Sự Tiến Hóa của AI: Từ Chatbot Đến Các Nhóm AI Đa Tác Vụ

Mục lục

1. Mở Đầu: Kỷ Nguyên Cộng Tác Giữa Người và Máy
2. Hệ Thống AI Đa Tác Vụ (MAS): Sức Mạnh của Đội Nhóm AI
   • Các Loại AI Agent và Vai Trò Của Con Người
3. Bắt Đầu Xây Dựng Hệ Thống AI Đa Tác Vụ:
   • Các Bước Cần Thực Hiện
4. Những Thách Thức Thường Gặp và Cách Vượt Qua
5. Kết luận: Cuộc Đua Đã Bắt Đầu

---

1. Mở Đầu: Kỷ Nguyên Cộng Tác Giữa Người và Máy

Hãy tưởng tượng một thế giới nơi máy tính và con người làm việc ăn ý với nhau trong một đội. Với sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT của OpenAI, chúng ta đã chứng kiến một cuộc cách mạng trong cách khai thác dữ liệu. Giờ đây, các thuật toán phổ quát có thể hiểu và ngày càng có khả năng suy luận về các đầu vào như văn bản, âm thanh hoặc video. Một công cụ phù hợp có thể giúp công việc hiệu quả hơn và nâng cao chất lượng đầu ra.

2. Hệ Thống AI Đa Tác Vụ (MAS): Sức Mạnh của Đội Nhóm AI

Hiện tại, hầu hết các ứng dụng dựa trên AI đều sử dụng một LLM duy nhất với kiến thức tổng quát được nhúng sẵn, tương tự như việc thuê một nhân viên được đào tạo đa năng. Mặc dù điều này rất tốt, liệu bạn có muốn doanh nghiệp của mình chỉ dựa vào một nhân viên cho tất cả các nhiệm vụ không? Hay bạn muốn có một đội ngũ nhân viên lành nghề với các kỹ năng, kinh nghiệm và chi phí chuyên biệt?

Khái niệm tương tự có thể áp dụng cho AI. Xây dựng một đội ngũ AI Agent để giải quyết các nhiệm vụ phức tạp là ý tưởng đằng sau các hệ thống LLM đa tác vụ (MAS). Trong một MAS, các LLM khác nhau với các lời nhắc, quy trình làm việc và nguồn kiến thức riêng biệt sẽ làm việc cùng nhau dựa trên lời nhắc của người dùng. Trong một đội ngũ AI như vậy, bạn có những "nhân viên" có khả năng trích xuất thông tin hiệu quả từ nhiều nguồn khác nhau, cùng với các chuyên gia có kiến thức chuyên sâu trong các lĩnh vực như quản lý sản phẩm hoặc chiến lược.

Những AI Agent chuyên gia này mang lại chuyên môn và cũng có thể đưa ra các quan điểm khác nhau về một ngữ cảnh cụ thể. Ví dụ, một AI Agent tư vấn pháp lý có thể tập trung vào các rủi ro liên quan đến thị trường như các quy định về quyền riêng tư của khách hàng ở các quốc gia khác nhau, trong khi một AI Agent marketing có thể giúp tạo ra các tài liệu truyền thông xã hội mới hoặc thực hiện xác thực chân dung người dùng.

Các Loại AI Agent và Vai Trò Của Con Người

Trong môi trường này, một AI Agent quản lý sẽ điều phối quá trình cộng tác, tích hợp các đầu vào từ con người và các AI Agent khác nhau để thúc đẩy đầu ra và các quyết định.

• AI Agent kiến thức: Khai thác khả năng từ các loại LLM khác nhau (LLM tổng quát và LLM chuyên dụng, tinh chỉnh) truy cập vào các tài liệu nội bộ cụ thể theo lĩnh vực như hướng dẫn, nghiên cứu, cơ sở dữ liệu kinh doanh, thông tin bên ngoài như xu hướng thị trường hoặc tìm kiếm trên internet.

• AI Agent điều phối: Được đào tạo để tuân theo các quy trình và thủ tục cụ thể.

• AI Agent bảo vệ: Ngoài AI Agent quản lý, một AI Agent bảo vệ sẽ can thiệp vào tất cả các AI Agent khác nếu chúng nhận thấy bất kỳ hình thức phân biệt đối xử, ảo giác hoặc sai lệch nào so với yêu cầu của người dùng.

Các AI Agent kiến thức và điều phối khác nhau sẽ cộng tác và có thể giúp đưa ra danh sách rộng rãi các chuyên môn, mở rộng tư duy phản biện và tạo ra đầu ra. Nhiều quy trình có thể được hưởng lợi từ MAS để tự động hóa hoặc tăng cường các quyết định và tạo ra đầu ra, bao gồm marketing, bán hàng, lập kế hoạch hoặc quy trình đấu thầu.

Các nhóm người có thể cải thiện độ tin cậy của các AI Agent kiến thức cụ thể bằng cách tinh chỉnh các nguồn dữ liệu và lời nhắc. Ví dụ, bộ phận pháp lý có thể thường xuyên tối ưu hóa và cập nhật dữ liệu đầu vào và cách làm việc của AI Agent của họ, giống như cách một thành viên nhóm cấp dưới được đào tạo và nhận phản hồi từ người quản lý và đồng nghiệp.

3. Bắt Đầu Xây Dựng Hệ Thống AI Đa Tác Vụ:

Đây không chỉ là một tầm nhìn tương lai mà còn là một sự tiến hóa tự nhiên từ các quy trình làm việc LLM ngày nay, nơi các nhiệm vụ cụ thể thường được giải quyết từng bước bằng một AI Agent LLM.

