7 loại chính của tác nhân AI [có ví dụ]

1. Tác nhân phản xạ đơn giản

Một tác nhân phản xạ đơn giản là một hệ thống AI đưa ra quyết định chỉ dựa trên dữ liệu đầu vào hiện tại từ môi trường của nó.

Nó sử dụng một tập hợp các quy tắc điều kiện-hành động để ánh xạ các đầu vào quan sát được thành các phản hồi cụ thể. Khi phát hiện ra một trạng thái nhất định trong môi trường, nó sẽ thực thi quy tắc tương ứng.

Nó không có bộ nhớ hoặc mô hình nội bộ về thế giới — vì vậy nó chỉ có thể hoạt động hiệu quả trong môi trường có thể quan sát đầy đủ, nơi mọi quyết định có thể được đưa ra chỉ dựa trên dữ liệu đầu vào hiện tại.

Ví dụ về các tác nhân phản xạ đơn giản

• Một bộ điều chỉnh nhiệt độ bật chế độ sưởi ấm nếu trời quá lạnh
• Một con robot quay lại khi nó chạm vào tường (xin chào, Roomba với một con mèo trên đỉnh)
• Một chatbot cơ bản trả lời “Xin chào!” khi người dùng nói “Xin chào”

‍

2. Tác nhân phản xạ dựa trên mô hình

Tác nhân phản xạ dựa trên mô hình là tác nhân AI đưa ra quyết định dựa trên cả dữ liệu đầu vào hiện tại và mô hình nội bộ của thế giới.

Không giống như các tác nhân phản xạ đơn giản, loại này theo dõi trạng thái của môi trường theo thời gian . Nó sử dụng một mô hình — về cơ bản là thông tin được lưu trữ về cách thế giới hoạt động — để lấp đầy khoảng trống khi môi trường không thể quan sát đầy đủ.

Khi nhận được đầu vào mới, nó sẽ cập nhật trạng thái bên trong, tham khảo các quy tắc điều kiện-hành động và chọn phản hồi tốt nhất dựa trên cả nhận thức hiện tại và những gì nó biết từ các tương tác trước đó.

Ví dụ về các tác nhân phản xạ dựa trên mô hình

• Một robot hút bụi có thể ghi nhớ cách bố trí của một căn phòng và tránh những khu vực đã được làm sạch
• Một tác nhân LLM tiếp tục cuộc trò chuyện trong khi theo dõi các thông tin đầu vào trước đó của người dùng
• Một trò chơi AI phản ứng không chỉ với những gì nó nhìn thấy mà còn với những gì nó biết từ trước đó trong trận đấu

‍

3. Đại lý học tập

Tác nhân học tập là tác nhân AI có khả năng cải thiện hiệu suất theo thời gian bằng cách học hỏi từ kinh nghiệm của mình.

Nó có bốn thành phần chính : yếu tố học tập, yếu tố thực hiện, yếu tố phê bình và yếu tố tạo vấn đề.

Yếu tố hiệu suất chọn hành động, trong khi yếu tố học tập điều chỉnh hành vi của nó dựa trên phản hồi. Nhà phê bình đánh giá kết quả của hành động bằng cách sử dụng một tiêu chuẩn được xác định trước và trình tạo vấn đề gợi ý các hành động mới để thử nhằm học tốt hơn.

Cấu trúc này cho phép tác nhân thích ứng với những thay đổi , tinh chỉnh chiến lược và hoạt động hiệu quả ngay cả trong môi trường xa lạ.

Ví dụ về các tác nhân học tập

• Một tác nhân AI tiền điện tử điều chỉnh các chiến lược giao dịch dựa trên hiệu suất thị trường
• Một công cụ đề xuất tốt hơn trong việc đề xuất sản phẩm dựa trên hành vi của người dùng
• Một chatbot chăm sóc sức khỏe học hỏi từ các tương tác của bệnh nhân để cải thiện độ chính xác phân loại

‍

4. Đại lý dựa trên tiện ích

Tác nhân dựa trên tiện ích là tác nhân AI lựa chọn hành động dựa trên kết quả dự kiến sẽ mang lại giá trị hoặc “tiện ích” tổng thể cao nhất.

Thay vì chỉ nhắm tới việc đạt được mục tiêu, tác nhân này sẽ đánh giá nhiều kết quả khả thi khác nhau và chọn kết quả tối đa hóa hàm tiện ích được xác định trước.

Điều này cho phép nó xử lý các tình huống có nhiều cách để đạt được mục tiêu hoặc phải đánh đổi . Nó đòi hỏi khả năng so sánh các lựa chọn, dự đoán hậu quả và xếp hạng kết quả dựa trên sở thích hoặc ưu tiên.

