Jarvis trở thành hiện thực: Đặc vụ AI định nghĩa lại tương lai của trí tuệ nhân tạo

Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo tổng quát (Generative AI) ngày càng phát triển và các sản phẩm như ChatGPT và MidJourney đã trở thành tâm điểm thảo luận của công chúng. Gần đây, từ sách trắng dài 40 trang của Google về "AI Agent" cho đến cách bố trí toàn diện của Microsoft, OpenAI và các gã khổng lồ khác ở bên B và bên C, AI Agent đã trở thành chủ đề nóng nhất trong lĩnh vực công nghệ. Nó không chỉ là phần mở rộng của mô hình ngôn ngữ lớn mà còn là con đường then chốt dẫn đến trí tuệ nhân tạo nói chung (AGI).

Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu sâu hơn về các khái niệm cốt lõi, nguyên tắc làm việc, kịch bản ứng dụng và xu hướng tương lai của AI Agent, tiết lộ logic và cơ hội đằng sau cuộc cách mạng thông minh này.

1. Tác nhân AI là gì?

1. Định nghĩa và Các tính năng cốt lõi

   AI Agent là một hệ thống thông minh có thể lập kế hoạch, đưa ra quyết định và thực hiện nhiệm vụ một cách độc lập. Nó kết hợp khả năng hiểu mạnh mẽ của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với các chức năng như sử dụng công cụ, quản lý bộ nhớ và lập kế hoạch nhiệm vụ, để nó không chỉ có thể "hiểu" hướng dẫn của con người mà còn có thể "thực hành" hoàn thành các nhiệm vụ. Ví dụ: Tác nhân AI có thể tự động đặt nhà hàng, tạo báo cáo và thậm chí hoàn thành các tác vụ lập trình phức tạp dựa trên nhu cầu của người dùng.

2. Sự khác biệt so với các mô hình ngôn ngữ lớn

   Các mô hình ngôn ngữ lớn (chẳng hạn như ChatGPT) giống như một "siêu não" giỏi tạo ra nội dung và trả lời câu hỏi nhưng lại thiếu khả năng hành động. Tác nhân AI là một “cơ thể hoàn chỉnh” không chỉ có “bộ não” mà còn có “tay, chân” và “công cụ”. Ví dụ: khi người dùng yêu cầu "so sánh sự khác biệt giữa sản phẩm của công ty A và của chúng tôi và gửi báo cáo đến địa chỉ email", Tác nhân AI sẽ chủ động gọi đến các công cụ tìm kiếm, cơ sở dữ liệu và công cụ email để hoàn thành toàn bộ quy trình tác vụ .

2. Kiến trúc kỹ thuật của Tác nhân AI

Theo sách trắng của Google, kiến ​​trúc kỹ thuật của Tác nhân AI bao gồm ba mô-đun chính:

1. Lớp lý luận Layer)

   Là lõi đưa ra quyết định, nó hỗ trợ lý luận dựa trên hướng dẫn và khung logic. Đây là "bộ não" của AI Agent Dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (chẳng hạn như LLM), nó có thể hiểu được các yêu cầu phức tạp đầu vào của người dùng và thực hiện suy luận logic. Ví dụ: khi bạn nói với nó: "Hãy giúp tôi sắp xếp chuyến đi ba ngày tới Dubai phù hợp cho cả gia đình", nó có thể tổng hợp nhu cầu của bạn và đưa ra một kế hoạch thiết thực.

2. Lớp công cụ

   • Tiện ích mở rộng:Kết nối API và tác nhân hỗ trợ động lựa chọn các công cụ thích hợp.

   • Chức năng: Thực thi lệnh gọi API trên máy khách, cung cấp khả năng kiểm soát chi tiết hơn.

   • Lưu trữ dữ liệu:Cung cấp quyền truy cập vào dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc thông qua cơ sở dữ liệu vectơ, hỗ trợ Thế hệ tăng cường truy xuất ( RAG)16.

   Tác nhân AI không hoạt động một mình. Nó có thể gọi các công cụ và nguồn dữ liệu bên ngoài, chẳng hạn như lịch, email và công cụ tìm kiếm. . và thậm chí liên kết với các thiết bị nhà thông minh. Bằng cách này, nó có thể thực hiện các tác vụ cụ thể như "đặt lịch hẹn với bác sĩ" và "quản lý lịch trình của bạn".

