OpenAI chia sẻ Bí kíp xây dựng AI Agents hiệu quả

250

18/4/2025 (TinAI.vn) – Thế giới AI đang chứng kiến một bước chuyển mình mạnh mẽ. Từ những mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) chỉ dừng lại ở việc đối thoại -trò chuyện / Chat thông qua các Chatbot AI (ChatGPT; Gemini; Grok…) và tạo nội dung, chúng ta đang tiến vào kỷ nguyên của AI Agents – những thực thể số có khả năng tự chủ lý luận, lập kế hoạch và hành động trong môi trường kỹ thuật số để hoàn thành các mục tiêu phức tạp thay mặt con người. Tài liệu “A practical guide to building agents” của OpenAI không chỉ là một bản tóm tắt, mà là một bộ khung chiến lược và kỹ thuật quan trọng cho bất kỳ ai muốn khai thác tiềm năng đột phá này.

Bài viết này sẽ đào sâu vào từng khía cạnh cốt lõi được trình bày trong hướng dẫn, làm rõ những sắc thái, thách thức và cơ hội thực sự khi xây dựng AI Agent.

1. Định nghĩa lại Agent: Không chỉ là tự động hóa thông thường

Điều quan trọng cần nhấn mạnh ngay từ đầu: Agent khác biệt căn bản so với tự động hóa dựa trên quy tắc (RPA) hay các ứng dụng LLM đơn giản (chatbot, tóm tắt văn bản). Sự khác biệt nằm ở khả năng ra quyết định tự chủ trong một vòng lặp liên tục (Agentic Loop).

• Tự động hóa truyền thống: Thực thi một chuỗi hành động định trước khi có kích hoạt. Thiếu linh hoạt trước các tình huống bất ngờ hoặc mơ hồ.

• Ứng dụng LLM đơn giản: Thường thực hiện một tác vụ đơn lẻ (trả lời câu hỏi, dịch thuật) dựa trên Prompt đầu vào. Không có khả năng tự điều hướng một quy trình nhiều bước.

• AI Agent (theo OpenAI):

  • Sử dụng LLM làm bộ não lý luận: Để hiểu mục tiêu, phân rã thành các bước, lựa chọn công cụ phù hợp tại mỗi bước, đánh giá kết quả và điều chỉnh kế hoạch nếu cần.

  • Tương tác chủ động với môi trường: Thông qua các Công cụ (Tools) được cung cấp (API, hàm code, thậm chí các Agent khác).

  • Hoạt động hướng tới mục tiêu dài hạn: Có khả năng duy trì ngữ cảnh và thực hiện nhiều hành động liên tiếp để đạt được kết quả cuối cùng.

  • Có khả năng tự sửa lỗi (Self-correction): Nhận biết khi một hành động thất bại hoặc không mang lại kết quả mong đợi và thử phương án khác.

2. Khi nào nên xây dựng AI Agent? Đánh giá chiến lược!

Quyết định xây dựng Agent không nên cảm tính. Tài liệu của OpenAI đưa ra 3 tiêu chí, nhưng hãy phân tích sâu hơn tại sao chúng lại quan trọng:

• Ra quyết định phức tạp (Complex decision-making): Đây là “vùng đất hứa” của Agent. Khi quy trình đòi hỏi sự phán đoán dựa trên nhiều yếu tố, xử lý các trường hợp ngoại lệ không lường trước, hoặc áp dụng các chính sách mơ hồ, LLM trong agent có thể mô phỏng khả năng suy luận của con người tốt hơn nhiều so với các câu lệnh if-then-else cứng nhắc.

  • Ví dụ sâu: Không chỉ là phê duyệt hoàn tiền, mà là quyết định hạn mức tín dụng dựa trên phân tích hồ sơ phi cấu trúc (lịch sử giao dịch, email trao đổi, thông tin mạng xã hội) kết hợp dữ liệu cấu trúc, đồng thời cân nhắc yếu tố rủi ro và chính sách công ty linh hoạt.

