Quy Trình Phát Triển Toàn Diện của Agentic AI: Cách FPT AI Factory Hỗ Trợ Tăng Tốc & Phát Triển AI Agents
Xem nhanh
Khi trí tuệ nhân tạo (AI) tiếp tục cách mạng hóa các ngành công nghiệp, việc hiểu rõ cách thức vận hành bên trong của các hệ thống AI không chỉ thú vị mà còn trở nên thiết yếu. Một trong những đổi mới nổi bật nhất hiện nay chính là Agentic AI – công nghệ được thiết kế để mô phỏng khả năng ra quyết định, giải quyết vấn đề và thậm chí là sáng tạo giống con người.
Khác với những công cụ thông thường, chỉ phản hồi theo lệnh của người dùng, thì các Agentic AI được xây dựng với tính tự chủ: chúng có thể hiểu được mục tiêu, tự chia nhỏ thành các bước cần làm và từng bước thực hiện cho đến khi đạt được kết quả. Chính khả năng này đã biến Agentic AI trở thành công nghệ hỗ trợ doanh nghiệp tự động xử lý các quy trình phức tạp, nhiều bước với sự can thiệp tối thiểu của con người. Vậy hành trình của một Agentic AI diễn ra như thế nào? Làm thế nào mà các AI Agents có thể xử lý các nhiệm vụ phức tạp một cách liền mạch, thích ứng với thách thức và cải thiện theo thời gian?
Dưới đây là các bước chính trong vòng đời của một tác nhân AI (AI Agents) – mỗi bước đều đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra những hệ thống thông minh, và có khả năng thích ứng nhanh.
Sự nhận thức của AI Agents là khả năng thu thập và diễn giải thông tin từ môi trường – có thể qua dữ liệu hình ảnh, âm thanh, văn bản hoặc các dạng tín hiệu khác. Đây là lớp nền tảng giúp hệ thống đưa ra quyết định và giải quyết vấn đề. Nếu con người dựa vào giác quan để định hướng trong thế giới thực, thì AI Agents dựa vào khả năng nhận thức để hiểu dữ liệu đầu vào, nhận diện mẫu và phản ứng phù hợp.
Nhận thức không phải là một quá trình thụ động. Nó bao gồm việc chủ động thu thập dữ liệu, xử lý và xây dựng hiểu biết về bối cảnh hiện tại. Các loại dữ liệu mà AI Agents nhận thức có thể thay đổi tùy thuộc vào thiết kế của hệ thống, và có thể bao gồm mọi thứ từ văn bản viết, lời nói, hình ảnh, âm thanh, cho đến các thay đổi trong môi trường. Có thể coi nhận thức chính là “cửa sổ nhìn ra thế giới” của AI Agents, cung cấp thông tin cần thiết để hành động thông minh và linh hoạt.
Các tác nhân AI sử dụng nhiều loại nhận thức khác nhau để hiểu và diễn giải môi trường. Mỗi loại nhận thức cho phép tác nhân tương tác với thế giới theo những cách khác nhau, giúp xử lý các dạng dữ liệu và đưa ra quyết định thông minh. Các loại nhận thức chính bao gồm:
2. Reasoning and Decision-making – Lập luận và Ra quyết định
Lý luận là quá trình nhận thức cho phép các tác nhân AI đưa ra quyết định, giải quyết vấn đề và suy luận các kết luận dựa trên thông tin mà chúng thu thập được. Đây là một yếu tố quan trọng giúp tác nhân AI hành động thông minh và thích nghi trong các môi trường thay đổi liên tục. Trong khi giai đoạn “Nhận thức” giúp AI thu thập dữ liệu về thế giới, “Lý luận” sẽ giúp tác nhân diễn giải dữ liệu đó, đưa ra kết luận hợp lý và đưa ra quyết định thông minh. Nói cách khác, nhận thức là việc nhận thấy đèn giao thông chuyển sang màu đỏ; lý luận là nhận ra rằng bạn cần phải dừng xe để tránh nguy hiểm.
Lý luận bao gồm việc sử dụng các quy tắc, phương pháp ước lượng, logic và các mô hình học được để xử lý thông tin từ hệ thống nhận thức. Điều này giúp các tác nhân AI không chỉ hiểu rõ trạng thái hiện tại của môi trường mà còn dự đoán kết quả, xử lý các tình huống không chắc chắn và đề ra chiến lược để đạt được mục tiêu.
Lý luận có thể được chia thành các loại khác nhau, mỗi loại đóng một vai trò đặc biệt trong việc giúp các hệ thống AI hoạt động hiệu quả trong các tình huống khác nhau:
3. Action – Hành động
Giai đoạn “Hành động” giúp các AI Agents thực thi các quyết định trong thế giới thực, cho phép nó tương tác với người dùng, các hệ thống kỹ thuật số, hoặc thậm chí là các môi trường vật lý. Sau khi “nhận thức” môi trường và “suy luận” về phương án hành động tốt nhất, tác nhân AI phải “thực thi” các quyết định của mình trong thực tế.
Trong thế giới AI, giai đôạn “hành động” không chỉ giới hạn ở các chuyển động vật lý hay tương tác, mà còn bao gồm các quá trình như thao tác dữ liệu, thực thi quyết định và kích hoạt các hệ thống tự động. Dù là robot di chuyển trong môi trường vật lý, hệ thống phần mềm xử lý dữ liệu, hay một trợ lý ảo AI phản hồi theo lệnh, “Hành động” chính là giai đoạn mà tác nhân AI đưa lý luận và sự hiểu biết của mình thành hiện thực.
