Trí tuệ nhân tạo (AI) không còn bị giới hạn trong các phòng thí nghiệm nghiên cứu; các tác nhân AI đang trở thành những trợ lý kỹ thuật số tự động và cộng tác viên cung cấp năng lượng cho mọi thứ, từ quy trình làm việc kinh doanh đến các nhiệm vụ nghiên cứu quy mô lớn, có khả năng giao tiếp, phối hợp và hành động với sự can thiệp tối thiểu của con người. Nhưng điều gì đảm bảo các tác nhân AI này giao tiếp hiệu quả, phối hợp các hành động phức tạp và hoạt động trơn tru? Chúng cần các giao thức, các quy tắc chung, các khuôn khổ và ngôn ngữ tiêu chuẩn hóa để trao đổi dữ liệu, đưa ra quyết định và thực hiện các tác vụ.
Nếu các tác nhân AI là bộ não, thì các giao thức là nghi thức xã giao cho phép chúng tương tác mà không gây hỗn loạn. Nói cách khác, chúng là lý do tại sao nhiều tác nhân AI có thể cộng tác để đặt vé máy bay cho bạn, tối ưu hóa chuỗi cung ứng hoặc thậm chí phối hợp trong một trò chơi nhiều người chơi mà không gây cản trở lẫn nhau.
Nếu bạn tò mò về các giao thức đang thúc đẩy làn sóng ứng dụng thông minh tiếp theo, bạn đã đến đúng nơi. Trong bài đăng blog này, chúng tôi sẽ khám phá 10 giao thức tác nhân AI hàng đầu đang được quan tâm vào năm 2025, cách chúng hoạt động và tại sao chúng lại quan trọng. Ngoài ra, chúng tôi sẽ chia sẻ cách Apidog, một công cụ cộng tác và kiểm thử API miễn phí, có thể tăng tốc công việc của bạn với các tác nhân AI, cho dù bạn đang phát triển, kiểm thử hay tích hợp chúng.
Bạn muốn 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!
Dưới đây là tổng quan về các giao thức tác nhân AI hàng đầu mà bạn nên biết vào năm 2025, những gì chúng cung cấp và lý do tại sao chúng nổi bật.
1. Ngôn ngữ giao tiếp tác nhân FIPA (FIPA-ACL)
Hãy bắt đầu với một trong những giao thức kinh điển. Tổ chức Nền tảng cho các Tác nhân Vật lý Thông minh (FIPA) đã tạo ra Ngôn ngữ Giao tiếp Tác nhân FIPA để tiêu chuẩn hóa cách các tác nhân thông minh trao đổi tin nhắn.
FIPA-ACL định nghĩa:
- Các loại tin nhắn (thông báo, yêu cầu, xác nhận, từ chối, v.v.)
- Ngôn ngữ nội dung để diễn đạt thông tin
- Các giao thức tương tác để quản lý hội thoại
Hãy nghĩ về nó như một cuốn sổ tay hướng dẫn giao tiếp lịch sự dành cho các tác nhân AI. Mặc dù đã tồn tại nhiều năm, nó vẫn được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu học thuật và các hệ thống doanh nghiệp.
2. KQML (Ngôn ngữ truy vấn và thao tác tri thức)
Trước khi FIPA-ACL trở nên phổ biến, đã có KQML. Nó được thiết kế cho các hệ thống dựa trên tri thức, cho phép các tác nhân yêu cầu thông tin, chia sẻ tri thức hoặc thực hiện các hành động.
Mặc dù không hiện đại bằng một số giao thức mới hơn, nó đã đặt nền móng quan trọng cho giao tiếp đa tác nhân. Bạn vẫn có thể gặp nó trong các hệ thống AI cũ hoặc các dự án tập trung vào trao đổi tri thức ngữ nghĩa.
3. Các giao thức JADE (Java Agent DEvelopment Framework)
Nếu bạn đã từng làm việc trong lĩnh vực phát triển tác nhân AI dựa trên Java, có lẽ bạn đã nghe nói về JADE. Nó không chỉ là một nền tảng—nó đi kèm với các giao thức giao tiếp tích hợp tuân thủ các tiêu chuẩn FIPA.
Các giao thức của JADE giúp các tác nhân dễ dàng hơn trong việc:
- Đăng ký dịch vụ
- Khám phá các tác nhân khác
- Trao đổi tin nhắn có cấu trúc
Đây là lựa chọn phổ biến trong các dự án học thuật và các hệ thống chứng minh khái niệm.
