Ai cũng muốn xây dựng các tác nhân AI ngay bây giờ. Nhưng rất ít người thực sự có thể làm được. Và khoảng cách đó thường không phải là do tài năng hay một khóa học bí mật nào đó. Mà là do hầu hết mọi người chỉ xem thêm một video hướng dẫn thay vì tự mình xây dựng một sản phẩm thực tế.
Đây là kế hoạch tôi sẽ tuân theo nếu bắt đầu lại từ đầu với sáu tháng và không có gì khác. Khoảng một giai đoạn mỗi hai tuần. Thứ tự rất quan trọng, vì vậy đừng bỏ qua bước nào.
1. Python và những kiến thức cơ bản về lập trình bất đồng bộ
Trước khi bạn bắt tay vào thao tác với bất kỳ tác nhân nào, hãy làm quen với Python, một ngôn ngữ không ngồi chờ đợi.
Các agent dành phần lớn thời gian chờ đợi mô hình phản hồi, API phản hồi, công cụ hoàn thành. Nếu mã của bạn bị chặn ở mỗi lần gọi, agent sẽ hoạt động rất chậm. Hãy học asyncio cho đến khi bạn cảm thấy quen thuộc với lập trình song song, xây dựng một vài dịch vụ nhỏ bằngFastAPI, và bắt đầu suy nghĩ theo hướng sự kiện thay vì các dòng lệnh thẳng. Và hãy học cách xử lý lỗi như bạn mong đợi, vì bạn sẽ gặp rất nhiều lỗi. Giai đoạn này khá nhàm chán.
Cứ làm đi. Mọi thứ sau này đều dựa trên nền tảng đó.
2. Kiến thức cơ bản về LLM dành cho môi giới bất động sản
Giờ hãy tìm hiểu cách mô hình thực sự hoạt động, không phải những lời quảng cáo thổi phồng, mà là cơ chế hoạt động thực tế.
Nó có thể chứa được bao nhiêu ngữ cảnh, và điều gì sẽ xảy ra khi bạn điền đầy đủ thông tin vào đó?
Bạn gửi tác vụ đến mô hình nào và tại sao?
Mỗi token đều tốn tiền và thời gian, vì vậy bạn bắt đầu suy nghĩ về chi phí giống như cách một người bán hàng nghĩ về lợi nhuận. Và hãy học cách nhận biết những điểm yếu của mô hình: khi chúng bịa đặt, khi chúng lạc đề, khi phản hồi chậm làm hỏng toàn bộ trải nghiệm. Một tác nhân chỉ tốt khi bạn hiểu rõ về thứ điều khiển nó.
3. Gọi công cụ và đầu ra có cấu trúc
Một mô hình chỉ biết nói là chatbot. Một mô hình có thể sử dụng công cụ là một agent. Đây là nơi sự thay đổi thực sự diễn ra. Hãy học cách viết lược đồ hàm rõ ràng và sử dụng Pydantic để kiểm tra đầu ra của mô hình, chứ không chỉ dựa vào may rủi. Hãy lên kế hoạch cho việc mô hình gọi công cụ sai cách, vì điều đó chắc chắn sẽ xảy ra, và xây dựng phương pháp để khắc phục. Sau đó, hãy tiến thêm một bước nữa và để agent tự động tìm kiếm công cụ thay vì mã hóa cứng từng công cụ một. Làm đúng điều này và agent của bạn sẽ ngừng đoán mò và bắt đầu hành động.
4. Quản lý bộ nhớ và trạng thái
Một tác nhân không có bộ nhớ sẽ lặp đi lặp lại mãi mãi. Vì vậy, hãy cung cấp cho nó một ít bộ nhớ. Những vùng đệm ngắn hạn cho nhiệm vụ trước mắt.
Khả năng ghi nhớ dài hạn thông qua tìm kiếm vector cho những thứ đã học trước đó. Khả năng nén ngữ cảnh khi cuộc hội thoại quá dài không thể chứa hết. Và một cách để duy trì trạng thái giữa các phiên, để nó tiếp tục từ chỗ đã dừng lại thay vì bắt đầu lại từ đầu mỗi lần. Bộ nhớ là thứ biến một kịch bản thông minh thành thứ gì đó sống động.
5. Quy trình làm việc của một tác nhân duy nhất
Bây giờ hãy xây dựng một tác nhân hoạt động độc lập.
Hãy học vòng lặpReAct— suy nghĩ, hành động, xem kết quả, lặp lại. Thử phương pháp lập kế hoạch và thực hiện, trong đó tác nhân lập kế hoạch trước rồi mới thực hiện theo. Thêm khả năng tự phản tỉnh để nó có thể tự phát hiện lỗi. Và hãy đặt giới hạn, luôn luôn đặt giới hạn, nếu không nó sẽ lặp vô tận và đốt hết ngân sách của bạn. Dạy nó cách thất bại một cách khéo léo khi không thể hoàn thành công việc. Một tác nhân hoạt động tốt sẽ hơn mười tác nhân hoạt động kém hiệu quả.
6. Điều phối đa tác nhân
Một mình một đặc vụ thì có những hạn chế. Đôi khi bạn cần cả một đội.
