Giải thích khung AI: Nền tảng điều khiển cho tác nhân tin…

Giải thích về khung tác nhân AI: chúng là các nền tảng phần mềm đóng gói các phần có thể tái sử dụng để xây dựng một tác nhân AI, đặc biệt là việc điều phối, trạng thái, gọi công cụ và khả năng quan sát. Mục đích không phải là làm cho các mô hình “thông minh” hơn, mà là làm cho hành vi của tác nhân có thể kiểm soát và lặp lại khi quy trình làm việc trở nên dài, nặng công cụ và đa tác nhân.

Điểm chính

• Khung tác nhân AI là các nền tảng phần mềm giúp đơn giản hóa việc tạo ra, triển khai và quản lý các tác nhân AI bằng cách sử dụng các thành phần và trừu tượng đã được xây dựng sẵn.
• Yếu tố phân biệt thực sự là mặt phẳng điều khiển: mô hình điều phối, xử lý trạng thái rõ ràng và khả năng quan sát khi các cuộc gọi công cụ và thử lại bắt đầu thất bại.
• Các đường ống tuần tự là mặc định cho tính chính xác và khả năng kiểm toán, trong khi các thiết kế bất đồng bộ hoặc dựa trên sự kiện đánh đổi sự đơn giản cho tính đồng thời.
• Các khung có thể được so sánh như cơ sở hạ tầng sử dụng các tiêu chuẩn cho thời gian phản hồi, mức sử dụng token và mức sử dụng công cụ, không phải cảm giác.

Cách mà các khung tác nhân khác với chatbot

Một vòng lặp chatbot thường là một yêu cầu, một phản hồi mô hình và một lớp định dạng nhắc nhở mỏng. Các hệ thống tác nhân thêm một vòng lặp điều khiển có thể quyết định những gì cần làm tiếp theo, bao gồm gọi công cụ, phân công công việc và duy trì ngữ cảnh qua các bước. Đó là lý do tại sao cuộc trò chuyện “tác nhân AI trong crypto là gì” lại tiếp tục lệch khỏi các nhắc nhở và hướng về thiết kế hệ thống.

Khi một tác nhân AI được phép hành động, các chế độ thất bại không còn giống như “cách diễn đạt kém” mà bắt đầu giống như “công cụ sai, thời điểm sai, trạng thái sai.”

Bài học về Tác nhân AI cho Người mới bắt đầu của Microsoft định hình các khung tác nhân AI như các nền tảng phần mềm giúp đơn giản hóa việc tạo ra, triển khai và quản lý các tác nhân bằng cách cung cấp các thành phần, trừu tượng và công cụ đã được xây dựng sẵn.

Bài học tương tự cũng nêu bật ba khả năng tách biệt các khung tác nhân khỏi các ứng dụng LLM cơ bản: sự hợp tác và phối hợp của tác nhân, tự động hóa và quản lý nhiệm vụ đa bước, và hiểu biết và thích ứng theo ngữ cảnh. Những điều đó không phải là tính từ tiếp thị. Chúng trực tiếp ánh xạ đến những gì xuất hiện trong mã và nhật ký: nhiều tác nhân, một đồ thị nhiệm vụ và trạng thái phải tồn tại qua nhiều cuộc gọi mô hình.

Đây cũng là nơi mà “khung tác nhân” ngừng là một nhãn hiệu chung và trở thành một sự lựa chọn cụ thể. Các SDK AI truyền thống giúp nhúng suy diễn vào một ứng dụng. Các khung tác nhân xây dựng mặt phẳng điều khiển xung quanh suy diễn: cách các bước được sắp xếp, cách các công cụ được đăng ký và gọi, cách bộ nhớ được lưu trữ và cách hệ thống được quan sát.

Trong các thuật ngữ của ngăn xếp tác nhân crypto, mặt phẳng điều khiển đó là sự khác biệt giữa một bot đồ chơi đăng bài tóm tắt và một hệ thống có thể nghiên cứu, xác minh và thực hiện một quy trình làm việc đa bước mà không lặng lẽ lệch khỏi thông số kỹ thuật.

