Cách Tạo AI Agent Từ Đầu (Hướng Dẫn Từng Bước)

Sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn và công cụ AI linh hoạt đã giúp việc xây dựng các tác nhân AI tùy chỉnh trở nên dễ tiếp cận hơn bao giờ hết. Cho dù bạn muốn một tác nhân giúp tự động hóa các tác vụ, hỗ trợ nghiên cứu, tương tác với người dùng hay cung cấp năng lượng cho các dịch vụ mới — việc bắt đầu từ đầu và thiết kế theo nhu cầu của bạn thường mang lại kết quả linh hoạt và mạnh mẽ nhất. Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ trình bày một quy trình gồm chín bước để xây dựng một tác nhân AI từ đầu — từ việc xác định mục đích đến việc xây dựng giao diện người dùng (UI) hoặc API xung quanh nó.

💡

Bạn muốn có một công cụ kiểm thử API tuyệt vời tạo ra Tài liệu API đẹp mắt?

Bạn muốn có một nền tảng tích hợp, tất cả trong một để Nhóm phát triển của bạn làm việc cùng nhau với năng suất tối đa?

Apidog đáp ứng mọi yêu cầu của bạn và thay thế Postman với mức giá phải chăng hơn nhiều!

nút

Bước 1: Xác định Mục đích và Phạm vi của Tác nhân của bạn

Trước khi viết một dòng mã hoặc lời nhắc nào, bạn phải làm rõ tác nhân của bạn được kỳ vọng làm gì. Điều này có nghĩa là:

Chỉ định nhiệm vụ chính xác mà tác nhân sẽ xử lý (ví dụ: “đánh giá khách hàng tiềm năng bán hàng,” “soạn email tiếp cận,” “tóm tắt phiếu hỗ trợ,” “đề xuất sách dựa trên sở thích người dùng”).
Xác định người dùng mục tiêu — họ là thành viên nội bộ, khách hàng cuối cùng hay các tác nhân khác?
Làm rõ kết quả đầu ra — tác nhân nên tạo ra kết quả gì (ví dụ: một đối tượng JSON, một báo cáo được định dạng, một thư nháp, một quyết định, v.v.).

Ví dụ: Giả sử bạn muốn một tác nhân “trợ lý bán hàng”. Bạn có thể định nghĩa rằng nó sẽ: lấy dữ liệu hồ sơ khách hàng tiềm năng làm đầu vào, nghiên cứu thông tin công khai của khách hàng tiềm năng, đánh giá mức độ phù hợp của khách hàng tiềm năng và xuất ra một email tiếp cận nháp. Với phạm vi được xác định rõ ràng này, mọi thứ khác — từ lời nhắc đến luồng dữ liệu — sẽ dễ lập kế hoạch hơn.

Bước 2: Thiết lập Sơ đồ Đầu vào / Đầu ra Rõ ràng

Khi mục đích đã rõ ràng, hãy thiết kế sơ đồ đầu vào và đầu ra có cấu trúc thay vì để mọi thứ tự do. Điều này mang lại cho tác nhân của bạn một “hợp đồng” ổn định, tương tự như cách API định nghĩa cấu trúc yêu cầu và phản hồi.

Sử dụng các công cụ như Pydantic (trong Python), JSON Schema, hoặc TypeScript interfaces để định nghĩa chính thức đầu vào và đầu ra (điểm này cũng được RDD nhấn mạnh).
Xác định chính xác các trường mà tác nhân mong đợi (với kiểu dữ liệu, bắt buộc so với tùy chọn, ràng buộc giá trị, v.v.).
Đối với đầu ra, không chỉ chỉ định dữ liệu (ví dụ: “email_subject”, “email_body”, “lead_score”) mà còn cả siêu dữ liệu (ví dụ: dấu thời gian, phiên bản mô hình, thời gian xử lý) nếu hữu ích — đặc biệt hữu ích cho việc ghi nhật ký, gỡ lỗi hoặc chuỗi tác nhân.

from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Optional, List

class LeadProfile(BaseModel):
    name: str
    email: Optional[str]
    company: Optional[str]
    description: Optional[str]

class OutreachEmail(BaseModel):
    subject: str
    body: str
    lead_score: float = Field(..., ge=0, le=1)

# Example usage:
lead = LeadProfile(name="Alice Johnson", email="alice@example.com", company="Acme Corp")
print(lead.json())

Ví dụ mã

Cách tiếp cận ưu tiên sơ đồ này đảm bảo tính nhất quán, giúp dễ dàng xác thực đầu ra và đơn giản hóa việc tích hợp với các hệ thống hoặc giao diện người dùng khác.