Hãy học LangGraph hoặc CrewAIđể kết nối nhiều tác nhân với nhau. Thiết lập một tác nhân giám sát để phân công công việc và thu hồi kết quả. Cho phép các tác nhân chuyển tiếp thông điệp cho nhau và quyết định điều gì xảy ra khi hai trong số chúng không đồng ý. Lập kế hoạch chuyển giao công việc cẩn thận, vì đây là nơi hầu hết các hệ thống đa tác nhân âm thầm sụp đổ. Nhiều tác nhân hơn không tự động tốt hơn. Chỉ sử dụng nhiều tác nhân khi một tác nhân thực sự không đủ.
7. Hệ thống có sự tham gia của con người
Tự chủ hoàn toàn nghe có vẻ tuyệt vời cho đến khi một tác nhân làm điều gì đó tốn kém và sai sót. Vì vậy, bạn cần giữ một người tham gia vào quá trình này khi nó thực sự quan trọng.
Dạy cho tác nhân tự nhận biết khi nào nó không chắc chắn. Thêm các bước kiểm duyệt trước các hành động quan trọng. Ghi chép lại nhật ký hoạt động và lý do của những gì nó đã làm. Và cho phép tạm dừng, để người dùng can thiệp, rồi tiếp tục công việc một cách trơn tru.
Những đặc vụ giỏi nhất biết khi nào cần nhờ giúp đỡ. Đó không phải là điểm yếu — mà là một kỹ năng được thiết kế tốt.
8. Đánh giá và Đảm bảo chất lượng
Bạn không thể cải thiện những gì bạn không đo lường. Hãy xây dựng các công cụ đánh giá tự động kiểm tra tác nhân của bạn. Sử dụng mô hình tuyến tính logic (LLM) làm người chấm điểm để đánh giá kết quả đầu ra trên quy mô lớn. Chạy các bài kiểm tra hồi quy để đảm bảo rằng việc sửa lỗi ở một chỗ không âm thầm làm hỏng ba chỗ khác. Và theo dõi tần suất nó gặp sự cố. Đây là những công việc không hào nhoáng nhưng lại là yếu tố phân biệt bản demo với một sản phẩm thực sự.
Đa số mọi người thường bỏ qua bước này. Đó chính là lý do tại sao bạn không nên làm vậy.
9. Khả năng quan sát và theo dõi
Khi một tác nhân hoạt động không đúng cách trong môi trường sản xuất, bạn cần phải xem xét bên trong nó. Hãy thêm tính năng theo dõi bằng các công cụ như LangSmith hoặc Arize để bạn có thể theo dõi yêu cầu qua từng bước.
Hãy xây dựng bảng điều khiển để theo dõi chi phí, vì hóa đơn của đại lý thường khiến mọi người bất ngờ. Hãy chú ý đến độ trễ. Và thiết lập cảnh báo để bạn biết về các sự cố trước khi người dùng của bạn phát hiện ra. Bạn không thể sửa chữa những gì bạn không nhìn thấy.
10. An ninh & Lan can bảo vệ
Ngay khi tác nhân của bạn tiếp xúc với thế giới thực, mọi người sẽ tìm cách phá vỡ nó. Hãy học cách phòng chống tấn công chèn lệnh (prompt injection), nơi một thao tác nhập liệu lén lút chiếm quyền điều khiển tác nhân của bạn. Lọc những gì được đưa ra ngoài. Xóa bỏ dữ liệu cá nhân trước khi nó bị rò rỉ. Chạy mã rủi ro trong môi trường thử nghiệm (sandbox), không bao giờ chạy trên hệ thống thực tế. Và nắm rõ các quy tắc tuân thủ trong lĩnh vực của bạn.
Bảo mật không phải là thứ bạn thêm vào sau cùng. Hãy xây dựng nó ngay từ đầu.
11. Triển khai sản xuất
Giờ thì hãy triển khai nó thật sự đi. Phục vụ các mô hình một cách hiệu quả với vLLM hoặc SGLang.
Mở rộng quy mô với Kubernetes khi lưu lượng truy cập tăng lên. Thiết lập CI/CD để bạn có thể triển khai các agent mà không cần phải chờ đợi lâu. Triển khai các thay đổi bằng bản phát hành thử nghiệm (canary release) cho một nhóm nhỏ người dùng trước. Và luôn luôn, luôn luôn có kế hoạch khôi phục lại trạng thái ban đầu khi có sự cố xảy ra.
Đây là giai đoạn biến câu “nó hoạt động trên máy của tôi” thành “nó hoạt động bình thường”.
12. Mã nguồn mở & Danh mục đầu tư
Giai đoạn cuối cùng là giai đoạn giúp bạn được tuyển dụng. Triển khai các agent một cách công khai, nơi bất kỳ ai cũng có thể thấy chúng hoạt động. Viết tài liệu kiến trúc rõ ràng giải thích tư duy của bạn. Ghi lại các bản demo ngắn, để ai đó có thể xem công việc của bạn trong vòng ba mươi giây. Đóng góp cho các thư viện mà bạn đã sử dụng bấy lâu nay.
Bài viết liên quan: