LLM Agent là gì? | LLM và LLM Agent có gì khác nhau?

Là giải pháp công nghệ tích hợp “bộ não” thông minh của các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLM), LLM Agent có khả năng tự động lập kế hoạch, phân chia nhiệm vụ và tương tác với các hệ thống khác nhau. Nhờ đó, LLM Agent có thể tối ưu hóa hoạt động kinh doanh, từ dịch vụ khách hàng đến quản lý dữ liệu, giúp doanh nghiệp tăng cường hiệu quả hoạt động trong các quy trình đa bước. Cùng FPT.AI tìm hiểu tất tần tật về LLM Agent, từ khái niệm, cách thức hoạt động đến ưu và nhược điểm, trong bài viết sau!

LLM Agent là gì?

LLM Agent là một hệ thống trí tuệ nhân tạo sử dụng Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), có khả năng tự động thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Khác với các LLM truyền thống chỉ dừng lại ở việc tạo văn bản hoặc trả lời câu hỏi, một LLM Agent có thể:

• Hiểu và phân tích: Nắm bắt ý định và ngữ cảnh từ yêu cầu của người dùng.
• Lập kế hoạch: Chia nhỏ một nhiệm vụ lớn thành các bước khả thi và có chiến lược thực hiện.
• Sử dụng công cụ: Tương tác với các hệ thống bên ngoài để thu thập thông tin hoặc thực hiện hành động.
• Học hỏi và hành động: Tối ưu hóa quá trình làm việc dựa trên kinh nghiệm và đưa ra các quyết định cụ thể để đạt được mục tiêu.

Phân biệt hệ thống LLM và LLM Agent

Sự khác biệt cơ bản giữa một hệ thống LLM và một LLM Agent nằm ở khả năng tự chủ, tương tác và phạm vi hoạt động. Để hình dung rõ hơn, chúng ta có thể phân biệt hai khái niệm này thông qua bảng so sánh dưới đây:

Các thành phần cốt lõi cấu tạo nên một LLM Agent

Một LLM Agent thường được cấu thành từ một số thành phần cốt lõi để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Các thành phần cấu tạo lên LLM Agent bao gồm:

Agent/ Brain

Agent/Brain chính là “bộ não” trung tâm của toàn bộ hệ thống LLM Agent. Nó thường được hiện thực hóa bằng một LLM mạnh mẽ như GPT-5, Claude hoặc Gemini, có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, suy luận logic và tạo sinh văn bản.

Agent/Brain có vai trò cực kỳ quan trọng vì nó chịu trách nhiệm cho việc hiểu các yêu cầu, phân tích thông tin đầu vào, đưa ra các quyết định chiến lược và quản lý toàn bộ luồng công việc của Agent. Nó cũng đóng vai trò điều phối giữa các thành phần khác, đảm bảo rằng mọi hoạt động diễn ra một cách có tổ chức và hướng tới mục tiêu cuối cùng.

Lập kế hoạch (Planning)

Khả năng lập kế hoạch là yếu tố then chốt giúp các LLM Agent trở nên vượt trội và phân chia các nhiệm vụ phức tạp thành những bước nhỏ hơn, dễ quản lý. Trên thực tế, việc lập kế hoạch trong thường được chia thành hai dạng chính: Lập kế hoạch không có phản hồi và lập kế hoạch có phản hồi.

Khi lập kế hoạch không có phản hồi, LLM Agent sẽ chia nhỏ nhiệm vụ thành các bước con cụ thể ngay từ đầu mà không có sự can thiệp hay điều chỉnh dựa trên kết quả trung gian. Các phương pháp phổ biến bao gồm:

• Chuỗi suy nghĩ (Chain of Thought – CoT): Phương pháp này giúp Agent phân chia quá trình lý luận thành các bước nhỏ tuần tự và cho phép mô hình tập trung vào từng phần việc một cách logic trước khi đưa ra quyết định cuối cùng. Điều này giúp việc đưa ra các quyết định hợp lý và có cấu trúc hơn.
• Cây suy nghĩ (Tree of Thought – ToT): Được phát triển từ CoT, ToT sử dụng cấu trúc cây để khám phá nhiều nhánh suy luận và các phương án tiềm năng khác nhau. Bằng cách tạo ra nhiều ý tưởng và sắp xếp chúng, LLM Agent tăng cường khả năng tìm được giải pháp tối ưu, đặc biệt trong các tình huống đòi hỏi sự sáng tạo với nhiều lựa chọn.

