AI Agent là gì?

AI Agent là một phần mềm hoặc hệ thống có khả năng độc lập thực hiện các hoạt động thay mặt người dùng hoặc một hệ thống khác, thông qua việc lập kế hoạch quy trình làm việc và sử dụng các tài nguyên sẵn có. Bên cạnh xử lý ngôn ngữ tự nhiên, AI Agent có thể thực hiện đa dạng các nhiệm vụ như ra quyết định, giải quyết vấn đề, tương tác với môi trường bên ngoài và thực thi các hoạt động phức tạp.

Từ thiết kế phần mềm, tự động hóa CNTT đến các công cụ tạo mã và trợ lý đàm thoại, AI Agent có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực để hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp trong các tình huống tổ chức đa dạng. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tận dụng kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên tinh vi để hiểu và phản ứng với đầu vào của người dùng từng bước, đồng thời quyết định khi nào cần sử dụng các công cụ bên ngoài.

Cơ chế hoạt động của AI Agent

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là nền tảng của AI Agent, do đó, AI Agent thường được gọi là LLM Agent. Các LLM thông thường, như mô hình IBM® GraniteTM, bị giới hạn bởi kiến thức và khả năng lý luận, tạo ra câu trả lời dựa trên dữ liệu huấn luyện. Ngược lại, công nghệ agentic sử dụng khả năng gọi công cụ ở backend để truy xuất thông tin mới nhất, hợp lý hóa quy trình và độc lập tạo ra các nhiệm vụ phụ để hoàn thành các mục tiêu phức tạp.

Theo thời gian, AI Agent tự trị có thể điều chỉnh theo mong đợi của người dùng. Trải nghiệm tùy chỉnh và các phản hồi toàn diện được thúc đẩy bởi khả năng ghi nhớ các tương tác trước đó và dự đoán các hành động trong tương lai của AI Agent.

Công cụ này mở rộng các ứng dụng tiềm năng của các hệ thống AI này trong thế giới thực và có thể được thực hiện mà không cần sự can thiệp của con người. Ba bước sau đây tạo nên chiến lược mà AI Agent sử dụng để hoàn thành các mục tiêu do người dùng chỉ định:

Thiết lập và tổ chức mục tiêu

Ngay cả khi AI Agent đưa ra quyết định một cách độc lập, chúng vẫn cần các mục tiêu và cài đặt do con người xác định. Ba yếu tố chính ảnh hưởng đến hành vi của AI Agent tự trị:

• Nhóm lập trình viên tạo và hướng dẫn hệ thống AI Agent.
• Nhóm cung cấp và triển khai AI Agent cho người dùng.

• Người dùng chỉ định các công cụ sẵn có và giao AI Agent các nhiệm vụ cụ thể.

Sau đó, AI Agent thực hiện phân rã nhiệm vụ để nâng cao hiệu suất dựa trên mục tiêu và các công cụ của người dùng. AI Agent vạch ra một chiến lược bao gồm các nhiệm vụ và nhiệm vụ phụ riêng biệt để đạt được mục tiêu phức tạp.

Lập kế hoạch không phải là một bước quan trọng cho các hoạt động đơn giản. Thay vì lập kế hoạch cho bước đi tiếp theo, AI Agent có thể đánh giá và tinh chỉnh các câu trả lời một cách lặp đi lặp lại.

Sử dụng các công cụ sẵn có để lý luận

Thông tin mà AI Agent tiếp nhận sẽ định hướng các hành động của chúng. AI Agent thường thiếu cơ sở kiến thức toàn diện cần thiết để xử lý mọi nhiệm vụ phụ trong một mục tiêu phức tạp. Để giải quyết vấn đề này, AI Agent sử dụng các tài nguyên sẵn có như tìm kiếm trên web, API, bộ dữ liệu bên ngoài và thậm chí cả các AI Agent khác. AI Agent có thể cập nhật cơ sở kiến thức của mình thông qua các công cụ này sau khi dữ liệu thiếu được phục hồi. Điều này có nghĩa là AI Agent tự sửa lỗi và đánh giá lại chiến lược của mình ở mọi giai đoạn.