4. Learning – Học Hỏi
Giai đoạn “học hỏi” là quá trình giúp các AI Agents cải thiện hiệu suất thông qua việc thu thập kiến thức từ kinh nghiệm, dữ liệu, hoặc phản hồi góp ý. Thay vì chỉ dựa vào các hướng dẫn đã được lập trình sẵn, tác nhân AI có thể thích nghi và phát triển bằng cách học hỏi từ môi trường và kết quả của các hành động mà nó thực hiện. Khả năng học hỏi này là điều giúp các tác nhân AI có thể xử lý những tình huống mới, chưa được thấy trước, đưa ra quyết định tốt hơn và tối ưu hóa chiến lược trong các tình huống động, thực tế.
Đây là giai đoạn quan trọng đối với các tác nhân AI trong việc tự tạo ra hệ thống thông minh có khả năng tự cải tiến. Giống như con người học hỏi từ kinh nghiệm và áp dụng kiến thức đó vào các thử thách trong tương lai, các AI Agents sử dụng nhiều phương pháp học hỏi khác nhau để nâng cao khả năng ra quyết định và giải quyết vấn đề. Thông qua việc học hỏi liên tục, các tác nhân AI có thể tinh chỉnh hành vi và ngày càng phù hợp hơn với các mục tiêu của mình.
Các phương pháp học hỏi của tác nhân AI rất đa dạng, tùy thuộc vào cách thức tác nhân tương tác với dữ liệu, phản hồi nhận được và loại nhiệm vụ mà nó cần thực hiện. Dưới đây là những phương pháp học hỏi chính mà các tác nhân AI sử dụng:
AI Agents không chỉ đại diện cho một sự nâng cấp vượt bậc của các hệ thống hiện tại mà là một sự chuyển mình thực sự hướng tới trí tuệ tự thích ứng và trí tuệ tự động. Bằng cách nhận thức, lý luận, hành động và học hỏi, các tác nhân AI đang dần thành công trong quá trình mô phỏng các khía cạnh cơ bản về nhận thức của con người.
Tuy nhiên, để xây dựng lên những tác nhân AI như vậy không phải là điều đơn giản; các tổ chức cần có một cơ sở hạ tầng mạnh mẽ và linh hoạt. Từ nguồn tài nguyên GPU mạnh mẽ cho đến môi trường huấn luyện mô hình linh hoạt, tất cả đều là những yếu tố tiên quyết biến lý thuyết thành hiện thực.
5. Cách FPT AI Factory tăng tốc quá trình phát triển AI Agents
Để đáp ứng nhu cầu này, FPT đã ra mắt FPT AI Factory, cung cấp một giải pháp toàn diện để hỗ trợ các doanh nghiệp phát triển AI Agents thông qua ba dịch vụ chính: FPT AI Infrastructure, FPT AI Studio và FPT AI Inference.
Xử lý dữ liệu (FPT AI Infrastructure)
Mỗi tác nhân AI thành công đều dựa vào một vòng quay dữ liệu liên tục để thúc đẩy sự cải tiến. Cơ sở hạ tầng NVIDIA H100/H200 GPU của FPT AI Factory hỗ trợ quá trình này bằng cách thu thập dữ liệu đa dạng (cuộc trò chuyện, tương tác người dùng, dữ liệu từ cảm biến), xử lý và gắn nhãn để huấn luyện AI Agents, từ đó triển khai các tác nhân AI thông minh hơn. Những tác nhân này tạo ra dữ liệu mới từ các tương tác của người dùng, truyền dữ liệu trở lại vào hệ thống để cải thiện các phiên bản tiếp theo. Chu trình tự củng cố này giúp các hệ thống AI ngày càng thông minh và phản hồi nhanh nhạy hơn khi các tác nhân được triển khai, tạo ra một vòng lặp cải tiến liên tục.
Phát triển AI Agents (FPT AI Studio)
Sau khi dữ liệu đã được chuẩn bị, các nhà phát triển có thể sử dụng FPT AI Studio để xây dựng và huấn luyện các tác nhân thông minh trong môi trường đám mây hợp tác. Nền tảng này hỗ trợ phát triển nhiều loại tác nhân AI - từ trợ lý hội thoại đến các hệ thống ra quyết định - cung cấp công cụ huấn luyện mô hình, tinh chỉnh hành vi và tối ưu hóa hiệu suất AI Agents để đảm bảo chúng phản hồi chính xác với các tình huống thực tế.
Triển khai và cung cấp AI Agents (FPT AI Inference)
Sau khi giai đoạn phát triển và kiểm tra đã hoàn thành, FPT AI Inference cho phép triển khai tác nhân AI vào các môi trường sản xuất một cách liền mạch. Những tác nhân được triển khai này không chỉ phục vụ người dùng một cách đáng tin cậy mà còn cung cấp các dữ liệu tương tác quan trọng quay trở lại vòng quay dữ liệu, tạo ra một chu trình cải tiến liên tục. Dù bạn đang triển khai một chatbot dịch vụ khách hàng, hệ thống xe tự lái, hay tích hợp AI Agents vào nền tảng thương mại điện tử, mỗi tương tác người dùng sẽ trở thành một phần của vòng quay dữ liệu giúp thế hệ tác nhân AI tiếp theo trở nên thông minh hơn.
Từ ý tưởng cho đến sản phẩm, FPT AI Factory cung cấp toàn bộ cơ sở hạ tầng cốt lõi, biến các ý tưởng về tác nhân AI thành các hệ thống thông minh và tự cải tiến thông qua sức mạnh của vòng quay dữ liệu.