Tác nhân AI là gì? Khám phá tương lai của trí tuệ nhân tạo!

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã nhanh chóng phát triển, và cùng với nó, khái niệm về các tác nhân AI. Các tác nhân thông minh này đóng một vai trò quan trọng trong các lĩnh vực khác nhau, từ các đại lý dịch vụ khách hàng ảo đến các cường quốc thu thập dữ liệu, tất cả đều không cần sự can thiệp của con người. Trong bài viết này, chúng tôi đi sâu vào sự phức tạp của các tác nhân AI và khám phá sự liên quan của chúng trong các môi trường phức tạp.

‍

Tác nhân AI là gì?

Các tác nhân AI là các thực thể được thiết kế để nhận thức môi trường của họ và thực hiện các hành động để đạt được các mục tiêu cụ thể. Các tác nhân này có thể là các thực thể dựa trên phần mềm hoặc vật lý và thường được xây dựng bằng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo. Họ nhận thức môi trường của họ thông qua các cảm biến, xử lý thông tin bằng thuật toán hoặc mô hình, sau đó thực hiện các hành động bằng cách sử dụng bộ truyền động hoặc các phương tiện khác.

‍

Các tác nhân AI có thể bao gồm từ các hệ thống đơn giản tuân theo các quy tắc được xác định trước đến các thực thể phức tạp, tự trị học hỏi và thích nghi dựa trên kinh nghiệm của họ. Chúng được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm robot, chơi game, trợ lý ảo, xe tự hành, v.v. Các tác nhân này có thể phản ứng (phản ứng trực tiếp với các kích thích), cân nhắc (lập kế hoạch và đưa ra quyết định) hoặc thậm chí có khả năng học tập (điều chỉnh hành vi của họ dựa trên dữ liệu và kinh nghiệm).

‍

Tạo các chương trình tác nhân hợp lý với xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tập trung vào sự tương tác giữa con người và máy tính bằng ngôn ngữ tự nhiên. Nó liên quan đến việc phát triển các thuật toán và mô hình cho phép máy tính hiểu, giải thích và tạo ra ngôn ngữ của con người. NLP rất cần thiết cho các ứng dụng AI khác nhau, bao gồm chatbots, dịch ngôn ngữ, phân tích tình cảm và tóm tắt văn bản.

‍

Các mô hình học máy, bao gồm học sâu, đóng một vai trò quan trọng trong NLP. Chúng có thể tìm hiểu các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu ngôn ngữ, cho phép các tác nhân AI khái quát hóa và hiểu ý nghĩa của ngôn ngữ mới, chưa từng thấy. Các mô hình này được đào tạo trên kho dữ liệu văn bản khổng lồ, cho phép chúng hiểu và tạo ra ngôn ngữ với sự trôi chảy và chính xác giống như con người.

‍

AI liên quan đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên như thế nào?

‍

Các thành phần của một tác nhân AI

Các thành phần sau đây làm việc cùng nhau để cho phép một tác nhân AI hoạt động trong môi trường của nó một cách hiệu quả. Những yếu tố này rất quan trọng cho sự phát triển của các tác nhân thông minh có thể thực hiện các nhiệm vụ tự chủ trong một loạt các ứng dụng.

‍

Chức năng tác nhân

Chức năng tác nhân là cốt lõi của một tác nhân AI. Nó xác định cách tác nhân ánh xạ dữ liệu mà nó đã thu thập thành các hành động. Nói cách khác, chức năng tác nhân cho phép AI xác định những hành động cần thực hiện dựa trên thông tin mà nó đã thu thập được. Đây là nơi "trí thông minh" của tác nhân cư trú, vì nó liên quan đến lý luận và lựa chọn hành động để đạt được mục tiêu của mình.

