SƠ LƯỢC KHUNG THIẾT KẾ AI AGENT

 

SƠ LƯỢC KHUNG THIẾT KẾ AI AGENT

 

Tư duy thiết kế Agent nên bắt đầu từ những câu hỏi cực kỳ căn bản:

Agent này có vai trò gì?

Nó cần làm những hành động gì để hoàn thành vai trò đó?

Những hành động đó đòi hỏi những năng lực gì?

Mỗi năng lực cần đạt đến mức thành thạo nào?

Và cuối cùng: làm sao để ta chọn công nghệ phù hợp, phối hợp chúng hiệu quả?

Tóm tắt mô hình tư duy:

JOB ➝ ACTION ➝ CAPABILITY ➝ PROFICIENCY ➝ TECH & TECHNIQUE ➝ ORCHESTRATION

1. Xác định vai trò và nhiệm vụ của Agent

Câu hỏi đầu tiên: Agent này sinh ra để làm gì?

Một Agent tư vấn bán hàng có thể cần:

- Trả lời câu hỏi thường gặp.

- Phân tích hành vi mua hàng.

- Đưa gợi ý sản phẩm phù hợp.

- Một Agent hỗ trợ sáng tạo nội dung có thể cần:

- Đọc dữ liệu xu hướng.

- Gợi ý chủ đề hấp dẫn.

- Viết nháp bài viết.

- Nhận chỉnh sửa từ người dùng.

Việc mô tả “job” có thể linh hoạt – bạn có thể gọi là vai trò, nhiệm vụ, mục tiêu… miễn là rõ ràng.

2. Xác định các hành động cụ thể để hoàn thành vai trò

Một khi biết Agent cần làm gì, hãy liệt kê các hành động cụ thể mà nó cần thực hiện.

Ví dụ: Agent tạo nội dung có thể cần thực hiện:

- Gọi API để phân tích xu hướng.

- Tổng hợp các chủ đề khả thi.

- Viết nội dung đúng ngữ cảnh, đúng giọng văn.

- Gửi bản nháp đến Agent chỉnh sửa hoặc người dùng.

Ở giai đoạn này, bạn cũng cần quyết định mức độ tự chủ của Agent có hành động độc lập đến đâu, hay phải chờ hướng dẫn?

3. Năng lực cần thiết để thực hiện hành động

Tiếp theo, ta chuyển sang xác định “Agent cần có năng lực gì để hành động?”.

Với Agent viết nội dung, có thể gồm:

- Khả năng gọi API để lấy dữ liệu xu hướng.

- Tổng hợp & diễn giải xu hướng.

- Viết nội dung theo ngữ cảnh và yêu cầu.

- Nhận phản hồi và chỉnh sửa bài viết.

- Ghi nhớ và học từ các feedback (Memory, RL).

4. Định nghĩa mức độ thành thạo cần thiết

Đừng chỉ nói Agent có thể viết bài, mà  hãy xác định nó viết ở trình độ nào?

Ví dụ:

- Gọi API đúng chủ đề xu hướng: ≥75% lần đầu thành công.

- Tỷ lệ đề xuất chủ đề đúng insight người dùng: ≥75%.

- Tỷ lệ hài lòng với bài viết nháp: ≥90%.

- Hiểu và áp dụng chỉnh sửa từ người dùng: ≥90%.

Việc này cực kỳ quan trọng để:

- Lên kế hoạch huấn luyện.

- Đo lường chất lượng.

- Chọn công nghệ phù hợp.

5. Lựa chọn công nghệ và kỹ thuật

Cần kiến thức rộng?

→ Dùng LLMs (GPT, Claude, Gemini, LlaMA…) + Prompt Engineering tinh chỉnh theo ngữ cảnh.

Cần kiến thức chuyên sâu?

→ Dùng RAG (Retrieval-Augmented Generation) kết hợp dữ liệu riêng.

→ Hoặc huấn luyện riêng mô hình qua Fine-tuning.

Cần dữ liệu chính xác tuyệt đối?

→ Dùng Function Calling để truy xuất số liệu (giá, thời tiết, luật…).

→ Thiết lập Guardrails để tránh sai lệch.

6. Thiết kế cấu trúc và phối hợp Agent

Khi đã có: Job – Action – Capability – Proficiency – Tech, giờ là lúc nghĩ về kết cấu hệ thống:

Hệ thống của ta sẽ là một Agent đa năng, hay nhiều Agent chuyên biệt hợp tác?

Mỗi năng lực là module riêng, hay tất cả tích hợp trong một Agent?

Làm sao để reuse lại Agent dễ dàng cho các bài toán khác?

Câu trả lời nằm ở tầng “Orchestration” – chính là việc phối hợp công nghệ, hành động và dữ liệu để tạo ra một hệ thống linh hoạt, hiệu quả.

Prompt chỉ là bước đầu – Agent mới là bước nhảy vọt

 

Agent Engineering không phải là một khái niệm xa vời. Đó là tư duy mà bất kỳ ai muốn thiết kế AI có tính “hành động” đều cần trang bị.