Để hiểu rõ hơn về quy trình này, hãy xem xét một người dùng đang tổ chức chuyến đi. Người dùng giao nhiệm vụ cho một AI Agent dự báo tuần nào trong năm tới sẽ có thời tiết tốt nhất cho chuyến đi lướt sóng ở Hy Lạp. AI Agent thu thập dữ liệu từ một cơ sở dữ liệu bên ngoài chứa các báo cáo thời tiết hàng ngày cho Hy Lạp trong vài năm qua, vì mô hình LLM không phải là chuyên gia về các kiểu thời tiết.

Nhiệm vụ phụ tiếp theo được hình thành vì, ngay cả với thông tin mới này, AI Agent vẫn không thể xác định được điều kiện thời tiết tốt nhất để lướt sóng. AI Agent tương tác với một AI Agent bên ngoài chuyên về lướt sóng cho nhiệm vụ phụ này. Giả sử rằng trong khi làm như vậy, AI Agent phát hiện ra rằng hoàn cảnh lướt sóng lý tưởng là thủy triều cao và thời tiết nắng với ít hoặc không có mưa. Bây giờ, AI Agent có thể tìm thấy các mẫu bằng cách kết hợp kiến thức đã thu được từ các công cụ của mình. Nó có thể dự báo tuần nào ở Hy Lạp sẽ có thủy triều cao, trời nắng và xác suất mưa nhỏ vào năm tới. Sau đó, người dùng được hiển thị những kết quả này. AI Agent linh hoạt hơn các mô hình AI thông thường nhờ sự trao đổi thông tin này giữa các công cụ.

Giáo dục và nội quan

AI Agent sử dụng các cơ chế phản hồi như con người trong vòng lặp (Human-in-the-Loop - HITL) và các AI Agent khác để tăng độ chính xác của phản ứng. Để minh họa điều này, hãy quay lại kịch bản lướt sóng trước đó. Sau khi xây dựng phản hồi cho người dùng, AI Agent giữ lại kiến thức đã học và đầu vào của người dùng để nâng cao hiệu suất và thích ứng với sở thích của người dùng cho các mục tiêu sắp tới.

Phản hồi từ các AI Agent khác cũng có thể được sử dụng nếu chúng được dùng để đạt được mục tiêu. Thời gian mà người dùng con người dành để đưa ra hướng dẫn có thể được giảm bớt với sự trợ giúp của phản hồi đa AI Agent. Người dùng cũng có thể đưa ra phản hồi trong khi AI Agent thực hiện các hành động và logic nội bộ để phù hợp hơn với kết quả mong muốn.

Các cơ chế phản hồi nâng cao logic và độ chính xác của AI Agent, một quá trình được gọi là tinh chỉnh lặp đi lặp lại. AI Agent cũng có thể lưu giữ thông tin về việc giải quyết các vấn đề trong quá khứ trong một cơ sở kiến thức để tránh mắc lại những sai lầm tương tự.

AI Agent và AI Chatbot: Những điểm khác biệt chính

Dưới đây là bảng so sánh làm nổi bật những điểm khác biệt chính giữa AI Agents và AI Chatbots:

Tính năng	AI Chatbots	AI Agents
Mục đích chính	Tương tác với con người, chủ yếu để hỗ trợ khách hàng hoặc trả lời câu hỏi.	Thực hiện các nhiệm vụ tự động và độc lập, thường không cần sự tương tác của con người.
Khả năng tự động hóa	Thiếu khả năng tự động hóa hoàn toàn, dựa vào tương tác của con người.	Tự động hóa hoàn toàn các nhiệm vụ mà không cần can thiệp của con người.
Tương tác của con người	Chủ yếu tương tác với con người qua văn bản hoặc giọng nói.	Có thể không yêu cầu tương tác của con người trong quá trình hoạt động.
Hình thức	Chủ yếu tồn tại dưới dạng giao diện văn bản hoặc giọng nói (ứng dụng trò chuyện, chatbot hoặc trợ lý ảo).	Có thể là phần mềm, robot vật lý hoặc thiết bị nhà thông minh (ví dụ: robot hút bụi, bộ điều nhiệt thông minh).
Khả năng xử lý tác vụ	Giới hạn ở các câu hỏi và câu trả lời cơ bản, với ít khả năng xử lý nhiệm vụ phức tạp.	Có khả năng xử lý các nhiệm vụ phức tạp như tự động hóa và ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Phạm vi ứng dụng	Chủ yếu trong hỗ trợ khách hàng, trả lời truy vấn và các tương tác dựa trên trò chuyện.	Rộng, áp dụng trong nhiều lĩnh vực như tự động hóa, chẩn đoán y tế và tài chính cá nhân.
Cơ chế phản hồi	Phản ứng dựa trên các kịch bản xác định trước và mô hình đối thoại, thường bị giới hạn trong việc hiểu ngữ cảnh.	Chủ động và phản ứng với môi trường, có khả năng lập kế hoạch và ra quyết định phức tạp.
Khả năng học hỏi	Thường thiếu khả năng học hỏi liên tục; cập nhật được thực hiện thủ công.	Liên tục học hỏi và thích ứng dựa trên phản hồi từ môi trường và các AI Agent khác.
Xử lý ngữ cảnh	Dựa vào các kịch bản cố định, gặp khó khăn với các yêu cầu không chuẩn.	Hiểu sâu về ngữ cảnh và cảm xúc, có khả năng xử lý các tín hiệu xã hội và tình huống phức tạp.

Các Mô hình Lý luận

Kiến trúc được sử dụng để tạo ra AI Bot không được tiêu chuẩn hóa. Các vấn đề nhiều bước có thể được giải quyết bằng nhiều mô hình khác nhau.

Lý luận và Hành động, hoặc ReAct

Mô hình này cho phép AI Agent "suy nghĩ" và lập kế hoạch sau mỗi hành động và phản hồi của công cụ để xác định công cụ sẽ sử dụng tiếp theo. Các chu trình Suy nghĩ-Hành động-Quan sát này được sử dụng để cải thiện các câu trả lời và giải quyết các thách thức từng bước một cách lặp đi lặp lại.

AI Agent có thể được huấn luyện để lý luận chậm và thể hiện từng "suy nghĩ" bằng cách sử dụng cấu trúc nhắc lệnh. Lý luận bằng lời nói của AI Agent cung cấp thông tin về việc hình thành các câu trả lời. Theo khái niệm này, AI Agent liên tục thêm lý luận mới vào ngữ cảnh của chúng. Một cách để hình dung điều này là một loại nhắc lệnh Chuỗi tư duy.

Lý luận không cần quan sát, hoặc ReWOO

Trái ngược với ReAct, phương pháp ReWOO không dựa vào đầu ra của công cụ để lập kế hoạch hành động. Thay vào đó, AI Agent lập kế hoạch trước. Bạn có thể tránh sử dụng cùng một công cụ hai lần bằng cách dự đoán các công cụ sẽ sử dụng khi người dùng nhắc lệnh lần đầu tiên. Từ quan điểm lấy con người làm trung tâm, điều này được ưu tiên hơn vì người dùng có thể xác minh kế hoạch trước khi nó được thực hiện.

Ba yếu tố tạo nên quy trình làm việc ReWOO: Khi một người dùng nhắc lệnh AI Agent trong mô-đun lập kế hoạch, nó sẽ dự đoán những gì nó sẽ làm tiếp theo. Bước tiếp theo là thu thập các đầu ra được tạo ra bằng cách thực hiện các công cụ này. Cuối cùng, AI Agent tạo ra một phản hồi bằng cách kết hợp các đầu ra của công cụ và chiến lược ban đầu. Việc sử dụng token, độ phức tạp xử lý và hậu quả của việc hỏng hóc công cụ trung gian đều có thể giảm đáng kể nhờ sự chuẩn bị chủ động này.

