Hướng dẫn thực tế từ OpenAI giúp các nhóm kỹ thuật xây dựng agent AI từ đầu đến triển khai

• Tài liệu “A Practical Guide to Building Agents” của OpenAI giúp các nhóm kỹ thuật và sản phẩm xây dựng agent AI có khả năng tự động thực hiện toàn bộ quy trình cho người dùng.

• Agent khác với chatbot đơn thuần. Agent là hệ thống LLM có thể tự thực hiện các workflow phức tạp, quản lý tiến trình, chọn công cụ phù hợp và xử lý lỗi hoặc tình huống không rõ ràng.

• Khi nào nên xây dựng agent? Khi hệ thống hiện tại dựa quá nhiều vào quy tắc, khó duy trì, hoặc cần xử lý dữ liệu phi cấu trúc như văn bản tự nhiên, ví dụ như xử lý yêu cầu hoàn tiền, đánh giá gian lận, yêu cầu bảo hiểm.

• Cấu trúc cơ bản của một agent gồm:

  1. Model (LLM): dùng để suy luận và ra quyết định.

  2. Tools: các API hoặc chức năng để thực hiện hành động.

  3. Instructions: hướng dẫn chi tiết để điều khiển hành vi agent.

• Lựa chọn model: bắt đầu với mô hình mạnh nhất để xác định ngưỡng hiệu quả, sau đó thay bằng model nhẹ hơn để tối ưu chi phí và độ trễ.

• Công cụ (Tools) chia thành 3 loại:

  • Data: lấy thông tin (truy vấn CRM, đọc PDF).

  • Action: thực thi hành động (gửi email, cập nhật dữ liệu).

  • Orchestration: agent phụ như “Refund agent” hoặc “Writing agent” hoạt động trong mô hình multi-agent.

• Viết hướng dẫn (instructions): nên dùng tài liệu nội bộ hiện có (FAQ, SOP), chia nhỏ tác vụ, định nghĩa rõ ràng từng hành động và bao gồm các tình huống rẽ nhánh để xử lý ngoại lệ.

• Mô hình orchestration:

  • Single-agent: một agent dùng nhiều công cụ, dễ quản lý.

  • Multi-agent: nhiều agent xử lý riêng biệt, có thể chia làm:

    • Manager pattern: agent trung tâm điều phối agent con qua tool call.

    • Decentralized pattern: các agent chuyển giao tác vụ lẫn nhau.

• Guardrails (bảo vệ): lớp bảo vệ thiết yếu để đảm bảo tính an toàn, riêng tư và nhất quán. Có nhiều loại guardrail:

  • Kiểm tra độ liên quan, phát hiện nguy hiểm (prompt injection, jailbreak), lọc dữ liệu PII, kiểm duyệt nội dung.

  • Thiết lập giới hạn retry, phân loại rủi ro công cụ và yêu cầu giám sát từ con người với tác vụ rủi ro cao.

• Human-in-the-loop: luôn cần có cơ chế để chuyển tiếp đến người thật khi agent thất bại hoặc gặp hành động nguy hiểm (ví dụ: hoàn tiền lớn, hủy đơn hàng).

• Chiến lược triển khai: bắt đầu từ đơn giản, kiểm thử với người dùng thật, theo dõi lỗi, mở rộng dần hệ thống, tránh xây kiến trúc phức tạp quá sớm.

📌 Hướng dẫn này từ OpenAI cung cấp toàn diện kiến thức và công cụ để xây dựng agent AI thực thi quy trình phức tạp. Bắt đầu với một agent đơn, sau đó mở rộng theo mô hình manager hoặc decentralized, kết hợp guardrails bảo mật và cơ chế chuyển giao cho con người. Đây là tài liệu không thể thiếu cho bất kỳ nhóm nào muốn triển khai AI ứng dụng thực tế.

https://cdn.openai.com/business-guides-and-resources/a-practical-guide-to-building-agents.pdf