Lĩnh vực công nghệ đang trải qua một sự thay đổi địa chấn khi các công ty công nghệ lớn tập hợp xung quanh một sáng kiến đột phá hứa hẹn sẽ định nghĩa lại cách các AI Agent (tác nhân AI) hoạt động tại nơi làm việc. Các công ty này đang tiên phong trong một hệ sinh thái hợp tác, nơi các AI Agent có thể giao tiếp và cộng tác liền mạch với nhau, mở ra các mức độ tự động hóa và hiệu quả chưa từng có.
Google đã công bố giao thức Agent2Agent (A2A), một khuôn khổ mang tính cách mạng đã nhận được sự ủng hộ rộng rãi từ hơn 50 tổ chức công nghệ nổi bật, bao gồm Cohere, PayPal, Salesforce và Workday. Nỗ lực hợp tác này nhằm giải quyết nhu cầu ngày càng tăng về khả năng tương tác giữa các hệ thống được hỗ trợ bởi AI, cho phép chúng phối hợp với nhau để giải quyết các nhiệm vụ phức tạp.
Sự hình thành của Agent2Agent: Thúc đẩy hợp tác AI
Khi các doanh nghiệp ngày càng ứng dụng AI Agent để hợp lý hóa các hoạt động và nâng cao năng suất, nhu cầu về việc các công cụ này tương tác và cộng tác liền mạch đã trở nên tối quan trọng. Giao thức A2A nổi lên như một giải pháp cho thách thức này, cung cấp một khuôn khổ tiêu chuẩn để các AI Agent giao tiếp và làm việc cùng nhau, bất kể nền tảng hoặc nhà cung cấp cơ bản của chúng.
Joe Davis, phó chủ tịch điều hành kỹ thuật nền tảng và AI tại ServiceNow, một thành viên chủ chốt trong sáng kiến A2A, nhấn mạnh nhu cầu ngày càng tăng đối với các hệ thống AI hợp tác. ‘Khách hàng đang yêu cầu các hệ thống tác nhân mới này làm việc với nhau,’ ông lưu ý, nhấn mạnh sự cần thiết của các AI Agent vượt qua các silo riêng lẻ của chúng và hoạt động như một đơn vị gắn kết.
Giao thức A2A tận dụng các thẻ kỹ thuật số để tạo điều kiện giao tiếp và ủy quyền nhiệm vụ giữa các AI Agent. Mỗi thẻ bao gồm mô tả về khả năng của một tác nhân, cho phép các tác nhân khác dễ dàng xác định và yêu cầu dịch vụ của nó. Các tác nhân có thể trao đổi nhiệm vụ, theo dõi tiến độ và truy cập dữ liệu lịch sử một cách liền mạch, đảm bảo quy trình làm việc suôn sẻ và hiệu quả.
Amin Vahdat, phó chủ tịch máy học, hệ thống và AI đám mây của Google, hình dung một tương lai nơi các AI Agent có thể tự động khám phá và kết nối với các tài nguyên cần thiết để hoàn thành nhiệm vụ. ‘Khách hàng có thể giao cho tác nhân của họ một nhiệm vụ và nó sẽ tự động tìm và kết nối với mọi thứ - dữ liệu, API và các tác nhân khác - cần thiết để thực hiện nhiệm vụ đó,’ ông giải thích, nhấn mạnh tiềm năng của AI để tự động hóa các quy trình phức tạp mà không cần sự can thiệp của con người.
Ứng dụng thực tế: Chuyển đổi hoạt động kinh doanh
Giao thức A2A hứa hẹn rất lớn trong việc chuyển đổi các khía cạnh khác nhau của hoạt động kinh doanh. Hãy xem xét kịch bản một nhân viên gặp lỗi khi sử dụng sản phẩm của Google. Thay vì tự khắc phục sự cố, nhân viên có thể ủy thác nhiệm vụ cho một AI Agent.
AI Agent của Google, tận dụng sự hiểu biết của mình về sản phẩm và lỗi, sau đó có thể cộng tác với AI Agent của ServiceNow để xác định bản vá thích hợp và lên lịch thời gian bảo trì để triển khai nó. Sự cộng tác liền mạch giữa các AI Agent từ các nhà cung cấp khác nhau có thể giảm đáng kể thời gian giải quyết và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.
Davis nhấn mạnh tiềm năng tự động hóa 24/7 được kích hoạt bởi giao thức A2A. ‘Làm việc trên các hệ thống khác nhau có thể được tự động hóa 24/7 để giảm thời gian giải quyết cho khách hàng,’ ông lưu ý, nhấn mạnh khả năng của các AI Agent làm việc không mệt mỏi, ngay cả ngoài giờ làm việc thông thường, để giải quyết các vấn đề của khách hàng một cách nhanh chóng.