Các khối xây dựng cốt lõi của hệ thống tác nhân

Có ba điều xảy ra giữa yêu cầu của người dùng và đầu ra của tác nhân hoàn thành, và chỉ một trong số đó là “mô hình đã trả lời.” Phần còn lại là hệ thống ống dẫn mà các khung tiêu chuẩn hóa để các nhóm không phải xây dựng lại nó cho mỗi dự án.

1. Đầu vào được chuẩn hóa thành một nhiệm vụ và ngữ cảnh. Đầu vào có thể là một tin nhắn từ người dùng, một công việc đã lên lịch, hoặc một sự kiện. Ngữ cảnh là bất cứ điều gì mà hệ thống quyết định mang theo, đó là lý do thiết kế trạng thái trở thành một mối quan tâm hàng đầu. 2. Khung chạy một quy trình làm việc tác nhân.

Quy trình làm việc đó là logic phối hợp quyết định tác nhân nào chạy, công cụ nào có thể được gọi, và điều gì xảy ra sau mỗi bước. Đây là nơi mà các lựa chọn tuần tự so với dựa trên sự kiện tồn tại. 3. Đầu ra được sản xuất dưới dạng hiện vật. Đầu ra có thể là một tin nhắn, một tệp, một ghi chép cơ sở dữ liệu, hoặc một tác dụng phụ của công cụ.

Trong sản xuất, “đầu ra” cũng bao gồm các dấu vết, nhật ký, và số liệu giải thích lý do tại sao hệ thống đã làm những gì nó đã làm.

Trên các khung, các phần tử cơ bản có xu hướng giống nhau:

Tác nhân: một thành phần hướng tới mục tiêu sử dụng suy diễn để quyết định hành động tiếp theo. Trong các thiết lập đa tác nhân, các tác nhân thường có vai trò và ranh giới.

Công cụ: các hàm có thể gọi hoặc APIsmà tác nhân có thể gọi. Ví dụ về Khung Tác nhân của Microsoft cho thấy các công cụ như các hàm Python được đăng ký khi tạo một tác nhân, và tác nhân có thể gọi chúng dựa trên ngữ cảnh cuộc trò chuyện.

Bộ nhớ và trạng thái: ngữ cảnh đã được lưu giữ giúp công việc nhiều bước trở nên mạch lạc. Một số khung ẩn điều này sau “bộ nhớ,” trong khi những khung khác làm rõ điều đó như trạng thái được truyền qua một quy trình.

Phối hợp: logic điều khiển cho việc sắp xếp, chuyển giao, thử lại, và kết thúc. Đây là nơi mà các khung phân kỳ nhiều nhất trong việc gỡ lỗi hàng ngày.

Chu trình phản hồi: cơ chế để tinh chỉnh hành vi, cho dù đó là một chính sách thử lại đơn giản hay một bước đánh giá có cấu trúc hơn. Điều quan trọng là chu trình này là một phần của hệ thống, không phải là con người thực hiện lại các yêu cầu.

Mô hình điều phối cho tác nhân đơn và đa tác nhân

Sắp xếp tuần tự là mặc định sạch sẽ vì nó dễ hiểu và dễ dàng để...kiểm toánKho lưu trữ của CrewAI cho thấy một tùy chọn tuần tự trực tiếp trong cấu hình nhóm ví dụ của nó, sử dụng `process=Process.sequential`. Đó là mô hình "một việc xảy ra tại một thời điểm". Nó nhàm chán, và sự nhàm chán là một tính năng khi hệ thống phải có thể giải thích được.

Hợp tác dựa trên vai trò nằm trên nền tảng của việc sắp xếp đó. Các cấu trúc cốt lõi của CrewAI làm cho sự phân chia trở nên rõ ràng: “Crews” là các nhóm đại lý tự trị hợp tác thông qua các vai trò, trong khi “Flows” là các quy trình làm việc sẵn sàng cho sản xuất, dựa trên sự kiện với kiểm soát chi tiết và quản lý trạng thái. Cặp đôi này là một mô hình tư duy hữu ích ngay cả ngoài CrewAI. Crews trả lời “ai thực hiện công việc,” còn flows trả lời “công việc di chuyển như thế nào.”

