Giới thiệu về các tác nhân AI nguồn mở

Thông minh LLMs đang mở ra những khả năng mới cho quy trình làm việc thông minh. Những 'quy trình làm việc thông minh' do AI điều khiển này, hay các tác nhân AI, đơn giản hóa các tác vụ và quá trình ra quyết định—giúp việc xây dựng các tác nhân AI tự động hóa và tối ưu hóa quy trình làm việc trở nên dễ dàng hơn.

Hãy tưởng tượng việc xây dựng quy trình làm việc AI với các khả năng đặc biệt có thể viết báo cáo, phân tích dữ liệu hoặc thậm chí quản lý nhiệm vụ mà không cần phải chi quá nhiều tiền cho các công cụ độc quyền.

Các tác nhân AI nguồn mở giúp điều này trở nên khả thi, cung cấp các giải pháp có thể tùy chỉnh, tiết kiệm chi phí để tự động hóa quy trình làm việc và giải quyết các vấn đề phức tạp. Hãy cùng khám phá cách chúng hoạt động và lý do tại sao chúng là công cụ chuyển đổi cho cả nhà phát triển và doanh nghiệp.

AI nguồn mở là gì?

Một tác nhân AI nguồn mở là một hệ thống chạy bằng AI được xây dựng trên mã nguồn công khai, cho phép tùy chỉnh và kiểm soát hoàn toàn. Không giống như các giải pháp độc quyền, các tác nhân này có thể được sửa đổi, mở rộng và triển khai mà không có hạn chế.

Họ tận dụng các mô hình ngôn ngữ lớn ( LLMs ) và API bên ngoài để thực hiện các tác vụ một cách tự động. Không có chi phí cấp phép hoặc khóa nhà cung cấp, các tác nhân AI nguồn mở cung cấp một giải pháp thay thế linh hoạt, do cộng đồng thúc đẩy cho AI độc quyền.

Lợi ích của các tác nhân AI nguồn mở

Các tác nhân AI nguồn mở đang ngày càng trở nên phổ biến vì ba lý do chính: tiết kiệm chi phí, minh bạch và linh hoạt. Hãy cùng khám phá cách những lợi thế này chuyển thành lợi ích thực tế.

AI tiết kiệm chi phí

Các tác nhân AI nguồn mở loại bỏ chi phí cao liên quan đến phí cấp phép và nền tảng độc quyền. Bằng cách sử dụng các khuôn khổ và công cụ có sẵn miễn phí, các nhà phát triển có thể xây dựng, thử nghiệm và triển khai các tác nhân mà không phải chịu chi phí đáng kể.

Ví dụ, một nhóm nghiên cứu của trường đại học có thể sử dụng các tác nhân AI nguồn mở cho các thí nghiệm mà không cần giấy phép thương mại đắt tiền, cho phép tham gia rộng rãi hơn vào hoạt động đổi mới.

Đường ống dẫn chất trong suốt

Với các tác nhân AI nguồn mở, mọi thành phần hệ thống đều có thể nhìn thấy và sửa đổi được, đảm bảo các nhà phát triển có cái nhìn sâu sắc về cách tác nhân đưa ra quyết định và xử lý thông tin.

Ví dụ, trong tài chính, tính minh bạch cho phép kiểm toán chặt chẽ các quy trình ra quyết định, đảm bảo tuân thủ và giảm nguy cơ sai lệch thuật toán. 

Sự minh bạch như vậy giúp các nhà phát triển tạo ra các giải pháp đạo đức hơn, đáng tin cậy hơn và phù hợp với ngành hơn.

Không có nhà cung cấp khóa

Không giống như các giải pháp nguồn đóng, thường khóa người dùng vào hệ sinh thái của họ, khiến việc chuyển đổi nhà cung cấp hoặc di chuyển các giải pháp trở nên khó khăn."

Ví dụ, các nền tảng CRM độc quyền thường khóa người dùng vào hệ sinh thái của họ bằng cách gây khó khăn cho việc xuất dữ liệu khách hàng hoặc tích hợp các công cụ của bên thứ ba, trong khi các giải pháp thay thế nguồn mở mang lại tính linh hoạt và khả năng kiểm soát. 

Các tác nhân AI nguồn mở được xây dựng trên các khuôn khổ có khả năng tương tác và mở rộng, cho phép người dùng thích ứng với các công nghệ mới hoặc các yêu cầu thay đổi mà không bị hạn chế.