Các Loại AI Agent

Có thể tạo ra AI Bot với các cấp độ kỹ năng khác nhau. Một AI Agent đơn giản có thể được chọn cho các mục tiêu đơn giản để giảm độ phức tạp xử lý không cần thiết. Có năm loại AI Agent chính, được xếp hạng từ cơ bản nhất đến phức tạp nhất:

1. AI Agent phản xạ đơn giản

AI Agent phản xạ đơn giản là loại AI Agent cơ bản nhất, hoạt động dựa trên nhận thức hiện tại. AI Agent này không có bộ nhớ; nếu thiếu thông tin, nó không giao tiếp với các AI Agent khác. Các AI Agent này hoạt động theo một bộ quy tắc hoặc phản xạ. Điều này cho thấy AI Agent đã được lập trình sẵn để hoạt động theo cách phù hợp với việc đáp ứng các yêu cầu cụ thể. AI Agent không thể phản ứng hiệu quả nếu gặp phải một tình huống mà nó chưa được chuẩn bị. Các AI Agent chỉ có thể hoạt động hiệu quả trong các tình huống có thể quan sát đầy đủ với quyền truy cập vào tất cả dữ liệu liên quan.

Một ví dụ là bộ điều nhiệt kích hoạt hệ thống sưởi mỗi đêm vào một thời điểm xác định trước. Quy tắc điều kiện-hành động trong trường hợp này là hệ thống sưởi được bật, ví dụ, lúc 8 giờ tối.

2. AI Agent phản xạ dựa trên mô hình

AI Agent phản xạ dựa trên mô hình duy trì một mô hình nội bộ của thế giới bằng cách sử dụng cả bộ nhớ và nhận thức hiện tại của chúng. Mô hình được sửa đổi khi AI Agent tiếp tục học kiến thức mới. Mô hình, phản xạ, các nhận thức trong quá khứ và trạng thái hiện tại ảnh hưởng đến hành vi của AI Agent.

Không giống như AI Agent phản xạ đơn giản, AI Agent này có thể hoạt động trong các bối cảnh có thể nhìn thấy một phần và năng động, đồng thời giữ lại thông tin bộ nhớ. Tuy nhiên, chúng vẫn bị giới hạn bởi các quy định của chúng.

Ví dụ, một robot hút bụi. Nó phát hiện các vật cản như đồ nội thất và di chuyển xung quanh chúng trong khi làm sạch một không gian bẩn. Để tránh bị mắc kẹt trong một chu trình làm sạch, robot cũng duy trì một mô hình về các khu vực đã làm sạch.

3. AI Agent có mục tiêu

Ngoài việc có một mục tiêu hoặc một bộ mục tiêu, AI Agent dựa trên mục tiêu còn có một mô hình nội bộ về thế giới. AI Agent này lập kế hoạch hành động trước khi thực hiện, và chúng tìm kiếm các chuỗi hành động hoàn thành mục tiêu của mình. So với AI Agent phản xạ thiết yếu và dựa trên mô hình, hiệu quả của chúng được tăng lên nhờ việc tìm kiếm và lập kế hoạch này.

Một minh họa là hệ thống định vị đề xuất con đường nhanh nhất đến đích của bạn. Mô hình xem xét một số cách để đến mục tiêu hoặc đích của bạn. Trong trường hợp này, quy tắc điều kiện-hành động của AI Agent ra lệnh rằng nó sẽ đề xuất một con đường nhanh hơn nếu một con đường được phát hiện.

4. AI Agent dựa trên tiện ích

AI Agent dựa trên tiện ích chọn hành động tối đa hóa tiện ích hoặc phần thưởng trong khi đạt được mục tiêu. Một hàm tiện ích được sử dụng để tính toán tiện ích. Hàm này gán cho mỗi kịch bản một giá trị tiện ích dựa trên một bộ tiêu chí được xác định trước. Số liệu này định lượng mức độ hữu ích của một hành động hoặc mức độ "hạnh phúc" của nó sẽ làm cho AI Agent.

