LLM Agent là gì? | Cách thức hoạt động, ưu và nhược điểm

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?

Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models -LLM) là những mô hình có khả năng học từ các mẫu ngôn ngữ phức tạp trong dữ liệu đào tạo để phân tích, hiểu ngôn ngữ tự nhiên và đưa ra câu trả lời dựa trên ngữ cảnh một cách chính xác.

LLM Agent là phiên bản nâng cao của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Vượt qua giới hạn phản hồi thông thường, LLM Agent có thể tự động phân tích yêu cầu, xác định ngữ cảnh và xây dựng kế hoạch xử lý yêu cầu theo từng bước cụ thể, từ việc thu thập thông tin, xử lý dữ liệu, đến đưa ra các quyết định và hành động phù hợp.

Trong quá trình này, LLM Agent có thể truy cập các công cụ như web search, APIs và cơ sở dữ liệu để tối ưu hóa hiệu suất và đáp ứng yêu cầu phức tạp của người dùng.

>>> TÌM HIỂU: Generative AI (AI tạo sinh) là gì? Xu hướng công nghệ AI tạo sinh 2024

Sự khác biệt cơ bản giữa các hệ thống LLM và LLM Agent

Để hiểu rõ hơn sự khác biệt cơ bản giữa LLM và LLM Agent, cùng phân tích cách hai công nghệ này xử lý tình huống sau: “Trước các luật bảo mật dữ liệu mới, những thách thức pháp lý phổ biến mà các công ty phải đối mặt là gì và tòa án đã xử lý chúng như thế nào?”

Dưới đây là bảng so sánh chi tiết:

>>> XEM NGAY: AI Agent là gì? Sự khác biệt giữa AI Agent và AI Chatbot

Các thành phần của một hệ thống LLM Agent (LLM Agent Framework) hoàn chỉnh

Một hệ thống LLM Agent hoàn chỉnh bao gồm nhiều thành phần hoạt động đồng bộ. Các thành phần này giúp hệ thống này không chỉ cung cấp câu trả lời mà còn đề xuất chiến lược giải quyết vấn đề dựa trên ngữ cảnh và các bước hành động chi tiết. Cụ thể như sau:

Agent/ Brain

Khi sử dụng một LLM Agent, bước đầu tiên là cung cấp một prompt rõ ràng. Prompt này giống như một chỉ dẫn giúp Agent hiểu cách thức phản hồi, công cụ nào cần sử dụng và mục tiêu cần đạt được trong suốt quá trình. Bạn có thể tưởng tượng đây là cách bạn chỉ đường cho một người lái xe trước chuyến đi.

Hơn nữa, bạn có thể tùy chỉnh Agent theo một Persona riêng biệt bằng cách tạo ra những đặc điểm và chuyên môn phù hợp cho từng tình huống cụ thể. Điều này giúp Agent thực hiện nhiệm vụ một cách tối ưu, đáp ứng đúng yêu cầu của mỗi tình huống.

>>> XEM NGAY: 10 Cách viết prompt ChatGPT hiệu quả cho người mới sử dụng

Lập kế hoạch (Planning)

Việc lập kế hoạch giúp các LLM Agent có khả năng lý luận và phân chia nhiệm vụ phức tạp thành các bước nhỏ hơn để dễ quản lý từng phần công việc cụ thể, đảm bảo tính hiệu quả khi tác nhân phải xử lý các tình huống thực tế. Lập kế hoạch thường chia thành hai loại: lập kế hoạch không có phản hồi và lập kế hoạch có phản hồi.

Đối với lập kế hoạch không có phản hồi, LLM Agent sẽ chia nhỏ nhiệm vụ thành các bước con cụ thể mà không có sự can thiệp từ bên ngoài bằng 1 trong các phương pháp:

• Chuỗi suy nghĩ (Chain of Thought – CoT): Phân chia quá trình lý luận thành các bước nhỏ, giúp mô hình tập trung vào từng phần việc trước khi hoàn thành toàn bộ nhiệm vụ. Cách tiếp cận tuần tự này giúp tác nhân đưa ra quyết định hợp lý hơn.
• Cây suy nghĩ (Tree of Thought – ToT): Phương pháp sử dụng cấu trúc cây để thực hiện qua nhiều nhánh suy luận và khám phá nhiều phương án, giúp LLM Agent đánh giá, chọn lựa và tăng cường khả năng tìm được giải pháp tối ưu nhất cho vấn đề cần xử lý.

