36 ví dụ thực tế về các tác nhân AI

Dù tác nhân AI đã xuất hiện trên các tiêu đề công nghệ toàn cầu, nhưng các ví dụ thực tế về tác nhân AI không phải lúc nào cũng rõ ràng.

Trong bài viết này, tôi sẽ giới thiệu cho bạn các loại tác nhân AI cùng ví dụ minh họa cho từng loại.

Tuy nhiên, hãy nhớ rằng: dù được phân loại như vậy, hầu hết các hệ thống AI tiên tiến đều là sự kết hợp của nhiều loại tác nhân AI khác nhau.

Ví dụ, trong quản lý chuỗi cung ứng AI, họ sẽ sử dụng nhiều loại tác nhân để tối ưu hóa hậu cần, quản lý kho, dự trữ và giao hàng. Xe tự lái cũng vậy – kết hợp các tác nhân dựa trên tiện ích, tác nhân dựa trên mục tiêu, tác nhân phản xạ dựa trên mô hình và tác nhân học tập để xử lý một quy trình phức tạp.

‍

Nhưng để bắt đầu với những nguyên lý cơ bản, hãy cùng tìm hiểu từng loại AI tác nhân được thiết kế để làm gì, kèm theo một số ví dụ về cách chúng đã xuất hiện trong thực tế.

Ngay cả khi bạn không sở hữu xe tự lái hoặc làm việc trong kho hàng có AI hỗ trợ, có lẽ bạn cũng đã từng tương tác với các bot doanh nghiệp tác nhân như:

• Tác nhân AI thương mại điện tử giúp đặt hàng, cập nhật vận chuyển và đề xuất sản phẩm cá nhân hóa cho người dùng.
• Chatbot hỗ trợ khách hàng trả lời các câu hỏi thường gặp, xử lý hoàn tiền và hỗ trợ kỹ thuật (như ví dụ này từ Ruby Labs).
• Tác nhân tạo khách hàng tiềm năng trò chuyện, đánh giá khách hàng và đặt lịch hẹn (như ví dụ này từ Waiver Consulting Group).
• Chatbot bán hàng và các chức năng tiếp thị, như tạo khách hàng tiềm năng bằng AI hoặc các cách khác để ứng dụng AI trong bán hàng.

Tuy nhiên, không phải tất cả tác nhân AI đều do các chuyên gia kỹ thuật xây dựng. Thực tế, với các nền tảng xây dựng AI mới, việc thiết kế và triển khai tác nhân AI tùy chỉnh của riêng bạn khá dễ dàng.

Nếu bạn quan tâm đến xây dựng tác nhân AI của riêng mình, hãy thử ngay hôm nay với hướng dẫn xây dựng tác nhân AI của chúng tôi.

Bây giờ, hãy cùng khám phá 9 loại tác nhân AI và 36 ví dụ thực tế về chúng.

1. Tác nhân dựa trên tiện ích

Khác với các tác nhân đơn giản chỉ phản ứng với môi trường, tác nhân dựa trên tiện ích sẽ đánh giá các hành động tiềm năng dựa trên lợi ích kỳ vọng. Chúng sẽ dự đoán mức độ hữu ích hoặc có lợi của từng lựa chọn đối với mục tiêu đã đặt ra.

Tác nhân dựa trên tiện ích vượt trội trong các môi trường ra quyết định phức tạp với nhiều kết quả có thể xảy ra – như cân nhắc các rủi ro khác nhau để đưa ra quyết định đầu tư, hoặc cân nhắc tác dụng phụ của các phương án điều trị.

Hàm tiện ích của các tác nhân thông minh này là một biểu diễn toán học cho sở thích của chúng. Hàm tiện ích này ánh xạ với thế giới xung quanh, quyết định và xếp hạng lựa chọn nào là tối ưu nhất. Sau đó, tác nhân tiện ích sẽ chọn hành động tối ưu.

Vì chúng có thể xử lý lượng lớn dữ liệu, chúng rất hữu ích trong bất kỳ lĩnh vực nào liên quan đến việc ra quyết định quan trọng.

Giao dịch tài chính

Tác nhân dựa trên tiện ích rất phù hợp với thị trường chứng khoán và tiền mã hóa – chúng có thể mua hoặc bán dựa trên các thuật toán nhằm tối đa hóa lợi nhuận hoặc giảm thiểu thua lỗ. Loại hàm tiện ích này có thể tính đến cả dữ liệu lịch sử lẫn dữ liệu thị trường thời gian thực.

Hệ thống định giá động

Bạn đã từng trả thêm tiền cho Uber hoặc Lyft khi trời mưa chưa? Đó chính là tác động của một tác nhân dựa trên tiện ích – chúng có thể điều chỉnh giá theo thời gian thực cho các chuyến bay, khách sạn hoặc dịch vụ đi chung xe, dựa trên nhu cầu, đối thủ cạnh tranh hoặc thời điểm đặt chỗ.

Bộ điều khiển lưới điện thông minh

Các loại tác nhân thông minh này chính là yếu tố 'thông minh' trong lưới điện thông minh: chính các tác nhân dựa trên tiện ích kiểm soát việc phân phối và lưu trữ điện năng.

Chúng tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên dựa trên dự báo nhu cầu và giá năng lượng để nâng cao hiệu quả và giảm chi phí.

Gợi ý nội dung cá nhân hóa

Bạn vừa xem xong một bộ phim và Netflix đề xuất thêm 3 phim tương tự.

Các dịch vụ phát trực tuyến như Netflix và Spotify sử dụng tác nhân dựa trên tiện ích để gợi ý nội dung tương tự cho người dùng. Tiện ích được tối ưu ở đây là xác suất bạn sẽ nhấp vào nội dung đó.

2. Tác nhân dựa trên mục tiêu

Tác nhân AI dựa trên mục tiêu – đúng như tên gọi – được thiết kế để đạt được các mục tiêu cụ thể bằng trí tuệ nhân tạo.

Thay vì chỉ phản ứng với kích thích, các tác nhân hợp lý này có thể cân nhắc hậu quả tương lai của hành động, từ đó đưa ra quyết định chiến lược để đạt được mục tiêu.

Khác với tác nhân phản xạ đơn giản, vốn chỉ phản ứng trực tiếp với kích thích dựa trên các quy tắc điều kiện-hành động, tác nhân dựa trên mục tiêu sẽ đánh giá và lên kế hoạch hành động để hoàn thành mục tiêu.

Điểm khác biệt của chúng so với các loại tác nhân thông minh khác là khả năng kết hợp tầm nhìn xa và lập kế hoạch chiến lược để hướng tới kết quả cụ thể.

Roomba

Robot hút bụi – như Roomba nổi tiếng – được thiết kế với một mục tiêu cụ thể: làm sạch toàn bộ sàn nhà có thể tiếp cận. Tác nhân dựa trên mục tiêu này có mục tiêu đơn giản, và nó thực hiện rất tốt.

Mọi quyết định của tác nhân dựa trên mục tiêu này (như khi nào xoay hướng) đều nhằm đạt được mục tiêu lớn đó. Việc những chú mèo ngồi trên nó chỉ là một điều thú vị thêm.

Phần mềm quản lý dự án

Dù cũng có thể sử dụng tác nhân dựa trên tiện ích, phần mềm quản lý dự án thường tập trung vào việc hoàn thành mục tiêu dự án cụ thể.

Các tác nhân AI này thường lên lịch công việc và phân bổ nguồn lực để tối ưu hóa nhóm hoàn thành dự án đúng hạn. Tác nhân sẽ đánh giá phương án thành công nhất và thực hiện thay cho nhóm.

AI trong trò chơi điện tử

Trong các trò chơi chiến thuật và nhập vai, các nhân vật AI hoạt động như những tác nhân dựa trên mục tiêu – mục tiêu của họ có thể từ việc bảo vệ một vị trí cho đến đánh bại đối thủ.

Những tác nhân AI này sẽ cân nhắc nhiều chiến lược và nguồn lực – dùng đòn tấn công nào, sử dụng vật phẩm tăng sức mạnh nào – để đạt được mục tiêu.

3. Tác nhân phản xạ dựa trên mô hình

Khi cần thích nghi với thông tin không phải lúc nào cũng nhìn thấy hoặc dự đoán được, tác nhân phản xạ dựa trên mô hình là công cụ phù hợp.

Khác với tác nhân phản xạ đơn giản chỉ phản ứng dựa trên cảm nhận hiện tại, tác nhân phản xạ dựa trên mô hình duy trì trạng thái nội bộ cho phép dự đoán các môi trường chỉ quan sát được một phần. Đây là mô hình nội bộ về phần thế giới liên quan đến nhiệm vụ của chúng.

Mô hình này liên tục được cập nhật với dữ liệu mới từ môi trường, giúp tác nhân AI suy luận về các phần không nhìn thấy và dự đoán điều kiện tương lai.

Chúng đánh giá các kết quả tiềm năng trước khi quyết định, cho phép xử lý các tình huống phức tạp. Điều này đặc biệt hữu ích khi thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, như lái xe trong thành phố hoặc quản lý hệ thống nhà thông minh tự động.

Nhờ vào khả năng kết hợp kiến thức trước đây và dữ liệu thời gian thực, các tác nhân phản xạ dựa trên mô hình có thể tối ưu hóa hiệu suất của mình, bất kể nhiệm vụ là gì. Giống như con người, chúng có thể đưa ra quyết định phù hợp với ngữ cảnh, ngay cả khi điều kiện không thể đoán trước.

Xe tự lái

Mặc dù những chiếc xe này thuộc nhiều loại tác nhân thông minh khác nhau, chúng là ví dụ điển hình cho tác nhân phản xạ dựa trên mô hình.

Những hệ thống phức tạp như giao thông và chuyển động của người đi bộ chính là thách thức mà tác nhân phản xạ dựa trên mô hình được thiết kế để giải quyết.

Mô hình nội bộ của chúng được dùng để đưa ra quyết định thời gian thực trên đường, như phanh khi xe khác vượt đèn đỏ, hoặc giảm tốc nhanh khi xe phía trước cũng làm vậy. Hệ thống bên trong liên tục cập nhật dựa trên các tín hiệu từ môi trường: các xe khác, hoạt động tại vạch qua đường, thời tiết.

Hệ thống tưới tiêu hiện đại

Tác nhân phản xạ dựa trên mô hình là động lực phía sau các hệ thống tưới tiêu hiện đại. Khả năng phản ứng với các phản hồi môi trường bất ngờ của chúng rất phù hợp với các yếu tố như thời tiết và độ ẩm đất.

Mô hình nội bộ của tác nhân AI này đại diện và dự đoán các yếu tố môi trường khác nhau, như độ ẩm đất, điều kiện thời tiết và nhu cầu nước của cây trồng.

Những tác nhân này liên tục thu thập dữ liệu từ các cảm biến trên cánh đồng, bao gồm thông tin thời gian thực về độ ẩm, nhiệt độ và lượng mưa.

Bằng cách phân tích dữ liệu này, tác nhân phản xạ dựa trên mô hình có thể đưa ra quyết định hợp lý về thời điểm tưới, lượng nước cần cung cấp và khu vực nào của cánh đồng cần chú ý hơn. Khả năng dự đoán này giúp hệ thống tưới tiêu tối ưu hóa việc sử dụng nước, đảm bảo cây trồng nhận đủ nước để phát triển mà không lãng phí.

Hệ thống tự động hóa nhà ở

Mô hình nội bộ ở đây là môi trường của ngôi nhà – các hệ thống này liên tục được cập nhật dữ liệu từ cảm biến và sử dụng thông tin này để đưa ra quyết định.

Nhiệt kế sẽ phát hiện sự thay đổi nhiệt độ và điều chỉnh khi cần thiết. Hoặc hệ thống chiếu sáng có thể phát hiện trời tối bên ngoài và điều chỉnh phù hợp – vì bóng tối này có thể do ban đêm hoặc do cơn giông bất ngờ, nên cần một tác nhân thông minh để vừa dự đoán vừa phản ứng với sự khác biệt.

