Agentic AI là gì? Tự chủ, Lập kế hoạch và Kiểm soát

Agent AI không có rác kết nối các quy trình làm việc AI hướng tới mục tiêu với dữ liệu web công khai trực tiếp và các hành động trình duyệt.

Agentic AI là gì?

Agentic AI là một lớp hệ thống được hỗ trợ bởi AI được thiết kế để theo đuổi các mục tiêu thông qua các quyết định và hành động nhiều bước thay vì sản xuất một phản hồi thụ động duy nhất. Định nghĩa rất hữu ích vì nó mô tả một công việc quan sát được thay vì một nhãn hiệu tiếp thị. Bạn có thể kiểm tra những gì vào hệ thống, những gì xảy ra biến đổi, những gì ra khỏi nó và các ranh giới nào ngăn cản việc giải thích kết quả quá rộng.

Agentic AI mô tả hành vi và kiến trúc hệ thống, không phải một loại mô hình, tính năng sản phẩm, hoặc cấp độ tự trị cố định. Đơn vị thực tiễn là khả năng có quản lý để lập kế hoạch và hành động qua hơn một bước. Đơn vị này giữ cho phân tích được trung thực: một đầu ra có thể hợp lệ cho các điều kiện đã ghi lại mà không cần phải là phổ quát, vĩnh viễn, hoặc phù hợp với một quyết định khác.

Khái niệm nằm giữa ý định tổ chức, phân loại rủi ro, nhận dạng hệ thống, ủy quyền, chất lượng dữ liệu, và thiết kế công cụ và quy trình làm việc của agent, phối hợp đa agent, tự động hóa hoạt động, nghiên cứu, công việc phần mềm, và hỗ trợ quyết định. Vị trí đó giải thích lý do vì sao các dự án thường chẩn đoán sai thất bại. Một nguồn đầu vào yếu không thể được sửa chữa bởi một thành phần đầu ra tinh vi, và một kết quả trung gian mạnh vẫn có thể bị lạm dụng bởi một quy trình làm việc đã loại bỏ ngữ cảnh của nó.

Câu hỏi khởi đầu hữu ích nhất không phải là “Công cụ nào có danh sách tính năng dài nhất?” mà là “Bằng chứng gì hệ thống này phải trả về, trong những điều kiện nào, để một người hoặc thành phần khác có thể đưa ra quyết định hợp lý?” Khi câu hỏi đó trở nên rõ ràng, ý nghĩa của agentic AI trở nên cụ thể.

Kiến trúc Đằng sau Hành vi agentic

Agentic AI bắt đầu với các mục tiêu, chính sách, quan sát, công cụ có sẵn, trí nhớ bối cảnh, các ràng buộc và phản hồi từ các hành động hoặc đánh giá. Mỗi đầu vào thay đổi vấn đề mà hệ thống đang giải quyết, vì vậy các mặc định nên được ghi lại thay vì để nó vô hình. Ngữ cảnh thiếu không phải là trung lập; nó thầm chọn một phạm vi có thể khác với câu hỏi thực sự của người dùng.

Trong quá trình xử lý, hệ thống phân tích một mục tiêu, chọn bước tiếp theo, gọi một công cụ hoặc ủy thác công việc, kiểm tra kết quả, sửa đổi kế hoạch khi mà các bằng chứng thay đổi, và dừng lại dưới một điều kiện được xác định. Biến đổi nên đủ phân tách để kiểm tra. Nếu một kết quả cuối cùng sai, một người đánh giá cần phân biệt vấn đề nguồn với một vấn đề phân tích, một vấn đề truy xuất hoặc quyết định, và một vấn đề diễn giải đầu ra.

Hệ thống trả về tiến trình nhiệm vụ được thể hiện thông qua các hành động đã xác minh, sản phẩm trung gian, các quyết định, các chuyển giao và một kết quả cuối cùng gắn liền với mục tiêu đã nêu. Một bản ghi sản xuất nên kết hợp các đầu ra đó với các định danh, thông tin nguồn, cấu hình và thời gian khi có liên quan. Nguồn gốc biến một câu trả lời thành bằng chứng có thể được kiểm tra, cập nhật, so sánh hoặc loại bỏ.

Đơn vị đo tự nhiên là một khả năng có quản lý để lập kế hoạch và hành động qua hơn một bước, trong khi kết quả không phải là đồng nghĩa với tất cả AI sinh ra, một lời hứa về phán đoán mức độ con người, hoặc một lý do để loại bỏ sự chấp thuận từ những quyết định quan trọng. Ranh giới này rất quan trọng khi mà một giao diện cao cấp khiến một quan sát có điều kiện trông như là điều đương nhiên. Các hệ thống tốt bảo tồn các điều kiện dưới đó mà một đầu ra đã được sản xuất và phơi bày sự không chắc chắn thay vì che giấu nó.

Hướng dẫn chính củng cố rằng kỷ luật. Chương trình Agentic AI của NIST xác định nguồn liên quan hoặc bề mặt kỹ thuật, Sáng kiến Tiêu chuẩn AI Agent của NIST thêm ngữ cảnh thực hiện hoặc đo lường, và Hồ sơ AI Sinh ra của NIST cung cấp một khung quản lý, tiêu chuẩn, hoặc nghiên cứu. Những tham chiếu này hữu ích vì chúng mô tả cơ chế nền tảng thay vì lặp lại một so sánh sản phẩm.

Chọn mức độ tự chủ phù hợp với rủi ro

AI Chủ động là một lựa chọn trong số các trợ lý theo lượt đơn, quy trình xác định, động cơ quy tắc, tìm kiếm, và quy trình do con người dẫn dắt. Lựa chọn đúng phụ thuộc vào hình dạng của nguồn, nhu cầu về độ mới, chi phí của một kết quả sai, tỷ lệ cập nhật dự kiến, và mức độ bằng chứng mà người đánh giá phải thấy. Một phương pháp xác định đơn giản thường tốt hơn khi các đầu vào và quy tắc ổn định.

Sự kết hợp thường quan trọng hơn sự thay thế. Các nhóm có thể sử dụng trợ lý theo lượt đơn, quy trình xác định, động cơ quy tắc, tìm kiếm, và quy trình do con người dẫn dắt cùng với AI chủ động khi các phần khác nhau của nhiệm vụ cần các đảm bảo khác nhau. Các bộ lọc chính xác có thể thu hẹp tập ứng viên, các phương pháp học có thể xếp hạng các trường hợp mơ hồ, và sự phê duyệt của con người có thể bảo vệ các hành động có hậu quả.

Một kiến trúc hữu ích chỉ định quyền sở hữu tại mọi ranh giới. Ý định tổ chức, phân loại rủi ro, danh tính hệ thống, ủy quyền, chất lượng dữ liệu, và thiết kế công cụ sở hữu các điều kiện trước khi biến đổi cốt lõi. Lớp AI chủ động sở hữu biến đổi được xác định và hồ sơ của nó. Quy trình của đại lý, phối hợp đa đại lý, tự động hóa hoạt động, nghiên cứu, công việc phần mềm, và hỗ trợ quyết định sở hữu cách kết quả ảnh hưởng đến người dùng hoặc hệ thống. Khi quyền sở hữu được thể hiện rõ ràng, các phát hiện đánh giá chỉ ra một giai đoạn có thể sửa chữa.

Các Sử Dụng Thông Thường Biện Minh cho Độ Phức Tạp

AI chủ động kiếm được một vị trí khi nó giảm bớt khoảng cách thông tin hoặc hành động thực tế và khi đầu ra của nó có thể được xem xét. Các sử dụng sau đây minh họa các hình dạng khác nhau của giá trị mà không giả định rằng một cấu hình phù hợp với mọi tổ chức.

Các Chế Độ Thất Bại và Các Tuyến Đường Sai Lầm

Hầu hết các thất bại liên quan đến AI chủ động là thất bại ở ranh giới hơn là hành vi mô hình bí ẩn. Nguồn có thể không đầy đủ, phạm vi có thể là ngầm hiểu, sự biến đổi có thể loại bỏ ngữ cảnh cần thiết, hoặc đầu ra có thể được coi là bằng chứng mạnh mẽ hơn mức độ thực tế của nó. Ghi lại chỉ phản hồi cuối cùng sẽ xóa bỏ thông tin cần thiết để phân biệt các trường hợp đó.

• Đánh đồng nhiều cuộc gọi công cụ với sự tự chủ hữu ích thay vì đo lường xem liệu mỗi hành động có thúc đẩy mục tiêu hay không.
• Cho phép một nhà lập kế hoạch tự cấp quyền mà không có trong phong bì quyền hạn ban đầu.
• Sử dụng bộ nhớ mở mà không có sự giữ lại, sửa chữa, nguồn gốc, hoặc quy tắc kiểm soát truy cập.
• Chỉ kiểm tra các con đường thuận lợi và bỏ lỡ thao tác, mục tiêu mơ hồ, thất bại từng phần, và hành vi dừng không an toàn.

Đừng giải quyết các vấn đề này bằng cách thêm dữ liệu mù quáng. Đầu vào thêm có thể tạo ra tiếng ồn, nhân bản bằng chứng, tăng chi phí, và làm cho việc xem xét khó khăn hơn. Chỉ thêm một nguồn, tham số, mô hình, hoặc công cụ khi một thử nghiệm chứng minh rằng nó sửa chữa một thất bại đã được đặt tên trên các trường hợp đại diện.

An ninh và quyền riêng tư cần cùng một độ cụ thể. Hạn chế quyền xác thực cho hoạt động cần thiết, tách nội dung không đáng tin cậy khỏi hướng dẫn, giảm thiểu dữ liệu duy trì, và xác định ai có thể phê duyệt hoặc đảo ngược các hành động có hậu quả.

