Popular Phát triển Đặc vụ AI AI tools in Công cụ dành cho nhà phát triển include Lamatic.ai, Basalt, Superagentic, Gradientj và c/ua, helping you work more efficiently.
Một nền tảng phát triển full-stack cung cấp các công cụ và framework để xây dựng, tối ưu hóa và triển khai các hệ thống AI agentic cấp sản xuất. Nền tảng này có SuperOptiX cho kỹ thuật agent và SuperRadar để khám phá các công cụ AI.
Phát triển Đặc vụ AI
Gradientj là một nền tảng mạnh mẽ dành cho các nhà phát triển và doanh nghiệp để xây dựng, thử nghiệm và triển khai các tác nhân AI tự trị. Nó cung cấp một bộ công cụ toàn diện, bao gồm một công cụ suy luận, các thành phần được xây dựng sẵn và tích hợp liền mạch, để biến các quy trình công việc phức tạp thành các quy trình tự động, thông minh từ lời nhắc đến sản xuất.
Trí tuệ
c/ua là một nền tảng được Y Combinator hỗ trợ, cung cấp các container đám mây an toàn, biệt lập để chạy các Tác nhân AI Sử dụng Máy tính. Nó đơn giản hóa cơ sở hạ tầng, cho phép các nhà phát triển triển khai và quản lý các quy trình làm việc RPA có tính tác nhân trên macOS, Linux và Windows với sự hỗ trợ cho nhiều nhà cung cấp LLM.
Tự động hóa quy trình bằng robot
Basalt là một nền tảng toàn diện dành cho các nhà phát triển và đội ngũ sản phẩm để xây dựng, đánh giá và giám sát các tác nhân AI đáng tin cậy. Nó cung cấp một bộ công cụ toàn diện, bao gồm đánh giá tự động, thử nghiệm A/B, kỹ thuật prompt với trợ lý AI và SDK thân thiện với nhà phát triển để đảm bảo các tính năng AI của bạn đáng tin cậy và sẵn sàng cho sản xuất.
Phát triển Đặc vụ AI
Lamatic.ai là một nền tảng toàn diện được thiết kế cho các nhóm kỹ sư để xây dựng, kết nối và triển khai các tác nhân AI trên cả môi trường đám mây và biên. Nền tảng này có trình tạo luồng trực quan, các mẫu dựng sẵn và tích hợp liền mạch chỉ bằng một cú nhấp chuột để tăng tốc phát triển các hệ thống AI có tính tác nhân, từ chatbot đến trình tạo hình ảnh.
Phát triển Đặc vụ AICông cụ Phát triển Đặc vụ AI là các framework và nền tảng chuyên dụng để xây dựng, triển khai và quản lý các đặc vụ AI tự trị. Các công cụ này cung cấp các thành phần cốt lõi—chẳng hạn như lập kế hoạch, bộ nhớ và sử dụng công cụ—cho phép các đặc vụ nhận thức môi trường, đưa ra quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp để đạt được mục tiêu cụ thể. Chúng được thiết kế để vượt ra ngoài tự động hóa đơn giản bằng cách tạo ra các hệ thống chủ động, hướng đến mục tiêu, có khả năng suy luận và tương tác với phần mềm và API bên ngoài. Điều này trao quyền cho các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng tinh vi, từ trợ lý nghiên cứu tự động đến các quy trình vận hành phức tạp.
Các công cụ này chủ yếu được sử dụng bởi các nhà phát triển phần mềm, nhà nghiên cứu AI và kỹ sư tự động hóa. Chúng được áp dụng trong các lĩnh vực như công nghệ để tạo trợ lý viết mã, trong dịch vụ khách hàng để xây dựng các đặc vụ hỗ trợ chủ động có thể xử lý hoàn tiền, và trong hoạt động kinh doanh để tự động hóa các nhiệm vụ quản lý chuỗi cung ứng nhiều bước. Ví dụ, một nhà phát triển có thể sử dụng framework đặc vụ để xây dựng một hệ thống giám sát nhật ký máy chủ và tự động giải quyết các sự cố phổ biến.
Khi chọn một công cụ Phát triển Đặc vụ AI, hãy xem xét sự phức tạp của các nhiệm vụ mà đặc vụ yêu cầu và các ngôn ngữ lập trình được hỗ trợ (ví dụ: Python, TypeScript). Đánh giá sự phong phú của hệ sinh thái tích hợp công cụ và tính linh hoạt của các mô-đun lập kế hoạch và bộ nhớ của nó. Ngoài ra, hãy đánh giá chất lượng tài liệu, sự hỗ trợ của cộng đồng và các tính năng quan sát, những yếu tố quan trọng để gỡ lỗi các hành vi phức tạp của đặc vụ.
