- Các LLM agent kết hợp khả năng hiểu ngôn ngữ, ghi nhớ, sử dụng công cụ và lập kế hoạch để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, tự động vượt ra ngoài trò chuyện đơn giản.
- Việc cải thiện LLM agent bao gồm các kỹ thuật như RAG, tinh chỉnh, nhắc n-shot và kỹ thuật xây dựng prompt nâng cao để tăng độ chính xác và độ tin cậy.
- Việc xây dựng một LLM agent đòi hỏi xác định mục tiêu rõ ràng, lựa chọn nền tảng phù hợp, cấu hình mô hình, tích hợp, kiểm thử và giám sát liên tục.
- Dù rất mạnh mẽ, các LLM agent vẫn có những giới hạn như tạo thông tin sai, rủi ro về quyền riêng tư và hạn chế về ngữ cảnh, nên việc thiết kế và giám sát cẩn thận là rất quan trọng.
Bạn có lẽ đã quen với chủ đề nóng nhất năm nay: AI agent.
Hầu hết các AI agent này là LLM agent. Tại sao vậy?
"Trong vài năm gần đây, các agent tự động đã thay đổi," giải thích CEO Botpress Sylvain Perron. "Các mô hình nền tảng đã được cải thiện. LLM đã mở ra một tầng suy luận và trừu tượng mới."
Với sức mạnh của LLM, các AI agent có thể được xây dựng để hoàn thành bất kỳ nhiệm vụ nào dựa trên ngôn ngữ hoặc suy luận.
Nhờ khả năng ngôn ngữ và phân tích, chúng đang dần chiếm lĩnh các công việc văn phòng, với hơn 80% doanh nghiệp dự định sử dụng các AI agent trong vài năm tới.
Mặc dù nhóm AI agent rộng còn bao gồm các ứng dụng phi ngôn ngữ (hệ thống đề xuất nội dung, nhận diện hình ảnh, điều khiển robot, v.v.), các LLM agent thường là phần mềm AI hội thoại.
LLM agent là gì?
Các LLM agent là công cụ AI sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để hiểu ngôn ngữ, trò chuyện và thực hiện nhiệm vụ.
Các agent này được xây dựng trên các thuật toán phức tạp được huấn luyện với lượng lớn dữ liệu văn bản, cho phép chúng hiểu và tạo ra ngôn ngữ giống như giao tiếp của con người.
Các LLM agent có thể được tích hợp vào AI agent, AI chatbot, trợ lý ảo, phần mềm tạo nội dung và các công cụ ứng dụng khác.
Các LLM agent hoạt động như thế nào?
Các LLM agent kết hợp sức mạnh của LLM với truy xuất, suy luận, ghi nhớ và sử dụng công cụ để tự động hoàn thành nhiệm vụ. Hãy cùng phân tích từng thành phần này.
Kết hợp lại, các khả năng này cho phép các LLM agent thực hiện các quy trình phức tạp, nhiều bước một cách hoàn toàn tự động.
Ví dụ:
- Một agent bán hàng B2B truy xuất dữ liệu CRM về khách hàng tiềm năng, phân tích tiến trình giao dịch, ghi nhớ các tương tác trước đó để cá nhân hóa việc theo dõi, và sử dụng API email và lịch để gửi và lên lịch.
- Một agent IT truy xuất nhật ký hệ thống để chẩn đoán lỗi, phân tích các bước xử lý sự cố để chọn chiến lược tốt nhất, ghi nhớ những gì đã hiệu quả với các vấn đề trước, và thực thi script để khởi động lại dịch vụ hoặc tạo ticket.
4 tính năng nào xác định một LLM agent?
Có bốn tính năng chính của một LLM agent:
1. Mô hình ngôn ngữ
Mô hình ngôn ngữ thường được coi là "bộ não" của LLM agent. Chất lượng và quy mô của nó ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của LLM agent.
Đây là một thuật toán tinh vi được huấn luyện trên bộ dữ liệu văn bản khổng lồ, cho phép nó hiểu ngữ cảnh, nhận diện mẫu và tạo ra phản hồi mạch lạc, phù hợp với ngữ cảnh.
- Nhận diện và học các mẫu ngôn ngữ
- Đạt được mức độ nhận thức ngữ cảnh (nhờ dữ liệu huấn luyện lớn)
- Thích nghi với nhiều lĩnh vực và xử lý đa dạng chủ đề
Mô hình ngôn ngữ quyết định độ sâu, độ chính xác và mức độ liên quan của phản hồi, là nền tảng cho khả năng ngôn ngữ của LLM agent.
