Trong bối cảnh AI agent – những hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng tự động ra quyết định và hành động – đang được ứng dụng mạnh mẽ trong doanh nghiệp, một thách thức kỹ thuật ngày càng nổi bật là khả năng mở rộng và độ tin cậy của các agent này khi triển khai thực tế. Những AI agent dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT thường mang tính ngẫu nhiên: một prompt có thể hoạt động tốt một lần nhưng thất bại ở lần tiếp theo. Điều này khiến việc chuyển từ nguyên mẫu (prototype) sang môi trường sản xuất (production) trở nên khó khăn và tốn kém về kỹ thuật.
.jpeg)
Một giải pháp đáng chú ý được đề xuất gần đây là phân tách hoàn toàn “logic điều phối” và “search/inference” (tìm kiếm và suy luận) trong kiến trúc AI agent. Bài viết gốc từ AI News của tác giả Ryan Daws nhấn mạnh rằng việc tách biệt hai lớp này sẽ giúp giải quyết căn bản vấn đề độ tin cậy và khả năng mở rộng, đồng thời mang tính linh hoạt hơn trong triển khai và tối ưu hoá.
Vấn Đề “Quấn Nhau” Giữa Logic Và Search Trong Thiết Kế Agent
Trong thiết kế agent truyền thống, mã logic điều phối các bước thực hiện nhiệm vụ thường bị “quấn” vào phần xử lý search/suy luận của LLM. Khi phần search không đáng tin cậy hoặc bị sai lệch, toàn bộ workflow có thể bị gãy, và lập trình viên buộc phải viết nhiều vòng lặp kiểm tra, xử lý lỗi, và chiến lược backtrack phức tạp để đảm bảo agent không thất bại hoàn toàn. Việc này vừa làm mã khó đọc, vừa tăng chi phí bảo trì và làm chậm tiến độ phát triển.
Ví dụ: nếu trong logic của một agent, bạn để GNLP (General Natural Language Process – mô hình ngôn ngữ lớn) xử lý phần lớn luồng kiểm soát, thì một thay đổi nhỏ trong chiến lược search (chẳng hạn chuyển từ sampling đơn giản sang beam search) có thể đòi hỏi thay đổi gần như toàn bộ mã. Điều này gây ra technical debt đáng kể.
Tách Biệt Logic Và Search – Ý Tưởng Cốt Lõi
Giải pháp đề xuất là xây dựng kiến trúc nơi logic điều phối (core workflow) được tách rời hoàn toàn khỏi search/inference strategy – hay nói cách khác, để phần thực thi nhiệm vụ của agent (logic) độc lập với các chiến lược gọi LLM hoặc thực hiện thư viện tìm kiếm.
Cách tiếp cận này được triển khai trong khuôn khổ nghiên cứu qua mô hình Probabilistic Angelic Nondeterminism (PAN) và công cụ thực thi ENCOMPASS. Lập trình viên mô tả workflow “trong điều kiện hoàn hảo” bao gồm những bước cần làm, rồi để runtime engine xử lý các phần không chắc chắn – tức là nơi model AI được gọi – theo nhiều chiến lược khác nhau như beam search, backtracking, Monte-Carlo hay các thuật toán khác.
Nhờ vậy:
-
Logic giữ nguyên, dễ đọc, dễ bảo trì: Vì dòng xử lý chính không bị xen kẽ với chiến lược kiểm soát ngẫu nhiên của LLM.
-
Chiến lược tìm kiếm được tối ưu độc lập: Bạn có thể thử nghiệm nhiều thuật toán khác nhau mà không cần sửa đổi logic chính.
-
Khả năng mở rộng tốt hơn: Khi các nhu cầu chính xác, tốc độ phản hồi, và độ phức tạp nhiệm vụ tăng lên, hệ thống có thể lựa chọn chiến lược tìm kiếm phù hợp nhất.
Lợi Ích Khi Ứng Dụng Kiến Trúc Phân Tách
Việc phân tách này mang lại nhiều lợi ích quan trọng trong thực tế:
1. Độ Tin Cậy Cao Hơn
Bởi vì logic không bị phụ thuộc vào đặc tính ngẫu nhiên của LLM, toàn bộ agent hoạt động ổn định hơn ngay cả khi strategy layer thất bại trong một lần gọi model. Điều này đặc biệt cần thiết trong môi trường sản xuất nơi SLA (Service Level Agreement) và chất lượng dịch vụ là tiêu chí then chốt.
2. Tối Ưu Chi Phí và Tài Nguyên
Khi các chiến lược xử lý gọi LLM được tách ra, bạn có thể chọn cấu hình và chiến lược phù hợp với từng ứng dụng cụ thể – ví dụ dùng chiến lược nhẹ cho các tác vụ nội bộ và chiến lược tốn tài nguyên hơn cho nhiệm vụ quan trọng. Điều này giúp tối ưu chi phí inference, vốn là một trong những khoản lớn nhất trong chi phí vận hành AI.
3. Linh Hoạt Khi Thay Đổi Nhu Cầu
Doanh nghiệp có thể cập nhật hoặc thay đổi logic nghiệp vụ mà không ảnh hưởng đến chiến lược inference, hoặc ngược lại. Điều này giúp tiết kiệm thời gian cập nhật và giảm nguy cơ lỗi phát sinh sau mỗi lần cập nhật.
Tương Lai Cho AI Agent Trong Doanh Nghiệp
Kiến trúc phân tách logic và search không chỉ là một kỹ thuật lập trình tinh tế, mà còn phản ánh một xu hướng lớn hơn trong phát triển AI: tránh thiết kế “black-box”, thay vào đó hướng tới các hệ thống “programmable AI” có thể kiểm soát và giám sát được.
Khi các doanh nghiệp tiếp tục áp dụng AI agent vào các quy trình phức tạp như tự động hoá quy trình nội bộ, hỗ trợ khách hàng, hay phân tích dữ liệu lớn, mô hình tách biệt logic và inference sẽ giúp giảm rủi ro, tăng độ tin cậy, và mở rộng quy mô triển khai mà không khiến đội ngũ kỹ thuật “chới với” trước các yêu cầu ngày càng cao.
.jpeg)
Nhận xét
Đăng nhận xét