Khi AI Không Chỉ "Trả Lời" Mà Còn "Hành Động" – Hiểu Rõ Về Messages & Tools
Khi AI Không Chỉ "Trả Lời" Mà Còn "Hành Động" – Hiểu Rõ Về Messages & Tools
1. AI Có Thật Sự Nhớ Bạn Như Bạn Nghĩ?
Bạn có bao giờ thắc mắc:
Vì sao mỗi lần nhắn tin với AI, bạn cứ tưởng nó nhớ… mà hoá ra lại không nhớ gì?
Vì sao AI báo quá giới hạn token dù bạn mới nhắn tin vài dòng?
Hôm nay, trong buổi học chuyên sâu về AI Agent, mình đã khám phá hàng loạt điều quan trọng đằng sau cách AI hoạt động – đặc biệt là về messages và tools.
2. Messages – AI Không Nhớ Như Con Người!
Nghe có vẻ buồn, nhưng thực tế là:
Mỗi tin nhắn bạn gửi đi, AI sẽ đọc lại toàn bộ lịch sử hội thoại để đưa ra câu trả lời.
Tức là mỗi lần bạn bấm "Gửi", là một cuộc trò chuyện mới toanh bắt đầu.
Hệ quả của cơ chế này:
Bạn chỉ viết vài dòng nhưng AI lại báo… hết token.
Hôm nay bạn muốn tiếp tục cuộc trò chuyện hôm qua, nhưng AI lại không hiểu gì – vì nó đã quên sạch!
Giải pháp: Viết rõ ràng và đầy đủ ngay từ đầu, theo đúng cấu trúc vai trò:
System – Định nghĩa quy tắc cho AI.
User – Đưa ra câu hỏi hoặc yêu cầu.
Assistant – AI phản hồi theo vai trò đã xác định.
Cách viết này giúp AI "hiểu vai" và phản hồi chính xác hơn rất nhiều!
3. Tools – “Cơ Thể” Giúp AI Hành Động
Trước đây, mình nghĩ chỉ cần LLM mạnh như GPT-4 là đủ. Nhưng không! Học đến phần này, mình mới vỡ lẽ rằng: AI Agent hoạt động hiệu quả là nhờ có công cụ (tools) hỗ trợ bên cạnh bộ não.
Cách hình dung đơn giản:
LLM (GPT-4, Claude...) là bộ não của AI.
Tools chính là tay chân giúp AI hành động.
Nếu không có tools, AI chỉ ngồi nói chuyện mãi, không thể thực hiện các thao tác phức tạp.
Một số tools phổ biến AI có thể sử dụng:
Tạo hình ảnh (DALL·E trong ChatGPT, Midjourney...)
Đọc và phân tích file (PDF, Excel, JSON...)
Tìm kiếm thông tin (Web search, truy vấn dữ liệu...)
Tích hợp điều khiển hệ thống (Tự động hóa công việc...)
Hiện tại, mình đã thử dùng tool tạo ảnh trong ChatGPT – cảm giác như gọi một nghệ sĩ vẽ tranh theo mô tả, rất thú vị! Và sắp tới, mình sẽ khám phá thêm các tools khác để mở rộng ứng dụng AI vào thực tế.
4. Những Điều Thay Đổi Sau Buổi Học Hôm Nay
Từ việc học thông qua mô hình AI Agent, mình đã:
Hiểu rõ hơn nguyên lý phía sau một câu trả lời của AI. Không phải phép màu – đó là cả một chu trình: Think – Act – Observe (Suy nghĩ – Hành động – Quan sát).
Chủ động hơn khi viết prompt và trò chuyện với AI, giúp tối ưu phản hồi và ứng dụng AI hiệu quả vào công việc hàng ngày.
5. Tuần Này Mình Sẽ Tiếp Tục Tìm Hiểu Gì?
Mình sẽ đào sâu hơn về cách thiết lập và tích hợp tools, giúp AI Agent có thể tự động hóa các tác vụ phức tạp – không chỉ "trả lời", mà còn thực sự hành động.
Nếu bạn cũng muốn hiểu về AI một cách dễ dàng, từ gốc rễ đến ứng dụng – hãy theo dõi chuỗi bài chia sẻ trong tuần này nhé!
Về tác giả: Mình là Hương Nguyễn (Hương Cầy), hiện đang trong hành trình 100 ngày chia sẻ và ứng dụng AI vào công việc và cuộc sống – để mỗi ngày trở thành phiên bản tốt hơn của chính mình, và đồng hành cùng con trong thế giới số.
