Suy luận đại lý đang trở thành nền tảng trong cách xây dựng hệ thống AI, đặc biệt là khi chúng cần thực hiện nhiều việc hơn là chỉ tuân theo hướng dẫn. Bạn không còn tìm kiếm các công cụ chỉ chờ đợi đầu vào nữa. Bạn cần các hệ thống có thể suy nghĩ, thích ứng và thực hiện bước tiếp theo.
Hầu hết AI hiện nay vẫn còn mang tính phản ứng. Nó trả lời câu hỏi, tự động hóa công việc và chạy theo kịch bản. Nhưng khi các dự án ngày càng phức tạp và nguồn dữ liệu ngày càng nhiều, điều đó không còn đủ nữa. Bạn cần lý luận, không chỉ là thực thi.
Đó là lúc AI đại lý phát huy tác dụng. Nó xử lý các công việc phức tạp, điều hướng sự mơ hồ và trích xuất dữ liệu từ doanh nghiệp để đưa ra quyết định thông minh hơn. Thay vì hỏi "Tôi nên làm gì tiếp theo?", nó đã biết câu trả lời.
Đây là loại trí tuệ mà ClickUp Brain được xây dựng để hỗ trợ. Được thiết kế cho các nhóm thực hiện các quy trình công việc có bối cảnh phức tạp và tốc độ cao, nó giúp bạn lập kế hoạch, sắp xếp thứ tự ưu tiên và tự động hóa. Tất cả điều này được tích hợp sẵn nhận thức về bối cảnh.
Thật thú vị phải không? Nhưng hãy cùng tìm hiểu sâu hơn về cách thức hoạt động của lý luận AI đại lý, điểm khác biệt so với các hệ thống truyền thống và cách thức triển khai hiệu quả vào quy trình công việc của bạn.
⏰ Tóm tắt 60 giây
Việc xây dựng AI chỉ biết tuân theo hướng dẫn sẽ không còn hiệu quả nữa. Dưới đây là lý do tại sao lý luận đại lý đang định nghĩa lại cách thức hoạt động của các hệ thống thông minh:
- Sử dụng lý luận đại lý để tạo ra các hệ thống AI có thể đặt mục tiêu, lập kế hoạch, thích ứng và hành động có chủ đích, không chỉ thực hiện các bước đã định sẵn
- Vượt qua tự động hóa tĩnh bằng cách triển khai các tác nhân xử lý sự mơ hồ, quản lý công việc và học hỏi từ phản hồi
- Áp dụng hệ thống đại lý trong phân phối sản phẩm, hỗ trợ phân loại, tìm kiếm doanh nghiệp và chiến lược để thúc đẩy kết quả có tác động cao
- Thiết kế kiến trúc thông minh hơn bằng cách sử dụng các bộ máy suy luận, quy trình làm việc động, vòng phản hồi và kiểm soát có sự tham gia của con người
- Tránh những cạm bẫy khi mở rộng quy mô với dữ liệu có cấu trúc, cơ sở hạ tầng thích ứng và các chiến lược áp dụng dần dần trong nhóm
- Xây dựng quy trình làm việc thông minh nhanh hơn với ClickUp Brain, được trang bị các tính năng tự động hóa, sắp xếp ưu tiên và ra quyết định dựa trên bối cảnh
Hiểu về suy luận tác nhân
Suy luận đại lý là khi một hệ thống AI có thể đặt mục tiêu, ra quyết định và hành động. Nó thực hiện tất cả mà không cần hướng dẫn liên tục. Đây là sự chuyển đổi từ thực thi phản ứng sang tự chủ thông minh.
Bạn sẽ thấy điều này được áp dụng trong thực tế khi:
- Trợ lý AI sắp xếp thứ tự ưu tiên các mục tồn đọng của sản phẩm dựa trên mức độ ảnh hưởng và mức độ khẩn cấp
- Một tác nhân mã hóa tái cấu trúc cơ sở mã của bạn bằng cách phân tích các mẫu lỗi trong các sprint trước đó
- Một số trợ lý kiến thức quét tài liệu nội bộ để đề xuất giải pháp trước khi phiếu hỗ trợ được gửi đi
Đây không phải là những công việc được lập trình sẵn. Chúng là những hành vi hướng đến mục tiêu được hỗ trợ bởi các mô hình suy luận, giúp giải thích bối cảnh và lựa chọn hành động có mục đích.
Đó là điều khiến lý luận AI đại lý trở nên khác biệt và là nền tảng cho các hệ thống thông minh hiện đại.