Tiêu chí có thể bao gồm tiến độ của mục tiêu, thời gian cần thiết hoặc độ phức tạp tính toán. Sau đó, AI Agent chọn các hành động tối đa hóa tiện ích dự kiến. Do đó, các AI Agent này hữu ích khi có một số cách để hoàn thành một mục tiêu và cần phải chọn cách tốt nhất.

Ví dụ, một hệ thống định vị đề xuất tuyến đường tiết kiệm nhiên liệu nhất đến đích của bạn trong khi giảm thời gian kẹt xe và chi phí thu phí. AI Agent này sử dụng bộ tiêu chí này để định lượng tiện ích và chọn con đường tốt nhất.

5. AI Agent học hỏi

Mặc dù AI Agent học hỏi khác biệt với các loại AI Agent khác, nhưng chúng sở hữu các đặc điểm giống nhau. Cơ sở kiến thức ban đầu của chúng được mở rộng bởi các kinh nghiệm mới xảy ra một cách độc lập. Việc học hỏi này cải thiện khả năng của AI Agent hoạt động trong các môi trường mới. Bốn thành phần chính tạo nên AI Agent học hỏi, có thể có lý luận dựa trên tiện ích hoặc mục tiêu:

• Học hỏi: Kiến thức của AI Agent được nâng cao bằng cách sử dụng các cảm biến và nhận thức để học hỏi từ môi trường xung quanh.

• Nhà phê bình: Thành phần này cho AI Agent biết liệu mức độ của các câu trả lời có thỏa mãn yêu cầu về hiệu suất hay không.

• Hiệu suất: Thành phần này chịu trách nhiệm lựa chọn hành động sau khi học.

• Công cụ tạo tình huống: Đưa ra các lựa chọn hành động phù hợp để xử lý.

Ví dụ, các đề xuất phù hợp cho các cửa hàng trực tuyến. AI Agent này ghi nhớ các lựa chọn và hoạt động của người dùng trong bộ nhớ của chúng. Dựa trên thông tin này, người dùng được đưa ra các khuyến nghị cho các hàng hóa và dịch vụ cụ thể. Mỗi khi các đề xuất mới được đưa ra, chu trình được lặp lại. Các hoạt động của người dùng được ghi lại liên tục cho mục đích học hỏi. Bằng cách này, AI Agent dần dần tăng độ chính xác của mình.

Các Trường hợp Sử dụng AI Agent

Trải nghiệm của khách hàng

Bằng cách hoạt động như các trợ lý ảo, cung cấp hỗ trợ sức khỏe tinh thần, mô phỏng các cuộc phỏng vấn và thực hiện các chức năng liên quan khác, AI Agent có thể được tích hợp vào các trang web và ứng dụng để cải thiện trải nghiệm người dùng. Việc phát triển sự phong phú của các mẫu không mã cho người dùng cài đặt càng đơn giản hóa quá trình phát triển các AI Agent này.

Chăm sóc sức khỏe

Nhiều ứng dụng chăm sóc sức khỏe trong thế giới thực có thể sử dụng AI Agent. Trong những tình huống này, các hệ thống đa AI Agent có thể mang lại lợi ích trong việc giải quyết vấn đề. Các công nghệ này giải phóng thời gian và năng lượng của nhân viên y tế cho các nhiệm vụ cấp bách khác, chẳng hạn như quản lý quy trình thuốc và lập kế hoạch điều trị cho bệnh nhân trong phòng cấp cứu.

