Sự thật phũ phàng là: xây dựng các AI agent hiệu quả và đáng tin cậy thực sự rất khó, bất chấp sự cường điệu hiện nay. Mặc dù các bản demo trực tuyến trông ấn tượng, việc triển khai các tính năng AI mạnh mẽ vẫn là một thách thức ngay cả đối với các ông lớn công nghệ. Bài viết này đi thẳng vào vấn đề, bỏ qua sự thổi phồng, cung cấp cho các nhà phát triển hướng dẫn thực tế rút ra từ kinh nghiệm thực tế và hiểu biết sâu sắc từ các công ty như Anthropic. Bạn sẽ học cách phân biệt giữa 'workflows' AI và 'agents' thực thụ, hiểu các khối xây dựng cốt lõi và khám phá các mẫu (patterns) để tạo ra các hệ thống AI đáng tin cậy mà không bị lạc trong sự phức tạp.
Sự Thổi Phồng và Thực Tế về AI Agent
Thế giới công nghệ đang xôn xao về các AI agent. Tuy nhiên, những công ty lớn như Apple và Amazon đang đối mặt với những trở ngại đáng kể trong việc cung cấp các tính năng AI đáng tin cậy. Apple gần đây đã thu hẹp quy mô Apple Intelligence do các vấn đề về ảo giác (hallucinations) trong tính năng tóm tắt, và Amazon tiếp tục vật lộn với các vấn đề tương tự trong Alexa. Bất chấp những thách thức này, các hướng dẫn và bài đăng trực tuyến thường mô tả việc xây dựng AI agent là đơn giản.
Nói rõ hơn: xây dựng các AI agent hiệu quả và đáng tin cậy là cực kỳ khó khăn. Hầu hết các ví dụ trực tuyến là những bản demo thú vị thể hiện các khả năng trong tương lai, nhưng chúng thường gặp sự cố khi sử dụng trong thực tế.
Bài viết này cung cấp các mẹo và kỹ thuật thực tế cho các nhà phát triển muốn xây dựng các hệ thống AI hiệu quả và đáng tin cậy hơn. Những hiểu biết này bắt nguồn từ hai năm xây dựng các giải pháp AI cho khách hàng và học hỏi từ các công ty hàng đầu trong lĩnh vực này.
AI Agent Thực Sự Là Gì? Định Nghĩa Thuật Ngữ
Trước khi xây dựng, chúng ta cần sự rõ ràng. Thuật ngữ "AI agent" có ý nghĩa khác nhau đối với những người khác nhau. Nhiều hướng dẫn trực tuyến gọi bất kỳ phần mềm nào thực hiện lệnh gọi LLM API là một "AI agent." Điều này có chính xác không?
Các chuyên gia sẽ tranh luận là không. Việc sử dụng rộng rãi thuật ngữ này phần lớn là do sự thổi phồng. Mọi người đang tìm kiếm sự tự động hóa thông qua AI, và "AI agent" đã trở thành từ khóa thông dụng, bất kể độ phức tạp cơ bản.
Đối với các nhà phát triển, điều quan trọng là phải hiểu các công cụ và kỹ thuật khác nhau có sẵn để xây dựng hệ thống AI, nhận ra rằng không phải tất cả các hệ thống AI đều là agent thực thụ.
Để làm rõ, chúng ta hãy sử dụng sự phân biệt được Anthropic nêu bật trong bài đăng trên blog của họ, "How to build effective agents" [¹]. Họ phân biệt giữa:
- Workflows: "Các hệ thống trong đó LLM và các công cụ được điều phối thông qua các đường dẫn mã được xác định trước."
- Agents: "Các hệ thống trong đó LLM tự động định hướng các quy trình và việc sử dụng công cụ của riêng chúng, duy trì quyền kiểm soát cách chúng hoàn thành nhiệm vụ."
Hiểu được sự khác biệt này giúp các nhà phát triển chọn đúng phương pháp tiếp cận. Như Anthropic khuyên:
"Khi xây dựng ứng dụng với LLM, chúng tôi khuyên bạn nên tìm giải pháp đơn giản nhất có thể... và chỉ tăng độ phức tạp khi cần thiết. Điều này có thể có nghĩa là không xây dựng các hệ thống agentic (có tính tự hành) nào cả... Đối với nhiều ứng dụng... việc tối ưu hóa các lệnh gọi LLM đơn lẻ với retrieval (truy xuất) và các ví dụ trong ngữ cảnh thường là đủ."
