Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Các tác nhân. Giới thiệu các tác nhân AI

Introduction to AI Agents

Theo: https://www.promptingguide.ai/agents/introduction

Các tác nhân đang cách mạng hóa cách thức chúng ta tiếp cận các nhiệm vụ phức tạp, tận dụng sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để làm việc nhân danh chúng ta và đạt được những kết quả đáng chú ý. Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ đi sâu vào những nguyên tắc cơ bản của các tác nhân AI, khám phá khả năng, mô hình thiết kế và các ứng dụng tiềm năng của chúng.

Tác nhân là gì?

Trong hướng dẫn này, chúng tôi tham chiếu tới một tác nhân như một hệ thống LLM được thiết kế để hành động và giải quyết các nhiệm vụ phức tạp một cách tự chủ. Không giống như các LLM truyền thống, các tác nhân AI đi vượt ra khỏi sự tạo sinh văn bản đơn giản. Chúng được trang bị với các năng lực bổ sung, bao gồm:

• Lập kế hoạch và phản ánh: Các tác nhân AI có thể phân tích vấn đề, chia nhỏ thành các bước và điều chỉnh cách tiếp cận dựa trên thông tin mới.

• Truy cập công cụ: Chúng có thể tương tác với các công cụ và tài nguyên bên ngoài, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu, giao diện lập trình ứng dụng (API) và các ứng dụng phần mềm, để thu thập thông tin và thực hiện hành động.

• Bộ nhớ: Các tác nhân AI có thể lưu trữ và truy xuất thông tin, cho phép chúng học hỏi từ kinh nghiệm trong quá khứ và đưa ra quyết định sáng suốt hơn.

Bài giảng này thảo luận về khái niệm tác nhân AI và tầm quan trọng của chúng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

Tại sao nên xây dựng với các tác nhân?

Mặc dù các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vượt trội trong các nhiệm vụ đơn giản, hẹp như dịch thuật hoặc tạo email, nhưng chúng lại kém hiệu quả khi xử lý các nhiệm vụ phức tạp, rộng hơn, đòi hỏi nhiều bước, lập kế hoạch và lập luận. Những nhiệm vụ phức tạp này thường đòi hỏi phải truy cập vào các công cụ và thông tin bên ngoài nằm ngoài cơ sở kiến thức của LLM.

Ví dụ: việc phát triển chiến lược tiếp thị có thể bao gồm việc nghiên cứu đối thủ cạnh tranh, phân tích xu hướng thị trường và truy cập dữ liệu cụ thể của công ty. Những hành động này đòi hỏi thông tin thực tế, những hiểu biết mới nhất và dữ liệu nội bộ của công ty, những thứ mà một LLM độc lập có thể không có quyền truy cập.

Các tác nhân AI thu hẹp khoảng cách này bằng cách kết hợp các khả năng của LLM với các tính năng bổ sung như bộ nhớ, lập kế hoạch và các công cụ bên ngoài.

Bằng cách tận dụng những khả năng này, các tác nhân AI có thể giải quyết hiệu quả các nhiệm vụ phức tạp như:

• Phát triển chiến lược tiếp thị

• Lên kế hoạch sự kiện

• Cung cấp hỗ trợ khách hàng

Các trường hợp sử dụng phổ biến của tác nhân AI

Dưới đây là danh sách (chưa đầy đủ) các trường hợp sử dụng phổ biến mà tác nhân đang được áp dụng trong ngành:

• Hệ thống đề xuất: Cá nhân hóa đề xuất về sản phẩm, dịch vụ hoặc nội dung.

• Hệ thống hỗ trợ khách hàng: Xử lý yêu cầu, giải quyết vấn đề & cung cấp hỗ trợ.

• Nghiên cứu: Tiến hành điều tra chuyên sâu trên nhiều lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như pháp lý, tài chính và y tế.

• Ứng dụng thương mại điện tử: Tạo điều kiện thuận lợi cho trải nghiệm mua sắm trực tuyến, quản lý đơn hàng và cung cấp các đề xuất được cá nhân hóa.

• Đặt chỗ: Hỗ trợ sắp xếp chuyến đi và lập kế hoạch sự kiện.

• Báo cáo: Phân tích lượng lớn dữ liệu và tạo báo cáo toàn diện.

• Phân tích tài chính: Phân tích xu hướng thị trường, đánh giá dữ liệu tài chính và tạo báo cáo với tốc độ và độ chính xác chưa từng có.

Về ‘Các tác nhân’ ………. Phần tiếp theo