📖 Đọc thêm: Nếu bạn muốn xem tất cả các công cụ AI tuyệt vời có sẵn để tối ưu hóa công việc, đây là danh sách các ứng dụng AI tốt nhất để tối ưu hóa quy trình làm việc
Vai trò của lý luận đại lý trong trí tuệ nhân tạo
Khi bạn làm việc với các mô hình AI tiên tiến hơn, cây logic truyền thống và tập lệnh định sẵn sẽ trở nên hạn chế.
Bạn cần các hệ thống có khả năng:
- Giải thích các đầu vào mơ hồ hoặc không đầy đủ của người dùng
- Sử dụng dữ liệu đào tạo và bối cảnh hiện tại
- Thực hiện các công việc cụ thể mà không cần hướng dẫn từng bước
- Xử lý các yêu cầu mơ hồ từ các nguồn dữ liệu của bạn
Đó là nơi lý luận AI đại lý thể hiện sức mạnh của mình. Nó cho phép các đại lý AI thu hẹp khoảng cách giữa ý định và thực thi, đặc biệt là trong các môi trường phức tạp như tìm kiếm doanh nghiệp, quản lý sản phẩm hoặc phát triển phần mềm quy mô lớn.
Điều này cũng mở ra cơ hội để xây dựng các hệ thống AI có thể cải thiện theo thời gian. Với kiến trúc phù hợp, các mô hình đại lý có thể liên tục cải thiện, điều chỉnh các ưu tiên và tinh chỉnh kết quả dựa trên những gì hiệu quả trong công việc.
😎 Bài đọc thú vị: Sự khác biệt giữa Học máy và Trí tuệ nhân tạo
Hệ thống có tính đại lý (agentic) so với hệ thống không có tính đại lý (non-agentic)
Dưới đây là cách hai phương pháp này so sánh khi áp dụng vào các quy trình làm việc AI trong thế giới thực:
| Tính năng | Hệ thống tác nhân | Hệ thống không có khả năng tác nhân |
| Quyết định | Tự chủ, nhận thức bối cảnh | Dựa trên kích hoạt, phản ứng |
| Cài đặt mục tiêu | Dynamic và nội tại | Được xác định trước bởi các đầu vào bên ngoài |
| Khả năng thích ứng | Học hỏi từ kết quả và phản hồi | Yêu cầu can thiệp thủ công |
| Xử lý dữ liệu | Tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau | Giới hạn ở một công việc hoặc tập dữ liệu tại một thời điểm |
| Kết quả đầu ra | Phản hồi cá nhân hóa và liên tục phát triển | Kết quả tĩnh, theo mẫu |
Các quy trình công việc không dựa trên tác nhân có vai trò riêng, chủ yếu là tự động hóa lặp đi lặp lại hoặc các công cụ phạm vi hẹp. Nhưng nếu bạn đang xây dựng để giải quyết các vấn đề phức tạp, chuyển đổi bối cảnh hoặc thực thi chiến lược, các mô hình dựa trên tác nhân cung cấp phạm vi khả năng rộng hơn nhiều.
Các thành phần chính của suy luận tác nhân trong AI
Xây dựng trí tuệ đại lý không phải là thêm nhiều lớp vào tự động hóa hiện có. Đó là thiết kế các hệ thống AI với quy trình suy luận phản ánh cách các đại lý thực tế đặt mục tiêu, đánh giá tiến độ và thích ứng theo thời gian.
Dưới đây là các thành phần chính tạo nên quy trình làm việc của hệ thống tác nhân:
1. Xây dựng mục tiêu
Mọi hệ thống suy luận đều bắt đầu với một mục tiêu rõ ràng. Mục tiêu này có thể do người dùng định nghĩa hoặc được tạo ra nội bộ trong các hệ thống AI đại lý dựa trên các đầu vào mới hoặc các mẫu mới xuất hiện.
- Một đại lý sản phẩm có thể xác định rủi ro chậm trễ dựa trên các yếu tố cản trở giữa các nhóm
- Nhân viên hỗ trợ khách hàng có thể phát hiện các vấn đề lặp lại và ưu tiên quy trình giải quyết
Khóa là sáng kiến, mục tiêu không chỉ được tuân theo, mà còn được tạo ra, đánh giá và hoàn thiện.
2. Lập kế hoạch và phân tách
Khi mục tiêu đã được xác định, AI sẽ chia nhỏ mục tiêu thành các công việc nhỏ hơn. Quá trình này bao gồm suy luận về các yếu tố phụ thuộc, nguồn lực sẵn có và thời gian.
