Trí tuệ nhân tạo đã vượt xa các giao diện trò chuyện đơn giản và hệ thống hỏi đáp. Ngày nay, các tổ chức đang xây dựng các tác nhân AI có khả năng suy luận vấn đề, tương tác với các ứng dụng kinh doanh, truy xuất thông tin và thực hiện nhiệm vụ với sự can thiệp tối thiểu của con người. Sự khác biệt giữa việc tích hợp mô hình ngôn ngữ cơ bản và một hệ thống tự động có thể đạt được mục tiêu một cách đáng tin cậy nằm ở một yếu tố quan trọng: KIẾN TRÚC.
Kiến trúc tác nhân AI đóng vai trò là bản thiết kế và cấu trúc định hình cách các tác nhân tiếp nhận thông tin, suy luận để đưa ra quyết định, truy cập công cụ và hành động. Nếu không có kiến trúc được thiết kế tốt, ngay cả những mô hình tiên tiến nhất cũng khó hoạt động nhất quán trong các quy trình kinh doanh phức tạp. Với kiến trúc phù hợp, các tổ chức có thể tạo ra các tác nhân AI có khả năng xử lý các quy trình làm việc nhiều bước, phối hợp giữa các hệ thống và mang lại kết quả kinh doanh có thể đo lường được.
Hiểu rõ kiến trúc AI dựa trên tác nhân là điều thiết yếu đối với các nhà phát triển và lãnh đạo công nghệ khi đánh giá cách chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang các hệ thống AI sẵn sàng cho sản xuất.
Kiến trúc tác nhân AI là gì?
Kiến trúc tác nhân AI là bản thiết kế cấu trúc xác định cách thức một tác nhân nhận đầu vào, xử lý ngữ cảnh, lưu trữ thông tin, suy luận về nhiệm vụ và thực hiện hành động để đạt được mục tiêu.
Không giống như các ứng dụng truyền thống chỉ đơn giản gửi lệnh đến các mô hình ngôn ngữ lớn và trả về phản hồi, kiến trúc tác nhân AI thiết lập các cơ chế cho phép hành vi tự chủ. Nó xác định cách một tác nhân có thể nhận thức môi trường, sử dụng công cụ, truy cập API, truy xuất thông tin từ cơ sở tri thức, duy trì bộ nhớ và đưa ra quyết định qua nhiều bước.
Việc tích hợp LLM tiêu chuẩn thường tuân theo mô hình yêu cầu-phản hồi đơn giản. Người dùng đưa ra yêu cầu, mô hình tạo ra câu trả lời và tương tác kết thúc. Ngược lại, kiến trúc AI dựa trên tác nhân cho phép tác nhân đánh giá ngữ cảnh, lập kế hoạch hành động, gọi các hệ thống bên ngoài, truy xuất dữ liệu và thích ứng dựa trên kết quả.
Một số yếu tố then chốt phân biệt kiến trúc tác nhân AI hiện đại với các mô hình ngôn ngữ độc lập:
- Khả năng duy trì bối cảnh xuyên suốt các tương tác.
- Truy cập vào các API và hệ thống kinh doanh bên ngoài.
- Hỗ trợ nhiều cách triển khai kiểu bộ nhớ khác nhau.
- Khả năng lập kế hoạch và suy luận
- Cơ chế lựa chọn và thực thi công cụ
- Các vòng phản hồi giúp cải thiện các hành động trong tương lai
Ví dụ, một nhân viên có thể truy xuất dữ liệu khách hàng từ hệ thống CRM, tham khảo cơ sở kiến thức nội bộ, đưa ra các đề xuất, cập nhật hồ sơ và thông báo cho các bên liên quan. Kiến trúc hệ thống xác định cách thức mỗi hoạt động này diễn ra và cách thông tin luân chuyển giữa các thành phần.
Bộ nhớ đóng vai trò đặc biệt quan trọng. Loại bộ nhớ theo từng sự kiện lưu trữ kinh nghiệm từ các tương tác trước đó, trong khi kho kiến thức dài hạn cung cấp quyền truy cập vào thông tin tổ chức. Cùng nhau, những khả năng này cho phép các tác nhân đưa ra quyết định sáng suốt hơn và duy trì tính liên tục theo thời gian.
