Trong thế giới công nghệ hiện nay, khi nhắc đến 5 Types of AI Agents, chúng ta thường đề cập đến bảng phân loại kinh điển từ lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (dựa trên cuốn sách của Stuart Russell & Peter Norvig).
Mỗi loại đại diện cho một cấp độ thông minh và khả năng ra quyết định từ đơn giản đến phức tạp. Dưới đây là chi tiết về 5 loại này, cách chúng vận hành và ứng dụng thực tế:
1. Simple Reflex Agents (Đại lý phản xạ đơn giản)
Đây là cấp độ cơ bản nhất. Nó hoạt động dựa trên quy tắc "Nếu - Thì" (If-Then rules). Nó chỉ quan tâm đến những gì đang xảy ra ở hiện tại và bỏ qua lịch sử dữ liệu.
- Cách hoạt động: Nhận đầu vào -> Đối chiếu quy tắc -> Hành động.
- Hạn chế: Chỉ hoạt động tốt trong môi trường hoàn toàn ổn định. Nếu môi trường thay đổi một chút, nó sẽ bị lỗi.
- Ứng dụng thực tế: * Máy điều hòa: Nếu nhiệt độ > 25°C -> Bật làm lạnh.
- Cảm biến vòi nước tự động: Nếu thấy tay dưới vòi -> Xả nước.
2. Model-Based Reflex Agents (Đại lý phản xạ dựa trên mô hình)
Loại này thông minh hơn vì nó có "bộ nhớ". Nó lưu trữ một trạng thái nội bộ để hiểu về những phần của thế giới mà nó không nhìn thấy trực tiếp lúc đó.
- Cách hoạt động: Nó theo dõi lịch sử và hiểu cách thế giới vận hành (mô hình). Ngay cả khi thông tin đầu vào bị che khuất, nó vẫn đoán được tình hình dựa trên dữ liệu cũ.
- Ứng dụng thực tế:
- Xe tự lái: Khi một chiếc xe phía trước bị che khuất bởi xe khác, Agent vẫn biết chiếc xe đó tồn tại và đang di chuyển ở hướng đó để tránh va chạm.
3. Goal-Based Agents (Đại lý dựa trên mục tiêu)
Không chỉ phản xạ, loại Agent này hành động để đạt được một mục tiêu cụ thể. Nó biết cân nhắc giữa nhiều lựa chọn để tìm ra con đường dẫn đến mục đích cuối cùng.
- Cách hoạt động: Nó kết hợp thông tin về môi trường với mục tiêu được giao để lập kế hoạch. Nó biết đặt câu hỏi: "Nếu tôi làm việc này, nó có giúp tôi đạt được mục tiêu không?".
- Ứng dụng thực tế:
- Robot lắp đặt pin năng lượng mặt trời: Mục tiêu là lắp xong 20 tấm pin. Nó sẽ tự tính toán thứ tự lắp tấm nào trước, tấm nào sau để tối ưu thời gian.
- Phần mềm tìm đường (Google Maps): Mục tiêu là điểm đến, nó sẽ chọn tuyến đường phù hợp nhất.
4. Utility-Based Agents (Đại lý dựa trên giá trị hữu dụng)
Loại này không chỉ muốn đạt mục tiêu, mà còn muốn đạt mục tiêu một cách "tốt nhất", "nhanh nhất" hoặc "rẻ nhất". Nó sử dụng một thước đo gọi là Utility (Độ hữu dụng).
- Cách hoạt động: Khi có nhiều cách để đạt mục tiêu, nó sẽ so sánh. Ví dụ: Đường đi A nhanh nhưng tốn xăng, đường đi B chậm nhưng tiết kiệm. Agent này sẽ tính toán để chọn phương án tối ưu nhất tùy theo cài đặt của người dùng.
- Ứng dụng thực tế:
- Agent giao dịch chứng khoán: Mục tiêu là mua cổ phiếu, nhưng giá trị hữu dụng là tối đa hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro.
- Hệ thống điều phối điện lưới: Tối ưu hóa việc phân phối điện sao cho chi phí thấp nhất mà không gây quá tải.
5. Learning Agents (Đại lý có khả năng học hỏi)
Đây là loại cao cấp nhất và là xu hướng của AI hiện đại. Nó có khả năng tự học từ những trải nghiệm sai lầm để cải thiện hiệu suất theo thời gian.
- Cấu trúc gồm 4 phần:
- Learning Element: Tự học từ môi trường.
- Performance Element: Thực hiện hành động.
- Critic: Đánh giá xem hành động đó tốt hay xấu.
- Problem Generator: Đề xuất các thử nghiệm mới để học thêm điều mới.
- Ứng dụng thực tế:
- Trợ lý ảo (Siri, Alexa): Càng dùng lâu, nó càng hiểu giọng nói và thói quen của bạn để phục vụ tốt hơn.
- Hệ thống gợi ý của YouTube/TikTok: Học từ những gì bạn xem để đề xuất video bạn thích hơn vào lần sau.