Một nhóm phát triển phần mềm sử dụng framework phát triển đặc vụ AI để xây dựng một 'đặc vụ lập trình'. Đặc vụ này được cấp quyền truy cập vào mã nguồn, hệ thống theo dõi lỗi và môi trường kiểm thử. Khi có một yêu cầu tính năng mới hoặc báo cáo lỗi được gửi, đặc vụ sẽ phân tích yêu cầu, viết mã cần thiết, tạo các bài kiểm thử đơn vị và chạy chúng. Nếu kiểm thử thất bại, nó sẽ cố gắng tự động gỡ lỗi và sửa mã. Quá trình này giảm đáng kể thời gian các nhà phát triển dành cho việc viết mã và sửa lỗi thông thường, cho phép họ tập trung vào thiết kế kiến trúc phức tạp và đổi mới. Đặc vụ có thể xử lý các tác vụ như tạo điểm cuối API, tái cấu trúc mã cũ hoặc vá các lỗ hổng bảo mật.
Một công ty thương mại điện tử lớn triển khai một đặc vụ AI để xử lý các yêu cầu hỗ trợ khách hàng phức tạp. Không giống như một chatbot tiêu chuẩn, đặc vụ này được tích hợp với các hệ thống CRM, hàng tồn kho và vận chuyển của công ty. Khi một khách hàng báo cáo một gói hàng bị mất, đặc vụ có thể tự động kiểm tra API của nhà vận chuyển để biết trạng thái mới nhất, xem lại chi tiết đơn hàng trong CRM và kiểm tra hàng tồn kho để thay thế. Dựa trên những phát hiện của mình, nó có thể cung cấp cho khách hàng lựa chọn giữa hoàn tiền hoặc gửi hàng thay thế ngay lập tức, sau đó thực hiện hành động đã chọn bằng cách kích hoạt các quy trình nội bộ thích hợp. Điều này cung cấp giải pháp tức thì, 24/7 mà không cần sự can thiệp của con người đối với các vấn đề phổ biến nhưng gồm nhiều bước.
Một nhà phân tích thị trường cần biên soạn một báo cáo toàn diện về các xu hướng mới nổi trong lĩnh vực năng lượng tái tạo. Họ giao nhiệm vụ này cho một đặc vụ AI. Đặc vụ bắt đầu bằng cách sử dụng các công cụ tìm kiếm để tìm các báo cáo ngành, bài báo và tài liệu học thuật gần đây. Sau đó, nó truy cập các API dữ liệu tài chính để thu thập hiệu suất cổ phiếu của các công ty chủ chốt. Đặc vụ tổng hợp tất cả thông tin này, xác định các xu hướng chính, tóm tắt các phát hiện và tạo ra một báo cáo có cấu trúc hoàn chỉnh với biểu đồ và trích dẫn nguồn. Nhà phân tích sau đó có thể xem xét và tinh chỉnh bản nháp do đặc vụ tạo ra, tiết kiệm hàng chục giờ thu thập và tổng hợp dữ liệu thủ công. Đặc vụ cũng có thể được thiết lập để theo dõi các nguồn và cung cấp cập nhật hàng tuần.
Một giám đốc vận hành của một chuỗi bán lẻ cần tự động hóa quy trình bổ sung hàng tồn kho của họ. Họ xây dựng một đặc vụ AI tích hợp với hệ thống POS bán hàng, cơ sở dữ liệu hàng tồn kho của kho và cổng đặt hàng của nhà cung cấp. Mỗi đêm, đặc vụ phân tích dữ liệu bán hàng trong ngày, kiểm tra mức tồn kho hiện tại và dự đoán nhu cầu trong tương lai dựa trên xu hướng lịch sử. Nếu tồn kho của một sản phẩm giảm xuống dưới ngưỡng đã đặt, đặc vụ sẽ tự động tạo đơn đặt hàng, đăng nhập vào cổng thông tin của nhà cung cấp thông qua API và đặt hàng. Sau đó, nó cập nhật hệ thống tồn kho nội bộ với ngày giao hàng dự kiến. Điều này tự động hóa một quy trình làm việc phức tạp, đa hệ thống mà trước đây đòi hỏi sự can thiệp thủ công hàng ngày.