Đối với các nhiệm vụ yêu cầu sự thích ứng liên tục, LLM Agent sẽ lập kế hoạch có phản hồi (chia nhỏ nhiệm vụ thành các bước con cụ thể mà không có sự can thiệp từ bên ngoài). Cụ thể, mô hình sẽ học hỏi từ các hành động và quan sát trong quá khứ để linh hoạt điều chỉnh kế hoạch và khắc phục các sai sót một cách hiệu quả hơn. Hai kỹ thuật phổ biến cho phương pháp này là:

• ReAct: Kỹ thuật giúp LLM Agent liên tục lặp lại các bước “Suy nghĩ, Hành động, và Quan sát” để phản hồi nhanh chóng từ môi trường. Quá trình này giúp điều chỉnh kế hoạch theo thời gian thực, đảm bảo hiệu suất tốt nhất.
• Reflexion: Phương pháp phản chiếu giúp LLM Agent đánh giá lại các hành động trước đó và áp dụng cải tiến dựa trên quan sát thực tế. Điều này không chỉ nâng cao chất lượng phản hồi mà còn tăng khả năng hoàn thành nhiệm vụ trong các tình huống phức tạp.

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

Bộ nhớ (Memory)

Bộ nhớ của LLM Agent đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý các nhiệm vụ phức tạp, nhờ vào khả năng lưu trữ những thông tin đã thực hiện trước đó. Có hai loại bộ nhớ chính:

• Bộ nhớ ngắn hạn: Giống như một cuốn sổ tay của LLM Agent, đây là nơi ghi lại nhanh các chi tiết quan trọng xuyên suốt cuộc trò chuyện, hỗ trợ việc theo dõi bối cảnh hiện tại để mô hình có thể đưa ra phản hồi phù hợp hơn. Tuy nhiên, loại bộ nhớ này chỉ tồn tại tạm thời và sẽ bị xóa khi hoàn tất nhiệm vụ.
• Bộ nhớ dài hạn: Đây giống như nhật ký của LLM Agent, lưu trữ các thông tin từ những tương tác của LLM Agent trong nhiều tuần hoặc thậm chí nhiều tháng trước. Bộ nhớ dài hạn còn giúp mô hình nhận diện các mẫu và học hỏi từ các nhiệm vụ cũ, sử dụng thông tin này để ra quyết định chính xác hơn trong tương lai.

Khi kết hợp hai loại bộ nhớ này, mô hình có thể vừa xử lý tình huống hiện tại vừa tận dụng các thông tin từ lịch sử tương tác. Điều này giúp mô hình tạo ra phản hồi phù hợp hơn và dần nắm bắt được sở thích của người dùng, tạo ra một trải nghiệm liên kết và đáp ứng tốt hơn qua thời gian.

Các công cụ liên quan (Tool Use)

Các công cụ được sử dụng để giúp các LLM Agent kết nối với môi trường bên ngoài và thực hiện nhiều nhiệm vụ như trích xuất thông tin từ cơ sở dữ liệu, mã hóa hoặc truy vấn thông tin. Một số công cụ phổ biến bao gồm:

• MRKL (Modular Reasoning, Knowledge and Language): Đây là hệ thống sử dụng các mô-đun chuyên biệt, từ mạng nơ-ron đến các công cụ đơn giản như máy tính hay API thời tiết, đóng vai trò như một bộ định tuyến, giúp LLM Agent chọn lựa mô-đun thích hợp dựa trên từng yêu cầu cụ thể.
• Toolformer và TALM: Các mô hình được tinh chỉnh để LLM Agent tương tác hiệu quả với các API ngoài. Chẳng hạn như kết nối với API tài chính để phân tích xu hướng thị trường để cung cấp thông tin theo thời gian thực cho người dùng.
• HuggingGPT: Công cụ chọn lựa mô hình tốt nhất từ nền tảng HuggingFace, sử dụng ChatGPT để quản lý các tác vụ, xử lý yêu cầu và tóm tắt kết quả.
• API-Bank: Đây là tiêu chuẩn để đánh giá khả năng của LLM Agent trong việc sử dụng 53 API thường gặp, hỗ trợ các nhiệm vụ như lập lịch, quản lý sức khỏe, hoặc điều khiển nhà thông minh.

