Hướng dẫn dành cho nhà phát triển về các giao thức và kiến ​​trúc tác nhân AI

Trang chủ » Python » Hướng dẫn dành cho nhà phát triển về các giao thức và kiến ​​trúc tác nhân AI

Các tác nhân AI đang chuyển đổi phần mềm từ vai trò trợ lý thụ động sang... cộng tác viên tự chủ Những hệ thống có khả năng nhận thức môi trường xung quanh, suy luận về các mục tiêu phức tạp và hành động thay mặt chúng ta. Đối với các nhà phát triển, sự thay đổi này làm thay đổi mọi thứ: thay vì xây dựng các quy trình làm việc tĩnh xung quanh một mô hình LLM, bạn thiết kế các hệ thống trong đó chính mô hình điều khiển luồng hoạt động, điều phối các công cụ và hợp tác với các tác nhân và dịch vụ khác.

Nếu bạn muốn xây dựng một mối quan hệ nghiêm túc, hệ thống tác nhân cấp sản xuấtViệc nắm bắt các giao thức mới nổi không còn là điều tùy chọn nữa.Các phương thức chuẩn hóa để các tác nhân truy cập công cụ (MCP), giao tiếp với nhau (A2A) và tương tác với web thông qua ngôn ngữ tự nhiên (NLWeb) đang nhanh chóng trở thành xương sống của “hệ sinh thái tác nhân”. Song song đó, bạn vẫn cần nắm vững các khối xây dựng cốt lõi của chính các tác nhân: mô hình, công cụ, hướng dẫn, mô hình điều phối và các rào cản bảo vệ.

Vậy chính xác thì tác nhân AI là gì và nó khác với LLM thông thường như thế nào?

Tốt nhất nên hiểu tác nhân AI như một hệ thống hoàn chỉnh được xây dựng xung quanh mô hình LLM, chứ không chỉ là bản thân mô hình đó.Định nghĩa được giới học thuật chấp nhận (ví dụ như trong môn CS221 của Đại học Stanford) mô tả tác nhân là một thực thể tính toán nằm trong một môi trường, có khả năng nhận thức môi trường đó thông qua các cảm biến và tác động lên nó thông qua các bộ chấp hành để tối đa hóa cơ hội thành công đối với một mục tiêu nào đó.

Về mặt phần mềm thực tiễn, các tác nhân AI hiện đại kết hợp bốn thành phần.: The mô hình ngôn ngữ lớn Để lập luận, truy cập vào các công cụ và API bên ngoài, một dạng bộ nhớ để theo dõi ngữ cảnh theo thời gian và một mục tiêu hoặc vai trò được xác định rõ ràng. Không giống như một chatbot đơn giản chỉ trả lời câu hỏi, một tác nhân có thể lập kế hoạch, gọi các công cụ, phản hồi lại kết quả đầu ra của chúng và liên tục điều khiển quy trình làm việc cho đến khi đạt được mục tiêu.

Một điểm gây nhầm lẫn phổ biến là việc nhầm lẫn giữa "mô hình" và "đại lý".Một mô hình như GPT-4 hoặc Llama 3 là một “bộ não” mạnh mẽ nhưng thụ động: nó không làm gì cho đến khi bạn gửi cho nó một lệnh, và bản thân nó không thể gửi email, gọi API hoặc cập nhật cơ sở dữ liệu. Mặt khác, một tác nhân (agent) bao bọc mô hình trong một vòng lặp nhận thức, suy luận và hành động. Nó sử dụng các dự đoán của mô hình để chọn công cụ nào cần gọi, khi nào cần hỏi người dùng để làm rõ và khi nào cần dừng lại.

Điểm khác biệt chính nằm ở việc ai kiểm soát quy trình làm việc.Trong phần mềm truyền thống, mã lệnh của bạn quy định trình tự: nếu A thì B thì C. Trong một tác nhân, LLM (Logical Learning Learning) quyết định bước tiếp theo dựa trên trạng thái hiện tại. Nó có thể chọn tra cứu đơn hàng, mở phiếu hỗ trợ hoặc chuyển giao trường hợp cho một tác nhân khác, tất cả đều từ cùng một yêu cầu cấp cao.

Các tác nhân cũng có mức độ phức tạp khác nhau, từ các hệ thống phản ứng đơn giản đến các kiến ​​trúc học tập, hướng mục tiêu.Phân loại kinh điển của Russell và Norvig vẫn hữu ích để hiểu rõ bức tranh tổng thể: bạn sẽ thấy các tác nhân phản ứng đơn giản (quy tắc if-then thuần túy), các tác nhân phản ứng dựa trên mô hình (với trạng thái nội bộ tối thiểu), các tác nhân dựa trên mục tiêu (lập kế hoạch hướng tới kết quả mong muốn), các tác nhân dựa trên tiện ích (tối ưu hóa điểm số trên nhiều kết quả có thể xảy ra) và các tác nhân học tập (điều chỉnh chính sách của chúng dựa trên phản hồi).