Giải quyết thách thức về khả năng tương tác
Sự gia tăng của các AI Agent trên các nền tảng phần mềm khác nhau đã tạo ra một thách thức về khả năng tương tác. Các tác nhân này, thường được xây dựng trên các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), thường bị giới hạn bởi dữ liệu và hệ thống mà chúng có quyền truy cập.
Giao thức A2A tìm cách khắc phục hạn chế này bằng cách cho phép các tác nhân từ các nền tảng khác nhau trao đổi thông tin và cộng tác liền mạch trong các nhiệm vụ. Khả năng tương tác này đặc biệt quan trọng trong các tình huống mà các doanh nghiệp sử dụng AI Agent từ nhiều nhà cung cấp.
Ví dụ: Google, Salesforce và ServiceNow đều cung cấp các công cụ tự động hóa cho dịch vụ khách hàng. Bằng cách áp dụng giao thức A2A, các công ty này có thể cho phép các AI Agent của họ làm việc cùng nhau, cung cấp cho khách hàng trải nghiệm hỗ trợ toàn diện và hiệu quả hơn.
Điều hướng bối cảnh phát triển của các tiêu chuẩn AI
Khi các AI Agent ngày càng trở nên không thể thiếu đối với các hệ thống phần mềm, nhu cầu về các giao thức tiêu chuẩn hóa quản lý các tương tác của chúng trở nên tối quan trọng. Autumn Moulder, phó chủ tịch kỹ thuật tại Cohere, nhấn mạnh vai trò quan trọng của khả năng tương tác trong bối cảnh phát triển này.
‘Khi các AI Agent trở thành một phần cốt lõi của tất cả các hệ thống phần mềm, khả năng tương tác là rất quan trọng,’ bà lưu ý, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thiết lập các tiêu chuẩn chung cho phép các AI Agent giao tiếp và cộng tác liền mạch.
Moulder thừa nhận rằng lĩnh vực này hiện đang trải qua một giai đoạn mở rộng nhanh chóng, với nhiều tiêu chuẩn ngành cạnh tranh để thống trị. Các giao thức như A2A đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình bối cảnh này, cung cấp nền tảng cho sự hợp tác AI trong tương lai.
Nền tảng North của Cohere: Trao quyền cho AI Agent
Nền tảng North của Cohere trao quyền cho người dùng xây dựng AI Agent được hỗ trợ bởi LLM tiên tiến của nó. Các tác nhân này có thể thực hiện các nhiệm vụ bằng cách sử dụng thông tin từ cơ sở dữ liệu của khách hàng và các hệ thống phần mềm khác, được kết nối qua giao diện lập trình ứng dụng (API).
Moulder nhấn mạnh rằng các quy tắc chi phối cách cáctác nhân làm việc cùng nhau và với các công cụ công nghệ khác vẫn còn sơ khai. Các giao thức như A2A có thể trở nên hữu ích hơn khi nhiều công ty tham gia, vì điều đó cho phép các tác nhân làm được nhiều hơn. Nhưng thiết kế của hệ thống có nghĩa là nó ‘có thể mang lại tiện ích ngay lập tức, ngay cả khi mạng phát triển,’ Moulder nói.
Giao thức bối cảnh mô hình: Nâng cao nhận thức của AI Agent
Ngoài giao thức A2A, nhiều công ty công nghệ cũng đang tham gia vào một hệ thống khác do Anthropic tạo ra có tên là Giao thức bối cảnh mô hình (MCP). Giao thức này tạo điều kiện truy cập dễ dàng hơn cho các AI Agent vào dữ liệu từ API ứng dụng và trang web.
Cohere, Google và ServiceNow đều đang sử dụng MCP, cũng như Amazon và OpenAI. Moulder tin rằng hai giao thức cùng nhau ‘đảm bảo các AI Agent có đúng bối cảnh và có thể tận dụng các công cụ hữu ích nhất.’
Tương lai của hợp tác AI: Một thế giới của các tác nhân thông minh
Sự hội tụ của các sáng kiến hợp tác này đánh dấu một bước tiến quan trọng hướng tới một tương lai, nơi các AI Agent làm việc liền mạch với nhau, tăng cường khả năng của con người và thúc đẩy các mức độ tự động hóa chưa từng có. Khi ngày càng có nhiều công ty áp dụng các giao thức này, tiềm năng của AI để chuyển đổi các khía cạnh khác nhau trong cuộc sống của chúng ta sẽ chỉ tiếp tục tăng lên.