4. Tác nhân học tập

Tác nhân học tập nổi bật nhờ khả năng thích nghi và cải thiện theo thời gian dựa trên kinh nghiệm của mình.

Khác với các tác nhân AI tĩnh chỉ hoạt động dựa trên các quy tắc hoặc mô hình lập trình sẵn, tác nhân học tập có thể phát triển hành vi và chiến lược của mình. Nhờ yếu tố học tập này, chúng thường được sử dụng trong các môi trường thay đổi.

Phát hiện gian lận

Hệ thống phát hiện gian lận hoạt động bằng cách liên tục thu thập dữ liệu và điều chỉnh để nhận diện các mẫu gian lận hiệu quả hơn. Vì kẻ gian luôn thay đổi thủ đoạn, các tác nhân phát hiện gian lận cũng phải liên tục thích nghi.

Gợi ý nội dung

Các nền tảng như Netflix và Amazon sử dụng hệ thống có tác nhân học tập để cải thiện đề xuất phim, chương trình và sản phẩm.

Ngay cả khi hồ sơ của bạn cho thấy bạn thích phim kinh dị và trinh thám, nếu bạn đột ngột chuyển sang phim tình cảm hài, các đề xuất cũng sẽ thay đổi theo. Giống như chúng ta, nó luôn học hỏi.

Phần mềm nhận diện giọng nói

Các ứng dụng như Google Assistant và Siri sử dụng tác nhân học tập để hiểu rõ hơn những nỗ lực nói chuyện không rõ ràng của chúng ta với chúng.

Nhờ các tác nhân học tập mà những hệ thống này ngày càng hiểu tốt hơn các giọng địa phương và tiếng lóng – để chúng ta có thể hỏi Siri những câu như: “Och, Siri, tìm giúp tôi quán ăn gần nhất được không? Tôi đói quá!”

Nhiệt kế thông minh thích ứng

Ngay cả các nhiệt kế thông minh – như Nest – cũng học từ thói quen của người dùng, như khi nào thường ở nhà hoặc đi vắng, và nhiệt độ ưa thích.

Thông tin này có thể luôn thay đổi, nên nhiệt kế phải có khả năng thích nghi theo thời gian – đây là một ví dụ khác về tác nhân học tập.

5. Tác nhân phân cấp

Tác nhân phân cấp khác với các loại tác nhân AI khác chủ yếu nhờ cách tiếp cận có cấu trúc, nhiều tầng đối với vấn đề.

Tác nhân phân cấp giống như một cơ cấu tổ chức phức tạp, với các cấp độ ra quyết định khác nhau. Các tác nhân khác nhau trong hệ thống sẽ có chuyên môn riêng, giúp xử lý hiệu quả các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước.

Tác nhân phân cấp là một trong những cách triển khai tác nhân AI phức tạp hơn, vì chúng bao gồm nhiều tác nhân AI nhỏ hơn.

Tóm lại: Cấu trúc tác nhân phân cấp tập trung vào quy trình ra quyết định có tổ chức qua nhiều cấp độ trong một hệ thống.

Robot sản xuất

Trong các hệ thống sản xuất tiên tiến, tác nhân phân cấp điều phối dây chuyền sản xuất.

Tác nhân cấp cao lên kế hoạch và phân bổ nhiệm vụ cho toàn hệ thống, trong khi tác nhân cấp thấp điều khiển các máy móc cụ thể như cánh tay robot để lắp ráp.

Các tác nhân này có thể giao tiếp với nhau để đảm bảo quy trình sản xuất diễn ra suôn sẻ – đó là minh chứng cho việc ra quyết định đa tầng.

Hệ thống kiểm soát không lưu

Những hệ thống này sử dụng tác nhân phân cấp để quản lý luồng không lưu an toàn và hiệu quả. Vì nhiệm vụ này rất phức tạp và bao gồm nhiều chức năng, nên cần có hệ thống tác nhân phân cấp để thực hiện đúng.