Tại sao giao thức lại quan trọng trong kỷ nguyên của các tác nhân AI?

Khi các tác nhân trở nên có năng lực hơn và được sử dụng rộng rãi hơn, ba vấn đề nhanh chóng xuất hiện: chi phí tích hợp, khả năng tương tác và bảo mật.Việc sử dụng mã kết nối tùy chỉnh cho từng API hoặc hệ thống đối tác không hiệu quả về mặt quy mô. Các định dạng độc quyền, dùng một lần cản trở sự hợp tác giữa các công cụ và tác nhân từ các nhà cung cấp khác nhau. Và mỗi lần tích hợp mới đều làm tăng bề mặt bảo mật của bạn.

Các giao thức tập trung vào tác nhân nhằm mục đích giải quyết chính xác những vấn đề khó khăn này. bằng cách định nghĩa các tiêu chuẩn mở cho: cách các máy chủ cung cấp công cụ và ngữ cảnh cho LLM (Giao thức Ngữ cảnh Mô hình, hay MCP), cách các tác nhân giao tiếp với các tác nhân khác xuyên qua ranh giới tổ chức và kỹ thuật (Giao tiếp giữa các tác nhân, hay A2A), và cách các trang web hiển thị nội dung và hành động của chúng theo cách ưu tiên ngôn ngữ tự nhiên cho cả con người và tác nhân (Mạng Ngôn ngữ Tự nhiên, hay NLWeb).

Đối với các nhà phát triển, các giao thức này hoạt động như "bộ chuyển đổi đa năng" và "danh thiếp" cho các tác nhân và dịch vụ.Thay vì phải mã hóa thủ công hàng tá tích hợp, bạn chỉ cần tích hợp một lần với máy chủ MCP, các thiết bị tương thích A2A hoặc các trang web NLWeb, và để giao thức xử lý việc phát hiện, khả năng và xác thực. Điều này giúp giảm đáng kể logic tích hợp tùy chỉnh và cho phép bạn chuyển đổi mô hình hoặc công cụ mà không cần viết lại toàn bộ mã nguồn.

Đồng thời, bảo mật ở cấp độ giao thức trở nên thiết yếu.Kiểm soát truy cập, xác thực tiêu chuẩn hóa và mô tả khả năng rõ ràng ở lớp giao thức giúp dễ dàng hơn trong việc xác định ai có thể làm gì, từ đâu và trong những ràng buộc nào — điều cực kỳ quan trọng trong môi trường doanh nghiệp, nơi các nhân viên có thể được phép truy cập vào hàng tồn kho, thanh toán hoặc dữ liệu khách hàng nhạy cảm.

Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP): một bộ chuyển đổi phổ quát cho các công cụ và dữ liệu

Giao thức ngữ cảnh mô hình là một tiêu chuẩn mở định nghĩa cách các ứng dụng có thể cung cấp công cụ và dữ liệu ngữ cảnh cho các tác nhân dựa trên LLM.Về mặt khái niệm, MCP nằm giữa các tác nhân của bạn và các hệ thống hiện có—cơ sở dữ liệu, API SaaS, dịch vụ nội bộ—và biến chúng thành một tập hợp các khả năng thống nhất, dễ dàng tìm kiếm.

MCP tuân theo kiến ​​trúc máy chủ-máy khách với ba vai trò chính.: máy chủ (một ứng dụng LLM như IDE, ứng dụng trò chuyện hoặc môi trường chạy tác nhân) khởi tạo các kết nối, các thành phần máy khách bên trong máy chủ đó duy trì các kết nối một-một với các máy chủ MCP, và chính các máy chủ, là các chương trình nhẹ cung cấp các khả năng cụ thể.

Bên trong MCP, các máy chủ quảng cáo ba thành phần cốt lõi. Những thứ mà các tác nhân có thể sử dụng một cách nhất quán bao gồm: công cụ, tài nguyên và lời nhắc. Công cụ là các hành động riêng biệt — “get_weather”, “purchase_product”, “search_flights” — với tên, mô tả và lược đồ đầu vào/đầu ra. Tài nguyên là các mục dữ liệu chỉ đọc như tệp, hàng cơ sở dữ liệu hoặc nhật ký, có thể là văn bản hoặc nhị phân. Lời nhắc là các mẫu được xác định trước, gói gọn các mẫu thiết kế lời nhắc hoặc các luồng nhiều bước.

Khả năng tự động phát hiện công cụ là một trong những thành tựu lớn nhất của MCP.Thay vì mã hóa cứng chức năng “searchFlights” với chữ ký cụ thể cho trợ lý du lịch, hệ thống sẽ kết nối với máy chủ MCP của hãng hàng không và yêu cầu danh sách khả năng của nó. Máy chủ sẽ trả về mô tả có thể đọc được bằng máy về các công cụ, các tham số và phản hồi dự kiến. Khi hãng hàng không thêm công cụ “upgrade_booking”, hệ thống của bạn sẽ phát hiện ra nó mà không cần thay đổi mã, miễn là bạn tuân thủ hợp đồng MCP.

