AI Agent (Tác nhân AI)

Một tác nhân AI là một thực thể tự trị nhận thức môi trường của nó thông qua các cảm biến, xử lý thông tin đó để đưa ra các quyết định thông minh và tác động lên môi trường đó bằng cách sử dụng 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 xác định trước, một tác nhân AI có thể học hỏi từ kinh nghiệm, thích ứng 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 làm cho các tác nhân trở thành nền tảng của Trí tuệ nhân tạo (AI) hiện đại, thúc đẩy sự phát triển của các hệ thống tự động hóa phức tạp. Mục tiêu là tạo ra các hệ thống có thể xử lý các tác vụ phức tạp, năng động, từ điều hướng đường phố thành phố đến quản lý các quy trình công nghiệp.

Cách các AI Agent hoạt động

Hoạt động của một AI agent được hiểu rõ nhất như một chu kỳ liên tục bao gồm ba thành phần cơ bản:

1. Tri giác (Cảm biến): Các tác nhân thu thập thông tin về trạng thái hiện tại và môi trường xung quanh bằng cách sử dụng các cảm biến. Trong bối cảnh của thị giác máy tính (CV), các cảm biến này thường là camera chụp dữ liệu trực quan. Dữ liệu thô này là đầu vào mà tác nhân sử dụng để hiểu ngữ cảnh của nó.
2. Ra quyết định (Xử lý): Cốt lõi của một tác nhân AI là "bộ não", xử lý dữ liệu tri giác 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, các tác nhân có thể sử dụng các kỹ thuật như học tăng cường, nơi chúng học các hành động tốt nhất thông qua thử và sai 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 (Tác động): Khi một quyết định được đưa ra, tác nhân sẽ thực hiện nó thông qua các bộ truyền động. Bộ truyền động là một cơ chế tác động đến môi trường. Đối với một robot vật lý, đây có thể là việc di chuyển một cánh tay robot hoặc điều khiển một chiếc xe. 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 agent, cho phép agent hoạt động tự chủ và phản ứng với các sự kiện theo thời gian thực. Các framework để xây dựng agent đang trở nên phổ biến hơn, với các dự án như LangChain và AutoGPT ngày càng được ưa chuộng để phát triển các agent được hỗ trợ bởi LLM.

Các AI Agent 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 vật chất. Các mô hình thị giác như Ultralytics YOLO11 đóng vai trò là nền tảng tri giác, cung cấp cho tác nhân khả năng "nhìn" và diễn giải môi trường xung quanh. Khi được tích hợp vào một hệ thống tác nhân, một mô hình CV biến dữ liệu trực quan thô thành thông tin có cấu trúc, chẳng hạn như xác định và định vị các đối tượng (phát hiện đối tượng), theo dõi chuyển động của chúng (theo dõi đối tượng) hoặc hiểu tư thế của con người (ước tính tư thế).

Sự kết hợp giữa AI đại diện và thị giác máy tính là then chốt cho tương lai của tự động hóa. Một agent không chỉ phát hiện một đối tượng; nó sử dụng phát hiện đó như một trình kích hoạt cho một quyết định. Ví dụ: sau khi một mô hình YOLO phát hiện ra một khiếm khuyết trên dây chuyền sản xuất, agent quyết định kích hoạt một cánh tay robot để loại bỏ vật phẩm đó. Điều này vượt ra ngoài việc phát hiện đơn giản để tạo ra một quy trình làm việc hoàn toàn tự động.

Các 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 ra quyết định thành các hành động hữu hình.

• Xe tự hành: Xe tự lái là một ví dụ điển hình về các AI agent phức tạp. Chúng sử dụng một bộ cảm biến, bao gồm camera và LiDAR, để xây dựng một cái nhìn 360 độ về môi trường của chúng. 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. Công cụ ra quyết định của agent sau đó xử lý thông tin này để kiểm soát hệ thống lái, tăng tốc và phanh, điều hướng các môi trường đô thị phức tạp một cách an toàn. Các công ty như Waymo là những người tiên phong trong việc triển khai các hệ thống dựa trên agent tiên tiến như vậy.
• Sản xuất thông minh: Trong sản xuất dựa trên AI, các tác nhân AI tự động hóa việc kiểm soát chất lượng. Một tác nhân kết nối với camera chạy một mô hình như YOLO11 có thể giám sát băng chuyền. Nó sử dụng phân vùng thể hiện (instance segmentation) để xác định từng sản phẩm, kiểm tra các lỗi và nếu phát hiện ra lỗi, nó sẽ báo hiệu cho một cánh tay robot (bộ truyền động) để loại bỏ sản phẩm bị lỗi. Điều này tạo ra một hệ thống đảm bảo chất lượng tự động, hiệu quả, hoạt động liên tục, một thành phần quan trọng của Công nghiệp 4.0.

Phân biệt AI Agent với các khái niệm liên quan

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

• AI Agent so với Mô hình AI: Một mô hình AI là một thành phần của một tác nhân, không phải bản thân tác nhân đó. Một mô hình, như một YOLO object detector, là một công cụ thực hiện một tác vụ cụ thể (ví dụ: tìm các đối tượng trong một hình ảnh). AI agent là hệ thống bao trùm 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".
• AI Agent so với Chatbot/LLM: Mặc dù một chatbot hoặc một 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. Một AI agent là một khái niệm rộng hơn có thể tương tác với thế giới vật chất thông qua các cảm biến và bộ truyền động. Tuy nhiên, một LLM có thể đóng vai trò là công cụ ra quyết định mạnh mẽ trong một tác nhân, một khái niệm được khám phá bởi các nền tảng như Hugging Face.
• AI Agent so với Robotics: Robotics đề cập đến thiết kế và xây dựng robot vật lý—phần thân. AI agent là trí thông minh điều khiển phần thân đó—phần tâm trí. Một cánh tay robot công nghiệp chỉ là phần cứng; nó trở thành một tác nhân thông minh khi được cung cấp bởi một hệ thống AI cho phép nó nhận thức môi trường của mình và đưa ra các quyết định tự chủ.