Các thành phần chính của một tác nhân AI
Hầu hết các thiết kế kiến trúc tác nhân AI đều bao gồm một số lớp nền tảng hoạt động cùng nhau để hỗ trợ hoạt động tự động:
- Lớp nhận thức và đầu vào: Lớp này cho phép tác nhân nhận biết thông tin đến từ người dùng, ứng dụng, sự kiện, tài liệu, cảm biến hoặc các nguồn dữ liệu khác. Nó chuyển đổi dữ liệu đầu vào thô thành thông tin có cấu trúc mà hệ thống có thể xử lý.
- Lớp bộ nhớ: Các kiểu bộ nhớ khác nhau lưu trữ thông tin mà tác nhân cần để hoạt động hiệu quả. Bộ nhớ theo sự kiện ghi lại các tương tác và kết quả trước đó, trong khi cơ sở tri thức cung cấp thông tin tổ chức dài hạn và tài liệu tham khảo.
- Công cụ suy luận (LLM): Lớp suy luận sử dụng LLM để diễn giải yêu cầu, đánh giá ngữ cảnh, tạo ra thông tin chi tiết và xác định các hành động khả thi. Thành phần này hoạt động như công cụ ra quyết định chính.
- Lớp lập kế hoạch: Hệ thống lập kế hoạch xác định trình tự các hành động cần thiết để hoàn thành mục tiêu. Thay vì phản ứng ngay lập tức, tác nhân sẽ đánh giá các phương án thay thế và tạo ra các kế hoạch thực thi.
- Lớp hành động: Lớp này cho phép tác nhân sử dụng các công cụ, gọi API, tương tác với các ứng dụng và kích hoạt các bộ chấp hành thực hiện công việc trong các hệ thống bên ngoài. Đây là nơi tác nhân cuối cùng thực hiện các hành động ảnh hưởng đến các quy trình kinh doanh.
Nhìn chung, các thành phần kiến trúc tác nhân AI này tạo ra một khung hỗ trợ hoạt động tự động trong khi vẫn duy trì quyền truy cập vào dữ liệu và hệ thống của tổ chức.
Kiến trúc tác nhân AI hoạt động như thế nào?
Nhìn chung, kiến trúc trí tuệ nhân tạo dựa trên tác nhân tuân theo một chu trình liên tục gồm nhận thức, suy luận, lập kế hoạch, thực thi và học hỏi.
Quá trình này thường bắt đầu khi một tác nhân nhận được lời nhắc, sự kiện hệ thống, trình kích hoạt quy trình làm việc hoặc yêu cầu bên ngoài. Tác nhân phân tích đầu vào, thu thập ngữ cảnh liên quan từ các hệ thống bộ nhớ và đánh giá thông tin có sẵn.
Tiếp theo, bộ máy suy luận LLM sẽ diễn giải yêu cầu và xác định các hành động khả thi. Lớp lập kế hoạch sẽ đánh giá các lựa chọn và xác định trình tự các nhiệm vụ cần thiết để hoàn thành mục tiêu.
Sau đó, tác nhân có thể truy xuất thêm thông tin, truy cập vào các hệ thống doanh nghiệp, gọi API hoặc sử dụng các công cụ để thực hiện các bước cụ thể. Sau khi thực hiện các hành động cần thiết, hệ thống sẽ đánh giá kết quả và cập nhật bộ nhớ với thông tin mới.
Vòng lặp này cho phép các tác nhân liên tục tinh chỉnh sự hiểu biết của họ về một tình huống trong khi tiến gần hơn đến mục tiêu.
Ví dụ, một nhân viên chăm sóc khách hàng có thể:
- Nhận yêu cầu hỗ trợ.
- Truy xuất thông tin tài khoản.
- Tra cứu trong cơ sở kiến thức để tìm hướng dẫn phù hợp.
- Đưa ra phản hồi.
- Tạo hoặc cập nhật yêu cầu hỗ trợ.
- Ghi lại cuộc tương tác để tham khảo trong tương lai.
Kiến trúc hệ thống chi phối mọi bước trong quy trình này.
Hệ thống tác nhân so với hệ thống không tác nhân
Không phải mọi quy trình làm việc được hỗ trợ bởi AI đều được coi là mang tính chủ động.
Một hệ thống phi tác nhân thường xử lý một yêu cầu và trả về kết quả mà không đưa ra quyết định độc lập. Nhiều hệ thống chatbot thuộc loại này. Chúng là các hệ thống phản ứng, tuân theo các quy tắc được định trước và thực hiện một chuỗi thao tác cố định.
