Hướng dẫn thực tế xây dựng agent AI: Từ khái niệm đến triển khai

OpenAI vừa ra phát hành Hướng dẫn thực tế để xây dựng các agent AI dài 34 trang. Bài viết được dịch và tổng hợp từ nội dung gốc, giành cho AE nào không có nhiều thời gian để nghiên cứu kỹ tài liệu.

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang ngày càng chứng tỏ khả năng xử lý các tác vụ phức tạp, đa bước. Những tiến bộ trong suy luận, đa phương thức và sử dụng công cụ đã mở ra một kỷ nguyên mới cho các hệ thống được hỗ trợ bởi LLM, được biết đến với tên gọi agent. Hướng dẫn này dành cho các nhóm sản phẩm và kỹ thuật đang tìm hiểu cách xây dựng agent đầu tiên, chắt lọc kinh nghiệm từ nhiều dự án triển khai thực tế thành các phương pháp hay nhất, có tính ứng dụng cao.

Agent AI là gì?

Khác với phần mềm truyền thống giúp người dùng tự động hóa quy trình, agent AI là các hệ thống có khả năng tự chủ thực hiện các quy trình công việc thay mặt người dùng. Một quy trình làm việc (workflow) là chuỗi các bước cần thực hiện để đạt được mục tiêu cụ thể, ví dụ như giải quyết vấn đề dịch vụ khách hàng, đặt bàn nhà hàng, commit code hay tạo báo cáo.

Một agent AI thực thụ sở hữu các đặc điểm cốt lõi sau:

1. Sử dụng LLM để quản lý và ra quyết định: Agent tận dụng khả năng suy luận của LLM để điều khiển luồng công việc, đưa ra quyết định, nhận biết khi nào công việc hoàn thành và tự sửa lỗi nếu cần. Nó cũng có thể dừng lại và chuyển quyền kiểm soát cho người dùng khi gặp sự cố.
2. Sử dụng công cụ (Tools): Agent có quyền truy cập vào các công cụ (API, hàm chức năng) để tương tác với hệ thống bên ngoài, thu thập thông tin (context) và thực hiện hành động. Nó tự động chọn công cụ phù hợp dựa trên trạng thái hiện tại của quy trình, luôn hoạt động trong giới hạn (guardrails) được xác định rõ.

Những ứng dụng chỉ tích hợp LLM cho các tác vụ đơn lẻ (như chatbot đơn giản, phân loại cảm xúc) mà không dùng LLM để điều khiển toàn bộ quy trình thì không được coi là agent.

Khi nào nên xây dựng Agent AI?

Việc xây dựng agent đòi hỏi cách tiếp cận mới trong việc ra quyết định và xử lý phức tạp. Agent đặc biệt phù hợp với các quy trình mà phương pháp tự động hóa truyền thống (dựa trên quy tắc, xác định) gặp khó khăn.

Hãy xem xét ví dụ về phân tích gian lận thanh toán. Hệ thống dựa trên quy tắc hoạt động như danh sách kiểm tra theo tiêu chí định sẵn. Ngược lại, agent LLM hoạt động như một điều tra viên, đánh giá ngữ cảnh, nhận diện các mẫu tinh vi và phát hiện hoạt động đáng ngờ ngay cả khi không có quy tắc rõ ràng nào bị vi phạm.

Ưu tiên xây dựng agent cho các quy trình có các đặc điểm sau:

1. Ra quyết định phức tạp: Liên quan đến phán đoán tinh tế, xử lý ngoại lệ, hoặc các quyết định phụ thuộc nhiều vào ngữ cảnh (ví dụ: phê duyệt hoàn tiền trong dịch vụ khách hàng).
2. Quy tắc khó bảo trì: Các hệ thống có bộ quy tắc đồ sộ, phức tạp, khiến việc cập nhật trở nên tốn kém và dễ lỗi (ví dụ: quy trình đánh giá bảo mật nhà cung cấp).
3. Phụ thuộc nhiều vào dữ liệu phi cấu trúc: Cần diễn giải ngôn ngữ tự nhiên, trích xuất thông tin từ văn bản, hoặc tương tác đàm thoại với người dùng (ví dụ: xử lý yêu cầu bồi thường bảo hiểm nhà).

Nếu trường hợp sử dụng của bạn không đáp ứng rõ ràng các tiêu chí này, một giải pháp tự động hóa xác định có thể hiệu quả hơn.

Nền tảng thiết kế agent AI

Một agent cơ bản bao gồm ba thành phần chính:

1. Mô hình (Model): LLM là bộ não, cung cấp khả năng suy luận và ra quyết định.
2. Công cụ (Tools): Các hàm hoặc API bên ngoài giúp agent hành động và tương tác.
3. Hướng dẫn (Instructions): Các chỉ dẫn và giới hạn rõ ràng định hình hành vi của agent.

