Thứ Tư, 21 Tháng 10, 2026

AIINEWS

Báo cáo chuyên sâu về Trí tuệ nhân tạo và Công nghệ toàn cầu

Phân loại tác nhân nguyên thủy trong Amazon Quick

Nguồn gốc:AWS Machine Learning•Thomas Delteil
06 tháng 11, 2026•4 phút đọc
Phân loại tác nhân nguyên thủy trong Amazon Quick

Tóm lược nhanh

Tổng hợp và đối chiếu bởi gemini-2.0-flash-thinking-exp

“Trong năm qua, khi chúng tôi xây dựng Amazon Quick, các đại lý của chúng tôi đã chuyển từ trả lời câ”

Các điểm cốt lõi

  • 1.Trong năm qua, khi chúng tôi xây dựng Amazon Quick, các đại lý của chúng tôi đã chuyển từ trả lời câu hỏi sang hành động: lên lịch cuộc họp, thực hiện nghiên cứu, tạo báo cáo.
  • 2.Khi hệ thống phát triển, một vấn đề vẫn tiếp tục xuất hiện: không có định nghĩa chung về những nguyên tắc cơ bản mà công việc tác nhân được xây dựng từ đó.
  • 3.Một số ý tưởng giống nhau liên tục được xây dựng lại dưới những cái tên khác nhau: tác nhân thực hiện công việc, tín hiệu khởi động công việc, quy trình đóng gói và bộ nhớ mang theo bài học về phía trước.

Trong năm qua, khi chúng tôi xây dựng Amazon Quick, các đại lý của chúng tôi đã chuyển từ trả lời câu hỏi sang hành động: lên lịch cuộc họp, thực hiện nghiên cứu, tạo báo cáo. Khi hệ thống phát triển, một vấn đề vẫn tiếp tục xuất hiện: không có định nghĩa chung về những nguyên tắc cơ bản mà công việc tác nhân được xây dựng từ đó. Một số ý tưởng giống nhau liên tục được xây dựng lại dưới những cái tên khác nhau: tác nhân thực hiện công việc, tín hiệu khởi động công việc, quy trình đóng gói và bộ nhớ mang theo bài học về phía trước. Sự lặp lại này đã lọt vào thiết kế sản phẩm và tới người dùng. Ví dụ như người dùng nói “theo dõi kênh Slack của tôi và gửi cho tôi thông báo hàng ngày”. Đó có phải là một nhân viên mới, một hướng dẫn theo lịch trình cho một nhân viên hiện có, một quy trình làm việc hay một kỹ năng? Đây là những câu hỏi khác nhau, nhưng nếu không có từ vựng chung, chúng sẽ dẫn đến một lựa chọn khó hiểu. Bài đăng này chia sẻ cách phân loại mà chúng tôi đã hội tụ: một tập hợp nguyên thủy được tìm thấy bằng cách phân tách công việc tác nhân thành bốn câu hỏi đơn giản: Khi nào?, Cái gì?, Ai?, và Như thế nào? Hầu hết khung này vẫn vô hình đối với người dùng cuối theo thiết kế, nhưng từ vựng chung giúp hệ thống dễ dàng lý giải hơn đối với bất kỳ ai xây dựng bên dưới nó. Sơ lược về khuôn khổ

Hình 1: Mối liên hệ giữa trình kích hoạt, tác nhân và khả năng với phản hồi học tập từ thời gian chạy phiên

Trình kích hoạt bắt đầu công việc và thực hiện nhiệm vụ (Khi nào và Cái gì), một tổng đài viên đảm nhận nhiệm vụ đó (Ai) và sử dụng các khả năng của mình (công cụ, kỹ năng và quy trình công việc) để thực hiện nhiệm vụ (Như thế nào). Bài đăng này mô tả những nguyên thủy này và cách chúng liên quan với nhau. Đây là bài đăng đầu tiên trong loạt bài và các bài đăng sắp tới đề cập đến hệ điều hành tác nhân của chúng tôi, tìm hiểu kiến ​​thức cơ bản, nguồn cấp dữ liệu chủ động và nhiều nội dung khác. Yếu tố kích hoạt: Nguyên nhân khiến công việc bắt đầu Yếu tố kích hoạt là cơ chế kích hoạt để hoàn thành công việc nhưng chúng cũng mang theo những hướng dẫn: thông điệp của con người vừa là thời điểm kích hoạt vừa là mô tả những việc cần làm. Cả hai đều là Khi nào? và cái gì? của một nhiệm vụ.

