Multi-Agent System là gì và doanh nghiệp nên dùng khi nào

Multi-Agent System là gì nếu giải thích bằng hình ảnh quen thuộc?

Bạn hãy nghĩ đến một nhóm làm hồ sơ thầu trong công ty. Một người đọc yêu cầu của chủ đầu tư, một người tính giá, một người soạn phần kỹ thuật, và trưởng nhóm là người phân việc rồi ghép các phần lại thành bộ hồ sơ hoàn chỉnh. Không ai trong nhóm làm hết mọi thứ, nhưng cả nhóm cùng chịu trách nhiệm về kết quả cuối cùng.

Hệ thống nhiều agent hoạt động theo đúng tinh thần đó. Một hệ thống thường có 3 thành phần mà bạn dễ dàng nhận ra:

• Các agent chuyên trách là những AI được giao một phần việc hẹp và rõ ràng, chẳng hạn chỉ đọc tài liệu, chỉ tính toán hoặc chỉ soạn văn bản.

• Agent điều phối là AI nhận yêu cầu ban đầu, chia việc cho các agent chuyên trách và tổng hợp kết quả.

• Kênh trao đổi chung là nơi các agent chuyển thông tin cho nhau, để agent sau biết agent trước đã làm gì.

Điều làm nên sự khác biệt của hệ thống này không nằm ở việc từng agent thông minh hơn. Mỗi agent thường dùng cùng một mô hình AI như khi bạn chỉ có 1 agent. Điểm mạnh của hệ thống đến từ việc mỗi agent chỉ phải tập trung vào một việc, với hướng dẫn ngắn gọn và bộ công cụ vừa đủ, nên nó ít bị rối hơn khi công việc trở nên lớn và nhiều bước.

Các AI Agent phối hợp với nhau theo 3 kiểu phổ biến

Sau khi nắm được Multi-Agent System là gì, bạn sẽ thấy các hệ thống này không giống nhau hoàn toàn. Tùy theo tính chất công việc, các agent có thể được sắp xếp theo 3 kiểu dưới đây.

Kiểu nối tiếp như một dây chuyền

Ở kiểu này, agent thứ nhất làm xong phần việc của mình rồi chuyển kết quả cho agent thứ 2, và cứ thế cho đến agent cuối cùng. Bạn có thể hình dung một quy trình xử lý hóa đơn: agent đầu tiên đọc và trích thông tin từ hóa đơn, agent tiếp theo đối chiếu với đơn đặt hàng, còn agent cuối cùng soạn lệnh thanh toán để kế toán duyệt. Kiểu nối tiếp phù hợp với những quy trình mà bước sau luôn cần kết quả của bước trước, và ưu điểm của nó là bạn rất dễ theo dõi việc đang dừng ở khâu nào.

Kiểu có một agent điều phối ở trung tâm

Đây là kiểu được dùng nhiều nhất trong doanh nghiệp. Agent điều phối nhận yêu cầu, tự quyết định cần gọi agent nào và gọi theo thứ tự nào, sau đó gom kết quả lại. Khi một khách hàng gửi yêu cầu vừa hỏi về đơn hàng vừa muốn đổi sản phẩm, agent điều phối sẽ chuyển phần tra đơn cho agent phụ trách đơn hàng và phần đổi trả cho agent phụ trách chính sách. Bạn sẽ thấy kiểu này linh hoạt hơn dây chuyền, vì không phải yêu cầu nào cũng đi qua đủ mọi khâu.

Kiểu làm song song rồi tổng hợp

Có những công việc gồm nhiều phần độc lập với nhau, và khi đó các agent có thể làm cùng lúc để tiết kiệm thời gian. Ví dụ, khi bạn cần một báo cáo marketing hằng tuần, một agent lấy số liệu quảng cáo trên Facebook, một agent lấy số liệu từ Google, một agent lấy dữ liệu bán hàng, rồi agent tổng hợp sẽ ghép 3 phần lại và viết nhận xét. Nếu chỉ có 1 agent làm lần lượt, bạn sẽ phải chờ lâu hơn đáng kể.

Trong thực tế, nhiều hệ thống kết hợp cả 3 kiểu. Điều quan trọng là bạn không cần chọn kiểu phức tạp nhất, mà nên chọn kiểu khớp với cách công việc của bạn đang thật sự diễn ra.

Một yêu cầu báo giá đi qua hệ nhiều agent như thế nào

Để bạn thấy rõ hơn Multi-Agent System là gì trong công việc hằng ngày, chúng ta hãy cùng theo dõi một tình huống giả định tại một công ty phân phối thiết bị văn phòng.

Buổi sáng, công ty nhận được email của một khách hàng doanh nghiệp. Khách cần báo giá 40 bộ bàn ghế và 15 máy in cho văn phòng mới, kèm yêu cầu giao hàng trong 10 ngày và thanh toán sau 30 ngày. Trước đây, một nhân viên kinh doanh sẽ mất gần nửa buổi để đọc yêu cầu, kiểm tra kho, tính giá, hỏi kế toán về điều khoản thanh toán rồi mới soạn được báo giá.

Với hệ nhiều agent, agent điều phối đọc email và nhận ra yêu cầu này gồm 3 phần việc. Nó giao cho agent kho kiểm tra số lượng tồn và thời gian nhập thêm nếu thiếu. Cùng lúc đó, agent giá tính đơn giá theo bảng giá hiện hành và mức chiết khấu dành cho đơn số lượng lớn. Agent chính sách thì kiểm tra xem khách hàng này có đủ điều kiện được thanh toán sau 30 ngày hay không.

