Bởi David Linthicum, Cộng tác viên, InfoWorld
Các tác nhân AI cung cấp sự linh hoạt và tự chủ khi họ lập kế hoạch và hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp mà truyền thống đòi hỏi sự tham gia của con người.
Trong lĩnh vực điện toán đám mây đang phát triển nhanh chóng, sự xuất hiện của các tác nhân AI sinh học, hay gọi nôm na là AI tác nhân, báo hiệu một sự chuyển đổi mô hình tiềm năng trong cách chúng ta thực hiện AI trên đám mây—ngay cả trước khi chúng ta hoàn toàn tận dụng được tiềm năng thực sự của AI sinh học.
Cũng giống như cách điện toán đám mây đã thay đổi cảnh quan công nghệ, AI tác nhân có khả năng cách mạng hóa cách tiếp cận của chúng ta đối với kiến trúc AI sinh học bằng cách giới thiệu tính tự chủ, trí thông minh và hiệu quả.
Trước khi chúng ta đi sâu hơn, điều quan trọng là phải hiểu rằng AI tác nhân không phải là giải pháp “một kích thước phù hợp với tất cả” cho mọi triển khai AI. Đúng là AI tác nhân có tiềm năng gây kinh ngạc. Trong ngành công nghiệp này, chúng ta có xu hướng bị cuốn theo làn sóng công nghệ nóng hổi mới nhất mà không có đủ sự hiểu biết hoặc kinh nghiệm để đưa ra các quyết định thông thái. Thay vì chỉ quảng bá AI tác nhân, mục tiêu của tôi là để bạn biết rằng AI tác nhân là một lựa chọn kiến trúc khả thi, nhưng cũng cần nhận thức về những hạn chế của nó.
Cuộc cách mạng về tính tự chủ
Trọng tâm của AI tác nhân là khả năng tự chủ và khả năng tạo điều kiện cho các hành vi động và phân tán. Các tác nhân AI có thể tự động khởi xướng, lên kế hoạch và hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp mà trước đây thường đòi hỏi sự can thiệp đáng kể của con người. Các kiến trúc sư đám mây có thể chuyển từ quản lý thủ công các nhiệm vụ sang vai trò giám sát, nơi mà AI xử lý các chi tiết phức tạp.
Hãy tưởng tượng một kịch bản mà các tác nhân AI sinh học tự động quản lý việc cung cấp cơ sở hạ tầng, mở rộng tài nguyên một cách linh hoạt dựa trên yêu cầu công việc và tối ưu hóa cấu hình để cải thiện hiệu suất.
Sự khác biệt giữa AI tác nhân và tác nhân AI
Thuật ngữ AI tác nhân bao hàm một khung khái niệm rộng hơn và tiên tiến hơn. Đây là hệ thống toàn diện với các khả năng tự chủ và thích ứng toàn diện. Các tác nhân AI là các khối xây dựng thực hiện các nhiệm vụ hoặc chức năng cụ thể như một phần của cấu trúc AI tác nhân. Chúng là các thành phần hoạt động thực hiện các nhiệm vụ cụ thể trong hệ thống này. AI tác nhân và các tác nhân AI có mối liên hệ nhưng khác biệt. Rõ ràng chưa?
AI tác nhân là một hệ thống trí tuệ nhân tạo được thiết kế để đạt được các mục tiêu phức tạp và quản lý luồng công việc với sự giám sát tối thiểu của con người. Nó thể hiện khả năng tiên tiến trong việc hiểu ngữ cảnh, đưa ra quyết định, thích ứng với các hoàn cảnh thay đổi và hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp một cách tự chủ.
Một đặc điểm quan trọng của AI tác nhân là tính tự chủ của nó. Các tác nhân AI (yếu tố cơ bản của AI tác nhân) hoạt động độc lập, khởi xướng và thực hiện các nhiệm vụ mà không cần sự giám sát liên tục của con người. Sự độc lập này cho phép chúng thực hiện hiệu quả các trách nhiệm của mình và phản ứng nhanh chóng với các tình huống khác nhau.
Nếu điều này có vẻ như bạn đã gặp ở đâu đó rồi, bạn không nhầm. Việc sử dụng các tác nhân đã tồn tại hàng thập kỷ. Một lần nữa, chúng ta đang phủi bụi các mô hình kiến trúc cũ để xây dựng và định nghĩa giá trị mới và độc đáo. (Bạn có thể nói “container” không?) Tôi đã làm việc với các tác nhân như một lựa chọn kiến trúc trong nhiều năm, bao gồm cả các tác nhân thông minh sử dụng các tính năng AI. Điều mới mẻ ở đây là việc sử dụng AI sinh học (cụ thể là các mô hình ngôn ngữ lớn, LLMs), mặc dù nó không mang lại nhiều sự khác biệt.
Cách thức hoạt động của AI tác nhân
Hai khía cạnh quan trọng của các tác nhân này là khả năng ra quyết định và lý luận của chúng. Chúng được trang bị các thuật toán tinh vi cho phép đánh giá các lựa chọn khác nhau, cân nhắc các đánh đổi và phản ứng hiệu quả với các tình huống mới lạ. Chúng có thể làm điều này nhờ khả năng AI của mình, nhưng hầu hết sẽ tham khảo ý kiến từ các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) khác để có được quan điểm về các vấn đề chúng muốn giải quyết. Thông thường, nhiều mô hình LLM sẽ được tham khảo và sau đó kiểm tra để đảm bảo có các câu trả lời nhất quán.
