Thế giới Trí tuệ Nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh chóng, với AI Agent nổi lên như một điểm tập trung của sự đổi mới. Các phát triển gần đây, chẳng hạn như việc Microsoft ra mắt máy chủ Github MCP, Google công bố giao thức giao tiếp giữa các agent A2A và việc Alipay tích hợp máy chủ MCP, đã khơi dậy sự quan tâm rộng rãi đến tiềm năng của AI Agent.
Hiểu về AI Agent: Các Thành phần Cốt lõi và Bối cảnh Hiện tại
Mặc dù một định nghĩa được chấp nhận rộng rãi về AI Agent vẫn còn khó nắm bắt, Lilian Weng, một cựu nhà nghiên cứu của OpenAI, đưa ra một quan điểm được công nhận rộng rãi. Weng cho rằng ‘lập kế hoạch’, ‘bộ nhớ’ và ‘sử dụng công cụ’ là những khối xây dựng chính của một AI Agent.
Tình trạng Hiện tại của Phát triển AI Agent: Khả năng kiếm tiền Hạn chế và Tiềm năng Chưa được Khai thác
Hiện tại, chỉ một số ít AI Agent được kiếm tiền độc lập, cho thấy mức độ thâm nhập thị trường tương đối thấp. Hầu hết các Agent đều được tích hợp trong các dịch vụ rộng lớn hơn của các mô hình quy mô lớn. Các dịch vụ độc lập như Manus và Devin, tự hào với khả năng lập kế hoạch tác vụ tự động, thường đi kèm với những hạn chế đáng kể. Trải nghiệm người dùng cho các Agent tiên tiến này có thể bị hạn chế, cản trở việc áp dụng rộng rãi của chúng.
Tuy nhiên, tương lai có vẻ đầy hứa hẹn. Khi khả năng suy luận của các mô hình lớn tiếp tục được cải thiện, AI Agent sẵn sàng trở thành những đứa con cưng của sự đổi mới ứng dụng. Một số yếu tố đang hội tụ để tạo điều kiện cho việc áp dụng rộng rãi AI Agent:
- Tăng trưởng theo cấp số nhân về Cửa sổ Bối cảnh Đào tạo Mô hình: Khả năng của các mô hình để xử lý lượng lớn thông tin đang mở rộng nhanh chóng, cùng với việc ứng dụng ngày càng tăng các kỹ thuật học tăng cường. Điều này dẫn đến các mô hình lý luận phức tạp và mạnh mẽ hơn.
- Hệ sinh thái Thịnh vượng: Các giao thức như MCP và A2A đang phát triển nhanh chóng, giúp các Agent dễ dàng truy cập và sử dụng một loạt các công cụ. Vào tháng 11 năm 2024, Anthropic đã phát hành và mã nguồn mở giao thức MCP, nhằm mục đích tiêu chuẩn hóa cách dữ liệu và công cụ bên ngoài cung cấp ngữ cảnh cho các mô hình.
MCP và A2A: Cho phép Kết nối Liền mạch cho AI Agent
Giao thức MCP cho phép AI Agent kết nối với dữ liệu và công cụ bên ngoài một cách dễ dàng, trong khi A2A tạo điều kiện giao tiếp giữa các Agent. Trong khi MCP tập trung vào việc kết nối Agent với tài nguyên bên ngoài và A2A tập trung vào giao tiếp giữa agent với agent, cả hai chức năng có thể chồng chéo trong một môi trường phức tạp, nơi các công cụ có thể được đóng gói như Agent. Sự cạnh tranh lành mạnh này là rất cần thiết để giảm chi phí cho các mô hình lớn truy cập các công cụ bên ngoài và tạo điều kiện giao tiếp.