Ở các nhiệm vụ cần phải thích ứng liên tục và khả năng tự sửa lỗi, LLM Agent sẽ lập kế hoạch có phản hồi. Hai kỹ thuật phổ biến cho phương pháp này là:

• ReAct: Kỹ thuật này giúp LLM Agent liên tục lặp lại các bước “Suy nghĩ, Hành động và Quan sát”. Từ đó, Agent có thể điều chỉnh kế hoạch theo thời gian thực dựa trên các phản hồi mới nhận được, từ đó đảm bảo hiệu suất tốt nhất và khả năng giải quyết các nhiệm vụ phức tạp một cách linh hoạt.
• Reflexion: Phương pháp này giúp LLM Agent đánh giá lại các hành động và kết quả trước đó của mình. Dựa trên những quan sát thực tế và kinh nghiệm đã thu được, Agent sẽ áp dụng các cải tiến vào chiến lược lập kế hoạch và hành động cho các bước tiếp theo. Điều này không chỉ nâng cao chất lượng phản hồi mà còn tăng khả năng hoàn thành nhiệm vụ.

Bộ nhớ (Memory)

Bộ nhớ là thành phần thiết yếu giúp LLM Agent lưu trữ, truy xuất và học hỏi từ thông tin để hoạt động một cách thông minh, nhất quán và cá nhân hóa. Nó thường được chia thành hai loại chính:

• Bộ nhớ ngắn hạn: Đây là bộ nhớ tạm thời, thường được tích hợp trực tiếp vào ngữ cảnh của LLM. Nó lưu trữ các thông tin tức thời của cuộc trò chuyện hoặc nhiệm vụ hiện tại, bao gồm các câu hỏi gần đây của người dùng, các phản hồi của Agent và các thông tin liên quan trực tiếp đến bước đang được xử lý.
• Bộ nhớ dài hạn: Đây là nơi Agent lưu trữ kiến thức và kinh nghiệm đã học được qua thời gian, vượt ra ngoài giới hạn của một phiên làm việc cụ thể. Điều này giúp Agent cải thiện hiệu suất, cá nhân hóa phản hồi dựa trên sở thích của người dùng đã biết và tránh lặp lại các lỗi trước đó.

Các công cụ liên quan (Tool Use)

Để tạo văn bản thuần túy và tương tác với thế giới thực một cách hiệu quả, LLM Agent được trang bị khả năng sử dụng các công cụ bên ngoài. Các công cụ này bao gồm:

• MRKL: Cấu trúc cho phép LLM truy cập và sử dụng một bộ gồm các mô-đun bên ngoài để thực hiện các nhiệm vụ chuyên biệt như truy vấn cơ sở dữ liệu, thực hiện tính toán hay tìm kiếm web. LLM sẽ quyết định khi nào và công cụ nào sẽ cần được gọi.
• Toolformer và TALM: Các phương pháp huấn luyện LLM để tự động học cách sử dụng các công cụ bên ngoài bằng cách nhúng các lệnh gọi công cụ vào dữ liệu huấn luyện. Điều này giúp LLM tự nhiên hóa quá trình gọi công cụ mà không cần quá nhiều kỹ thuật nhắc nhở.
• HuggingGPT: Một hệ thống sử dụng LLM (cụ thể là ChatGPT) làm bộ điều khiển để kết nối và điều phối nhiều mô hình AI khác nhau từ Hugging Face Hub nhằm giải quyết các nhiệm vụ đa phương thức phức tạp.
• API-Bank: Một kho lưu trữ lớn các API và một phương pháp để huấn luyện LLM học cách sử dụng hàng ngàn API khác nhau, cho phép Agent thực hiện một loạt các tác vụ đa dạng hơn.

