Đặc vụ AI

Tác nhân AI là một thực thể tự chủ, nhận biết môi trường xung quanh thông qua các cảm biến, xử lý thông tin đó để đưa ra quyết định thông minh và tác động lên môi trường đó bằng các bộ truyền động để đạt được các mục tiêu cụ thể. Không giống như một chương trình đơn giản tuân theo một tập hợp các hướng dẫn được thiết kế sẵn, tác nhân AI có thể học hỏi từ kinh nghiệm, thích nghi với các điều kiện thay đổi và hoạt động độc lập mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người. Khả năng nhận thức, suy nghĩ và hành động này biến tác nhân thành nền tảng của Trí tuệ Nhân tạo (AI) hiện đại, thúc đẩy sự phát triển của các hệ thống tự động hóa tinh vi. Mục tiêu là tạo ra các hệ thống có thể xử lý các tác vụ phức tạp và năng động, từ điều hướng đường phố đến quản lý các quy trình công nghiệp.

Cách thức hoạt động của tác nhân AI

Hoạt động của một tác nhân AI được hiểu rõ nhất là một chu trình liên tục bao gồm ba thành phần cơ bản:

1. Nhận thức (Cảm biến): Các tác nhân thu thập thông tin về trạng thái hiện tại và môi trường xung quanh bằng các cảm biến. Trong bối cảnh thị giác máy tính (CV) , các cảm biến này thường là camera ghi lại dữ liệu hình ảnh. Dữ liệu thô này là đầu vào mà tác nhân sử dụng để hiểu bối cảnh của mình.
2. Ra Quyết định (Xử lý): Cốt lõi của một tác nhân AI là "bộ não", nơi xử lý dữ liệu nhận thức để đưa ra quyết định. Thành phần này thường là một mô hình học máy (ML) phức tạp, chẳng hạn như mạng nơ-ron . Đối với các hành vi phức tạp, tác nhân có thể sử dụng các kỹ thuật như học tăng cường , trong đó chúng học các hành động tốt nhất thông qua thử nghiệm và sai sót để tối đa hóa phần thưởng. Tác nhân đánh giá các khả năng khác nhau và chọn hành động có khả năng đạt được mục tiêu cao nhất.
3. Hành động (Kích hoạt): Khi một quyết định được đưa ra, tác nhân thực hiện quyết định đó thông qua các bộ kích hoạt. Bộ kích hoạt là một cơ chế tác động đến môi trường. Đối với một robot vật lý, điều này có thể là di chuyển một cánh tay robot hoặc lái một phương tiện. Đối với một tác nhân kỹ thuật số, nó có thể là thực hiện một giao dịch trên thị trường chứng khoán hoặc lọc email.

Vòng lặp nhận thức-suy nghĩ-hành động này, được gọi là kiến trúc tác nhân, cho phép tác nhân hoạt động tự chủ và phản ứng với các sự kiện thời gian thực. Các khuôn khổ để xây dựng tác nhân đang trở nên phổ biến hơn, với các dự án như LangChain và AutoGPT ngày càng phổ biến trong việc phát triển các tác nhân được hỗ trợ bởi LLM.

Tác nhân AI trong thị giác máy tính

Thị giác máy tính là một công nghệ hỗ trợ quan trọng cho các tác nhân AI hoạt động trong thế giới thực. Các mô hình thị giác như Ultralytics YOLO11 đóng vai trò là nền tảng nhận thức, cung cấp cho tác nhân khả năng "nhìn" và diễn giải môi trường xung quanh. Khi được tích hợp vào hệ thống tác nhân, mô hình CV chuyển đổi dữ liệu hình ảnh thô thành thông tin có cấu trúc, chẳng hạn như xác định và định vị vật thể ( phát hiện vật thể ), theo dõi chuyển động của chúng ( theo dõi vật thể ), hoặc hiểu tư thế của con người ( ước lượng tư thế ).