Giao thức A2A và MCP đại diện cho một sự thay đổi mô hình trong cách các AI Agent được phát triển và triển khai. Bằng cách thúc đẩy sự hợp tác và khả năng tương tác, các giao thức này đang mở đường cho một tương lai, nơi các AI Agent không chỉ là các công cụ riêng lẻ, mà là các thành phần được kết nối với nhau của một hệ sinh thái rộng lớn, thông minh.
Tác động của những tiến bộ này sẽ được cảm nhận trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau, từ chăm sóc sức khỏe và tài chính đến sản xuất và vận tải. Các AI Agent sẽ tự động hóa các nhiệm vụ trần tục, cung cấp các đề xuất được cá nhân hóa và thậm chí đưa ra các quyết định quan trọng, giải phóng người lao động để tập trung vào các nỗ lực sáng tạo và chiến lược hơn.
Khi công nghệ AI tiếp tục phát triển, tầm quan trọng của sự hợp tác và tiêu chuẩn hóa sẽ chỉ tăng lên. Giao thức A2A và MCP đóng vai trò là bản thiết kế cho sự phát triển AI trong tương lai, chứng minh sức mạnh của sự đổi mới tập thể trong việc định hình tương lai của trí tuệ nhân tạo.
Lợi ích chính của AI hợp tác
Phương pháp AI hợp tác mang lại nhiều lợi ích, bao gồm:
- Tăng hiệu quả: Các AI Agent làm việc cùng nhau có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp hiệu quả hơn so với các tác nhân riêng lẻ.
- Cải thiện độ chính xác: AI hợp tác có thể tận dụng các nguồn dữ liệu và quan điểm đa dạng, dẫn đến kết quả chính xác và đáng tin cậy hơn.
- Khả năng mở rộng nâng cao: Các hệ thống AI hợp tác có thể mở rộng dễ dàng hơn để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng.
- Giảm chi phí: Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ và cải thiện hiệu quả, AI hợp tác có thể giúp giảm chi phí hoạt động.
- Đổi mới lớn hơn: Hệ sinh thái AI hợp tác thúc đẩy sự đổi mới bằng cách cho phép các nhà phát triển xây dựng dựa trên công việc của nhau.
Thách thức và cân nhắc
Mặc dù những lợi ích tiềm năng của AI hợp tác là rất lớn, nhưng cũng có những thách thức và cân nhắc cần được giải quyết. Chúng bao gồm:
- Bảo mật: Đảm bảo bảo mật dữ liệu và thông tin liên lạc trong môi trường AI hợp tác là rất quan trọng.
- Quyền riêng tư: Bảo vệ quyền riêng tư của người dùng trong hệ thống AI hợp tác đòi hỏi lập kế hoạch và triển khai cẩn thận.
- Niềm tin: Thiết lập niềm tin giữa các AI Agent và người dùng của chúng là điều cần thiết để được chấp nhận rộng rãi.
- Quản trị: Phát triển các khuôn khổ quản trị phù hợp cho AI hợp tác là cần thiết để đảm bảo sử dụng có trách nhiệm.
- Cân nhắc về đạo đức: Giải quyết các tác động đạo đức của AI hợp tác là tối quan trọng.
Con đường phía trước
Hành trình hướng tới một hệ sinh thái AI hợp tác đầy đủ chỉ mới bắt đầu. Khi ngày càng có nhiều công ty và nhà nghiên cứu áp dụng các nguyên tắc này, chúng ta có thể mong đợi sẽ thấy nhiều ứng dụng sáng tạo hơn của AI xuất hiện trong những năm tới.
Để nhận ra đầy đủ tiềm năng của AI hợp tác, điều cần thiết là:
- Thúc đẩy các tiêu chuẩn mở: Khuyến khích sự phát triển và áp dụng các tiêu chuẩn mở cho giao tiếp và cộng tác AI là rất quan trọng.
- Thúc đẩy hợp tác: Tạo ra một hệ sinh thái hợp tác nơi các nhà nghiên cứu, nhà phát triển và doanh nghiệp có thể làm việc cùng nhau là điều cần thiết.
- Đầu tư vào nghiên cứu: Đầu tư vào nghiên cứu và phát triển các công nghệ AI hợp tác là rất quan trọng.
- Giải quyết các mối quan tâm về đạo đức: Chủ động giải quyết các tác động đạo đức của AI hợp tác là tối quan trọng.
- Giáo dục công chúng: Giáo dục công chúng về những lợi ích và thách thức của AI hợp tác là điều cần thiết để thúc đẩy sự tin tưởng và chấp nhận.
Bằng cách làm việc cùng nhau, chúng ta có thể khai thác sức mạnh của AI hợp tác để tạo ra một tương lai hiệu quả hơn, năng suất hơn và công bằng hơn cho tất cả mọi người.