Trang chủ > Công nghệ AI > Nội dung chính

Khái niệmbóng đá wap, mức độ tự chủ và mức độ trừu tượng của AI Agent
2025-06-05

Những người làm việc trong lĩnh vực AI đều biết rằngkết quả bóng đá ngoại hạng anh, nếu bây giờ bạn không nghiên cứu về Agent, ra ngoài mà gặp người khác sẽ chẳng dám chào hỏi.

Nhưngbóng đá wap, rốt cuộc Agent là gì? Có lẽ ngay cả các chuyên gia cũng không chắc có thể giải thích rõ ràng. Điều này thực sự không ai có thể trách móc được, bởi ai lại ngờ rằng ý nghĩa của khái niệm này lại rộng rãi đến vậy?

Bài viết này tập trung vào việc giải thích rõ ba điều sau:

  • Định nghĩa hiện tại của ngành đối với Agent là gì? Có sự đồng thuận hay không?
  • Sự khác biệt về mức độ tự trị giữa các loại Agentxóc đĩa, bản chất là gì?
  • Để thiết kế một Agent tốtxóc đĩa, cần phải thực hiện những khái quát hóa nào?

Rốt cuộc thì Agent là gì?

Trong giới nghiên cứu AIxóc đĩa, khi mọi người bàn luận về "Agent", họ thường gặp phải nhiều bối rối. Một tình huống phổ biến xảy ra là bạn phải không ngừng nhắc lại định nghĩa cụ thể của Agent mà bạn đang đề cập để đảm bảo rằng cuộc thảo luận tiếp theo diễn ra một cách chặt chẽ và chính xác. Nguyên nhân gây ra tình trạng khó xử này là do thuật ngữ "Agent" có thể mang nhiều ý nghĩa khác nhau tùy thuộc vào ngữ cảnh sử dụng. Có lúc nó ám chỉ một chương trình máy tính tự hành động, có lúc lại liên quan đến các mô hình trí tuệ nhân tạo phức tạp hơn trong hệ thống lớn. Chính sự đa dạng này khiến việc thống nhất ý nghĩa trở thành thách thức không nhỏ.

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạoxóc đĩa, thuật ngữ "Agent" có nguồn gốc rất lâu đời, có thể đã xuất hiện trong các cuộc thảo luận học thuật ngay từ những năm 1950 của thế kỷ trước. Cho đến nay, một trong những nguồn gốc được biết đến rộng rãi nhất về khái niệm này đến từ lý thuyết học tăng cường (reinforcement learning). Trong đó, Agent được định nghĩa là một khái niệm lý thuyết chính xác, ám chỉ một thực thể có khả năng tương tác với môi trường, có mục tiêu rõ ràng, học hỏi từ kinh nghiệm và chủ động đưa ra hành động mới để khám phá những điều chưa biết. Điều này cũng ám chỉ bài toán cân bằng giữa việc tận dụng (exploitation) và khám phá (exploration), một vấn đề thường xuyên gặp phải trong lĩnh vực học máy. Ngoài ra, khái niệm Agent không chỉ giới hạn ở lý thuyết học tăng cường mà còn mở rộng sang nhiều ứng dụng thực tế. Một Agent trong thực tế có thể là một chương trình tự động hoặc một hệ thống phức tạp có khả năng đưa ra quyết định dựa trên thông tin nhận được từ môi trườ Nó không chỉ đơn thuần là một công cụ hỗ trợ mà còn có khả năng học hỏi và thích nghi qua thời gian, giống như cách con người học hỏi từ trải nghiệm của mình. Điều thú vị là khái niệm này không chỉ dừng lại ở lý thuyết mà còn ảnh hưởng sâu sắc đến nhiều ngành khác nhau như robot học, kinh tế học, và thậm chí là tâm lý học. Các nhà nghiên cứu đã sử dụng khái niệm Agent để mô phỏng cách các cá nhân hoặc tổ chức có thể tối ưu hóa hành vi của mình trong các tình huống phức tạp. Chính vì vậy, khái niệm Agent đã trở thành một trong những nền tảng cốt lõi của trí tuệ nhân tạo và tiếp tục phát triển mạnh mẽ trong tương lai.

tiến hóa tự thân

Điều khiến mọi thứ trở nên phức tạp hơn là trong ngành công nghiệp AI hiện naykết quả bóng đá ngoại hạng anh, thuật ngữ "Agent" vẫn đang được sử dụng với ít nhất hai cách hiểu khác nhau. Một cách hiểu là mang tính tổng quát, trong khi cách hiểu kia lại mang tính cụ thể và đặc biệt.