Ví dụ, một tác nhân được yêu cầu di chuyển cơ sở dữ liệu cũ có thể:
- Xác định các mô hình lỗi thời
- So sánh chúng với các giải pháp hiện đại
- Xác định thứ tự di chuyển để giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động
Các hệ thống này không chỉ hoàn thành các bước, mà còn suy luận để tìm ra đơn đặt hàng tốt nhất.
3. Trí nhớ bối cảnh và phản hồi
Không có bộ nhớ, không có sự thích ứng. AI đại lý cần có sự hiểu biết bền vững về các sự kiện, quyết định và thay đổi bên ngoài trong quá khứ. Bộ nhớ này hỗ trợ:
- Đang theo dõi tiến độ thực hiện các mục tiêu dài hạn
- Điều chỉnh chiến lược dựa trên phản hồi thời gian thực
- Lưu trữ kết quả liên quan để cải thiện quá trình suy luận trong tương lai
Không giống như cây logic truyền thống, các mô hình đại lý có thể đánh giá những gì đã thành công và những gì không thành công, đồng thời liên tục cải thiện thông qua quá trình lặp lại.
4. Thực thi thích ứng
Thực thi không phải là bước cuối cùng; đó là một quá trình liên tục, không ngừng phát triển. Công cụ suy luận giám sát kết quả của từng công việc và điều chỉnh khi cần thiết.
Trong quy trình tóm tắt tài liệu, ví dụ, tác nhân có thể:
- Nhận diện dữ liệu đầu vào chất lượng thấp
- Sắp xếp lại thứ tự ưu tiên lựa chọn nguồn
- Điều chỉnh phong cách tóm tắt dựa trên phản hồi của người đọc
Sự linh hoạt này phân biệt các quy trình không có khả năng tác nhân với các hệ thống thông minh có thể hoạt động độc lập và vẫn cung cấp các phản hồi chính xác, phù hợp với ngữ cảnh.
Khi các thành phần này phối hợp với nhau, bạn sẽ có được một hệ thống thông minh hơn, có khả năng học hỏi, điều chỉnh và mở rộng theo mức độ phức tạp. Cho dù bạn đang xây dựng các ứng dụng AI cho kỹ thuật, sản phẩm hay quản lý kiến thức, lý luận đại lý là nền tảng cho các kết quả nhất quán và thông minh.
📖 Xem thêm: Cách xây dựng và tối ưu hóa cơ sở kiến thức AI của bạn
Thực hiện lý luận tác nhân
Thiết kế một AI để thực hiện công việc là điều dễ dàng. Thiết kế một AI để quyết định công việc nào quan trọng và cách thực hiện công việc đó mới là điều thú vị. Đó là lúc lý luận đại lý trở thành hơn một tính năng. Nó trở thành kiến trúc.
Dưới đây là những gì bạn cần để triển khai nó vào hệ thống của mình.
Xác định giới hạn quyết định, không phải kịch bản
Bạn không cung cấp cho hệ thống đại lý các hướng dẫn từng bước. Bạn xác định các ranh giới như những gì đại lý có thể chạm vào, mục tiêu mà đại lý nên theo đuổi và phạm vi mà đại lý được phép khám phá.
Điều đó có nghĩa là:
- Tạo hàm đối tượng thay vì quy tắc tĩnh
- Cho phép các tác nhân đánh giá các sự đánh đổi (tốc độ so với độ chính xác, lợi ích ngắn hạn so với lợi ích dài hạn)
- Cung cấp các ràng buộc cho các tác nhân thay vì các lệnh
Điều này giúp hệ thống của bạn trở nên linh hoạt. Hệ thống có thể xử lý các đầu vào bất ngờ, thay đổi phạm vi dự án hoặc dữ liệu không đầy đủ mà không làm gián đoạn luồng.
Xây dựng một công cụ suy luận có thể lập kế hoạch và sắp xếp lại thứ tự ưu tiên
Trọng tâm của việc triển khai là công cụ suy luận của bạn. Lớp logic chịu trách nhiệm chuyển mục tiêu thành công việc, thích ứng với phản hồi và sắp xếp các hành động một cách động.
Để thiết kế điều này, bạn sẽ cần:
- Một công cụ lập kế hoạch phân tách các mục tiêu cấp cao thành các công việc có thể thực hiện được
- Lớp bộ nhớ lưu trữ những việc đã hoàn thành, những việc đang hoạt động và những việc cần tránh
- Một vòng điều khiển kiểm tra tiến độ, sự sai lệch và các yếu tố cản trở
Hãy nghĩ về nó như việc xây dựng một giám đốc sản phẩm bên trong AI của bạn. Một người liên tục đánh giá những gì quan trọng hiện tại, không chỉ những gì được yêu cầu ban đầu.