5. Đại lý phân cấp

Tác nhân phân cấp là tác nhân AI tổ chức quá trình ra quyết định của mình thành nhiều lớp hoặc cấp độ , với các cấp độ cao hơn xử lý các mục tiêu trừu tượng và các cấp độ thấp hơn quản lý các hành động cụ thể.

Tác nhân này chia các nhiệm vụ phức tạp thành các nhiệm vụ nhỏ hơn , với mỗi cấp độ của hệ thống phân cấp chịu trách nhiệm cho một phạm vi ra quyết định khác nhau.

Các lớp cấp cao có thể lập kế hoạch chiến lược dài hạn, trong khi các lớp thấp hơn xử lý dữ liệu cảm biến tức thời và phản hồi theo thời gian thực. Giao tiếp chảy giữa các lớp, cho phép tác nhân phối hợp các mục tiêu rộng với việc thực hiện chi tiết.

Cấu trúc này giúp quản lý dễ dàng hơn tính phức tạp và khả năng mở rộng quy mô hành vi trong nhiều khung thời gian hoặc mức độ ưu tiên khác nhau.

Ví dụ về các tác nhân phân cấp

• Trong sản xuất, một nhân viên cấp cao lập kế hoạch cho quá trình lắp ráp trong khi các cấp thấp hơn kiểm soát cánh tay rô-bốt và thời gian
• Trong một nhà máy thông minh, các lớp khác nhau quản lý lịch trình sản xuất, phối hợp máy móc và hoạt động vật lý

‍

6. Các tác nhân dựa trên mục tiêu

Tác nhân dựa trên mục tiêu là tác nhân AI đưa ra quyết định bằng cách đánh giá hành động nào sẽ giúp nó đạt được mục tiêu cụ thể.

Tác nhân được giao một hoặc nhiều mục tiêu — kết quả mong muốn mà nó muốn đạt được. Nó sử dụng các thuật toán tìm kiếm hoặc lập kế hoạch để khám phá các chuỗi hành động có thể có, sau đó chọn những chuỗi có nhiều khả năng dẫn đến mục tiêu nhất.

Không giống như các tác nhân phản xạ, nó không chỉ phản ứng — nó lý giải về hậu quả trong tương lai trước khi hành động. Điều này làm cho nó linh hoạt hơn và có khả năng hơn trong môi trường năng động hoặc không quen thuộc, nhưng cũng đòi hỏi nhiều tính toán hơn.

7. Hệ thống đa tác nhân (MAS)

Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng: hệ thống đa tác nhân .

Hệ thống đa tác nhân (MAS) là hệ thống bao gồm nhiều tác nhân AI tương tác làm việc cùng nhau (hoặc đôi khi cạnh tranh) để hoàn thành các mục tiêu riêng lẻ hoặc mục tiêu chung.

Mỗi tác nhân trong hệ thống hoạt động độc lập , có khả năng, mục tiêu và nhận thức riêng về môi trường.

Các tác nhân này giao tiếp và phối hợp — trực tiếp thông qua tin nhắn hoặc gián tiếp bằng cách quan sát những thay đổi trong môi trường. Toàn bộ hệ thống có thể giải quyết các vấn đề quá phức tạp hoặc phân tán mà một tác nhân duy nhất không thể xử lý.

Hệ thống đa tác nhân có thể hợp tác, cạnh tranh hoặc kết hợp cả hai, tùy thuộc vào thiết kế và mục tiêu.

Ví dụ về Hệ thống đa tác nhân

• Xe tự hành phối hợp tại ngã tư để tránh va chạm
• Một bộ bot tài chính quản lý việc lập hóa đơn, phát hiện gian lận và báo cáo thông qua quy trình làm việc tự động hóa AI
• Một hệ thống chuỗi cung ứng nơi các tác nhân khác nhau quản lý hàng tồn kho, vận chuyển và dự báo nhu cầu

Xây dựng các tác nhân AI tùy chỉnh

Không khó để xây dựng một tác nhân AI tùy chỉnh - và bạn có thể làm điều đó miễn phí.

Botpress cung cấp trình xây dựng luồng trực quan kéo và thả, bảo mật cấp doanh nghiệp, thư viện giáo dục mở rộng và cộng đồng Discord năng động với hơn 20.000 người xây dựng bot.  

Nền tảng có thể mở rộng của chúng tôi cho phép bạn xây dựng bất kỳ chatbot tùy chỉnh nào với bất kỳ tích hợp tùy chỉnh nào — và Hub tích hợp của chúng tôi có đầy đủ các trình kết nối được xây dựng sẵn với các kênh lớn nhất.

Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Nó miễn phí.