Điều phối bất đồng bộ và theo sự kiện là một cực khác. Bài viết của VentureBeat về Microsoft AutoGen v0.4 mô tả một sự chuyển mình hướng tới kiến trúc bất đồng bộ, theo sự kiện, cho phép các tác nhân làm việc đồng thời thay vì phải chờ đợi một quy trình tuần tự nghiêm ngặt hoàn thành. Lợi ích của tính đồng thời là rõ ràng trong các khối lượng công việc có nghiên cứu song song, I/O đa công cụ, hoặc nhiều nhiệm vụ độc lập.

Chi phí là hệ thống giờ đây phải xử lý các điều kiện tranh chấp, va chạm ngữ cảnh chia sẻ, và các lỗi một phần không phù hợp với một câu chuyện tuyến tính.

Đây là luận văn về mặt điều khiển ở dạng cụ thể. Nếu mô hình điều phối không rõ ràng, việc lựa chọn khung trở thành một lựa chọn gỡ lỗi. Các hệ thống tuần tự có xu hướng thất bại một cách ồn ào và cục bộ. Các hệ thống dựa trên sự kiện có thể thất bại một cách im lặng và toàn cầu, vì "tại sao" được phân bổ qua các sự kiện, trình xử lý và chuyển trạng thái. Khả năng quan sát không phải là một điều tốt để có trong thế giới đó. Nó là cách duy nhất để tái tạo những gì đã xảy ra.

Các ví dụ cụ thể từ các framework phổ biến

CrewAI là một ví dụ rõ ràng về một khung công tác cố gắng cung cấp cả một lối vào cấp cao và kiểm soát cấp thấp. Kho lưu trữ của nó cho thấy nó được xây dựng từ đầu và độc lập với LangChain hoặc các khung tác nhân khác. Trong cấu trúc kiểu hướng dẫn nhanh, các nhà phát triển định nghĩa các tác nhân và nhiệm vụ trong YAML, sau đó kết nối chúng trong Python.

Mã ví dụ bao gồm một phương thức nhà máy crew với chuỗi tài liệu “Tạo nhóm LatestAiDevelopment,” và đối tượng trả về cho thấy sự phối hợp tuần tự một cách rõ ràng: `return Crew( agents=self.agents, ... tasks=self.tasks, ... process=Process.sequential, verbose=True, )`. Phần quan trọng không phải là cú pháp. Điều quan trọng là đường dẫn thực thi được đặt tên và có thể kiểm tra.

Microsoft Agent Framework là một ví dụ tương phản nơi việc gọi công cụ và tích hợp doanh nghiệp là trung tâm. Bài học AI Agents for Beginners cho thấy `AzureAIProjectAgentProvider` tạo ra một tác nhân được cấu hình với tên, hướng dẫn và công cụ, trong đó công cụ là các hàm Python. Tác nhân sau đó chạy dựa trên tin nhắn của người dùng và có thể gọi một công cụ dựa trên ngữ cảnh cuộc trò chuyện.

Đó là một ranh giới rất cụ thể: các công cụ được đăng ký tại thời điểm tạo ra, và sự tự chủ của tác nhân bị giới hạn trong bộ công cụ đó.

AutoGen v0.4, như được mô tả trong bài viết của VentureBeat vào tháng 1 năm 2025, là ví dụ cần ghi nhớ khi yêu cầu là tính đồng thời. Bài viết khung chuyển sang kiến trúc bất đồng bộ, dựa trên sự kiện như là cho phép công việc tác nhân đồng thời và sử dụng tài nguyên tốt hơn cho các hệ thống đa tác nhân. Đó là một mô hình tư duy khác với "một nhóm thực hiện các nhiệm vụ theo thứ tự." Nó gần hơn với một bus sự kiện với các tác nhân là người lao động.

Đối với những người xây dựng đang so sánh khung tác nhân trong hệ sinh thái rộng lớn hơn, kho ai-agents-frameworks là một bản đồ thực tế. Nó liệt kê nhiều khung, bao gồm AutoGen, CrewAI, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, OpenAI Agents SDK, Pydantic-AI, smolagents, Google ADK và Microsoft Agent Framework, và nó bao gồm các ví dụ thực tế cho mỗi khung.

Điều đó quan trọng vì "các tính năng của khung" thường chỉ là những tên khác nhau cho cùng một nguyên thủy. Các ví dụ cho thấy những gì thực sự rõ ràng: công cụ, trạng thái, điều phối và dấu vết.