Tích hợp với các công cụ hỗ trợ quy trình làm việc thích ứng
Đây là nơi phần lớn các triển khai thất bại: Người ta xây dựng các tác nhân thông minh hoạt động trên các hệ thống không có tính tác nhân. Bạn không thể nhét hành vi tác nhân vào một quy trình làm việc cứng nhắc, tuyến tính và mong đợi nó hoạt động hiệu quả.
Môi trường của bạn phải hỗ trợ:
- Sắp xếp lại các ưu tiên một cách linh hoạt
- Quyền sở hữu công việc có thể thay đổi giữa sprint
- Các kích hoạt đa chức năng dựa trên bối cảnh
Đây là lúc ClickUp Brain phát huy tác dụng. Nó không chỉ tự động hóa mà còn cho phép đại lý suy luận giữa các công việc, tài liệu, dữ liệu và các phụ thuộc. Khi đại lý của bạn quyết định một tài liệu đặc tả đã lỗi thời, nó có thể đánh dấu tài liệu đó, phân công lại công việc và điều chỉnh mục tiêu sprint mà không cần chờ bạn nhận ra.
ClickUp Brain đóng vai trò quan trọng trong việc ra quyết định và giải quyết vấn đề với khả năng phân tích, tổ chức và cung cấp thông tin chi tiết có thể hành động. Dưới đây là cách thức nó giúp ích:
- Tổng hợp thông tin: ClickUp Brain hợp nhất dữ liệu từ các nhiệm vụ, tài liệu và nhận xét, cung cấp chế độ xem toàn diện để ra quyết định
- Phân tích bối cảnh: Xác định mối quan hệ và mẫu giữa các tài sản khác nhau, giúp bạn hiểu bối cảnh của các lựa chọn của mình
- Ưu tiên: Bằng cách phân tích mức độ ưu tiên và thời hạn của nhiệm vụ, ClickUp Brain đảm bảo các vấn đề quan trọng được giải quyết trước tiên
- Hợp tác và giao tiếp: Tóm tắt các cuộc thảo luận và nêu bật các điểm chính, đảm bảo tất cả các bên liên quan có thể truy cập thông tin cần thiết
- Xác định vấn đề: ClickUp Brain phát hiện các điểm nghẽn và nhiệm vụ quá hạn, cảnh báo bạn về các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng trở nên nghiêm trọng hơn
- Hỗ trợ ra quyết định: Cung cấp thông tin chi tiết và khuyến nghị để hỗ trợ quá trình ra quyết định sáng suốt dựa trên thông tin chính xác
- Hiệu quả và tự động hóa: Bằng cách tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, ClickUp Brain giúp tiết kiệm thời gian và cho phép bạn tập trung vào các quyết định chiến lược
Bằng cách tận dụng các tính năng đề xuất nhiệm vụ và tự động hóa quy trình làm việc dựa trên AI, bạn có thể dễ dàng đặt và theo dõi mục tiêu, tự động hóa công việc và đưa ra quyết định sáng suốt. Dưới đây là cách ClickUp Brain có thể đơn giản hóa việc cài đặt và theo dõi mục tiêu, đảm bảo sự phù hợp với các mục tiêu chiến lược của bạn.
- Theo dõi mục tiêu và OKR: Sử dụng ClickUp để tổ chức phân cấp không gian làm việc của bạn để theo dõi mục tiêu và OKR. Với các công cụ như chế độ xem Danh sách và Gantt, bạn có thể trực quan hóa tiến độ và đảm bảo các mục tiêu của mình luôn đi đúng hướng. ClickUp AI còn nâng cao hơn nữa tính năng này bằng cách cung cấp thông tin chi tiết và đề xuất để giữ cho các mục tiêu của bạn có thể đo lường và thực hiện được
- Hợp nhất các bản cập nhật trong Tài liệu: Hợp nhất các bản cập nhật mục tiêu và OKR của bạn trong Tài liệu ClickUp. Điều này cho phép bạn tập trung thông tin, gắn thẻ các bên liên quan và tham chiếu các công việc. ClickUp AI có thể hỗ trợ viết bản cập nhật, tóm tắt tiến độ và thậm chí tạo ra những thông tin chi tiết có thể hành động từ ghi chú cuộc họp
- Hỗ trợ dựa trên AI: Bạn gặp khó khăn trong việc diễn đạt mục tiêu hoặc cập nhật thông tin? ClickUp AI có thể soạn thảo nội dung, cung cấp tóm tắt và thậm chí đề xuất các bước tiếp theo, giúp bạn tiết kiệm thời gian và nỗ lực