‍

Nhận thức

Nhận thức là đầu vào cảm giác mà tác nhân AI nhận được từ môi trường của nó. Chúng cung cấp thông tin về trạng thái hiện tại của môi trường quan sát được mà tác nhân hoạt động. Ví dụ: nếu tác nhân AI là một chatbot dịch vụ khách hàng, các nhận thức có thể bao gồm: 

• Tin nhắn người dùng
• Thông tin hồ sơ người dùng
• Vị trí người dùng
• Lịch sử trò chuyện
• Tùy chọn ngôn ngữ
• Thời gian và ngày tháng
• Tùy chọn người dùng
• Nhận dạng cảm xúc của người dùng

‍

Thiết bị truyền động

Thiết bị truyền động về cơ bản là "cơ bắp" của tác nhân, thực hiện các quyết định được đưa ra bởi chức năng tác nhân. Những hành động này có thể là một loạt các nhiệm vụ, từ điều khiển xe tự lái đến gõ văn bản trên màn hình cho chatbot.

‍

Một số thiết bị truyền động phổ biến bao gồm: 

• Trình tạo phản hồi văn bản: Bộ truyền động này chịu trách nhiệm tạo và gửi phản hồi dựa trên văn bản cho người dùng. Nó lấy câu trả lời dựa trên văn bản của chatbot và gửi nó cho người dùng thông qua giao diện trò chuyện.
• API tích hợp dịch vụ: Một chatbot có thể cần tích hợp một hệ thống như hệ thống CRM của công ty để truy cập dữ liệu khách hàng, tạo phiếu hỗ trợ hoặc kiểm tra trạng thái đơn hàng. Những tích hợp này liên quan đến các lệnh gọi API như bộ truyền động, cho phép chatbot tương tác với các hệ thống bên ngoài và truy xuất hoặc cập nhật thông tin khi cần.
• Thông báo và Cảnh báo: Bộ truyền động cho thông báo có thể gửi thông báo qua email, tin nhắn SMS hoặc thông báo đẩy đến thiết bị của người dùng để cảnh báo họ về các cuộc hẹn sắp tới, thay đổi trạng thái đơn hàng, khuyến mãi hoặc các cập nhật có liên quan khác. Các thiết bị truyền động này giúp người dùng luôn được thông báo và tương tác.

‍

Cơ sở tri thức

Cơ sở kiến thức là nơi tác nhân AI lưu trữ kiến thức ban đầu về môi trường. Kiến thức này thường được xác định trước hoặc học được trong quá trình đào tạo. Nó đóng vai trò là nền tảng cho quá trình ra quyết định của đại lý. Ví dụ, một chiếc xe tự lái có thể có một cơ sở kiến thức với thông tin về các quy tắc đường bộ trong khi một đại lý tự trị cho dịch vụ khách hàng có quyền truy cập vào thông tin chi tiết về các sản phẩm của công ty.

‍

Phản hồi

Phản hồi là điều cần thiết cho sự cải thiện của tác nhân AI theo thời gian. Phản hồi này có thể đến từ hai nguồn: một nhà phê bình hoặc chính môi trường. Nhà phê bình có thể là một nhà điều hành con người hoặc một hệ thống AI khác đánh giá hiệu suất của tác nhân. Ngoài ra, môi trường có thể cung cấp phản hồi dưới dạng kết quả do hành động của tác nhân. Vòng phản hồi này cho phép nhân viên thích nghi, học hỏi kinh nghiệm và đưa ra quyết định tốt hơn trong tương lai. 

‍

Cách xây dựng Chatbot AI của riêng bạn vào năm 2024: Hướng dẫn cơ bản

‍

Các loại tác nhân AI

‍

• Tác nhân phản xạ đơn giản: Các tác nhân này hoạt động dựa trên một tập hợp các quy tắc hành động điều kiện được xác định trước. Họ phản ứng với nhận thức hiện tại và không xem xét lịch sử của các nhận thức trước đó. Chúng phù hợp cho các nhiệm vụ có độ phức tạp hạn chế và phạm vi khả năng hẹp.
  