LLM Agent hoạt động như thế nào?

LLM Agent là một công cụ AI tiên tiến với nhiều khả năng bổ trợ như truy xuất thông tin, lý luận, bộ nhớ và sử dụng công cụ để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách tự chủ, vượt xa khả năng đàm thoại thông thường.

• Truy xuất thông tin (Retrieval): Hầu hết các LLM Agent sử dụng kỹ thuật “truy xuất thông tin tăng cường tạo sinh”. Điều này cho phép Agent truy cập và sử dụng dữ liệu cập nhật theo thời gian thực từ các nguồn bên ngoài, vượt qua giới hạn kiến thức đã được huấn luyện ban đầu của LLM.
• Lý luận (Reasoning): Đây là khả năng mà Agent có thể phân tích thông tin thu thập được và đưa ra quyết định. Các nhà phát triển Agent có thể sử dụng các kỹ thuật nhắc lệnh (prompting) nâng cao để hướng dẫn Agent cách thức suy nghĩ và lựa chọn hành động tối ưu. Khả năng lý luận giúp Agent phân tích tình huống, lập kế hoạch và xác định chiến lược tốt nhất để đạt được mục tiêu.
• Bộ nhớ (Memory): LLM Agent được trang bị nhiều loại bộ nhớ để hoạt động thông minh và cá nhân hóa. Chúng có bộ nhớ ngắn hạn (ghi nhớ lịch sử cuộc trò chuyện gần nhất để duy trì ngữ cảnh), bộ nhớ dài hạn (lưu trữ thông tin có cấu trúc, kiến thức đã học qua thời gian) và bộ nhớ theo nhiệm vụ cụ thể (nhắc lại các kinh nghiệm hoặc giải pháp đã thành công trong các vấn đề tương tự). Khả năng này giúp Agent thích nghi và đưa ra các quyết định phù hợp hơn dựa trên trải nghiệm trong quá khứ.
• Sử dụng công cụ (Tool Use): Vượt xa khả năng đàm thoại, LLM Agent có thể tương tác với gần như bất kỳ hệ thống hoặc ứng dụng bên ngoài nào để thu thập dữ liệu hoặc thực hiện hành động. Chúng có thể chạy mã Python để gỡ lỗi một chương trình, kiểm tra lịch sử đơn hàng của khách hàng trong hệ thống CRM, gửi email thông qua API hoặc quản lý lịch hẹn.

Khi kết hợp tất cả các khả năng này, LLM Agent có thể thực hiện các quy trình làm việc phức tạp, đa bước một cách hoàn toàn tự chủ.

Tìm hiểu 4 loại LLM Agent phổ biến

Tùy thuộc vào mục đích và cách thức hoạt động, chúng ta có thể phân loại các LLM Agent thành bốn nhóm chính, mỗi nhóm lại mang đến những ứng dụng độc đáo và giá trị riêng biệt.

• Agent hội thoại (Conversational Agents): Những agent này được tạo ra để tương tác trực tiếp với con người thông qua các cuộc đối thoại linh hoạt và tự nhiên. Chức năng chính của chúng là hiểu ý định của người dùng, cung cấp thông tin liên quan hoặc hướng dẫn qua các quy trình. Chúng giống như những người bạn ảo có thể trò chuyện, trả lời câu hỏi và hỗ trợ bạn một cách lịch sự. Ví dụ: Chatbot hỗ trợ khách hàng, chatbot trong lĩnh vực y tế.
• Agent định hướng nhiệm vụ (Task-Oriented Agents): Loại agent này có nhiệm vụ cụ thể là hoàn thành các công việc hoặc đạt được các mục tiêu đã được xác định trước. Chúng được thiết kế để lắng nghe yêu cầu của bạn, phân tích chúng và sau đó thực hiện chuỗi hành động cần thiết để đạt được kết quả mong muốn. Ví dụ: Trợ lý AI (như Siri, Google Assistant), bot quản lý nhân sự.
• Agent sáng tạo (Creative Agents): Đây là những agent có khả năng đặc biệt trong việc tạo ra các sản phẩm độc đáo và có tính nghệ thuật. Từ việc viết lách, sáng tác nhạc đến thiết kế hình ảnh, chúng sử dụng trí tuệ của LLM để thấu hiểu phong cách, cảm xúc và sở thích của con người, sau đó biến chúng thành những tác phẩm mới mẻ. Ví dụ: Công cụ tạo nội dung, công cụ tạo hình ảnh (như DALL-E).
• Agent cộng tác (Collaborative Agents): Các agent này đóng vai trò như một thành viên trong nhóm, làm việc cùng với con người để đạt được các mục tiêu chung. Chúng giúp tăng cường sự liên kết, tổ chức và hiệu quả làm việc, dù là giữa các thành viên trong một dự án hay giữa con người và các hệ thống máy móc phức tạp. Ví dụ: Các agent AI trong doanh nghiệp, chatbot quản lý dự án.