   3. Lớp điều phối

      Đây là "trung tâm chỉ huy" của Tác nhân AI, chịu trách nhiệm lên lịch cho lớp lý luận và lớp công cụ để đảm bảo các nhiệm vụ được thực hiện một cách có trật tự. Ví dụ: khi hoàn thành một nhiệm vụ ba bước, nó có thể đảm bảo rằng tất cả các bước được kết nối thông suốt mà không có bất kỳ thiếu sót hoặc nhầm lẫn nào.

   3. Sự khác biệt giữa Tác nhân AI và mô hình

   

   AI Tác nhân cải thiện đáng kể khả năng của mô hình thông qua các công cụ và lớp điều phối, cho phép mô hình xử lý các tác vụ phức tạp hơn.

   4. Nguyên tắc hoạt động của AI Agent

   Trợ lý AI Jarvis trong "Iron Man" cho thấy trí tưởng tượng đỉnh cao của nhân loại về trợ lý thông minh: nó không chỉ có thể kết nối với bất kỳ thiết bị đầu cuối máy tính nào và điều khiển những bộ đồ Iron Man phức tạp mà còn hỗ trợ xây dựng các kế hoạch hành động, Trở thành Tony "Người bạn đồng hành kỹ thuật số" của Stark. Từ lâu, tầm nhìn này chỉ tồn tại trong các tác phẩm khoa học viễn tưởng. Trên thực tế, trợ lý giọng nói (như Siri và Alexa) có chức năng hạn chế và kém xa mức độ thông minh của Jarvis. Tuy nhiên, với sự tiến bộ đột phá của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), AI Agent (tác nhân trí tuệ nhân tạo) ra đời như thời thế đòi hỏi. Nó có thể lập kế hoạch nhiệm vụ một cách độc lập, thực hiện các hoạt động và tích hợp liền mạch với các dịch vụ khác, thực sự hiện thực hóa sự cộng tác hiệu quả giữa con người và trí tuệ nhân tạo.

   AI Agent là một hệ thống thông minh có thể lập kế hoạch, đưa ra quyết định và thực hiện nhiệm vụ một cách độc lập. Cốt lõi của nó nằm ở việc kết hợp khả năng hiểu biết mạnh mẽ của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với các chức năng như gọi công cụ, quản lý bộ nhớ và lập kế hoạch nhiệm vụ, để nó không chỉ hiểu được hướng dẫn của con người mà còn có thể tích cực hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp. Sau đây là phân tích chi tiết về quy trình làm việc và logic của Tác nhân AI.

   (1) Quy trình làm việc của Tác nhân AI

   Quy trình làm việc của Tác nhân AI có thể được tóm tắt thành ba bước cốt lõi: nhận thức và tiếp nhận → hiểu và lý luận → lập kế hoạch và thực hiện.

   a. Nhận thức và tiếp nhận

   Tác nhân AI vượt qua nhiều Đầu vào phương thức (chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, giọng nói, dữ liệu cảm biến) nhận thông tin. Ví dụ: khi người dùng nhập "Ngày mai trời có mưa không?", AI Agent có thể nhận ra đây là yêu cầu truy vấn về thời tiết.

   b. Hiểu và suy luận

   AI Agent sử dụng nền tảng kiến ​​thức và khung lý luận (như ReAct, chuỗi tư duy, cây tư duy) để phân tích thông tin nhận được. Ví dụ: nó gọi API thời tiết để lấy dữ liệu khí tượng mới nhất và xác định khả năng có mưa thông qua suy luận logic.

   c. Lập kế hoạch và thực hiện

   AI Agent không chỉ có thể tạo câu trả lời bằng văn bản mà còn có thể gọi các công cụ bên ngoài để hoàn thành nhiệm vụ. Ví dụ: nó sẽ xuất ra: "Theo dữ liệu và dự báo thời tiết hiện tại, xác suất có mưa vào ngày mai là 80%. Bạn nên mang theo ô." Ngoài ra, AI Agent còn có thể điều khiển thiết bị vật lý ( chẳng hạn như phân phối ô tự động) để đáp ứng hơn nữa nhu cầu của người dùng.

