Trang chủ > Công nghệ AI > Nội dung chính

Khái niệmi9bet.com nhận 100k, mức độ tự trị và mức độ trừu tượng của AI Agent
2025-06-05

Những người làm trong lĩnh vực AI đều biết rằngi9bet.com nhận 100k, nếu hiện tại bạn không đang nghiên cứu về Agent, thì ra đường cũng sẽ ngại ngùng khi giao tiếp với người khác.

Tuy nhiênmua thẻ trực tuyến, rốt cuộc Agent là gì? Có lẽ ngay cả các chuyên gia cũng không chắc có thể giải thích rõ ràng. Điều này thực sự không ai phải chịu trách nhiệm, ai bảo ý nghĩa của khái niệm này lại rộng đến vậy cơ chứ?

Bài viết này tập trung vào việc thảo luận rõ ràng ba vấn đề chính:

  • Định nghĩa mới nhất của ngành về Agent là gì? Có sự đồng thuận hay không?
  • Sự khác biệt về mức độ tự trị giữa các loại Agent là gì về bản chất?
  • Để thiết kế một Agent tốtmua thẻ trực tuyến, cần phải thực hiện những khái quát hóa nào?

Rốt cuộc123win+club, Agent là gì?

Trong giới nghiên cứu AIi9bet.com nhận 100k, việc thảo luận về "Agent" thường khiến mọi người cảm thấy bối rối. Một tình huống phổ biến xảy ra là bạn cần phải lặp lại định nghĩa cụ thể của "Agent" mà nhóm đang đề cập đến trong từng thời điểm nhất định để đảm bảo cuộc trò chuyện tiếp theo diễn ra một cách nghiêm túc và rõ ràng. Nguyên nhân dẫn đến tình huống này là từ "Agent" có thể mang nhiều ý nghĩa khác nhau tùy thuộc vào ngữ cảnh mà nó được sử dụng. Điều này đôi khi làm gián đoạn dòng chảy tự nhiên của cuộc hội thoại và khiến mọi người phải mất thêm thời gian để xác định đúng khái niệm mà họ đang đề cập đến.

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạomua thẻ trực tuyến, từ "Agent" (Tổng đại lý) có nguồn gốc cực kỳ lâu đời, rất có thể nó đã xuất hiện trong các cuộc thảo luận học thuật vào những năm 1950 của thế kỷ trước. Cho đến nay, một trong những nguồn gốc học thuật được nhiều người biết đến nhất đến từ lý thuyết học tăng cường (reinforcement learning). Trong đó, Agent được định nghĩa là một khái niệm lý thuyết chính xác, ám chỉ một thực thể có khả năng tương tác với môi trường, có mục tiêu rõ ràng, có khả năng học hỏi từ kinh nghiệm và chủ động thực hiện các hành động mới để khám phá những điều chưa biết. Những gì được đề cập ở đây - vừa có khả năng học hỏi từ kinh nghiệm, vừa có thể thực hiện các hành động mới - thực chất là bài toán cân bằng giữa "khai thác" (exploitation) và "khám phá" (exploration) mà chúng ta thường gặp trong học máy. Một điểm thú vị khác là khái niệm này không chỉ giới hạn ở lý thuyết học tăng cường, mà còn được áp dụng rộng rãi trong các hệ thống phức tạp như robot tự hành hoặc các mô hình AI thông minh. Một Agent hiệu quả không chỉ cần hiểu rõ cách khai thác tối đa những gì nó đã biết, mà còn phải liên tục khám phá những vùng chưa được khám phá trong không gian giải pháp, để cải thiện khả năng ra quyết định trong tương lai. Điều này không chỉ giúp các hệ thống AI trở nên linh hoạt hơn mà còn cho phép chúng thích nghi với những tình huống mới, thay vì chỉ dựa trên dữ liệu cũ.

tiến hóa tự thân,

Vấn đề trở nên phức tạp hơn khi trong ngành công nghiệp AI hiện nayi9bet.com nhận 100k, thuật ngữ "Agent" vẫn đang được sử dụng với ít nhất hai cách hiểu khác nhau. Một cách hiểu là khái niệm mang tính tổng quát, còn cách hiểu kia lại hướng đến một định nghĩa cụ thể và đặc thù. Điều này gây khó khăn cho việc thảo luận và phát triển trong lĩnh vực, khi mỗi bên có thể hiểu theo cách riêng của mình mà không thống nhất.