Các ứng dụng thực tế của LLM Agent

LLM Agent đang mở ra một kỷ nguyên mới về tự động hóa và tương tác thông minh, với tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều hoạt động và lĩnh vực:

• Sáng tạo nội dung: LLM Agent hỗ trợ sản xuất đa dạng các loại tài liệu, từ các bài blog hấp dẫn, nội dung quảng cáo thu hút, đến kịch bản video, email marketing hay thậm chí là sách điện tử, giúp các nhà sáng tạo tiết kiệm thời gian và tối ưu hóa quy trình làm việc.
• Phân tích dữ liệu: LLM Agent có thể thực hiện các nghiên cứu thị trường chuyên sâu, xử lý lượng lớn dữ liệu để xác định các xu hướng, mẫu hình và rút ra những hiểu biết sâu sắc, từ đó giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định chiến lược hiệu quả.
• Tự động hóa và quản lý: LLM Agent góp phần tối ưu hóa các quy trình làm việc, tự động hóa các hoạt động lặp đi lặp lại và tăng cường đáng kể hiệu quả công việc trong nhiều ngành nghề, từ quản lý tài liệu đến điều phối dự án.
• Trợ lý cá nhân: LLM Agent có khả năng học hỏi thói quen và sở thích của từng người dùng, từ đó cung cấp các đề xuất và dịch vụ được cá nhân hóa, như gợi ý lịch trình, lựa chọn giải trí hoặc hỗ trợ mua sắm, giúp cuộc sống trở nên tiện lợi hơn.
• Chẩn đoán y tế: LLM Agent là một công cụ hỗ trợ đắc lực cho các bác sĩ, giúp phân tích dữ liệu bệnh nhân bao gồm triệu chứng, tiền sử bệnh án và kết quả xét nghiệm để đưa ra các chẩn đoán chính xác hơn, từ đó đề xuất phác đồ điều trị phù hợp.
• Lĩnh vực an ninh mạng: LLM Agent đóng vai trò quan trọng trong việc giúp phát hiện và ứng phó với các mối đe dọa an ninh mạng, phân tích hành vi đáng ngờ và đưa ra cảnh báo kịp thời, tăng cường khả năng phòng thủ của hệ thống.
• Lĩnh vực thương mại điện tử: LLM Agent giúp cải thiện trải nghiệm mua sắm của khách hàng thông qua việc cung cấp các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa, tối ưu hóa tính năng tìm kiếm và hỗ trợ khách hàng 24/7, thúc đẩy doanh số bán hàng.

Ngoài các ứng dụng trên, một giải pháp đặc biệt trong việc triển khai LLM Agent là FPT AI Agents, được phát triển bởi FPT.AI. FPT AI Agents ứng dụng công nghệ Generative AI và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tự động hóa các quy trình phức tạp và tối ưu hóa trải nghiệm người dùng. FPT AI Agents có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ từ phân tích dữ liệu đến hỗ trợ khách hàng, nhưng với khả năng tự học và cải thiện qua từng tương tác, giúp nâng cao năng suất doanh nghiệp và giảm chi phí vận hành.

