Hướng dẫn toàn diện về các loại AI agent

Các loại AI agent chính

Có nhiều loại agent khác nhau, và chúng không giống nhau về khả năng ghi nhớ, suy luận và tính tự chủ mà chúng mang lại cho quá trình. Sẽ hữu ích hơn nếu coi chúng như những lớp: Mỗi loại được xây dựng dựa trên loại trước đó, và hầu hết các agent trong thế giới thực đều kết hợp một số thuộc tính này cùng một lúc.

Agent phản xạ đơn giản

Khi nào nên sử dụng: Các tác vụ đơn giản, dựa trên quy tắc, không cần bộ nhớ hoặc ngữ cảnh.

Ví dụ về agent phản xạ đơn giản: Một công cụ sàng lọc khách hàng tiềm năng, ngay lập tức phân loại các khách hàng tiềm năng ưu tiên cao bằng cách lọc theo ngân sách trên một số tiền nhất định.

Agent phản xạ đơn giản là một AI agent phản hồi lại môi trường hiện tại dựa trên một tập hợp các quy tắc "nếu điều này thì điều kia" cố định. Loại agent này hành động ngay lập tức dựa trên những gì trực tiếp ở trước mặt chúng, mà không lưu trữ bộ nhớ hoặc suy luận về các tương tác trong quá khứ. Điều đó làm cho nó nhanh, dễ dự đoán và rất phù hợp cho các tác vụ có khối lượng lớn, có thể lặp lại, trong đó phản hồi đúng luôn giống nhau, với cùng một đầu vào.

Agent phản xạ dựa trên mô hình

Phù hợp nhất cho: Các tác vụ yêu cầu ngữ cảnh hoặc lịch sử gần đây để đưa ra quyết định tốt hơn, nhưng vẫn tuân theo những quy tắc đã định.

Ví dụ về agent phản xạ dựa trên mô hình: Một trình giám sát email tự động gán lại các liên hệ vào danh sách tương tác lại nếu họ chưa mở ba email gần đây nhất.

Agent phản xạ dựa trên mô hình là một AI agent duy trì "bức tranh" nội bộ về những gì đang diễn ra để nó có thể đưa ra quyết định tốt hơn khi không thể nhìn thấy mọi thứ cùng một lúc. Không giống như một agent phản xạ đơn giản, nó không chỉ phản ứng với một đầu vào duy nhất bằng một quy tắc duy nhất ("nếu X, thì Y") - nó xem xét ngữ cảnh liên quan và lịch sử gần đây trước khi hành động. Chúng vẫn hoạt động dựa trên các quy tắc, nhưng đó là những quy tắc được xây dựng dựa trên mô hình của tình huống.

Ví dụ, thay vì thông báo cho bạn về mọi cuộc gọi nhỡ, một agent phản xạ dựa trên mô hình có thể nhận biết những số điện thoại nào bạn thường gọi lại và những số nào bạn bỏ qua, và chỉ hiển thị những số mà bạn có khả năng quan tâm.

Agent dựa trên mục tiêu

Phù hợp nhất cho: Các nhiệm vụ nhiều bước với mục tiêu cuối cùng được xác định rõ ràng, yêu cầu lập kế hoạch và suy luận để hoàn thành.

Ví dụ về agent dựa trên mục tiêu: Một hệ thống lập lịch tính toán thời lượng cuộc họp và sự có mặt của người tham gia trước khi gửi lời mời đến tất cả các bên cho thời gian trống đầu tiên.

Agent dựa trên mục tiêu là một AI agent hoạt động ngược từ một mục tiêu cụ thể, được xác định trước, sử dụng lập kế hoạch và suy luận để vạch ra một chuỗi các hành động để đạt được mục tiêu đó. Hãy nghĩ về nó như một hệ thống định vị GPS: Cung cấp cho nó một điểm đến, và nó sẽ tìm ra tuyến đường. Nó có thể vượt qua các trở ngại trên đường đi, nhưng trọng tâm là đạt được mục tiêu - chứ không nhất thiết là tìm ra con đường tối ưu nhất. (Để làm được điều đó, bạn cần một agent dựa trên tiện ích).

Trong bối cảnh công việc, các agent dựa trên mục tiêu có thể giúp ích như gửi lời mời họp sau khi tính đến múi giờ và xung đột, nghiên cứu khách hàng tiềm năng đáp ứng những tiêu chí đã định trước, hoặc phân công lại nhiệm vụ cho các thành viên nhóm có sẵn dựa trên thời hạn thay đổi.

