Sự xuất hiện của GPT-4 và các mô hình ngôn ngữ lớn đã mở ra kỷ nguyên mới của trí tuệ nhân tạo. Nhưng giới công nghệ đang hướng sự chú ý sang một bước tiến xa hơn: các AI Agent – những tác nhân có khả năng lập kế hoạch, suy luận, phối hợp và tự động hành động. Trong vài năm qua, những cái tên như AutoGPT hay BabyAGI từng tạo nên nhiều thử nghiệm thú vị, nhưng cũng bộc lộ hạn chế: dễ bị kẹt trong vòng lặp vô hạn, sai sót khi ưu tiên nhiệm vụ và thiếu độ tin cậy.
Trong bối cảnh đó, Microsoft đã trình làng AutoGen – một khung làm việc (framework) mã nguồn mở được đánh giá là hoàn thiện và ổn định nhất cho tới nay. AutoGen cho phép phát triển ứng dụng AI bằng cách để nhiều tác nhân (agents) trao đổi qua hội thoại, cùng giải quyết nhiệm vụ, và có thể kết hợp cả con người trong vòng điều phối.
Theo nhóm phát triển, AutoGen hỗ trợ xây dựng ứng dụng AI dựa trên nhiều tác nhân có khả năng giao tiếp, tùy biến, sử dụng công cụ, hoặc yêu cầu sự tham gia của con người khi cần. Nhờ vậy, hệ thống có thể vừa tận dụng sức mạnh suy luận của LLMs, vừa giảm thiểu lỗi nhờ cơ chế phản hồi linh hoạt.
Một vài lợi thế nổi bật của AutoGen gồm khả năng khai thác tối đa năng lực của LLM dù còn không hoàn hảo, tích hợp phản hồi của con người để tăng tính chính xác, và đặc biệt là đơn giản hóa toàn bộ quy trình tạo ra các workflow AI phức tạp. Nó cũng có thể thay thế trực tiếp các API OpenAI hiện tại bằng một giao diện suy luận mạnh mẽ hơn.
Bắt đầu với AutoGen
Quá trình trải nghiệm AutoGen khá đơn giản. Sau khi cài đặt thư viện và cấu hình API GPT-4, lập trình viên có thể tạo ra một nhóm tác nhân cùng trò chuyện để giải quyết nhiệm vụ. Một ví dụ điển hình là yêu cầu agent lập biểu đồ biến động giá cổ phiếu NVDA và TSLA. Sau khi nhận được yêu cầu, agent tự động phân rã nhiệm vụ: truy xuất dữ liệu, xử lý và vẽ biểu đồ bằng Matplotlib. Trong thử nghiệm thực tế, agent thậm chí tự khắc phục lỗi khi code ban đầu gặp vấn đề, cài đặt thư viện bị thiếu và hoàn thành nhiệm vụ mà không cần can thiệp thủ công.
Khả năng tự sửa lỗi và tiếp tục thực thi được xem là điểm mạnh vượt trội so với AutoGPT – vốn thường bị mắc kẹt hoặc lặp vô hạn.
Khung hội thoại đa tác nhân
Một trong những trụ cột quan trọng nhất của AutoGen là mô hình đa tác nhân. Framework cung cấp lớp ConversableAgent – nền tảng cho các tác nhân có khả năng giao tiếp để phối hợp nhiệm vụ. Từ lớp này, hai nhóm chính được phát triển:
- AssistantAgent, tác nhân AI có khả năng sinh mã nguồn, gợi ý chiến lược và xử lý yêu cầu bằng LLM.
- UserProxyAgent, đại diện cho người dùng, có thể thực thi mã, đưa phản hồi, hoặc yêu cầu tác nhân AI thay đổi hướng xử lý.
Bằng cơ chế trao đổi tự động, các tác nhân có thể tự thảo luận và giải quyết công việc theo vòng lặp mà không cần can thiệp liên tục từ người dùng. Khi cần, người dùng có thể cung cấp phản hồi để điều chỉnh hành vi, sửa lỗi hoặc cung cấp thông tin mà mô hình chưa nắm được.
Trong một ví dụ minh họa, hai tác nhân được yêu cầu trả lời câu hỏi về ngày hiện tại và cổ phiếu công nghệ tăng mạnh nhất trong năm. Hệ thống tự động phân tích, truy xuất dữ liệu, xử lý rồi gửi lại kết quả. Ở lần đầu, mô hình hiểu sai mã cổ phiếu của Meta (vẫn dùng FB thay vì META), nhưng chỉ cần phản hồi nhỏ từ người dùng, tác nhân đã điều chỉnh và đưa ra kết quả chính xác.
Những ứng dụng thực tế của AutoGen
Với khả năng tự động phối hợp nhiều tác nhân và sử dụng công cụ linh hoạt, AutoGen mở ra nhiều ứng dụng thực tiễn, từ tự động hóa đến trí tuệ doanh nghiệp.
Một số khả năng đáng chú ý gồm:
- tự động điều phối nhiệm vụ phức tạp giữa nhiều tác nhân
- hỗ trợ con người trong các quy trình cần đánh giá hoặc ra quyết định
- mở rộng năng lực giải quyết vấn đề bằng cách cho agent dùng công cụ, code hoặc API
- tạo mã nguồn tự động, lên kế hoạch xử lý và gỡ lỗi
- trực quan hóa dữ liệu bằng hội thoại nhóm giữa các tác nhân
- cho phép agent học liên tục, mở rộng kỹ năng và tái sử dụng trong tương lai
- kết hợp tìm kiếm – truy xuất thông tin với sinh mã nhằm tăng độ chính xác
- tối ưu siêu tham số (hyperparameter tuning) cho các mô hình lớn
Những khả năng này cho thấy AI Agent có thể trở thành một tầng tự động hóa hoàn toàn mới, vượt xa mô hình chatbot truyền thống khi có thể hành động, lập kế hoạch và cộng tác.
Kết luận
Từ những thử nghiệm ban đầu, rõ ràng AutoGen đã khắc phục nhiều hạn chế của các framework agent trước đây và tiến gần hơn tới việc ứng dụng thực tế. Việc Microsoft hậu thuẫn cho dự án càng khiến AutoGen trở thành lựa chọn tiềm năng cho các tổ chức muốn xây dựng AI Agent ở mức nghiêm túc. Trong thời gian tới, cộng đồng phát triển kỳ vọng AutoGen sẽ mở rộng thêm nhiều tính năng để tiến gần hơn tới mô hình tác nhân tự động hoàn chỉnh. Trong lúc đó, người dùng có thể trải nghiệm thêm các hướng dẫn khác như AutoGPT, cơ chế bộ nhớ dài hạn hay các agent nghiên cứu tự động – những mảnh ghép quan trọng trong hệ sinh thái AI Agent hiện đại.