OpenAI Agent Kit – Xây dựng AI workflow mạnh mẽ cho mọi cấp độ kỹ năng

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo đang phát triển vượt bậc, việc xây dựng các ứng dụng AI trở nên dễ tiếp cận hơn bao giờ hết. OpenAI Agent Kit chính là một công cụ đáng chú ý, mở ra cánh cửa cho những người chưa có kinh nghiệm lập trình (no-code) lẫn các nhà phát triển muốn tạo ra các AI workflow mạnh mẽ, thông minh và linh hoạt. Đối với mình, đây không chỉ là một bộ công cụ mà còn là một nền tảng để biến ý tưởng về AI thành hiện thực một cách nhanh chóng.

OpenAI Agent Kit là gì và tại sao nên thử?

OpenAI Agent Kit là một bộ công cụ được OpenAI phát triển, giúp chúng ta xây dựng các quy trình làm việc (workflow) AI phức tạp dựa trên các mô hình ngôn ngữ lớn (large language models). Điểm đặc biệt của Agent Kit là nó được thiết kế hướng tới sự đơn giản và trực quan, đặc biệt phù hợp với những ai muốn bắt đầu với AI mà không cần phải “lặn sâu” vào code. Mình tin rằng, sau khi làm quen với nó, bạn hoàn toàn có thể tự mình xây dựng những AI workflow cơ bản, đáp ứng các nhu cầu cụ thể của mình.

Bộ kit này không chỉ giúp bạn tạo ra các ứng dụng ngay lập tức mà còn là bước đệm tuyệt vời để làm quen với các khái niệm và thuật ngữ cơ bản trong thế giới AI agent. Khi đã thành thạo, việc chuyển đổi sang các framework mạnh mẽ và tự do hơn như OpenAI Agent API sẽ trở nên dễ dàng hơn nhiều, mở rộng khả năng quản lý và phát triển ứng dụng agent theo ý muốn.

OpenAI Agent Kit so với N8N và Zapier: Đâu là lựa chọn phù hợp?

Khi nhắc đến việc tự động hóa và xây dựng workflow, nhiều người thường so sánh OpenAI Agent Kit với các nền tảng phổ biến như N8N hay Zapier. Tuy nhiên, theo mình, sự so sánh này có phần khập khiễng bởi chúng nhắm đến các đối tượng và mục đích khác nhau.

• N8N và Zapier: Đây là những nền tảng tự động hóa tích hợp (workflow automation) với kho plugin và kết nối vô cùng phong phú. Chúng cho phép bạn kết nối hàng trăm ứng dụng và dịch vụ khác nhau để tạo ra các luồng tự động hóa. Với N8N, bạn có sự linh hoạt cao hơn trong việc lựa chọn các nhà cung cấp AI bên ngoài hệ sinh thái của một hãng cụ thể.
• OpenAI Agent Kit: Tại thời điểm hiện tại, Agent Kit tập trung sâu hơn vào việc xây dựng các AI workflow sử dụng chính hệ sinh thái của OpenAI. Điều này có nghĩa là bạn sẽ được gói gọn trong các mô hình và công cụ do OpenAI cung cấp.

Mặc dù một AI workflow được xây dựng bằng Agent Kit hoàn toàn có thể được tái tạo trên N8N, nhưng Agent Kit lại mang đến những lợi thế riêng. Ví dụ, việc tạo ra một “widget builder” để định dạng phản hồi AI trở nên đẹp mắt và trực quan hơn thì việc này trên N8N sẽ phức tạp hơn rất nhiều. Hơn nữa, Agent Kit còn tích hợp sẵn các công cụ đánh giá (evaluation), tối ưu prompt (prompt optimizer) và theo dõi luồng (trace, grading), giúp việc đánh giá chất lượng của agent trở nên đơn giản hơn N8N rất nhiều.

Với tốc độ phát triển của OpenAI, mình dự đoán Agent Kit sẽ sớm được thừa hưởng những công nghệ tiên tiến nhất của họ, như khả năng tích hợp Codex hay các agent hoạt động theo thời gian thực (real-time agents) nhờ vào real-time API. Vì vậy, nếu bạn đã quen với N8N, cứ tiếp tục sử dụng. Nhưng nếu bạn muốn tìm hiểu sâu về AI workflow trong hệ sinh thái OpenAI và tận dụng tối đa sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn, Agent Kit chắc chắn là một lựa chọn đáng để khám phá và sử dụng song song.