Khi công nghệ tiến bộ, các công ty nên xem xét việc có được kinh nghiệm thực tế với khung MAS mới này. Chọn một bộ phận có tư duy tiến bộ và sẵn sàng chấp nhận sự thay đổi có thể là bước đầu tiên để khám phá tiềm năng của các hệ thống AI đa tác vụ.

Các Bước Cần Thực Hiện

Khung sau đây phác thảo các bước chính để xây dựng một MAS:

1. Xác định các điểm đau: Bắt đầu từ những việc nhỏ và để phản hồi thực tế và việc sử dụng hướng dẫn việc mở rộng, không chỉ là các trường hợp sử dụng giả định. Thêm các khả năng dựa trên nhu cầu thực tế đã được nghiên cứu và đánh giá kỹ lưỡng.

2. Tích hợp kiến thức chuyên môn: Quên đi kiến thức chung trên internet. Các hệ thống AI hiện đại có thể sử dụng kiến thức chuyên môn trong các cách tiếp cận như RAG (tạo sinh tăng cường truy xuất) cho mọi thứ từ thông số kỹ thuật đến khung pháp lý. Cung cấp cho AI của bạn quyền truy cập vào kiến thức cốt lõi để có hiệu suất tối ưu.

3. Thiết kế sự phối hợp: Tạo một AI Agent quản lý có thể đưa các AI Agent kiến thức chuyên biệt khác nhau vào một bản giao hưởng với các quy trình làm việc và lý luận dựa trên các quy tắc, phương pháp và quy trình của công ty.

4. Cho phép truy cập vào các hệ thống giao dịch: Sử dụng phần mềm trung gian để cho phép AI Agent của bạn truy cập trực tiếp vào các nền tảng như SAP, Salesforce và các cơ sở dữ liệu khác, làm phong phú AI bằng các điểm dữ liệu liên quan.

5. Cho phép xử lý tài liệu: Cho phép phần phụ trợ của AI Agent của bạn truy cập các tài liệu như PDF, Excel và Word để các tệp thô được chuyển đổi thành thông tin tình báo có thể hành động để xử lý thêm.

6. Xem xét điều chỉnh vai trò của AI Agent: Thêm cá nhân hóa để điều chỉnh độ sâu kỹ thuật và phong cách giao tiếp dựa trên việc nó tương tác với CEO hay một nhà phân tích cấp dưới.

7. Làm phong phú thêm bộ nhớ và ngữ cảnh: Cho phép truy cập vào các cuộc hội thoại trước đây, các xu hướng tổ chức hiện tại và tin tức. Điều này có thể bao gồm bộ nhớ dự án trung hạn và hướng dẫn kinh doanh gần đây.

8. Xác thực an toàn và tuân thủ: Thêm các lớp bảo mật phù hợp để đảm bảo rằng chỉ những người được ủy quyền mới có quyền truy cập vào kiến thức được bảo vệ và thực hiện các biện pháp bảo vệ để đảm bảo AI vẫn tuân thủ và không bị lạm dụng.

4. Những Thách Thức Thường Gặp và Cách Vượt Qua

Làm chủ các hệ thống đa tác vụ và đưa chúng vào sự hòa hợp là một điều phức tạp. Một khía cạnh quan trọng là đảm bảo rằng các AI Agent của bạn được điều chỉnh và thích ứng một cách nhất quán. Nếu không, các AI Agent có thể hoạt động không thể đoán trước hoặc đi chệch khỏi các yêu cầu ban đầu.

Ngoài ra, khi số lượng AI Agent hoạt động trong một tổ chức tăng lên (về số lượng và khả năng), độ phức tạp về tính toán cũng tăng theo. Nhiều tác vụ xử lý hơn sẽ dẫn đến chi phí tăng lên. Điều này đòi hỏi một cách tiếp cận chiến lược rõ ràng về cách điều phối một mạng lưới AI Agent hiệu quả.

Để đảm bảo các AI Agent tương tác liền mạch, cần có một nền tảng tiêu chuẩn. Điều này cũng cho phép thử nghiệm và xác thực mạnh mẽ, cho phép các tổ chức đo lường hiệu quả hoạt động của các AI Agent trong các điều kiện khác nhau.

Cuối cùng, MAS là các mạng lưới tổ chức phức tạp—thật khó để theo dõi tổng quan về những gì AI Agent có quyền truy cập và khả năng. Việc thiết lập một khuôn khổ quản trị mạnh mẽ với quyền sở hữu rõ ràng để đặt ra các quy tắc dứt khoát cho hành vi của AI Agent và trách nhiệm giải trình cho các nhóm quản lý AI Agent trở nên tối quan trọng.

Bằng cách hiểu những thách thức này và chuẩn bị cho chúng, các tổ chức có thể đang trên đường thiết lập một hệ thống đa tác vụ mạnh mẽ hoạt động trôi chảy và hiệu quả.

5. Kết luận: Cuộc Đua Đã Bắt Đầu

Tôi nghĩ điều đó đã rõ ràng: Sự tiến hóa của AI sẽ không dừng lại. Trong khi những người khác tranh luận về tương lai của AI, các công ty thông minh đang bắt đầu khám phá và xây dựng nó. Các tổ chức có thể xây dựng chuyên môn trong việc tạo và quản lý các AI Agent và xây dựng các hệ thống cộng tác, nơi các AI Agent và con người có thể hợp tác. Người lao động nên tham gia chặt chẽ trong quá trình thiết kế và được tiếp cận sớm để bắt đầu thử nghiệm trong việc khám phá các cách tiếp cận mới để giải quyết những thách thức của ngày mai.

Cuộc đua đã bắt đầu.