MCP cũng cố ý không phụ thuộc vào mô hình cụ thể nào.Vì giao thức này tập trung vào khả năng và ngữ cảnh, chứ không phải API của bất kỳ nhà cung cấp nào, nên cùng một máy chủ MCP có thể được sử dụng từ các LLM hoặc khung tác nhân khác nhau. Điều này cho phép bạn thử nghiệm việc hoán đổi mô hình hoặc các chiến lược đa mô hình (ví dụ: sử dụng một mô hình nhỏ, rẻ tiền cho các luồng đơn giản và một mô hình mạnh mẽ hơn cho suy luận phức tạp) mà không cần phải làm lại các tích hợp của mình.

Một lợi ích khác là tính bảo mật được tiêu chuẩn hóa.MCP có thể bao gồm các cơ chế xác thực nhất quán, điều này giúp việc bảo trì dễ dàng hơn nhiều so với việc phải quản lý một loạt các luồng xác thực riêng biệt cho từng API của bên thứ ba. Đối với các doanh nghiệp, điều này có nghĩa là khả năng mở rộng quy mô mượt mà hơn, từ "một tích hợp trong môi trường thử nghiệm" đến "hàng trăm máy chủ MCP trong môi trường sản xuất" mà không mất quyền kiểm soát các khóa và quyền hạn.

Một ví dụ cụ thể sẽ làm rõ hơn vai trò của MCP.Hãy tưởng tượng một người dùng yêu cầu trợ lý du lịch AI “tìm cho tôi một chuyến bay từ Portland đến Honolulu và đặt vé”. Trợ lý này, hoạt động như một máy khách MCP, kết nối với máy chủ MCP của hãng hàng không, liệt kê các công cụ như “search_flights” và “book_flight”, gọi “search_flights” với các tham số phù hợp, nhận kết quả JSON, hiển thị chúng cho người dùng, và sau đó gọi “book_flight” dựa trên tùy chọn đã chọn. Trợ lý không bao giờ gọi trực tiếp các API nội bộ của hãng hàng không; nó chỉ đơn giản là giao tiếp bằng MCP.

Giao thức giữa các tác nhân (A2A): một giao thức cho sự hợp tác giữa nhiều tác nhân

Trong khi MCP tập trung vào việc kết nối các tác nhân với các công cụ và dữ liệu, giao thức Agent-to-Agent lại hướng đến việc kết nối các tác nhân với nhau.Ngay khi bạn vượt ra khỏi khuôn khổ "siêu điệp viên" đơn nhất để tiến vào... hệ sinh thái của các tác nhân chuyên biệt (du lịch, lập hóa đơn, hậu cần, hỗ trợ…), bạn cần một cách thức rõ ràng để họ có thể tìm thấy nhau, trao đổi thông tin và cộng tác trong các nhiệm vụ chung.

A2A được thiết kế để hỗ trợ kiểu điều phối phân tán, xuyên tổ chức này.Nó cho phép các tác nhân từ các công ty, nền tảng và môi trường lưu trữ khác nhau cùng làm việc để xử lý yêu cầu của người dùng mà không cần phải thiết lập sẵn mọi đường dẫn tương tác. Một "Tác nhân du lịch" tương thích A2A có thể gọi cho "Tác nhân hàng không", "Tác nhân khách sạn" và "Tác nhân cho thuê xe" được xây dựng bởi các nhóm hoàn toàn khác nhau.

Mỗi đại lý A2A đều có một Thẻ Đại lý có thể đọc được bằng máy. Chức năng này đóng vai trò tương tự như danh sách khả năng của MCP, nhưng ở cấp độ tác nhân chứ không phải cấp độ công cụ. Thẻ Tác nhân chứa tên của tác nhân, mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên về những gì nó xử lý, danh sách các kỹ năng kèm theo giải thích khi nào cần gọi nó, URL điểm cuối hiện tại, thông tin phiên bản và các cờ như liệu nó có hỗ trợ phản hồi trực tuyến hay thông báo đẩy hay không.

Ở phía người gọi, Trình thực thi tác vụ chịu trách nhiệm chuyển giao ngữ cảnh và quản lý tương tác.Khi một tác nhân cục bộ quyết định ủy thác một tác vụ con, bộ thực thi của nó sẽ đóng gói cuộc hội thoại hiện tại, trạng thái liên quan và bất kỳ ràng buộc nào, rồi gửi chúng đến tác nhân từ xa thông qua A2A. Tác nhân từ xa chạy các công cụ nội bộ và vòng lặp LLM của riêng nó, sau đó trả về kết quả mà người gọi không cần phải biết về các hoạt động bên trong của nó.

Kết quả của một tác vụ từ xa đã hoàn thành được trả về dưới dạng một hiện vật.Một sản phẩm thường bao gồm kết quả đầu ra của tác vụ, mô tả ngắn gọn về những gì đã được thực hiện và ngữ cảnh văn bản xuyên suốt giao thức. Sau khi sản phẩm được chuyển giao, kết nối A2A có thể đóng lại, giữ cho mỗi tương tác được giới hạn phạm vi và tiết kiệm chi phí trong khi vẫn cho phép sự hợp tác phong phú.