Bước 3: Viết Hướng dẫn Hệ thống

Với sơ đồ đã có, hãy viết định nghĩa vai trò chi tiết và hướng dẫn hệ thống cho tác nhân của bạn. Về cơ bản, bạn nói với AI: “Bạn là X. Đây là trách nhiệm, ràng buộc, phong cách, giọng điệu và định dạng đầu ra của bạn.”

Định nghĩa các quy tắc hành vi (ví dụ: “luôn trả về JSON khớp với sơ đồ,” “nếu thiếu dữ liệu, phản hồi bằng một đối tượng lỗi,” “hãy lịch sự, súc tích và chuyên nghiệp”).
Sử dụng các mẫu lời nhắc / hướng dẫn nhất quán để giảm sự biến đổi trong phản hồi. Nhiều tác nhân hưởng lợi từ cấu trúc “lời nhắc hệ thống + lời nhắc người dùng + thực thi sơ đồ” ổn định.
Thử các phong cách hướng dẫn khác nhau — một số tác nhân phản hồi tốt hơn với các hướng dẫn rất rõ ràng, trong khi những tác nhân khác lại phản hồi tốt hơn với các hướng dẫn linh hoạt hoặc mang tính hội thoại hơn.

Bạn có thể sử dụng bất kỳ LLM nào hỗ trợ phong cách này — ví dụ: GPT-4, Claude hoặc các mô hình khác. Nhiều nhà phát triển nhúng trực tiếp hướng dẫn hệ thống vào quá trình khởi tạo tác nhân của họ.

Bước 4: Kích hoạt Suy luận & Hành động Bên ngoài

Một tác nhân trở nên mạnh mẽ hơn nhiều khi nó có thể suy luận logic và tương tác với các hệ thống bên ngoài — cơ sở dữ liệu, API, công cụ, tìm kiếm web, thực thi mã, v.v.

Sử dụng các framework như ReAct (Suy luận + Hành động) hoặc các mẫu tương tự: tác nhân suy luận, sau đó chọn một hành động (như gọi API), sau đó quan sát kết quả, sau đó suy luận lại, và cứ thế tiếp tục.
Cung cấp cho tác nhân các chức năng/giao diện công cụ mà nó có thể gọi, với đầu vào và đầu ra được xác định rõ ràng (khớp với sơ đồ), chẳng hạn như “search_web(query)” → trả về kết quả; “send_email(payload)”; “query_database(params)”; v.v.
Đối với các tác vụ như truy xuất dữ liệu, tính toán, thao tác cơ sở dữ liệu, cạo web, xử lý tài liệu — việc kết nối các hành động bên ngoài này làm cho tác nhân có khả năng nhiều hơn là chỉ tạo văn bản.

Bước này biến tác nhân của bạn từ một “trình tạo văn bản thông minh” thành một “tác nhân” thực sự có thể *hành động*, chứ không chỉ “trả lời.”

import openai, os, json

openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

SYSTEM_PROMPT = """
You are a helpful assistant. Use the available tools when needed.
Return output in JSON with keys: {action, action_input} or {final_answer}.
"""

TOOLS = {
    "search": lambda query: f"[search results for: {query}]",
    # add more tools as needed
}

def call_llm(messages):
    resp = openai.chat.completions.create(
        model="gpt-4o",
        messages=messages
    )
    return resp.choices[0].message["content"]

def agent_loop(user_input):
    messages = [{"role":"system","content":SYSTEM_PROMPT},
                {"role":"user","content":user_input}]
    while True:
        reply = call_llm(messages)
        data = json.loads(reply)
        if "action" in data:
            result = TOOLS[data["action"]](data["action_input"])
            messages.append({"role":"assistant","content":reply})
            messages.append({"role":"tool","content":result})
        elif "final_answer" in data:
            return data["final_answer"]

if __name__ == "__main__":
    answer = agent_loop("Find the population of France and compute 10% of it.")
    print(answer)