4. MQTT (Giao thức truyền tải đo từ xa hàng đợi tin nhắn)
Đây là nơi chúng ta kết nối với các tác nhân AI được hỗ trợ bởi IoT. MQTT là một giao thức xuất bản/đăng ký nhẹ, hoàn hảo cho các môi trường băng thông thấp, độ trễ cao.
Tại sao nó quan trọng đối với các tác nhân AI:
- Các thiết bị IoT được hỗ trợ bởi AI (như cảm biến thông minh) sử dụng MQTT để gửi dữ liệu đến các tác nhân xử lý.
- Chi phí thấp của nó có nghĩa là các tác nhân có thể hoạt động trên các thiết bị nhỏ.
Nếu bạn đang xây dựng các tác nhân AI cho nhà thông minh hoặc tự động hóa công nghiệp, MQTT là một giao thức bạn phải biết.
5. HTTP/REST cho API tác nhân AI
Đôi khi, giải pháp đơn giản nhất lại thắng. Nhiều tác nhân AI chỉ sử dụng API RESTful qua HTTP để trao đổi thông tin.
Lợi ích:
- Được hỗ trợ phổ biến
- Dễ dàng kiểm thử và gỡ lỗi (đặc biệt với Apidog)
- Hoạt động tốt cho các tác nhân AI dựa trên web và lưu trữ trên đám mây
Đây là nơi Apidog thực sự tỏa sáng—bạn có thể mô hình hóa các điểm cuối tác nhân AI, gửi yêu cầu kiểm thử và chia sẻ tài liệu API với nhóm của mình.
6. gRPC cho giao tiếp AI hiệu suất cao
Để giao tiếp nhanh hơn, hiệu quả hơn giữa các tác nhân AI, gRPC là một yếu tố thay đổi cuộc chơi. Nó sử dụng Protocol Buffers (Protobuf) để tuần tự hóa, nhanh hơn và nhỏ gọn hơn JSON.
Tại sao các tác nhân AI yêu thích gRPC:
- Hỗ trợ truyền dữ liệu hai chiều
- Tương thích đa ngôn ngữ
- Lý tưởng cho các tác nhân ra quyết định thời gian thực
Ví dụ, hai bot giao dịch AI có thể sử dụng gRPC để truyền dữ liệu thị trường và thực hiện giao dịch trong vòng mili giây.
7. Các giao thức WebSocket cho các cuộc hội thoại AI liên tục
Một số tác nhân AI cần kết nối liên tục—hãy nghĩ đến AI trò chơi nhiều người chơi hoặc trợ lý ảo cộng tác. Đó là lúc WebSockets phát huy tác dụng.
Ưu điểm:
- Giao tiếp thời gian thực, độ trễ thấp
- Hỗ trợ thông báo đẩy (push notifications)
- Giúp các tác nhân đồng bộ trong suốt các tác vụ đang diễn ra
Nếu bạn đang xây dựng một môi trường AI cộng tác, WebSockets khó có thể bị đánh bại.
8. Các giao thức nhắn tin ROS (Hệ điều hành robot)
Khi nói đến các tác nhân AI robot, ROS là vua. Nó không phải là một hệ điều hành theo nghĩa truyền thống—nó là một phần mềm trung gian với giao thức nhắn tin riêng.
Các giao thức ROS xử lý:
- Trao đổi dữ liệu cảm biến
- Lệnh điều khiển động cơ
- Phối hợp đa robot
Từ robot nhà kho đến ô tô tự lái, các tác nhân AI dựa trên ROS có mặt ở khắp mọi nơi.
9. XMPP (Giao thức nhắn tin và trạng thái mở rộng)
Ban đầu được thiết kế cho tin nhắn tức thời, XMPP đã phát triển thành một giao thức giao tiếp đa năng cho các tác nhân AI—đặc biệt trong các mạng chatbot.
Tại sao nó phù hợp:
- Tiêu chuẩn mở
- Gửi tin nhắn thời gian thực
- Nhận biết trạng thái (các tác nhân có thể biết ai đang trực tuyến)
Nó rất phù hợp cho các hệ thống AI phân tán, nơi việc nhận biết các tác nhân đang hoạt động là quan trọng.
10. OPC UA (Kiến trúc hợp nhất truyền thông nền tảng mở)
Trong môi trường công nghiệp, các tác nhân AI thường cần giao tiếp với máy móc, cảm biến và hệ thống điều khiển. Đó là lúc OPC UA phát huy tác dụng.