2. Bộ nhớ
Bộ nhớ là khả năng lưu giữ thông tin từ các tương tác trước, như sự kiện, sở thích người dùng hoặc chủ đề xuyên suốt các phiên làm việc.
Điều này giúp LLM agent hiểu ngữ cảnh tốt hơn và làm cho cuộc trò chuyện liền mạch, phù hợp hơn.
Trong một số thiết lập, bộ nhớ cho phép LLM agent lưu giữ thông tin lâu dài. Điều này hỗ trợ tương tác dài hạn, nơi LLM agent "học" từ hành vi hoặc sở thích lặp lại của người dùng – dù thường bị kiểm soát vì lý do riêng tư và liên quan.
3. Sử dụng công cụ
Khả năng sử dụng công cụ giúp LLM agent chuyển từ trò chuyện sang hành động.
LLM agent có thể tích hợp với ứng dụng, cơ sở dữ liệu hoặc API bên ngoài để thực hiện các chức năng cụ thể.
Điều này có nghĩa là chúng có thể lấy thông tin thời gian thực, thực hiện hành động bên ngoài hoặc truy cập cơ sở dữ liệu chuyên biệt, giúp cung cấp thông tin thời gian thực. Bao gồm:
- Gọi API
- Lấy dữ liệu trực tiếp, như cập nhật thời tiết hoặc giá cổ phiếu
- Đặt lịch họp hoặc cuộc hẹn
- Truy vấn cơ sở dữ liệu, như danh mục sản phẩm hoặc tài liệu chính sách nhân sự
Sử dụng công cụ giúp LLM agent chuyển từ hệ thống thụ động dựa trên kiến thức sang một thành phần chủ động có thể kết nối với các hệ thống khác.
4. Lập kế hoạch
Lập kế hoạch là khả năng của LLM agent chia nhỏ nhiệm vụ phức tạp thành các bước dễ quản lý.
LLM agent có thể lập kế hoạch có hoặc không có phản hồi. Khác biệt là gì?
- Lập kế hoạch không có phản hồi nghĩa là agent sẽ tạo kế hoạch dựa trên hiểu biết ban đầu. Cách này nhanh và đơn giản hơn, nhưng thiếu khả năng thích nghi.
- Lập kế hoạch có phản hồi nghĩa là agent có thể liên tục điều chỉnh kế hoạch, nhận thông tin từ môi trường. Cách này phức tạp hơn, nhưng linh hoạt hơn nhiều và cải thiện hiệu suất theo thời gian.
Nhờ lập kế hoạch, LLM agent có thể tạo ra các luồng logic tiến dần đến giải pháp, giúp xử lý các yêu cầu phức tạp hiệu quả hơn.
4 loại LLM agent là gì?
.webp)
1. Agent hội thoại (ví dụ: hỗ trợ khách hàng & tạo khách hàng tiềm năng)
Các agent này trò chuyện tự nhiên với người dùng – thường cung cấp thông tin, trả lời câu hỏi và hỗ trợ nhiều nhiệm vụ.
Những agent này dựa vào LLM để hiểu và tạo ra phản hồi giống con người.
Ví dụ: Agent hỗ trợ khách hàng và chatbot y tế
2. Agent định hướng nhiệm vụ (ví dụ: trợ lý AI & quy trình AI)
Tập trung vào thực hiện nhiệm vụ cụ thể hoặc đạt mục tiêu định sẵn, các agent này tương tác với người dùng để hiểu nhu cầu và thực hiện hành động đáp ứng nhu cầu đó.
Ví dụ: Trợ lý AI và bot nhân sự
3. Agent sáng tạo (ví dụ: công cụ tạo nội dung)
Có khả năng tạo ra nội dung sáng tạo như tác phẩm nghệ thuật, âm nhạc hoặc văn bản, các agent này sử dụng LLM để hiểu sở thích và phong cách nghệ thuật của con người, từ đó tạo ra nội dung phù hợp với khán giả.
Ví dụ: Công cụ tạo nội dung và công cụ tạo hình ảnh (như Dall-E)
4. Agent hợp tác (ví dụ: agent AI doanh nghiệp)
Các agent này làm việc cùng con người để hoàn thành mục tiêu hoặc nhiệm vụ chung, hỗ trợ giao tiếp, phối hợp và hợp tác giữa các thành viên hoặc giữa người và máy.
