ai-agents-for-beginners
(Nhấn vào hình ảnh phía trên để xem video bài học này)
Giới thiệu về Các Đại lý AI và Các Trường hợp sử dụng Đại lý
Chào mừng bạn đến với khóa học AI Agents for Beginners! Khóa học này cung cấp cho bạn kiến thức nền tảng — cùng với mã thực thi thực tế — để bắt đầu xây dựng các Đại lý AI từ đầu.
Hãy ghé thăm Cộng đồng Discord Azure AI — nơi đầy những người học và nhà phát triển AI sẵn sàng trả lời câu hỏi của bạn.
Trước khi bắt tay vào xây dựng, hãy chắc chắn rằng chúng ta thực sự hiểu đại lý AI là gì và khi nào nên sử dụng nó.
Giới thiệu
Bài học này bao gồm:
- Đại lý AI là gì, và những loại khác nhau tồn tại
- Những loại nhiệm vụ nào đại lý AI phù hợp nhất
- Những khối cấu thành cốt lõi bạn sẽ dùng khi thiết kế một giải pháp Agentic
Mục tiêu học tập
Kết thúc bài học, bạn sẽ có thể:
- Giải thích đại lý AI là gì và nó khác thế nào so với một giải pháp AI thông thường
- Biết khi nào nên dùng đại lý AI (và khi nào không nên)
- Phác thảo một thiết kế giải pháp Agentic cơ bản cho một vấn đề thực tế
Định nghĩa Đại lý AI và Các Loại Đại lý AI
Đại lý AI là gì?
Đây là cách đơn giản để nghĩ về nó:
Đại lý AI là các hệ thống cho phép Mẫu Ngôn ngữ Lớn (LLMs) thực sự làm việc — bằng cách cung cấp cho chúng công cụ và kiến thức để tác động đến thế giới, không chỉ phản hồi các câu lệnh.
Hãy giải thích kỹ hơn chút:
- Hệ thống — Một Đại lý AI không chỉ là một thứ. Nó là tập hợp các phần phối hợp với nhau. Về cốt lõi, mỗi đại lý có ba phần:
- Môi trường — Không gian mà đại lý làm việc. Ví dụ, với đại lý đặt chuyến đi, đó là chính nền tảng đặt vé.
- Cảm biến — Cách đại lý đọc trạng thái hiện tại của môi trường. Đại lý du lịch có thể kiểm tra tình trạng phòng khách sạn hoặc giá vé máy bay.
- Bộ chấp hành — Cách đại lý thực hiện hành động. Đại lý có thể đặt phòng, gửi xác nhận, hoặc hủy đặt chỗ.
-
Mẫu Ngôn ngữ Lớn — Đại lý đã tồn tại trước LLM, nhưng LLM là yếu tố làm cho đại lý hiện đại mạnh mẽ. Chúng hiểu ngôn ngữ tự nhiên, suy luận bối cảnh, và biến yêu cầu mơ hồ thành kế hoạch hành động cụ thể.
-
Thực hiện Hành động — Nếu không có hệ thống đại lý, LLM chỉ tạo ra văn bản. Trong hệ thống đại lý, LLM có thể thực sự thực thi các bước — tìm kiếm cơ sở dữ liệu, gọi API, gửi tin nhắn.
-
Truy cập Công cụ — Công cụ mà đại lý sử dụng phụ thuộc vào (1) môi trường nó hoạt động và (2) những gì nhà phát triển thiết lập. Đại lý du lịch có thể tìm chuyến bay nhưng không thể chỉnh sửa hồ sơ khách hàng — tất cả tùy thuộc vào kết nối của bạn.
-
Bộ nhớ + Kiến thức — Đại lý có thể có bộ nhớ ngắn hạn (cuộc hội thoại hiện tại) và bộ nhớ dài hạn (cơ sở dữ liệu khách hàng, tương tác trước). Đại lý du lịch có thể “nhớ” bạn thích chỗ ngồi bên cửa sổ.
