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

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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 .

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.

Sự khác biệt giữa tác nhân AI và chatbot là gì?

Chatbot thường chỉ trò chuyện và trả lời câu hỏi. Mặt khác, một tác nhân AI có thể hiểu ý định, thực hiện hành động (như gọi API) và thực sự làm mọi việc cho bạn, chứ không chỉ nói suông.

Làm thế nào để tôi quyết định nên sử dụng nền tảng không cần mã hay mã tùy chỉnh?

Nếu bạn đang phát triển nhanh hoặc không có nguồn lực phát triển, các công cụ không cần mã là lựa chọn hoàn hảo cho hầu hết các trường hợp sử dụng. Hãy sử dụng mã tùy chỉnh khi bạn cần hành vi siêu cụ thể hoặc tích hợp hệ thống chặt chẽ.

Thông thường phải mất bao lâu để xây dựng một tác nhân AI có đầy đủ chức năng?

Nếu bạn đang sử dụng một nền tảng tốt như Botpress , bạn có thể chạy một hệ thống đơn giản trong một hoặc hai giờ. Một hệ thống phức tạp hơn với nhiều tích hợp có thể mất vài ngày đến một tuần.

Những trường hợp sử dụng tốt nhất để bắt đầu khi học cách xây dựng tác nhân AI là gì?

Hãy bắt đầu với công cụ tạo khách hàng tiềm năng, bot hỏi đáp hoặc công cụ lên lịch hẹn. Chúng đơn giản, cực kỳ hữu ích và hướng dẫn bạn những kiến thức nền tảng như ý định, bộ nhớ và trình kích hoạt API.

Làm thế nào để tôi có thể khiến AI của mình trở nên giống con người hơn mà không làm mất đi độ tin cậy?

Hãy sử dụng giọng điệu thân thiện, ghi nhớ thông tin người dùng và phản hồi một cách tự nhiên — nhưng luôn rõ ràng và đúng trọng tâm. Luôn hữu ích hơn là lúc nào cũng tỏ ra thông minh. Hãy xem xét một số cách khác để khiến các tác nhân AI nghe giống con người hơn .