Ví dụ mã

Bước 5: Điều phối Nhiều Tác nhân (Nếu cần)

Đối với các quy trình làm việc phức tạp — ví dụ: quy trình bán hàng nhiều bước, quy trình phân tích dữ liệu + báo cáo, hoặc quy trình làm việc liên phòng ban — bạn có thể muốn nhiều tác nhân làm việc cùng nhau, mỗi tác nhân có một vai trò được xác định.

Ví dụ: một tác nhân Lập kế hoạch quyết định các bước, một tác nhân Thực thi thực hiện các tác vụ (ví dụ: tìm nạp dữ liệu, tính toán), và một tác nhân Xác minh xem xét kết quả về chất lượng.
Xây dựng logic điều phối (bộ điều phối) để gán tác vụ cho các tác nhân, sắp xếp các hành động, xử lý các phụ thuộc và tổng hợp kết quả.
Sử dụng các framework hoặc thư viện điều phối, hoặc viết logic tùy chỉnh. Thường thì việc coi sự điều phối này như lớp “bộ điều khiển” trong một ứng dụng — truyền tác vụ, kết quả, trạng thái và điều phối các tác nhân — sẽ rất hữu ích.

Điều này làm cho hệ thống của bạn trở nên mô-đun, dễ bảo trì và có khả năng xử lý các tác vụ phức tạp hoặc quy mô lớn.

Bước 6: Thêm Bộ nhớ và Ngữ cảnh

Nhiều tác nhân hữu ích — trợ lý trò chuyện, bot hỗ trợ, tác nhân nghiên cứu, trợ lý cá nhân — cần **ghi nhớ các tương tác trước đó hoặc kiến thức lâu dài theo thời gian**. Không có bộ nhớ, mọi tương tác đều không trạng thái và không ngữ cảnh.

Triển khai **bộ nhớ ngắn hạn** (lịch sử trò chuyện, ngữ cảnh phiên), cho các tác vụ liên quan đến tương tác nhiều lượt.
Triển khai **bộ nhớ dài hạn/cơ sở tri thức** — lưu trữ sự kiện, tùy chọn người dùng, các quyết định trước đây, dữ liệu bên ngoài — thường sử dụng cơ sở dữ liệu vector hoặc các giải pháp lưu trữ khác.
Đối với việc truy xuất bộ nhớ và tạo ngữ cảnh, hãy cân nhắc sử dụng tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG): khi tác nhân cần ngữ cảnh, tìm nạp dữ liệu hoặc tài liệu liên quan trong quá khứ, nhúng chúng vào lời nhắc hiện tại, sau đó tạo sinh.

Bằng cách thêm bộ nhớ, tác nhân của bạn có thể cung cấp tính liên tục, cá nhân hóa và hành vi ngày càng hữu ích.

class ConversationMemory:
    def __init__(self):
        self.history = []

    def add(self, message: str):
        self.history.append(message)
        # Optional: trim if too long

    def get_context(self) -> str:
        return "\n".join(self.history)

mem = ConversationMemory()

def run_conversation(input_text):
    mem.add(f"User: {input_text}")
    # pass context to agent
    # agent generates response...
    response = "..."  # from LLM
    mem.add(f"Agent: {response}")
    return response

# Example usage
run_conversation("Hello, who are you?")
run_conversation("Remember my name is Alice.")

Ví dụ mã

Bước 7: Tích hợp Khả năng Đa phương tiện

Tùy thuộc vào mục đích của tác nhân, bạn có thể muốn hoặc không muốn thêm hỗ trợ cho hình ảnh, giọng nói, video hoặc xử lý tệp/tài liệu (tùy thuộc vào tác nhân AI bạn đang cố gắng tạo, bước này có thể là tùy chọn đối với những người khác, nhưng đối với hầu hết thì nó khá cần thiết).