Đối với các tác vụ kéo dài hoặc bất đồng bộ, A2A thường dựa vào hàng đợi sự kiện.Thay vì duy trì kết nối mở trong nhiều phút trong khi tác nhân từ xa xử lý dữ liệu hoặc chờ đợi các hệ thống bên ngoài, hàng đợi sự kiện sẽ xử lý việc truyền thông điệp và cập nhật. Điều này đặc biệt quan trọng trong các hệ thống đa tác nhân cấp độ sản xuất, nơi mà khả năng phục hồi mạng, việc thử lại và điều tiết lưu lượng truy cập là những yếu tố then chốt.

Lợi ích của A2A tương tự như của MCP nhưng ở cấp độ hệ sinh thái.Bạn sẽ có được sự cộng tác được cải thiện giữa các tác nhân khác nhau, tính linh hoạt để lựa chọn chiến lược LLM hoặc tinh chỉnh tốt nhất cho từng tác nhân, và xác thực tích hợp để các cuộc gọi giữa các tác nhân được bảo mật và có thể kiểm toán. Điều này giúp xây dựng "các nhóm tác nhân" trải rộng trên nhiều nhà cung cấp trở nên khả thi hơn thay vì cố gắng nhồi nhét mọi khả năng vào một hệ thống duy nhất.

Mạng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLWeb): giúp web thân thiện hơn với các tác nhân xử lý ngôn ngữ.

Mạng Internet được xây dựng dựa trên tài liệu và HTML, chứ không phải dựa trên các cuộc hội thoại và các tác nhân.Từ lâu người dùng đã quen với việc điều hướng qua menu và hộp tìm kiếm để trích xuất thông tin từ các trang web, trong khi việc truy cập tự động thường dựa vào việc thu thập dữ liệu tự động hoặc các API tùy chỉnh dễ bị lỗi. NLWeb đề xuất một mô hình khác: các trang web sử dụng ngôn ngữ tự nhiên, dành cho cả con người và các tác nhân AI.

Một hệ thống triển khai NLWeb xoay quanh một ứng dụng NLWeb trung tâm.— Mã dịch vụ cốt lõi nhận các câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, kết nối với bộ nhớ và mô hình, và trả về các câu trả lời có cấu trúc. Bạn có thể coi nó như "công cụ ngôn ngữ" của trang web, điều phối các nhúng, tìm kiếm vectơ và suy luận LLM.

Giao thức NLWeb tự nó định nghĩa các quy tắc cơ bản cho sự tương tác ngôn ngữ tự nhiên này.Nó chuẩn hóa cách thức gửi câu hỏi và cách nhận câu trả lời, thường là ở định dạng JSON sử dụng các từ vựng như Schema.org. Tương tự như cách HTML chuẩn hóa việc chia sẻ tài liệu, NLWeb hướng đến việc chuẩn hóa quyền truy cập dựa trên ngôn ngữ vào nội dung và hành động trên trang web, mở đường cho một "web AI".

Mỗi phiên bản NLWeb cũng hoạt động như một máy chủ MCP.Điều đó có nghĩa là nó có thể cung cấp các công cụ (như phương thức “hỏi”) và tài nguyên dữ liệu cho các hệ thống AI bên ngoài thông qua MCP. Từ góc nhìn của một tác nhân, trang web của bạn trở thành một điểm cuối MCP khác: nó có thể gọi “hỏi” với một câu hỏi, nhận được phản hồi có cấu trúc được liên kết với các mục thực trong danh mục của bạn và tránh tạo ra các sản phẩm hoặc trang không tồn tại.

Về mặt kỹ thuật, NLWeb dựa rất nhiều vào các mô hình nhúng và cơ sở dữ liệu vectơ.Khi bạn nhập nội dung trang web của mình—danh sách sản phẩm, mô tả khách sạn, bài đăng blog—NLWeb sẽ chuyển đổi chúng thành các vector nhúng và lưu trữ chúng trong một kho lưu trữ vector tương thích như Qdrant, Milvus, Azure AI Search, Snowflake hoặc Elasticsearch. Tại thời điểm truy vấn, nó sẽ truy xuất các mục tương tự nhất và chuyển chúng, cùng với câu hỏi của người dùng, đến một LLM để tạo ra câu trả lời dựa trên nội dung thực tế.

