Hướng dẫn đầy đủ về LLM Đặc vụ (2025)

Mô hình ngôn ngữ 

Mô hình ngôn ngữ thường được coi là "bộ não" của một LLM đại lý. Chất lượng và quy mô của nó ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của LLM đại lý.

Đây là một thuật toán phức tạp được đào tạo trên các tập dữ liệu văn bản khổng lồ, cho phép nó hiểu ngữ cảnh, nhận dạng các mẫu và đưa ra các phản hồi mạch lạc và phù hợp với ngữ cảnh.

• Xác định và học các mẫu ngôn ngữ
• Có được mức độ nhận thức theo ngữ cảnh (nhờ vào dữ liệu đào tạo khổng lồ của nó)
• Thích ứng với nhiều lĩnh vực khác nhau và xử lý nhiều chủ đề khác nhau

Mô hình ngôn ngữ xác định độ sâu, độ chính xác và tính phù hợp của phản hồi, tạo thành nền tảng cho khả năng ngôn ngữ của tác nhân. 

Ký ức

Bộ nhớ đề cập đến khả năng lưu giữ thông tin từ các tương tác trước đây, như sự kiện, sở thích của người dùng hoặc chủ đề trong các phiên. 

Điều này giúp tăng cường khả năng hiểu ngữ cảnh của tác nhân và khiến cuộc trò chuyện trở nên liên tục và phù hợp hơn. 

Trong một số thiết lập, bộ nhớ cho phép tác nhân lưu giữ thông tin theo thời gian. Điều này hỗ trợ tương tác dài hạn, trong đó tác nhân "học" từ hành vi hoặc sở thích lặp lại của người dùng – mặc dù điều này thường được quy định về quyền riêng tư và tính liên quan.

Sử dụng công cụ

Việc sử dụng công cụ của nó mất một LLM tác nhân từ cuộc trò chuyện đến hành động. 

MỘT LLM tác nhân có thể tích hợp với các 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 theo thời gian thực, thực hiện các hành động bên ngoài hoặc truy cập vào các cơ sở dữ liệu chuyên biệt, giúp chúng có khả năng cung cấp thông tin theo thời gian thực. Điều này bao gồm:

• Gọi API
• Thu thập dữ liệu trực tiếp, như cập nhật thời tiết hoặc giá cổ phiếu
• Lên 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 cho phép LLM tác nhân chuyển từ hệ thống thụ động, dựa trên kiến thức sang một bên tham gia tích cực có khả năng giao tiếp với các hệ thống khác.

Kế hoạch 

Lập kế hoạch là khả năng của một LLM tác nhân chia nhỏ các nhiệm vụ phức tạp thành một loạt các bước dễ quản lý. 

MỘT LLM Người đại diện có thể lập kế hoạch có hoặc không có phản hồi. Sự khác biệt là gì?

• Lập kế hoạch mà không có phản hồi có nghĩa là LLM tác nhân sẽ tạo ra một kế hoạch dựa trên hiểu biết ban đầu của mình. Nó nhanh hơn và đơn giản hơn, nhưng thiếu khả năng thích ứng.
• Lập kế hoạch với phản hồi có nghĩa là LLM tác nhân có thể liên tục tinh chỉnh kế hoạch của mình, lấy thông tin đầu vào từ môi trường. Nó phức tạp hơn, nhưng linh hoạt hơn nhiều và cải thiện hiệu suất theo thời gian. 

Bằng cách lập kế hoạch, một LLM tác nhân có thể tạo ra các luồng logic tiến dần đến giải pháp, giúp xử lý các yêu cầu phức tạp hiệu quả hơn.

Các tác nhân đàm thoại

Các loại tác nhân này tham gia vào cuộc đối thoại tự nhiên với người dùng – họ thường cung cấp thông tin, trả lời câu hỏi và hỗ trợ nhiều nhiệm vụ khác nhau. 

Các tác nhân này dựa vào LLMs để hiểu và tạo ra những phản ứng giống con người. 

Ví dụ: Nhân viên hỗ trợ khách hàng và chatbot chăm sóc sức khỏe

Các tác nhân hướng nhiệm vụ

Tập trung vào việc thực hiện các nhiệm vụ cụ thể hoặc đạt được các mục tiêu được xác định trước, các tác nhân này tương tác với người dùng để hiểu nhu cầu của họ và sau đó thực hiện các hành động để đáp ứng các nhu cầu đó.

Ví dụ: Trợ lý AI và bot HR

Các đại lý sáng tạo

Có khả năng tạo ra nội dung gốc và sáng tạo như tác phẩm nghệ thuật, âm nhạc hoặc văn bản, các tác nhân này sử dụng LLMs để hiểu được sở thích và phong cách nghệ thuật của con người, cho phép họ tạo ra nội dung được khán giả đón nhận. 

Ví dụ: Công cụ tạo nội dung và công cụ tạo hình ảnh (như Dall-E )

Các tác nhân cộng tác

Các tác nhân này làm việc cùng con người để hoàn thành các mục tiêu hoặc nhiệm vụ chung, tạo điều kiện thuận lợi cho việc giao tiếp, phối hợp và hợp tác giữa các thành viên trong nhóm hoặc giữa con người và máy móc. 