Cách chọn một tác nhân AI nguồn mở

Các yêu cầu chung đối với một tác nhân AI nguồn mở tốt, mặc dù phụ thuộc rất nhiều vào người dùng và trường hợp sử dụng, có thể được chia thành các câu hỏi sau đây để giúp bạn chọn được tùy chọn tốt nhất.

‍

Cách sử dụng bảng này: 

• Đánh giá: Sử dụng bảng để so sánh các tác nhân AI nguồn mở trên các danh mục chính như chức năng, tính dễ sử dụng và tính linh hoạt.
• Bộ lọc: Tập trung vào những câu hỏi có liên quan nhất đến nhu cầu dự án của bạn (ví dụ: hiệu suất cho các tác vụ tốn nhiều tài nguyên hoặc bảo mật cho dữ liệu nhạy cảm).
• Quyết định: Xác định tác nhân phù hợp nhất với các ưu tiên, tính năng cân bằng, khả năng mở rộng và các cân nhắc về mặt đạo đức của bạn.

Ví dụ về các tác nhân AI nguồn mở

Bây giờ chúng ta đã hiểu được lợi ích của các tác nhân AI nguồn mở, hãy cùng khám phá các công cụ thực tế hiện có. Các công cụ này đáp ứng các nhu cầu khác nhau, từ tự động hóa tác vụ đến phát triển phần mềm và làm nổi bật tính linh hoạt của hệ sinh thái nguồn mở.

_1. Tự động GPT

Tự động- GPT là một ứng dụng mã nguồn mở thử nghiệm chứng minh khả năng tự động của GPT -4 mô hình ngôn ngữ. Nó liên kết với nhau GPT -4 "suy nghĩ" để tự động thực hiện nhiệm vụ và đạt được mục tiêu do người dùng xác định.

Các tính năng chính:

• Thực hiện nhiệm vụ một cách tự động mà không cần sự can thiệp của con người.
• Duyệt Internet để thu thập dữ liệu và thông tin.
• Đọc và ghi tệp, giúp ích cho việc tóm tắt và lập tài liệu nhiệm vụ.

Chống:

• Tiêu tốn nhiều tài nguyên: Yêu cầu sức mạnh tính toán đáng kể.
• Hành vi không thể đoán trước: Tính tự chủ của nó có thể dẫn đến những hành động không mong muốn hoặc không lường trước.

2. BabyAGI

BabyAGI là một triển khai nhẹ của các khái niệm AGI, được thiết kế để tạo, ưu tiên và thực hiện các tác vụ một cách linh hoạt dựa trên một mục tiêu bao quát duy nhất.

Các tính năng chính:

• Hướng đến mục tiêu, tạo ra các nhiệm vụ phù hợp với mục tiêu cụ thể.
• Ưu tiên và quản lý nhiệm vụ một cách linh hoạt.
• Tích hợp dễ dàng với các API như Pinecone để có thêm chức năng.

Chống:

• Xử lý độ phức tạp hạn chế: Gặp khó khăn khi xử lý các nhiệm vụ có nhiều mặt hoặc cực kỳ phức tạp.
• Phụ thuộc API: Yêu cầu truy cập vào các dịch vụ bên ngoài, có thể phát sinh chi phí.

3. Đại lý GPT

AgentGPT cho phép người dùng triển khai các tác nhân AI tự động trực tiếp trong môi trường trình duyệt. Các tác nhân này được giao mục tiêu và cố gắng đạt được chúng theo từng bước, với phản hồi theo thời gian thực.

Các tính năng chính:

• Không cần cài đặt; chạy trực tiếp trên trình duyệt của bạn.
• Mục tiêu và tên tác nhân có thể tùy chỉnh.
• Thực hiện tác vụ theo thời gian thực và vòng lặp phản hồi.

Chống:

• Giới hạn bởi trình duyệt: Có những hạn chế về hiệu suất và khả năng trong môi trường dựa trên trình duyệt.

4. GPT - Kỹ sư

GPT -Engineer là một công cụ để chỉ định các yêu cầu phần mềm và tạo mã dựa trên chúng. Nó hợp lý hóa quá trình phát triển với phương pháp tiếp cận lập trình theo kiểu đàm thoại, lặp đi lặp lại.

Các tính năng chính:

• Tạo mã theo yêu cầu.
• Hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình.
• Phát triển tương tác thông qua các lời nhắc lặp đi lặp lại.

Chống:

• Chất lượng mã có thể thay đổi: Đầu ra có thể cần được xem xét thủ công kỹ lưỡng.
• Hạn chế về bối cảnh: Gặp khó khăn trong việc hiểu các yêu cầu chi tiết của dự án.

