Cách xây dựng các tác nhân AI hiệu quả

Đừng đầu tư vào các đại lý AI mà không đọc báo cáo Anthropic này.

Dưới đây là một phân tích toàn diện về nghiên cứu...

Thường thì hầu hết tự động hóa mà chúng ta sử dụng hàng ngày có thể dễ dàng thực hiện với một vài LLM và API

và đó cũng là điều mà Anthropic đang cố gắng truyền tải

Nghiên cứu này chia sẻ những gì họ nghĩ về các tác nhân AI và tại sao bạn không nên luôn xây dựng một cái.

📌 Gần đây chúng tôi đã đề cập đến tài liệu trắng của Google, nơi chúng tôi phân tích tầm nhìn của Google về các tác nhân AI.

Bây giờ, sau khi đọc cả quan điểm của Google và Anthropic - Có thể nói rằng tài liệu của Google tập trung nhiều hơn vào Cái gì là tác nhân AI.

Trong khi đó, quan điểm của Anthropic tập trung nhiều hơn vào Tại sao và Khi nào bạn nên sử dụng các tác nhân AI.

Dưới đây là một phân tích ngắn gọn từ nghiên cứu của họ:

📌 Tác nhân so với Quy trình làm việc: Tác nhân là các hệ thống động nơi LLM tự điều hướng quy trình và sử dụng công cụ, trong khi quy trình làm việc theo các lộ trình đã định trước. Tác nhân nổi bật khi tính linh hoạt và khả năng ra quyết định là quan trọng.

📌 Các phần cốt lõi của tác nhân AI:

1. LLM tăng cường

2. Công cụ được sử dụng bởi LLM tăng cường

3. Môi trường

4. Bộ nhớ

📌 Quy trình làm việc chính cho tác nhân:

• Chuỗi nhắc nhở: Phân chia nhiệm vụ thành các bước tuần tự để đạt độ chính xác cao hơn.

• Định tuyến: Chỉ đạo đầu vào đến các nhiệm vụ chuyên biệt để có hiệu suất tốt hơn.

• Song song hóa: Thực hiện các nhiệm vụ đồng thời để tăng tốc độ hoặc đa dạng hóa đầu ra.

• Điều phối viên-Người lao động: Một LLM trung tâm phân công nhiệm vụ cho các LLM người lao động.

• Đánh giá-Tối ưu hóa: Tinh chỉnh lặp đi lặp lại bởi nhiều quy trình để có kết quả hoàn thiện.

📌 Khi nào nên sử dụng tác nhân:

Bạn không phải lúc nào cũng cần sử dụng tác nhân, thường thì tự động hóa của bạn có thể dễ dàng thực hiện bằng một vài công cụ quy trình làm việc tự động hóa như N8N và các công cụ thương mại khác.

Dưới đây là một vài vấn đề mà bạn nên sử dụng tác nhân AI:

• Vấn đề mở cần sự linh hoạt.

• Nhiệm vụ mà việc ra quyết định tỷ lệ với độ phức tạp.

• Môi trường với tính tự chủ đáng tin cậy và vòng phản hồi rõ ràng.

📌 Một vài khung làm việc do Anthropic đưa ra để xem xét:

• LangGraph (LangChain)

• Khung tác nhân AI của Amazon Bedrock

• Rivet và Vellum để xây dựng quy trình làm việc dựa trên GUI

💡 Điểm mấu chốt:

• Thành công không nằm ở việc xây dựng hệ thống phức tạp nhất—mà là xây dựng hệ thống phù hợp.

• Bắt đầu đơn giản, đo lường hiệu suất và chỉ thêm độ phức tạp khi nó thực sự cải thiện kết quả.

• Đôi khi không hiểu rõ khía cạnh cốt lõi của một tác nhân, chúng ta chất đống quá nhiều mã từ một vài khung làm việc, điều này thường dẫn đến mã dư thừa mà không hiểu rõ.

• Do đó, họ đặc biệt nhắm đến nghiên cứu này để mang lại sự rõ ràng hơn cho những người đang cố gắng xây dựng các tác nhân AI cho doanh nghiệp của họ.

TÁC GIẢ

Về ABN Asia: AiUTOMATING PEOPLE, ABN Asia được thành lập từ năm 2012, là một công ty xuất phát từ học thuật, do những giảng viên, cựu du học sinh Hungary, Hà Lan, Nga, Đức, và Nhật Bản sáng lập. Chúng tôi chia sẻ đam mê chung và tầm nhìn vững chắc về công nghệ, mang đến sự đổi mới và chất lượng đỉnh cao cho khách hàng. Phương châm của chúng tôi là: Tốt hơn. Nhanh hơn. An toàn hơn. Trong nhiều trường hợp: Rẻ hơn.

Hãy liên hệ với chúng tôi khi Quý doanh nghiệp có các nhu cầu về dịch vụ công nghệ thông tin, tư vấn chuyển đổi số, tìm kiếm các giải pháp phần mềm phù hợp, hoặc nếu Quý doanh nghiệp có đấu thầu CNTT (RFP) để chúng tôi tham dự. Quý doanh nghiệp có thể liên hệ với chúng tôi qua địa chỉ email [email protected]. Chúng tôi sẵn lòng hỗ trợ với mọi nhu cầu công nghệ của Quý doanh nghiệp.

© ABN ASIA