Một lưu ý nhanh cho độc giả crypto: "elizaos explained" thường được xem như một câu hỏi sản phẩm duy nhất, nhưng góc nhìn hữu ích vẫn giống nhau. Dù ngăn xếp nhắm vào các tác nhân xã hội, tác nhân giao dịch, hay tự động hóa ops, ranh giới sản xuất là việc gọi công cụ và trạng thái. Phần còn lại là đóng gói.

Cách chọn một khung tác nhân

Việc chọn khung bắt đầu với điều phối, không phải độ phổ biến. Nếu yêu cầu là "phải có thể kiểm toán và đủ xác định để giải thích," thì điều phối tuần tự là tiêu chuẩn cơ bản. Cấu hình `Process.sequential` rõ ràng của CrewAI là loại tín hiệu giúp các đường dẫn thực thi trở nên dễ hiểu.

Nếu yêu cầu là "phải chạy các nhiệm vụ con đồng thời và phản ứng với các sự kiện," thì một mô hình bất đồng bộ, dựa trên sự kiện như mô tả cho AutoGen v0.4 là hướng đi đúng, với kỳ vọng rằng công việc trạng thái và khả năng quan sát sẽ trở nên nặng nề hơn.

Việc gọi công cụ là bộ lọc tiếp theo vì đây là nơi sự tự chủ trở thành rủi ro hoạt động. Mô hình của Microsoft Agent Framework trong việc tạo ra các tác nhân với tên, hướng dẫn và danh sách công cụ đã khai báo là một ví dụ tốt về việc đăng ký rõ ràng. Các khung làm cho các định nghĩa công cụ và đường dẫn gọi trở nên rõ ràng thường dễ bị hạn chế, kiểm tra và xem xét hơn.

Sau đó là việc đo lường. Kho ai-agents-frameworks bao gồm các kịch bản so sánh và tiện ích với các tiêu chuẩn hiệu suất đo thời gian phản hồi, mức sử dụng token và mức sử dụng công cụ, cộng với một giao diện Streamlit cho so sánh theo thời gian thực. Ba chỉ số này tương ứng rõ ràng với cách một bàn làm việc đánh giá một ngăn xếp thực thi: độ trễ, chi phí và "chất lượng lấp đầy."

Nếu một khung trông tuyệt vời trong một hướng dẫn nhưng tiêu tốn token vì nó nói chuyện quá nhiều giữa các tác nhân, tiêu chuẩn sẽ cho thấy điều đó.

Một vòng đánh giá đơn giản là đủ để tránh hối tiếc về khung:

1. Chọn 3–5 nhiệm vụ đại diện. Bao gồm ít nhất một quy trình làm việc nặng công cụ và một quy trình làm việc nhiều bước. 2. Chạy cùng một nhiệm vụ trên hai khung sử dụng một mô hình và bộ công cụ nhất quán. 3. So sánh thời gian phản hồi, mức sử dụng token và mức sử dụng công cụ, sau đó kiểm tra dấu vết để xem nơi các lỗi tập trung.

Cuối cùng, sự phù hợp với hệ sinh thái là quan trọng, nhưng nó nên là bước cuối cùng, không phải bước đầu tiên. Bài viết của VentureBeat định hình sự khác biệt của AutoGen là sự tích hợp chặt chẽ với Azure và thiết kế tập trung vào doanh nghiệp, đồng thời cũng lưu ý rằng nhiều nhà phát triển tạo mẫu trong các khung và sau đó chuyển sang môi trường tùy chỉnh để triển khai. Điều đó không phải là một sự chỉ trích đối với các khung.

Đó là một lời nhắc nhở rằng mặt phẳng điều khiển mà bạn chọn hôm nay sẽ trở thành bề mặt gỡ lỗi mà bạn sống cùng vào ngày mai.

Các đại lý crypto hiện nay là một danh mục thực sự, không phải là một meme. Hệ sinh thái các đại lý crypto sẽ tiếp tục cung cấp các lớp bọc mới và các "bộ não" mới, nhưng quyết định bền vững vẫn giữ nguyên: chọn mô hình phối hợp và công cụ đo lường mà vẫn có ý nghĩa khi đại lý hoạt động không có người giám sát.