Ngoài việc ra quyết định, các tác nhân AI còn rất linh hoạt nếu được xây dựng một cách thích hợp. Chúng có thể điều chỉnh hành động và kế hoạch của mình một cách linh hoạt dựa trên các điều kiện thay đổi và phản hồi thời gian thực. Tính linh hoạt này đảm bảo rằng chúng vẫn tiếp tục hoạt động hiệu quả ngay cả trong các môi trường biến động, duy trì hiệu quả và hiệu suất của mình.
AI tác nhân được triển khai trong quản lý chuỗi cung ứng có thể tự động xử lý các hoạt động logistics khác nhau, đảm bảo rằng hàng hóa được vận chuyển, lưu trữ và giao hàng một cách hiệu quả. Các tác nhân AI này phân tích và điều phối dữ liệu từ nhiều nguồn, chẳng hạn như mức tồn kho, lịch trình giao hàng và điều kiện thời tiết theo thời gian thực.
Hãy tưởng tượng một công ty bán lẻ toàn cầu sử dụng AI tác nhân để quản lý hoạt động chuỗi cung ứng của mình trên nhiều khu vực. Làm thế nào để nó xử lý các điều kiện thời tiết khắc nghiệt gây ra sự gián đoạn bất ngờ trên nhiều tuyến phân phối? Hoặc đại dịch? Trong trường hợp thời tiết, các tác nhân AI sẽ nhanh chóng phân tích các cập nhật giao thông thời gian thực, dự báo thời tiết và tình trạng đóng cửa các cảng. Sau đó, chúng sẽ điều chỉnh linh hoạt các tuyến đường giao hàng, điều hướng xe tải đến các khu vực ít bị ảnh hưởng hơn để tránh chậm trễ và giữ cho việc giao hàng đúng hạn.
Các tác nhân này cũng rất thành thạo trong việc theo đuổi các mục tiêu phức tạp. Chúng có thể xử lý các quy trình và luồng công việc phức tạp nhiều bước, thiết lập và đạt được các mục tiêu phụ để hoàn thành nhiều mục tiêu khác nhau. Chúng có thể quản lý các nhiệm vụ phức tạp mà thông thường sẽ đòi hỏi sự can thiệp đáng kể của con người.
Các tác nhân AI sở hữu khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tiên tiến. Chúng có thể hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ con người, giúp dễ dàng tương tác và giao tiếp với người dùng và các hệ thống khác. Các tác nhân này cũng làm việc cùng với các tác nhân AI khác hoặc các nhà vận hành con người trong các luồng công việc hợp tác và lặp lại. Thông qua việc học liên tục và phản hồi, chúng tinh chỉnh các kết quả đầu ra và cải thiện hiệu suất tổng thể.
Phức tạp hơn so với vẻ bề ngoài
Trên lý thuyết, các tác nhân AI lẽ ra đã phải được sử dụng rộng rãi ngày nay. Hãy nhìn vào tất cả những ưu điểm mà tôi đã liệt kê. Những hạn chế thì khó hiểu hơn nhiều. Mặc dù bạn cần có công cụ để xây dựng các tác nhân AI, nhưng các công cụ này rất đa dạng về loại hình và cách sử dụng. Đừng để các nhà cung cấp nói ngược lại với bạn.
Thứ nhất, những thứ này rất phức tạp để viết và triển khai. Các kiến trúc sư có khả năng thiết kế các tác nhân AI và các nhà phát triển có khả năng xây dựng chúng một cách hiệu quả thì rất hiếm hoi. Tôi đã chứng kiến nhiều đội nhóm tuyên bố sẽ sử dụng công nghệ dựa trên tác nhân và rồi tạo ra một thứ gì đó không đạt được giải pháp cho trường hợp kinh doanh đã đề xuất.
Thứ hai, bạn không thể đặt quá nhiều thứ vào các tác nhân AI nếu không chúng sẽ không còn là tác nhân nữa. Bạn đã bỏ lỡ điểm mấu chốt nếu các tác nhân AI của bạn là những cụm GPU khổng lồ. Cách tốt hơn là triển khai các giải pháp AI mà không có nhiều hoạt động bên trong các tác nhân. Thay vào đó, chúng sẽ kết nối với các yêu cầu xử lý nặng hơn, chẳng hạn như tương tác với nhiều mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thực hiện các “công việc thực sự.”
Dự đoán của tôi là chúng ta sẽ thấy nhiều kiến trúc AI tác nhân xuất hiện hơn khi các kiến trúc sư AI và đám mây bắt đầu hiểu được giá trị của chúng. Tôi đã tích hợp chúng vào một số dự án. Lời khuyên của tôi? Hãy đảm bảo rằng mọi người đều hiểu rõ cả lợi ích lẫn thách thức. Chúng ta đang học hỏi trong quá trình đi. Đã đến lúc điều tra các khả năng và bắt đầu con đường hướng tới AI tác nhân. Chúc may mắn.