Đối với giọng nói hoặc âm thanh: tích hợp các công cụ chuyển lời nói thành văn bản / chuyển văn bản thành lời nói (ví dụ: Whisper, các hệ thống ASR/TTS khác).
Đối với hình ảnh / trực quan: kích hoạt tạo hình ảnh hoặc các mô hình có khả năng thị giác (nếu cần), để tác nhân có thể phân tích hình ảnh hoặc tạo ra hình ảnh.
Đối với xử lý tài liệu: phân tích cú pháp PDF, tài liệu Word hoặc các định dạng dữ liệu khác, và để tác nhân đọc hoặc tạo ra đầu ra có cấu trúc.

Hỗ trợ đa phương tiện mở rộng phạm vi các tác vụ mà tác nhân của bạn có thể xử lý — từ tóm tắt tài liệu đến phân tích dựa trên hình ảnh hoặc các tác vụ giao diện người dùng tương tác.

Bước 8: Định dạng và Cung cấp Đầu ra

Đầu ra của tác nhân của bạn phải **có cấu trúc tốt, sạch sẽ và có thể sử dụng được** — cho cả con người và các chương trình hoặc hệ thống khác.

Sử dụng các định dạng đầu ra có cấu trúc (JSON, XML, sơ đồ kiểu) khi đầu ra được sử dụng theo chương trình.
Nếu tác nhân tạo ra báo cáo, nhật ký hoặc tóm tắt dễ đọc — hãy định dạng chúng rõ ràng (Markdown, HTML, PDF, v.v.).
Để gỡ lỗi hoặc kiểm tra nội bộ — bao gồm siêu dữ liệu (dấu thời gian, nhật ký gọi công cụ, mức sử dụng token) như một phần của đầu ra.

Điều này đảm bảo đầu ra đáng tin cậy, có thể phân tích cú pháp và dễ dàng tích hợp vào giao diện người dùng, quy trình hoặc các hệ thống hạ nguồn.

Bước 9: Xây dựng Giao diện Người dùng hoặc Lớp API

Cuối cùng, gói tác nhân AI của bạn trong một **giao diện hoặc API hướng tới người dùng** để nó có thể được sử dụng bởi người khác — cho dù là người dùng nội bộ, khách hàng hay các hệ thống khác.

Các tùy chọn bao gồm:

Một REST API (kiểm thử tất cả các điểm cuối API của bạn với Apidog) hoặc điểm cuối HTTP (ví dụ: sử dụng các framework như FastAPI) để các ứng dụng bên ngoài có thể gọi tác nhân theo chương trình. (thêm ví dụ mã tại Real Python)

Kiểm thử các Điểm cuối API với Apidog — Kiểm thử các Điểm cuối API trong Apidog

Một giao diện trò chuyện đơn giản (web hoặc máy tính để bàn), hoặc giao diện dòng lệnh để người dùng tương tác.
Nhúng vào các ứng dụng hiện có, bot Slack, bảng điều khiển hoặc giao diện người dùng tùy chỉnh.

Bước cuối cùng này biến tác nhân của bạn từ một “dự án” thành một công cụ có thể sử dụng được — thực chất là một sản phẩm mang lại giá trị.

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class AgentRequest(BaseModel):
    prompt: str

class AgentResponse(BaseModel):
    result: str

@app.post("/api/agent", response_model=AgentResponse)
def call_agent(req: AgentRequest):
    response = agent_loop(req.prompt)  # assume agent_loop is defined
    return {"result": response}

Ví dụ mã

Các Câu hỏi Thường Gặp

Q1. Tại sao nên định nghĩa sơ đồ đầu vào/đầu ra có cấu trúc thay vì sử dụng văn bản tự do?
Các sơ đồ có cấu trúc (thông qua Pydantic, JSON Schema, v.v.) cung cấp các đảm bảo — đảm bảo tác nhân nhận được các trường mong đợi và trả về đầu ra có thể dự đoán được, có thể đọc được bằng máy. Điều này làm giảm khả năng dữ liệu bị lỗi, đơn giản hóa việc xác thực và làm cho việc tích hợp với các hệ thống khác trở nên mạnh mẽ hơn nhiều.