Những hiểu lầm phổ biến về các khung đại lý AI

"Các khung đại lý chỉ là các lớp bọc lệnh." Các nguồn thông tin chỉ ra điều ngược lại. Định nghĩa của Microsoft nhấn mạnh việc tạo ra, triển khai và quản lý với các thành phần và trừu tượng được xây dựng sẵn, và nó làm nổi bật sự hợp tác, quản lý nhiệm vụ và thích ứng theo ngữ cảnh. Đó là những khả năng của hệ thống, không phải là mỹ phẩm lệnh. Việc đưa ra lệnh là quan trọng, nhưng giá trị của khung là mặt phẳng điều khiển xung quanh các lệnh.

"Nhiều đại lý có nghĩa là kết quả tốt hơn." Các hệ thống nhiều đại lý là một vấn đề phối hợp trước khi chúng trở thành vấn đề mô hình. Sự phân chia của CrewAI giữa các nhóm dựa trên vai trò và các quy trình sản xuất là một sự thừa nhận rằng các đội cần các nguyên tắc cho các vai trò, chuyển giao và trạng thái.

Nếu không có những điều đó, việc thêm đại lý thường chỉ làm tăng mức sử dụng token và khiến việc xác định nguyên nhân thất bại trở nên khó khăn hơn.

"Chọn khung phổ biến nhất và bạn sẽ an toàn." Sự phổ biến không phải là một đảm bảo trong thời gian chạy. Bài viết của VentureBeat lập luận rằng các khung chính không khác biệt nhiều về mặt kỹ thuật, và sự lựa chọn thường phụ thuộc vào sự phù hợp với hệ sinh thái và khả năng sử dụng. Đó chính xác là lý do tại sao việc đánh giá hiệu suất lại quan trọng.

Hai khung có thể tạo ra các đầu ra tương tự trong khi khác biệt rõ rệt về thời gian phản hồi, mức sử dụng token và việc sử dụng công cụ.

"Hệ thống dựa trên sự kiện luôn vượt trội hơn so với tuần tự." Kiến trúc dựa trên sự kiện của AutoGen v0.4 được định vị như một sự mở khóa đồng thời, không phải là một nâng cấp phổ quát. Các pipeline tuần tự vẫn là một mẫu được hỗ trợ và phổ biến, và chúng dễ dàng được kiểm toán hơn. Các hệ thống dựa trên sự kiện kiếm được giá trị của chúng khi chiến thắng đồng thời là thực tế và đội ngũ đã sẵn sàng để lý luận về trạng thái chia sẻ.

"Khung Eliza là đại lý." Khung eliza, giống như bất kỳ khung nào khác, là một cấu trúc hỗ trợ. Hành vi của đại lý đến từ sự phối hợp, công cụ, thiết kế trạng thái và khả năng quan sát cho phép một đội thấy điều gì đã xảy ra khi đại lý đi ra khỏi kịch bản.

Nhận định

Tôi đã thấy các đội đối xử với "khung đại lý" như một quyết định thương hiệu và sau đó mất hàng tuần cho những điều nhàm chán: nơi trạng thái sống, cách các cuộc gọi công cụ bị hạn chế và cách tái cấu trúc một con đường thực thi từ các nhật ký. Đó là lý do tại sao tôi thích phép ẩn dụ OMS/EMS. Điểm mạnh không phải là đại lý AI. Đó là mặt phẳng điều khiển làm cho hành vi trở nên lặp lại.

Nếu yêu cầu phối hợp không thể được diễn đạt trong một câu, thì việc chọn khung làm việc thực sự là một sự lựa chọn về trải nghiệm gỡ lỗi. Tôi đã thấy các pipeline tuần tự cứu các dự án vì dấu vết là một đường thẳng, và tôi đã thấy các build bất đồng bộ, dựa trên sự kiện biến thành một bí ẩn vì ba tác nhân đua nhau trên cùng một ngữ cảnh. Đo thời gian phản hồi, mức sử dụng token và mức sử dụng công cụ sớm, sau đó chọn ngăn xếp mà vẫn dễ đọc khi nó bị hỏng.

Nguồn

• Microsoft (ai-agents-for-beginners GitHub)
• CrewAI (kho GitHub)
• martimfasantos/ai-agents-frameworks (kho GitHub)
• VentureBeat