Một Danh Sách Kiểm Tra Đánh Giá Thực Tế

Một đánh giá đáng tin cậy bắt đầu trước khi chọn nhà cung cấp. Xây dựng một bộ thử nghiệm nhỏ từ các nhiệm vụ thực tế, bao gồm các trường hợp thông thường và ranh giới khó khăn, và xác định kết quả chấp nhận được bằng ngôn ngữ mà một người đánh giá khác có thể áp dụng. Mục tiêu là đánh giá có thể tái hiện, không phải một buổi trình diễn trông thuyết phục.

1. Viết quyết định trước. Nêu rõ ai tiêu thụ đầu ra, lựa chọn nào mà nó thông tin, và điều gì xảy ra khi hệ thống không chắc chắn.
2. Đóng băng các đầu vào đại diện. Bao gồm các hình dạng nguồn khác nhau, ngôn ngữ, độ dài, điều kiện biên, và phạm vi quyền xuất hiện trong công việc thực tế.
3. Đo lường các giai đoạn trung gian. Kiểm tra chất lượng nguồn, độ chính xác của biến đổi, các trường hợp thiếu, nguồn gốc, và kết quả nhiệm vụ cuối cùng riêng biệt.
4. Kiểm tra các trường hợp tiêu cực. Bao gồm bằng chứng thiếu, các nguồn mâu thuẫn, đầu vào bị thiếu, nội dung không liên quan, và yêu cầu ngoài phạm vi được ủy quyền.
5. Ghi nhận chi phí hoạt động. Đo lường độ trễ, chi phí tính toán hoặc yêu cầu, lưu trữ, bảo trì, thời gian xem xét, và hậu quả của các trường hợp dương tính giả và âm tính giả.
6. Định nghĩa một ranh giới phát hành. Quyết định những lỗi nào ngăn chặn việc ra mắt, những lỗi nào cần xem xét của con người, và những lỗi nào có thể được giám sát sau khi triển khai.

Việc đánh giá nên tiếp tục sau khi ra mắt vì các nguồn thông tin, câu hỏi của người dùng, mô hình, giao diện và quy tắc tổ chức có thể thay đổi. Đường dẫn sản xuất mẫu, xem xét các kết quả tranh chấp, làm mới tập thử nghiệm và bảo tồn thông tin phiên bản để có thể truy vết sự thay đổi. Cải tiến có nghĩa là bằng chứng nhiệm vụ tốt hơn dưới cùng một hoặc những ràng buộc rõ ràng hơn, không chỉ đơn thuần là một số liệu cao hơn trên bảng điều khiển.

Cách Scrapeless Phù hợp với Quy trình làm việc

Đại lý AI Scrapeless kết nối các quy trình làm việc điều khiển bởi mục tiêu với dữ liệu web công khai và các hành động của trình duyệt trực tiếp. Nó thuộc về nơi mà AI điều hành phụ thuộc vào thông tin phải được thu thập từ web công khai hiện tại. Sản phẩm không thay thế định nghĩa, đánh giá, quản trị hoặc logic quyết định hạ nguồn được mô tả ở trên.

Ranh giới tích hợp thực tiễn rất đơn giản: thu thập nguồn công khai đã được phê duyệt thông qua bề mặt Scrapeless thích hợp, bảo tồn URL nguồn và ngữ cảnh thu thập, làm sạch hoặc cấu trúc phản hồi, và chỉ chuyển giao bằng chứng cần thiết vào giai đoạn tiếp theo. Việc phân tách này giữ cho việc truy cập web độc lập với lý luận ứng dụng và làm cho việc kiểm tra lỗi dễ dàng hơn.

Sử dụng tài liệu sản phẩm trong phần Tài liệu tham khảo cuối cùng để xác nhận bề mặt yêu cầu hiện tại trước khi thực hiện. Các khả năng của sản phẩm có thể thay đổi, vì vậy mã, tham số và các tuyên bố định lượng nên đến từ tài liệu trực tiếp và một lần kiểm tra có kiểm soát thay vì từ một ví dụ đã nhớ.

Kết luận

AI điều hành được hiểu tốt nhất như một loại hệ thống được hỗ trợ bởi AI được thiết kế để theo đuổi các mục tiêu thông qua các quyết định và hành động nhiều bước thay vì chỉ tạo ra một phản hồi thụ động đơn lẻ. Giá trị của nó đến từ một đầu vào được định nghĩa rõ ràng, một chuyển đổi có thể kiểm tra, một đầu ra bị giới hạn, và việc đánh giá so với một quyết định thực tế ở hạ nguồn. Giữ nguyên gốc với kết quả, chọn phương pháp đơn giản nhất đáp ứng yêu cầu, và coi sự không chắc chắn hoặc thiếu thẩm quyền như là lý do để dừng lại hoặc thăng cấp.