Các kỹ năng bạn cần để xây dựng các tác nhân AI vào năm 2025

Hầu hết mọi người đều cho rằng việc xây dựng tác nhân AI đòi hỏi phải thành thạo học sâu, lý thuyết xác suất và có hiểu biết ở trình độ tiến sĩ về học máy. Rất may là điều đó không xảy ra.

Rào cản thực sự để gia nhập không phải là sự phức tạp về mặt kỹ thuật mà là sự hiểu biết về những điều thực sự quan trọng.

Với các trình xây dựng tác nhân AI hiện đại và các phương pháp hay nhất, LLMs đã trở thành nhiều hơn là chỉ là chatbot—chúng có thể tổng hợp kiến thức, tự động hóa quy trình làm việc và thực hiện các hành động thực tế.

Nhưng xây dựng một tác nhân AI tốt không chỉ là cắm một mô hình. Nó đòi hỏi các kỹ năng thực tế—thiết kế hội thoại, tích hợp API, gỡ lỗi và tối ưu hóa hiệu suất.

Hướng dẫn này sẽ phân tích chính xác những gì bạn cần biết để xây dựng các tác nhân AI hoạt động mà không phức tạp không cần thiết.

Xây dựng các tác nhân AI

Xây dựng các tác nhân tự động tùy chỉnh

Bắt đầu ngay

Không cần thẻ tín dụng

1. Nhận dạng ý định

Hầu hết các tác nhân AI thất bại không phải vì chúng tạo ra phản hồi không tốt mà vì chúng không hiểu ý người dùng. Nhận dạng ý định đảm bảo rằng các tác nhân AI phân loại đầu vào của người dùng một cách chính xác và phản hồi phù hợp.

Những điều cần học:

Cách AI phân loại thông tin đầu vào của người dùng thành các mục đích được xác định trước.
Phát hiện ý định dựa trên từ khóa so với phát hiện ý định dựa trên máy học.
Cấu trúc các ý định dự phòng để xử lý các trường hợp ngoại lệ và ngăn ngừa sự nhầm lẫn của AI.

Ví dụ về tình huống:

Vấn đề: Người dùng hỏi "Tôi có thể trả lại đơn hàng của mình không?" nhưng thay vào đó, tác nhân AI lại kích hoạt ý định "theo dõi đơn hàng".
Sửa lỗi: Đào tạo AI bằng nhiều ví dụ hơn về các biến thể ý định và tinh chỉnh khả năng nhận dạng thực thể.
Tác động: AI xác định chính xác "trở về" khác với "theo dõi", giúp cải thiện độ chính xác của phản hồi.

2. Xây dựng tác nhân AI không cần mã

Các công cụ xây dựng tác nhân không cần mã như Botpress , Voiceflow và LangChain giúp phát triển tác nhân AI dễ dàng hơn, nhưng để sử dụng hiệu quả các công cụ này đòi hỏi phải hiểu về thiết kế hội thoại, quản lý ngữ cảnh và kích hoạt API.

Những điều cần học:

Thiết kế các cuộc trò chuyện theo mạch lạc và mang lại cảm giác tự nhiên.
Sử dụng trí nhớ và các biến để làm cho cuộc trò chuyện trở nên năng động.
Kết nối các API và cơ sở dữ liệu bên ngoài để nâng cao chức năng của bot.

Ví dụ về tình huống:

Vấn đề: Chatbot tạo khách hàng tiềm năng yêu cầu tên công ty của người dùng nhưng lại quên mất trong quá trình trò chuyện.
Sửa lỗi: Lưu trữ tên công ty trong biến phiên để có thể tham chiếu động.
Tác động: Chatbot cá nhân hóa các tin nhắn tiếp theo, cải thiện trải nghiệm người dùng và tỷ lệ chuyển đổi.

Triển khai tác nhân AI?

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

Đọc ngay

Truy cập luôn miễn phí

3. Cơ bản về API

Một chatbot không có quyền truy cập API giống như một trợ lý thông minh không thể thực hiện hành động. API cho phép các tác nhân AI lấy dữ liệu, cập nhật hồ sơ, gửi tin nhắn và tự động hóa quy trình làm việc.

Những điều cần học:

Hiểu về REST API—điểm cuối, xác thực và cấu trúc yêu cầu/phản hồi.
Xử lý webhook để kích hoạt hành động khi sự kiện xảy ra.
Thực hiện các lệnh gọi API an toàn để ngăn chặn rò rỉ và lạm dụng dữ liệu.

Ví dụ về tình huống:

Vấn đề: Chatbot được cho là có thể cung cấp giá cổ phiếu theo thời gian thực nhưng luôn phản hồi bằng những con số mơ hồ.
Sửa lỗi: Kết nối chatbot với API thị trường chứng khoán trực tiếp thay vì dựa vào dữ liệu tĩnh được tải sẵn.
Tác động: Người dùng nhận được thông tin cập nhật về cổ phiếu chính xác, theo thời gian thực thay vì thông tin mơ hồ và không đúng ngữ cảnh.