Tự động hóa là cốt lõi của ClickUp Brain, cho phép bạn tập trung vào các công việc có giá trị cao trong khi các quy trình lặp đi lặp lại được xử lý liền mạch:
- Tự động hóa quy trình làm việc: Tính năng AutoAI của ClickUp Brain cho phép bạn tự động hóa việc tạo/lập, cập nhật và kết nối các nhiệm vụ. Ví dụ: bạn có thể thiết lập các tự động hóa để kích hoạt các hành động dựa trên các điều kiện cụ thể, chẳng hạn như cập nhật trạng thái của nhiệm vụ cha khi một nhiệm vụ con được hoàn thành
- Công việc con do AI tạo ra: Từ một tên công việc đơn giản, ClickUp Brain có thể tạo ra các công việc con chi tiết, đảm bảo không có gì bị bỏ sót trong quy trình làm việc của bạn
- Tự động hóa tùy chỉnh: Tùy chỉnh tự động hóa theo nhu cầu riêng của bạn, cho dù đó là lên lịch công việc hàng ngày, áp dụng mẫu hay quản lý các phụ thuộc. Điều này giúp giảm nỗ lực thủ công và đảm bảo tính nhất quán trong các dự án của bạn
ClickUp Brain giúp bạn đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu bằng cách cung cấp thông tin chi tiết và đề xuất theo thời gian thực:
- Đề xuất công việc dựa trên AI: ClickUp Brain phân tích không gian làm việc của bạn để đề xuất các công việc cần chú ý, giúp bạn sắp xếp hiệu quả các công việc theo mức độ ưu tiên. Điều này đảm bảo các công việc quan trọng được xử lý kịp thời, nâng cao hiệu quả tổng thể
- Tóm tắt thời gian thực: Nhận tóm tắt và cập nhật dự án ngay lập tức mà không cần mở từng công việc riêng lẻ. Tính năng này đặc biệt hữu ích cho các nhà quản lý cần có cái nhìn tổng quan về tiến độ và các trở ngại tiềm ẩn
- Tìm kiếm và thông tin chi tiết được kết nối: ClickUp Brain tích hợp với các công cụ bên ngoài như Google Drive và SharePoint, cho phép bạn tìm kiếm và phân tích thông tin trên các nền tảng. Điều này đảm bảo bạn có tất cả dữ liệu cần thiết để đưa ra quyết định sáng suốt
Bằng cách tích hợp ClickUp Brain vào quy trình làm việc của bạn, bạn có thể đạt được hiệu quả, sự rõ ràng và tập trung cao hơn. Cho dù bạn đang cài đặt các mục tiêu đầy tham vọng, tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại hay đưa ra các quyết định chiến lược, ClickUp Brain là đối tác lý luận tối ưu của bạn.
Với các tính năng tích hợp như đề xuất nhiệm vụ dựa trên AI và tự động hóa quy trình làm việc, ClickUp Brain giúp nhân viên của bạn tập trung vào tác động chứ không chỉ là thực thi.
Thiết kế cho phản hồi, không phải cho sự hoàn hảo
Không có hệ thống nào hoàn hảo ngay từ lần đầu tiên. Điều đó là bình thường nếu hệ thống của bạn được thiết kế để học hỏi. Các vòng phản hồi chính là nơi trí tuệ nhân tạo dựa trên tác nhân (agentic AI) rèn luyện và hoàn thiện khả năng của mình.
Nhiệm vụ của bạn là:
- Cung cấp cho môi trường của bạn các công cụ để thu thập phản hồi chất lượng cao (kết quả công việc, trở ngại, thời gian giải quyết)
- Cho phép tác nhân điều chỉnh hành vi của chính mình dựa trên hiệu suất
- Tránh việc tối ưu hóa quá mức logic ban đầu và để nó phát triển theo thời gian sử dụng
Nếu bạn muốn có một hệ thống có thể mở rộng quy mô cho các nhóm và dự án, bạn phải đánh đổi tính cứng nhắc để lấy tính phù hợp.
Suy luận đại lý không chỉ liên quan đến trí thông minh. Nó còn liên quan đến cơ sở hạ tầng. Những lựa chọn của bạn về mục tiêu, kế hoạch, phản hồi và môi trường sẽ quyết định liệu đại lý của bạn có thể làm được nhiều hơn là chỉ hành động theo suy nghĩ hay không.
Và với các công cụ như ClickUp Brain, bạn không cần phải áp dụng lý luận vào các quy trình làm việc cũ. Bạn đang xây dựng một hệ thống có thể ra quyết định nhanh như tốc độ làm việc của nhóm.