Khám phá kiến trúc cốt lõi của OpenAI Agent Kit

OpenAI Agent Kit được xây dựng với ba thành phần chính, giúp đơn giản hóa quá trình phát triển ứng dụng AI, đặc biệt là cho những người dùng no-code:

1. Agent Builder: Trái tim của mọi workflow

Đây là một giao diện trực quan dạng “canvas view”, cho phép mình kéo và thả các thành phần để xây dựng luồng hoạt động của agent. Agent Builder là nơi mọi quy trình AI được hình thành, từ việc tiếp nhận yêu cầu đến xử lý thông tin và trả về kết quả. Nó giống như bảng điều khiển trung tâm nơi mình “chỉ huy” các tác vụ của AI.

2. Connector Registry: Kiểm soát dữ liệu và công cụ

Thành phần này giúp mình quản lý dữ liệu và tích hợp các công cụ cần thiết để agent có thể tương tác với thế giới bên ngoài hoặc truy cập các sản phẩm khác của OpenAI. Đây là nơi mình định nghĩa cách agent sẽ tìm kiếm thông tin, truy xuất dữ liệu từ các nguồn khác nhau.

3. Chat Kit: Tích hợp giao diện chat dễ dàng

Chat Kit giúp mình dễ dàng nhúng một cửa sổ chat vào ứng dụng hiện có. Điều này cực kỳ tiện lợi để người dùng cuối có thể tương tác trực tiếp với agent một cách thân thiện và quen thuộc.

OpenAI đã thực sự tối ưu hóa và đơn giản hóa toàn bộ quy trình, giúp người dùng no-code dễ dàng tiếp cận và sử dụng công nghệ AI tiên tiến. Tuy nhiên, cũng cần lưu ý rằng vì sự đơn giản trong cài đặt và tương tác, các kết quả đạt được sẽ ở mức chấp nhận được cho những tác vụ không quá phức tạp. Mình khó có thể mong đợi một chất lượng cao cho các yêu cầu quá phức tạp hoặc dữ liệu lắt léo chỉ với một workflow đơn giản.

Xây dựng AI workflow cơ bản với Agent Builder và File Search

Hãy cùng mình bắt tay vào xây dựng một workflow cơ bản để hiểu rõ hơn cách Agent Builder hoạt động nhé.

1. Khởi tạo agent mới trên Agent Builder

Để bắt đầu, mình sẽ truy cập trang Agent Builder trong nền tảng của OpenAI và tạo một workflow mới. Đây sẽ là agent đầu tiên của mình.

Workflow sẽ bắt đầu với một node “input text”, đại diện cho câu hỏi hoặc yêu cầu mà người dùng chat. Tiếp theo là node “agent” chính, nơi xử lý câu hỏi này. Mình có thể thêm “context” và chọn input text làm nguồn câu hỏi ban đầu. Một tùy chọn quan trọng là “include chat history”, giúp agent lưu lại các tin nhắn đã gửi trước đó để duy trì ngữ cảnh, đảm bảo câu trả lời luôn bám sát và xuyên suốt quá trình tương tác.

2. Cấu hình agent và chọn model

Trong phần cấu hình agent, mình có thể định nghĩa nó là ai, nó có thể làm được những việc gì và cách nó nên tương tác. Ví dụ, mình có thể chỉ định nó là “một người trợ lý trong việc xử lý dịch vụ công” để giải quyết các vấn đề liên quan đến tài liệu hành chính. Đây chính là “system prompt” cho agent.

Về model, sau khi tổ chức của mình được xác minh (verify organization) trong phần cài đặt, mình có thể lựa chọn nhiều loại model khác nhau. Việc xác minh này khá đơn giản, chỉ cần upload một vài tài liệu cần thiết. Với ví dụ này, mình sẽ sử dụng GPT-3.5 Nano để đảm bảo tốc độ nhanh và phù hợp với tác vụ đơn giản. Tính năng “reasoning effort” có thể được điều chỉnh sau này khi bài toán trở nên phức tạp hơn, đòi hỏi agent phải suy nghĩ và lập luận nhiều hơn.

3. Tích hợp công cụ File Search

Với một ví dụ về truy xuất tài liệu (Retrieval Augmented Generation – RAG), mình sẽ sử dụng công cụ “file search”. Công cụ này cho phép mình tải tài liệu lên, và chúng sẽ được lưu trữ vào một vector store được tạo và mã hóa bởi các mô hình của OpenAI.

Ví dụ, mình tải lên một tài liệu về “thủ tục đăng ký khai sinh”. Sau khi tải lên thành công, mình có thể đặt tên cho vector store này, ví dụ “dịch vụ công”. Mình cũng có thể tùy chỉnh các tham số như “chunk size” (kích thước đoạn văn bản) và “chunk overlap” (độ chồng chéo giữa các đoạn) để tối ưu hóa việc tìm kiếm, nhưng với một ví dụ đơn giản thì các giá trị mặc định thường là đủ.