Hệ thống tác nhân mang lại tính tự chủ và khả năng ra quyết định năng động. Thay vì tuân theo các quy trình làm việc cứng nhắc, các tác nhân hoạt động hướng tới mục tiêu bằng cách đánh giá thông tin có sẵn và xác định các hành động phù hợp.
Một số đặc điểm tạo nên sự khác biệt giữa các kiến trúc tác nhân:
- Thực thi tự động
- Suy luận nhiều bước
- Sử dụng công cụ năng động
- nhận thức ngữ cảnh
- Quyết định thích ứng
Một hệ thống dựa trên tác nhân có thể sử dụng các công cụ khác nhau tùy thuộc vào hoàn cảnh, trong khi quy trình làm việc truyền thống tuân theo các lộ trình đã được định trước.
Các kiến trúc hiện đại cũng có thể hỗ trợ suy luận theo chuỗi, trong đó các tác nhân đánh giá các bước trung gian trước khi lựa chọn hành động. Kết hợp với khả năng thực thi tuần tự và xử lý song song, điều này cho phép hành vi phức tạp hơn so với các nền tảng tự động hóa tiêu chuẩn.
Kết quả là một hệ thống có khả năng phản ứng với các điều kiện thay đổi, đưa ra quyết định và điều chỉnh phương pháp tiếp cận khi có thông tin mới.
Sơ đồ kiến trúc tác nhân AI được giải thích
Khi xem xét sơ đồ kiến trúc của một tác nhân AI, sẽ hữu ích nếu bạn hình dung hệ thống như một chuỗi các lớp được kết nối với nhau.
Lớp 1: Lớp mô hình
Ở đỉnh của kiến trúc là mô hình LLM hay mô hình nền tảng. Lớp này cung cấp khả năng hiểu ngôn ngữ, suy luận và hỗ trợ ra quyết định.
Lớp 2: Lớp suy luận và lập kế hoạch
Bên dưới mô hình là hệ thống lập luận và lập kế hoạch. Lớp này đánh giá mục tiêu, xác định trình tự thực hiện nhiệm vụ và lựa chọn các hành động phù hợp.
Lớp 3: Lớp công cụ và thao tác
Lớp này chứa các API, tích hợp, ứng dụng nghiệp vụ, dịch vụ tự động hóa và các công cụ bên ngoài. Nó cho phép các tác nhân tương tác với hệ thống doanh nghiệp và thực hiện công việc.
Lớp 4: Lớp bộ nhớ và ngữ cảnh
Lớp bộ nhớ lưu trữ thông tin lịch sử, bản ghi hội thoại, nội dung cơ sở dữ liệu vector và kiến thức tổ chức. Các triển khai loại bộ nhớ khác nhau cung cấp ngữ cảnh giúp cải thiện chất lượng quyết định.
Lớp 5: Lớp điều phối quy trình làm việc
Nền tảng của kiến trúc này là điều phối. Lớp này điều phối việc thực thi, quản lý các phụ thuộc, hỗ trợ xử lý tuần tự và cho phép xử lý song song trên các hệ thống và quy trình công việc.
Trong môi trường đa tác nhân, một tác nhân điều phối thường nằm ở vị trí cao hơn các tác nhân thực hiện nhiệm vụ riêng lẻ. Bộ điều khiển này quản lý các hoạt động chuyển giao, điều phối trách nhiệm và đảm bảo công việc được tiến hành hiệu quả giữa các tác nhân chuyên biệt.
Nếu xem như một bản thiết kế hoàn chỉnh, sơ đồ kiến trúc tác nhân AI minh họa cách thông tin luân chuyển giữa các hệ thống suy luận, tài nguyên bộ nhớ, API và dịch vụ điều phối để hỗ trợ quá trình thực thi tự động.
Các loại kiến trúc tác nhân AI
Kiến trúc tác nhân AI tồn tại trên một phạm vi rộng với độ phức tạp khác nhau. Một số tập trung vào các phản ứng đơn giản đối với các sự kiện, trong khi những kiến trúc khác hỗ trợ sự phối hợp phức tạp giữa nhiều hệ thống tự động.
Việc lựa chọn kiến trúc phù hợp đòi hỏi phải cân bằng giữa tính tự chủ, quản trị, khả năng mở rộng, yêu cầu điều phối và độ phức tạp trong vận hành.
Kiến trúc tác nhân đơn lẻ
Kiến trúc tác nhân đơn lẻ dựa vào một tác nhân duy nhất để quản lý tất cả các hoạt động suy luận và thực thi.
