Xây dựng hệ thống AI đa tác nhân: Tăng cường hiệu suất và kết nối thông minh trong tổ chức

- Một hệ thống AI đa tác nhân hiện đại bao gồm ít nhất một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có khả năng sử dụng các công cụ để tạo ra và thực thi mã.
- AI tạo sinh dựa trên việc dự đoán đầu ra từ đầu vào, tạo ra mã mà có thể sử dụng ngay.
- Các tác nhân nên giao tiếp với nhau để cải thiện quy trình làm việc, chẳng hạn như trong một công ty lớn với nhiều ứng dụng khác nhau.
- Việc sử dụng các kỹ thuật như tạo sinh được tăng cường bởi truy xuất dữ liệu ngoài (RAG) có thể nâng cao khả năng tìm kiếm thông tin trong tổ chức.
- Hệ thống đa tác nhân giúp tăng cường năng suất, độ bền và khả năng thực hiện nâng cấp nhanh chóng cho các mô-đun khác nhau.
- Để xây dựng các hệ thống này, cần xác định quy trình, vai trò, các nút chịu trách nhiệm và kết nối giữa các tác nhân trong tổ chức.
- Một sơ đồ tổ chức có thể là điểm khởi đầu tốt, nhưng nên bắt đầu với quy trình làm việc để hiểu cách các tác nhân tương tác trong các tình huống khác nhau.
- Việc sử dụng các công cụ AI để xác định quy trình làm việc có thể giúp tạo ra một mô hình mạng tác nhân hiệu quả.
- Mạng tác nhân cần được tổ chức thành một đồ thị có hướng không chu trình (DAG) để tránh các vấn đề về vòng lặp trong truy vấn.
- Cần có các kiến trúc tác nhân khác nhau, chẳng hạn như kiến trúc AAOSA, giúp các tác nhân phân phối nhiệm vụ một cách hiệu quả.
- Mạng tác nhân có thể được áp dụng trong nhiều tình huống, ví dụ như trong bộ phận nhân sự để xử lý các yêu cầu phức tạp từ người dùng.
- Trong một tổ chức viễn thông, tác nhân hỗ trợ khách hàng có thể xử lý các yêu cầu phức tạp như đánh giá hiệu suất mạng và cung cấp báo giá nâng cấp.

📌 Hệ thống AI đa tác nhân mang lại nhiều lợi ích cho tổ chức, từ việc cải thiện năng suất đến khả năng tương tác thông minh giữa các tác nhân, giúp xử lý yêu cầu phức tạp một cách nhanh chóng và hiệu quả.

https://venturebeat.com/ai/getting-started-with-ai-agents-part-1-capturing-processes-roles-and-connections/