Tác nhân cấp cao quản lý không lưu ở phạm vi khu vực rộng, còn tác nhân cấp thấp tập trung vào các nhiệm vụ cụ thể như cất cánh, hạ cánh và di chuyển trên sân bay riêng lẻ.

Robot kho tự động

Tác nhân phân cấp là thành phần quản lý hàng tồn kho và xử lý kiện hàng trong các kho được tăng cường bằng máy học.

Tác nhân cấp cao tối ưu hóa bố trí kho và phân phối hàng tồn, còn tác nhân cấp thấp vận hành các xe nâng robot và máy phân loại để thực hiện các nhiệm vụ di chuyển, sắp xếp hàng hóa.

6. Tác nhân robot

Đây chính xác là hình ảnh chúng ta thường nghĩ đến khi nhắc đến tác nhân thông minh: tác nhân robot.

Với yếu tố thực thi, tác nhân robot là đại diện tiêu biểu của các tác nhân trí tuệ nhân tạo. Những tác nhân thông minh này hoạt động trong môi trường vật lý, thay vì chỉ tồn tại dưới dạng phần mềm.

Những hiện thân vật lý của tác nhân AI này thường được trang bị cảm biến như camera hoặc cảm biến chạm. Loại tác nhân AI này đặc biệt hữu ích trong các nhiệm vụ nguy hiểm hoặc lặp đi lặp lại – sử dụng tác nhân trí tuệ nhân tạo sẽ hiệu quả và tiết kiệm hơn so với con người.

Loại tác nhân AI này thường được kết hợp với các loại trí tuệ nhân tạo khác, để có thể thực hiện các nhiệm vụ tiện ích hoặc mục tiêu, đôi khi trong hệ thống đa tác nhân hoặc hệ thống phân cấp.

Robot dây chuyền lắp ráp

Có rất nhiều robot trên dây chuyền lắp ráp. Những tác nhân AI này thực hiện các nhiệm vụ như hàn, sơn và lắp ráp linh kiện, tất cả đều với độ chính xác và tốc độ cao.

Vì là tác nhân thông minh, chúng có thể tối ưu hóa thời gian sản xuất trong khi vẫn duy trì tiêu chuẩn hiệu suất cố định.

Robot phẫu thuật

Phẫu thuật vừa đòi hỏi độ chính xác vừa có tính rủi ro cao, rất phù hợp cho tác nhân AI.

Tác nhân robot như hệ thống phẫu thuật da Vinci hỗ trợ bác sĩ phẫu thuật thực hiện các thủ thuật chính xác và xâm lấn tối thiểu. Những tác nhân AI này không tự động phẫu thuật, mà mở rộng khả năng của bác sĩ.

Robot nông nghiệp

Robot thường được sử dụng trong chu trình nông nghiệp, từ gieo hạt, thu hoạch đến giám sát điều kiện đồng ruộng.

Những tác nhân AI này giúp tăng năng suất, vì máy móc có thể gieo 10.000 hạt cà rốt dễ dàng hơn nhiều so với con người.

Robot dịch vụ

Robot dịch vụ nổi tiếng nhất – đúng vậy, đó là WALL-E. Một ví dụ khác là các robot phục vụ trong nhà hàng, mang các món sushi không giới hạn đến tận bàn cho bạn.

Chúng ta sử dụng robot dịch vụ ở khắp nơi: robot hút bụi, robot cung cấp thông tin cho khách tại khách sạn, và robot giao hàng cho khách tại nhiều loại cơ sở khác nhau.

7. Trợ lý ảo

Trợ lý ảo được vận hành bởi xử lý ngôn ngữ tự nhiên và trí tuệ nhân tạo – và có lẽ đây là ví dụ quen thuộc nhất về tác nhân AI đối với công chúng.

Những trợ lý cá nhân thông minh này hiểu và xử lý ngôn ngữ con người (bằng xử lý ngôn ngữ tự nhiên) để thực hiện các tác vụ như đặt nhắc nhở và quản lý email.