LLM có thể hỗ trợ agent hợp tác bằng cách hỗ trợ ra quyết định, tạo báo cáo hoặc cung cấp thông tin chuyên sâu.
Ví dụ: Hầu hết agent AI doanh nghiệp và chatbot quản lý dự án
Doanh nghiệp sử dụng LLM agent như thế nào?
Doanh nghiệp hưởng lợi từ LLM agent ở các lĩnh vực xử lý và phản hồi ngôn ngữ tự nhiên, như trả lời câu hỏi, hướng dẫn, tự động hóa quy trình và phân tích văn bản.
Doanh nghiệp thường dùng LLM agent cho marketing, phân tích dữ liệu, tuân thủ, hỗ trợ pháp lý, hỗ trợ y tế, nhiệm vụ tài chính và giáo dục.
Dưới đây là 3 trường hợp sử dụng phổ biến nhất của LLM agent:
Hỗ Trợ Khách Hàng
Theo một nghiên cứu với 167 công ty của chuyên gia tự động hóa Pascal Bornet, dịch vụ khách hàng là trường hợp sử dụng phổ biến nhất khi áp dụng LLM agent.
LLM agent được sử dụng rộng rãi trong hỗ trợ khách hàng để xử lý câu hỏi thường gặp, khắc phục sự cố và cung cấp hỗ trợ 24/7.
Các agent này có thể tương tác với khách hàng theo thời gian thực, hỗ trợ ngay lập tức hoặc chuyển các yêu cầu phức tạp cho nhân viên.
Xem thêm: Chatbot dịch vụ khách hàng là gì?
Bán Hàng và Tìm Kiếm Khách Hàng Tiềm Năng
Trong bán hàng, LLM agent được dùng cho tạo khách hàng tiềm năng bằng AI — thậm chí có thể đánh giá khách hàng tiềm năng bằng cách trò chuyện, xác định nhu cầu và thu thập thông tin giá trị.
Chúng cũng có thể tự động hóa các tương tác tiếp theo, gửi đề xuất hoặc thông tin sản phẩm cá nhân hóa dựa trên sở thích khách hàng.
Xem thêm: Cách sử dụng AI cho bán hàng
Hỗ trợ nội bộ: Nhân sự và IT
Với hỗ trợ nội bộ, LLM agent giúp đơn giản hóa quy trình nhân sự và IT bằng cách xử lý các câu hỏi phổ biến từ nhân viên.
Thực tế, nghiên cứu của Bornet cho thấy LLM agent trong vận hành nội bộ là tiết kiệm chi phí nhất, giảm 30-90% thời gian so với trước đây.
Trong nhân sự, chúng trả lời các câu hỏi về quyền lợi, chính sách nghỉ phép, lương bổng; còn trong IT, chúng hỗ trợ xử lý sự cố kỹ thuật cơ bản hoặc tự động hóa các tác vụ thường xuyên như tạo tài khoản.
Điều này giúp đội ngũ nhân sự và IT tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp hơn thay vì công việc lặp lại.
Xem thêm: Agent AI tốt nhất cho nhân sự
Cách cải thiện phản hồi của LLM agent
Nếu bạn tùy chỉnh LLM cho dự án AI, bạn sẽ muốn điều chỉnh phản hồi tiêu chuẩn mà mô hình công khai đưa ra cho người dùng. (Bạn đâu muốn chatbot của mình giới thiệu đối thủ, đúng không?) Bạn cũng có thể muốn nó sử dụng logic kinh doanh tùy chỉnh, để hoạt động giống nhân viên được đào tạo hơn là sinh ngôn ngữ ngẫu nhiên.
Có bốn khái niệm chung giúp nâng cao chất lượng phản hồi của LLM:
- RAG
- Fine-tuning
- N-shot prompting
- Prompt engineering
1. Sinh kết hợp truy xuất
RAG là tên gọi phức tạp cho một việc đơn giản mà ai cũng từng làm với ChatGPT: dán một đoạn văn bản vào ChatGPT và hỏi về nó.
Ví dụ điển hình là hỏi xem một sản phẩm còn hàng trên trang thương mại điện tử không, và chatbot sẽ tra cứu thông tin trong danh mục sản phẩm (thay vì trên toàn bộ Internet).
Về tốc độ phát triển và lấy thông tin thời gian thực, RAG là điều không thể thiếu.
Thông thường, RAG không ảnh hưởng đến việc chọn mô hình, nhưng bạn hoàn toàn có thể tạo một endpoint API LLM để truy vấn thông tin và trả lời, sử dụng endpoint này như một LLM riêng biệt.