Trang web đặt vé du lịch là một ví dụ tuyệt vời về cách NLWeb hoạt động.Bạn nhập dữ liệu có cấu trúc về các chuyến bay, khách sạn và gói dịch vụ (lý tưởng nhất là sử dụng Schema.org hoặc nguồn cấp dữ liệu RSS), tạo các embedding và lưu trữ chúng. Khi người dùng nhập "tìm cho tôi một khách sạn thân thiện với gia đình ở Honolulu có hồ bơi vào tuần tới" vào hộp trò chuyện, NLWeb sẽ truy vấn kho lưu trữ vector để tìm các khách sạn phù hợp, cho phép LLM diễn giải "thân thiện với gia đình" và các ràng buộc mềm khác, và trả về câu trả lời bằng ngôn ngữ tự nhiên được hỗ trợ bởi dữ liệu thực tế. Cùng một phiên bản NLWeb đó, thông qua giao diện MCP của nó, cho phép một đại lý du lịch bên ngoài hỏi, ví dụ, về các nhà hàng chay gần những khách sạn đó và nhận lại JSON nhất quán, có thể sử dụng được bởi máy tính.

Khi nào thì việc xây dựng một tác nhân AI thực sự có ý nghĩa?

Không phải vấn đề nào cũng cần đến tác nhân; đôi khi một dịch vụ xác định đơn giản lại hiệu quả hơn.Các tác nhân phát huy hiệu quả nhất khi quy trình làm việc không thể dễ dàng được mô tả bằng một bộ quy tắc cứng nhắc, khi có sự phụ thuộc lớn vào dữ liệu phi cấu trúc, hoặc khi số lượng ngoại lệ và trường hợp đặc biệt khiến việc bảo trì quy tắc trở nên khó khăn.

Ba nhóm trường hợp sử dụng đặc biệt phù hợp với tác nhân.: quá trình ra quyết định phức tạp (ví dụ: quyết định có chấp thuận hoàn tiền cho khách hàng hay không theo các chính sách khác nhau), các bộ quy tắc khó duy trì (như đánh giá bảo mật nhà cung cấp phức tạp hoặc kiểm tra tuân thủ), và các quy trình chủ yếu sử dụng ngôn ngữ tự nhiên (xử lý khiếu nại, yêu cầu tự do của khách hàng, nhiệm vụ nghiên cứu).

Một phương pháp hữu ích là xem xét các hệ thống đã phát triển thông qua vô số bản vá lỗi và các quy tắc đặc biệt.Nếu ngay cả các kỹ sư cấp cao cũng gặp khó khăn trong việc dự đoán hành vi hoặc mã hóa các thay đổi chính sách mới mà không làm hỏng thứ khác, thì rất có thể vấn đề cốt lõi là vấn đề ngữ nghĩa, chứ không chỉ đơn thuần là vấn đề logic. Đó chính là lĩnh vực hoàn hảo cho một tác nhân dựa trên LLM có khả năng suy luận dựa trên văn bản, chính sách và ví dụ.

Ngược lại, đối với các tác vụ có tính xác định cao với đầu vào và đầu ra rõ ràng, mã lập trình cổ điển thường sẽ rẻ hơn, nhanh hơn và đáng tin cậy hơn.Nếu công việc của bạn là "chuyển đổi số này sang định dạng khác" hoặc "chạy truy vấn SQL này và trả về các hàng", thì việc thêm một vòng lặp tác vụ vào đó có lẽ sẽ làm phức tạp thêm một cách không cần thiết.

Các khối cấu tạo cốt lõi của một tác nhân AI

Bất chấp những lời quảng cáo rầm rộ, cấu trúc bên trong của một tác nhân được thiết kế tốt khá đơn giản.Hầu hết các mô hình đều quy về ba trụ cột: mô hình lập luận, công cụ kết nối với thế giới bên ngoài và các chỉ dẫn ràng buộc và hướng dẫn hành vi.

Mô hình này là công cụ ra quyết định.Các mô hình LLM khác nhau sẽ có sự đánh đổi giữa chất lượng suy luận, độ trễ và chi phí. Một chiến lược phổ biến và thực tế là: bắt đầu với một mô hình có khả năng cao để thiết lập tiêu chuẩn chất lượng và hiểu được "chất lượng tốt" trong lĩnh vực của bạn, sau đó dần dần thử nghiệm các mô hình nhỏ hơn hoặc rẻ hơn cho các nhiệm vụ phụ như phân loại hoặc truy xuất, nơi không yêu cầu khả năng suy luận tối ưu.

Các công cụ mở rộng khả năng của tác nhân vượt ra ngoài phạm vi văn bản thuần túy.Chúng là các hàm, API hoặc dịch vụ mà tác nhân có thể gọi: truy vấn cơ sở dữ liệu, gửi email, tìm kiếm trên web, tương tác với giao diện người dùng cũ thông qua mô hình sử dụng máy tính, v.v. Các công cụ được thiết kế tốt được ghi chép đầy đủ, có thể tái sử dụng trên nhiều tác nhân và lý tưởng nhất là được cung cấp thông qua các giao thức chuẩn như MCP.

Hướng dẫn là phần bị đánh giá thấp nhất của một đặc vụ.Bạn cần nhiều hơn là chỉ "giúp đỡ". Hướng dẫn chất lượng cao mô tả cách phân chia nhiệm vụ, cách ứng xử khi thiếu thông tin, nên ưu tiên công cụ nào trong tình huống nào, điều gì được coi là thành công và điều gì cần tránh. Nhiều nhóm đã thành công trong việc tái sử dụng các quy trình vận hành tiêu chuẩn (SOP) hiện có, tài liệu trung tâm trợ giúp hoặc sổ tay nội bộ bằng cách chuyển đổi chúng thành các hướng dẫn được đánh số, thân thiện với LLM mà mô hình có thể tuân theo.