4. Kiểm tra workflow cơ bản

Trước khi chạy, mình sẽ đảm bảo “output format” là “text” để có thể thấy kết quả một cách đơn giản nhất. Sau đó, mình sẽ hỏi một câu hỏi liên quan đến tài liệu đã tải lên, ví dụ: “mình muốn hỏi thủ tục làm giấy khai sinh cho bé bị bỏ rơi.”

Agent sẽ bắt đầu tìm kiếm trong các tệp đã tải lên và trả về thông tin liên quan, kèm theo “citation” (dẫn chứng) cho biết thông tin được lấy từ đâu trong văn bản. Mình có thể kiểm tra nhật ký (log) của quá trình này để xem agent đã tìm kiếm và xử lý như thế nào.

Nâng cao trải nghiệm người dùng với Widget Builder

Kết quả dạng văn bản thuần túy có thể không đủ hấp dẫn. May mắn thay, OpenAI Agent Kit cung cấp “widget builder” để tạo ra các bố cục (layout) và định dạng phản hồi sinh động, đẹp mắt hơn.

1. Tạo và tùy chỉnh widget

Để sử dụng widget, mình quay lại Agent Builder, chọn “output format” là “widgets”. Nếu chưa có widget nào, mình có thể tạo mới. Quá trình tạo thường mất khoảng một phút và cho phép mình kiểm tra các thành phần (component) có thể sử dụng.

Sau khi widget được tạo ra, mình có thể tùy chỉnh nó cho phù hợp với phong cách của mình. Ví dụ, mình có thể tạo một widget hiển thị danh sách hồ sơ cần thiết với các tùy chọn và nút “show more”. Khi đã ưng ý, mình sẽ tải widget này về máy dưới dạng một tệp sẵn sàng để sử dụng.

2. Tích hợp widget vào Agent Builder

Quay trở lại workflow, mình sẽ tải widget vừa tạo lên. Tuy nhiên, có một “mẹo nhỏ” cần lưu ý. Tại thời điểm hiện tại, các mô hình ngôn ngữ lớn đôi khi không trả về cấu trúc phản hồi (structured response) như mong muốn để widget hiển thị chính xác. Vì vậy, mình cần thêm một hướng dẫn cụ thể trong phần “instruction” của agent.

Mình sẽ sao chép đoạn mã (code) của component widget và thêm vào instruction: “hãy trả lời câu hỏi dưới format để phần trả lời được hiển thị bởi đúng widget.” Sau đó, dán đoạn mã component vào.

3. Test workflow với widget

Bây giờ, khi mình hỏi một câu hỏi như: “mình cần phải nộp những gì khi làm giấy khai sinh cho bé?”, agent sẽ xử lý và trả về kết quả được định dạng bởi widget, trông hấp dẫn và dễ đọc hơn rất nhiều. Mặc dù vẫn còn một vài hạn chế nhỏ (ví dụ, không thể tắt đoạn văn bản gốc), đây là một bước tiến lớn trong việc cải thiện trải nghiệm người dùng.

Xây dựng workflow phức tạp hơn: Phân luồng và guardrails

Trong thực tế, một ứng dụng AI sẽ cần phức tạp hơn nhiều. Mình sẽ hướng dẫn bạn cách tạo một workflow có nhiều agent và sử dụng “guardrails” để bảo vệ hệ thống.

1. Thêm agent chuyên biệt và agent điều phối

Mình sẽ tạo thêm một agent nữa, ví dụ “chuyên viên tìm kiếm thông tin dịch vụ công từ trang dichvucong.gov.vn”. Agent này sẽ sử dụng mô hình GPT-3.5 và công cụ “web search”, được cấu hình chỉ tìm kiếm thông tin trên trang web cụ thể đó với ngữ cảnh (context size) phù hợp.

Để điều phối yêu cầu của người dùng giữa các agent chuyên biệt (ví dụ: một agent xử lý giấy khai sinh và một agent tìm kiếm thông tin trên web), mình cần một “agent điều phối” (coordinator agent) đặt trước các agent khác.

Agent điều phối sẽ có instruction đơn giản: “phân loại câu hỏi để điều hướng người tiếp nhận xử lý yêu cầu của người dân. Nếu là câu hỏi liên quan đến thủ tục giấy tờ, giấy khai sinh thì chuyển giao cho anh Chung (agent khai sinh). Còn nếu là câu hỏi khác, có thể sử dụng cô Thắm (agent web search) để tìm kiếm dữ liệu trên web.”

Điều quan trọng ở đây là mình sẽ sử dụng “reasoning effort” để agent điều phối có thể phân loại câu hỏi tốt hơn và định nghĩa “output format” của nó là dạng “enum” với hai giá trị cố định: “chung” hoặc “thắm”, đại diện cho tên agent được chỉ định.

2. Sử dụng if/else để phân luồng

Sau agent điều phối, mình sẽ thêm một node “if/else”. Dựa vào câu trả lời (output text) của agent điều phối, mình sẽ điều hướng câu hỏi đến “anh Chung” nếu output là “chung”, và đến “cô Thắm” nếu không phải. Điều này tạo ra một luồng xử lý động và linh hoạt.

3. Vai trò của guardrails: Hàng rào bảo vệ

Guardrails đóng vai trò như một hàng rào bảo vệ, giúp ngăn chặn workflow của mình bị spam, sử dụng sai mục đích hoặc xử lý các loại thông tin không phù hợp. Mình có thể đặt guardrails ở đầu vào (input) hoặc đầu ra (output) của workflow hoặc thậm chí là của từng agent.

Các loại guardrails phổ biến bao gồm:

• Personal Information (PII) Detection: Phát hiện và chặn các thông tin cá nhân nhạy cảm như số thẻ tín dụng, tài khoản ngân hàng.
• Moderation: Chặn các nội dung không phù hợp, độc hại.
• Hallucination Detection: Kết hợp với vector store và model để kiểm tra xem câu hỏi đầu vào có nằm trong phạm vi mà workflow có thể xử lý được hay không, giảm thiểu tình trạng agent “bịa đặt” thông tin.

Ví dụ, nếu agent của mình chuyên về dịch vụ công mà người dùng lại hỏi về chuyện tình cảm, guardrail có thể chặn câu hỏi đó và phản hồi rằng agent không có khả năng giải đáp vấn đề này, giúp agent tập trung vào chuyên môn.

4. Test workflow với điều phối và guardrails

Khi kiểm tra workflow mới:

• Nếu mình hỏi về “thủ tục làm giấy khai sinh”, guardrails sẽ cho phép qua, và agent điều phối sẽ chuyển câu hỏi đến “anh Chung” (agent khai sinh), sau đó hiển thị kết quả bằng widget.
• Nếu mình hỏi “hồ sơ mua điện sinh hoạt bao gồm những gì” (một vấn đề khác không có trong tài liệu khai sinh), agent điều phối sẽ nhận diện và chuyển câu hỏi cho “cô Thắm” (agent web search), người sẽ tìm kiếm thông tin trên trang dichvucong.gov.vn và trả về kết quả.

Đánh giá và triển vọng của OpenAI Agent Kit

Qua trải nghiệm, mình thấy OpenAI Agent Kit là một công cụ rất hay và tiện lợi. Nó đơn giản hóa việc xây dựng AI workflow đáng kể. Tuy nhiên, ở phiên bản hiện tại, nó vẫn chưa thực sự hoàn chỉnh. Mình đôi khi gặp phải những lỗi nhỏ khi tạo widget, hay cần phải can thiệp bằng cách thêm instruction chi tiết hơn cho agent để đảm bảo output đúng định dạng. Các lỗi vặt trong quá trình vận hành cũng còn xuất hiện.

Dù vậy, mình tin rằng công cụ này sẽ ngày càng hoàn thiện hơn trong tương lai, kế thừa những tiến bộ nhanh chóng của OpenAI. Tiềm năng của Agent Kit là rất lớn, đặc biệt là khả năng tích hợp các workflow này vào các trang web cụ thể, khả năng evaluation chi tiết hơn, và nhiều tính năng thú vị khác mà mình chưa thể đi sâu hết trong bài viết này.

OpenAI Agent Kit thực sự là một nền tảng mạnh mẽ và đầy hứa hẹn, đặc biệt cho những ai muốn khai thác sức mạnh của AI mà không cần phải là một lập trình viên chuyên nghiệp. Với Agent Builder, Widget Builder và Guardrails, bạn có thể xây dựng các AI workflow từ đơn giản đến phức tạp, tinh chỉnh trải nghiệm người dùng và bảo vệ hệ thống của mình.

Mặc dù vẫn còn một vài điểm cần cải thiện, sự đơn giản và tiềm năng phát triển của Agent Kit khiến nó trở thành một công cụ không thể bỏ qua trong hành trình khám phá và ứng dụng trí tuệ nhân tạo của mình. Đừng ngần ngại bắt đầu thử nghiệm, bởi đó là cách tốt nhất để nắm bắt và làm chủ công nghệ này.