Do con người khởi xướng: Một người mở cuộc trò chuyện và yêu cầu người đại diện làm điều gì đó. Tương tác, đồng bộ, đàm thoại. Được ủy quyền bởi tác nhân: Một tác nhân, đang thực hiện nhiệm vụ, gọi một tác nhân khác để xử lý một vấn đề phụ. Có thể lập trình, có thể kết hợp, có khả năng đệ quy. Đã lên lịch: Kích hoạt theo thời gian, chẳng hạn như “tiến hành nghiên cứu tài chính vào lúc 9 giờ sáng thứ Hai hàng tuần”. Có tính xác định, với cùng hướng dẫn thường trực được áp dụng trong các lần chạy. Dựa trên sự kiện: Tín hiệu từ hệ thống bên ngoài, chẳng hạn như email mới, đề cập đến Slack, thay đổi tệp hoặc webhook.

Loại trình kích hoạt điều kiện cho việc thực thi: một tác vụ nền đã lên lịch có thể vẫn ở mức thận trọng (ví dụ: không làm gì nếu không chắc chắn), trong khi tác vụ do con người thực hiện sẽ phản hồi nhanh (ví dụ: hỏi thay vì dừng). Đại lý Chúng tôi định nghĩa một đại lý là một diễn viên kiên trì, học hỏi. Đó là Ai? trong bất kỳ quá trình thực thi nào và là cái neo dựa vào đó việc học tập tích lũy. Hai tác nhân có đầu vào giống hệt nhau có thể khác nhau vì chúng mang các hướng dẫn, khả năng và lịch sử khác nhau. Tác nhân không phải là hướng dẫn mà nó tuân theo. Đó là thực thể giải thích chúng. Nó bao gồm ba điều:

Bản quyền & Xuất xứ thông tin

Bài viết này được tổng hợp và phân tích AI từ ấn phẩm AWS Machine Learning Blog. Mọi bản quyền nội dung thuộc về tác giả và toà soạn gốc.

Xem tại nguồn gốc
Chia sẻ bài phân tích này:

Các phân tích liên quan

Quản lý quyền truy cập của tác nhân AI bằng Okta Cross App Access và Amazon Bedrock AgentCore – Phần 1
AWS Machine Learning42 phút trước

Quản lý quyền truy cập của tác nhân AI bằng Okta Cross App Access và Amazon Bedrock AgentCore – Phần 1

Một tác nhân AI cập nhật phiếu hoặc đọc hồ sơ khách hàng sẽ thay mặt một người, bên trong các ứng dụng mà người đó có thể tiếp cận. Sau đó, nhóm nhận dạng của bạn phải trả lời một câu hỏi mà các tài khoản dịch vụ chia sẻ và đồng ý OAuth trên mỗi ứng dụng vẫn để ngỏ: tác nhân nào có thể hành động cho người dùng nào trong ứng dụng nào và cách bạn dừng tác nhân đó. Okta Cross App Access (XAA) trả lời câu hỏi đó trong nhà cung cấp danh tính (IdP)...

28 phút đọc5
Cách Greenlight Financial xây dựng giải pháp SOC tự trị trên Amazon Bedrock AgentCore
AWS Machine Learning42 phút trước

Cách Greenlight Financial xây dựng giải pháp SOC tự trị trên Amazon Bedrock AgentCore

Greenlight Financial giải quyết hơn 90% trong số 4.000 trường hợp rủi ro và bảo mật mỗi tháng mà không cần sự can thiệp của con người. Luna của Greenlight sử dụng Amazon Bedrock AgentCore, cơ sở hạ tầng để xây dựng, kết nối và tối ưu hóa các tác nhân trên quy mô lớn. Cụ thể, Greenlight sử dụng thời gian chạy AgentCore, một khả năng của Amazon Bedrock AgentCore, để lưu trữ mã tác nhân của Luna. Nó sử dụng bộ nhớ AgentCore, một khả năng của...

19 phút đọc5
EU cáo buộc thuật toán 'lỗ thỏ' của TikTok vi phạm quy định nội dung của nước này
Engadget Công Nghệ43 phút trước

EU cáo buộc thuật toán 'lỗ thỏ' của TikTok vi phạm quy định nội dung của nước này

NỘI DUNG TIẾNG ANH: # EU cáo buộc thuật toán 'lỗ thỏ' của TikTok vi phạm quy định nội dung của nước này Khối cho biết nền tảng này cần thay đổi cách hoạt động của trang For You để giúp bảo vệ sức khỏe tâm thần của người dùng. Ủy ban Châu Âu đã cáo buộc TikTok vi phạm Đạo luật Dịch vụ Kỹ thuật số (DSA) về những tác động có hại của hệ thống đề xuất mà nó sử dụng trên trang Dành cho Bạn. Cơ quan quản lý của Liên minh Châu Âu cho biết bản chất...

4 phút đọc6