừ việc tác tử này có cơ chế ra quyết định tiên tiến hơn. Thay vì chỉ tuân theo một quy tắc cụ thể, tác tử dựa trên mô hình sẽ đánh giá các kết quả và hậu quả có thể xảy ra trước khi 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

Tác tử dựa trên mục tiêu, còn gọi là tác tử dựa trên quy tắc, là các tác tử AI có khả năng suy 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 tác tử dựa trên lợi ích sử dụng một thuật toán suy 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, tác tử chọn kịch bản mang lại cho người dùng nhiều lợi ích nhất. Ví dụ: khách hàng có thể sử dụng tác tử dựa trên tiện ích để tìm vé máy bay có thời gian đi tối thiểu, bất kể giá cả.

Tác tử có khả năng học

Một tác tử có khả năng học sẽ liên tục học hỏi từ kinh nghiệm trong quá khứ để nâng cao hiệu năng. Bằng cách sử dụng đầu vào từ cảm biến và cơ chế phản hồi, tác tử điều chỉnh yếu tố học tập của mình theo thời gian để đáp ứng các tiêu chuẩn cụ thể. Ngoài ra, tác tử này sử dụng một trình tạo vấn đề để thiết kế các tác vụ mới nhằm 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. Tác tử cấp cao hơn chia tác vụ phức tạp thành các tác vụ nhỏ rồi giao cho các tác tử 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 tác tử

Hệ thống đa tác tử (MAS) bao gồm nhiều tác tử tương tác với nhau để giải quyết vấn đề hoặc đạt được mục tiêu chung. Các tác tử này có thể đồng nhất (có thiết kế tương đồng) hoặc không đồng nhất (có cấu trúc hoặc chức năng khác nhau) 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 đội xe tự hành, mỗi chiếc xe hoạt động như một tác tử độc lập nhưng hợp tác với các tác tử khác để tránh tắc nghẽn giao thông và ngăn ngừa va chạm, giúp lưu lượng giao thông trơn tru hơn.

Tác tử AI là những công nghệ phần mềm hữu ích để tự động hóa quy trình làm việc của doanh nghiệp nhằm đạt 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 áp dụng các biện pháp cần thiết để cải thiện tình hình bảo mật dữ liệu.

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. Việc áp dụng các biện pháp bảo vệ, chẳng hạn như đánh giá của con người, sẽ giúp đảm bảo khách hàng nhận được phản hồi hữu ích và công bằng từ các tác tử được triển khai.

Sự phức tạp về 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

Quá trình đào tạo và triển khai các tác tử AI học sâu đòi hỏi lượng tài nguyên điện 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.

Amazon Bedrock là một dịch vụ được quản lý toàn phần, giúp truy cập dễ dàng vào các mô hình AI tạo sinh đầu 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 tạo sinh.

Tác tử của Amazon Bedrock sử dụng suy luận của các FM, API và dữ liệu để phân tích yêu cầu của người dùng, thu thập thông tin có liên quan và hoàn tất 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:

• Lưu giữ bộ nhớ để vận hành tác vụ liền mạch
• Cộng tác giữa nhiều tác tử giúp xây dựng nhiều tác tử chuyên biệt dưới sự phối hợp của một tác tử giám sát
• Quy tắc bảo vệ của Amazon Bedrock mang lại tính bảo mật và độ tin cậy tích hợp sẵn.

AWS đã đưa ra bộ công cụ nguồn mở với danh mục các tác tử khởi đầu ngày càng đa dạng, chuyên dụng cho các trường hợp sử dụng thuộc lĩnh vực 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 ảo trang bị AI tạo sinh được thiết kế để giúp bạn tìm kiếm thông tin, nhận thông tin chuyên sâu và hành động tại nơi làm việc. Dịch vụ này giúp mọi nhân viên đều có khả năng tạo ra tác tử AI. Bất cứ ai cũng có thể sử dụng dịch vụ này để tạo các ứng dụng AI trợ lý ảo gọn nhẹ, có khả năng tương tác với phần mềm doanh nghiệp phổ biến và tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại.

Bắt đầu sử dụng tác tử AI trên AWS bằng cách tạo tài khoản miễn phí ngay hôm nay.