• Quy tắc khó duy trì (Difficult-to-maintain rules): Khi hệ thống quy tắc trở nên quá lớn, các nhánh logic chồng chéo, việc thêm/sửa một quy tắc có thể gây ra lỗi không mong muốn ở nơi khác. Agent dùng LLM có thể học các nguyên tắc chung từ hướng dẫn và ví dụ, linh hoạt áp dụng thay vì tuân theo một cây quyết định cứng nhắc. Điều này giảm đáng kể chi phí bảo trì và tăng khả năng thích ứng.

  • Ví dụ sâu: Thay vì duy trì hàng ngàn quy tắc cho việc kiểm duyệt nội dung trên một nền tảng lớn, Agent có thể được hướng dẫn về các nguyên tắc chung (không bạo lực, không phân biệt đối xử…), các định nghĩa và ví dụ, sau đó tự đưa ra phán đoán cho các nội dung mới, kể cả những hình thức tinh vi chưa có trong bộ quy tắc.

• Dữ liệu phi cấu trúc (Heavy reliance on unstructured data): LLM vốn sinh ra để hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Khi quy trình của bạn bắt đầu hoặc kết thúc bằng email, chat, tài liệu Word/PDF, bản ghi âm cuộc gọi…, agent có thể trích xuất thông tin, hiểu ý định, tổng hợp nội dung và tương tác hội thoại một cách tự nhiên, điều mà các hệ thống truyền thống rất khó khăn.

  • Ví dụ sâu: Tự động phân tích phản hồi khảo sát khách hàng dạng văn bản tự do, xác định các chủ đề chính, phân tích cảm xúc chi tiết theo từng khía cạnh sản phẩm, và tự động tạo báo cáo tổng hợp kèm đề xuất cải tiến.

3. Giải phẫu Agent: Đi sâu vào từng thành phần

• Model (Mô hình):

  • Sự đánh đổi: Không phải lúc nào cũng cần mô hình mạnh nhất (như GPT-4). Các tác vụ đơn giản hơn (như phân loại ý định ban đầu) có thể dùng mô hình nhỏ hơn, nhanh hơn, rẻ hơn (như các phiên bản o1 hoặc o3-mini được đề cập). Việc chọn đúng mô hình cho đúng nhiệm vụ trong một workflow phức tạp là yếu tố then chốt để tối ưu hiệu năng và chi phí.

  • Quá trình lựa chọn: Bắt đầu với mô hình tốt nhất để thiết lập đường cơ sở hiệu suất (performance baseline) thông qua đánh giá (evals) nghiêm ngặt. Sau đó, thử nghiệm thay thế bằng các mô hình nhỏ hơn cho từng phần của workflow và đo lường lại để xem có đáp ứng ngưỡng chấp nhận được không.

• Tools (Công cụ):

  • Tầm quan trọng của thiết kế: Tool không chỉ là gọi API. Chúng cần có mô tả (description) rõ ràng để LLM hiểu khi nào nên dùng, tham số (parameters) được định nghĩa chặt chẽ, và lý tưởng là tái sử dụng được cho nhiều agent khác nhau. Tài liệu nhấn mạnh tầm quan trọng của tool “well-documented, thoroughly tested, and reusable”.

  • Thách thức: Khi số lượng tool tăng lên, đặc biệt là các tool có chức năng chồng chéo (ví dụ: nhiều tool cùng lấy thông tin người dùng nhưng từ các nguồn khác nhau), LLM có thể bị “bối rối”. Đây là lúc cần cân nhắc chia nhỏ agent (xem phần Orchestration) hoặc cải thiện mô tả tool để làm rõ sự khác biệt.

  • Agent như một Tool: Khái niệm agent gọi agent khác (Manager Pattern) là một kỹ thuật mạnh mẽ để xây dựng hệ thống module hóa, nơi mỗi agent chuyên trách một lĩnh vực.

• Instructions (Hướng dẫn):

  • Vượt ra ngoài Prompt Engineering cơ bản: Hướng dẫn cho agent không chỉ là một câu prompt. Nó là một bộ quy tắc hoạt động chi tiết, bao gồm các bước cần thực hiện, logic điều kiện (nếu… thì…), cách xử lý lỗi, định dạng output mong muốn, và cả tông giọng, phong cách (persona).

  • Chiến lược xây dựng:

    • Tận dụng tài liệu hiện có: Chuyển đổi SOP (Standard Operating Procedures), kịch bản hỗ trợ, tài liệu chính sách thành hướng dẫn thân thiện với LLM.