• Tác nhân phản xạ dựa trên mô hình: Các tác nhân dựa trên mô hình có cách tiếp cận tiên tiến hơn. Họ duy trì một mô hình nội bộ của môi trường và đưa ra quyết định dựa trên sự hiểu biết của mô hình của họ. Điều này cho phép họ xử lý các nhiệm vụ phức tạp hơn.
  
• Đại lý dựa trên tiện ích: Các tác nhân dựa trên tiện ích đưa ra quyết định bằng cách xem xét tiện ích dự kiến của từng hành động có thể. Chúng thường được sử dụng trong các tình huống cần thiết để cân nhắc các tùy chọn khác nhau và chọn một tùy chọn có tiện ích mong đợi cao nhất.
  
• Tác nhân học tập: Các tác nhân này được thiết kế để hoạt động trong môi trường không xác định. Họ học hỏi từ kinh nghiệm của họ và điều chỉnh hành động của họ theo thời gian. Học sâu và mạng lưới thần kinh thường được sử dụng trong việc phát triển các tác nhân học tập.
  
• Tác nhân niềm tin-mong muốn-ý định: Những tác nhân này mô hình hóa hành vi giống con người bằng cách duy trì niềm tin về môi trường, mong muốn và ý định. Họ có thể suy luận và lập kế hoạch hành động của mình cho phù hợp, làm cho chúng phù hợp với các hệ thống phức tạp.
  
• Tác nhân dựa trên logic: Các tác nhân dựa trên logic sử dụng lý luận suy diễn để đưa ra quyết định, thường là trên các quy tắc logic. Chúng rất phù hợp cho các nhiệm vụ đòi hỏi lý luận logic phức tạp.

‍

Các ứng dụng tiềm năng của AI Agents

Các tác nhân AI có một loạt các ứng dụng trên nhiều ngành công nghiệp, cho phép các chức năng và tiến bộ khác nhau:

• Xe tự hành: Các tác nhân AI cung cấp năng lượng cho xe tự lái và máy bay không người lái, cho phép chúng nhận thức môi trường, đưa ra quyết định và điều hướng an toàn mà không cần sự can thiệp của con người.
• Trợ lý ảo: Các tác nhân như Siri, Alexa và Trợ lý Google sử dụng AI để hiểu ngôn ngữ tự nhiên, hỗ trợ các tác vụ, cung cấp thông tin và điều khiển các thiết bị thông minh.
• Chơi game: Các tác nhân AI trong trò chơi mô phỏng hành vi giống con người, nâng cao trải nghiệm người chơi và cung cấp các đối thủ thách thức trong cài đặt chơi đơn hoặc nhiều người chơi.
• Chăm sóc sức khỏe: Các tác nhân AI hỗ trợ chẩn đoán, y học cá nhân hóa, khám phá thuốc và theo dõi bệnh nhân, cải thiện kết quả điều trị và hiệu quả hoạt động.
• Tài chính: Các tác nhân AI phân tích một lượng lớn dữ liệu tài chính để phát hiện gian lận, giao dịch, đánh giá rủi ro và tư vấn tài chính được cá nhân hóa.
• Dịch vụ khách hàng: Chatbots và trợ lý ảo xử lý các truy vấn của khách hàng, cung cấp hỗ trợ, hướng dẫn mua hàng và cung cấp thông tin trong các ngành khác nhau.
• Nhà thông minh và IoT: Các tác nhân AI kiểm soát và tối ưu hóa các thiết bị nhà thông minh, điều chỉnh cài đặt dựa trên sở thích và điều kiện môi trường.
• Robotics: Các tác nhân AI trong robot cho phép chúng thực hiện các nhiệm vụ trong sản xuất, hậu cần, chăm sóc sức khỏe và hơn thế nữa, thích ứng với môi trường năng động.
• Hệ thống khuyến nghị: Các tác nhân AI cung cấp năng lượng cho các công cụ đề xuất trong các dịch vụ phát trực tuyến, thương mại điện tử và nền tảng nội dung, cung cấp các đề xuất được cá nhân hóa cho người dùng.
• An ninh mạng: Các tác nhân AI hỗ trợ phát hiện mối đe dọa, xác định bất thường và quản lý bảo mật, bảo vệ chống lại các cuộc tấn công mạng và đảm bảo tính toàn vẹn của hệ thống.
• Giáo dục: Các tác nhân AI hỗ trợ học tập được cá nhân hóa, thích ứng với nhu cầu cá nhân của học sinh và cung cấp hỗ trợ dạy kèm và giáo dục.
• Chuỗi cung ứng và Logistics: Các tác nhân AI tối ưu hóa các tuyến đường, quản lý hàng tồn kho, dự đoán nhu cầu và nâng cao hiệu quả tổng thể trong hoạt động hậu cần.