📖 Đọc thêm: Cách xây dựng một tác nhân AI để tự động hóa tốt hơn
Ứng dụng của lý luận tác nhân trong hệ thống AI
Suy luận đại lý đang được triển khai trong các môi trường sản xuất nơi cây logic và tự động hóa tĩnh không hoạt động. Đây là các hệ thống trực tiếp giải quyết sự phức tạp, mơ hồ và ra quyết định chiến lược.
Dưới đây là cách nó hoạt động trong thực tế:
1. Đại lý giao sản phẩm quản lý phạm vi và các yếu tố cản trở
Tại một công ty fintech thực hiện sprint hàng tuần trên năm đội sản phẩm, một hệ thống đại lý đã được triển khai để giám sát sự mở rộng phạm vi và tốc độ sprint.
Đại lý:
- Quét các câu chuyện trên Jira, Notion và GitHub
- Phát hiện các xu hướng tốc độ không phù hợp (ví dụ: 3 câu chuyện tồn đọng chuyển sang sprint tiếp theo)
- Đánh dấu rủi ro giao hàng và tự động đề xuất giảm phạm vi để duy trì cột mốc
Nó suy luận qua thời gian, các dữ liệu phụ thuộc và tiến độ, chứ không chỉ dựa trên siêu dữ liệu của dự án.
2. Hỗ trợ các tác nhân phân loại được đào tạo về các giải pháp nội bộ
Tại một công ty B2B SaaS, các nhân viên hỗ trợ L2 đang bị ngập trong các trường hợp leo thang lặp đi lặp lại. Một nhân viên đã được đào tạo về các chủ đề phiếu yêu cầu nội bộ, cập nhật tài liệu và nhật ký sản phẩm.
Hiện tại:
- Phân loại các vé mới bằng lý luận đa ý định
- Tham chiếu chéo các bản ghi và các giải pháp trước đó từ các phiếu yêu cầu trước đây
- Tự động soạn thảo các đề xuất phản hồi theo ngữ cảnh và chuyển các trường hợp đặc biệt đến nhóm phù hợp
Theo thời gian, nó bắt đầu phát hiện ra các lỗi sản phẩm từ các mẫu lặp lại. Đây là điều mà con người không thể phát hiện do sự phân mảnh kênh.
3. Các tác nhân tối ưu hóa hạ tầng trong các đường ống triển khai
Một nhóm cơ sở hạ tầng AI quản lý triển khai mô hình (MLFlow, Airflow, Jenkins) đã triển khai một tác nhân DevOps được huấn luyện dựa trên các lỗi trong quá khứ.
Nó hoạt động một cách tự chủ:
- Phát hiện các công việc bị lỗi và nguyên nhân gốc rễ (ví dụ: không gian đĩa đầy, giới hạn bộ nhớ)
- Sắp xếp lại thứ tự ưu tiên của hàng đợi xây dựng dựa trên tác động và chuỗi công việc hạ lưu
- Sửa đổi đơn đặt hàng triển khai để mở khóa các quy trình công việc có ưu tiên cao hơn
Điều này đã chuyển phản ứng sự cố từ cảnh báo thủ công sang suy luận và hành động tự động, giảm thời gian ngừng hoạt động.
👀 Bạn có biết? Khái niệm đầu tiên về tác nhân AI xuất hiện từ những năm 1950, khi các nhà nghiên cứu xây dựng các chương trình có thể chơi cờ vua và suy luận các nước đi.
Điều này khiến chiến lược trò chơi trở thành một trong những bài kiểm tra thực tế đầu tiên cho khả năng ra quyết định tự chủ.
4. Tổng hợp kiến thức trong tìm kiếm doanh nghiệp
Trong một công ty luật quản lý hàng nghìn tài liệu nội bộ, hợp đồng và cập nhật quy định, hệ thống tìm kiếm không thể xử lý được khối lượng dữ liệu lớn.
Một tác nhân truy xuất hiện nay:
- Giải thích các truy vấn như "Tóm tắt các tiền lệ gần đây liên quan đến công bố thông tin của SEC"
- Lấy từ cơ sở dữ liệu nội bộ, quy định và bản ghi nhớ tư vấn khách hàng trong quá khứ
- Tổng hợp tóm tắt kèm trích dẫn và đánh giá rủi ro ở mức độ bề mặt
Sự khác biệt? Nó không khớp từ khóa. Nó suy luận trên dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc, được điều chỉnh theo vai trò của người dùng và bối cảnh trường hợp.
