Khám Phá Thế Giới AI Agent Framework: Hướng Dẫn Dành Cho Người Mới Bắt Đầu

Chào mừng đến với bài học về AI Agent Framework! Nếu bạn đang muốn bắt đầu xây dựng các ứng dụng AI thông minh hơn, có khả năng tự động hóa và tương tác linh hoạt, thì đây chính là nơi bạn cần. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ:

• AI Agent Framework là gì và chúng cho phép các nhà phát triển đạt được những gì.
• Làm thế nào các nhóm có thể sử dụng chúng để nhanh chóng tạo mẫu, lặp lại và cải thiện khả năng của agent.
• Sự khác biệt giữa các framework và công cụ được tạo bởi Microsoft AutoGen, Semantic Kernel và Azure AI Agent Service là gì.
• Tôi có thể tích hợp trực tiếp các công cụ hiện có trong hệ sinh thái Azure của mình hay cần các giải pháp độc lập?
• Azure AI Agents service là gì và nó đang giúp tôi như thế nào?

Mục tiêu bài học

• Hiểu rõ vai trò của AI Agent Framework trong phát triển AI.
• Biết cách tận dụng AI Agent Framework để xây dựng các agent thông minh.
• Nắm bắt các khả năng chính mà AI Agent Framework mang lại.
• Phân biệt được AutoGen, Semantic Kernel và Azure AI Agent Service.

AI Agent Framework là gì và chúng cho phép các nhà phát triển làm gì?

Các AI Framework truyền thống giúp bạn tích hợp AI vào ứng dụng và cải thiện chúng theo nhiều cách:

• Cá nhân hóa: AI có thể phân tích hành vi và sở thích của người dùng để cung cấp các đề xuất, nội dung và trải nghiệm được cá nhân hóa. Ví dụ: Các dịch vụ phát trực tuyến như Netflix sử dụng AI để gợi ý phim và chương trình dựa trên lịch sử xem, tăng cường sự tương tác và hài lòng của người dùng.
• Tự động hóa và Hiệu quả: AI có thể tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, tối ưu hóa quy trình làm việc và cải thiện hiệu quả hoạt động. Ví dụ: Các ứng dụng dịch vụ khách hàng sử dụng chatbot hỗ trợ AI để xử lý các yêu cầu thông thường, giảm thời gian phản hồi và giải phóng nhân viên cho các vấn đề phức tạp hơn.
• Trải nghiệm người dùng nâng cao: AI có thể cải thiện trải nghiệm người dùng tổng thể bằng cách cung cấp các tính năng thông minh như nhận dạng giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và văn bản dự đoán. Ví dụ: Các trợ lý ảo như Siri và Google Assistant sử dụng AI để hiểu và phản hồi các lệnh thoại, giúp người dùng tương tác với thiết bị dễ dàng hơn.

Vậy, điều gì khiến AI Agent Framework trở nên cần thiết? Chúng không chỉ đơn thuần là các AI Framework. Chúng được thiết kế để cho phép tạo ra các agent thông minh có thể tương tác với người dùng, các agent khác và môi trường để đạt được các mục tiêu cụ thể. Các agent này có thể thể hiện hành vi tự chủ, đưa ra quyết định và thích ứng với các điều kiện thay đổi. Dưới đây là một số khả năng chính mà AI Agent Framework mang lại:

• Hợp tác và Điều phối giữa các Agent: Cho phép tạo ra nhiều AI agent có thể làm việc cùng nhau, giao tiếp và phối hợp để giải quyết các nhiệm vụ phức tạp.
• Tự động hóa và Quản lý Tác vụ: Cung cấp cơ chế để tự động hóa các quy trình làm việc nhiều bước, ủy thác tác vụ và quản lý tác vụ động giữa các agent.
• Hiểu ngữ cảnh và Thích ứng: Trang bị cho các agent khả năng hiểu ngữ cảnh, thích ứng với môi trường thay đổi và đưa ra quyết định dựa trên thông tin theo thời gian thực.

Tóm lại, các agent cho phép bạn làm được nhiều hơn, đưa tự động hóa lên một tầm cao mới, tạo ra các hệ thống thông minh hơn có thể thích ứng và học hỏi từ môi trường của chúng.

Làm thế nào để nhanh chóng tạo mẫu, lặp lại và cải thiện khả năng của agent?

Đây là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng, nhưng có một số yếu tố chung giữa hầu hết các AI Agent Framework có thể giúp bạn nhanh chóng tạo mẫu và lặp lại, cụ thể là các thành phần mô-đun, công cụ cộng tác và khả năng học hỏi theo thời gian thực.