Dạng đơn giản nhất là tác nhân phản ứng. Tương tự như bộ điều nhiệt, hệ thống phản ứng đáp ứng trực tiếp với các tín hiệu đầu vào mà không cần duy trì trạng thái nội bộ phức tạp. Tính năng an toàn dựa trên phản xạ trong xe tự lái là một ví dụ khác. Các hệ thống này phản ứng nhanh nhưng khả năng lập kế hoạch bị hạn chế.
Các tác nhân có tư duy cân nhắc phức tạp hơn. Chúng duy trì các mô hình nội bộ về môi trường, đánh giá các lựa chọn thay thế và lập kế hoạch trình tự hành động trước khi thực hiện.
Kiến trúc phản ứng thường phù hợp với các tác vụ đơn giản có điều kiện dự đoán được. Các phương pháp tiếp cận có chủ đích phù hợp hơn với các quy trình công việc phức tạp đòi hỏi lập kế hoạch và nhận thức ngữ cảnh.
Kiến trúc đa tác nhân
Kiến trúc đa tác nhân phân bổ trách nhiệm cho các tác nhân chuyên biệt.
Một người phụ trách nghiên cứu, người khác quản lý việc lập kế hoạch, trong khi người thứ ba thực hiện các nhiệm vụ vận hành. Một lớp điều phối sẽ phối hợp các hoạt động và quản lý quy trình chuyển giao giữa các bên tham gia.
Cách tiếp cận này cho phép xử lý song song các nhiệm vụ con, cải thiện khả năng mở rộng và cho phép các tổ chức tối ưu hóa từng tác nhân riêng lẻ cho các chức năng cụ thể.
Các framework như AutoGen và LangChain thường được sử dụng để triển khai các hệ thống đa tác tử. Các nền tảng này cung cấp các cơ chế cho việc giao tiếp, phối hợp nhiệm vụ và quản lý quy trình làm việc giữa các tác tử.
Khi độ phức tạp tăng lên, việc điều phối trở nên ngày càng quan trọng để đảm bảo sự hợp tác và quản trị hiệu quả.
Kiến trúc nhận thức
Kiến trúc nhận thức đại diện cho hình thức tiên tiến nhất của kiến trúc trí tuệ nhân tạo dựa trên tác nhân.
Các hệ thống này tích hợp khả năng suy luận, lập kế hoạch, ghi nhớ, học tập và ra quyết định vào một mô hình hoạt động thống nhất. Thay vì chỉ đơn thuần thực hiện các nhiệm vụ, các tác nhân nhận thức liên tục đánh giá kết quả và tinh chỉnh hành vi trong tương lai.
Nhiều hệ thống nhận thức tích hợp các khung hàm tiện ích giúp ưu tiên các hành động theo các mục tiêu đã định. Điều này cho phép tối ưu hóa và ra quyết định tinh vi hơn.
Vì các kiến trúc nhận thức kết hợp bộ nhớ, lập kế hoạch và suy luận thích ứng, chúng thường đóng vai trò là nền tảng cho các triển khai tác nhân cấp doanh nghiệp, nơi độ tin cậy và tính tự chủ là những yêu cầu quan trọng.
Kiến trúc tác nhân AI trong quy trình làm việc doanh nghiệp
Giá trị của kiến trúc tác nhân AI trở nên rõ ràng nhất khi được áp dụng vào các hoạt động kinh doanh thực tế.
Các hệ thống AI doanh nghiệp hiếm khi hoạt động độc lập. Chúng phải tương tác với các nền tảng ERP, ứng dụng CRM, hệ thống quản lý yêu cầu, kho dữ liệu và các công cụ cộng tác để hoàn thành công việc có ý nghĩa.
Một số trường hợp sử dụng phổ biến minh họa những lợi ích của kiến trúc tác nhân.
Phân loại hỗ trợ khách hàng tự động
Nhân viên hỗ trợ tiếp nhận yêu cầu, phân loại vấn đề, truy xuất hồ sơ khách hàng, xác định tài liệu liên quan và chuyển yêu cầu đến các nhóm phù hợp.
Thay vì tuân theo các quy trình làm việc cứng nhắc, tác nhân này tự động đánh giá ngữ cảnh và xác định hướng hành động tốt nhất.
Đối chiếu đơn đặt hàng đến thanh toán
Các nhóm tài chính thường dành nhiều thời gian để đối chiếu các giao dịch giữa các hệ thống khác nhau.