   (2) Ví dụ về logic kỹ thuật của AI Agent

   Kịch bản: Người dùng hỏi "Ngày mai trời có mưa không?"

   1. < strong>Nhận thức và tiếp nhận:Tác nhân AI nhận câu hỏi của người dùng thông qua văn bản, giọng nói hoặc hình ảnh.

   2. Hiểu và suy luận:

   1. Gọi API thời tiết để truy vấn dữ liệu dự báo thời tiết mới nhất.

   2. Phân tích dữ liệu và xác định khả năng xảy ra lượng mưa.

   3. Xây dựng kế hoạch hành động, chẳng hạn như nhắc nhở người dùng mang theo áo mưa.

   3. Lập kế hoạch và thực hiện:

   1. Tạo câu trả lời văn bản: "Xác suất có mưa vào ngày mai là 80% thì nên mang theo ô.”

   2. Nếu được trang bị một thiết bị vật lý, Tác nhân AI cũng có thể tự động đưa ô hoặc điều chỉnh các thiết bị thông minh trong nhà (chẳng hạn như đóng cửa sổ).

   

   (3) Ưu điểm logic của Tác nhân AI

   a. Quyền tự chủ và lập kế hoạch nhiệm vụ

   Tác nhân AI có thể lập kế hoạch nhiệm vụ một cách tự động và thực hiện mà không cần hướng dẫn từng bước từ người dùng. Ví dụ: khi người dùng nói "Tôi muốn đi du lịch đến Tam Á", Tác nhân AI sẽ tự động lên kế hoạch hành trình, đặt vé máy bay và khách sạn, đồng thời tạo kế hoạch du lịch được cá nhân hóa.

   b. Gọi công cụ và điều chỉnh môi trường

   AI Agent có thể gọi các công cụ và nguồn dữ liệu bên ngoài để hoàn thành các tác vụ phức tạp. Ví dụ: nó có thể truy vấn dữ liệu thời tiết theo thời gian thực thông qua API hoặc điều khiển các thiết bị nhà thông minh (chẳng hạn như điều chỉnh nhiệt độ điều hòa). Ngoài ra, Tác nhân AI có thể học cách sử dụng các công cụ phần mềm mới bằng cách quan sát hoạt động của con người, mở rộng hơn nữa ranh giới khả năng của nó.

   c. Xử lý tác vụ nhiều bước và điều chỉnh động

   AI Agent có thể xử lý hiệu quả các tác vụ nhiều bước và đảm bảo kết nối liền mạch giữa các bước. Ví dụ: khi hoàn thành một quy trình làm việc chứa nhiều nhiệm vụ phụ, Tác nhân AI có thể thực hiện từng bước theo trình tự và tự động điều chỉnh kế hoạch theo những thay đổi của môi trường.

   5. Các kịch bản ứng dụng của AI Agent

   AI Agent đã cho thấy tiềm năng ứng dụng mạnh mẽ trong nhiều lĩnh vực:

   • Tài chính: Tự động hóa giao dịch, tạo báo cáo tài chính và tối ưu hóa danh mục đầu tư11.

   • Y khoa: Chẩn đoán phụ trợ, quản lý hồ sơ bệnh án, hỗ trợ phẫu thuật, nâng cao hiệu quả và độ chính xác của chẩn đoán và điều trị11.

   • Thương mại điện tử: Tối ưu hóa đề xuất sản phẩm, dịch vụ khách hàng tự động và chiến lược tiếp thị thông minh14.

   • Trò chơi:Giới thiệu NPC AI tự trị để nâng cao khả năng hòa nhập của người chơi8.

   • Pháp lý:Soạn thảo văn bản pháp luật tự động, nghiên cứu trường hợp, xem xét hợp đồng11.