Ngày càng phổ biến việc tự động tạo hoặc tinh chỉnh các hướng dẫn bằng cách sử dụng chính các mô hình LLM.Ví dụ, bạn có thể đưa một bài viết trong trung tâm trợ giúp vào một lời nhắc meta, yêu cầu mô hình viết lại bài viết đó thành một tập hợp các hướng dẫn rõ ràng, được đánh số cho người dùng, bao gồm cả việc xử lý rõ ràng các trường hợp ngoại lệ. Điều này giúp duy trì sự nhất quán giữa hành vi và tài liệu của bạn khi tài liệu được phát triển.

Các mô hình điều phối: hệ thống tác nhân đơn lẻ so với hệ thống đa tác nhân

Về mặt kỹ thuật, các tác nhân thực thi trong một vòng lặp.Quan sát trạng thái hiện tại, quyết định việc cần làm, hành động (thường thông qua một công cụ), cập nhật ngữ cảnh và lặp lại cho đến khi đạt được điều kiện dừng (mục tiêu đạt được, lỗi, sự can thiệp của người dùng hoặc vượt rào cản). "Vòng lặp tác nhân" này là điều biến một lệnh gọi LLM một lần thành một công cụ quy trình làm việc liên tục.

Kiến trúc đơn giản nhất là một tác nhân duy nhất với các công cụ.Nó nhận các thông báo từ người dùng, phân tích chúng, quyết định gọi công cụ nào và trả về câu trả lời. Các framework thường cung cấp một thành phần chạy (runner component) liên tục gọi mô hình cho đến khi một tiêu chí kết thúc nào đó được đáp ứng—ví dụ như “không còn cuộc gọi công cụ hữu ích nào nữa” hoặc “đã tạo ra đầu ra có cấu trúc”. Mô hình này lý tưởng cho các phiên bản ban đầu và cho các vấn đề có phạm vi rõ ràng.

Khi độ phức tạp tăng lên, các nhóm thường chuyển sang các cấu trúc liên kết đa tác nhân.Có hai dạng chính. Trong mô hình quản lý, một tác nhân "điều phối" trung tâm sẽ giao các nhiệm vụ phụ cho các tác nhân chuyên biệt được thể hiện dưới dạng công cụ—ví dụ, người dịch sang các ngôn ngữ khác nhau, tác nhân nghiên cứu và người phê bình. Người quản lý giữ quyền kiểm soát toàn cục và kết nối mọi thứ lại với nhau.

Mô hình thứ hai mang tính phân quyền hơn.Tại đây, các nhân viên sẽ chuyển giao công việc cho đồng nghiệp khi phát hiện yêu cầu nằm ngoài phạm vi trách nhiệm của họ. Một nhân viên phân loại có thể chuyển tiếp tin nhắn của khách hàng đến bộ phận hỗ trợ kỹ thuật, bán hàng hoặc quản lý đơn hàng, mỗi bộ phận đều có hướng dẫn và công cụ riêng. Luồng điều khiển được chuyển giao giữa các nhân viên mà không có một người lập kế hoạch trung tâm duy nhất.

Cả hai kiểu mẫu đều có thể kết hợp tự nhiên với A2A ở quy mô lớn hơn.Trong phạm vi một sản phẩm hoặc dịch vụ vi mô, bạn có thể sử dụng mô hình điều phối viên cộng với các chuyên gia, trong khi giữa các công ty hoặc phòng ban, bạn dựa vào A2A để giao tiếp với các tác nhân thuộc sở hữu bên ngoài, những tác nhân này quảng cáo khả năng của họ thông qua Thẻ Tác nhân.

Các rào chắn an toàn: đảm bảo tính an toàn và độ tin cậy cho các tác nhân tự động

Trao quyền tự chủ cho các đại lý cũng đồng nghĩa với việc chấp nhận những rủi ro mới.Họ có thể làm rò rỉ dữ liệu nhạy cảm, thực hiện các thay đổi trái phép hoặc thực hiện các hành động gây ảnh hưởng đến tài chính hoặc danh tiếng. Các rào chắn bảo vệ là lớp bảo vệ giúp quản lý những rủi ro này mà không làm giảm hiệu quả hoạt động của tác nhân.

Thiết kế phòng thủ thường bao gồm nhiều lớp lan can bảo vệ.Một số hoạt động trên đầu vào (chặn hoặc lọc các yêu cầu độc hại hoặc nằm ngoài phạm vi), một số dựa trên các quyết định trung gian của mô hình (kiểm tra xem một hành động có được cho phép trước khi thực hiện hay không), và một số dựa trên đầu ra (lọc để đảm bảo an toàn, tuân thủ hoặc ngăn ngừa rò rỉ dữ liệu trước khi phản hồi rời khỏi hệ thống).