Sau khi nhận đủ 3 kết quả, agent điều phối soạn bản báo giá hoàn chỉnh. Trước khi bản báo giá được chuyển đi, một agent kiểm tra sẽ soát lại các con số và đối chiếu với yêu cầu ban đầu của khách. Cuối cùng, bản báo giá được gửi đến trưởng nhóm kinh doanh để duyệt, vì đây là đơn hàng có giá trị lớn và có điều khoản thanh toán đặc biệt.

Bạn có thể thấy con người vẫn giữ quyết định cuối cùng. Hệ thống chỉ giúp rút ngắn phần chuẩn bị từ nửa buổi xuống còn vài phút, và nhân viên kinh doanh có thêm thời gian để chăm sóc khách hàng. Cách phân định việc nào AI được tự làm và việc nào cần người duyệt đã được Naventic trình bày chi tiết trong bài thiết kế quy trình phê duyệt cho AI Agent.

Khi nào doanh nghiệp của bạn cần nhiều AI Agent phối hợp?

Biết Multi-Agent System là gì mới chỉ là bước đầu, vì câu hỏi quan trọng hơn là bạn có thật sự cần đến nó hay không. Không phải doanh nghiệp nào cũng cần một hệ thống như vậy. Nếu công việc bạn muốn tự động hóa chỉ là trả lời khách, đặt lịch hay tra cứu đơn hàng, một agent được thiết kế tốt thường đã đáp ứng đủ. Bạn nên nghĩ đến nhiều agent khi công việc của bạn có một trong những đặc điểm sau.

Trường hợp thứ nhất là khi công việc đi qua nhiều chuyên môn khác nhau. Một hồ sơ vay vốn cần người hiểu về thẩm định tài chính, người hiểu về pháp lý và người hiểu về sản phẩm. Khi bạn dồn cả 3 vai trò vào một agent, phần hướng dẫn sẽ rất dài và agent dễ nhầm lẫn giữa các quy tắc.

Trường hợp thứ 2 là khi bạn cần xử lý khối lượng lớn trong thời gian ngắn. Nếu mỗi ngày công ty bạn nhận 500 hóa đơn hoặc cần tổng hợp dữ liệu từ 6 đến 7 nguồn, việc chia cho nhiều agent làm song song sẽ giúp bạn có kết quả nhanh hơn nhiều.

Trường hợp thứ 3 là khi kết quả cần được kiểm tra độc lập. Với hợp đồng, báo cáo tài chính hay nội dung gửi cho khách hàng lớn, một agent chỉ có nhiệm vụ soát lỗi sẽ phát hiện sai sót tốt hơn so với việc để agent vừa làm vừa tự kiểm tra.

Ngược lại, bạn chưa nên triển khai nếu quy trình hiện tại của bạn còn chưa rõ ràng. Một hệ thống nhiều agent sẽ khuếch đại sự lộn xộn có sẵn chứ không tự sắp xếp lại giúp bạn. Bạn cũng cần tính đến chi phí, vì mỗi agent thêm vào đều làm tăng lượng xử lý của AI. Bạn có thể tham khảo các cách kiểm soát khoản này trong bài tối ưu chi phí vận hành AI Agent.

Bạn cần chuẩn bị gì trước khi triển khai?

Khi đã hiểu Multi-Agent System là gì và thấy nó phù hợp với công việc của mình, bạn nên chuẩn bị 4 điều sau để việc triển khai diễn ra thuận lợi.

Đầu tiên, bạn cần mô tả được từng vai trò bằng lời. Mỗi agent làm việc gì, nhận thông tin từ đâu và trả kết quả cho ai. Nếu bạn có thể vẽ toàn bộ sơ đồ trên một trang giấy, hệ thống của bạn đang ở mức độ phức tạp hợp lý.

Tiếp theo, bạn nên bắt đầu với số lượng nhỏ. Một agent điều phối cùng 2 đến 3 agent chuyên trách là đủ cho giai đoạn đầu. Khi hệ thống đã chạy ổn định, bạn mới nên thêm agent mới, và mỗi lần chỉ thêm 1 agent để dễ theo dõi ảnh hưởng.

Bạn cũng cần có nhật ký ghi lại đường đi của từng yêu cầu. Khi kết quả sai, bạn cần biết lỗi phát sinh ở agent nào thì mới sửa đúng chỗ được. Đây là lý do việc kiểm thử AI Agent trước khi vận hành với hệ nhiều agent cần kỹ hơn, vì bạn phải thử từng agent riêng lẻ lẫn cả hệ thống khi ghép lại.

Cuối cùng, bạn nên chỉ định một người trong công ty chịu trách nhiệm theo dõi hệ thống. Người này không cần biết lập trình, nhưng cần hiểu quy trình nghiệp vụ và xem báo cáo hằng tuần để phát hiện sớm những điểm bất thường.

Câu hỏi thường gặp

Multi-Agent System có thay thế được cả một phòng ban không?

Không. Hệ thống giúp xử lý phần việc lặp lại và phần chuẩn bị, còn những quyết định quan trọng vẫn cần con người. Bạn nên xem nó như một nhóm trợ lý hỗ trợ phòng ban làm việc nhanh hơn.

Doanh nghiệp vừa và nhỏ có dùng được hệ nhiều agent không?

Có, nếu bạn có một quy trình đủ lớn và đủ rõ ràng để chia việc. Tuy vậy, phần lớn doanh nghiệp vừa và nhỏ nên bắt đầu bằng 1 agent, rồi mở rộng khi thấy agent đó bắt đầu quá tải.

Triển khai hệ nhiều agent có mất nhiều thời gian hơn không?

Có. Bạn sẽ cần thêm thời gian để thiết kế vai trò, kết nối các agent và kiểm thử cả hệ thống. Thời gian cụ thể phụ thuộc vào số agent và số phần mềm cần kết nối.