1. Lựa chọn Mô hình:

• Các mô hình khác nhau có ưu và nhược điểm về độ phức tạp, độ trễ và chi phí.
• Có thể sử dụng kết hợp nhiều mô hình: mô hình nhỏ, nhanh cho tác vụ đơn giản (phân loại ý định, truy xuất); mô hình mạnh mẽ hơn cho tác vụ phức tạp (ra quyết định phê duyệt).
• Cách tiếp cận đề xuất: Bắt đầu với mô hình mạnh nhất để thiết lập đường cơ sở hiệu suất, sau đó thử nghiệm các mô hình nhỏ hơn để tối ưu hóa chi phí và độ trễ mà vẫn đảm bảo độ chính xác chấp nhận được. Thiết lập hệ thống đánh giá (evals) là rất quan trọng.

2. Xác định Công cụ:

• Công cụ mở rộng khả năng của agent thông qua API hoặc tương tác trực tiếp với giao diện người dùng (đối với hệ thống cũ không có API).
• Mỗi công cụ cần được định nghĩa chuẩn hóa, ghi chép rõ ràng, kiểm thử kỹ lưỡng và có thể tái sử dụng để dễ quản lý và tránh trùng lặp.
• Ba loại công cụ chính:
  • Công cụ dữ liệu (Data Tools): Truy xuất thông tin, ngữ cảnh (ví dụ: truy vấn CSDL, đọc PDF, tìm kiếm web).
  • Công cụ hành động (Action Tools): Tương tác để thay đổi trạng thái hệ thống (ví dụ: gửi email, cập nhật CRM, chuyển ticket cho nhân viên).
  • Công cụ điều phối (Orchestration Tools): Bản thân các agent có thể đóng vai trò là công cụ cho agent khác (xem phần Điều phối).
• Khi số lượng công cụ tăng lên, hãy xem xét chia nhỏ nhiệm vụ cho nhiều agent.

3. Định cấu hình Hướng dẫn:

• Hướng dẫn chất lượng cao là yếu tố sống còn, giúp giảm mơ hồ, cải thiện việc ra quyết định và thực thi quy trình mượt mà.
• Các phương pháp hay nhất:
  • Tận dụng tài liệu hiện có: Sử dụng quy trình vận hành, kịch bản hỗ trợ, tài liệu chính sách sẵn có để tạo hướng dẫn thân thiện với LLM.
  • Chia nhỏ nhiệm vụ: Cung cấp các bước nhỏ, rõ ràng giúp mô hình dễ dàng tuân theo.
  • Xác định hành động rõ ràng: Mỗi bước nên tương ứng với một hành động hoặc đầu ra cụ thể (ví dụ: yêu cầu thông tin từ người dùng, gọi API).
  • Xử lý trường hợp đặc biệt (Edge cases): Dự đoán và đưa ra hướng dẫn xử lý các tình huống bất ngờ (thông tin thiếu, câu hỏi ngoài luồng) bằng các bước hoặc nhánh điều kiện.
• Có thể sử dụng các mô hình tiên tiến để tự động tạo hướng dẫn từ tài liệu hiện có.

Điều phối Agent (Orchestration)

Điều phối là cách tổ chức và quản lý việc thực thi quy trình làm việc của agent. Nên bắt đầu với các mẫu đơn giản và tăng dần độ phức tạp khi cần thiết.

1. Hệ thống một Agent (Single-agent systems):

• Một agent duy nhất được trang bị nhiều công cụ và hướng dẫn để thực thi toàn bộ quy trình.
• Đây là điểm khởi đầu tốt, giúp quản lý độ phức tạp và đơn giản hóa việc đánh giá, bảo trì.
• Khái niệm ‘Run’ (Lượt chạy): Agent hoạt động trong một vòng lặp cho đến khi gặp điều kiện dừng (gọi công cụ đầu ra cuối cùng, trả lời người dùng, lỗi, hết số lượt).
• Sử dụng Mẫu lời nhắc (Prompt Templates): Thay vì nhiều lời nhắc riêng lẻ, sử dụng một lời nhắc cơ sở linh hoạt với các biến để thích ứng với nhiều ngữ cảnh, đơn giản hóa bảo trì.

Khi nào cần chuyển sang nhiều Agent?

• Logic phức tạp: Khi lời nhắc có quá nhiều điều kiện, rẽ nhánh, khó quản lý bằng template.
• Quá tải công cụ: Khi có quá nhiều công cụ, đặc biệt là các công cụ tương tự hoặc chồng chéo, khiến agent khó lựa chọn đúng. Cải thiện mô tả công cụ không hiệu quả.

2. Hệ thống nhiều Agent (Multi-agent systems):

Việc thực thi quy trình được phân chia giữa nhiều agent phối hợp với nhau.

Có thể mô hình hóa như một đồ thị với agent là các nút.

Hai mẫu phổ biến:

• Mẫu Quản lý (Manager Pattern):
  • Một agent “quản lý” trung tâm điều phối các agent chuyên biệt khác thông qua việc gọi chúng như những công cụ.
  • Người quản lý nhận yêu cầu, ủy thác nhiệm vụ cho agent phù hợp, tổng hợp kết quả và tương tác với người dùng.
  • Lý tưởng khi cần một điểm kiểm soát trung tâm và duy trì ngữ cảnh.