Các loại đại lý AI khác nhau
Không phải đại lý nào cũng được xây dựng giống nhau. Dưới đây là phân loại các loại chính, lấy ví dụ đại lý đặt chuyến du lịch:
| Loại đại lý | Chức năng | Ví dụ đại lý du lịch |
|---|---|---|
| Đại lý phản xạ đơn giản | Tuân theo các quy tắc cố định — không có bộ nhớ, không có kế hoạch. | Nhận được email phàn nàn → chuyển tiếp cho bộ phận chăm sóc khách hàng. Chỉ vậy thôi. |
| Đại lý phản xạ dựa trên mô hình | Giữ một mô hình nội bộ về thế giới và cập nhật khi có sự thay đổi. | Theo dõi giá vé máy bay lịch sử và đánh dấu các tuyến đường đột ngột tăng giá. |
| Đại lý dựa trên mục tiêu | Có mục tiêu và tìm cách đạt được từng bước. | Đặt toàn bộ chuyến đi (vé máy bay, xe cộ, khách sạn) từ vị trí hiện tại của bạn đến điểm đến. |
| Đại lý dựa trên lợi ích | Không chỉ tìm một giải pháp — tìm giải pháp tốt nhất bằng cách cân nhắc lợi ích và thiệt hại. | Cân bằng chi phí và sự tiện lợi để tìm chuyến đi phù hợp nhất với sở thích của bạn. |
| Đại lý học hỏi | Cải thiện theo thời gian dựa trên phản hồi. | Điều chỉnh đề xuất đặt chuyến dựa trên kết quả khảo sát sau chuyến đi. |
| Đại lý phân cấp | Đại lý cấp cao chia công việc thành các nhiệm vụ nhỏ và giao cho đại lý cấp thấp hơn. | Yêu cầu “hủy chuyến đi” được chia thành: hủy vé máy bay, hủy khách sạn, hủy thuê xe — mỗi phần do một đại lý con xử lý. |
| Hệ thống đa đại lý (MAS) | Nhiều đại lý độc lập làm việc cùng nhau (hoặc cạnh tranh). | Hợp tác: các đại lý riêng biệt xử lý khách sạn, vé máy bay, và giải trí. Cạnh tranh: nhiều đại lý tranh giành đặt phòng khách sạn với giá tốt nhất. |
Khi nào nên sử dụng Đại lý AI
Chỉ vì bạn có thể dùng đại lý AI không có nghĩa bạn luôn nên dùng. Dưới đây là những tình huống đại lý phát huy tác dụng:
- Vấn đề Mở — Khi các bước giải quyết không thể lập trình sẵn. Bạn cần LLM tìm đường đi một cách linh hoạt.
- Quy trình Nhiều bước — Nhiệm vụ yêu cầu sử dụng nhiều công cụ qua nhiều lượt, không chỉ tra cứu hay tạo ra một lần.
- Cải tiến theo thời gian — Khi bạn muốn hệ thống trở nên thông minh hơn dựa trên phản hồi người dùng hoặc tín hiệu môi trường.
Chúng ta sẽ khám phá sâu hơn về khi nào (và khi nào không) nên sử dụng đại lý AI trong bài học Building Trustworthy AI Agents sau trong khóa học.
Cơ bản về Giải pháp Agentic
Phát triển Đại lý
Điều đầu tiên bạn làm khi xây đại lý là xác định nó có thể làm gì — công cụ, hành động và hành vi của nó.
Trong khóa học này, chúng ta sử dụng Azure AI Agent Service làm nền tảng chính. Nó hỗ trợ:
- Các mẫu từ nhà cung cấp như OpenAI, Mistral, và Meta (Llama)
- Dữ liệu có bản quyền từ các nhà cung cấp như Tripadvisor
- Định nghĩa công cụ tiêu chuẩn OpenAPI 3.0
Mẫu Agentic
Bạn giao tiếp với LLM thông qua các câu lệnh prompt. Với đại lý, bạn không thể tự tay tạo mọi prompt — đại lý phải hành động qua nhiều bước. Đó là lý do có Mẫu Agentic. Chúng là các chiến lược tái sử dụng để tạo prompt và điều phối LLM một cách mở rộng và đáng tin cậy.
Khóa học này được cấu trúc quanh các mẫu agentic phổ biến và hữu ích nhất.
Khung Agentic
Khung Agentic cung cấp cho nhà phát triển các mẫu, công cụ, và hạ tầng sẵn sàng để xây dựng đại lý. Chúng giúp:
- Kết nối công cụ và khả năng
- Quan sát hành động đại lý (và gỡ lỗi khi có lỗi)
- Hợp tác giữa nhiều đại lý
Trong khóa học, chúng ta tập trung vào Microsoft Agent Framework (MAF) để xây dựng đại lý sẵn sàng sản xuất.
Mẫu Code
Sẵn sàng để xem hoạt động thực tế? Dưới đây là mẫu code cho bài học:
- 🐍 Python: Agent Framework
- 🔷 .NET: Agent Framework
Có câu hỏi?
Tham gia Microsoft Foundry Discord để kết nối với những người học khác, tham dự giờ làm việc, và được cộng đồng trả lời câu hỏi về Đại lý AI.
Bài học trước
Bài học tiếp theo
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Tài liệu này đã được dịch bằng dịch vụ dịch thuật AI Co-op Translator. Mặc dù chúng tôi cố gắng đảm bảo độ chính xác, xin lưu ý rằng bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc sai sót. Tài liệu gốc bằng ngôn ngữ gốc nên được coi là nguồn tin chính thức. Đối với thông tin quan trọng, nên sử dụng dịch vụ dịch thuật chuyên nghiệp bởi con người. Chúng tôi không chịu trách nhiệm về bất kỳ hiểu lầm hoặc giải thích sai nào phát sinh từ việc sử dụng bản dịch này.