    • Chia nhỏ (Decomposition): Thay vì một hướng dẫn khổng lồ, hãy chia thành các bước logic nhỏ, rõ ràng.

    • Định nghĩa hành động cụ thể: Thay vì nói “giúp khách hàng”, hãy nói “hỏi khách hàng mã đơn hàng”, “gọi API get_order_status với mã đơn hàng”, “thông báo trạng thái đơn hàng cho khách”.

    • Xử lý Edge Cases: Lường trước các tình huống người dùng cung cấp thiếu thông tin, hỏi lạc đề, hoặc hệ thống gặp lỗi và chỉ dẫn cách xử lý.

    • Tự động hóa việc tạo hướng dẫn: Sử dụng các mô hình tiên tiến (như o1, o3-mini) để tự động chuyển đổi tài liệu có sẵn thành hướng dẫn chi tiết cho agent.

4. Điều phối Agent: Dàn dựng “bản giao hưởng” phức tạp

Đây là nơi kiến trúc hệ thống agent thể hiện rõ nhất.

• Vòng lặp Agent (Agent Run Loop): Khái niệm cốt lõi là một vòng lặp (while loop) cho phép agent thực hiện nhiều bước (suy nghĩ -> chọn công cụ -> thực thi -> quan sát kết quả) cho đến khi đạt điều kiện dừng (hoàn thành mục tiêu, gọi tool output cuối cùng, hết số lượt tối đa, gặp lỗi không thể phục hồi).

• Single-Agent vs. Multi-Agent:

  • Bắt đầu với Single-Agent: Luôn ưu tiên tối đa hóa khả năng của một Agent duy nhất bằng cách thêm tool và cải thiện hướng dẫn trước khi nghĩ đến multi-agent. Điều này giúp quản lý độ phức tạp và đơn giản hóa việc đánh giá.

  • Khi nào cần Multi-Agent: Khi logic trong hướng dẫn trở nên quá phức tạp (nhiều câu lệnh if-else lồng nhau), hoặc khi có quá nhiều tool tương tự nhau gây khó khăn cho LLM trong việc lựa chọn.

• Manager Pattern vs. Decentralized Pattern:

  • Manager: Phù hợp khi cần một điểm kiểm soát trung tâm, tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn chuyên biệt và đưa ra quyết định cuối cùng hoặc tương tác với người dùng. Giống như một người quản lý dự án.

  • Decentralized (Handoff): Tối ưu cho các quy trình dạng phễu hoặc chuyển tiếp, nơi trách nhiệm được chuyển giao hoàn toàn từ agent này sang agent khác (ví dụ: triage -> xử lý đơn hàng). Mỗi agent hoạt động độc lập sau khi nhận “bàn giao”. Hiệu quả khi không cần tổng hợp kết quả liên tục.

• Declarative vs. Code-First (Điểm nhấn của Agents SDK): Một số framework yêu cầu định nghĩa toàn bộ đồ thị workflow (nodes, edges, conditions) một cách tường minh (declarative). Ngược lại, Agents SDK của OpenAI theo hướng “code-first”, cho phép lập trình viên thể hiện logic workflow bằng code Python thông thường, linh hoạt hơn cho các quy trình động và phức tạp.

5. Guardrails: Xây dựng “lá chắn phòng thủ” vững chắc

Đây là yếu tố sống còn để triển khai Agent an toàn và có trách nhiệm.

• Phòng thủ theo chiều sâu (Layered Defense): Không có một guardrail duy nhất nào là hoàn hảo. Cần kết hợp nhiều lớp bảo vệ khác nhau:

  • LLM-based Guardrails: Dùng chính LLM (có thể là mô hình nhỏ, được fine-tune) để phân loại (relevance, safety, PII detection), đánh giá ý định độc hại.

  • Rule-based Guardrails: Các bộ lọc đơn giản nhưng hiệu quả (blacklist từ khóa, giới hạn độ dài input, regex chặn mẫu tấn công SQL injection).

  • API-based Guardrails: Sử dụng các API chuyên dụng như OpenAI Moderation API để phát hiện nội dung độc hại.