LLMs có thể hỗ trợ các tác nhân cộng tác bằng cách hỗ trợ ra quyết định, tạo báo cáo hoặc cung cấp thông tin chi tiết.

Ví dụ: Hầu hết các tác nhân AI doanh nghiệp và chatbot quản lý dự án

Hỗ trợ khách hàng

LLM Các tác nhân được sử dụng rộng rãi trong hỗ trợ khách hàng để xử lý các câu hỏi thường gặp, khắc phục sự cố và cung cấp hỗ trợ 24/7. 

Các nhân viên này có thể tương tác với khách hàng theo thời gian thực, cung cấp trợ giúp ngay lập tức hoặc chuyển các yêu cầu phức tạp tới nhân viên.

Xem thêm: Chatbot dịch vụ khách hàng là gì?

Bán hàng và tạo khách hàng tiềm năng

Trong bán hàng, LLM Các tác nhân được sử dụng để tạo khách hàng tiềm năng bằng AI — họ thậm chí có thể đánh giá khách hàng tiềm năng sau đó bằng cách thu hút khách hàng tiềm năng vào các cuộc trò chuyện, đánh giá nhu cầu và thu thập thông tin có giá trị. 

Họ cũng có thể tự động hóa các tương tác tiếp theo, gửi các đề xuất được cá nhân hóa hoặc thông tin sản phẩm dựa trên sở thích của khách hàng. 

Xem thêm: Cách sử dụng AI cho bán hàng

Hỗ trợ nội bộ: Nhân sự và CNTT

Để hỗ trợ nội bộ, LLM Các tác nhân hợp lý hóa các quy trình của HR và CNTT bằng cách xử lý các câu hỏi chung từ nhân viên. Trong HR, họ trả lời các câu hỏi về các chủ đề như phúc lợi, chính sách nghỉ phép và bảng lương, trong khi trong CNTT, họ cung cấp dịch vụ khắc phục sự cố cho các vấn đề kỹ thuật cơ bản hoặc tự động hóa các tác vụ thường xuyên như thiết lập tài khoản. 

Điều này cho phép các nhóm nhân sự và CNTT tập trung vào những trách nhiệm phức tạp hơn, thay vì những công việc lặp đi lặp lại.

Xem thêm: Các tác nhân AI tốt nhất cho HR

Xác định mục tiêu

Bước đầu tiên trong việc xây dựng một tác nhân AI hoặc chatbot là xác định chính xác mục đích mà bạn muốn nó thực hiện.

Làm rõ những gì bạn muốn LLM đại lý cần đạt được, cho dù đó là hỗ trợ giải đáp thắc mắc của khách hàng, tạo nội dung hay xử lý các nhiệm vụ cụ thể. 

Việc xác định mục tiêu rõ ràng sẽ định hình cách thiết lập và cấu hình của tác nhân.

Chọn một nền tảng AI

Nền tảng AI tốt nhất sẽ hoàn toàn phụ thuộc vào mục tiêu và nhu cầu của bạn. 

Chọn một nền tảng phù hợp với yêu cầu của bạn, cân nhắc các yếu tố như tùy chọn tùy chỉnh, khả năng tích hợp, dễ sử dụng và hỗ trợ. 

Nền tảng này phải:

• Hỗ trợ trường hợp sử dụng mong muốn của bạn
• Cung cấp những gì bạn ưa thích LLMs
• Cung cấp khả năng tích hợp

Triển khai Chatbot AI?

Đọc Bản thiết kế của chúng tôi để triển khai tác nhân AI

Đọc ngay

Truy cập luôn miễn phí

Cấu hình LLM

Dựa trên các tùy chọn của nền tảng, hãy chọn một nền tảng được xây dựng sẵn LLM hoặc tinh chỉnh mô hình cho các nhiệm vụ chuyên biệt nếu cần thiết. 

Nhiều nền tảng cung cấp các mô hình ngôn ngữ tích hợp đã được đào tạo sẵn và sẵn sàng sử dụng.

Nếu bạn quan tâm đến việc tùy chỉnh LLM sử dụng, hãy đọc bài viết của chúng tôi về việc lựa chọn tùy chọn LLM tùy chỉnh cho dự án AI của bạn từ kỹ sư phát triển của chúng tôi, Patrick Hamelin .

Tích hợp công cụ 

Hầu hết các nền tảng đều cung cấp tùy chọn tích hợp cho các công cụ bên ngoài. Kết nối bất kỳ API, cơ sở dữ liệu hoặc tài nguyên nào mà đại lý của bạn cần truy cập, chẳng hạn như dữ liệu CRM hoặc thông tin thời gian thực.

Kiểm tra và tinh chỉnh

Kiểm tra tác nhân kỹ lưỡng bằng các công cụ kiểm tra tích hợp sẵn của nền tảng. Điều chỉnh các thông số, cách diễn đạt nhanh và quy trình làm việc dựa trên kết quả kiểm tra để đảm bảo tác nhân hoạt động tốt trong các tình huống thực tế.

Triển khai và giám sát 

Sử dụng các công cụ giám sát của nền tảng để theo dõi tương tác và hiệu suất của tác nhân sau khi triển khai. 

Thu thập thông tin chi tiết và tinh chỉnh thiết lập khi cần, tận dụng mọi cơ chế phản hồi do nền tảng cung cấp.