  • Bất kỳ hệ thống AI nào được xây dựng dựa trên các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và có khả năng thực hiện một nhiệm vụ nào đó đều có thể được gọi là một Agent. Theo cách hiểu nàybóng đá wap, những chatbot mà chúng ta thường thấy, các quy trình làm việc (workflow) mà chúng ta tạo ra bằng cách sử dụng Dify hoặc n8n, cũng như các hệ thống hoàn toàn tự chủ trong việc lập kế hoạch (Autonomous Agent), tất cả đều có thể được coi là Agent. Thêm vào đó, không chỉ dừng lại ở các ứng dụng cụ thể này, bất kỳ nền tảng nào có khả năng tự học và tự điều chỉnh để hoàn thành công việc theo mục tiêu đã đặt ra đều thuộc về phạm vi của Agent. Điều quan trọng không phải là hình thức hay cách thức hoạt động của nó, mà là khả năng của nó trong việc nhận diện môi trường và đưa ra phản ứng phù hợp với từng tình huống cụ thể. Điều này mở ra cánh cửa cho rất nhiều sáng tạo và cải tiến trong tương lai của ngành trí tuệ nhân tạo.
  • Hệ thống hoàn toàn tự trị: Đây là một hệ thống AI chuyên biệtxóc đĩa, thường được thúc đẩy bởi vòng lặp của agent. Trong mỗi lần lặp lại, nó sử dụng LLM (Mô hình Ngôn ngữ Động lực) để ra quyết định động, tự động gọi đến các công cụ phù hợp và truy xuất những ký ức cần thiết. Mỗi vòng lặp hoàn thành sẽ đưa nó gần hơn với mục tiêu đã đặt ra. Rất nhiều sản phẩm hoặc công nghệ Deep Research mà các công ty tung ra thường thuộc loại agent này. Để minh họa rõ hơn, hãy cùng xem xét hai ví dụ về agent tự trị khác: 1. Một agent trong ngành chăm sóc sức khỏe có khả năng tự động phân tích dữ liệu bệnh nhân từ nhiều nguồn khác nhau, sau đó đề xuất phương pháp điều trị tối ưu dựa trên tình trạng hiện tại của bệnh nhân. 2. Một agent quản lý tài chính cá nhân, tự động theo dõi các giao dịch, phân tích xu hướng chi tiêu và đề xuất kế hoạch tiết kiệm phù hợp với mục tiêu tài chính của người dùng.
    • Hiện thực hóa đặc thù của LlamaIndex cho Agent tự trị [1].
    • Xây dựng các tác nhân hiệu quả

Autonomous Agent

Trước tình hình khái niệm về Agent đang trở nên hết sức mơ hồkết quả bóng đá ngoại hạng anh, nhiều chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực AI đã bắt đầu bước ra để làm rõ các định nghĩa. Trong số đó, đáng chú ý có một bài viết blog của Anthropic [2], một bài viết khác từ người sáng lập LangChain [3], một tài liệu chính thức từ LlamaIndex [4] và một cuộc phỏng vấn với Andrew Ng [5]. Dựa trên những chia sẻ này, ngành công nghiệp dường như đang dần đạt được sự đồng thuận về khái niệm Agent như sau:

  • Workflow và Autonomous Agent không tồn tại ranh giới rõ rệt giữa "đen hoặc trắng". Hệ thống này chỉ khác nhau về mức độ tự chủ mà thôi. Về cơ bảnxóc đĩa, mọi người đã dần bắt đầu sử dụng chúng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Workflow thường được thiết kế để hỗ trợ con người thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại một cách hiệu quả hơn, trong khi Autonomous Agent có thể hoạt động độc lập với khả năng ra quyết định tự động dựa trên dữ liệu mà nó thu thập được. Điều này làm cho mỗi hệ thống đều có những ưu điểm riêng và phù hợp với các nhu cầu cụ thể trong công việc hoặc cuộc sống hằng ngày. Agentic System Bạn có thể thay thế khái niệm đại diện (Agent) mơ hồ và chung chung bằng một hệ thống đại diện (Agentic System) rõ ràng hơn. Đặc biệtkết quả bóng đá ngoại hạng anh, định nghĩa của người sáng lập LangChain được xem là dễ hiểu nhất, cụ thể như sau [3]:

In practicebóng đá wap, we see that most “agentic systems” are a combination of workflows and agents. This is why I actually hate talking about whether something is an agent, but prefer talking about how agentic a system is.

Dịch văn:
Trong thực tếxóc đĩa, chúng ta nhận thấy rằng hầu hết các hệ thống hệ thống agentic đều là sự kết hợp giữa quy trình công việc (workflow) và các đại lý (agent). Vì vậy, thay vì tranh luận xem một thứ có phải là một agent hay không, tôi thường vào việc đánh giá mức độ agentic của một hệ thống. Điều này cho phép chúng ta nhìn nhận sâu hơn về khả năng tự chủ và tính linh hoạt mà hệ thống đó thể hiện trong việc xử lý các nhiệm vụ phức tạp.

Mức độ tự trị của Agentbóng đá wap, bản chất là gì?

Building effective agents

The prompt chaining workflow

Hình ảnh trên minh họa cho chuỗi Prompt. Khi gọi mô hìnhbóng đá wap, các bước sẽ được thực hiện theo trình tự. Quy trình làm việc (workflow) này bao gồm nhiều bước và mỗi bước cần thực hiện gì đều đã được xác định rõ ràng từ trước. Đầu tiên sẽ tiến hành bước nào, tiếp theo là bước nào, tất cả đều được lập kế hoạch cẩn thận để đảm bảo quy trình diễn ra suôn sẻ và hiệu quả.

The parallelization workflow

Hình ảnh này minh họa cho thiết kế của mô hì Khác biệt so với mô hình trước đó là Prompt Chaining thực hiện theo thứ tự tuần tựxóc đĩa, còn Parallelization cho thấy rằng một số cuộc gọi đến LLM sẽ được thực hiện đồng thời. Tuy nhiên, dù là thực hiện tuần tự hay đồng thời, thì đường dẫn thực thi vẫn đã được xác định sẵn từ trước.

The routing workflow

Hình ảnh này mô tả một mô hình được gọi là Routingxóc đĩa, trong đó có ba nút LLM Call và chỉ một trong số đó sẽ được chọn để thực hiện. Điều này khác biệt rõ ràng so với hai mô hình trước đó là Prompt Chaining và Parallelization, vì các đường dẫn thực thi của hai mô hình đầu tiên đã được xác định từ trước, còn đối với Routing, đường dẫn thực thi chỉ có thể được xác định chính xác sau khi dữ liệu đầu vào đã được nhận. Nếu so sánh với ngôn ngữ lập trình, thì Routing giống như một điều kiện if trong lập trình.

Autonomous Agent

Biểu đồ này thể hiện mô hình Autonomous Agent (đã được giới thiệu ở phần đầu bài viết). Mô hình này đại diện cho mức độ tự chủ cao hơn so với các mô hình trước đó. Trong mô hình Routing đã trình bày trước đâyxóc đĩa, mặc dù con đường thực thi cụ thể sẽ được xác định động dựa trên dữ liệu đầu vào, nhưng ít nhất ba con đường thực thi khả dụng vẫn được định sẵn từ trước. Tuy nhiên, trong mô hình Autonomous Agent, con đường thực thi cụ thể cũng không thể được xác định trước. Hệ thống thường sẽ thực hiện nhiều vòng hoặc bước khác nhau, và không ai có thể biết trước được bước tiếp theo sẽ thực hiện hành động nào, hay tổng số bước cần thực hiện cũng không thể được dự đoán từ trước.

Các mô hình thiết kế Agent được đề cập ở trên không phải là tất cả các trường hợp có thể xảy raxóc đĩa, nhưng chúng đã phần nào thể hiện bản chất của một Agent (hoặc để nói chính xác hơn, một hệ thống thông minh tự trị). Một Agent như vậy không chỉ đơn thuần là một thực thể độc lập mà còn là một hệ thống phức tạp có khả năng học hỏi, thích nghi và đưa ra quyết định dựa trên môi trườ Điều này bao gồm việc hiểu ngữ cảnh, phân tích dữ liệu và thực hiện hành động phù hợp với mục tiêu đã đặt ra. Một Agent hiệu quả không chỉ cần khả năng nhận thức tốt mà còn cần có khả năng giao tiếp và phối hợp với các hệ thống khác trong cùng một mạng lưới. Agentic System ) ba mức độ tự trị khác nhau. Mức độ tự trị khác nhaukết quả bóng đá ngoại hạng anh, bản chất nằm ở chỗ, Đường đi thực thi được sắp xếp trong hệ thống quyết định vào thời điểm nào ：

  • Sắp xếp tĩnh : Tương tự như chuỗi gợi ý (Prompt Chaining) và song song hóa (Parallelization)xóc đĩa, con đường thực hiện đã được xác định hoàn toàn trước đó. Điều này giống như khi một nhà thiết kế đưa cho bạn một bản "kế hoạch" chi tiết đến từng milimet, và tất cả những gì bạn cần làm là thực hiện theo đúng "kế hoạch" đã được vạch sẵn. Nó như một hành trình mà mọi bước đi đều đã được tính toán từ trước, không cần phải suy nghĩ thêm hay thay đổi bất kỳ điều gì.
  • Động lực lập trình Giống như chế độ Routingkết quả bóng đá ngoại hạng anh, logic thực thi và các tuyến đường thực thi tiềm năng đều đã được xác định trước, nhưng tuyến đường cụ thể sẽ được quyết định một cách động dựa trên dữ liệu đầu vào. Điều này giống như khi Gia Cát Lượng đưa cho bạn một số "hòm kế sách" và chỉ cho bạn biết rằng nếu gặp phải vấn đề nào đó, hãy mở ra xem nên sử dụng "hòm kế sách" nào. Nói chung, đây là việc đã có sự chuẩn bị trước về các biện pháp đối phó với mọi tình huống có thể xảy ra.
  • Tự động sắp xếp Giống như mô hình Đại lý Tự trị (Autonomous Agent)xóc đĩa, không thể dự đoán trước tất cả các tình huống có thể xảy ra, và đường dẫn thực thi cũng cần được xác định dựa trên tình hình thực tế trong quá trình vận hành. Về cơ bản, một Đại lý Tự trị có thể phải viết mã chương trình ngay tại chỗ để giải quyết vấn đề theo tình huống cụ thể. Điều này giống như câu thành ngữ Trung Hoa – một vị tướng chỉ huy quân đội ngoài chiến trường, khi gặp tình huống khẩn cấp, chỉ còn cách xử lý linh hoạt tùy theo hoàn cảnh mà không thể chờ chỉ thị từ trên cao. Một người lãnh đạo giỏi phải biết tin tưởng vào khả năng phán đoán và hành động nhanh chóng của mình trong những thời điểm quyết định.

Tóm lạikết quả bóng đá ngoại hạng anh, từ việc kết nối gợi ý (Prompt Chaining) và song song hóa (Parallelization), cho đến định tuyến (Routing), và cuối cùng là các đại diện tự trị (Autonomous Agent), mức độ tự chủ của hệ thống ngày càng tăng. Trong khi đó, khả năng kiểm soát chính xác của các kỹ sư con người đối với hệ thống dần trở nên mờ nhạt hơn. Do đó, hành vi của hệ thống cũng trở nên linh hoạt và khó đoán định hơn. Tất nhiên, điều này đồng nghĩa với việc hệ thống có thể xử lý những vấn đề phức tạp hơn, đòi hỏi tư duy sâu sắc và khả năng thí

Mức độ trừu tượng hóa khi thiết kế Agent

Việc thiết kế một Agent không chỉ đơn giản là việc hiểu rõ về thuật toán mô hình hoặc kỹ thuật lập trình mà còn đòi hỏi phải thực hiện một công trình hệ thống đa tầng. Mỗi bước trong quá trình này đều yêu cầu sự sáng tạo và tư duy sâu sắc để có thể xây dựng nên một Agent hiệu quảxóc đĩa, linh hoạt và có khả năng thích nghi cao với nhiều tình huống khác nhau.