   6. Xu hướng và cách bố trí ngành của những gã khổng lồ

   1. Google

      40 trang AI do Google phát hành Sách trắng về Tác nhân trình bày chi tiết về kiến ​​trúc và ứng dụng của Tác nhân, nhấn mạnh tiềm năng của nó trong lĩnh vực AI tổng hợp. Nền tảng Vertex AI của Google cung cấp cho các nhà phát triển các công cụ để xây dựng và triển khai các tác nhân, hỗ trợ triển khai nhanh chóng các tác vụ phức tạp.

   2. Microsoft

      Microsoft Hệ sinh thái AI Agent cấp doanh nghiệp lớn nhất thế giới đã được xây dựng thông qua Copilot Studio. Tác nhân AI của Microsoft đã được sử dụng trong nhiều ngành để giúp các công ty nâng cao hiệu quả và khả năng đổi mới.

   3. OpenAI

      OpenAI Nó có kế hoạch ra mắt Operator AI Agent để hỗ trợ các tác vụ phức tạp như viết mã tự động và đặt chỗ du lịch. Tác nhân AI của OpenAI có lợi thế đáng kể trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên và lập kế hoạch nhiệm vụ.

   4. Zhipu AI

      Zhipu AI đã ra mắt AutoGLM, GLM-PC và các tác nhân thông minh khác, bao gồm các hoạt động trên điện thoại di động, PC và trang web. Đại lý của Zhipu AI hoạt động tốt trong các dịch vụ được cá nhân hóa và tương tác đa phương thức.

   7. Xu hướng tương lai của tác nhân AI

   1. 2025, năm đầu tiên thương mại hóa

      2025 được coi là AI Năm đầu tiên áp dụng thương mại của Đại lý. Khi công nghệ hoàn thiện, Tác nhân AI sẽ tìm thấy nhiều kịch bản ứng dụng trong các lĩnh vực tài chính, y tế, pháp lý và các lĩnh vực khác, cải thiện đáng kể hiệu quả và giảm chi phí.

   2. Tự chủ và thông minh hơn

      Đặc vụ AI trong tương lai sẽ có khả năng ra quyết định tự chủ mạnh mẽ hơn và có thể hoàn thành nhiệm vụ một cách tự chủ trong nhiều tình huống hơn. Ví dụ: thông qua việc học hỏi liên tục và thích ứng với môi trường, Tác nhân AI sẽ có thể xử lý các nhiệm vụ gồm nhiều bước phức tạp hơn.

   3. Những thách thức về đạo đức và an toàn

      Khi năng lực của Đặc vụ AI được cải thiện, các vấn đề về an toàn và đạo đức của họ cũng nhận được sự quan tâm chưa từng có. Cộng đồng nghiên cứu đang phát triển các khuôn khổ bảo mật mới để đảm bảo rằng các tác nhân AI luôn hành xử theo các nguyên tắc đạo đức đã định trước.

   Sự xuất hiện của AI Agent đánh dấu sự chuyển đổi của trí tuệ nhân tạo từ "công cụ" sang "thông minh". đối tác" nhảy. Từ nơi làm việc đến cuộc sống, triển vọng ứng dụng của nó rất rộng lớn và thú vị. Giống như điện thoại thông minh đã định hình lại cách chúng ta giao tiếp, Tác nhân AI có thể trở thành “điều cần thiết mới” trong cuộc sống và công việc của chúng ta, tích hợp sâu vào cuộc sống hàng ngày và mang lại sự tiện lợi và hiệu quả chưa từng có cho mọi người.

   Tuy nhiên, sự phát triển của công nghệ không bao giờ dừng lại ở mức đáng kinh ngạc, nó cũng đòi hỏi sự suy ngẫm và lập kế hoạch cẩn thận. Mặc dù chúng ta được hưởng cổ tức do AI Agent mang lại, nhưng chúng ta phải đối mặt với các vấn đề quan trọng như bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật, đặt nền tảng vững chắc hơn cho việc phổ biến và ứng dụng nó, đồng thời thúc đẩy trí tuệ nhân tạo hướng tới một tương lai nhân đạo và đáng tin cậy hơn.

   Kỷ nguyên của Tác nhân AI đã lặng lẽ bắt đầu và nó đang thay đổi cách chúng ta hiểu và sử dụng công nghệ. Bạn đã sẵn sàng chung tay với nó và hướng tới một tương lai thông minh mới chưa?