Trong nhiều cách triển khai, các rào cản bảo vệ hoạt động "song song" với sự tiến bộ lạc quan của tác nhân.Vòng lặp của tác nhân tiếp tục hoạt động, nhưng các bước cụ thể—như gọi một công cụ có thể chỉnh sửa dữ liệu—được bao bọc bởi các bước kiểm tra an toàn. Nếu bộ phận kiểm tra an toàn phát hiện vi phạm, nó có thể dừng hành động, đưa ra ngoại lệ hoặc chuyển tiếp đến người vận hành.

Một số lan can bảo vệ được vận hành bởi các mô hình LLM tập trung vào... giới hạn và rủi ro hoặc thậm chí là đặc vụVí dụ, bạn có thể duy trì một hệ thống chuyên dụng để phát hiện khách hàng bỏ dịch vụ, hệ thống này sẽ đánh giá các tin nhắn đến từ khách hàng và gắn cờ những tin nhắn cho thấy nguy cơ hủy dịch vụ cao. Một hệ thống kiểm soát cấp cao hơn sau đó sẽ sử dụng tín hiệu này để kích hoạt các quy trình giữ chân khách hàng hoặc yêu cầu xem xét bắt buộc của con người trước khi kết thúc tương tác.

Các rào chắn an toàn trong vận hành cũng bao gồm các giới hạn cứng và cửa thoát hiểm.Số bước tối đa để tránh vòng lặp vô hạn, ngưỡng rủi ro buộc phải có sự chấp thuận của con người đối với các hành động nhạy cảm, và các phương án dự phòng rõ ràng khi độ tin cậy của mô hình thấp đều góp phần đảm bảo triển khai an toàn trong môi trường thực tế.

Từ lý thuyết đến thực tiễn: thiết kế từng bước một hệ thống hỗ trợ đặt hàng.

Để làm rõ hơn những ý tưởng này, hãy xem xét sự phát triển của hệ thống hỗ trợ đơn hàng cho một cửa hàng trực tuyến.Phiên bản ban đầu thường chỉ là một điểm cuối phản ứng: nhận một ID đơn hàng, lấy trạng thái của đơn hàng đó từ cơ sở dữ liệu và trả về. Không có suy luận, không có bộ nhớ và không có quy trình làm việc — đây chưa phải là một tác nhân.

Bước đầu tiên mang tính chủ động là cho phép mô hình kiểm soát quy trình làm việc.Thay vì giả định rằng ID đơn hàng đã có sẵn, bạn cung cấp toàn bộ cuộc hội thoại cho mô hình và để nó quyết định phải làm gì. Nếu người dùng hỏi "Gói hàng của tôi đâu?" mà không cung cấp ID, mô hình có thể chọn hành động "HỎI VỀ ID ĐƠN HÀNG" và yêu cầu người dùng cung cấp thêm thông tin.

Tiếp theo, bạn gói gọn lý luận này trong một vòng lặp và giới thiệu trạng thái.Sau mỗi tin nhắn người dùng hoặc cuộc gọi công cụ, tác nhân sẽ đánh giá lại tình hình. Nó có thể lấy đơn đặt hàng, cập nhật ngữ cảnh, kiểm tra xem có đủ thông tin để phản hồi hay không, hoặc đặt câu hỏi tiếp theo. Vòng lặp chỉ dừng lại khi nhận được phản hồi rõ ràng hoặc khi đạt đến điều kiện kết thúc.

Khi phạm vi mở rộng vượt ra ngoài việc kiểm tra trạng thái, tác nhân bắt đầu lựa chọn công cụ một cách linh hoạt dựa trên mục đích.Một vấn đề về vận chuyển có thể được chuyển đến "open_incident", yêu cầu hoàn tiền đến "initiate_refund", và một truy vấn trạng thái đơn giản đến "get_order_status". Bạn không mã hóa một cây cố định các nhánh if-else; thay vào đó, mô hình chọn các hành động từ một menu các công cụ do bạn định nghĩa hoặc được tìm thấy thông qua MCP.

Đến bước này, bạn cần đưa ra các biện pháp bảo vệ và đánh giá rủi ro xung quanh các công cụ nhạy cảm.Các thao tác chỉ đọc có thể được thực hiện trực tiếp, nhưng bất kỳ thao tác nào thay đổi trạng thái (hoàn tiền, hủy đơn hàng, sửa đổi địa chỉ) đều phải thông qua một hệ thống kiểm soát rủi ro. Các hành động rủi ro cao cần sự chấp thuận của con người; các hành động rủi ro trung bình có thể kích hoạt thêm các bước xác nhận; các hành động rủi ro thấp có thể được thực hiện tự động.

