Các bước tạo AI Agent như thế nào?

AI Agent (tác nhân AI) là một hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng quan sát, suy luận và hành động để đạt được một mục tiêu cụ thể. Nó có thể tự hoạt động độc lập hoặc tương tác với con người và môi trường. Bạn có thể xem ví dụ về AI Agent như OpenAI Deep Research.

AI Agent là gì?

AI (Artificial Intelligence) agent, nhân sự AI hay tác nhân trí tuệ nhân tạo, là một chương trình máy tính có thể tự hoạt động để đạt được các mục tiêu cụ thể mà bạn đặt ra. Đây là một hệ thống tự chủ có khả năng nhận thức môi trường, thu thập dữ liệu có liên quan và đưa ra quyết định để đạt được các mục tiêu được xác định trước. Mặc dù vẫn cần sự can thiệp của con người, nhưng tác nhân AI có thể hoạt động mà không cần can thiệp.

Ngoài khả năng nhận thức ngữ cảnh, các tác nhân AI có khả năng học hỏi và cải tiến liên tục thông qua tương tác với dữ liệu, môi trường và phản hồi của con người.

Các AI Agent giúp thực hiện các tác vụ hàng ngày, như quản lý email và lên lịch hẹn, bằng cách học từ nhiều đầu vào ngôn ngữ khác nhau. Các tác vụ này có thể bao gồm từ việc đặt lời nhắc và quản lý lịch trình đến việc cung cấp thông tin như cập nhật thời tiết hoặc tin tức. Các tác nhân AI được lập trình để hiểu và phản hồi ngôn ngữ của con người, giúp tương tác với chúng trở nên tự nhiên và thân thiện với người dùng hơn.

Có nhiều loại tác nhân AI chính, nhưng về cơ bản gồm tác nhân hỗ trợ và tác nhân tự động. Một ví dụ về AI Agent hỗ trợ là những tác nhân có thể được nhúng vào các công cụ của nhân viên để giúp họ thực hiện các nhiệm vụ được cá nhân hóa dành riêng cho vai trò của họ. Trong khi đó, AI Agent tự động có thể hiểu và phản hồi các yêu cầu của khách hàng mà không cần sự can thiệp của con người.

Đào tạo một tác nhân AI bao gồm một số bước chính để đảm bảo rằng nó hoạt động hiệu quả và hiệu suất cao. Điều này bao gồm thu thập và chuẩn bị dữ liệu, đào tạo mô hình, đánh giá, tinh chỉnh và triển khai. Nó cũng bao gồm giám sát và cập nhật tác nhân của bạn để đảm bảo nó luôn phù hợp với mục tiêu của bạn. Hãy cùng tìm hiểu các bước để bạn có thể tự học cách thực hiện điều này.

Các tác nhân AI hoạt động như thế nào?

Trước khi xây dựng một tác nhân AI, bạn cần biết ít nhất các nguyên tắc hoạt động cơ bản. Bằng cách nắm bắt cơ bản cách chúng hoạt động, bạn có thể đánh giá tốt hơn khả năng của chúng và xác định các nguồn lực cần thiết để phát triển một tác nhân AI.

Xem thêm Tổng hợp các hướng dẫn tạo AI Agents cho người mới bắt đầu!

6 bước tạo AI Agent

Tạo một AI Agent bao gồm nhiều bước khác nhau, tùy thuộc vào mục tiêu cụ thể của bạn. Dưới đây là hướng dẫn cơ bản:

1. Xác định môi trường và mục tiêu của AI Agent

Trước khi bắt đầu, bạn cần xác định AI Agent của bạn sẽ làm gì. Ví dụ:

• Chatbot tư vấn khách hàng
• Trợ lý ảo cá nhân
• AI chơi game tự động
• Hệ thống tự động phân tích dữ liệu

2. Thu thập dữ liệu

Dữ liệu là mạch máu của bất kỳ tác nhân AI nào. Nếu không có dữ liệu chất lượng, AI của bạn sẽ giống như một chiếc xe không có nhiên liệu — nó sẽ không chạy được. Chìa khóa là thu thập dữ liệu có liên quan, chính xác và phong phú. Có một số nguồn bạn có thể cân nhắc, bao gồm:

• Dữ liệu nội bộ. Bao gồm dữ liệu được thu thập trong doanh nghiệp của bạn, chẳng hạn như hồ sơ bán hàng, thông tin khách hàng, dữ liệu hoạt động và báo cáo tài chính.
• Dữ liệu bên ngoài. Đây là dữ liệu bạn có thể thu thập được bằng cách mua tập dữ liệu, hợp tác với nhà cung cấp dữ liệu hoặc sử dụng dữ liệu công khai.
• Dữ liệu do người dùng tạo. Bao gồm dữ liệu từ khách hàng hoặc người dùng của bạn, chẳng hạn như bài đăng trên mạng xã hội, đánh giá sản phẩm hoặc tương tác trên trang web.

