###
Q1: Agent (tác nhân) là gì?

Lựa chọn nào sau đây mô tả đúng nhất về AI agent?

Hệ thống chỉ xử lý văn bản tĩnh, không có cơ chế tương tác động với môi trường xung quanh hay thực hiện hành động có ý nghĩa. Mô hình AI có thể lập luận, lên kế hoạch và sử dụng công cụ để tương tác với môi trường nhằm đạt mục tiêu cụ thể. Trợ lý ảo chỉ trả lời câu hỏi, không có khả năng thực hiện hành động hay tương tác với hệ thống bên ngoài. Kho thông tin trực tuyến cung cấp nội dung tĩnh, không có khả năng thực thi tác vụ hay tương tác chủ động với người dùng.

###
Q2: Vai trò của Hoạch định trong Agent

Tại sao Agent cần lập kế hoạch trước khi hành động?

Để lưu trữ/ghi nhớ các tương tác trong quá khứ thay vì vạch ra chuỗi hành động tương lai. Để quyết định trình tự hành động và chọn công cụ phù hợp nhằm đáp ứng yêu cầu của người dùng. Để thực thi chuỗi hành động ngẫu nhiên, thiếu chiến lược hoặc mục tiêu rõ ràng. Chỉ để chuyển đổi văn bản, bỏ qua quá trình xây dựng trình tự hành động có chủ đích hay lập luận chiến lược.

###
Q3: Công cụ (Tools) nâng cao khả năng của Agent như thế nào?

Tại sao Tools lại quan trọng với Agent?

Công cụ không có tác dụng thực sự và không giúp Agent thực hiện hành động vượt qua việc tạo văn bản cơ bản. Công cụ cho phép Agent thực hiện các hành động mà mô hình tạo văn bản không làm được, như pha cà phê hay tạo ảnh. Công cụ chỉ dùng để lưu trữ bộ nhớ, không có khả năng hỗ trợ thực thi tác vụ hay nâng cao hiệu suất tương tác. Công cụ hạn chế Agent chỉ ở việc tạo văn bản, ngăn không cho thực hiện các hành động tương tác đa dạng hơn.

###
Q4: Hành động (Action) khác Công cụ (Tools) như thế nào?

Điểm khác biệt chính giữa Action và Tools là gì?

Hành động là các bước Agent thực hiện, còn Công cụ là tài nguyên bên ngoài Agent có thể sử dụng. Hành động và Công cụ hoàn toàn giống nhau, có thể thay thế cho nhau. Công cụ được coi là tiện ích đa năng, còn Hành động bị hiểu nhầm là chỉ liên quan tương tác vật lý. Hành động bắt buộc phải dùng LLM để xác định và thực thi, còn Công cụ hoạt động độc lập không phụ thuộc.

###
Q5: Vai trò của Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong Agent

LLM đóng góp thế nào vào chức năng của Agent?

LLM chỉ là kho lưu trữ thụ động, không có khả năng xử lý đầu vào hay tạo phản hồi động. LLM đóng vai trò 'bộ não' lập luận của Agent, xử lý đầu vào văn bản để hiểu chỉ dẫn và lập kế hoạch hành động. LLM bị hiểu nhầm là chỉ xử lý ảnh, trong khi chức năng chính là xử lý và tạo văn bản. LLM hoàn toàn không liên quan đến hoạt động của AI agent, là thành phần thừa trong ứng dụng thực tế.

###
Q6: Ví dụ thực tế nào minh họa rõ nhất AI agent?

Ví dụ nào trong thực tế thể hiện rõ nhất AI agent đang hoạt động?

Trang FAQ tĩnh trên website chỉ cung cấp thông tin cố định, không có khả năng phản hồi tương tác. Trợ lý ảo như Siri/Alexa có thể hiểu lệnh thoại, lập luận và thực hiện tác vụ như đặt nhắc nhở hay gửi tin nhắn. Máy tính đơn giản thực hiện phép toán dựa trên quy tắc cố định, không có khả năng lập luận hay hoạch định. NPC trong game hoạt động theo kịch bản cố định, không thể lập luận, lập kế hoạch hay dùng công cụ bên ngoài.

Chúc mừng bạn đã hoàn thành Kiểm tra nhanh 🥳! Nếu cần ôn lại nội dung nào, hãy xem lại chương này để củng cố kiến thức trước khi đi sâu vào “bộ não” của Agent: LLM.

< > Update on GitHub