AI Agent (Tác nhân AI)

Tác nhân AI là một hệ thống tự động có khả năng nhận thức môi trường xung quanh, suy luận thông qua logic phức tạp để đưa ra quyết định và thực hiện các hành động cụ thể để đạt được các mục tiêu đã định. Không giống như mô hình học máy tĩnh, chỉ xử lý đầu vào một cách thụ động để tạo ra đầu ra, tác nhân hoạt động năng động trong một quy trình làm việc liên tục. Các hệ thống này tạo thành lớp "hoạt động" của trí tuệ nhân tạo , thu hẹp khoảng cách giữa dự đoán kỹ thuật số và thực thi trong thế giới thực. Bằng cách sử dụng bộ nhớ và khả năng học tập thích ứng, các tác nhân có thể xử lý các nhiệm vụ từ tự động hóa phần mềm đến điều hướng vật lý mà không cần sự can thiệp liên tục của con người.

Vòng lặp Nhận thức-Lý luận-Hành động

Chức năng của một tác nhân AI dựa trên một quy trình tuần hoàn thường được mô tả là Vòng lặp Nhận thức-Hành động . Kiến trúc này cho phép tác nhân tương tác một cách có ý nghĩa với môi trường xung quanh.

1. Nhận thức (Cảm biến): Tác nhân thu thập thông tin từ thế giới. Trong các ứng dụng thị giác máy tính , tác nhân sử dụng camera làm "mắt". Nó sử dụng các mô hình tốc độ cao như YOLO26 để thực hiện phát hiện hoặc phân đoạn đối tượng , chuyển đổi các điểm ảnh thô thành dữ liệu có cấu trúc.
2. Suy luận (Tư duy): Tác nhân xử lý dữ liệu nhận được dựa trên các mục tiêu của nó. Giai đoạn này thường tích hợp các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) để hiểu ngữ nghĩa hoặc các thuật toán học tăng cường để tối ưu hóa chiến lược ra quyết định. Các tác nhân tiên tiến có thể lập kế hoạch nhiều bước phía trước, giống như một người chơi cờ vua dự đoán các nước đi trong tương lai.
3. Hành động (Thực thi): Dựa trên khả năng suy luận của mình, tác nhân thực hiện một nhiệm vụ. Đây có thể là một hành động kỹ thuật số, chẳng hạn như truy vấn cơ sở dữ liệu hoặc gửi cảnh báo, hoặc một hành động vật lý trong lĩnh vực robot , chẳng hạn như cánh tay robot nhặt một vật phẩm cụ thể từ băng chuyền.

Tác nhân AI so với Mô hình AI

Điều quan trọng là phải phân biệt giữa tác nhân (agent) và mô hình (model), vì chúng đảm nhiệm các vai trò khác nhau trong hệ thống công nghệ.

• Mô hình AI: Mô hình là một công cụ toán học, chẳng hạn như mạng nơ-ron , được huấn luyện để nhận dạng các mẫu. Nó là một công cụ cung cấp các dự đoán (ví dụ: "Đây là một chiếc ô tô") nhưng không trực tiếp hành động dựa trên các dự đoán đó.
• Tác nhân AI: Tác nhân là một hệ thống toàn diện sử dụng các mô hình làm công cụ. Nó sở hữu khả năng chủ động – khả năng khởi xướng sự thay đổi. Ví dụ, trong khi mô hình nhận diện đèn đỏ, tác nhân quyết định đạp phanh.

Các Ứng dụng Thực tế

Các tác nhân AI đang chuyển đổi các ngành công nghiệp bằng cách tự động hóa các quy trình làm việc đòi hỏi sự linh hoạt về nhận thức.

• Sản xuất thông minh: Trong tự động hóa công nghiệp , các tác nhân thị giác giám sát dây chuyền sản xuất. Nếu hệ thống kiểm soát chất lượng phát hiện ra lỗi, tác nhân có thể tự động dừng máy móc và ghi lại sự cố, ngăn ngừa lãng phí.
• Logistics tự động: Các kho hàng sử dụng robot tự hành để quản lý hàng tồn kho. Những robot này di chuyển trong môi trường năng động bằng cách sử dụng SLAM (Định vị và Lập bản đồ đồng thời) và các mô hình thị giác để định vị, chọn và vận chuyển các kiện hàng một cách hiệu quả.

Xây dựng một tác nhân tầm nhìn đơn giản

Các nhà phát triển có thể xây dựng các tác nhân cơ bản bằng cách kết hợp các mô hình nhận thức với logic điều kiện. Sau đây là các ví dụ: Python Ví dụ này minh họa một "Đại lý bảo mật" đơn giản sử dụng... ultralytics gói phần mềm. Hệ thống phát hiện người và quyết định có kích hoạt cảnh báo hay không dựa trên độ tin cậy của mô hình.

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26 model (The Agent's Perception)
model = YOLO("yolo26n.pt")

# 1. Perceive: The agent analyzes an image
results = model("bus.jpg")

# 2. Reason & 3. Act: Decision logic based on perception
for result in results:
    # Check if a 'person' (class 0) is detected with high confidence
    if 0 in result.boxes.cls and result.boxes.conf.max() > 0.5:
        print("ACTION: Person detected! Initiating security protocol.")
    else:
        print("ACTION: Area clear. Continuing surveillance.")

Các Khái Niệm Liên Quan

• AI biên (Edge AI ): Để phản hồi trong thời gian thực, các tác nhân thường chạy cục bộ trên phần cứng như NVIDIA Jetson , giảm thiểu độ trễ bằng cách xử lý dữ liệu tại nguồn thay vì trên đám mây.
• Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) : Trong khi các tác nhân hiện tại chuyên biệt hóa (Trí tuệ nhân tạo hẹp), AGI đề cập đến các tác nhân giả định có khả năng thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm được.
• Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (GenAI ): Các tác nhân hiện đại thường sử dụng GenAI để tạo ra các phản hồi hoặc mã động, hoạt động như những trợ lý có thể tạo ra nội dung như một phần của quy trình làm việc.

Đối với những ai muốn huấn luyện các mô hình nền tảng cho các tác nhân của mình, Nền tảng Ultralytics cung cấp một môi trường được tối ưu hóa để chú thích tập dữ liệu và quản lý các lần chạy huấn luyện. Bạn có thể tìm hiểu thêm về kiến ​​trúc tác nhân trong các nghiên cứu từ các tổ chức như Stanford HAI và DeepMind .