Multi Agent System (Hệ thống đa AI Agent) là gì?

Nhu cầu về khả năng tương tác phức tạp và ra quyết định tự động trong môi trường đa chiều gia tăng dẫn đến sự xuất hiện của Multi Agent System trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Trong bài viết này, FPT.AI sẽ cùng bạn khám phá chi tiết về Multi Agent System, từ cách hoạt động, các loại hệ thống đa AI Agent và những ứng dụng thực tiễn trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Multi Agent System là gì?

Multi Agent System (MAS, tạm dịch là hệ thống đa AI Agent) là một mô hình phân tán bao gồm nhiều AI Agent hoạt động cùng nhau để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp và đạt được các mục tiêu chung. Các đặc điểm nổi trội của một hệ thống MAS bao gồm:

• Tính tự chủ cao: Mỗi AI Agent trong Multi Agent hoạt động độc lập, có khả năng tự lập kế hoạch, ra quyết định và thực hiện các hành động cần thiết để đạt được mục tiêu của mình. Điều này giúp hệ thống duy trì tính linh hoạt và tự động hóa cao, đồng thời giảm thiểu nhu cầu giám sát và quản lý thủ công.
• Khả năng hợp tác và chia sẻ thông tin: Các AI trong hệ thống không hoạt động đơn lẻ mà phối hợp với nhau, tạo thành một mạng lưới cộng tác thông minh. Sự hợp tác này giúp tăng cường sức mạnh trí tuệ tập thể, cho phép hệ thống đưa ra những quyết định chính xác và nhanh chóng hơn so với khi các AI Agent hoạt động riêng lẻ.
• Khả năng mở rộng và tính linh hoạt: Hệ thống có thể dễ dàng thêm hoặc bớt các AI Agent mà không ảnh hưởng đến hoạt động chung. Khả năng mở rộng này khiến MAS trở thành một giải pháp lý tưởng cho các ứng dụng trong môi trường động và phức tạp, nơi mà yêu cầu và điều kiện thường xuyên thay đổi.
• Khả năng chịu lỗi và độ tin cậy cao: Do tính chất phân tán, khi một AI Agent gặp sự cố, các AI Agent khác vẫn có thể tiếp tục hoạt động bình thường, giúp hệ thống duy trì tính liên tục và ổn định.
• Khả năng học tập và thích ứng vượt trội: Multi Agent System có khả năng tự học từ kinh nghiệm và điều chỉnh hành vi theo các thay đổi của môi trường. Các AI Agent có thể chia sẻ kinh nghiệm học tập của mình, giúp toàn bộ hệ thống nhanh chóng thích nghi và cải thiện khả năng phản hồi.

>>> KHÁM PHÁ: Intelligent Agent là gì? Sự khác biệt giữa AI Agent và Intelligent Agent

Sự khác biệt giữa Multi Agent System và Single Agent System

Hệ thống đơn AI Agent Single Agent System (tạm dịch là hệ thống AI Agent đơn lẻ là hệ thống gồm một AI Agent duy nhất, có khả năng tự động thực hiện các nhiệm vụ dựa trên thông tin thu thập từ môi trường. Single Agent System và Multi Agent đều là các khái niệm mới trong lĩnh vực AI nên có thể gây khó khăn cho nhiều người khi phân biệt. Để hiểu rõ hơn sự khác biệt giữa hai hệ thống này, hãy đọc bảng so sánh dưới đây.

Như vậy, hệ thống đa AI Agent vượt trội hơn hệ thống đơn AI Agent ở khả năng mở rộng, tính linh hoạt và tính chịu lỗi cao. Hiệu suất vượt trội khiến MAS trở thành giải pháp tối ưu cho các ứng dụng phức tạp và yêu cầu tính toán phân tán.

>>> TÌM HIỂU: Deep Learning là gì? So sánh DL với AI và Machine Learning

Các loại Multi Agent System

Multi Agent System có thể được chia thành nhiều loại dựa trên cách các AI Agent tương tác và phối hợp với nhau. Dưới đây là các loại chính.

