Đã đăng vào Thứ Sáu, 3:38 SA 8 phút đọc

Phân tách và phối hợp Agent chuyên môn trong hệ thống AI hiện đại

Trong giai đoạn đầu phát triển chatbot hay hệ thống AI hội thoại, nhiều đội ngũ thường chọn mô hình all-in-one, một Agent duy nhất đảm nhận mọi nhiệm vụ. Tuy nhiên, khi hệ thống mở rộng, mô hình này nhanh chóng bộc lộ nhược điểm: khó bảo trì, xử lý chậm và độ chính xác giảm đáng kể. Giải pháp được các tổ chức công nghệ tiên tiến áp dụng là phân tách và tích hợp nhiều Agent chuyên biệt, mỗi Agent đảm nhận một vai trò nghiệp vụ cụ thể (sales, support, marketing…). Kiến trúc này giúp tăng hiệu quả, mở rộng linh hoạt và tối ưu chi phí vận hành.

Giai đoạn 1 – Xây dựng kho tri thức (Knowledge Base) theo nghiệp vụ

Có thể hình dung hệ thống multi-agent giống như một nhóm kỹ sư: thay vì một “full-stack developer” làm tất cả, ta có backend dev, frontend dev, DevOps mỗi người giỏi một mảng. Trong thế giới AI, đó chính là Sales Agent, Support Agent, Marketing Agent,…

Tại sao phải tách riêng từng kho tri thức (KB)?

Tăng độ chính xác: Một Support Agent chỉ cần dữ liệu về hướng dẫn, bảo hành, chính sách đổi trả; trong khi Sales Agent cần thông tin giá, khuyến mãi, tính năng sản phẩm. Khi phạm vi dữ liệu rõ ràng, việc truy vấn nhanh và chính xác hơn.
Giảm nguy cơ “hallucination”: Khi context của mô hình bị bó hẹp trong phạm vi hợp lý, khả năng tạo ra thông tin sai lệch giảm đáng kể.

Quy trình chuẩn hóa dữ liệu

Thu thập dữ liệu: Tổng hợp nội dung từ website, FAQ, tài liệu nội bộ, cơ sở dữ liệu sản phẩm, transcript cuộc gọi…
Tiền xử lý & Embedding: Làm sạch, chia nhỏ dữ liệu thành các đoạn logic; sau đó chuyển chúng thành vector thông qua model embedding (ví dụ: text-embedding-ada-002 hoặc Sentence-BERT).
Lưu trữ & gắn thẻ (Tagging): Dữ liệu sau khi vector hóa được lưu trong Vector Database (như ChromaDB, Pinecone, Milvus) kèm metadata nhận diện nghiệp vụ.

{"source": "faq_support", "topic": "refund_policy", "agent_type": "support"}
{"source": "product_db", "topic": "specs_iphone15", "agent_type": "sales"}

Nhờ vậy, mỗi Agent chỉ truy vấn dữ liệu đúng với phạm vi của mình, tránh nhiễu chéo giữa các nghiệp vụ.

Giai đoạn 2 – Cơ chế điều phối và định tuyến tác vụ (Orchestrator & Router)

Sau khi có các AI Agent chuyên trách, cần một thành phần trung tâm Orchestrator đảm nhiệm việc “phân luồng” request của người dùng đến đúng Agent.

Hai nhiệm vụ cốt lõi:

Nhận diện ý định (Intent Recognition):

Phân tích câu hỏi người dùng để xác định mục tiêu.

“Sản phẩm này có giá bao nhiêu?” → intent: sales_inquiry
“Tôi không đăng nhập được.” → intent: support_issue

Định tuyến (Task Routing): Khi intent đã xác định, hệ thống sẽ kích hoạt Agent phù hợp.

Quy trình hoạt động ví dụ:

Người dùng hỏi: “Chính sách đổi trả cho đơn hàng #XYZ123 là gì?”
Orchestrator phân loại và xuất kết quả JSON:

{"intent": "support_inquiry", "agent": "Support Agent", "entities": {"order_id": "XYZ123"}}

Hệ thống kích hoạt Support Agent, cung cấp query gốc và thông tin order_id.
Agent xử lý, truy vấn đúng kho dữ liệu “support” và trả lời kết quả.

Nhờ cơ chế này, toàn bộ quy trình trở nên rõ ràng, logic và có thể mở rộng thêm Agent mới mà không cần chỉnh sửa cấu trúc lõi.

Giai đoạn 3 – Thực thi tác vụ thông qua tích hợp API

Một Agent thông minh không chỉ dừng ở việc trả lời câu hỏi nó còn phải thực hiện hành động cụ thể thông qua các API tích hợp với hệ thống doanh nghiệp.

Ví dụ các dạng tác vụ phổ biến:

(a) Agent hỗ trợ Sales – Tạo khách hàng tiềm năng trong CRM

Kịch bản: Khi phát hiện khách hàng quan tâm sản phẩm, Sales Agent sẽ tạo một “lead” mới trong CRM.
Cách triển khai: Agent gọi function create_crm_lead(), một wrapper cho API POST /api/v1/leads của hệ thống CRM (như BizCRM, HubSpot…). Sau khi gọi API thành công, kết quả trả về được gửi lại cho người dùng.

(b) Agent Marketing – Quản lý chiến dịch Email Automation

Nhiệm vụ: Khi người dùng đồng ý nhận thông tin, Marketing Agent tự động thêm họ vào danh sách gửi mail.
Cách thực hiện: Gọi tool add_to_mailing_list() kết nối với nền tảng email marketing như BizMail hoặc SendGrid.

(c) Agent Support – Kiểm tra trạng thái đơn hàng

Nhiệm vụ: Người dùng hỏi về tình trạng đơn #XYZ.
Cách triển khai: Support Agent gọi get_order_status() thực hiện API GET /api/orders/{order_id} để truy vấn dữ liệu nội bộ và phản hồi chính xác.

Như vậy, hệ thống multi-agent không còn là chatbot trả lời thông tin tĩnh, mà trở thành mạng lưới “nhân viên ảo” có khả năng hành động thực tế.

Giai đoạn 4 – Giám sát (Monitoring) và tối ưu liên tục

Triển khai hệ thống nhiều Agent mà không có monitoring chẳng khác gì vận hành “trong bóng tối”. Các chỉ số cần theo dõi gồm:

Truy vết luồng xử lý (Traceability):

Ghi log đầy đủ:

Input người dùng
Intent và Agent được chọn
Dữ liệu mà Agent truy xuất
Các API hoặc function được gọi
Kết quả trả lời cuối cùng

Công cụ phổ biến: LangSmith, Helicone, PromptLayer.

Hiệu suất vận hành (Performance Metrics):

Latency: Độ trễ từng Agent hoặc toàn hệ thống
Token Cost: Chi phí LLM sử dụng
Error Rate: Tỷ lệ lỗi API, parsing, routing

Độ chính xác và mức độ hài lòng:

Routing Accuracy: Orchestrator chọn đúng Agent không?
Answer Quality: Phản hồi có giải quyết được vấn đề?
Tool Usage Accuracy: Agent có gọi đúng API, đúng tham số không?

Cách tối ưu:
Dựa vào dữ liệu monitoring để fine-tune prompt cho Orchestrator.
Cập nhật kho tri thức của các Agent yếu.
Cải thiện tool/function-calling để giảm độ trễ.
Phân tích trace lỗi để vá logic hoặc cập nhật luồng điều phối.

Kết luận

Chuyển từ kiến trúc AI “nguyên khối” sang mô hình multi-agent chuyên môn hóa là bước tiến tự nhiên trong tiến trình phát triển hệ thống AI hiện đại. Cách tiếp cận này không chỉ giúp tăng hiệu năng, giảm chi phí, mà còn biến Agent từ “trợ lý trả lời” thành nhân viên ảo có năng lực hành động có thể tư vấn, hỗ trợ, marketing, và xử lý tác vụ doanh nghiệp theo đúng nghiệp vụ được giao. Với cơ chế phân luồng hợp lý, API linh hoạt và quy trình giám sát rõ ràng, doanh nghiệp có thể xây dựng nền tảng AI thực sự thông minh, biết, hiểu và hành động chính xác như con người.

Nguồn tham khảo: https://bizfly.vn/techblog/phan-luong-va-tich-hop-agent-chuyen-trach-theo-nghiep-vu.html