Một tác nhân có thể truy xuất dữ liệu từ nhiều ứng dụng, so sánh sự khác biệt, kích hoạt các quy trình xác thực và thực hiện các hành động khắc phục khi phát hiện ra sự cố.
Truy xuất và thực thi dữ liệu liên hệ thống
Người dùng doanh nghiệp thường cần thông tin được phân tán trên nhiều ứng dụng khác nhau.
Một tác nhân có thể truy vấn nhiều hệ thống thông qua API, tổng hợp kết quả, đưa ra các đề xuất và thực hiện các hành động đã được phê duyệt mà không yêu cầu người dùng phải điều hướng qua nhiều nền tảng khác nhau.
Trong mỗi trường hợp sử dụng này, kiến trúc sẽ quyết định cách thông tin luân chuyển giữa các hệ thống AI, ứng dụng doanh nghiệp và quy trình làm việc. Việc điều phối hiệu quả đảm bảo các tác nhân có thể gọi dịch vụ một cách đáng tin cậy, truy cập dữ liệu và hoàn thành nhiệm vụ từ đầu đến cuối.
Vì sao Celigo là xương sống tích hợp cho kiến trúc tác nhân AI của bạn?
Thiết kế kiến trúc tác nhân AI hiệu quả chỉ là một phần của thách thức. Để các tác nhân này mang lại giá trị trong môi trường sản xuất, chúng phải kết nối một cách đáng tin cậy với các hệ thống, nguồn dữ liệu và quy trình làm việc hỗ trợ hoạt động kinh doanh.
Nhiều lỗi của tác nhân AI không phải là lỗi mô hình, mà là lỗi tích hợp.
Các tác nhân thường bị đình trệ vì không thể truy xuất thông tin, truy cập API, kích hoạt các quy trình nghiệp vụ hoặc cập nhật hồ sơ trên các hệ thống không kết nối. Ngay cả công cụ suy luận mạnh mẽ nhất cũng trở nên kém hiệu quả khi thiếu khả năng truy cập đáng tin cậy vào các tài nguyên của doanh nghiệp.
Đây là nơi Celigo đóng vai trò là xương sống vận hành của kiến trúc trí tuệ nhân tạo dựa trên tác nhân.
Celigo giúp các tổ chức kết nối hệ thống AI với các công cụ và ứng dụng cần thiết cho việc thực thi trong thế giới thực. Thông qua các trình kết nối được xây dựng sẵn cho NetSuite, Salesforce, Shopify, Zendesk, Snowflake, Pinecone, OpenAI và nhiều nền tảng khác, các tổ chức có thể nhanh chóng cung cấp các chức năng cấp doanh nghiệp cho các tác nhân.
Luồng công việc và webhook của Celigo có thể hoạt động như các hành động có thể gọi được mà các tác nhân sử dụng để thực thi các quy trình nghiệp vụ. Bằng cách hiển thị logic tích hợp thông qua các thông số kỹ thuật OpenAPI, các tổ chức có thể truy cập các quy trình làm việc hiện có mà không cần phát triển tùy chỉnh phức tạp.
Đối với các triển khai tạo nội dung được tăng cường bằng truy xuất, Celigo hỗ trợ kiến trúc RAG bằng cách kết nối OpenAI, Pinecone và các nguồn dữ liệu doanh nghiệp vào các quy trình làm việc thống nhất. Điều này giúp các tác nhân truy xuất ngữ cảnh chính xác trong khi vẫn duy trì quyền truy cập vào thông tin kinh doanh.
Trong các triển khai đa tác nhân, Celigo cung cấp khả năng điều phối giúp phối hợp tương tác giữa các tác nhân hỗ trợ các chức năng kinh doanh khác nhau. Nó đơn giản hóa các quy trình chuyển giao, quản lý các phụ thuộc và đảm bảo thực thi nhất quán trên các hệ thống.
Thay vì buộc các nhà phát triển phải xây dựng các lớp kết nối từ đầu, Celigo cho phép các nhóm tập trung vào thiết kế tác nhân trong khi cung cấp cơ sở hạ tầng tích hợp cần thiết cho hoạt động ở quy mô doanh nghiệp.
Khám phá nền tảng tích hợp sẵn sàng cho AI của Celigo để xem cách nó có thể hỗ trợ kiến trúc tác nhân AI của bạn, hoặc đặt lịch demo để tìm hiểu cách các quy trình làm việc được kết nối và điều phối giúp tăng tốc triển khai tác nhân sẵn sàng cho môi trường sản xuất.