Cooperative Agent

Cooperative Agent là hệ thống gồm nhiều AI Agent phối hợp làm việc và cùng nhau chia sẻ thông tin liên tục để đạt được một mục tiêu chung. Các AI Agent trong MAS này có thể chia sẻ tài nguyên như dữ liệu, năng lượng hoặc sức mạnh tính toán để tối ưu hóa kết quả chung.

Trong một hệ thống chatbot hỗ trợ khách hàng sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), Cooperative Agent sẽ chia vai trò như sau: một AI Agent chuyên xử lý truy vấn người dùng, AI Agent khác tìm kiếm thông tin trong cơ sở dữ liệu và một AI Agent tổng hợp câu trả lời. Sự phối hợp này giúp hệ thống cung cấp phản hồi nhanh chóng và chính xác cho người dùng.

Adversarial Agent

Adversarial Agent là hệ thống gồm nhiều AI Agent có mục tiêu mâu thuẫn nhau. Chúng thường cố gắng vượt qua hoặc cản trở đối phương để đạt được mục tiêu riêng của mình. Các AI Agent đối kháng sử dụng các phương pháp như lý thuyết trò chơi để dự đoán và phản ứng lại hành động của đối thủ.

Trong trò chơi đối kháng như cờ vua, mỗi AI Agent được coi như một người chơi độc lập, cố gắng đánh bại đối thủ bằng cách phân tích bàn cờ, dự đoán nước đi tiếp theo và điều chỉnh chiến lược. Một hệ thống đa AI Agent trong trò chơi cờ vua có thể cùng hợp tác để tìm ra các nước đi mạnh nhất, thử nghiệm nhiều chiến thuật khác nhau, hoặc thậm chí cạnh tranh với nhau để tìm ra chiến lược tối ưu nhất, từ đó đưa ra quyết định mang lại lợi thế lớn nhất trong trận đấu.

>>>> ĐỌC THÊM: AGI là gì? Liệu siêu trí tuệ AGI có thể thay thế và kiểm soát con người?

Mixed-Agent

Mixed-Agent phản ánh các tương tác phức tạp trong thế giới thực, nơi có thể vừa hợp tác vừa cạnh tranh cùng một lúc. Các AI Agent hỗn hợp thường phải thương lượng, hình thành liên minh tạm thời để đạt được lợi ích chung, nhưng sau đó có thể cạnh tranh với các liên minh khác để đạt được mục tiêu riêng.

Trên một nền tảng sáng tác cộng tác, nhiều AI Agent dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cùng nhau xây dựng một câu chuyện mạch lạc. Các AI Agent hợp tác phát triển cốt truyện, đảm bảo tính nhất quán của các nhân vật, đồng thời cạnh tranh để đóng góp những ý tưởng sáng tạo nhất như đưa ra những nút thắt bất ngờ hoặc tạo ra các câu thoại đáng nhớ nhằm thu hút người đọc.

>>> TÌM HIỂU: LLM Agent là gì? | Cách thức hoạt động, ưu và nhược điểm

Hierarchical Agents

Hierarchical Agents được tổ chức theo một cấu trúc phân tầng, trong đó các AI Agent cấp cao có quyền quản lý và điều phối các AI Agent cấp thấp hơn. Cấu trúc này giúp quản lý và phân phối nhiệm vụ một cách hiệu quả, với các AI Agent cấp cao đóng vai trò giám sát, trong khi các AI Agent cấp thấp thực hiện các nhiệm vụ cụ thể.

Trong một hệ thống quản lý nội dung, một AI Agent cấp cao (Supervisor Agent) sẽ quản lý toàn bộ quá trình, phân công nhiệm vụ cho các AI Agent cấp dưới: một AI Agent chuyên tìm kiếm thông tin, một AI Agent khác chịu trách nhiệm viết bài, và một AI Agent cuối cùng làm nhiệm vụ biên tập. Sự phối hợp này giúp đảm bảo quy trình diễn ra mạch lạc và tuân theo chiến lược tổng thể.

Heterogeneous Agents

Heterogeneous Agents là tập hợp các AI Agent với khả năng, kỹ năng và vai trò khác nhau. Tính đa dạng này cho phép mỗi AI Agent có thể đảm nhận một nhiệm vụ cụ thể, dựa trên năng lực riêng biệt của nó. Nhờ đó, hệ thống linh hoạt và có khả năng thích ứng cao hơn.