Q2. ReAct là gì và tại sao nó hữu ích?
ReAct là viết tắt của “Reasoning + Action” (Suy luận + Hành động). Đây là một mẫu thiết kế mà theo đó một tác nhân luân phiên giữa việc suy nghĩ (suy luận) và thực hiện (gọi một công cụ hoặc thực hiện một hành động), sau đó quan sát kết quả và tiếp tục suy luận khi cần. Điều này cho phép các tác nhân thực hiện logic nhiều bước, gọi các công cụ hoặc API bên ngoài, và dựa các bước tiếp theo vào kết quả — làm cho chúng mạnh mẽ hơn nhiều so với các bot chỉ đơn thuần nhắc và phản hồi một lần.

Q3. Khi nào tôi nên sử dụng nhiều tác nhân thay vì một tác nhân duy nhất?
Sử dụng nhiều tác nhân khi tác vụ phức tạp và liên quan đến các tác vụ con riêng biệt có lợi từ sự chuyên môn hóa — ví dụ như lập kế hoạch, thực thi, xác thực, hoặc các lĩnh vực khác nhau như tìm nạp dữ liệu, suy luận và báo cáo. Các thiết lập đa tác nhân cải thiện tính mô-đun, rõ ràng và mạnh mẽ. (hướng dẫn thực hành tại Empathy First Media)

Q4. Bộ nhớ cải thiện tác nhân như thế nào — và loại bộ nhớ nào là tốt nhất?
Bộ nhớ giúp duy trì tính liên tục — cho phép các tác nhân ghi nhớ các tương tác trước đó, tùy chọn người dùng, các quyết định trong quá khứ hoặc kiến thức tích lũy. Bộ nhớ ngắn hạn (ngữ cảnh phiên) hữu ích cho các cuộc trò chuyện nhiều lượt; bộ nhớ dài hạn (cơ sở dữ liệu vector, kho tài liệu) hỗ trợ truy xuất kiến thức, cá nhân hóa và suy luận theo thời gian. Đối với nhiều ứng dụng, sự kết hợp là lý tưởng.

Q5. Làm thế nào để triển khai một tác nhân AI một cách an toàn — và tránh các vòng lặp vô hạn hoặc hành vi không an toàn?
Trước khi triển khai, hãy thêm các biện pháp an toàn và giám sát: giới hạn số lượng vòng lặp suy luận hoặc gọi công cụ cho mỗi yêu cầu; triển khai ghi nhật ký, xử lý lỗi và các điểm kiểm soát có sự tham gia của con người cho các hành động nhạy cảm; giám sát việc sử dụng, chi phí và hiệu suất; và kiểm thử kỹ lưỡng các trường hợp biên.

Kết luận

Xây dựng một tác nhân AI từ đầu là một nỗ lực đáng giá — và ngày càng dễ tiếp cận. Bằng cách tuân theo một quy trình có cấu trúc — xác định mục đích, thiết kế sơ đồ rõ ràng, viết hướng dẫn chắc chắn, kích hoạt khả năng suy luận và sử dụng công cụ, tùy chọn điều phối nhiều tác nhân, thêm bộ nhớ và ngữ cảnh, định dạng đầu ra chính xác, và hiển thị một giao diện có thể sử dụng được — bạn có thể tạo ra các tác nhân mạnh mẽ, đáng tin cậy, phù hợp với nhu cầu cụ thể của mình.

Bất kể bạn đang xây dựng gì (một trợ lý bán hàng, một công cụ nghiên cứu, một chatbot hay một công cụ tự động hóa), hướng dẫn từng bước này cung cấp cho bạn một bản thiết kế. Với thiết kế chu đáo và kiến trúc tốt, tác nhân AI của bạn có thể phát triển từ một nguyên mẫu thành một công cụ hữu ích, dễ bảo trì và có thể mở rộng.

Nếu bạn đã sẵn sàng xây dựng tác nhân đầu tiên của mình — hãy chọn một mục đích đơn giản, viết sơ đồ của nó và thử. Khi các nguyên tắc cơ bản đã hoạt động, bạn có thể thêm bộ nhớ, công cụ và giao diện, và xem sáng tạo của mình phát triển thành một thứ thực sự mạnh mẽ.

💡

nút