Các ứng dụng này thể hiện sự đa dạng và tác động của các tác nhân AI trong việc cách mạng hóa các ngành công nghiệp, nâng cao hiệu quả và cho phép các giải pháp sáng tạo trên nhiều lĩnh vực khác nhau.

‍

Làm thế nào để tối đa hóa tăng trưởng doanh nghiệp nhỏ với Chatbots

‍

Những phát triển trong tương lai trong công nghệ AI Agent

Các tác nhân AI đang đi đầu trong trí tuệ nhân tạo, đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình cách chúng ta tương tác với công nghệ trong cuộc sống hàng ngày. Với khả năng đưa ra quyết định sáng suốt, thích ứng với môi trường năng động và học hỏi theo thời gian, các tác nhân AI là cường quốc đằng sau thế hệ hệ thống thông minh tiếp theo sẽ nâng cao cuộc sống hàng ngày của chúng ta.

‍

Khi công nghệ tiếp tục phát triển, các tác nhân AI ngày càng trở nên tinh vi và có khả năng hơn. Chúng có tiềm năng cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với các hệ thống thông minh. Các khung tác nhân AI như kiến trúc GPT cung cấp các công cụ mạnh mẽ để xây dựng và tùy chỉnh các tác nhân AI cho nhiều ứng dụng khác nhau.

‍

Cách tạo tác nhân AI thế hệ tiếp theo

Tạo một tác nhân AI nghe có vẻ như là một nỗ lực phức tạp, nhưng với các công cụ phần mềm phù hợp, bạn có thể dễ dàng bắt đầu hành trình của mình vào thế giới AI đàm thoại. Botpress, một trình soạn thảo chatbot mạnh mẽ được hỗ trợ bởi OpenAI, cung cấp cho bạn phương tiện để xây dựng các tác nhân AI cho một loạt các ứng dụng. Hãy cùng khám phá cách tạo ra một tác nhân AI và trao quyền cho nó với trí thông minh cần thiết để hỗ trợ người dùng trong các nhiệm vụ khác nhau.

‍

Bước 1: Cài đặt và thiết lập

• Đăng ký: Tạo tài khoản trên Botpress và đăng nhập vào bảng điều khiển của bạn.
  
• Lựa chọn mẫu: Chọn một mẫu từ Botpress Template Hub phù hợp nhất với dự án của bạn. Các mẫu này bao gồm các lĩnh vực như quản lý sức khỏe, hỗ trợ ngân hàng, hỗ trợ CNTT và nhiều lĩnh vực khác. Chọn một ứng dụng phù hợp với mục đích của nhân viên của bạn.
  
• Cài đặt: Cài đặt mẫu đã chọn trong Botpress bằng cách nhấp vào nút "Cài đặt" được liên kết với mẫu ưa thích của bạn. Bước này sẽ đặt nền tảng cho tác nhân AI của bạn.

‍

Bước 2: Tùy chỉnh

• Trình chỉnh sửa trực quan: Sau khi cài đặt, bạn có thể tùy chỉnh hành vi của tác nhân AI bằng cách sử dụng BotpressTrình chỉnh sửa trực quan của nó. Giao diện kéo và thả này cho phép bạn tinh chỉnh luồng hội thoại cho đến khi nó đáp ứng các yêu cầu chính xác của bạn.
  
• Tích hợp: Nâng cao khả năng của nhân viên bằng cách tích hợp nó với các hệ thống bên ngoài. Kết nối với các hệ thống bạn cần để trao quyền cho người dùng tự phục vụ.
  
• Xem trước thời gian thực: Chuyển đổi liền mạch giữa thiết kế chatbot của bạn và xem trước cuộc trò chuyện trong trình giả lập để đảm bảo hành vi của nhân viên phù hợp với tầm nhìn của bạn.

‍

Bước 3: Triển khai

Kết nối nhân viên AI của bạn với các kênh mà người dùng của bạn đang ở. Botpress Cung cấp một cách dễ dàng để xuất bản chatbot của bạn lên nhiều nền tảng, đảm bảo đại lý của bạn tiếp cận đối tượng mục tiêu của bạn chỉ bằng một cú nhấp chuột.

‍

Bước 4: Cải tiến liên tục

Khi tác nhân AI của bạn hoạt động, việc giám sát liên tục là rất quan trọng. Nó cung cấp các số liệu có thể hành động để nâng cao trải nghiệm người dùng của bạn. Bằng cách phân tích hiệu suất của nhân viên, bạn có thể xác định các lĩnh vực cần cải thiện và thực hiện các điều chỉnh sáng suốt.

‍

Tạo tác nhân AI tùy chỉnh của riêng bạn với Botpress

Với Botpress, việc tạo ra một tác nhân AI chưa bao giờ dễ dàng hơn thế. Bạn có thể bắt đầu dự án của mình với các mẫu dựng sẵn, tùy chỉnh hành vi của dự án bằng trình chỉnh sửa trực quan và triển khai liền mạch trên nhiều kênh. Cho dù bạn đang xây dựng trợ lý cá nhân, chatbot dịch vụ khách hàng hay bất kỳ tác nhân AI nào khác, Botpress Cung cấp cho bạn các công cụ bạn cần để thành công. Tham gia cuộc cách mạng AI đàm thoại và bắt đầu xây dựng tác nhân AI của bạn với Botpress Hôm nay.

‍

Tạo AI Agents

Xây dựng tác nhân AI tùy chỉnh của riêng bạn miễn phí

Bắt đầu ngay

Không cần thẻ tín dụng

‍

Các câu hỏi thường gặp

Tác nhân dựa trên mục tiêu là gì?

Tác nhân dựa trên mục tiêu là một loại tác nhân AI được thiết kế để đạt được các mục tiêu hoặc mục tiêu cụ thể. Nó xây dựng các hành động của mình dựa trên kết quả mong muốn, đưa ra quyết định phù hợp với việc đạt được các mục tiêu đó một cách hiệu quả.

‍

Yếu tố hiệu suất trong bối cảnh của các tác nhân AI là gì?

Yếu tố hiệu suất trong các tác nhân AI chịu trách nhiệm đánh giá hành động của tác nhân và xác định mức độ hoạt động của họ trong việc đạt được mục tiêu. Nó hoạt động như một cơ chế phản hồi để hướng dẫn quá trình ra quyết định của đại lý.

‍

Mô hình ngôn ngữ khác với các tác nhân AI khác như thế nào?

Mô hình ngôn ngữ là một loại tác nhân AI cụ thể tập trung vào việc hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người. Nó vượt trội trong các nhiệm vụ liên quan đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tạo văn bản, làm cho nó trở thành một công cụ có giá trị cho các ứng dụng khác nhau, bao gồm chatbots và sáng tạo nội dung.

‍

Các tác nhân phản ứng là gì và chúng hoạt động như thế nào?

Tác nhân phản ứng là một loại tác nhân AI đưa ra quyết định chỉ dựa trên nhận thức hiện tại (đầu vào cảm giác ngay lập tức) mà không xem xét các hành động trong quá khứ hoặc lịch sử nhận thức. Họ phản ứng với tình hình hiện tại hơn là lập kế hoạch cho tương lai.