Hình dung Tương lai của AI Agent: Các Quỹ đạo Phát triển Chính
Sự phát triển của AI Agent hứa hẹn sẽ mở ra những khả năng mới trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là một vài con đường phát triển tiềm năng:
1. Chức năng Đầu cuối: Loại bỏ Nhu cầu về Quy trình làm việc do Con người Xác định
Nhiều AI Agent hiện có sẵn được xây dựng trên các nền tảng như Coze và Dify, yêu cầu người dùng xác định trước quy trình làm việc. Đây là những Agent sơ khai, tương tự như các hình thức kỹ thuật nhắc nhở nâng cao. Các Agent tiên tiến hơn sẽ là ‘đầu cuối’, có khả năng tự động hoàn thành các nhiệm vụ từ đầu đến cuối dựa trên đầu vào của người dùng. Các Agent tiên tiến hơn này rất được mong muốn và có khả năng sẽ là những ứng dụng AI đột phá tiếp theo.
2. Trao quyền cho Robot và Lái xe Tự động
Khi chúng ta áp dụng khái niệm AI Agent vào trí thông minh thể hiện, chúng ta thấy rằng robot và xe cộ được điều khiển bởi các mô hình lớn cũng là Agent. Trong robot học, nút thắt cổ chai chính không phải là ‘tiểu não’ chịu trách nhiệm cho các hành động vật lý, mà là ‘bộ não’ quyết định hành động nào cần thực hiện. Đây là nơi AI Agent có thể đóng một vai trò quan trọng.
3. Thúc đẩy Giao tiếp Giữa các Agent và Mạng Lưới Bản địa AI với DID và Các Công nghệ Khác
Trong tương lai, AI Agent sẽ có thể giao tiếp, tự tổ chức và thương lượng với nhau, tạo ra một mạng lưới cộng tác hiệu quả và tiết kiệm chi phí hơn so với internet hiện tại. Cộng đồng nhà phát triển Trung Quốc đang phát triển các giao thức như ANP, nhằm mục đích trở thành giao thức HTTP cho kỷ nguyên internet Agent. Các công nghệ như Decentralized Identity (DID) có thể được sử dụng để xác thực agent.
Cơ hội Đầu tư: Nhu cầu ngày càng tăng về Sức mạnh Lý luận
Thị trường đã bày tỏ lo ngại về tính bền vững của nhu cầu về sức mạnh tính toán AI do dữ liệu đào tạo hạn chế và các giới hạn tiếp cận của Luật Mở rộng quy mô được đào tạo trước. Tuy nhiên, AI Agent sẽ mở khóa nhu cầu về nhiều sức mạnh lý luận hơn. Nhiều tổ chức đang tích cực phát triển Agent và bối cảnh cạnh tranh vẫn đang phát triển. Sức mạnh tính toán cần thiết để một Agent hoàn thành nhiệm vụ, với cửa sổ ngữ cảnh dài và khả năng thích ứng liên tục dựa trên những thay đổi của môi trường, lớn hơn nhiều so với sức mạnh tính toán cần thiết cho các phản hồi văn bản mô hình lớn đơn giản.
Sự phát triển nhanh chóng của AI Agent sẵn sàng tạo ra sự gia tăng nhu cầu về sức mạnh tính toán lý luận. Chúng tôi thấy những cơ hội đáng kể trong:
- Các nhà Sản xuất Chip Tính toán: NVIDIA, Inphi, Accton, New Era và Cambrian.
- Các Công ty Phát triển Giao thức Cơ bản: Google (Giao thức A2A).
- Các Nhà cung cấp Dịch vụ Đám mây Tính toán: Alibaba và Tencent.
- Các Nhà Sản xuất Mô hình Lớn: Alibaba và ByteDance.
Rủi ro Tiềm ẩn
- Thiếu Nền tảng Phân phối MCP Mạnh mẽ: Hệ sinh thái MCP hiện thiếu một nền tảng phân phối tập trung. Thị trường yêu cầu các nền tảng đám mây và các nhà cung cấp khác để lấp đầy khoảng trống này.