Các agent dựa trên tiện ích

Phù hợp nhất cho: Các tác vụ liên quan đến tối ưu hóa hoặc ra quyết định động, nơi có những ưu tiên cạnh tranh và sự đánh đổi cần cân nhắc.

Ví dụ về agent dựa trên tiện ích: Một agent tạo khách hàng tiềm năng so sánh các khách hàng tiềm năng bằng cách gán điểm dựa trên "tiện ích" hoặc tiêu chí như khả năng chuyển đổi hoặc tiềm năng doanh thu.

Agent dựa trên tiện ích là một AI agent thực hiện mọi thứ mà agent dựa trên mục tiêu làm, nhưng tiến xa hơn bằng cách cân nhắc sự đánh đổi để xác định hành động tốt nhất có thể (và an toàn nhất) - chứ không chỉ bất kỳ hành động nào đạt được mục tiêu. Nếu quy trình làm việc của bạn liên quan đến việc tối ưu hóa trên nhiều biến số - chi phí, thời gian, chất lượng, rủi ro - thì đây là loại agent phù hợp.

Trên thực tế, các agent dựa trên tiện ích rất phù hợp cho những việc như điều chỉnh chi tiêu quảng cáo trên các nền tảng dựa trên ROI thời gian thực, đề xuất đầu tư bằng cách đánh giá sự đa dạng hóa và rủi ro, hoặc sàng lọc hoạt động của đối thủ cạnh tranh để chỉ hiển thị những câu chuyện có liên quan chiến lược nhất. Điểm chung: Không có câu trả lời đúng duy nhất, chỉ có những câu trả lời tốt hơn và tệ hơn - và AI agent được xây dựng để phân biệt điều đó.

Các agent học tập

Phù hợp nhất cho: Các tác vụ liên tục được cải thiện theo thời gian khi agent tích lũy dữ liệu và phản hồi.

Ví dụ về agent học tập: Một agent chiến dịch tiếp thị phân tích dữ liệu quảng cáo mới mỗi tuần và điều chỉnh các đề xuất của mình dựa trên hiệu suất chiến dịch đang phát triển.

Agent học tập là một AI agent thích ứng hành vi của nó dựa trên kinh nghiệm. Chúng đôi khi được coi là các agent dự đoán vì chúng sử dụng dữ liệu trong quá khứ, xu hướng hiện tại và Machine Learning để cải thiện hành vi và lập kế hoạch cho tương lai.

Các loại AI agent khác

Tất nhiên, có một số Generative AI agent khác. Tùy thuộc vào mục tiêu bạn muốn đạt được, bạn có thể muốn áp dụng một chiến lược khác. Dưới đây là một vài ví dụ:

• Agent phân cấp: Những agent này hoạt động theo cấu trúc phân cấp, trong đó các agent cấp cao quản lý chiến lược và giao nhiệm vụ phụ cho những agent cấp thấp hơn được thiết kế cho các nhiệm vụ cụ thể, giảm bớt sự mệt mỏi khi đưa ra quyết định mà không làm giảm độ chính xác.
• Agent lai: Các mô hình này kết hợp những loại agent khác nhau, chẳng hạn như agent lai mục tiêu và tiện ích, để cân bằng các mục tiêu cụ thể với nhu cầu đánh giá sự cân bằng tinh tế. Bằng cách kết hợp các mô hình, bạn có thể đạt được kết quả hiệu quả, tối ưu – những ưu điểm của cả hai thế giới.
• Các agent tự chủ: Đây là những agent độc lập nhất, sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để "suy nghĩ" về những vấn đề không giới hạn. Thay vì tuân theo một bộ quy tắc được định sẵn, chúng diễn giải một prompt, chia nhỏ nó thành các nhiệm vụ phụ và tìm ra một kế hoạch - sử dụng các công cụ như tìm kiếm trên web hoặc thực thi code - mà không cần hướng dẫn từng bước của con người.

• Hệ thống multi-agent (MAS): Hệ thống này bao gồm nhiều agent tự chủ giao tiếp và làm việc cùng nhau - hợp tác hoặc cạnh tranh - để giải quyết các vấn đề mà không một agent nào có thể xử lý một mình. Các hệ thống AI dựa trên agent này là một phần quan trọng của việc điều phối AI agent, điều cần thiết để kết nối những agent và quy trình làm việc riêng biệt để chúng có thể làm việc cùng nhau.