4. Gỡ lỗi & Xử lý sự cố

Không có tác nhân AI nào là hoàn hảo. Lỗi, lỗi đánh lửa và phản hồi không chính xác sẽ xảy ra. Sự khác biệt giữa một nhà xây dựng AI giỏi và một người đang gặp khó khăn là biết cách chẩn đoán và khắc phục sự cố hiệu quả.

Những điều cần học:

Xác định phân loại ý định sai và tinh chỉnh dữ liệu đào tạo.
Gỡ lỗi API—theo dõi lỗi yêu cầu và sự cố xác thực.
Sử dụng nhật ký và lịch sử trò chuyện để xác định lý do tại sao tác nhân AI có hành vi bất ngờ.

Ví dụ về tình huống:

Sự cố: Chatbot ngừng phản hồi khi người dùng yêu cầu cung cấp thông tin chi tiết về sản phẩm.
Sửa lỗi: Kiểm tra nhật ký API và phát hiện khóa API đã hết hạn, khiến yêu cầu không thành công.
Tác động: Việc sửa khóa API sẽ khôi phục chức năng của chatbot, ngăn ngừa thời gian chết cho người dùng.

5. Đạo đức AI và Xử lý thiên vị

LLMs được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu internet, điều đó có nghĩa là chúng có thể thừa hưởng sự thiên vị, thông tin sai lệch hoặc hành vi không phù hợp. Phát triển AI có đạo đức là về việc hiểu những rủi ro này và thiết kế các biện pháp bảo vệ để đảm bảo các tác nhân AI vẫn chính xác, công bằng và có trách nhiệm.

Những điều cần học:

Xác định sự thiên vị trong kết quả đầu ra của AI và triển khai bộ lọc kiểm duyệt.
Thiết lập các rào cản để ngăn chặn những phản ứng có hại hoặc gây hiểu lầm.
Theo dõi vòng phản hồi của người dùng để liên tục cải thiện hành vi của AI.

Ví dụ về tình huống:

Vấn đề: Một trợ lý AI tài chính được hỏi "Tùy chọn vay nào là tốt nhất cho tôi?" nhưng lại ưu tiên các khoản vay lãi suất cao vì dữ liệu đào tạo của trợ lý này đại diện cho các chương trình khuyến mãi của bên cho vay thay vì lợi ích của người tiêu dùng.
Sửa lỗi: AI sẽ kiểm tra chéo các loại khoản vay để đảm bảo các khuyến nghị ưu tiên nhu cầu của người dùng hơn dữ liệu không thiên vị.
Tác động: Ngăn chặn sự thiên vị của thuật toán làm sai lệch các khuyến nghị và đảm bảo AI đưa ra lời khuyên công bằng, lấy người dùng làm trọng tâm.

6. Lập kế hoạch kiến trúc hệ thống

Xây dựng một tác nhân AI đơn lẻ thì dễ. Làm cho nhiều tác nhân làm việc cùng nhau hiệu quả? Đó là nơi kiến trúc quan trọng. Nếu không có kế hoạch phù hợp, các tác nhân AI sẽ trở nên tốn nhiều tài nguyên, không thể mở rộng quy mô và khó bảo trì.

Những điều cần học:

Cấu trúc các tác nhân AI để hoạt động độc lập hoặc là một phần của hệ thống nhiều tác nhân.
Quản lý trạng thái và bộ nhớ cho các cuộc hội thoại dài.
Thiết kế các tác nhân AI có thể tương tác với cơ sở dữ liệu bên ngoài và các công cụ tự động hóa.

Ví dụ về tình huống:

Vấn đề: Hệ thống tạo phiếu AI xử lý các truy vấn cơ bản, nhưng khi người dùng yêu cầu thông tin chi tiết về tài khoản, hệ thống không thể truy xuất dữ liệu từ CRM vì tác nhân cụ thể không có đủ quyền cần thiết.
Sửa lỗi: Hệ thống AI được thiết kế lại để phân quyền các truy vấn bị hạn chế cho một dịch vụ phụ trợ được ủy quyền thay vì thực hiện yêu cầu trực tiếp.
Tác động: AI vẫn an toàn trong khi vẫn cung cấp phản hồi hữu ích , chuyển giao các yêu cầu nhạy cảm một cách liền mạch mà không làm gián đoạn luồng hội thoại.

7. Tối ưu hóa hiệu suất

Phản hồi chậm của AI và chi phí API cao làm giảm trải nghiệm của người dùng. Tối ưu hóa hiệu suất đảm bảo các tác nhân AI phản hồi nhanh chóng, hiệu quả và không có chi phí xử lý không cần thiết.

Những điều cần học:

Giảm độ trễ trong các cuộc gọi API bằng cách lưu trữ dữ liệu được yêu cầu thường xuyên.
Điều chỉnh các thông số LLM (nhiệt độ, giới hạn mã thông báo) để đạt hiệu quả.
Tối ưu hóa việc thực hiện quy trình công việc để tránh các vòng lặp không cần thiết hoặc các truy vấn trùng lặp.

