Popular Khung AI tools in Tác nhân AI include Arcade, helping you work more efficiently.
Arcade là một nền tảng gọi công cụ AI dành cho nhà phát triển, cho phép các tác nhân AI thực hiện hành động một cách an toàn thay mặt người dùng. Nó kết nối AI với các dịch vụ như Gmail, Slack và API thông qua các trình kết nối dựng sẵn và SDK tùy chỉnh, tự động xử lý xác thực phức tạp (OAuth). Điều này cho phép các nhà phát triển xây dựng các trợ lý vượt ra ngoài việc trò chuyện để thực thi các tác vụ trong thế giới thực.
KhungFramework Tác nhân AI là các bộ công cụ và thư viện nền tảng được sử dụng để xây dựng, quản lý và triển khai các tác nhân AI tự trị. Chúng cung cấp các thành phần có cấu trúc, có thể tái sử dụng cho các khả năng cốt lõi của tác nhân như lập kế hoạch, quản lý bộ nhớ và tích hợp công cụ. Cách tiếp cận này giúp tăng tốc độ phát triển bằng cách trừu tượng hóa logic phức tạp, cho phép các nhà phát triển tập trung vào việc tạo ra các tác nhân tinh vi, hướng đến nhiệm vụ. Các framework này thường hỗ trợ nhiều Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) và API bên ngoài, cho phép tạo ra các ứng dụng rất linh hoạt và mạnh mẽ.
Các framework này chủ yếu được sử dụng bởi các nhà phát triển, kỹ sư AI và nhà nghiên cứu. Các ứng dụng phổ biến bao gồm xây dựng chatbot doanh nghiệp tùy chỉnh kết nối với cơ sở dữ liệu nội bộ, tạo trợ lý nghiên cứu tự động có thể duyệt web và tổng hợp thông tin, và phát triển các hệ thống đa tác nhân phức tạp để tự động hóa quy trình làm việc.
Khi chọn một Framework Tác nhân AI, hãy xem xét ngôn ngữ lập trình chính (ví dụ: Python, TypeScript), mức độ trừu tượng so với khả năng kiểm soát, và sức mạnh của cộng đồng và tài liệu. Ngoài ra, hãy đánh giá các điểm mạnh cụ thể của nó, chẳng hạn như khả năng về Tạo sinh Tăng cường Truy xuất (RAG), điều phối đa tác nhân hoặc dễ dàng tích hợp với ngăn xếp công nghệ hiện có của bạn.
Một nhà phát triển tại một công ty thương mại điện tử sử dụng framework tác nhân AI để tạo ra một bot hỗ trợ tinh vi. Framework này kết nối một mô hình ngôn ngữ lớn với cơ sở dữ liệu đơn hàng nội bộ của công ty thông qua API và với một cơ sở dữ liệu vector chứa các câu hỏi thường gặp về sản phẩm. Điều này cho phép tác nhân xử lý các truy vấn phức tạp như 'Đơn hàng mới nhất của tôi ở đâu?' hoặc 'Chính sách trả hàng cho đồ điện tử là gì?' bằng cách truy xuất thông tin chính xác, theo thời gian thực. Kết quả là một tác nhân thông minh cung cấp hỗ trợ cá nhân hóa, nhận biết ngữ cảnh 24/7, giảm đáng kể khối lượng công việc cho nhân viên hỗ trợ con người.
Một nhà khoa học dữ liệu sử dụng một framework để xây dựng một trợ lý nghiên cứu tự động. Tác nhân này được thiết kế với nhiều công cụ: một công cụ tìm kiếm web để thu thập bài báo, một trình đọc PDF để trích xuất văn bản từ các bài báo học thuật, và một trình thông dịch mã (như Python REPL) để thực hiện phân tích thống kê. Framework điều phối các công cụ này, cho phép tác nhân nhận một câu hỏi nghiên cứu, tìm các nguồn liên quan, tóm tắt các phát hiện chính và tạo ra các trực quan hóa dữ liệu ban đầu. Điều này tự động hóa các phần tốn thời gian nhất của quy trình nghiên cứu, cho phép nhà khoa học tập trung vào việc diễn giải ở cấp độ cao hơn và tạo ra thông tin chi tiết.
Một kiến trúc sư doanh nghiệp thiết kế một hệ thống tự động hóa quy trình làm việc phức tạp bằng cách sử dụng một framework đa tác nhân. Hệ thống này mô phỏng một nhóm các tác nhân chuyên biệt cho quy trình giới thiệu nhân viên mới. Một tác nhân ('Điều phối viên nhân sự') giao tiếp với nhân viên mới để thu thập thông tin. Một tác nhân khác ('Người cung cấp IT') sử dụng thông tin này để tạo tài khoản và đặt hàng phần cứng thông qua các API nội bộ. Một tác nhân cuối cùng ('Người thông báo cho quản lý') theo dõi tiến độ và gửi cập nhật cho người quản lý tuyển dụng. Framework quản lý việc giao tiếp và chuyển giao nhiệm vụ giữa các tác nhân này, tạo ra một hệ thống mạnh mẽ, tự trị giúp tinh giản một quy trình trước đây thủ công và dễ xảy ra lỗi.
