AI
12 - 04 - 2025
Agent-based system là một mô hình trong đó các agent – những tác tử thông minh – được thiết kế để tự động thực hiện các nhiệm vụ dựa trên mục tiêu đã được xác định trước. Mỗi agent thường được trang bị khả năng lập kế hoạch (planning), bộ nhớ (memory) để ghi nhớ thông tin từ các lần tương tác trước, và đặc biệt là khả năng sử dụng công cụ (tools). Các công cụ này có thể là API, trình duyệt, máy tính, cơ sở dữ liệu, hoặc các module chức năng cụ thể mà agent có thể gọi đến khi cần thiết. Ngoài ra, một số agent còn có khả năng code execution – tức là tự sinh mã nguồn (thường bằng Python) và thực thi để giải quyết bài toán, tính toán hoặc phân tích dữ liệu ngay trong quá trình hoạt động. Phân tích yêu cầu, Gọi tool hoặc viết code để xử lý, Điểm mạnh của agent là khả năng tự định hướng hành động theo chuỗi logic đa bước mà không cần sự giám sát chặt chẽ từ con người. Tuy nhiên, điều này cũng khiến việc kiểm soát và tối ưu hành vi của agent trở nên khó khăn, nhất là khi có nhiều agent cùng hoạt động song song hoặc xử lý các tác vụ trừu tượng, phức tạp. Model Context Protocol (MCP) server là một hệ thống nằm ở phía sau, giúp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như Claude hay GPT có thể làm việc hiệu quả hơn. Thay vì để mô hình AI tự mình truy cập dữ liệu, chạy công cụ hay ghi nhớ toàn bộ cuộc trò chuyện, MCP server sẽ đảm nhận những việc đó. Nó giống như một trợ lý điều phối thông minh, chuyên xử lý các yêu cầu, theo dõi ngữ cảnh cuộc hội thoại và cung cấp đúng công cụ hoặc dữ liệu cần thiết cho mô hình AI sử dụng.
Observation: LLM ghi lại điều đang xảy ra, ví dụ như câu hỏi của người dùng.