Dùng RAG cho chatbot kiến thức thường dễ bảo trì hơn, vì bạn không cần fine-tune mô hình và cập nhật liên tục – điều này cũng giúp giảm chi phí.
2. Tinh chỉnh
Fine-tuning là cung cấp ví dụ cho mô hình để nó học cách thực hiện tốt một nhiệm vụ nhất định. Nếu bạn muốn nó nói về sản phẩm của mình thật tốt, bạn có thể cung cấp nhiều ví dụ về các cuộc gọi bán hàng thành công của công ty.
Nếu mô hình là mã nguồn mở, hãy tự hỏi liệu đội ngũ kỹ thuật của bạn có đủ khả năng để fine-tune một mô hình không.
Nếu mô hình là mã đóng và cung cấp dưới dạng dịch vụ – như GPT-4 hoặc Claude – thì thường kỹ sư của bạn có thể fine-tune mô hình tùy chỉnh qua API. Tuy nhiên, chi phí sẽ tăng đáng kể, nhưng gần như không cần bảo trì.
Nhưng với nhiều trường hợp, fine-tuning không phải là bước đầu tiên để tối ưu hóa mô hình.
Một ví dụ điển hình cho fine-tuning là xây dựng chatbot kiến thức cho thông tin tĩnh. Bằng cách cung cấp ví dụ về câu hỏi và câu trả lời, mô hình sẽ có thể trả lời chúng trong tương lai mà không cần tra cứu lại. Tuy nhiên, đây không phải là giải pháp thực tế cho thông tin thời gian thực.
3. Học n-shot
Cách nhanh nhất để cải thiện chất lượng phản hồi là cung cấp ví dụ ngay trong một lần gọi API LLM.
Zero-shot – không cung cấp ví dụ nào về câu trả lời mong muốn – là cách hầu hết chúng ta dùng ChatGPT. Thêm một ví dụ (one-shot) thường đủ để thấy chất lượng phản hồi cải thiện rõ rệt.
Nhiều hơn một ví dụ được gọi là n-shot. N-shot không thay đổi mô hình, khác với fine-tuning. Bạn chỉ đơn giản đưa ví dụ trước khi hỏi, mỗi lần đặt câu hỏi.
Nhưng không thể lạm dụng chiến lược này: LLM có giới hạn về kích thước ngữ cảnh và chi phí tính theo độ dài tin nhắn. Fine-tuning có thể loại bỏ nhu cầu dùng n-shot, nhưng mất nhiều thời gian để thực hiện đúng.
4. Kỹ thuật xây dựng prompt
Có các kỹ thuật prompt engineering khác, như chain-of-thought, buộc mô hình phải suy nghĩ thành tiếng trước khi trả lời.
Cũng có prompt chaining, giúp mô hình chia nhỏ nhiệm vụ phức tạp thành các bước nhỏ hơn bằng cách chạy nhiều prompt liên tiếp.
Các chiến lược này có thể tăng đáng kể chất lượng và độ tin cậy của phản hồi — đặc biệt với các nhiệm vụ cần nhiều suy luận — nhưng thường khiến phản hồi dài hơn, tốn nhiều token và chậm hơn.
Cách này nâng cao chất lượng câu trả lời, nhưng đổi lại thời gian phản hồi dài hơn, chi phí cao hơn và tốc độ chậm hơn.
Cách xây dựng LLM agent trong 6 bước
1. Xác định mục tiêu
Bước đầu tiên khi xây dựng AI agent hoặc chatbot là xác định rõ bạn muốn nó làm gì.
Làm rõ mục tiêu bạn muốn LLM agent đạt được, dù là hỗ trợ khách hàng, tạo nội dung hay xử lý nhiệm vụ cụ thể.
Xác định mục tiêu rõ ràng sẽ định hướng cách thiết lập và cấu hình agent.
2. Chọn nền tảng AI
Nền tảng AI tốt nhất sẽ phụ thuộc hoàn toàn vào mục tiêu và nhu cầu của bạn.
Chọn nền tảng phù hợp với yêu cầu, cân nhắc các yếu tố như khả năng tùy chỉnh, tích hợp, dễ sử dụng và hỗ trợ.
Nền tảng nên:
- Hỗ trợ trường hợp sử dụng bạn mong muốn
- Cung cấp các LLM ưu tiên của bạn
- Cung cấp khả năng tích hợp
3. Cấu hình LLM
Dựa trên tùy chọn của nền tảng, chọn LLM dựng sẵn hoặc tinh chỉnh mô hình cho nhiệm vụ chuyên biệt nếu cần.
