Google công bố sách trắng dài 76 trang về AI agent

• Google vừa công bố phần thứ hai trong chuỗi Agents Companion, là một sách trắng dài 76 trang dành cho các chuyên gia phát triển hệ thống AI agent tiên tiến.

• Trọng tâm chính là nâng cấp kiến trúc Retrieval-Augmented Generation (RAG) từ dạng tuyến tính sang mô hình Agentic RAG thông minh và thích ứng cao.

• Agentic RAG áp dụng các kỹ thuật mới:

  • Mở rộng truy vấn theo ngữ cảnh: điều chỉnh truy vấn dựa trên tiến trình nhiệm vụ.

  • Phân rã nhiều bước: chia nhỏ truy vấn phức tạp thành chuỗi nhiệm vụ logic.

  • Chọn nguồn thích ứng: linh hoạt chọn kho dữ liệu phù hợp nhất.

  • Xác minh sự thật: agent kiểm định riêng đánh giá độ chính xác trước khi tổng hợp nội dung.

• Framework đánh giá hiệu suất AI agent gồm 3 phần:

  • Đánh giá năng lực: qua các bộ benchmark như AgentBench, PlanBench, BFCL.

  • Phân tích hành trình và công cụ: truy vết chuỗi hành động và đối chiếu với kỳ vọng.

  • Đánh giá đầu ra cuối cùng: kết hợp giữa LLM tự chấm điểm và đánh giá con người.

• Khi hệ thống trở nên phức tạp, sách trắng nhấn mạnh kiến trúc đa agent với các đặc điểm:

  • Lý luận phân mảnh: phân chia nhiệm vụ cho planner, retriever, executor, validator.

  • Chống lỗi tốt: chuyển giao tác vụ giữa các agent và kiểm tra chéo.

  • Dễ mở rộng: agent chuyên biệt có thể scale hoặc thay thế độc lập.

• Ứng dụng thực tế:

  • Google AgentSpace: nền tảng quản lý và điều phối agent với bảo mật doanh nghiệp.

  • NotebookLM Enterprise: trợ lý nghiên cứu cho tóm tắt ngữ cảnh, tương tác đa phương tiện và xử lý âm thanh.

• Trong lĩnh vực ô tô, Google trình bày hệ thống multi-agent gồm:

  • Agent điều hướng, nhắn tin, điều khiển media, hỗ trợ người dùng.

  • Thiết kế theo mô hình kim cương, peer-to-peer handoff, collaborative synthesis và adaptive looping.

  • Cân bằng giữa xử lý nhanh tại thiết bị (ví dụ: điều chỉnh nhiệt độ) và xử lý phức tạp dựa trên cloud (gợi ý nhà hàng).

📌 Google vừa phát hành sách trắng AI agent chuyên sâu, giới thiệu Agentic RAG – mô hình truy xuất linh hoạt, cùng với framework đánh giá ba lớp và ứng dụng thực tế từ doanh nghiệp đến ô tô. Với kiến trúc đa agent, hệ thống có khả năng tự điều chỉnh, phối hợp và kiểm chứng nội dung, mở ra tương lai cho AI từ cốt lõi có thể vận hành trong các môi trường phức tạp và nhạy cảm.

https://www.marktechpost.com/2025/05/06/google-releases-76-page-whitepaper-on-ai-agents-a-deep-technical-dive-into-agentic-rag-evaluation-frameworks-and-real-world-architectures/