📖 Xem thêm: Cách nâng cao quản lý dữ liệu với hệ thống truy xuất thông tin
5. Đại lý OKR cho các nhóm vận hành và chiến lược
Trong một tổ chức công nghệ y tế đang mở rộng nhanh chóng trên nhiều thị trường, ban lãnh đạo cần một phương pháp để điều chỉnh các mục tiêu và kết quả quan trọng (OKRs) hàng quý trong quá trình thực hiện.
Một tác nhân lập kế hoạch đã được huấn luyện để:
- Theo dõi sự biến động của các chỉ số KPI (ví dụ: độ trễ trong việc thu hút bệnh nhân ở một khu vực)
- Theo dõi các yếu tố cản trở đến các hàm gốc (ví dụ: sự chậm trễ trong quá trình giới thiệu, thời gian chờ hỗ trợ)
- Đề xuất phạm vi OKR đã điều chỉnh và điều chỉnh nguồn lực giữa các bộ phận
Điều này cho phép ban lãnh đạo điều chỉnh mục tiêu trong quý, điều mà trước đây chỉ giới hạn trong kế hoạch hồi tố.
Tất cả các ví dụ ứng dụng này cho thấy rõ rằng các hệ thống suy luận Agentic cho phép AI hoạt động trong logic kinh doanh thực tế của bạn. Nơi mà các quy tắc và quy trình công việc tĩnh không thể theo kịp.
📖 Đọc thêm: Hướng dẫn sử dụng tự động hóa quy trình làm việc AI để đạt năng suất tối đa
Thách thức và Cân nhắc
Xây dựng AI đại lý là một sự thay đổi về kiến trúc. Và điều đó đi kèm với những mâu thuẫn thực sự. Mặc dù tiềm năng là rất lớn, nhưng con đường để đưa lý luận đại lý vào hoạt động đi kèm với những thách thức riêng.
Nếu bạn nghiêm túc về việc áp dụng, đây là những hạn chế bạn cần xem xét khi thiết kế.
1. Cân bằng giữa tính tự chủ và kiểm soát
Các hệ thống đại lý hứa hẹn rằng chúng sẽ hoạt động độc lập, nhưng đó cũng là rủi ro. Nếu không có ranh giới rõ ràng, các đại lý có thể tối ưu hóa cho mục tiêu sai hoặc hành động mà không có đủ bối cảnh.
Bạn cần:
- Xác định các tham số hoạt động chấp nhận được cho từng tác nhân
- Tích hợp các lớp can thiệp của con người cho các hoạt động nhạy cảm
- Thiết lập các điểm kiểm tra để đánh giá hành vi của tác nhân tại các nút quyết định quan trọng
Tự do hoàn toàn không phải là mục tiêu. Mục tiêu là sự tự chủ an toàn, phù hợp với mục tiêu.
2. Dữ liệu đào tạo kém = hành vi không thể dự đoán được
Hiệu quả của các tác nhân phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu đào tạo mà chúng được xây dựng trên đó, và phần lớn các tổ chức hiện nay vẫn đang phải đối mặt với các bộ dữ liệu phân mảnh, lỗi thời hoặc mâu thuẫn.
Nếu không có tín hiệu đáng tin cậy, các hệ thống suy luận sẽ:
- Loại bỏ các phản hồi không liên quan hoặc chất lượng thấp
- Hiểu sai ý nghĩa trong các môi trường có nhiều bối cảnh
- Gặp khó khăn trong việc mở rộng khả năng ra quyết định vượt ra ngoài các trường hợp sử dụng hẹp
Để khắc phục vấn đề này, bạn cần hợp nhất các nguồn dữ liệu, thực thi các tiêu chuẩn và liên tục cải thiện các tập dữ liệu đã được gắn nhãn.
3. Lập luận không thể mở rộng trên cơ sở hạ tầng tĩnh
Nhiều công ty cố gắng tích hợp các khả năng tác nhân vào các hệ thống cứng nhắc, không linh hoạt và kết quả là hệ thống nhanh chóng gặp trục trặc.
Hệ thống tác nhân cần:
- Kiến trúc điều khiển bởi sự kiện có thể thích ứng với các quyết định của tác nhân trong thời gian thực
- API và quy trình công việc phản ứng linh hoạt với các mục tiêu thay đổi
- Cơ sở hạ tầng hỗ trợ vòng phản hồi, không chỉ là đầu ra
Nếu hệ thống hiện tại của bạn không thể thích ứng, hệ thống đại lý sẽ đạt đến giới hạn, dù nó có thông minh đến đâu.
👀 Bạn có biết? Tàu thám hiểm Curiosity của NASA sử dụng hệ thống AI có tên AEGIS để tự động lựa chọn những tảng đá cần phân tích trên sao Hỏa.