>>> ĐỌC THÊM: ChatGPT là gì? Cách tạo tài khoản Chat GPT free

Các ứng dụng thực tế của LLM Agent

LLM Agent được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau nhờ vào khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Dưới đây là một số ứng dụng phổ biến:

• Trong lĩnh vực y tế, LLM Agent có thể lập kế hoạch điều trị cho bệnh nhân dựa trên các triệu chứng và lịch sử bệnh án.
• Trong lĩnh vực pháp lý, LLM Agent có thể chọn các tài liệu luật pháp hoặc các công cụ tìm kiếm thông tin để hỗ trợ trong việc giải quyết vụ án.
• Trong lĩnh vực hóa học, LLM Agent có thể sử dụng công cụ để dự đoán và thực hiện các phản ứng hóa họ giúp, tăng tốc và cải thiện độ chính xác trong nghiên cứu hóa học, từ thiết kế thuốc trừ sâu đến kiểm tra độ an toàn hóa chất.
• Trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học, LLM Agent có thể phân tích dữ liệu từ các thí nghiệm và đưa ra kết luận hoặc hướng nghiên cứu tiếp theo.
• Trong ngành công nghiệp hóa chất và dược phẩm, LLM Agent giúp chuyển đổi công thức phân tử thành các thông tin như trọng lượng, giá cả, số CAS, nhóm chức năng, tính an toàn và khả năng gây nổ.
• Dịch mã từ ngôn ngữ lập trình này sang ngôn ngữ lập trình khác và phân tích dữ liệu để tìm ra các mẫu và xu hướng quan trọng.
• Thực hiện thí nghiệm hoàn toàn tự động như tổng hợp DEET (chất đuổi côn trùng) mà không cần sự can thiệp của con người, nhờ việc kết hợp các công cụ và công nghệ hiện đại như RoboRXN.

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

Các hạn chế của các LLM Agent

Mặc dù các LLM Agent rất hữu ích, chúng vẫn đối mặt với một số hạn chế cần được xem xét:

• Giới hạn về ngữ cảnh: Mặc dù LLM Agent dùng các kỹ thuật như Vector Stores – kho lưu trữ dùng các thuật toán hoặc mô hình học sâu để biểu diễn dữ liệu phi cấu trúc như văn bản, hình ảnh, âm thanh hoặc video dưới dạng toán học (vector), 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 trong 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 đúng cách, dẫn đến các sai sót trong nhiệm vụ.
• Thích ứng với các vai trò cụ thể: Tinh chỉnh LLM Agent để hiểu và thực hiện các vai trò ít phổ biến hoặc phức tạp là một thách thức. Chúng cần khả năng xử lý các vai trò khác nhau tùy thuộc vào nhiệm vụ, nhưng điều này đòi hỏi sự tinh vi trong việc định hình và đào tạo.
• Phụ thuộc vào Prompt: LLM Agent hoạt động dựa trên các prompt, nhưng những prompt này phải rất 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. Vì vậy, thách thức đặt ra là làm sao để giữ cho kiến thức của LLM Agent chính xác và không thiên vị.
• Chi phí và hiệu suất: Vận hành LLM Agent tốn nhiều tài nguyên, cần xử lý một lượng lớn dữ liệu nhanh chóng. Điều này có thể tốn kém và làm chậm hiệu suất nếu không được quản lý tốt.

Kết luận, LLM Agent đang mở ra nhiều tiềm năng trong việc tối ưu hóa các quy trình tự động và cải thiện tương tác giữa con người và máy móc. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần khắc phục, bao gồm khả năng nhập vai, lập kế hoạch dài hạn, và độ tin cậy của các lời nhắc. Hãy cùng theo dõi FPT.AI để khám phá những bước tiến mới nhất trong lĩnh vực này và kỳ vọng vào những ứng dụng đột phá mà LLM Agent mang lại.

>>> XEM THÊM: 

• NLP là gì? Ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong tiếng Việt
• Text Preprocessing – Kỹ thuật tiền xử lý văn bản trong NLP