Trong một hệ thống hỗ trợ khách hàng toàn diện, các AI Agent với chuyên môn khác nhau phối hợp cùng nhau: một AI Agent chuyên xử lý các vấn đề kỹ thuật, một AI Agent giải quyết các câu hỏi về thanh toán và một AI Agent khác tư vấn sản phẩm. Sự đa dạng này giúp hệ thống đáp ứng nhanh chóng và toàn diện các yêu cầu từ khách hàng.

>>> KHÁM PHÁ: Knowledge Base là gì? Công nghệ nâng cấp hiệu quả CSKH cho ngành Bảo hiểm

Các ứng dụng thực tế của các Multi Agent System

Multi Agent System (MAS) hiện đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực nhờ khả năng tương tác, học hỏi và ra quyết định tự động. Chi tiết các ứng dụng này như sau:

• Lĩnh vực năng lượng: Multi Agent System (MAS) được ứng dụng hiệu quả trong lưới điện thông minh để quản lý phân phối điện, điều phối nguồn phát và dự đoán nhu cầu tiêu thụ. Khả năng tự động học hỏi và phân tích dữ liệu thời gian thực giúp tối ưu hóa sử dụng năng lượng tái tạo và giảm thiểu tình trạng mất điện. Việc phối hợp giữa các AI Agent trong hệ thống này giúp ổn định lưới điện và điều chỉnh linh hoạt theo nhu cầu.
• Lĩnh vực cứu hộ và cứu nạn sau thiên tai: Các robot tự động được trang bị hệ thống Multi Agent System có thể phối hợp để lập bản đồ khu vực bị ảnh hưởng, xác định vị trí nạn nhân và cung cấp thiết bị cứu trợ. Khả năng tương tác và chia sẻ thông tin giữa các AI Agent giúp tăng tốc quá trình tìm kiếm, giảm thiểu rủi ro và nâng cao hiệu quả cứu hộ.
• Lĩnh vực sản xuất: Multi Agent System (MAS) được triển khai để giám sát quy trình từ kiểm tra chất lượng đến đóng gói sản phẩm. MAS giúp tối ưu hóa, giảm lỗi sản xuất và cải thiện chất lượng sản phẩm, trở thành yếu tố cốt lõi tại các nhà máy lớn như sản xuất ô tô, giúp tự động hóa và nâng cao năng suất.

>>> ĐỌC NGAY: So sánh AI truyền thống và Generative AI: Khám phá những tiến bộ đột phá

Thách thức khi triển khai các Multi Agent System trong thực tế

Dưới đây là những thách thức chính khi triển khai các hệ thống đa AI Agent (Multi Agent System – MAS) trong thực tế:

• Phức tạp trong việc phối hợp: Sự hợp tác giữa nhiều AI Agent có mục tiêu khác nhau đòi hỏi phải thiết kế các cơ chế để đảm bảo sự đồng bộ và tránh xung đột giữa các AI Agent.
• Hành vi không thể dự đoán: Do các AI Agent hoạt động một cách tự chủ, có thể xuất hiện những hành vi không mong đợi hoặc không thể dự đoán trước, đặc biệt trong các hệ thống phi tập trung. Điều này gây khó khăn trong việc kiểm soát và đảm bảo tính ổn định của toàn bộ hệ thống.
• Phụ thuộc vào các mô hình nền tảng chung: Các hệ thống Multi Agent System thường dựa trên các mô hình nền tảng chung (Foundation Models). Khi có lỗi trong các mô hình này, toàn bộ hệ thống MAS có thể bị ảnh hưởng, gây ra sự cố hoặc lỗ hổng bảo mật.
• Tài nguyên tính toán lớn: Việc duy trì và vận hành một hệ thống MAS có thể yêu cầu lượng tài nguyên tính toán rất lớn, bao gồm xử lý dữ liệu, bộ nhớ và băng thông mạng. Điều này đặc biệt khó khăn khi triển khai trong các môi trường hạn chế tài nguyên hoặc yêu cầu xử lý thời gian thực.
• Vấn đề bảo mật và an ninh mạng: MAS dễ bị tấn công bởi các cuộc tấn công mạng (Distributed Denial of Service – DDoS), giả mạo hoặc can thiệp vào các kênh truyền thông giữa các AI Agent.
• Khó khăn trong việc tiêu chuẩn hóa giao tiếp: Các AI Agent trong hệ thống MAS có thể sử dụng các giao thức hoặc ngôn ngữ giao tiếp khác nhau, dẫn đến khó khăn trong việc thiết lập một hệ thống giao tiếp tiêu chuẩn hóa giữa các AI Agent.
• Thách thức trong việc kiểm thử và đánh giá: Kiểm thử tính an toàn, mô phỏng kịch bản có thể xảy ra và đánh giá hiệu suất của Multi Agent System trong môi trường thực tế rất phức tạp, đặc biệt là trong các tình huống không thể lường trước.
• Khả năng mở rộng và quản lý quy mô: Khi quy mô hệ thống tăng lên, số lượng AI Agent cũng tăng theo, dẫn đến sự phức tạp tăng cao trong việc quản lý và duy trì hiệu suất hoạt động của hệ thống.
• Đảm bảo tính đạo đức và trách nhiệm: Khi các AI Agent trở nên tự chủ hơn, vấn đề về đạo đức và trách nhiệm cũng tăng lên. Xác định ai sẽ chịu trách nhiệm khi một hệ thống MAS ra quyết định sai hoặc gây ra hậu quả không mong muốn là điều cần được cân nhắc kỹ lưỡng trong quá trình thiết kế và triển khai.