• Sử dụng các Thành phần Mô-đun: Các SDK AI cung cấp các thành phần dựng sẵn như trình kết nối AI và bộ nhớ, chức năng gọi bằng ngôn ngữ tự nhiên hoặc plugin mã, mẫu prompt và nhiều hơn nữa. Các nhóm có thể nhanh chóng lắp ráp các thành phần này để tạo ra một nguyên mẫu chức năng mà không cần bắt đầu từ đầu, cho phép thử nghiệm và lặp lại nhanh chóng. Ví dụ, bạn có thể sử dụng một trình phân tích cú pháp dựng sẵn để trích xuất thông tin từ đầu vào của người dùng, một mô-đun bộ nhớ để lưu trữ và truy xuất dữ liệu, và một trình tạo prompt để tương tác với người dùng, tất cả mà không cần phải xây dựng các thành phần này từ đầu. Các SDK như Microsoft Semantic Kernel và LangChain cung cấp các thành phần dựng sẵn như trình kết nối AI, mẫu prompt và quản lý bộ nhớ. Ví dụ về cách sử dụng trình kết nối AI dựng sẵn với Semantic Kernel Python và .Net có khả năng tự động gọi hàm để phản hồi đầu vào của người dùng đã được trình bày trong tài liệu.
• Tận dụng các Công cụ Cộng tác: Các framework như CrewAI, Microsoft AutoGen và Semantic Kernel tạo điều kiện thuận lợi cho việc tạo ra nhiều agent có thể làm việc cùng nhau. Các nhóm có thể thiết kế các agent với các vai trò và nhiệm vụ cụ thể, cho phép họ kiểm tra và tinh chỉnh các quy trình làm việc cộng tác và cải thiện hiệu quả hệ thống tổng thể. Bạn có thể tạo một nhóm các agent, trong đó mỗi agent có một chức năng chuyên biệt, chẳng hạn như truy xuất dữ liệu, phân tích hoặc ra quyết định. Các agent này có thể giao tiếp và chia sẻ thông tin để đạt được một mục tiêu chung, chẳng hạn như trả lời truy vấn của người dùng hoặc hoàn thành một tác vụ. Ví dụ về cách tạo một tác vụ liên quan đến nhiều agent làm việc cùng nhau để phân tích dữ liệu bằng AutoGen đã được cung cấp.
• Học hỏi theo Thời gian Thực: Các framework tiên tiến cung cấp khả năng hiểu và thích ứng theo ngữ cảnh trong thời gian thực. Các nhóm có thể triển khai các vòng phản hồi, nơi các agent học hỏi từ các tương tác và điều chỉnh hành vi của chúng một cách linh hoạt, dẫn đến việc cải thiện và tinh chỉnh khả năng liên tục. Các agent có thể phân tích phản hồi của người dùng, dữ liệu môi trường và kết quả tác vụ để cập nhật cơ sở kiến thức, điều chỉnh thuật toán ra quyết định và cải thiện hiệu suất theo thời gian.

Sự khác biệt giữa các framework AutoGen, Semantic Kernel và Azure AI Agent Service là gì?

Có nhiều cách để so sánh các framework này, nhưng hãy xem xét một số khác biệt chính về thiết kế, khả năng và trường hợp sử dụng mục tiêu.

AutoGen

AutoGen là một framework mã nguồn mở được phát triển bởi Phòng thí nghiệm AI Frontiers của Microsoft Research. Nó tập trung vào các ứng dụng agentic hướng sự kiện, phân tán, cho phép sử dụng nhiều LLM và SLM, công cụ và các mẫu thiết kế đa agent tiên tiến.

AutoGen được xây dựng dựa trên khái niệm cốt lõi về agent, là các thực thể tự chủ có thể nhận thức môi trường của chúng, đưa ra quyết định và hành động để đạt được các mục tiêu cụ thể. Các agent giao tiếp thông qua các thông điệp bất đồng bộ, cho phép chúng làm việc độc lập và song song, nâng cao khả năng mở rộng và tính phản hồi của hệ thống. Các agent dựa trên mô hình actor.

Các khái niệm cốt lõi quan trọng của AutoGen:

• Agents: Một agent là một thực thể phần mềm:
  • Giao tiếp thông qua các thông điệp, các thông điệp này có thể đồng bộ hoặc bất đồng bộ.
  • Duy trì trạng thái riêng, có thể được sửa đổi bởi các thông điệp đến.
  • Thực hiện các hành động để đáp ứng các thông điệp nhận được hoặc các thay đổi trong trạng thái của nó. Các hành động này có thể sửa đổi trạng thái của agent và tạo ra các hiệu ứng bên ngoài, chẳng hạn như cập nhật nhật ký tin nhắn, gửi tin nhắn mới, thực thi mã hoặc thực hiện các lệnh gọi API.
• Multi agents: AutoGen hỗ trợ việc tạo ra nhiều agent có thể làm việc cùng nhau để đạt được các nhiệm vụ phức tạp. Các agent có thể giao tiếp, chia sẻ thông tin và phối hợp hành động để giải quyết vấn đề hiệu quả hơn.
• Agent Runtime: Framework cung cấp một môi trường runtime, cho phép giao tiếp giữa các agent, quản lý danh tính và vòng đời của chúng, đồng thời thực thi các ranh giới bảo mật và quyền riêng tư. Có hai runtime đáng chú ý:
  • Stand-alone runtime: Phù hợp cho các ứng dụng đơn quy trình, nơi tất cả các agent được triển khai bằng cùng một ngôn ngữ lập trình và chạy trong cùng một quy trình.
  • Distributed agent runtime: Phù hợp cho các ứng dụng đa quy trình, nơi các agent có thể được triển khai bằng các ngôn ngữ lập trình khác nhau và chạy trên các máy khác nhau.

Trường hợp sử dụng: Tự động hóa việc tạo mã, các tác vụ phân tích dữ liệu và xây dựng các agent tùy chỉnh cho các chức năng lập kế hoạch và nghiên cứu. AutoGen đặc biệt phù hợp cho việc thử nghiệm và tạo mẫu các hệ thống đa agent phức tạp.

Semantic Kernel + Agent Framework

Semantic Kernel là một SDK Điều phối AI sẵn sàng cho doanh nghiệp. Nó bao gồm các trình kết nối AI và bộ nhớ, cùng với một Agent Framework. Nó tập trung vào việc hiểu và tạo ra nội dung văn bản giống con người.

Các thành phần cốt lõi:

• AI Connectors: Giao diện với các dịch vụ AI và nguồn dữ liệu bên ngoài để sử dụng trong cả Python và C#.
• Plugins: Đóng gói các chức năng mà một ứng dụng có thể sử dụng. Có cả plugin dựng sẵn và plugin tùy chỉnh bạn có thể tạo. Một khái niệm liên quan là “prompt functions”.
• Native function: Các hàm gốc mà framework có thể gọi trực tiếp để thực hiện tác vụ.
• Memory: Trừu tượng hóa và đơn giản hóa việc quản lý ngữ cảnh cho các ứng dụng AI. Thông tin có thể được lưu trữ trong một vector store.

Trường hợp sử dụng: Hiểu ngôn ngữ tự nhiên, tạo nội dung. Semantic Kernel là một thư viện agent sẵn sàng cho sản xuất để xây dựng các ứng dụng agentic cho doanh nghiệp.

Azure AI Agent Service

Azure AI Agent Service là một dịch vụ mới hơn, được giới thiệu tại Microsoft Ignite 2024. Nó cho phép phát triển và triển khai các AI agent với các mô hình linh hoạt hơn, chẳng hạn như gọi trực tiếp các LLM mã nguồn mở như Llama 3, Mistral và Cohere.

Azure AI Agent Service cung cấp các cơ chế bảo mật doanh nghiệp mạnh mẽ hơn và các phương pháp lưu trữ dữ liệu, khiến nó phù hợp cho các ứng dụng doanh nghiệp. Nó hoạt động ngay lập tức với các framework điều phối đa agent như AutoGen và Semantic Kernel. Dịch vụ này hiện đang ở giai đoạn Public Preview và hỗ trợ Python và C# để xây dựng agent.

Các khái niệm cốt lõi:

• Agent: Trong Azure AI Foundry, một AI Agent hoạt động như một microservice “thông minh” có thể được sử dụng để trả lời câu hỏi (RAG), thực hiện hành động hoặc tự động hóa hoàn toàn quy trình làm việc.
• Thread and messages: Thread đại diện cho một cuộc hội thoại hoặc tương tác giữa một agent và một người dùng.
• Integrates with other AI frameworks: Có thể tương tác với các framework khác như AutoGen và Semantic Kernel.

Trường hợp sử dụng: Được thiết kế cho các ứng dụng doanh nghiệp đòi hỏi khả năng triển khai AI agent an toàn, có khả năng mở rộng và linh hoạt. Nó hỗ trợ tạo mã, gọi công cụ.

Vậy sự khác biệt giữa các framework này là gì?

• AutoGen: Là một framework thử nghiệm tập trung vào nghiên cứu tiên tiến về hệ thống đa agent. Đây là nơi tốt nhất để thử nghiệm và tạo mẫu các hệ thống đa agent phức tạp.
• Semantic Kernel: Là một thư viện agent sẵn sàng cho sản xuất để xây dựng các ứng dụng agentic cho doanh nghiệp. Tập trung vào các ứng dụng agentic hướng sự kiện, phân tán, cho phép sử dụng nhiều LLM và SLM, công cụ và các mẫu thiết kế đơn/đa agent.
• Azure AI Agent Service: Là một nền tảng và dịch vụ triển khai trong Azure Foundry cho các agent. Nó cung cấp khả năng kết nối với các dịch vụ được hỗ trợ bởi Azure Found như Azure OpenAI, Azure AI Search, Bing Search và thực thi mã.