Loại tác nhân AI này còn có khả năng học hỏi: chúng có thể học từ các tương tác với người dùng, trở nên cá nhân hóa và hiệu quả hơn theo thời gian.

Siri

Là một trong những trợ lý ảo phổ biến đầu tiên, Siri được tích hợp trong hầu hết các thiết bị của Apple, bao gồm iPhone, iPad, Mac và Apple Watch.

Siri hỗ trợ nhiều tác vụ khác nhau như gọi điện, nhắn tin, đặt nhắc nhở, chỉ đường và trả lời các câu hỏi kiến thức chung.

Alexa

Có mặt trên các thiết bị Amazon Echo và nhiều sản phẩm hỗ trợ Alexa khác, trợ lý ảo này phát nhạc, điều khiển thiết bị nhà thông minh, lập danh sách mua sắm và cập nhật tin tức. Và đã khiến cái tên 'Alexa' trở nên không còn được ưa chuộng cho con người.

Google Assistant

Bạn biết chương trình tác nhân này từ điện thoại Android và các thiết bị Google Home. Google Assistant nổi bật trong việc tìm kiếm thông tin trên web, lên lịch sự kiện, quản lý thiết bị nhà thông minh và hỗ trợ dịch thuật theo thời gian thực.

Sự tích hợp sâu với các dịch vụ của Google khiến nó đặc biệt mạnh mẽ cho các tác vụ liên quan đến bản đồ, YouTube và chức năng tìm kiếm.

8. Hệ thống đa tác nhân

Điểm đặc biệt của hệ thống đa tác nhân nằm ở sự đa dạng và phong phú trong các tương tác giữa chúng.

Các tác nhân trong hệ thống này thường rất đa dạng, từ một tác nhân phần mềm đơn giản lọc dữ liệu cho đến các thực thể phức tạp quản lý các chức năng quan trọng trong lưới điện thông minh hoặc mạng lưới giao thông.

Mỗi tác nhân hoạt động bán tự động nhưng được thiết kế để tương tác với các tác nhân khác, tạo thành một hệ sinh thái động nơi hành vi tập thể xuất hiện từ các hành động cá nhân. Với loại chương trình tác nhân này, hợp tác là yếu tố then chốt.

Hệ thống quản lý giao thông

Bạn có thể bắt gặp các tác nhân thông minh này trong quản lý giao thông, nơi nhiều tác nhân đại diện cho các tín hiệu giao thông, camera giám sát và hệ thống thông tin khác nhau.

Các tác nhân AI này phối hợp để tối ưu hóa luồng giao thông, giảm ùn tắc và phản ứng với các tình huống thực tế như tai nạn hoặc sửa chữa đường. Mỗi tác nhân xử lý dữ liệu tại khu vực của mình và giao tiếp với các tác nhân khác để điều chỉnh tín hiệu giao thông phù hợp – vì vậy làm việc nhóm là điều bắt buộc.

Lưới điện thông minh cho quản lý năng lượng

Lưới điện thông minh cũng bao gồm nhiều tác nhân AI, mỗi tác nhân kiểm soát một khía cạnh khác nhau của việc phân phối điện, từ nhà máy phát điện đến từng công tơ thông minh trong các hộ gia đình.

Các tác nhân AI này phối hợp để cân bằng hiệu quả cung và cầu năng lượng, tích hợp các nguồn năng lượng tái tạo và duy trì sự ổn định của lưới điện.

Sự phối hợp của hệ thống đa tác nhân đảm bảo phân phối năng lượng tối ưu và hiệu quả chi phí trên toàn mạng lưới.

Chuỗi cung ứng và logistics

Trong quản lý chuỗi cung ứng, các tác nhân đại diện cho nhiều bên liên quan như nhà cung cấp, nhà sản xuất, nhà phân phối và nhà bán lẻ. Các tác nhân này phối hợp để tối ưu hóa quy trình chuỗi cung ứng, từ mua hàng đến giao hàng, đảm bảo hiệu quả và giảm chi phí.

Robot bầy đàn tự động

Đôi khi trong các nhiệm vụ thám hiểm hoặc cứu hộ, các bầy robot được triển khai.