• Mẫu Phi tập trung (Decentralized Pattern):
  • Các agent hoạt động ngang hàng và có thể “chuyển giao” (handoff) quyền thực thi cho nhau.
  • Chuyển giao là việc một agent ủy thác hoàn toàn nhiệm vụ cho agent khác cùng với trạng thái hội thoại hiện tại.
  • Tối ưu khi không cần kiểm soát trung tâm, cho phép các agent chuyên biệt hoàn toàn đảm nhận nhiệm vụ (ví dụ: phân loại cuộc gọi hỗ trợ và chuyển đến bộ phận liên quan). Có thể thiết lập chuyển giao ngược lại nếu cần.

Lưu ý về khung làm việc (Frameworks): Một số khung yêu cầu định nghĩa đồ thị luồng công việc một cách tường minh (declarative), có thể trở nên cồng kềnh. Các khung ưu tiên mã (code-first) như SDK của OpenAl mang lại sự linh hoạt hơn.

Hàng rào bảo vệ (Guardrails)

Hàng rào bảo vệ là các cơ chế kiểm soát và an toàn, cực kỳ quan trọng để quản lý rủi ro về quyền riêng tư, bảo mật và danh tiếng. Nên áp dụng nhiều lớp bảo vệ thay vì chỉ một.

• Các loại hàng rào bảo vệ phổ biến:
  • Bộ phân loại liên quan (Relevance Classifier): Đảm bảo agent trả lời đúng chủ đề, gắn cờ các truy vấn lạc đề.
  • Bộ phân loại an toàn (Safety Classifier): Phát hiện các đầu vào độc hại (jailbreak, prompt injection) nhằm khai thác hệ thống.
  • Bộ lọc PII (PII Filter): Ngăn chặn rò rỉ thông tin nhận dạng cá nhân trong đầu ra của mô hình.
  • Kiểm duyệt (Moderation): Gắn cờ nội dung độc hại, không phù hợp (API Moderation của OpenAl).
  • Bảo vệ công cụ (Tool Safeguards): Đánh giá mức độ rủi ro của từng công cụ (đọc/ghi, khả năng đảo ngược, tác động tài chính) và kích hoạt hành động tương ứng (kiểm tra thêm, yêu cầu xác nhận, leo thang lên người).
  • Bảo vệ dựa trên quy tắc (Rules-based Protections): Các biện pháp đơn giản như danh sách chặn, giới hạn độ dài, bộ lọc regex để chống lại các mối đe dọa đã biết.
  • Xác thực đầu ra (Output Validation): Đảm bảo phản hồi phù hợp với giá trị thương hiệu.
• Cách xây dựng: Bắt đầu với các rủi ro cơ bản (quyền riêng tư, an toàn nội dung), bổ sung dựa trên lỗi thực tế, và tối ưu hóa cân bằng giữa bảo mật và trải nghiệm người dùng.
• Thực thi: SDK Agent thường sử dụng “thực thi lạc quan” (optimistic execution), nơi agent chính chạy song song với các hàng rào bảo vệ, và hàng rào sẽ ném ngoại lệ nếu phát hiện vi phạm.

Lên kế hoạch cho sự can thiệp của con người (Human Intervention)

Đây là một lớp bảo vệ quan trọng, đặc biệt trong giai đoạn đầu triển khai.

• Cho phép agent chuyển giao nhiệm vụ một cách duyên dáng cho con người khi không thể hoàn thành.
• Giúp xác định lỗi, trường hợp đặc biệt và cải thiện agent theo thời gian.
• Các yếu tố kích hoạt can thiệp:
  • Vượt ngưỡng thất bại: Agent thử lại quá nhiều lần mà không thành công.
  • Hành động rủi ro cao: Các hành động nhạy cảm, không thể đảo ngược, hoặc có tác động lớn (hủy đơn hàng, hoàn tiền lớn) cần có sự giám sát của con người cho đến khi agent đủ tin cậy.

Agent AI đại diện cho một bước tiến lớn trong tự động hóa, mang đến khả năng xử lý các quy trình phức tạp, mơ hồ với mức độ tự chủ cao. Để xây dựng agent thành công, hãy bắt đầu từ nền tảng vững chắc: mô hình tốt, công cụ rõ ràng, hướng dẫn chi tiết. Chọn mẫu điều phối phù hợp, bắt đầu đơn giản và tăng dần độ phức tạp. Luôn chú trọng đến các hàng rào bảo vệ và cơ chế can thiệp của con người.

Con đường triển khai agent không phải là “tất cả hoặc không có gì”. Hãy bắt đầu nhỏ, kiểm chứng với người dùng thực tế và mở rộng khả năng dần dần. Với cách tiếp cận đúng đắn và lặp đi lặp lại, agent có thể mang lại giá trị kinh doanh đáng kể, tự động hóa toàn bộ quy trình công việc một cách thông minh và linh hoạt.