OpenAI hướng dẫn toàn diện và thực tiễn về cách xây dựng hệ thống Agent sử dụng LLM

• Hệ thống Agent là thế hệ mới của phần mềm tự động hóa, sử dụng LLM để thực hiện các quy trình phức tạp thay cho người dùng với độ tự chủ cao.

• Agent có thể tự xử lý workflow, nhận biết khi hoàn tất hoặc khi cần chuyển quyền kiểm soát lại cho người dùng nếu thất bại.

• Một Agent được cấu thành bởi 3 yếu tố chính: mô hình (model), công cụ (tools), và hướng dẫn (instructions).

• Agent nên được sử dụng khi các hệ thống quy tắc truyền thống không còn hiệu quả, đặc biệt là:

  • Các quyết định phức tạp, mang tính phán đoán.

  • Quy trình nhiều quy tắc khó duy trì.

  • Tình huống yêu cầu xử lý dữ liệu phi cấu trúc như văn bản tự nhiên.

• Chọn mô hình phù hợp với độ phức tạp của nhiệm vụ: có thể dùng mô hình lớn để dựng nguyên mẫu, sau đó thử mô hình nhỏ hơn để tối ưu chi phí.

• Công cụ (tools) trong agent gồm ba loại:

  • Data tools: Truy xuất dữ liệu từ hệ thống (CRM, PDF, web).

  • Action tools: Gửi email, cập nhật cơ sở dữ liệu, tạo đơn hàng...

  • Orchestration tools: Một agent này sử dụng một agent khác như một công cụ.

• Hướng dẫn cho agent cần rõ ràng, chi tiết, có xử lý tình huống ngoại lệ và chia nhỏ các bước.

• Orchestration – tổ chức workflow gồm 2 kiểu:

  • Single-agent: Một agent xử lý toàn bộ, sử dụng vòng lặp cho đến khi workflow kết thúc.

  • Multi-agent: Chia nhỏ tác vụ cho nhiều agent chuyên biệt và phối hợp qua 2 mô hình:

    • Manager pattern: Agent trung tâm gọi agent khác làm việc.

    • Decentralized pattern: Agent trao quyền kiểm soát cho nhau ngang hàng.

• Guardrails – hệ thống kiểm soát giúp đảm bảo an toàn:

  • Classifier: Kiểm tra độ an toàn, tính liên quan, phát hiện PII.

  • Moderation: Ngăn chặn phát ngôn độc hại.

  • Tool safeguards: Phân loại rủi ro của công cụ và xử lý phù hợp.

  • Rules-based: Regex, blocklist, giới hạn độ dài…

• Guardrails có thể kích hoạt human-in-the-loop khi:

  • Agent thất bại nhiều lần liên tục.

  • Gặp thao tác nhạy cảm (ví dụ hoàn tiền lớn, thay đổi tài khoản).

• Triển khai agent hiệu quả nên bắt đầu nhỏ, kiểm nghiệm với người dùng thật, dần nâng cấp.

• Tài liệu sử dụng SDK Agents (OpenAI) làm ví dụ minh họa cụ thể cách cấu hình từng thành phần của một agent.

📌 Hướng dẫn trình bày chi tiết cách xây dựng agent AI từ mô hình, công cụ đến orchestration và guardrails. Gợi ý dùng single-agent trước khi mở rộng sang multi-agent. Mỗi bước đều đi kèm hướng dẫn cụ thể bằng Python SDK. Nhấn mạnh vai trò của guardrails và human intervention trong triển khai thực tế, đảm bảo an toàn và hiệu quả hoạt động của agent.

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