Tại tầng cao nhấtbóng đá wap, việc tìm kiếm sự phù hợp với ngữ cảnh kinh doanh là điều cần thiết. Một mặt, bạn cần hiểu sâu về quy trình hoạt động của doanh nghiệp để biết đâu là điểm then chốt tạo ra giá trị lớn nhất; mặt khác, bạn cũng phải hiểu rõ giới hạn của công nghệ AI dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), và nó có thể giải quyết vấn đề gì một cách hiệu quả. Chẳng hạn, lĩnh vực bán hàng là một lĩnh vực rộng lớn, bao gồm các tương tác phức tạp giữa khách hàng, đại lý và nền tảng. Một trong những tình huống triển khai AI điển hình ở đây là tự động hóa quá trình tiếp cận khách hàng tiềm năng mới: những khách hàng quan tâm đến sản phẩm của bạn có thể đã để lại thông tin liên hệ qua trang web, gian hàng tại hội nghị hay kênh khác. Bước tiếp theo thường là gửi email cho họ. Nếu email chỉ đơn thuần giới thiệu sản phẩm theo cách chung chung, tỷ lệ chuyển đổi sẽ không cao. Ngược lại, việc soạn thảo email cá nhân hóa chính là điều mà AI hiện tại rất giỏi thực hiện. Việc xác định các ngữ cảnh phù hợp để tối ưu hóa bằng công nghệ AI trong lĩnh vực quen thuộc, từ đó hoàn thành bước đầu tiên trong việc kết nối giữa công nghệ và kinh doanh, đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ giữa chuyên gia kinh doanh và chuyên gia kỹ thuật. Trong quá trình này, việc xây dựng mối quan hệ chặt chẽ giữa hai bên đóng vai trò quan trọng. Các chuyên gia kinh doanh giúp cung cấp cái nhìn sâu sắc về nhu cầu thực tế của thị trường, trong khi các kỹ sư AI tập trung vào việc biến các ý tưởng đó thành các giải pháp công nghệ khả thi. Điều này không chỉ yêu cầu sự am hiểu kỹ thuật sâu sắc mà còn cần khả năng giao tiếp tốt để đảm bảo cả hai bên cùng đồng thuận và hiểu rõ mục tiêu cuối cùng. Bên cạnh đó, việc liên tục kiểm tra và cải tiến các giải pháp cũng là yếu tố không thể thiếu để duy trì hiệu quả và đáp ứng được những thay đổi nhanh chóng trong môi trườ

Đi sâu thêm một tầng nữaxóc đĩa, điều cần suy nghĩ là Agent sẽ hiện diện trước người dùng mục tiêu dưới hình thức sản phẩm nào. Liệu một chatbot đơn thuần có đủ? Hay chỉ cần thêm yếu tố giao tiếp với sự tham gia của con người trong vòng kiểm soát tự động hóa là đủ? Có lẽ đối với những tình huống phức tạp hơn, như trong tác phẩm **...** Kẻ tách biệt và sự hòa nhập giữa AI sinh tạo và phần mềm truyền thống Tựa như mô hình IVERS được đề cập trong bài viết nàyxóc đĩa, việc sản phẩm và người dùng cần có sự trao đổi phức tạp hơn về các lệnh, phản hồi trực quan và tương tác nhiều vòng là điều bắt buộc. Hãy lấy ví dụ từ lĩnh vực AI Coding, Cursor đã cung cấp một mẫu sản phẩm Agent xuất sắc. Quy trình thiết kế ở mức độ này đòi hỏi sự tham gia của các chuyên gia Product Manager trong lĩnh vực AI. Đồng thời, quá trình này cũng cần đến sự phối hợp chặt chẽ giữa kỹ sư phần mềm và nhà nghiên cứu AI để đảm bảo rằng sản phẩm cuối cùng sẽ đáp ứng được kỳ vọng của người dùng, đồng thời tối ưu hóa hiệu suất và khả năng học hỏi liên tục của hệ thống.