Sự kết hợp giữa AI đại lý và thị giác máy tính này đóng vai trò then chốt cho tương lai của tự động hóa . Một đại lý không chỉ phát hiện một vật thể; nó sử dụng phát hiện đó làm yếu tố kích hoạt cho một quyết định. Ví dụ, sau khi mô hình YOLO phát hiện ra một lỗi trên dây chuyền sản xuất, đại lý quyết định kích hoạt một cánh tay robot để loại bỏ vật thể đó. Điều này vượt ra ngoài phạm vi phát hiện đơn giản để tạo ra một quy trình làm việc hoàn toàn tự động.

Ứng dụng và ví dụ thực tế

Sức mạnh của các tác nhân AI thể hiện rõ nhất trong các ứng dụng thực tế, nơi chúng chuyển đổi nhận thức và quá trình ra quyết định thành hành động hữu hình.

• Xe tự hành: Xe tự lái là một ví dụ điển hình về các tác nhân AI phức tạp. Chúng sử dụng một bộ cảm biến, bao gồm camera và LiDAR, để xây dựng góc nhìn 360 độ về môi trường xung quanh. Các mô hình CV thực hiện suy luận theo thời gian thực để phát hiện người đi bộ, các phương tiện khác và biển báo giao thông. Bộ máy ra quyết định của tác nhân sau đó xử lý thông tin này để điều khiển vô lăng, tăng tốc và phanh, giúp di chuyển an toàn trong môi trường đô thị phức tạp. Các công ty như Waymo là những đơn vị tiên phong trong việc triển khai các hệ thống dựa trên tác nhân tiên tiến này.
• Sản xuất Thông minh: Trong sản xuất ứng dụng AI , các tác nhân AI tự động hóa quy trình kiểm soát chất lượng. Một tác nhân được kết nối với camera chạy trên mô hình như YOLO11 có thể giám sát băng chuyền. Nó sử dụng phân đoạn sản phẩm để nhận dạng từng sản phẩm, kiểm tra lỗi và nếu phát hiện lỗi, sẽ ra lệnh cho cánh tay robot (bộ truyền động) loại bỏ sản phẩm lỗi. Điều này tạo ra một hệ thống đảm bảo chất lượng hiệu quả, tự động, hoạt động liên tục, một thành phần quan trọng của Công nghiệp 4.0 .

Phân biệt tác nhân AI với các khái niệm liên quan

Sẽ rất hữu ích khi phân biệt tác nhân AI với các thuật ngữ liên quan khác trong lĩnh vực AI.

• Tác nhân AI so với Mô hình AI: Mô hình AI là một thành phần của tác nhân, chứ không phải bản thân tác nhân. Mô hình, giống như bộ phát hiện đối tượng YOLO , là một công cụ thực hiện một nhiệm vụ cụ thể (ví dụ: tìm kiếm đối tượng trong ảnh). Tác nhân AI là hệ thống bao quát, sử dụng đầu ra của mô hình để đưa ra quyết định và sau đó hành động. Mô hình cung cấp "cái gì", trong khi tác nhân quyết định "phải làm gì với nó".
• Tác nhân AI so với Chatbot/LLM: Mặc dù chatbot hoặc Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) có thể thể hiện hành vi thông minh, nhưng chúng thường bị giới hạn trong môi trường kỹ thuật số, dựa trên văn bản. Tác nhân AI là một khái niệm rộng hơn, có thể tương tác với thế giới vật lý thông qua cảm biến và bộ truyền động. Tuy nhiên, LLM có thể đóng vai trò là công cụ ra quyết định mạnh mẽ bên trong tác nhân, một khái niệm đã được các nền tảng như Hugging Face khám phá.
• AI Agent so với Robotics: Robotics đề cập đến việc thiết kế và chế tạo robot vật lý - tức cơ thể. AI Agent là trí tuệ điều khiển cơ thể đó - tức tâm trí. Một cánh tay robot công nghiệp chỉ là phần cứng; nó trở thành một tác nhân thông minh khi được hỗ trợ bởi một hệ thống AI cho phép nó nhận thức môi trường và đưa ra quyết định tự động.