Kinh nghiệm của chúng tôi xác nhận điều này. Nhiều vấn đề có thể được giải quyết hiệu quả bằng các workflows đơn giản hơn, được xác định trước, dễ kiểm tra, đánh giá và kiểm soát hơn.
Cách Xây Dựng Hệ Thống AI Hiệu Quả
Việc lựa chọn công cụ của bạn—Python, TypeScript, JavaScript, hoặc các nền tảng low-code như Make.com, n8n, hay Flowise—ít quan trọng hơn việc hiểu các mẫu (patterns) cơ bản để kiểm soát luồng ứng dụng và dữ liệu.
Chúng ta hãy khám phá những mẫu này, một lần nữa dựa trên những hiểu biết sâu sắc của Anthropic [¹].
Các Khối Xây Dựng Phổ Biến: Augmented LLM
Nền tảng thường bắt đầu với cái mà Anthropic gọi là augmented LLM. Chúng ta bắt đầu với một lệnh gọi LLM cơ bản và tăng cường nó bằng ba thành phần chính:
- Retrieval (Truy xuất): Lấy thông tin từ các nguồn bên ngoài (như databases hoặc vector databases) để cung cấp ngữ cảnh cho LLM. Điều này thường đạt được bằng cách sử dụng Retrieval Augmented Generation (RAG). Mặc dù mạnh mẽ, việc truy xuất đáng tin cậy thông tin chính xác thông qua RAG có thể là một thách thức, đặc biệt là ở quy mô lớn.
- Tools (Công cụ): Các dịch vụ hoặc API bên ngoài mà LLM có thể gọi để lấy dữ liệu thời gian thực hoặc cụ thể (ví dụ: cập nhật thời tiết, trạng thái vận chuyển).
- Memory (Bộ nhớ): Lịch sử tương tác trong một phiên làm việc, cung cấp ngữ cảnh hội thoại (như trong cuộc trò chuyện ChatGPT).
Việc kết hợp hiệu quả Retrieval, Tools, và Memory nâng ứng dụng của bạn vượt lên trên một trình bao bọc LLM đơn giản, cho phép nó truy cập đúng ngữ cảnh vào đúng thời điểm.
Các Mẫu (Patterns) Workflow: Độ Phức Tạp Được Kiểm Soát
Các mẫu này sử dụng logic được xác định trước, mang lại khả năng dự đoán và kiểm soát.
- Prompt Chaining: Liên kết tuần tự nhiều lệnh gọi LLM, trong đó đầu ra của lệnh gọi này thông báo đầu vào cho lệnh gọi tiếp theo. Điều này chia nhỏ các tác vụ phức tạp (ví dụ: viết một bài đăng blog từng bước: nghiên cứu -> dàn ý -> chương 1 -> chương 2) và cho phép tinh chỉnh ở từng giai đoạn.
- Routing: Sử dụng một lệnh gọi LLM ban đầu để phân loại đầu vào và sau đó hướng quy trình theo các đường dẫn được xác định trước khác nhau dựa trên sự phân loại đó. Điều này liên quan đến luồng điều khiển đơn giản (
ifstatements,switchcases) dựa trên đầu ra có cấu trúc của LLM. - Parallelization: Thực thi đồng thời nhiều lệnh gọi LLM độc lập thay vì tuần tự. Hữu ích cho các tác vụ như áp dụng đồng thời nhiều lớp bảo vệ (kiểm tra độ chính xác, tính độc hại, prompt injection) để tăng tốc độ xử lý.
- Orchestrator-Worker: Một LLM hoạt động như một bộ điều phối (orchestrator), quyết định gọi các hàm 'worker' cụ thể nào (tools, các prompt khác) dựa trên đầu vào và ngữ cảnh. Nó linh hoạt hơn routing đơn giản nhưng vẫn tuân theo một luồng tuyến tính, nhìn chung có thể dự đoán được. Ví dụ: Một bộ điều phối hỗ trợ khách hàng quyết định lấy trạng thái đơn hàng, tham khảo sổ tay hướng dẫn và kiểm tra thông tin vận chuyển dựa trên một email.
- Evaluator-Optimizer: Sử dụng một lệnh gọi LLM để tạo nội dung và một lệnh gọi LLM khác để phê bình hoặc đánh giá nội dung đó dựa trên các tiêu chí cụ thể. Một lệnh gọi tiếp theo sau đó có thể tinh chỉnh đầu ra ban đầu dựa trên phản hồi.
Mẫu (Pattern) Agent: Linh Hoạt Nhưng Khó Khăn
Các mẫu agent thực thụ bao gồm một vòng lặp:
- Một LLM nhận một yêu cầu.