Tiếp theo là việc phân tách ở mức độ của các Agent. Điều này vẫn đang ở mức trừu tượng hóa quy trình kinh doanhxóc đĩa, chứ chưa thực sự đi vào công nghệ AI. Bạn có thể tự hỏi liệu toàn bộ quy trình cần được tự động hóa này có thể được chia nhỏ hơn nữa, thành những phần chuyên biệt và rõ ràng hơn không? Mỗi phần nhỏ này có thể được xây dựng riêng như một Agent, sau đó mục tiêu tổng thể của toàn bộ quy trình có thể đạt được thông qua sự hợp tác của nhiều Agent. Khi ranh giới giữa các sub-flow được xác định rõ ràng và mục tiêu cụ thể hơn, hiệu quả của Agent AI tạo ra sẽ càng chính xác hơn. Hãy quay lại ví dụ về kịch bản tiếp cận khách hàng trong lĩnh vực bán hàng trước đây: Viết email marketing cá nhân tự động ít nhất có thể chia thành hai bước. Đầu tiên, dựa trên dữ liệu đầu vào từ khách hàng (như dấu vết mà họ để lại), kết nối với cơ sở dữ liệu nội bộ của công ty và tìm kiếm thêm thông tin trên internet công khai, tổng hợp tất cả để tạo ra mô tả về hồ sơ khách hàng (bao gồm bối cảnh, lĩnh vực kinh doanh cốt lõi, hướng phát triển kinh doanh hiện tại mà họ quan tâm, v.v.). Bước thứ hai là sử dụng thông tin từ bước đầu tiên để soạn thảo nội dung email cá nhân dựa trên sản phẩm của bạn. Tất nhiên, một hệ thống tự động hoàn chỉnh có thể còn tự động thực hiện thêm bước cuối cùng là gửi hàng loạt email. Công việc thiết kế ở cấp độ này thực sự rất quan trọng, nó có mối liên hệ chặt chẽ với việc lập mô hình BPM (Quản lý Quy trình Kinh doanh) truyền thống và phân tích SOP (Thủ tục Vận hành Tiêu chuẩn). Nếu so sánh với cách tiếp cận phát triển phần mềm truyền thống, công việc này chính là kỹ thuật của DDD (Phát triển Hướng đối tượng). Tuy nhiên, điều đặc biệt quan trọng ở đây không chỉ là việc chia nhỏ quy trình mà còn là khả năng kết nối giữa các agent. Mỗi agent không chỉ hoạt động độc lập mà phải hiểu rõ vai trò của mình trong hệ sinh thái lớn hơn. Điều này đòi hỏi một sự phối hợp tinh vi giữa các module để đảm bảo rằng mọi thứ đều vận hành trơn tru và hiệu quả. Một khi các ranh giới giữa các sub-flow được xác định rõ ràng và từng agent biết rõ trách nhiệm của mình, thì toàn bộ quy trình tự động sẽ trở nên linh hoạt và dễ điều chỉnh hơn. Ví dụ điển hình khác có thể là quản lý chuỗi cung ứng trong một doanh nghiệp. Bạn có thể phân tách quy trình này thành các sub-flow như thu thập dữ liệu từ nhà cung cấp, phân tích nhu cầu thị trường, đặt hàng và kiểm soát tồn kho. Mỗi sub-flow này có thể được giao cho một Agent riêng biệt. Ví dụ, một Agent có thể được lập trình để tự động thu thập dữ liệu từ các nhà cung cấp, một Agent khác có thể phân tích dữ liệu để đưa ra dự đoán về nhu cầu, và một Agent thứ ba sẽ chịu trách nhiệm quản lý quá trình đặt hàng và kiểm soát tồn kho. Tất cả các Agent này sẽ phối hợp với nhau để đảm bảo chuỗi cung ứng vận hành hiệu quả nhất. Như vậy, việc phân tách ở mức độ Agent không chỉ đơn giản là chia nhỏ quy trình mà còn là cách để tối ưu hóa hiệu suất và tăng cường khả năng thích ứng của toàn bộ hệ thống. Điều này đòi hỏi một sự hiểu biết sâu sắc về cả quy trình kinh doanh và công nghệ AI, đồng thời cần có một chiến lược rõ ràng để đảm bảo rằng các agent có thể làm việc ăn ý với nhau. Đây là một thách thức lớn nhưng cũng là cơ hội để cải tiến đáng kể hiệu quả kinh doanh trong tương lai.