Hành động khẩn cấp

AI Agent có thể sử dụng các kỹ thuật học sâu để truy xuất dữ liệu người dùng từ các nền tảng truyền thông xã hội trong một thảm họa tự nhiên. Vị trí của những người dùng này có thể được lập bản đồ để giúp các cơ quan cứu hộ cứu được nhiều mạng sống nhanh hơn. Do đó, AI Agent có tiềm năng cải thiện đáng kể cuộc sống của con người trong cả các công việc thường ngày và các tình huống cứu người.

Lợi ích của AI Agent

Tự động hóa các nhiệm vụ

Tối ưu hóa quy trình làm việc với AI, hoặc tự động hóa thông minh, đang ngày càng trở nên phổ biến khi AI tạo sinh tiến bộ. AI Bot có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp thường đòi hỏi nguồn nhân lực. Điều này có nghĩa là các mục tiêu có thể được hoàn thành nhanh chóng, tiết kiệm chi phí và với số lượng lớn. Do đó, những phát triển này loại bỏ nhu cầu các AI Agent con người hướng dẫn trợ lý AI trong việc phát triển và hoàn thành các nhiệm vụ của nó.

Cải thiện hiệu suất

AI Agent đơn lẻ thường hoạt động kém hiệu quả hơn các khung đa AI Agent. Điều này là do việc học hỏi và phản ánh diễn ra nhiều hơn khi một AI Agent có nhiều lựa chọn để tiếp tục. Tổng hợp thông tin có thể được hưởng lợi từ một AI Agent tích hợp các hiểu biết và nhận xét từ các AI Agent khác có chuyên môn tương tự. Các khung agentic là một công cụ mạnh mẽ và là một bước phát triển quan trọng trong trí tuệ nhân tạo nhờ khả năng thu hẹp khoảng cách kiến thức và hợp tác với các AI Agent ở backend.

Chất lượng phản hồi

So với các mô hình AI tiêu chuẩn, AI Agent cung cấp các phản hồi toàn diện, chính xác và phù hợp hơn cho người dùng. Vì các phản hồi tốt hơn thường dẫn đến trải nghiệm khách hàng tốt hơn, điều này rất cần thiết đối với chúng ta với tư cách là người dùng. Như đã giải thích trước đây, điều này được thực hiện bằng cách cập nhật luồng bộ nhớ của chúng, sử dụng các công cụ bên ngoài và giao tiếp thông tin với các AI Agent khác. Những thói quen này không được lập trình sẵn; thay vào đó, chúng phát triển một cách tự nhiên.

Rủi ro và Hạn chế

Sự phụ thuộc giữa nhiều AI Agent

Nhiều AI Agent phải có kiến thức về các công việc phức tạp. Có nguy cơ trục trặc trong khi đưa các khung đa AI Agent này vào thực tế. Có thể các hệ thống đa AI Agent được xây dựng bằng cùng một mô hình nền tảng sẽ gặp phải các vấn đề chung. Những sai sót như vậy có thể dẫn đến sự thất bại của tất cả các AI Agent liên quan trong hệ thống hoặc khiến hệ thống bị tấn công có hại. Điều này nhấn mạnh rằng quản trị dữ liệu là điều cần thiết để phát triển các mô hình nền tảng và các quy trình đào tạo và thử nghiệm nghiêm ngặt.

Các vòng lặp phản hồi không bao giờ kết thúc

Những lo ngại liên quan đến sự dễ dàng mà người dùng con người sử dụng AI Bot để lý luận không cần giám sát. AI Agent có thể sử dụng cùng một công cụ nhiều lần, tạo ra các vòng lặp phản hồi vô tận nếu chúng không thể phát triển một kế hoạch toàn diện hoặc suy nghĩ chín chắn về các phát hiện của mình. Một lượng giám sát của con người nhất định theo thời gian thực có thể được sử dụng để ngăn chặn những sự dư thừa này.

Độ phức tạp của tính toán

Ngoài việc tốn thời gian, việc tạo ra AI Agent từ đầu có thể rất tốn kém về mặt tính toán. Có thể mất rất nhiều tài nguyên để đào tạo một AI Agent hiệu suất cao. Tùy thuộc vào mức độ phức tạp, AI Agent cũng có thể mất vài ngày để hoàn thành công việc.