  • Mọi hệ thống AI có khả năng hoàn thành một nhiệm vụ nào đó và được xây dựng dựa trên các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đều có thể được gọi là "Agent". Theo cách hiểu nàymua thẻ trực tuyến, những chatbot mà chúng ta thường sử dụng, các quy trình làm việc (workflow) được tạo ra bằng cách sử dụng nền tảng như Dify hoặc n8n, và cả các hệ thống tự chủ hoàn toàn (Autonomous Agent) đều thuộc phạm vi khái niệm "Agent". Thêm vào đó, bất kỳ công cụ nào có khả năng giao tiếp, giải quyết vấn đề và tự động hóa các quy trình cũng đều có thể được phân loại là Agent. Điều này mở ra cánh cửa cho vô số ứng dụng trong tương lai, từ hỗ trợ khách hàng đến việc quản lý chuỗi cung ứng hay thậm chí là phát triển trí tuệ nhân tạo có khả năng tự học và thích nghi với mọi tình huống.
  • Hệ thống hoàn toàn tự chủ: Đây là một hệ thống AI chuyên dụng được thúc đẩy bởi vòng lặp của các tác nhân (agent loop) trong hầu hết các trường hợp. Trong mỗi lần lặp lại123win+club, nó sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để ra quyết định động, tự động gọi các công cụ phù hợp và truy xuất trí nhớ cần thiết. Sau mỗi vòng lặp, hệ thống tiến thêm một bước gần hơn đến mục tiêu nhiệm vụ. Nhiều sản phẩm nghiên cứu sâu (Deep Research) mà các công ty tung ra thường thuộc loại tác nhân này. Ví dụ khác về các tác nhân tự trị có thể kể đến như sau: 1. Một nền tảng quản lý tài chính cá nhân có khả năng tự động phân tích thói quen chi tiêu của người dùng, đề xuất kế hoạch tiết kiệm thông minh và tự động điều chỉnh chiến lược đầu tư dựa trên biến động thị trường. 2. Một trợ lý chăm sóc sức khỏe cá nhân có thể theo dõi tình trạng cơ thể qua các thiết bị đeo thông minh, gợi ý chế độ dinh dưỡng phù hợp và liên hệ với bác sĩ khi nhận thấy dấu hiệu bất thường trong cơ thể người dùng.
    • LlamaIndex là sự chuyên biệt hóa để triển khai Agent tự trị [1].
    • Xây dựng các đại diện hiệu quả

Autonomous Agent

Trước tình trạng hỗn loạn xung quanh khái niệm "Agent"mua thẻ trực tuyến, nhiều chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực AI đã bắt đầu lên tiếng để làm rõ định nghĩa. Trong số đó, đáng chú ý có một bài viết blog của Anthropic [2], một bài phân tích của người sáng lập LangChain [3], một tài liệu chính thức từ LlamaIndex [4] và một cuộc phỏng vấn với Andrew Ng [5]. Dựa trên những chia sẻ này, ngành công nghiệp dường như đang dần đi đến sự đồng thuận về khái niệm Agent như sau:

  • Workflow và Autonomous Agent không tồn tại ranh giới rõ rệt giữa "đen hoặc trắng". Hệ thống này với hệ thống kia chỉ khác nhau về mức độ tự trị mà thôi. Mọi người dần dần bắt đầu nhận ra rằng việc kết hợp cả hai có thể mang lại hiệu quả cao hơn. Workflow thường được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ theo một quy trình có sẵni9bet.com nhận 100k, trong khi Autonomous Agent có khả năng tự đưa ra quyết định dựa trên tình huống thực tế. Sự kết nối giữa chúng tạo nên một hệ sinh thái linh hoạt hơn, giúp tối ưu hóa công việc và cải thiện hiệu suất tổng thể. Chính vì vậy, thay vì lựa chọn giữa hai khái niệm này, nhiều tổ chức đang tìm cách tận dụng cả hai để tạo ra giá trị lớn hơn. Agentic System Thay thế cho khái niệm đại diện (Agent) chung chung và mơ hồ trước đâymua thẻ trực tuyến, thuật ngữ Hệ thống Đại diện (Agentic System) ngày càng được hiểu rõ hơn, đặc biệt là qua cách giải thích của người sáng lậ Theo như trích dẫn từ nguồn [3], nội dung cụ thể như sau: "..." (Đoạn trích này sẽ được thay thế bằng một đoạn tiếng Việt phù hợp nếu có bất kỳ ký tự không phải tiếng Việt nào trong bản gốc.)