Building effective agents

Tiếp theo mới đến mã ứng dụngbóng đá wap, mã khung, mô hình LLM. Những thứ thực sự thuộc về công nghệ AI.

Khả năng trừu tượng chính là viên ngọc quý trên vương miện của tư duy cao cấp ở con người. Chính vì hiện tại các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vẫn chưa thể tái tạo hoàn toàn các quá trình tư duy này của con ngườixóc đĩa, nên việc thiết kế các đại diện trí tuệ nhân tạo (AI Agent) mới cần đến sự tham gia của các chuyên gia và kỹ sư. Những công việc này thực sự rất phức tạp, và đối với những "chuyên gia" vốn đã mông lung trong suy nghĩ, thì việc hiểu hết được nhiều tầng mức trừu tượng này quả thực là một thử thách lớn. Do đó, khái niệm mơ hồ về thuật ngữ Agent và sự thiếu nhất quán trong nhận thức về nó cũng trở nên dễ hiểu hơn. Điều này cũng đặt ra câu hỏi lớn: liệu chúng ta có đang đi đúng hướng khi cố gắng định nghĩa rõ ràng một thuật ngữ mà ngay cả những người thông thái nhất cũng không thể thống nhất được? Có lẽ, trong tương lai gần, khái niệm Agent sẽ còn tiếp tục biến đổi cho đến khi đạt được sự đồng thuận chung từ cộng đồng nghiên cứu. Điều quan trọng lúc này không phải là tìm ra một định nghĩa hoàn hảo, mà là tiếp tục khám phá và thử nghiệm để đưa ra những giải pháp tốt nhất cho từng trường hợp cụ thể.

Cuối cùng trong bài viết này

Cuối cùngkết quả bóng đá ngoại hạng anh, tôi muốn gửi một lời: lần sau, tôi dự định sẽ so sánh cụ thể giữa LangGraph và LlamaIndex trong việc triển khai các hệ thống Agent. Tôi sẽ tập trung vào những điểm giống nhau, khác biệt cũng như ưu nhược điểm của từng phương án. Hãy cùng chờ đón buổi thảo luận tiếp theo nhé! Hẹn gặp lại các bạn vào lần sau.

PS: Khi viết bài tiếp theobóng đá wap, tôi có thể sẽ thay đổi ảnh đại diện. Mọi người đừng nhận nhầm tôi nhé ☺️

Giữ cân bằng giữa kỹ thuật và kinh doanh

Phân tích chi tiết phân tán: Nhất quán nhân quả và không gian-thời gian tương đối

Các bài viết được chọn lọc khác ：


Bài viết gốckết quả bóng đá ngoại hạng anh, vui lòng ghi rõ nguồn và bao gồm mã QR bên dưới! Nếu không, từ chối tái bản!
Liên kết bài viết này: /6fblbest.html
Hãy theo dõi tài khoản Weibo cá nhân của tôi: Tìm kiếm tên tôi "Trương Thiết Lệ" trên Weibo.
Tài khoản WeChat của tôi: tielei-blog (Trương Thiết Lệ)
Bài trước: LangChain's OpenAI và ChatOpenAI, nên gọi cái nào?

Phân loại mục

Bài viết mới nhất

Liên kết thân thiện:

quay hu vip888 trò chơi bắn cá trò chơi bắn c kết quả bóng đá trực tiếp Tỷ Lệ Kèo Nhà Cái slot machine chơi game bắn c