Một nhà phát triển game sử dụng framework đặc vụ AI để tạo ra các nhân vật không phải người chơi (NPC) với hành vi đáng tin cậy và năng động hơn. Thay vì dựa vào các cây hành động đơn giản, được viết kịch bản sẵn, mỗi NPC là một đặc vụ có mục tiêu riêng (ví dụ: 'tìm thức ăn', 'bảo vệ làng') và bộ nhớ. Đặc vụ có thể nhận thức thế giới game, bao gồm cả hành động của người chơi, và đưa ra quyết định của riêng mình. Ví dụ, nếu một người chơi liên tục ăn cắp từ một NPC thương gia, đặc vụ có thể ghi nhớ điều này, thay đổi lời thoại của mình thành thù địch, và thậm chí thuê lính canh. Điều này tạo ra một trải nghiệm chơi game nhập vai và bất ngờ hơn, nơi thế giới phản ứng một cách thực tế với các lựa chọn của người chơi, vượt ra ngoài các tương tác NPC có thể đoán trước và lặp đi lặp lại.
Một nhà phát triển xây dựng một đặc vụ lập kế hoạch du lịch cá nhân hóa cho người tiêu dùng. Người dùng cung cấp điểm đến, ngày tháng, ngân sách và sở thích của họ (ví dụ: 'lịch sử, đi bộ đường dài, ẩm thực địa phương'). Sau đó, đặc vụ sử dụng một bộ công cụ: nó truy vấn API của các chuyến bay và khách sạn để biết giá cả và tình trạng phòng trống, quét các blog du lịch và trang web đánh giá để tìm đề xuất, và sử dụng dịch vụ bản đồ để tính toán thời gian di chuyển giữa các địa điểm. Nó tổng hợp dữ liệu này để tạo ra một lịch trình hoàn chỉnh, theo từng ngày, được tối ưu hóa cho sở thích và ngân sách của người dùng. Đặc vụ có thể xử lý các yêu cầu tiếp theo như 'tìm một khách sạn rẻ hơn gần trung tâm thành phố' hoặc 'thêm một chuyến thăm bảo tàng vào thứ Ba', tự động lập kế hoạch lại lịch trình khi cần thiết.
Phát triển Đặc vụ AI liên quan đến việc sử dụng các công cụ, framework và nền tảng chuyên dụng để xây dựng các hệ thống AI tự trị được gọi là đặc vụ. Không giống như các chương trình đơn giản, các đặc vụ này có thể nhận thức môi trường của chúng, đưa ra quyết định độc lập và thực hiện hành động để đạt được các mục tiêu cụ thể. Chúng thường bao gồm một mô hình suy luận cốt lõi (như LLM), một thành phần bộ nhớ, khả năng lập kế hoạch và khả năng sử dụng các công cụ bên ngoài (như API hoặc phần mềm). Việc phát triển tập trung vào việc điều phối các thành phần này để tạo ra các hệ thống có thể xử lý các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước mà không cần sự hướng dẫn liên tục của con người.
Việc chọn framework phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu của dự án của bạn. Hãy xem xét các yếu tố sau:
Sự khác biệt chính là tính tự chủ và chủ động. Một chatbot truyền thống thường tuân theo một kịch bản hoặc cơ sở kiến thức được xác định trước để trả lời các truy vấn của người dùng một cách phản ứng. Mặt khác, một Đặc vụ AI được thiết kế để hướng đến mục tiêu và chủ động. Nó có thể độc lập lập kế hoạch và thực hiện một loạt hành động, sử dụng các công cụ bên ngoài (như đặt vé máy bay hoặc truy cập cơ sở dữ liệu) và điều chỉnh chiến lược của mình để đạt được một mục tiêu phức tạp. Trong khi vai trò của chatbot chủ yếu là cung cấp thông tin, vai trò của một đặc vụ là hành động và hoàn thành các nhiệm vụ trong thế giới kỹ thuật số hoặc vật lý.
Mặc dù kiến trúc có thể khác nhau, hầu hết các đặc vụ AI được xây dựng bằng các công cụ phát triển hiện đại đều có chung một số thành phần cốt lõi:
Các công cụ này chủ yếu dành cho các nhà phát triển, kỹ sư và nhà nghiên cứu có kỹ năng lập trình. Các nhóm người dùng chính bao gồm:
Mặc dù một số nền tảng đang trở nên dễ tiếp cận hơn, nhưng nhìn chung vẫn cần có sự hiểu biết vững chắc về các khái niệm lập trình và API.