Có thể bạn cần thu thập các bản ghi âm giọng nói nếu muốn AI Agent của bạn phản hồi các lệnh hoặc yêu cầu bằng giọng nói, bản ghi âm giọng nói rất cần thiết để giúp AI hiểu được các giọng, ngữ điệu và kiểu nói khác nhau.

Sau khi có dữ liệu, bạn cần chuẩn bị dữ liệu để đào tạo bằng cách làm sạch dữ liệu. Điều này bao gồm việc loại bỏ dữ liệu không liên quan hoặc không chính xác, sửa lỗi và đảm bảo tính nhất quán trên toàn bộ tập dữ liệu. Ví dụ, sửa lỗi đánh máy trong bản ghi văn bản hoặc lọc tiếng ồn nền trong bản ghi âm giọng nói.

Và cuối cùng là gắn nhãn. Đây là việc thêm nhãn — thẻ hoặc siêu dữ liệu — để mô tả từng phần dữ liệu đại diện cho điều gì. Ví dụ, gắn nhãn một phần văn bản với mục đích của người dùng, chẳng hạn như “đặt chuyến bay” hoặc “hỏi giờ mở cửa của cửa hàng”. Điều này giúp AI hiểu được ngữ cảnh và mục đích của thông tin đầu vào của người dùng.

Các công cụ phổ biến để thu thập và xử lý dữ liệu có thể kể đến như Pandas, NumPy…

3. Lựa chọn mô hình AI phù hợp

Có nhiều cách để xây dựng AI Agent, dựa trên các công nghệ phổ biến:

• Machine Learning: Sử dụng mô hình huấn luyện từ dữ liệu.
• Deep Learning: Dùng các mô hình như GPT, Transformer, CNN, RNN, LLM (Large Language Model).
• Hệ thống Rule-Based: Dựa vào các quy tắc cố định (nếu-thì).

4. Tạo AI Agent

Có hai cách chính để tạo một AI Agent:

A. Dùng mô hình ngôn ngữ LLM có sẵn

Nếu bạn muốn tạo AI nhanh chóng, có thể sử dụng API từ các dịch vụ như: OpenAI GPT (ChatGPT API), Claude, Google Gemini… hoặc sử dụng các model trên Hugging Face.

Ví dụ tạo chatbot đơn giản bằng OpenAI API (Python):

import openai  

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"  

def chat_with_ai(prompt):  
    response = openai.ChatCompletion.create(  
        model="gpt-4",  
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],  
    )  
    return response["choices"][0]["message"]["content"]  

print(chat_with_ai("Xin chào!"))  

B. Tự huấn luyện mô hình ngôn ngữ LLM của bạn

Nếu bạn muốn AI có khả năng tùy chỉnh cao, bạn có thể dùng các framework như TensorFlow hoặc PyTorch để xây dựng mô hình riêng.

Ví dụ huấn luyện mô hình đơn giản với TensorFlow:

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np

# Tạo dữ liệu giả lập
X = np.array([[0], [1], [2], [3], [4]])
y = np.array([[0], [1], [4], [9], [16]])  # Hàm y = x^2

# Xây dựng mô hình
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])
])

# Biên dịch mô hình
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')

# Huấn luyện mô hình
model.fit(X, y, epochs=500)

# Dự đoán giá trị
print(model.predict([[5]]))  # Kỳ vọng kết quả gần 25

5. Triển khai AI Agent

Sau khi xây dựng, bạn có thể triển khai AI Agent bằng nhiều cách:

• Tạo ứng dụng web: Dùng Flask, FastAPI để tạo API cho AI Agent.
• Tạo chatbot: Triển khai trên Telegram, Messenger, Zalo…
• Tích hợp vào hệ thống doanh nghiệp: Nhúng AI vào CRM, ERP…

Ví dụ tạo API cho AI Agent bằng Flask:

from flask import Flask, request, jsonify
import openai  

app = Flask(__name__)  
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"  

@app.route('/chat', methods=['POST'])  
def chat():  
    data = request.json  
    response = openai.ChatCompletion.create(  
        model="gpt-4",  
        messages=[{"role": "user", "content": data["message"]}],  
    )  
    return jsonify({"response": response["choices"][0]["message"]["content"]})  

if __name__ == '__main__':  
    app.run(port=5000)  

Sau đó có thể gọi API từ trình duyệt hoặc Postman:

POST http://localhost:5000/chat
Body: { "message": "Xin chào!" }

6. Ghi nhận phản hồi và cải tiến AI Agent

Sau khi triển khai, bạn có thể tối ưu hóa AI bằng cách:

• Thu thập phản hồi người dùng để điều chỉnh mô hình.
• Fine-tune mô hình với dữ liệu mới.
• Tăng tốc xử lý bằng cách dùng GPU hoặc tối ưu thuật toán.

7. Triển khai AI Agent lên cloud nếu muốn

Để AI hoạt động liên tục, có thể deploy lên AWS, Google Cloud, Heroku, Docker + Kubernetes…