Ví dụ về tình huống:

Vấn đề: Một bot Hỏi đáp sử dụng AI mất 5 giây và tốn thêm 0,2 đô la để trả lời các câu hỏi đơn giản, gây khó chịu cho người dùng và ví tiền của bạn về lâu dài.
Sửa lỗi: Hệ thống lưu trữ bộ nhớ đệm các phản hồi thường xuyên và ưu tiên logic dựa trên quy tắc cho các truy vấn phổ biến thay vì gửi mọi thứ đến một LLM .
Tác động: Thời gian phản hồi giảm xuống dưới 1 giây , cải thiện trải nghiệm của người dùng và giảm chi phí API.

8. CI/CD cho các tác nhân AI

Các tác nhân AI cần cập nhật liên tục—cho dù đó là ý định mới, tích hợp API hay cải tiến mô hình. Nếu không có quy trình CI/CD phù hợp, việc triển khai các thay đổi sẽ trở nên lộn xộn và dễ xảy ra lỗi.

Những điều cần học:

Tự động hóa thử nghiệm tác nhân AI để phát hiện sự cố trước khi triển khai.
Sử dụng kiểm soát phiên bản để theo dõi và quản lý các thay đổi trong quy trình làm việc AI.
Triển khai các bản cập nhật mà không làm hỏng chức năng hiện có.

Ví dụ:

Vấn đề: Bản cập nhật chatbot làm gián đoạn luồng người dùng quan trọng nhưng không có hệ thống khôi phục nào được triển khai .
Sửa lỗi: Việc triển khai quy trình CI/CD đảm bảo các phiên bản mới được thử nghiệm trong môi trường thử nghiệm trước khi đưa vào sử dụng .
Tác động: Quá trình cập nhật diễn ra mượt mà hơn, an toàn hơn và có thể đảo ngược ngay lập tức khi có sự cố.

9. MLOps & Quản lý dữ liệu

Các tác nhân AI sẽ cải thiện khi chúng học hỏi từ các tương tác thực tế của người dùng , nhưng việc quản lý dữ liệu kém có thể dẫn đến sự trôi dạt, phản hồi lỗi thời hoặc chu kỳ đào tạo không hiệu quả.

Những điều cần học:

Quản lý cơ sở kiến thức và vòng phản hồi để cải thiện tác nhân.
Đảm bảo quy trình làm việc được cập nhật dữ liệu sạch và có liên quan.
Sử dụng ghi nhật ký và giám sát để theo dõi độ chính xác của AI và mức độ hài lòng của người dùng.

Ví dụ về tình huống:

Vấn đề: Chatbot liên tục cung cấp thông tin chính sách lỗi thời vì nó dựa vào tập dữ liệu tĩnh.
Bản sửa lỗi: AI được cập nhật bằng mô -đun tạo dữ liệu tăng cường truy xuất (RAG) có chức năng kéo dữ liệu mới nhất từ CMS của công ty thông qua cơ sở kiến thức .
Tác động: Bot luôn cung cấp phản hồi chính xác, theo thời gian thực mà không cần can thiệp thủ công.

10. Bảo mật và tuân thủ

Các tác nhân AI xử lý dữ liệu nhạy cảm, lệnh gọi API và tương tác của người dùng —việc bảo mật chúng là điều cần thiết để ngăn chặn vi phạm dữ liệu, sử dụng sai mục đích hoặc lỗi tuân thủ.

Những điều cần học:

Bảo mật các lệnh gọi API và phương thức xác thực để ngăn chặn truy cập trái phép.
Triển khai xác thực đầu vào để ngăn chặn các cuộc tấn công tiêm mã độc ngay lập tức.
Đảm bảo tuân thủ các quy định như GDPR, SOC 2 và các hướng dẫn cụ thể của ngành.

Ví dụ về tình huống:

Vấn đề: Trợ lý AI bán hàng làm lộ dữ liệu khách hàng nhạy cảm vì phản hồi API không được lọc đúng cách.
Sửa lỗi: Hệ thống được cập nhật để xóa các trường nhạy cảm trước khi gửi phản hồi, đảm bảo không có thông tin riêng tư nào bị lộ .
Tác động: AI vẫn tuân thủ, an toàn và được người dùng tin cậy .

11. Luôn cập nhật

Công nghệ AI phát triển nhanh chóng. Những gì hiệu quả ngày nay có thể trở nên lỗi thời sau sáu tháng. Những người xây dựng AI giỏi nhất không chỉ có kỹ năng mà còn luôn học hỏi. Chỉ dựa vào chatbot để trả lời sẽ làm bạn chậm lại khi sự đổi mới thực sự đang diễn ra trong các diễn đàn dành cho nhà phát triển, các bài báo nghiên cứu và cộng đồng nguồn mở.

Làm thế nào để luôn dẫn đầu:

Theo dõi các bài báo nghiên cứu về AI, kho lưu trữ GitHub và diễn đàn dành cho nhà phát triển để theo dõi những đột phá mới.
Đăng ký nhận bản tin như Import AI , The Neuron và blog của Hugging Face để nhận thông tin chuyên sâu thường xuyên.
Hãy chú ý đến các bản cập nhật của Hugging Face, Botpress và LangChain để tận dụng các mô hình và công cụ mới nhất.