- Phát triển Công nghệ Mô hình Lớn Chậm hơn Dự kiến: Các mô hình lớn tiếp tục đối mặt với những thách thức đáng kể trong cửa sổ ngữ cảnh và ảo giác.
- Thương mại hóa Agent Chậm hơn Dự kiến: Mặc dù AI Agent đã công bố phí, nhưng tình hình tính phí của họ không được công khai và tính bền vững của mô hình kinh doanh của họ là đáng nghi ngờ.
Đi sâu vào AI Agent: Khám phá Tiềm năng của Giao thức MCP và A2A
Sự trỗi dậy của AI Agent biểu thị một sự thay đổi mô hình trong cách chúng ta tương tác với công nghệ. Các thực thể thông minh này được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ một cách tự động, học hỏi từ kinh nghiệm của họ và thích ứng với môi trường thay đổi. Sự xuất hiện của các giao thức như MCP (Model-Context-Protocol) và A2A (Agent-to-Agent) đang đẩy nhanh hơn nữa sự phát triển và triển khai của AI Agent. Hãy đi sâu hơn vào những khái niệm này và khám phá ý nghĩa của chúng.
Bản chất của một AI Agent: Vượt ra ngoài Chatbot Đơn giản
Trong khi các chatbot như ChatGPT đã chiếm được trí tưởng tượng của công chúng, AI Agent đại diện cho một hình thức AI tiên tiến hơn. Người dùng mong đợi những agent này không chỉ phản hồi các yêu cầu rõ ràng mà còn chủ động hiểu nhu cầu của họ, chia nhỏ các nhiệm vụ phức tạp và thậm chí cung cấp các dự án đã hoàn thành. Điều này đòi hỏi một mức độ tự chủ và thông minh cao hơn.
Các Thành phần Chính của một AI Agent: Lập kế hoạch, Bộ nhớ và Sử dụng Công cụ
Như Lilian Weng đã nói, các thành phần cốt lõi của một AI Agent là lập kế hoạch, bộ nhớ và sử dụng công cụ.
- Lập kế hoạch: Điều này liên quan đến khả năng phân tách các nhiệm vụ phức tạp thành các bước nhỏ hơn, dễ quản lý hơn và suy ngẫm về tiến trình đạt được kết quả mong muốn.
- Bộ nhớ: AI Agent cần cả bộ nhớ ngắn hạn và dài hạn để lưu giữ thông tin về các tương tác trong quá khứ, học hỏi từ kinh nghiệm của họ và thích ứng với các tình huống thay đổi.
- Sử dụng Công cụ: Khả năng truy cập và sử dụng các công cụ bên ngoài, chẳng hạn như công cụ tìm kiếm và API, là rất quan trọng để AI Agent thu thập thông tin, thực hiện hành động và tương tác với thế giới thực.
Bối cảnh AI Agent Trưởng thành: Từ Dự án Nghiên cứu đến Dịch vụ Kiếm tiền
Ban đầu, các dự án AI Agent chủ yếu hướng đến nghiên cứu, với mục tiêu khám phá tiềm năng của AI trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Tuy nhiên, khi công nghệ trưởng thành, chúng ta đang thấy một sự thay đổi theo hướng thương mại hóa.
Sự xuất hiện của các Dịch vụ AI Agent Kiếm tiền
Nhiều công ty hiện đang tích hợp AI Agent vào các dịch vụ hiện có của họ, thường là một phần của các gói đăng ký cao cấp. Ví dụ: mô hình Gemini của Google cung cấp tính năng Nghiên cứu Sâu dành cho người dùng trả phí, cho phép họ tận dụng sức mạnh của AI để thực hiện nghiên cứu chuyên sâu và tạo báo cáo.
Những hạn chế và Cơ hội để Cải thiện
Bất chấp những tiến bộ đã đạt được, AI Agent vẫn phải đối mặt với những hạn chế. Nhiều dịch vụ hiện tại bị hạn chế về mặt sử dụng và chức năng, hạn chế sự hấp dẫn của chúng đối với đối tượng rộng hơn. Tuy nhiên, những hạn chế này cũng đại diện cho cơ hội để đổi mới và phát triển hơn nữa.