FPT AI Agents đang được triển khai rộng rãi tại hơn 50 doanh nghiệp, từ các ngân hàng như Vietcombank, MSB, đến các công ty tài chính như Home Credit và FE Credit. Nhờ sự kết hợp giữa LLM và Generative AI, FPT AI Agents mang đến khả năng tự động lập kế hoạch và phân chia nhiệm vụ hiệu quả, từ đó mang lại trải nghiệm khách hàng 5 sao và cải thiện năng suất lên đến 67%.

Các hạn chế của các LLM Agent

Mặc dù LLM Agent mang lại nhiều lợi ích và tiềm năng phát triển, tuy nhiên, chúng vẫn còn đối mặt với một số hạn chế đáng kể:

• Giới hạn về ngữ cảnh: Mặc dù LLM Agent dùng kỹ thuật Deep Learning để biểu diễn dữ liệu phi cấu trúc nhưng chúng chỉ có thể theo dõi một lượng thông tin giới hạn trong một thời điểm, dẫn đến khả năng bỏ sót các chi tiết quan trọng từ các phần trước của cuộc trò chuyện.
• Khó khăn khi lập kế hoạch dài hạn: LLM Agent thường gặp thách thức khi cần lập kế hoạch cho các nhiệm vụ kéo dài. Chúng thiếu khả năng linh hoạt để thích ứng với các tình huống bất ngờ, khiến hiệu quả giải quyết vấn đề kém hơn so với cách tiếp cận linh hoạt của con người.
• Kết quả không nhất quán: Do dựa vào ngôn ngữ tự nhiên để tương tác với các công cụ và cơ sở dữ liệu, LLM Agent đôi khi tạo ra kết quả không đáng tin cậy. Chúng có thể mắc lỗi định dạng hoặc không tuân theo hướng dẫn, dẫn đến các sai sót trong nhiệm vụ.
• Phụ thuộc vào Prompt: LLM Agent hoạt động dựa trên các prompt, nhưng những prompt này cần chính xác. Điều này đòi hỏi việc tạo và tinh chỉnh cẩn thận các prompt để tránh các sai lầm không mong muốn.
• Quản lý kiến thức: LLM Agent cần thông tin đúng để đưa ra quyết định đúng đắn. Tuy nhiên, quá nhiều thông tin không liên quan có thể dẫn đến kết luận sai lầm hoặc hành động dựa trên thông tin lỗi thời.
• Chi phí và hiệu suất: Việc vận hành LLM Agent tốn nhiều tài nguyên và cần xử lý một lượng lớn dữ liệu nhanh chóng. Điều này có thể gây tốn kém và làm chậm hiệu suất nếu không được quản lý tốt.
• Vấn đề bảo mật và quyền riêng tư: Tính chất “mở” và linh hoạt của LLM Agent khiến chúng dễ bị tấn công và khai thác. Ngoài ra, việc xử lý một lượng lớn dữ liệu làm nảy sinh những lo ngại nghiêm trọng về quyền riêng tư và bảo mật thông tin, đòi hỏi các biện pháp bảo vệ chặt chẽ.

LLM Agent đại diện cho một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Với khả năng lập kế hoạch cùng nhiều tính năng vượt trội, công nghệ này đang mở ra hoạt động tự động hóa quy trình từ kinh doanh cho đến trợ lý nghiên cứu và giáo dục cá nhân hóa. Đừng quên theo dõi FPT.AI để cập nhật thêm nhiều xu hướng phát triển của AI trong tương lai nhé.

CÔNG TY TNHH FPT SMART CLOUD

Hotline: 1900638399

Địa chỉ:

• Hà Nội: Số 10 Phạm Văn Bạch, Phường Cầu Giấy
• Hồ Chí Minh: Tòa nhà PJICO, Số 186 Điện Biên Phủ, Phường Xuân Hòa
• Tokyo: 33F, Sumitomo Fudosan Tokyo Mita Garden Tower, 3-5-19 Mita, Minato-ku

>>> XEM THÊM: 

• Intelligent Agent là gì? Sự khác biệt giữa AI Agents và Intelligent Agent
• Tại sao Gen AI Agents là bước tiến mới của Generative AI?
• 6 bước tự xây dựng AI Agents cho người mới bắt đầu