Các Phương pháp Tối ưu

Hồ sơ hoạt động

Các nhà phát triển có thể cấp cho người dùng quyền truy cập vào nhật ký các hành động của AI Agent để giải quyết các vấn đề về sự phụ thuộc đa AI Agent. Các hành động này có thể liên quan đến việc sử dụng các công cụ bên ngoài và mô tả các AI Agent bên ngoài để hoàn thành mục tiêu. Sự cởi mở này thúc đẩy lòng tin, cho người dùng thấy được quy trình ra quyết định lặp đi lặp lại và mang đến cơ hội xác định sai sót.

Ngắt quãng

Nên giữ cho AI Agent không hoạt động trong thời gian dài, đặc biệt khi gặp sự cố do lỗi thiết kế, thay đổi quyền truy cập vào các công cụ cụ thể hoặc các vòng lặp phản hồi vô hạn không chủ ý. Sử dụng khả năng ngắt quãng là một phương pháp để đạt được điều này. Việc cho phép người dùng con người tạm dừng một loạt các hoạt động hoặc toàn bộ hoạt động một cách khéo léo là cần thiết để duy trì quyền kiểm soát. Cần cân nhắc kỹ lưỡng để quyết định có nên ngắt quãng một AI Agent hay không và khi nào, vì một số lần chấm dứt có thể có nhiều tác động tiêu cực hơn là tích cực. Ví dụ, trong một tình huống nguy hiểm đến tính mạng, việc để một AI Agent bị trục trặc tiếp tục giúp đỡ thay vì tắt hoàn toàn có thể an toàn hơn.

Các định danh AI Agent riêng biệt

Các định danh duy nhất có thể được sử dụng để giảm khả năng AI Agent bị lạm dụng. Sẽ dễ dàng hơn để truy tìm nguồn gốc của các nhà phát triển, người triển khai và người dùng AI Agent nếu những định danh này là cần thiết để AI Agent truy cập vào các hệ thống bên ngoài. Điều này sẽ đặc biệt hữu ích nếu AI Agent được sử dụng một cách độc hại hoặc gây hại không chủ ý. Môi trường hoạt động cho các AI Agent này sẽ an toàn hơn với mức độ trách nhiệm này.

Sự giám sát của con người

Thỉnh thoảng đưa ra các nhận xét của con người cho AI Agent có thể giúp chúng học hỏi, đặc biệt là khi chúng lần đầu tiên được giới thiệu với một môi trường mới. Điều này cho phép AI Agent đánh giá hiệu suất của mình so với điểm chuẩn được xác định trước và thực hiện các điều chỉnh cần thiết. Loại đầu vào này nâng cao khả năng của AI Agent điều chỉnh theo sở thích của người dùng.

Ngoài ra, đây là một thông lệ tuyệt vời để chờ sự cho phép của con người trước khi AI Agent thực hiện các hoạt động có tác động đáng kể. Ví dụ, cần có sự xác nhận của con người đối với mọi thứ, từ giao dịch tài chính đến gửi email hàng loạt. Đối với các lĩnh vực có rủi ro cao như vậy, nên có một mức độ giám sát của con người.

Tóm lại, AI Agent không chỉ là một xu hướng công nghệ mà còn là một giải pháp tự động hóa mạnh mẽ cho các doanh nghiệp hiện đại. Với quyền tự chủ, AI Agent có thể hoạt động độc lập, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và môi trường thế giới thực, và giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình của mình.

Nếu bạn đang tìm kiếm một giải pháp AI toàn diện, HiliosAI là đối tác đáng tin cậy của bạn để khai phá toàn bộ tiềm năng của AI. Hãy truy cập trang web của HiliosAI hoặc liên hệ với chúng tôi qua đường dây nóng hoặc email để được tư vấn chi tiết và khám phá các giải pháp phù hợp nhất cho doanh nghiệp của bạn.