Nhìn chung, Multi Agent System là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, mang lại nhiều tiềm năng cho các ứng dụng thực tế, từ năng lượng thông minh, cứu hộ khẩn cấp cho đến sản xuất tự động và an ninh mạng. Dù vẫn tồn tại những thách thức về phối hợp, bảo mật và quản lý tài nguyên, nhưng với sự phát triển không ngừng của công nghệ, các hệ thống MAS ngày càng được cải thiện về hiệu suất và khả năng thích ứng.

>>> XEM THÊM: Khám phá AI tạo sinh hình ảnh: Cơ chế và công nghệ lõi

Gần đây, tại sự kiện FPT Techday 2024, FPT.AI đã chính thức ra mắt nền tảng FPT AI Agents có khả năng tạo lập và vận hành AI Agent nhằm hỗ trợ doanh nghiệp tự động hóa nhiều nghiệp vụ như xử lý các yêu cầu thông thường của khách hàng, từ tra cứu thông tin sản phẩm, hỗ trợ thanh toán, đến giải đáp các thắc mắc cơ bản.

Tích hợp công nghệ AI tạo sinh (Generative AI) và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và với khả năng kết nối mạnh mẽ với các hệ thống CRM, ERP, nền tảng này cho phép các doanh nghiệp triển khai đội ngũ AI Agent chỉ trong vài giờ, thay vì hàng tuần hoặc hàng tháng như các phương pháp truyền thống.

Đặc biệt, với khả năng hỗ trợ đa ngôn ngữ như tiếng Việt, tiếng Anh, tiếng Nhật và tiếng Indonesia, FPT AI Agents không chỉ giới hạn trong thị trường nội địa mà còn giúp các doanh nghiệp mở rộng ra quốc tế một cách dễ dàng. Điều này đã được chứng minh qua các dự án tại Nhật Bản, nơi FPT hợp tác triển khai các giải pháp AI Agent nhằm hỗ trợ khách hàng trong cả dịch vụ chăm sóc khách hàng lẫn quản lý nội bộ.

Dự đoán đến năm 2025, sẽ có khoảng 100 tỷ AI Agent được triển khai đồng hành cùng doanh nghiệp trên toàn cầu. Đây là minh chứng cho tiềm năng lớn của FPT AI Agents trong việc giúp các tổ chức giảm chi phí vận hành và bứt phá trong cuộc đua chuyển đổi số. Liên hệ ngay với chúng tôi nếu bạn muốn khám phá tiềm năng vô hạn của trí tuệ nhân tạo trong việc định hình lại cách chúng ta vận hành và tương tác trong thời đại số!

>>> TÌM HIỂU THÊM:

• NLP là gì? Ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong tiếng Việt
• Natural Language Generation là gì? 3 lợi ích chính của NLG
• Text Preprocessing – Kỹ thuật tiền xử lý văn bản trong NLP