- Nó quyết định một hành động (thường liên quan đến một tool).
- Nó thực hiện hành động và đánh giá kết quả trong môi trường của nó.
- Nó sử dụng phản hồi này để quyết định hành động tiếp theo.
- Vòng lặp này tiếp tục cho đến khi đạt được mục tiêu, một điều kiện dừng được kích hoạt hoặc yêu cầu phản hồi từ con người.
Phương pháp này thực sự là agentic: đường đi chính xác không được xác định trước. LLM tự chủ điều hướng môi trường của nó bằng cách sử dụng các công cụ và hướng dẫn. Mặc dù mạnh mẽ đối với các tác vụ phức tạp, việc đạt được kết quả đáng tin cậy là cực kỳ khó khăn.
Kỹ sư phần mềm AI 'Devin' là một ví dụ. Nó hoạt động tự chủ theo các vòng lặp (viết mã, kiểm thử, gỡ lỗi). Tuy nhiên, các báo cáo cho thấy độ tin cậy của nó vẫn còn thấp, nhấn mạnh sự khó khăn trong việc tạo ra các hệ thống agentic mạnh mẽ.
Lựa Chọn Công Cụ và Framework
Cuối cùng, công cụ hoặc framework cụ thể ít quan trọng hơn việc thành thạo các mẫu (patterns) này. Cho dù bạn sử dụng Python hay một trình xây dựng trực quan như n8n, bạn đều có thể triển khai các phương pháp này. Điều quan trọng là bắt đầu đơn giản và chỉ thêm độ phức tạp khi cần thiết.
Lời Khuyên Cuối Cùng để Xây Dựng Hệ Thống AI Hiệu Quả
- Hãy Thận Trọng với các Agent Framework: Mặc dù chúng cung cấp khởi đầu nhanh chóng, hãy đảm bảo bạn hiểu cách chúng hoạt động bên trong. Thông thường, việc tự xây dựng các thành phần cốt lõi mang lại khả năng kiểm soát và hiểu biết tốt hơn.
- Ưu tiên các Workflows Xác định: Bắt đầu bằng cách cô lập một vấn đề phụ cụ thể và xây dựng một workflow đáng tin cậy cho nó. Sử dụng phân loại và routing để xử lý các đầu vào khác nhau một cách có phương pháp. Ví dụ, trong chăm sóc khách hàng, ban đầu chỉ tập trung vào các truy vấn "đơn hàng của tôi ở đâu?". Xây dựng một workflow mạnh mẽ cho việc đó, sau đó mở rộng theo chiều ngang sang các loại truy vấn khác. Hiểu quy trình của con người trước khi tự động hóa nó.
- Đừng Đánh Giá Thấp những Thách Thức về Mở Rộng: Một bản demo hoạt động tốt với một người dùng có thể thất bại thảm hại với hàng nghìn người. Việc mở rộng quy mô RAG và quản lý các tương tác phức tạp đặt ra những thách thức đáng kể. Triển khai các tính năng dần dần và theo dõi chặt chẽ hiệu suất để tránh các vấn đề như Apple đã gặp phải.
- Triển Khai Kiểm Thử và Đánh Giá Ngay Từ Ngày Đầu: Bạn có thể tự tin nói rằng một thay đổi prompt sẽ cải thiện hiệu suất tổng thể không? Nếu không, bạn cần một framework kiểm thử và đánh giá mạnh mẽ. Điều này rất cần thiết cho việc cải tiến có hệ thống, đặc biệt là ở quy mô lớn.
- Đặt Các Lớp Bảo Vệ Phù Hợp: Đây là một bước đơn giản nhưng quan trọng thường bị bỏ qua. Sử dụng một LLM để thực hiện kiểm tra an toàn và tính phù hợp trên các đầu ra trước khi chúng đến tay người dùng. Điều này bảo vệ người dùng và danh tiếng thương hiệu của bạn khỏi những thất bại đáng xấu hổ hoặc có hại.
Bằng cách hiểu sự khác biệt giữa workflows và agents, bắt đầu với các mẫu đơn giản hơn, xác định, và triển khai kiểm thử và các lớp bảo vệ nghiêm ngặt, bạn có thể xây dựng các hệ thống AI đáng tin cậy và thực sự hữu ích hơn – vượt lên trên sự thổi phồng để mang lại giá trị thực.
Tài liệu tham khảo:
- Bài đăng Blog của Anthropic: "How to build effective agents" - https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents
- Học cách viết mã các mẫu này bằng Python: Xem Phần 2