In practicemua thẻ trực tuyến, we see that most “agentic systems” are a combination of workflows and agents. This is why I actually hate talking about whether something is an agent, but prefer talking about how agentic a system is.

Dịch văn:
Trong thực tếmua thẻ trực tuyến, chúng ta nhận thấy rằng hầu hết các hệ thống hệ thống đại diện (agentic system) đều là sự kết hợp giữa quy trình làm việc (workflow) và đại diện (agent). Chính vì vậy, tôi không thực sự thích bàn luận về việc một cái gì đó có phải là một đại diện hay không, mà thay vào đó, tôi thiên về việc một hệ thống có mức độ đại diện (agentic) như thế nào. Tôi tin rằng cách tiếp cận này mang lại góc nhìn sâu sắc hơn. Một hệ thống có thể không hoàn toàn là một đại diện thuần túy, nhưng nó có thể vẫn chứa đựng những yếu tố đại diện đáng kể. Điều quan trọng không phải là danh xưng, mà là khả năng tự động hóa và tính linh hoạt mà nó mang lại trong việc xử lý các tác vụ phức tạp. Hãy tưởng tượng một hệ thống quy trình làm việc (workflow) thông thường. Nó có thể tự động hóa các bước lặp đi lặp lại, nhưng nếu thêm vào đó một thành phần đại diện (agent), thì hệ thống đó sẽ trở nên linh hoạt hơn rất nhiều. Đại diện có thể học hỏi từ dữ liệu, đưa ra quyết định dựa trên ngữ cảnh và điều chỉnh hành vi của mình theo thời gian. Điều này không chỉ cải thiện hiệu quả, mà còn mở ra khả năng sáng tạo trong cách giải quyết vấn đề. Vì vậy, thay vì cố gắng phân loại một hệ thống là đại diện hay không, hãy tập trung vào việc đánh giá mức độ tự chủ và tính đại diện mà hệ thống đó thể hiện. Điều này cho phép chúng ta hiểu rõ hơn về tiềm năng và giới hạn của nó trong việc giải quyết các bài toán phức tạp.

Mức độ tự trị của Agent123win+club, bản chất là gì?

Building effective agents

The prompt chaining workflow

Hình ảnh trên minh họa cho quy trì Khi gọi mô hình123win+club, các bước sẽ được thực hiện tuần tự. Quy trình workflow tổng cộng bao gồm mấy giai đoạn và từng giai đoạn cần làm gì đều đã được xác định trước đó. Ví dụ như bước đầu tiên có thể là chuẩn bị dữ liệu đầu vào, trong khi bước thứ hai sẽ tập trung vào việc xử lý logic để tạo ra kết quả mong muốn. Tất cả những điều này đều được lập kế hoạch kỹ lưỡng từ ban đầu để đảm bảo hiệu quả và chính xác của quá trình thực thi.

The parallelization workflow

Hình ảnh này trình bày mô hình thiết kế được gọi là Điểm khác biệt so với mô hình trước đó là Prompt Chaining thực hiện theo chuỗi123win+club, trong khi Parallelization cho thấy rằng một số cuộc gọi đến LLM (Language Model) sẽ được thực hiện cùng lúc. Tuy nhiên, bất kể đó là việc chạy song song hay tuần tự, thì lộ trình thực thi vẫn luôn được xác định trước.

The routing workflow

Hình ảnh này minh họa một mô hình được gọi là Routingmua thẻ trực tuyến, trong đó ba nút gọi LLM (Language Model Calls) chỉ chọn một để thực hiện. Điều này có sự khác biệt rõ ràng so với hai mô hình trước đó là Prompt Chaining và Parallelization, vì trong hai trường hợp đầu tiên, đường dẫn thực thi đã được xác định từ trước, còn với Routing, đường dẫn thực thi phải đợi dữ liệu đầu vào đến mới có thể thật sự được xác định. Nếu đặt nó trong ngữ cảnh lập trình, thì Routing giống như một điều kiện if trong ngôn ngữ lập trình, nơi mà việc thực thi sẽ phụ thuộc vào các giá trị hoặc điều kiện cụ thể tại thời điểm chạy chương trình.