Vai trò của Cửa sổ Bối cảnh, Học tăng cường và Mô hình Lý luận
Một số yếu tố đã góp phần vào những tiến bộ gần đây trong công nghệ AI Agent.
Sức mạnh của Cửa sổ Bối cảnh Lớn
AI Agent phụ thuộc nhiều vào bộ nhớ để lưu trữ và xử lý thông tin. Kích thước ngày càng tăng của cửa sổ bối cảnh trong các mô hình lớn đã cho phép Agent lưu giữ nhiều thông tin hơn và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn.
Học tăng cường: Đào tạo Agent để đưa ra Quyết định Tối ưu
Các kỹ thuật học tăng cường đã được chứng minh là đặc biệt hiệu quả trong việc đào tạo AI Agent để thực hiện các nhiệm vụ có thể được đánh giá một cách khách quan, chẳng hạn như tạo mã và giải quyết vấn đề toán học.
Sự tiến bộ của Mô hình Lý luận
AI Agent về cơ bản là các ứng dụng của mô hình lý luận. Sự phát triển của các mô hình lý luận phức tạp hơn, chẳng hạn như ChuỗiTư duy (CoT) của OpenAI, đã mở đường cho các Agent có khả năng và thông minh hơn.
Tầm quan trọng của Giao thức MCP và A2A
Sự xuất hiện của các giao thức giao tiếp tiêu chuẩn là rất quan trọng để tạo điều kiện cho sự phát triển và triển khai của AI Agent.
MCP: Đơn giản hóa Tích hợp với Dữ liệu và Công cụ Bên ngoài
Giao thức MCP nhằm mục đích tiêu chuẩn hóa cách các mô hình AI truy cập và sử dụng dữ liệu và công cụ bên ngoài. Điều này làm giảm sự phức tạp và chi phí tích hợp Agent với các dịch vụ khác nhau.
A2A: Cho phép Giao tiếp Giữa AI Agent
Giao thức A2A tạo điều kiện giao tiếp và cộng tác giữa AI Agent. Điều này mở ra những khả năng mới để tạo ra các hệ thống AI phức tạp, phân tán.
Tương lai của AI Agent: Một Thế giới của Trợ lý Thông minh
Sự phát triển của AI Agent vẫn còn ở giai đoạn đầu, nhưng tiềm năng là rất lớn. Trong tương lai, chúng ta có thể mong đợi sẽ thấy AI Agent có khả năng thực hiện một loạt các nhiệm vụ một cách tự động, học hỏi từ kinh nghiệm của họ và thích ứng với các tình huống thay đổi. Các trợ lý thông minh này sẽ cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với công nghệ và biến đổi các khía cạnh khác nhau trong cuộc sống của chúng ta.
Những thách thức và Cân nhắc
Khi AI Agent trở nên phổ biến hơn, điều quan trọng là phải giải quyết các thách thức và mối quan tâm tiềm ẩn.
- Cân nhắc Đạo đức: AI Agent phải được phát triển và triển khai một cách có trách nhiệm và đạo đức, đảm bảo rằng chúng không kéo dài sự thiên vị hoặc phân biệt đối xử với một số nhóm nhất định.
- Rủi ro Bảo mật: AI Agent có thể dễ bị các mối đe dọa bảo mật, chẳng hạn như hack và vi phạm dữ liệu. Điều quan trọng là phải thực hiện các biện pháp bảo mật mạnh mẽ để bảo vệ các hệ thống này.
- Thay thế Công việc: Khả năng tự động hóa của AI Agent có thể dẫn đến việc thay thế công việc trong một số ngành nhất định. Điều quan trọng là phải chuẩn bị cho những thay đổi này và cung cấp hỗ trợ cho những người lao động bị ảnh hưởng.