Cuối cùng, bạn thiết lập các giới hạn hoạt động và quy tắc chuyển giao công việc giữa người với người.Nếu tác nhân đạt đến số lần thử thất bại tối đa, gặp phải thông tin mâu thuẫn hoặc đối mặt với quyết định rủi ro cao nằm ngoài phạm vi hoạt động của nó, nó sẽ chuyển giao cho nhân viên hỗ trợ là con người với toàn bộ ngữ cảnh đã tích lũy được. Cách tiếp cận kết hợp này cho phép bạn triển khai tự động hóa một cách an toàn trong khi vẫn duy trì quyền kiểm soát đối với các trường hợp ngoại lệ.

Các khung lý luận nâng cao và công cụ tác nhân hiện đại

Trên nền tảng kiến ​​trúc cơ bản này, các khung lý luận tiên tiến giúp LLM hoạt động giống như những tác nhân có chủ đích hơn là những "hộp đen" bí ẩn.Hai mô hình phổ biến là Chuỗi suy nghĩ (Chain-of-Thought - CoT) và Phản ứng (React - Lý luận + Hành động).

Chuỗi suy nghĩ chỉ đơn giản là yêu cầu mô hình suy nghĩ từng bước một.Phân tích các câu hỏi phức tạp thành các bước suy luận trung gian trước khi đưa ra câu trả lời cuối cùng. Nghiên cứu cho thấy điều này có thể cải thiện đáng kể hiệu suất trong các tác vụ đòi hỏi nhiều suy luận ở các mô hình lớn hơn, và nó phù hợp một cách tự nhiên với vòng lặp của tác nhân: mỗi lần gọi công cụ đều nằm trong một chuỗi suy luận rộng hơn.

ReAct kết hợp chặt chẽ giữa tư duy logic và việc sử dụng công cụ.Hệ thống tác nhân tự động luân phiên giữa suy nghĩ, hành động và quan sát: nó giải thích những gì mình định làm, gọi một công cụ, kiểm tra kết quả và cập nhật kế hoạch. Mô hình này là nền tảng của nhiều hệ thống tác nhân tự động đời đầu như AutoGPT và BabyAGI, những hệ thống tự động tạo ra và sắp xếp lại thứ tự ưu tiên các danh sách việc cần làm hướng tới mục tiêu của người dùng.

Các framework và SDK hiện đại gói gọn những ý tưởng này thành các khái niệm trừu tượng thân thiện với nhà phát triển.Các thư viện như LangChain, LangGraph, CrewAI hoặc các bộ công cụ nhỏ hơn theo kiểu “smolagents” cung cấp các khối xây dựng cho việc gọi công cụ, quy trình làm việc dựa trên đồ thị, điều phối đa tác nhân và bộ nhớ bền vững. Nhiều chuỗi công cụ này cũng bao gồm hướng dẫn cho việc Các tác nhân tùy chỉnh trong VS CodeCác nền tảng độc quyền từ các nhà cung cấp dịch vụ đám mây và các công ty như OpenAI bổ sung thêm các cấu trúc cấp cao hơn cho các tác nhân, các rào cản và các đánh giá.

Điều quan trọng là, các khuôn khổ này ngày càng tích hợp với các giao thức như MCP, A2A và NLWeb.Thay vì tích hợp các trình kết nối riêng lẻ, các tác nhân có thể kết nối vào các lớp khả năng tiêu chuẩn hóa, giao tiếp với các tác nhân bên ngoài thông qua Thẻ Tác nhân và coi các trang web hỗ trợ NLWeb như các API ngôn ngữ tự nhiên hạng nhất. Sự hội tụ giữa các giao thức và công cụ này là điều cho phép tạo ra các hệ sinh thái tác nhân quy mô lớn, có khả năng tương tác.

Tất cả những điều này nằm trên một dải liên tục từ các giải pháp không cần lập trình đến các giải pháp cần nhiều lập trình.Các nền tảng trực quan trong không gian lập trình không cần mã cho phép những người không phải lập trình viên tạo ra các quy trình làm việc và công cụ của tác nhân bằng giao diện kéo thả và cấu hình bằng ngôn ngữ tự nhiên. Mặt khác, môi trường lập trình chuyên sâu cung cấp cho các kỹ sư quyền kiểm soát chính xác đối với việc điều phối, đánh giá và triển khai, thường kết hợp các khung công tác với cơ sở hạ tầng tùy chỉnh trên AWS, Azure hoặc các nền tảng đám mây tương tự.

Trên phạm vi này, các tổ chức chiến thắng là những tổ chức học cách thiết kế các tác nhân, chứ không chỉ đơn thuần là sử dụng chúng.Hiểu rõ các giao thức, mô hình và giới hạn an toàn cho phép bạn vượt ra khỏi những thử nghiệm "thử dùng chatbot" và hướng tới tự động hóa mạnh mẽ, có khả năng mở rộng: từ các tác nhân phân tích nội bộ và trợ lý phát triển, cho đến các hệ thống đa tác nhân điều phối hàng tồn kho, thanh toán và trải nghiệm khách hàng trong thời gian thực. Khi các tác nhân ngày càng hoàn thiện, những kỹ năng thiết kế này sẽ trở thành lợi thế cạnh tranh thực sự.