Nhiều nền tảng cung cấp sẵn các mô hình ngôn ngữ đã được huấn luyện và sẵn sàng sử dụng.
Nếu bạn muốn tùy chỉnh việc sử dụng LLM, hãy đọc bài viết của chúng tôi về chọn LLM tùy chỉnh cho dự án AI từ kỹ sư tăng trưởng Patrick Hamelin.
4. Tích hợp công cụ
Hầu hết các nền tảng đều cung cấp tùy chọn tích hợp với các công cụ bên ngoài. Kết nối bất kỳ API, cơ sở dữ liệu hoặc tài nguyên nào mà tác nhân của bạn cần truy cập, như dữ liệu CRM hoặc thông tin thời gian thực.
5. Kiểm thử và hoàn thiện
Kiểm thử tác nhân kỹ lưỡng bằng công cụ kiểm thử tích hợp của nền tảng. Điều chỉnh các tham số, cách đặt câu hỏi và quy trình dựa trên kết quả kiểm thử để đảm bảo tác nhân hoạt động tốt trong thực tế.
6. Triển khai và giám sát
Sử dụng các công cụ giám sát của nền tảng để theo dõi các tương tác và hiệu suất của tác nhân sau khi triển khai.
Thu thập thông tin chi tiết và điều chỉnh thiết lập khi cần, tận dụng các cơ chế phản hồi mà nền tảng cung cấp.
Triển khai một tác nhân LLM tùy chỉnh
Các tác nhân LLM đang được các doanh nghiệp áp dụng rộng rãi – trong dịch vụ khách hàng, vận hành nội bộ và thương mại điện tử. Những công ty chậm áp dụng sẽ phải chịu hậu quả vì bỏ lỡ làn sóng AI.
Botpress là nền tảng tác nhân AI có khả năng mở rộng vô hạn, được xây dựng cho doanh nghiệp. Nền tảng của chúng tôi cho phép các nhà phát triển xây dựng tác nhân LLM với bất kỳ khả năng nào bạn cần.
Bộ bảo mật nâng cao của chúng tôi đảm bảo dữ liệu khách hàng luôn được bảo vệ và hoàn toàn do đội ngũ phát triển của bạn kiểm soát.
Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Miễn phí.
Hoặc liên hệ với đội ngũ của chúng tôi để tìm hiểu thêm.
Câu hỏi thường gặp
1. Sự khác biệt giữa tác nhân LLM và chatbot là gì?
Chatbot thường tuân theo các kịch bản hoặc luồng cố định, trong khi tác nhân LLM linh hoạt hơn. Tác nhân LLM sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để suy luận, truy xuất thông tin, sử dụng công cụ và đưa ra quyết định.
2. Tác nhân LLM có thể hoạt động mà không cần kết nối internet không?
Tác nhân LLM có thể hoạt động một phần mà không cần internet, nếu mọi thứ cần thiết (như mô hình ngôn ngữ và dữ liệu) đều chạy cục bộ. Tuy nhiên, hầu hết đều dựa vào các dịch vụ đám mây cho những thứ như dữ liệu thời gian thực, API bên ngoài hoặc kiến thức cập nhật.
3. Tác nhân LLM có luôn cần một hệ thống mô hình ngôn ngữ phía sau không?
Có, đó là thành phần cốt lõi. "LLM" trong tác nhân LLM là viết tắt của mô hình ngôn ngữ lớn. Nếu không có nó, tác nhân sẽ mất khả năng hiểu hoặc tạo ra ngôn ngữ tự nhiên.
4. Những hạn chế hoặc rủi ro chính khi sử dụng tác nhân LLM hiện nay là gì?
Chúng có thể tạo ra thông tin sai lệch, gặp khó khăn với các yêu cầu mơ hồ hoặc rò rỉ thông tin nhạy cảm nếu không được bảo vệ tốt. Ngoài ra, chúng chỉ thông minh dựa trên dữ liệu và thiết kế phía sau.
5. Ngành nào đang áp dụng tác nhân LLM nhanh nhất?
Dịch vụ khách hàng, hỗ trợ CNTT, y tế và bán hàng đang triển khai rất nhanh. Nói chung, bất kỳ lĩnh vực nào có nhiều công việc lặp đi lặp lại dựa trên ngôn ngữ đều có thể tự động hóa.