Một kỹ sư AI tại một công ty khởi nghiệp cần nhanh chóng xây dựng và xác thực một ý tưởng sản phẩm mới. Họ sử dụng một framework tác nhân để nhanh chóng lắp ráp một bằng chứng khái niệm (PoC). Các thành phần được xây dựng sẵn của framework cho việc tạo mẫu câu lệnh, tích hợp LLM và phân tích đầu ra cho phép họ tạo ra một nguyên mẫu chức năng trong vài ngày thay vì vài tuần. Hơn nữa, các công cụ gỡ lỗi và theo dõi tích hợp của framework là vô giá để hiểu tại sao tác nhân đưa ra các quyết định nhất định, giúp họ lặp lại câu lệnh và logic để cải thiện hiệu suất và độ tin cậy trước khi xây dựng quy mô lớn.
Một chuyên gia quản lý tri thức cần tạo ra một chatbot trả lời các câu hỏi dựa trên một kho tài liệu riêng tư lớn của công ty. Họ sử dụng một framework được thiết kế đặc biệt cho RAG, như LlamaIndex hoặc LangChain. Framework cung cấp các công cụ để nhập các định dạng tài liệu khác nhau (PDF, DOCX), chia chúng thành các đoạn dễ quản lý, tạo nhúng vector và lưu trữ chúng trong cơ sở dữ liệu vector. Khi người dùng đặt câu hỏi, thành phần truy xuất của framework sẽ tìm các đoạn tài liệu phù hợp nhất và chuyển chúng đến một LLM làm ngữ cảnh, đảm bảo câu trả lời chính xác và dựa trên dữ liệu của chính công ty, ngăn chặn hiệu quả hiện tượng ảo giác.
Một nhà phát triển phần mềm sử dụng một framework tác nhân để xây dựng một tác nhân 'trợ lý lập trình'. Tác nhân này được trang bị các công cụ để đọc mã nguồn hiện có từ hệ thống tệp, viết mã mới vào tệp và thực thi các lệnh terminal để chạy kiểm thử. Nhà phát triển có thể giao cho nó một nhiệm vụ cấp cao như 'Thêm một điểm cuối API mới cho hồ sơ người dùng và viết một bài kiểm thử đơn vị cho nó.' Framework giúp tác nhân lập kế hoạch các bước: tạo tệp, viết hàm, viết tệp kiểm thử và chạy bộ kiểm thử. Điều này tự động hóa các tác vụ lập trình lặp đi lặp lại, cho phép nhà phát triển tập trung vào các quyết định kiến trúc phức tạp hơn và giải quyết vấn đề, từ đó tăng năng suất tổng thể.
Framework Tác nhân AI là một thư viện phần mềm hoặc bộ công cụ cung cấp cho các nhà phát triển các khối xây dựng nền tảng để tạo ra các tác nhân AI tự trị. Thay vì xây dựng một tác nhân từ đầu, một framework cung cấp các thành phần mô-đun, được xây dựng sẵn cho các chức năng thiết yếu như kết nối với các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM), quản lý bộ nhớ, lập kế hoạch nhiệm vụ và sử dụng các công cụ bên ngoài. Về cơ bản, nó cung cấp cấu trúc và hệ thống đường ống, cho phép các nhà phát triển tập trung vào logic và khả năng độc đáo của tác nhân cụ thể của họ.
Việc chọn framework phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của dự án của bạn. Hãy xem xét các yếu tố sau:
Một API LLM (như API của OpenAI) cung cấp quyền truy cập trực tiếp vào 'bộ não' hoặc công cụ suy luận của một mô hình ngôn ngữ. Nó nhận đầu vào và tạo ra đầu ra. Một Framework Tác nhân AI là một cấu trúc cấp cao hơn *sử dụng* một hoặc nhiều API LLM. Framework điều phối LLM với các thành phần khác như bộ nhớ, nguồn dữ liệu và công cụ (ví dụ: máy tính hoặc tìm kiếm web). Tóm lại, API LLM là động cơ, trong khi framework là toàn bộ khung gầm xe kết nối động cơ với bánh xe, hệ thống lái và các bộ phận chức năng khác để tạo ra một tác nhân hoàn chỉnh, tự trị.
Mặc dù các framework khác nhau, hầu hết đều chia sẻ một bộ thành phần cốt lõi chung:
Framework Tác nhân AI chủ yếu được thiết kế cho đối tượng kỹ thuật. Điều này bao gồm:
Các framework này thường không dành cho người dùng cuối không có chuyên môn kỹ thuật, vì chúng đòi hỏi kiến thức lập trình để sử dụng hiệu quả.