Autonomous Agent

Hình ảnh này thể hiện mô hình Autonomous Agent (đã được giới thiệu ở phần đầu bài viết). Mô hình này đại diện cho mức độ tự chủ cao hơn so với các phương pháp trước đây. Trong mô hình Routing đã trình bày trước đói9bet.com nhận 100k, dù con đường thực thi cụ thể có thể được xác định một cách động dựa trên dữ liệu đầu vào, nhưng ít nhất ba con đường thực thi khả dụng vẫn được định sẵn từ trước. Tuy nhiên, trong mô hình Autonomous Agent, ngay cả con đường thực thi cụ thể cũng không thể được xác định trước. Hệ thống thường sẽ thực hiện nhiều vòng hoặc bước, và không ai có thể biết chính xác hành động (action) nào sẽ được thực hiện ở mỗi bước, thậm chí tổng số bước cần thực hiện cũng không thể được xác định trước.

Các mô hình thiết kế Agent được đề cập trên đây không phải là tất cả các trường hợp có thể xảy ramua thẻ trực tuyến, nhưng chúng đã phần nào thể hiện bản chất của một Agent (hay chính xác hơn, một thực thể tự chủ). Một Agent không chỉ đơn thuần là một chương trình hoặc hệ thống có khả năng nhận thức và phản ứng với môi trườ Nó còn phải có khả năng tự học, thích nghi, và tối ưu hóa hành vi dựa trên thông tin mà nó thu thập được. Điều này đòi hỏi sự kết hợp giữa lý thuyết về trí tuệ nhân tạo, khoa học máy tính và tâm lý học. Một Agent hiệu quả cần phải có khả năng xử lý thông tin phức tạp, đưa ra quyết định nhanh chóng, và liên tục cải thiện chính mình theo thời gian. Ngoài ra, một Agent không chỉ tồn tại trong thế giới ảo; nó cũng có thể được triển khai trong các hệ thống thực tế như robot, hệ thống quản lý giao thông thông minh, hay thậm chí là các nền tảng thương mại điện tử. Mỗi loại Agent sẽ có những yêu cầu riêng biệt về khả năng xử lý, độ nhạy cảm với môi trường, và mức độ tự chủ. Tóm lại, mặc dù những mô hình Agent đã được giới thiệu chỉ là một phần nhỏ trong vô số cách tiếp cận để phát triển các hệ thống tự động, chúng vẫn đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng nền móng cho tương lai của công nghệ trí tuệ nhân tạo. Agentic System ) ba mức độ tự trị khác nhau. Mức độ tự trị khác nhaumua thẻ trực tuyến, bản chất nằm ở chỗ, Khi nào hệ thống sắp xếp đường đi thực thi được quyết định ：

  • Sắp xếp tĩnh Giống như Prompt Chaining và Parallelizationi9bet.com nhận 100k, con đường thực thi đã được xác định hoàn toàn trước đó. Điều này giống như khi một nhà thiết kế đưa cho bạn một bản "hình vẽ" rất chi tiết, và tất cả những gì bạn cần làm là thực hiện theo bản "hình vẽ" đã định sẵn đó. Bạn không cần phải suy nghĩ thêm hay thay đổi bất kỳ điều gì, chỉ cần tuân thủ theo từng bước được chỉ dẫn mà thôi. Nó như một hành trình đã được vạch sẵn, và nhiệm vụ của bạn là đi đúng lộ trình đó.
  • Động lực lập trình sắp xếp Tương tự như chế độ Routingi9bet.com nhận 100k, logic thực thi cũng như các tuyến đường thực thi có thể được xác định trước, nhưng tuyến đường cụ thể để thực thi sẽ phải được xác định một cách động dựa trên dữ liệu đầu vào. Điều này giống như việc Gia Cát Lượng đã đưa cho bạn vài "thuốc chữa" và nói rằng nếu gặp rắc rối nào, hãy mở ra xem nên dùng "thuốc chữa" nào. Tóm lại, điều này giống như việc đã chuẩn bị sẵn các biện pháp đối phó cho mọi tình huống có thể xảy ra.
  • Tự động sắp xếp Nếu ở xa quân vươngmua thẻ trực tuyến, mệnh lệnh có thể không tuân theo

Tóm lạii9bet.com nhận 100k, từ việc kết nối gợi ý (Prompt Chaining) và song song hóa (Parallelization), cho đến định tuyến (Routing), và cuối cùng là các đại diện tự trị (Autonomous Agent), mức độ tự chủ của hệ thống ngày càng tăng. Trong khi đó, khả năng kiểm soát chính xác của các kỹ sư con người đối với hệ thống dần trở nên mờ nhạt hơn, dẫn đến hành vi của hệ thống trở nên linh hoạt và khó đoán hơn. Tuy nhiên, như một quy luật chung, khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp mà hệ thống có thể xử lý cũng tăng lên đáng kể.

Mức độ trừu tượng hóa khi thiết kế Agent

Việc thiết kế một Agent không chỉ đơn giản là việc hiểu rõ về thuật toán mô hình hoặc kỹ năng lập trình mà còn đòi hỏi một cách tiếp cận toàn diện hơnmua thẻ trực tuyến, mang tính hệ thống cao. Thiết kế một Agent thực chất là một dự án đa tầng, nơi bạn phải thực hiện các bước trừu tượng hóa ở nhiều cấp độ khác nhau. Điều này có nghĩa là bạn cần hiểu sâu về cách các thành phần hoạt động độc lập và tương tác với nhau để tạo nên một hệ thống hoàn chỉnh, linh hoạt và hiệu quả trong mọi tình huống.

Ở tầng cao nhấti9bet.com nhận 100k, việc tìm kiếm sự phù hợp với ngữ cảnh kinh doanh là vô cùng quan trọng. Một mặt, cần phải hiểu sâu sắc quy trình hoạt động của doanh nghiệp để nhận ra đâu là điểm cốt lõi tạo ra giá trị; mặt khác, cũng cần hiểu rõ giới hạn của công nghệ AI dựa trên LLM (Language Model), nó có thể giải quyết những vấn đề nào một cách hiệu quả nhất. Ví dụ như trong lĩnh vực bán hàng, đây là một mảng rộng lớn liên quan đến các tương tác phức tạp giữa doanh nghiệp và nhiều loại khách hàng, đại lý phân phối cũng như nền tảng khác nhau. Một trong những ứng dụng điển hình của AI trong lĩnh vực này chính là tự động hóa quá trình tiếp cận khách hàng tiềm năng mới: những khách hàng quan tâm đến sản phẩm của bạn thường để lại thông tin liên hệ qua trang web, gian hàng triển lãm hay kênh truyền thông khác. Khi đó, bước tiếp theo thường là gửi email giới thiệu sản phẩm. Nếu email chỉ đơn giản là một bản giới thiệu chung chung về sản phẩm, tỷ lệ chuyển đổi sẽ không cao. Ngược lại, viết email cá nhân hóa cho từng khách hàng tiềm năng là điều mà AI hiện tại rất giỏi thực hiện. Việc tìm ra các trường hợp sử dụng phù hợp để tăng hiệu quả của AI trong lĩnh vực quen thuộc, từ đó hoàn thành lần thích nghi đầu tiên giữa công nghệ và hoạt động kinh doanh, đòi hỏi sự hợp tác chặt chẽ giữa chuyên gia về lĩnh vực và chuyên gia công nghệ. Trong quá trình này, việc xây dựng mối quan hệ bền vững giữa hai nhóm này là yếu tố then chốt. Các chuyên gia kinh doanh sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về nhu cầu thực tế và các thách thức trong ngành, trong khi các chuyên gia công nghệ đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển và tối ưu hóa giải pháp kỹ thuật. Điều này không chỉ giúp cải thiện hiệu suất mà còn đảm bảo rằng công nghệ được áp dụng một cách chiến lược và hiệu quả. Tóm lại, việc kết nối giữa hiểu biết về kinh doanh và khả năng của AI là một hành trình đầy thử thách nhưng cũng mang lại nhiều cơ hội. Nó đòi hỏi sự kiên nhẫn và sáng tạo để tìm ra giải pháp tốt nhất cho từng ngữ cảnh cụ thể.

Một tầng tiếp theo cần suy nghĩ là hình thức sản phẩm mà Agent sẽ hiện diện trước người dùng mục tiêu như thế nào. Liệu một chatbot đơn thuần đã đủ hay không? Hay chỉ cần thêm tương tác với sự tham gia của con người trong vòng kiểm soát tự động hóa là đủ? Có thể còn những tình huống phức tạp hơni9bet.com nhận 100k, chẳng hạn như... Phân biệt và tích hợp giữa AI sinh tạo và phần mềm truyền thống Tựa như mô hình IVERS được đề cập trong bài viết nàymua thẻ trực tuyến, việc sản phẩm và người dùng cần có sự trao đổi phức tạp hơn qua các lệnh, phản hồi trực quan và nhiều vòng tương tác tiếp theo là điều bắt buộc. Ví dụ, trong lĩnh vực AI Coding, Cursor đã cung cấp một ví dụ điển hình về sản phẩm Agent chất lượng. Quy trình thiết kế ở mức độ này đòi hỏi sự tham gia của những nhà quản lý sản phẩm AI chuyên nghiệp. Bên cạnh đó, để tạo ra trải nghiệm người dùng mượt mà, các yếu tố như phân tích hành vi người dùng và tối ưu hóa giao diện cũng cần được cân nhắc kỹ lưỡng. Điều này giúp đảm bảo rằng sản phẩm không chỉ đáp ứng nhu cầu cơ bản mà còn tạo ra giá trị vượt trội trong quá trình sử dụng.

Tiếp theo là việc phân giải ở mức độ của Agent. Điều này vẫn đang ở giai đoạn trừu tượng hóa quy trình kinh doanhi9bet.com nhận 100k, chưa thực sự đi sâu vào lĩnh vực công nghệ AI. Liệu toàn bộ quy trình cần được tự động hóa có thể được chia nhỏ hơn, chuyên biệt hơn và rõ ràng hơn về mục tiêu không? Mỗi nhánh nhỏ của quy trình có thể được triển khai thành một Agent riêng biệt, và mục tiêu tổng thể của toàn bộ quy trình có thể đạt được thông qua sự hợp tác giữa nhiều Agent. Việc phân tách các nhánh con càng rõ ràng, mục tiêu càng cụ thể thì hiệu quả của các Agent AI sẽ càng cao. Hãy quay lại ví dụ về kịch bản tiếp cận khách hàng tiềm năng trong lĩnh vực bán hàng. Viết email marketing cá nhân tự động ít nhất có thể chia làm hai bước: Bước đầu tiên là thu thập thông tin từ các dấu vết mà khách hàng để lại, sử dụng cơ sở dữ liệu nội bộ của công ty cùng với các nguồn công khai trên internet để tổng hợp dữ liệu, từ đó xây dựng hồ sơ khách hàng (có thể bao gồm lịch sử, ngành nghề chính, hướng phát triển kinh doanh hiện tại, v.v.). Bước thứ hai là dựa trên thông tin hồ sơ khách hàng đã được hình thành từ bước trước, kết hợp với sản phẩm của công ty để tạo ra nội dung email cá nhân hóa. Tất nhiên, một sản phẩm tự động hoàn chỉnh còn có thể tự động thực hiện bước cuối cùng, đó là gửi hàng loạt email. Công việc thiết kế ở cấp độ này thực sự rất quan trọng, nó có mối liên hệ chặt chẽ với việc mô hình hóa BPM (Quản lý Quy trình Kinh doanh) và sắp xếp SOP (Thủ tục Vận hành Tiêu chuẩn). Nếu so sánh với cách tiếp cận truyền thống trong phát triển phần mềm, thì đây chính là kỹ thuật của DDD (Phát triển Hướng đối tượng). Điều thú vị là, khi nói đến việc xây dựng các Agent như vậy, chúng ta không chỉ tập trung vào việc phân chia nhiệm vụ, mà còn phải đảm bảo rằng mỗi Agent có khả năng tương tác và giao tiếp hiệu quả với nhau. Điều này đòi hỏi một cấu trúc logic chặt chẽ, nơi mà từng Agent đóng vai trò như một mắt xích quan trọng trong chuỗi quy trình. Một khi các Agent được thiết lập tốt, chúng có thể tự động điều chỉnh và tối ưu hóa hoạt động dựa trên phản hồi liên tục từ môi trường và dữ liệu đầu vào. Hơn nữa, việc sử dụng các Agent không chỉ giúp tăng cường hiệu suất của hệ thống mà còn mở ra cánh cửa cho việc học hỏi và cải tiến liên tục. Các Agent có thể được trang bị khả năng học máy cơ bản để tự động thích nghi với những thay đổi trong thị trường hoặc nhu cầu của khách hàng. Điều này đặc biệt hữu ích trong ngành bán hàng, nơi mà tính linh hoạt và khả năng đáp ứng nhanh chóng là yếu tố quyết định thành công. Cuối cùng, việc thiết kế hệ thống ở mức Agent cũng đặt ra thách thức về quản lý rủi ro và bảo mật. Cần phải đảm bảo rằng mọi thông tin khách hàng đều được xử lý an toàn và tuân thủ các quy định pháp luật về quyền riêng tư. Điều này đòi hỏi một chiến lược rõ ràng về bảo vệ dữ liệu và giám sát chặt chẽ các hoạt động của từng Agent trong hệ thống.