5. Jarvis

Jarvis là trợ lý mã nguồn mở được thiết kế để tăng năng suất trong mã hóa, gỡ lỗi và phân tích dữ liệu. Nó tích hợp liền mạch với các công cụ phát triển để cung cấp hỗ trợ theo thời gian thực.

Các tính năng chính:

• Hỗ trợ tạo mã, gỡ lỗi và thử nghiệm.
• Cung cấp hỗ trợ cho việc giải thích và trực quan hóa dữ liệu.
• Hoạt động tốt với các môi trường phát triển phổ biến.

Chống:

• Phụ thuộc vào công cụ: Hoạt động tốt nhất với các tích hợp cụ thể.
• Đường cong học tập: Người dùng có thể cần thời gian để sử dụng đầy đủ mọi tính năng.

Khám phá sự đơn giản của tự động hóa AI

Xây dựng các tác nhân AI từ đầu có nghĩa là phải xử lý cơ sở hạ tầng, tích hợp và thiết lập phức tạp. Nếu bạn muốn bỏ qua thuật ngữ chuyên ngành, Botpress cung cấp một cách không cần mã để tạo và triển khai quy trình làm việc hỗ trợ AI một cách dễ dàng.

Với khả năng AI tích hợp, tích hợp liền mạch và lưu trữ được quản lý, Botpress loại bỏ sự ma sát từ quá trình phát triển AI. Triển khai các tác nhân trên WhatsApp , Slack , Và Messenger chỉ với vài cú nhấp chuột.

Hãy bắt đầu ngay hôm nay —hoàn toàn miễn phí.

Câu hỏi thường gặp

1. Làm thế nào để duy trì và cập nhật tác nhân AI theo thời gian khi các mối phụ thuộc phát triển?

Để duy trì và cập nhật tác nhân AI theo thời gian, bạn nên theo dõi các bản cập nhật trong các phần phụ thuộc (như thư viện hoặc API), áp dụng phiên bản ngữ nghĩa thông qua Git hoặc VCS khác và thường xuyên chạy thử nghiệm hồi quy để đảm bảo hiệu suất liên tục khi các thành phần thượng nguồn thay đổi.

2. Những lo ngại chính về bảo mật khi sử dụng tác nhân AI nguồn mở là gì?

Những lo ngại chính về bảo mật khi sử dụng tác nhân AI nguồn mở bao gồm lỗ hổng trong thư viện của bên thứ ba, việc lộ dữ liệu nhạy cảm thông qua các đầu vào hoặc nhật ký không an toàn, và thiếu cơ chế bảo mật hộp cát. Bạn nên luôn kiểm tra các phụ thuộc và tránh xử lý dữ liệu riêng tư mà không được mã hóa.

3. Tôi có thể tinh chỉnh tác nhân AI nguồn mở bằng dữ liệu của riêng mình không?

Có, bạn có thể tinh chỉnh một tác nhân AI nguồn mở bằng dữ liệu của riêng mình, miễn là mô hình cơ bản hỗ trợ tinh chỉnh. Bạn sẽ cần quyền truy cập vào các tập dữ liệu sạch, được gắn nhãn và các công cụ như Hugging Face Máy biến áp và bạn nên đánh giá hiệu suất trước và sau khi điều chỉnh để xác thực mức tăng.

4. Có thể tích hợp các tác nhân AI với các tác nhân không? LLM API hoặc công cụ (ví dụ: tự động hóa quy trình bằng robot)?

Có, các tác nhân AI có thể được tích hợp với các tác nhân không LLM các công cụ như hệ thống RPA, cơ sở dữ liệu hoặc API REST thông qua các giao thức chuẩn (HTTP, gRPC, webhooks). Điều này cho phép tác nhân kích hoạt các hành động như gửi biểu mẫu hoặc tạo báo cáo như một phần của quy trình tự động hóa rộng hơn.

5. Làm thế nào các doanh nghiệp nhỏ có thể tận dụng các tác nhân AI nguồn mở mà không cần đội ngũ kỹ thuật?

Các doanh nghiệp nhỏ không có đội ngũ kỹ thuật có thể tận dụng các tác nhân AI nguồn mở bằng cách sử dụng các nền tảng không cần mã hoặc mã thấp như Botpress , tách biệt cơ sở hạ tầng và cung cấp trình xây dựng kéo và thả cùng tích hợp cắm và chạy.