Mỗi robot tác nhân hoạt động bán độc lập nhưng phối hợp với các tác nhân AI khác để bao phủ khu vực rộng lớn hơn, chia sẻ dữ liệu cảm biến hoặc cùng nhau di chuyển vật thể.

Điều này đặc biệt hữu ích trong các môi trường khó khăn – như các tòa nhà bị sập hoặc bề mặt hành tinh – nơi làm việc nhóm giữa một hệ thống AI lớn có thể đạt được nhiều hơn so với các tác nhân AI riêng lẻ.

9. Tác nhân phản xạ đơn giản

Tác nhân phản xạ đơn giản là loại cơ bản nhất. Nó có trí thông minh rất hạn chế và hoạt động dựa trên quy tắc điều kiện – hành động trực tiếp.

Những tác nhân dựa trên quy tắc này không phù hợp với các nhiệm vụ phức tạp. Tuy nhiên, chúng lại rất hiệu quả với các nhiệm vụ cụ thể mà chúng được thiết kế.

Tác nhân phản xạ đơn giản phù hợp với các nhiệm vụ đơn giản trong môi trường dễ dự đoán. Hành động của loại tác nhân này ảnh hưởng đến thế giới xung quanh, nhưng chỉ trong các nhiệm vụ cụ thể.

Nhiệt kế

Là 6 giờ tối vào mùa đông? Tăng nhiệt độ lên. Là 12 giờ trưa vào mùa hè? Tác nhân phản xạ đơn giản này, với trí thông minh hạn chế, sẽ bật điều hòa.

Cửa tự động

Dù mức độ thông minh không cao, cửa tự động thường là ví dụ điển hình của tác nhân phản xạ đơn giản. Tác nhân AI này phát hiện có người trước cửa và tự động mở ra. Đơn giản mà hiệu quả.

Cảm biến khói

Tác nhân AI này hoạt động trên trần bếp nhà bạn. Đúng vậy, nó cũng là một tác nhân phản xạ đơn giản. Khi phát hiện khói, nó sẽ phát ra báo động.

Bộ lọc thư rác cơ bản

Một số tác nhân trong trí tuệ nhân tạo đã hỗ trợ chúng ta hàng ngày suốt nhiều năm. Bộ lọc thư rác email là một trong số đó. Các phiên bản cơ bản không sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên mà chỉ dựa vào từ khóa hoặc độ uy tín của người gửi.

Tự xây dựng tác nhân AI của bạn

Có rất nhiều loại tác nhân AI, một số loại khó xây dựng hơn những loại khác.

Nhưng nếu bạn muốn tạo một chatbot tác nhân – có thể thực hiện các hành động trong hệ thống hàng ngày của bạn, như gửi email và đặt lịch họp – chúng tôi có thể hỗ trợ bạn.

Nền tảng của chúng tôi có giao diện kéo thả dễ sử dụng cho người mới bắt đầu, đồng thời mở rộng không giới hạn cho các nhà phát triển chuyên nghiệp.

Chúng tôi còn có một cộng đồng hơn 20.000 người xây dựng bot luôn sẵn sàng hỗ trợ bạn trong suốt quá trình.

Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Miễn phí.

Câu hỏi thường gặp

Tác nhân AI có ý thức không?

Không, tác nhân AI không có ý thức. Chúng tuân theo các chương trình phần mềm xác định mục tiêu, dù chúng có thể tự động hành động để đạt được kết quả.

Quy trình ra quyết định và hành động của tác nhân AI là gì?

Các loại tác nhân AI khác nhau sẽ quan sát môi trường và hành động theo những cách khác nhau. Một số sử dụng dữ liệu mô hình, số khác dùng cảm biến. Chúng có mục tiêu khác nhau dựa trên lập luận được lập trình sẵn.

Tác nhân dựa trên mô hình là gì?

Tác nhân dựa trên mô hình là cách gọi khác của tác nhân phản xạ dựa trên mô hình, một loại tác nhân AI kết hợp dữ liệu quá khứ và đầu vào hiện tại để xác định hướng hành động tốt nhất.