Building effective agents

Tiếp theo mới là mã ứng dụng123win+club, mã khung, mô hình LLM. Thực tế là các công nghệ AI cấp cao.

Khả năng trừu tượng chính là vương miện của tư duy cấp cao ở con người. Chính vì trí tuệ nhân tạo hiện tại123win+club, cụ thể là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), vẫn chưa thể tái hiện hoàn toàn những quá trình tư duy này của con người, nên việc thiết kế các đại diện trí tuệ (AI Agent) mới cần đến sự tham gia của các chuyên gia và kỹ sư. Những công việc này thực sự rất phức tạp, và ngay cả những người vốn đã mông lung trong suy nghĩ cũng sẽ gặp khó khăn khi cố gắng nắm bắt tất cả các tầng mức trừu tượng. Do đó, việc khái niệm đại diện (Agent) còn mơ hồ và sự thiếu nhất quán trong cách hiểu về nó cũng dễ hiểu hơn. Nói thêm, khi xây dựng một Agent, không chỉ đơn giản là sao chép hoặc học từ dữ liệu, mà còn cần phải kết hợp với hiểu biết sâu sắc từ con người. Điều này đòi hỏi khả năng phán đoán tinh tế, sự linh hoạt trong suy luận và thậm chí cả yếu tố sáng tạo – những điều mà đôi khi ngay cả các chuyên gia hàng đầu cũng không tránh khỏi sự bối rối. Vì vậy, không có gì ngạc nhiên khi cộng đồng vẫn còn nhiều tranh cãi và khác biệt quan điểm về bản chất và vai trò của Agent.

Cuối cùng trong bài viết

Cuối cùngmua thẻ trực tuyến, tôi xin gửi một lời nhỏ: trong lần gặp tiếp theo, tôi dự định sẽ đi sâu vào so sánh cụ thể giữa LangGraph và LlamaIndex trong việc triển khai các Agent. Tôi sẽ tập trung phân tích những điểm tương đồng và khác biệt cũng như ưu nhược điểm của từng phương pháp. Hãy cùng chờ đón những chia sẻ thú vị sắp tới nhé! Hẹn gặp lại bạn ở bài viết sau.

PS: Khi đăng bài tiếp theo123win+club, tôi có thể sẽ đổi avatar. Các bạn đừng nhận nhầm nhé ☺️

Phân tích chi tiết về phân tán: Tính nhất quán nhân quả và không gian-thời gian tương đối

Tài liệu tham khảo:

Các bài viết được chọn lọc khác ：


Bài viết gốci9bet.com nhận 100k, xin vui lòng trích dẫn nguồn và bao gồm mã QR bên dưới! Nếu không, từ chối tái bản!
Liên kết bài viết: /6fblbest.html
Hãy theo dõi tài khoản Weibo cá nhân của tôi: Tìm kiếm tên tôi "Trương Thiết Lệ" trên Weibo.
Tài khoản WeChat của tôi: tielei-blog (Trương Thiết Lệ)
Bài trước: LangChain's OpenAI và ChatOpenAI, rốt cuộc nên gọi cái nào?

Phân loại mục

Bài viết mới nhất

Liên kết thân thiện:

ty le keo b game nổ h kqbd truc tuyen tu vi tuan mo thethao247 trò chơi bắn cá trò chơi bắn c tỷ số bóng đá hôm nay