Các tính năng chính:
- Không phụ thuộc nền tảng
- An toàn và đáng tin cậy
- Mô hình hóa dữ liệu phong phú
Nếu bạn đang làm việc trong lĩnh vực Công nghiệp 4.0 hoặc sản xuất thông minh, OPC UA có thể sẽ là một phần trong bộ công cụ giao tiếp của tác nhân AI của bạn.
Cách các giao thức này hoạt động cùng nhau
Bạn có thể tự hỏi, liệu các dự án tác nhân AI có chỉ chọn một giao thức và gắn bó với nó không? Không phải lúc nào cũng vậy. Trên thực tế, kiến trúc lai rất phổ biến.
Ví dụ:
- MQTT để giao tiếp từ cảm biến đến tác nhân
- gRPC để nhắn tin tốc độ cao giữa các tác nhân
- HTTP/REST để phơi bày API cho các hệ thống bên ngoài
Đây là nơi Apidog giúp thống nhất quá trình phát triển, bất kể giao thức nào, bạn có thể sử dụng nó để thiết kế và kiểm thử các giao diện API kết nối các tác nhân AI của mình.
Thách thức trong thiết kế giao thức tác nhân AI
Ngay cả với tất cả các tiêu chuẩn này, những thách thức vẫn còn:
- Khả năng tương tác giữa các tác nhân sử dụng các giao thức khác nhau
- Bảo mật dữ liệu trao đổi giữa các tác nhân
- Khả năng mở rộng khi số lượng tác nhân tăng lên hàng nghìn
- Độ trễ trong các kịch bản thời gian thực
Các giao thức tương lai sẽ cần giải quyết trực tiếp những vấn đề này.
Sử dụng Apidog để tinh giản quy trình làm việc API tác nhân AI
Phát triển và tích hợp các tác nhân AI với các giao thức này thường liên quan đến việc thiết kế, kiểm thử và lập tài liệu các API phức tạp. Đây là lúc Apidog trở nên vô giá.
- Thiết kế API: Dễ dàng nhập thông số kỹ thuật OpenAPI cho các điểm cuối tác nhân của bạn, xác định mô hình yêu cầu/phản hồi và tạo API giả lập để kiểm thử sớm.
- Kiểm thử tự động: Tạo các bộ kiểm thử để xác thực tương tác của tác nhân trên các môi trường, từ cục bộ đến sản xuất.
- Tài liệu: Tạo các cổng tài liệu tương tác, trang nhã cho các nhóm nội bộ và đối tác bên ngoài.
- Cộng tác: Chia sẻ các dự án API với đồng đội, gán vai trò và bình luận trực tiếp trên các yêu cầu API để có vòng phản hồi nhanh hơn.
Bằng cách áp dụng Apidog, các nhóm làm việc với các giao thức tác nhân AI có thể tự tin tăng tốc chu kỳ phát triển, giảm lỗi và cải thiện khả năng cộng tác.
Lời kết
Các giao thức có thể nghe có vẻ khô khan, nhưng chúng là chất keo vô hình gắn kết các hệ sinh thái tác nhân AI lại với nhau. Các giao thức tác nhân AI là những người hùng thầm lặng cho phép các hệ thống AI tự chủ phối hợp, cộng tác và mang lại giá trị thực tế. Nếu không có chúng, trợ lý thông minh của bạn không thể nói chuyện với bot lịch của bạn, và các robot trong kho của bạn sẽ va vào nhau.
Dù bạn là nhà phát triển, kiến trúc sư hay người đam mê AI, việc hiểu các giao thức này sẽ giúp bạn sẵn sàng xây dựng thế hệ ứng dụng thông minh tiếp theo. 10 giao thức hàng đầu vào năm 2025 phản ánh một hệ sinh thái sôi động đang phát triển nhanh chóng để đáp ứng các nhu cầu đa dạng từ giao tiếp đa tác nhân đến quản lý vòng đời an toàn và tích hợp công cụ LLM.
Cho dù bạn đang làm việc với FIPA-ACL, MQTT, gRPC hay REST API, hãy nhớ rằng thiết kế và kiểm thử giao thức tốt cũng quan trọng như chính logic AI. Và khi nói đến việc kiểm thử, gỡ lỗi và lập tài liệu các điểm cuối API đó, hãy nhớ rằng, để tăng tốc hành trình API của bạn với các giao thức này, Apidog là người bạn đồng hành, nó giúp các tác nhân AI của bạn luôn nói cùng một ngôn ngữ, mọi lúc và làm cho việc phát triển API trở nên thú vị và hiệu quả.