Điều quan trọng trong thời điểm này là phải hiểu được các agent hoạt động ra sao, mình đã thử xây dựng một vài agent cho riêng mình bằng Claude code. Khi tường tận mọi thứ, hiểu rõ bản chất của chúng, chúng ta có thể dễ dàng tích hợp nó vào quy trình vận hành, công việc hằng ngày.

Mình không tự tin rằng các hệ thống xây sẵn ngoài kia với các flow dựng sẵn có thể áp dụng ngay được. Mỗi tổ chức có một nguồn lực và khả năng, quy trình hoạt động khác nhau, Đã đến lúc tìm hiểu để tự xây cho mình một hệ thống agent tùy chỉnh cao, phù hợp thực tế hoạt động của mỗi chúng ta .

Sẵn có hệ thống chatbot qua Telegram , mình sẽ kết hợp để các agent hoạt động luôn . Nếu như chatbot chỉ để trả lời các câu hỏi dựa trên các kiến thức sẵn có , thì agent có thể chủ động dùng tool để giải quyết vấn đề.

Hình dung thế này, mình tạo thử một agent quality_audit chạy 23:30 mỗi ngày để tự đánh giá chất lượng câu trả lời của bot với cả nhân viên nội bộ và khách hàng. Agent sẽ dùng các tool để truy cập cơ sở dữ liệu lấy các đoạn hội thoại và đánh giá chất lượng.

Đơn giản, agent chỉ gồm các thành phần chính :

1. Bộ não ( LLM ) : là nơi xử lý thông tin, quyết định sẽ làm gì ?
2. Đôi tay ( Tool ) : là nơi llm gọi để tìm kiếm thông tin : tìm trong cơ sở dữ liệu doanh nghiệp, gọi các api để truy uất dữ liệu, tạo báo cáo ...
3. Vòng lặp (Loop) : đây là cơ chế giúp agent tự lập kế hoạch và thực thi nhiều bước cho đến khi hoàn thành nhiệm vụ. ( LLM quyết định → gọi tool → nhận kết quả → LLM đánh giá → quyết định tiếp tục hay dừng )

Hiểu được 3 trụ cột chính bên trên, mình đã có thể tự xây dựng được một agent cho riêng mình. Bộ nhớ và cách chạy code an toàn trong sandbox mình sẽ viết vào một dịp khác.

Thẻ:

Use cases