ĐÚC KẾT KINH NGHIỆM BUILD AI AGENT CỦA MỘT CHUYÊN GIA TRÊN REDDIT
Trong kỷ nguyên đại công nghệ số, AI Agent đang dần trở thành cánh tay đắc lực trong nhiều lĩnh vực, từ sản xuất đến dịch vụ. Nhờ vào khả năng tự chủ, học hỏi liên tục và tính phản ứng nhanh nhạy, các hệ thống AI này đang giúp con người đơn giản hoá các tác vụ phức tạp. Vậy AI Agent là gì, nguyên lý hoạt động như thế nào và tại sao nói AI Agent có thể thay đổi cách chúng ta sống và làm việc? Hãy cùng VNPT AI khám phá chi tiết trong bài viết dưới đây!
AI Agent là gì?
AI Agent (hay còn gọi là tác nhân trí tuệ nhân tạo) là một hệ thống hoặc phần mềm được thiết kế để tự động hóa và thực hiện các tác vụ cụ thể một cách độc lập. Những hệ thống này có khả năng nhận thức môi trường xung quanh, tư duy dựa trên dữ liệu thu thập được, và hành động để đạt được mục tiêu đề ra.
Các thành phần cơ bản của AI Agent, gồm có:
- Cảm biến (Sensors): Giúp AI Agent thu thập thông tin từ môi trường. Ví dụ, các robot sử dụng cảm biến vật lý, trong khi các tác nhân phần mềm thu thập dữ liệu qua API hoặc giao diện người dùng.
- Bộ xử lý (Processors): Là nơi các thuật toán trí tuệ nhân tạo, như học máy hay mạng nơ-ron sâu, được sử dụng để phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định.
- Bộ nhớ (Memory): Lưu trữ thông tin để tái sử dụng, giúp AI học hỏi từ kinh nghiệm và tối ưu hóa hành động trong tương lai.
- Bộ điều khiển (Actuators): Chuyển đổi quyết định thành hành động cụ thể, chẳng hạn điều khiển cơ học trong robot hoặc thực hiện các lệnh trên phần mềm.
Kinh nghiệm thực tế khi build AI Agent:
1. Bắt đầu từ vấn đề rất cụ thể
• Đừng cố làm “general agent” ngay.
• Chọn một job nhỏ và rõ ràng (ví dụ: đặt lịch khám bác sĩ, monitor job board, tóm tắt email chưa đọc).
• Vấn đề càng nhỏ, càng dễ thiết kế và debug.
2. Dùng LLM có sẵn
• GPT, Claude, Gemini hoặc open-source như LLaMA, Mistral.
• Miễn là model có thể reasoning và output structured để agent dựa vào.
3. Xác định cách agent tương tác với thế giới
• Đây là chỗ nhiều người bỏ qua.
• Agent cần công cụ/ API: web scraping, email API, calendar API, file operations…
4. Xây skeleton workflow đơn giản trước
• Input từ user → đưa qua model (system prompt) → model quyết định bước tiếp theo.
• Nếu cần tool thì gọi tool (API call, scrape, action) → feed kết quả về model → tiếp tục đến khi task xong.
• Loop: model → tool → result → model là nhịp tim của agent.
5. Memory: thêm dần, đừng vội
• Ban đầu chỉ cần short-term (vài tin nhắn gần nhất).
• Khi thực sự cần mới thêm DB, JSON file hoặc vector store.
6. Bọc agent trong interface đơn giản
• CLI trước → sau đó thêm web dashboard (Flask, FastAPI, Next.js) hoặc Slack/Discord bot.
• Mục tiêu: usable trong workflow thật, không chỉ chạy trong terminal.
7. Iterate nhỏ và nhanh
• Đừng kỳ vọng hoàn hảo ngay.
• Chạy task thật, xem chỗ nào hỏng thì fix.
• Mỗi agent tốt là kết quả của hàng chục vòng thử-sai.
8. Giữ phạm vi hẹp
• Hạn chế thêm quá nhiều tools.
• Một agent nhỏ nhưng hoạt động tốt (ví dụ đặt lịch, quản lý email) giá trị hơn nhiều so với một “universal agent” hay hỏng.
Bài học lớn: Xây xong 1 agent cụ thể, end-to-end, sẽ giúp bạn hiểu toàn bộ pipeline. Sau đó làm agent tiếp theo sẽ dễ gấp 10 lần. Dịch vụ seo