Vẫn chưa chắc chắn nên chọn cái nào?

Hãy xem xét một số trường hợp sử dụng phổ biến:

• Hỏi: Tôi đang thử nghiệm, học hỏi và xây dựng các ứng dụng agent proof-of-concept, và tôi muốn có thể xây dựng và thử nghiệm một cách nhanh chóng. Trả lời: AutoGen sẽ là một lựa chọn tốt cho tình huống này, vì nó tập trung vào các ứng dụng agentic hướng sự kiện, phân tán và hỗ trợ các mẫu thiết kế đa agent tiên tiến.
• Hỏi: Điều gì khiến AutoGen trở thành lựa chọn tốt hơn Semantic Kernel và Azure AI Agent Service cho trường hợp sử dụng này? Trả lời: AutoGen được thiết kế đặc biệt cho các ứng dụng agentic hướng sự kiện, phân tán, khiến nó rất phù hợp để tự động hóa việc tạo mã và các tác vụ phân tích dữ liệu. Nó cung cấp các công cụ và khả năng cần thiết để xây dựng các hệ thống đa agent phức tạp một cách hiệu quả.
• Hỏi: Nghe có vẻ như Azure AI Agent Service cũng có thể hoạt động ở đây, nó có các công cụ để tạo mã và hơn thế nữa? Trả lời: Có, Azure AI Agent Service là một dịch vụ nền tảng cho các agent và bổ sung các khả năng tích hợp cho nhiều mô hình, Azure AI Search, Bing Search và Azure Functions. Nó giúp bạn dễ dàng xây dựng các agent của mình trong Foundry Portal và triển khai chúng ở quy mô lớn.
• Hỏi: Tôi vẫn còn bối rối, chỉ cần cho tôi một lựa chọn. Trả lời: Một lựa chọn tuyệt vời là xây dựng ứng dụng của bạn bằng Semantic Kernel trước, sau đó sử dụng Azure AI Agent Service để triển khai agent của bạn. Cách tiếp cận này cho phép bạn dễ dàng duy trì các agent của mình đồng thời tận dụng sức mạnh để xây dựng các hệ thống đa agent trong Semantic Kernel. Ngoài ra, Semantic Kernel có một trình kết nối trong AutoGen, giúp bạn dễ dàng sử dụng cả hai framework cùng nhau.

Tóm tắt sự khác biệt chính trong bảng:

Trường hợp sử dụng lý tưởng cho từng framework là gì?

Như đã đề cập ở trên, AutoGen lý tưởng cho việc thử nghiệm và xây dựng các hệ thống đa agent phức tạp. Semantic Kernel phù hợp cho việc xây dựng các ứng dụng doanh nghiệp tập trung vào xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tạo nội dung. Azure AI Agent Service là lựa chọn tốt nhất cho việc triển khai và quản lý các agent ở quy mô doanh nghiệp, đặc biệt khi tích hợp sâu với hệ sinh thái Azure là cần thiết.

Tôi có thể tích hợp trực tiếp các công cụ hiện có trong hệ sinh thái Azure của mình hay cần các giải pháp độc lập?

Câu trả lời là có, bạn có thể tích hợp trực tiếp các công cụ hiện có trong hệ sinh thái Azure của mình, đặc biệt là với Azure AI Agent Service, vì nó được xây dựng để hoạt động liền mạch với các dịch vụ Azure khác. Ví dụ, bạn có thể tích hợp Bing, Azure AI Search và Azure Functions. Ngoài ra còn có sự tích hợp sâu với Azure AI Foundry.

Đối với AutoGen và Semantic Kernel, bạn cũng có thể tích hợp với các dịch vụ Azure, nhưng có thể yêu cầu bạn gọi các dịch vụ Azure từ mã của mình. Một cách khác để tích hợp là sử dụng Azure SDK để tương tác với các dịch vụ Azure từ các agent của bạn. Ngoài ra, như đã đề cập, bạn có thể sử dụng Azure AI Agent Service làm trình điều phối cho các agent được xây dựng bằng AutoGen hoặc Semantic Kernel, điều này sẽ giúp bạn dễ dàng truy cập vào hệ sinh thái Azure.

Tài liệu tham khảo

• Azure Agent Service
• Semantic Kernel and AutoGen
• Semantic Kernel Python Agent Framework
• Semantic Kernel .Net Agent Framework
• Azure AI Agent service
• Using Azure AI Agent Service with AutoGen / Semantic Kernel to build a multi-agent’s solution

Nguồn : https://microsoft.github.io/ai-agents-for-beginners/02-explore-agentic-frameworks/