Trong thế giới AI đang phát triển như vũ bão, việc kết hợp nhiều "nhân vật" AI để xử lý các nhiệm vụ phức tạp đang ngày càng hot. Mới đây, một thread trên Twitter của anh bạn @_avichawla đã làm cộng đồng xôn xao với một dự án siêu tham vọng: tạo ra một trợ lý nghiên cứu internet đa tác nhân (Multi-Agent System - MAS) sử dụng OpenAI Swarm và Llama 3.2, chạy hoàn toàn trên máy tính cá nhân. Nghe thôi đã thấy ngầu rồi, đúng không? Nhưng không chỉ là kỹ thuật đỉnh cao, dự án này còn mở ra cả một chân trời mới cho ứng dụng thực tế của các hệ thống MAS.

Thread bắt đầu với một mục tiêu rõ ràng: tạo ra một ứng dụng mà bạn chỉ cần nhập câu hỏi, nó sẽ tự tìm kiếm trên mạng và biến kết quả thành một bài viết xịn sò. Bộ công cụ thì khỏi phải bàn, toàn hàng khủng: @ollama để chạy các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) ngay trên máy, @OpenAI Swarm để điều phối các "nhân vật" AI, và @Streamlit để làm giao diện người dùng

Tiếp theo, thread giới thiệu kiến trúc của hệ thống qua một sơ đồ chi tiết, mô tả cách mà câu hỏi của người dùng được xử lý qua ba "nhân vật" chính: Agent 1 (Tìm kiếm web), Agent 2 (Phân tích thông tin), và Agent 3 (Viết bài) Mỗi "nhân vật" đều có vai trò riêng, nhưng khi kết hợp lại thì đúng là "teamwork makes the dream work".

Agent 1 đảm nhận nhiệm vụ tìm kiếm thông tin trên mạng bằng công cụ DuckDuckGo. Chọn DuckDuckGo không chỉ vì nó xịn mà còn vì nó bảo mật, không theo dõi người dùng. Code của Agent 1 cũng được chia sẻ trong thread, cho thấy cách nó tương tác với công cụ tìm kiếm Việc này cũng hợp trend lắm, vì ngày càng nhiều người thích chạy LLMs tại chỗ (local) như Llama 3.2 để kiểm soát và bảo mật hơn, thay vì phụ thuộc vào mấy dịch vụ đám mây.

Sau khi Agent 1 tìm kiếm xong, Agent 2 sẽ vào cuộc để lọc và tinh chỉnh kết quả. Đây là bước cực kỳ quan trọng để đảm bảo thông tin không chỉ chính xác mà còn liên quan và sẵn sàng cho bước tiếp theo Code của Agent 2 cũng được chia sẻ, cho thấy sự phức tạp trong việc phân tích và tổng hợp dữ liệu. Trong thời đại mà thông tin ngập tràn như hiện nay, vai trò của Agent 2 đúng là "cứu cánh".

Cuối cùng, Agent 3 sẽ biến những thông tin đã được tinh chỉnh thành một bài viết hoàn chỉnh, sẵn sàng để xuất bản. Đây là bước thể hiện rõ tầm quan trọng của việc giao tiếp hiệu quả trong các ứng dụng AI, vì sản phẩm cuối cùng phải dễ hiểu và cuốn hút người đọc Code của Agent 3 cũng được tiết lộ, cho thấy sự đầu tư kỹ lưỡng để tạo ra nội dung chất lượng cao.

Khi cả ba "nhân vật" đã sẵn sàng, thread tiếp tục bàn về cách tích hợp chúng vào một quy trình làm việc mượt mà Đây là minh chứng rõ ràng cho việc MAS có thể tối ưu hóa các quy trình phức tạp, làm cho mọi thứ trở nên hiệu quả hơn. OpenAI Swarm đóng vai trò như "nhạc trưởng", giúp các agent phối hợp nhịp nhàng.

Điểm cuối cùng là giao diện người dùng được xây dựng bằng Streamlit Streamlit đúng là "bảo bối thần kỳ" cho dân dev, giúp biến các dự án Python thành ứng dụng web một cách dễ dàng. Điều này đặc biệt hữu ích khi bạn muốn trình diễn các mô hình AI cho những người không rành kỹ thuật, làm cho công nghệ tiên tiến trở nên gần gũi hơn.

Thread kết thúc với lời mời gọi mọi người tương tác và theo dõi để cập nhật thêm nhiều kiến thức về khoa học dữ liệu, học máy, và các mô hình ngôn ngữ lớn Một lời kêu gọi đầy cảm hứng, nhấn mạnh tầm quan trọng của cộng đồng và sự chia sẻ tri thức trong lĩnh vực công nghệ.

Dự án trợ lý nghiên cứu internet đa tác nhân này đúng là một bước tiến lớn trong việc ứng dụng công nghệ AI. Bằng cách tận dụng sức mạnh của các agent và công cụ, dự án không chỉ giải quyết bài toán tìm kiếm thông tin và tạo nội dung mà còn đặt nền móng cho những sáng tạo tương lai. Việc kết hợp giữa chạy local, công cụ bảo mật, và giao diện thân thiện cho thấy tiềm năng của MAS trong việc cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với thông tin và công nghệ. Tương lai của AI đúng là không giới hạn, và chúng ta chỉ mới bắt đầu khám phá mà thôi!