  • Tool Safeguards: Đánh giá mức độ rủi ro của từng tool (read-only vs. write, có khả năng đảo ngược không, tác động tài chính?) và yêu cầu xác nhận hoặc can thiệp của con người đối với các tool rủi ro cao.

  • Output Validation: Kiểm tra output của agent có tuân thủ định dạng, phù hợp với giá trị thương hiệu không trước khi hiển thị cho người dùng.

• Thực thi “Lạc quan” (Optimistic Execution – Agents SDK): Thay vì chờ tất cả guardrail kiểm tra xong mới hành động, agent chính có thể tiếp tục thực thi trong khi guardrail chạy song song. Nếu guardrail phát hiện vi phạm, nó sẽ ném ra một ngoại lệ (exception) để dừng hoặc thay đổi luồng thực thi. Điều này giúp tối ưu độ trễ.

• Can thiệp của con người (Human-in-the-Loop): Không thể thiếu, đặc biệt trong giai đoạn đầu. Cần xác định rõ các trigger (ngưỡng lỗi, hành động rủi ro cao) để tự động chuyển giao quyền kiểm soát cho con người, đảm bảo an toàn và cũng là nguồn dữ liệu quý giá để cải thiện agent.

6. Ứng dụng thực tế: Vẽ ra bức tranh cụ thể

Hãy hình dung Agent hoạt động trong các kịch bản cụ thể:

• Agent hỗ trợ khách hàng cấp cao: Nhận email yêu cầu hoàn tiền -> Trích xuất mã đơn hàng, lý do -> Gọi Tool get_order_details -> Gọi Tool get_customer_history -> Áp dụng Instructions (chính sách hoàn tiền, xem xét lịch sử khách hàng) -> Quyết định phê duyệt/từ chối/cần thêm thông tin -> Gọi Tool send_email để phản hồi khách hoặc Tool create_escalation_ticket nếu cần người xử lý.

• Agent phân tích báo cáo tài chính: Nhận yêu cầu “Phân tích báo cáo quý của công ty X” -> Gọi Tool web_search tìm báo cáo PDF -> Gọi Tool pdf_reader để đọc nội dung -> Áp dụng Instructions (xác định các chỉ số chính: doanh thu, lợi nhuận, EPS; so sánh với quý trước, với đối thủ; tìm các điểm nhấn/rủi ro) -> Tổng hợp các phát hiện -> Gọi Tool generate_report để tạo file tóm tắt.

• Agent quản lý chiến dịch Marketing: Nhận mục tiêu “Tăng nhận diện sản phẩm Y cho đối tượng Z” -> Áp dụng Instructions (phân tích đối tượng, đề xuất kênh, ngân sách) -> Gọi Tool generate_ad_copy -> Gọi Tool schedule_social_post -> Gọi Tool get_performance_data -> Phân tích hiệu quả -> Điều chỉnh chiến dịch (thay đổi content, phân bổ lại ngân sách).

7. Con đường phía trước: Bắt đầu một cách chiến lược

Xây dựng Agent là một hành trình, không phải đích đến một lần. Lời khuyên của OpenAI rất thực tế:

• Bắt đầu nhỏ, tập trung vào giá trị: Chọn một workflow cụ thể, có vấn đề rõ ràng mà agent có thể giải quyết tốt hơn phương pháp hiện tại.

• Lặp lại và cải tiến (Iterate): Xây dựng phiên bản cơ bản (MVP), thử nghiệm với người dùng thực (hoặc dữ liệu mô phỏng), thu thập phản hồi, cải thiện Instructions, Tools, và Guardrails.

• Đầu tư vào nền tảng: Xây dựng thư viện Tool tái sử dụng, hệ thống đánh giá (evals) mạnh mẽ, và quy trình triển khai/giám sát chặt chẽ.

Việc xây dựng AI Agent đòi hỏi sự kết hợp giữa kỹ thuật AI, thiết kế hệ thống, hiểu biết về lĩnh vực nghiệp vụ và một tư duy an toàn, có trách nhiệm. Hướng dẫn của OpenAI cung cấp một la bàn quý giá, nhưng hành trình thực sự nằm ở việc áp dụng, thử nghiệm và học hỏi liên tục để khai phá hết tiềm năng biến đổi của công nghệ này.

TS. Nguyễn Trung Hòa