Nó đã đưa ra các quyết định khoa học thời gian thực mà không cần chờ đợi chỉ dẫn từ Trái Đất.
4. Các hệ thống RAG không có khả năng suy luận gặp phải giới hạn
Retrieval-Augmented Generation (RAG) là một công nghệ mạnh mẽ, nhưng nếu thiếu logic tác nhân, hầu hết các hệ thống RAG vẫn còn bị động.
Vấn đề phát sinh khi:
- Logic truy xuất không thể thích ứng dựa trên kết quả thành công
- Các tác nhân không thể đánh giá chất lượng tài liệu hoặc các khoảng trống trong tổng hợp
- Việc xây dựng truy vấn thiếu nhận thức về bối cảnh
Để thu hẹp khoảng cách này, hệ thống RAG cần suy luận về những gì cần truy xuất, tại sao nó quan trọng và nó phù hợp với công việc như thế nào. Và không chỉ tạo văn bản từ bất cứ thứ gì chúng tìm thấy. Điều đó có nghĩa là nâng cấp hệ thống rag của bạn để hoạt động như một nhà chiến lược, không phải một công cụ tìm kiếm.
5. Việc áp dụng trong tổ chức thường là rào cản lớn nhất
Ngay cả khi công nghệ hoạt động hiệu quả, mọi người vẫn miễn cưỡng trao quyền kiểm soát việc sắp xếp thứ tự ưu tiên, lập kế hoạch hoặc phối hợp liên chức năng cho AI.
Bạn cần:
- Bắt đầu với các quy trình công việc không dựa trên tác nhân và dần dần phát triển chúng
- Giữ cho các tác nhân hiển thị, có thể kiểm tra và dễ dàng ghi đè
- Giáo dục các nhóm về cách hệ thống đại lý suy luận, để niềm tin được xây dựng theo thời gian
Việc áp dụng công nghệ không chỉ phụ thuộc vào mô hình mà còn phụ thuộc vào tính rõ ràng, khả năng kiểm soát và tính minh bạch.
6. Các tác nhân không thể thích ứng mà không có phản hồi có cấu trúc
Khả năng thích ứng của tác nhân phụ thuộc vào những gì nó học được. Nếu không có vòng phản hồi, nó sẽ bị đình trệ.
Điều đó có nghĩa là:
- Ghi lại mọi kết quả (thành công/thất bại), không chỉ hoàn thành công việc
- Cung cấp dữ liệu hiệu suất định tính và định lượng
- Sử dụng điều đó để thúc đẩy cập nhật mô hình, không chỉ bảng điều khiển chỉ số
Hệ thống AI có khả năng tác nhân được thiết kế để liên tục cải thiện. Nếu không có kiến trúc phản hồi, chúng sẽ đạt đến mức ổn định và không thể tiến bộ thêm.
Suy luận đại lý là một hệ thống các mô hình, logic, ràng buộc và quy trình công việc được xây dựng để suy luận dưới áp lực. Nếu bạn coi nó chỉ là một lớp tự động hóa khác, nó sẽ thất bại.
Nhưng nếu bạn thiết kế với sự phù hợp, phản hồi và kiểm soát, hệ thống của bạn không chỉ hành động. Nó sẽ suy nghĩ và ngày càng trở nên tốt hơn.
⚡ Lưu trữ mẫu: Các mẫu AI hàng đầu để tiết kiệm thời gian và nâng cao năng suất
Tương lai thuộc về những hệ thống có khả năng suy nghĩ
Suy luận đại lý đang trở thành tiêu chuẩn mới cho cách thức hoạt động của các hệ thống thông minh trong môi trường thực tế. Cho dù bạn đang sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để xử lý các truy vấn phức tạp, triển khai các giải pháp AI để tự động hóa các quyết định hay thiết kế các đại lý có thể thực hiện các công việc trên các công cụ, dữ liệu và nhóm, các hệ thống này hiện đang phải đối mặt với một thanh mới. Chúng cần phải suy luận, thích ứng và hành động theo bối cảnh và mục đích.
Từ việc tìm kiếm các tài liệu phù hợp nhất đến việc hiểu được kiến thức phân mảnh của công ty và thực hiện các công việc phức tạp trong bối cảnh phù hợp, khả năng cung cấp thông tin phù hợp vào đúng thời điểm không còn là điều tùy chọn.
Với ClickUp Brain, bạn có thể bắt đầu xây dựng các quy trình công việc đại lý để điều chỉnh công việc phù hợp với mục tiêu, không chỉ đơn thuần là đánh dấu các nhiệm vụ đã hoàn thành. Hãy dùng thử ClickUp ngay hôm nay.