VBD 
Trong bối cảnh thế giới ngày càng phụ thuộc vào tự động hóa và trí tuệ nhân tạo, hệ thống đa tác nhân (Multi-agent Systems – MAS) đang trở thành yếu tố thiết yếu để xây dựng các Mô hình Ngôn ngữ lớn (Large Language Model – LLM) hay Mô hình đa phương thức (Multimodal model) phức tạp. Các hệ thống này có khả năng xử lý những bài toán vượt ra ngoài phạm vi giải quyết của một tác nhân AI đơn lẻ.
Từ điều phối đội xe tự hành, tối ưu hóa chuỗi cung ứng đến áp dụng trong Robot học bầy đàn (swarm robotics), các tác nhân thông minh đang góp phần tái định hình hoạt động của nhiều ngành công nghiệp.
1. Hệ thống đa tác nhân là gì?
Hệ thống tác đa tác nhân (Multi-agent Systems – MAS) là tập hợp nhiều tác nhân AI cùng hoạt động trong một môi trường chung nhằm đạt được mục tiêu chung. Hệ thống này được thiết kế để giải quyết các vấn đề có độ phức tạp vượt quá khả năng xử lý của một tác nhân đơn lẻ.
2. Hệ thống đa tác nhân hoạt động như thế nào?
Hệ thống đa tác nhân hoạt động bằng cách để nhiều tác nhân AI phối hợp cùng nhau nhằm đạt được các mục tiêu chung. Mỗi tác nhân có mức độ tự chủ nhất định, sở hữu khả năng chuyên biệt và góc nhìn cục bộ về toàn bộ hệ thống. Đặc biệt, những hệ thống này được thiết kế để xử lý các bài toán phức tạp có nhiều ràng buộc phụ thuộc lẫn nhau.
Các tác nhân có thể hoạt động độc lập hoặc đan xen trong các luồng công việc liên kết, có sự tham gia của con người, cây quyết định (decision tree) hoặc các quy trình song song.
Ví dụ, trong quy trình phát triển phần mềm đầu-cuối (end-to-end), đội ngũ phát triển, bộ phận kỹ thuật và nhân sự phụ trách tài liệu đều phải xử lý các yêu cầu từ khách hàng liên quan đến ứng dụng ở môi trường sản xuất – đồng thời vẫn đảm bảo đáp ứng cam kết chất lượng dịch vụ. Một hệ thống đa tác nhân có thể được thiết kế để tối ưu hiệu suất như sau:
- Phản hồi các yêu cầu xử lý lỗi (bug) bằng cách sử dụng phương pháp Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP), đồng thời yêu cầu người dùng làm rõ câu hỏi nhằm giảm thiểu tài nguyên cần thiết cho việc rà soát số lượng lớn lỗi phát sinh.
- Tham chiếu và phân tích lỗi trong quá khứ bằng kỹ thuật so khớp tương đồng (similarity matching) từ đó tự động tạo phiếu lỗi mới để con người xem xét và sắp xếp mức độ ưu tiên một cách hiệu quả hơn.
- Hỗ trợ kỹ thuật bằng cách đưa ra gợi ý mã nguồn, điều phối quy trình đánh giá mã, và tái hiện các ca kiểm thử (test cases) để con người xác thực và tích hợp vào hệ thống.
3. Hệ thống đơn tác nhân (Single Agent Systems) và Hệ thống đa tác nhân (Multi-agent Systems)
Hệ thống đơn tác nhân (Single Agent Systems)
Đây là hệ thống trong đó chỉ có một tác nhân AI hoạt động độc lập để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể. Mô hình này phù hợp với những môi trường tĩnh, mục tiêu rõ ràng và không quá phức tạp. Ví dụ điển hình là các hệ thống gợi ý nội dung, nơi một tác nhân xử lý thông tin người dùng để đưa ra các đề xuất cá nhân hóa.
Hệ thống đa tác nhân (Multi-agent Systems)
Trong hệ thống đa tác nhân, nhiều tác nhân AI cùng hoạt động trong một môi trường chung. Mỗi tác nhân có thể đảm nhận một vai trò riêng, theo đuổi mục tiêu độc lập hoặc phối hợp để đạt mục tiêu tập thể. Ví dụ: đội thiết bị bay không người lái hợp tác để khảo sát một khu vực, hay các tác nhân đấu giá tự động trong các phiên đấu giá.
4. Các thành phần cốt lõi của hệ thống đa tác nhân
Tác nhân
Là các thực thể độc lập với mục tiêu cụ thể. Mỗi tác nhân có khả năng cảm nhận môi trường xung quanh, đưa ra quyết định và thực hiện hành động nhằm đạt được mục tiêu đề ra. Tác nhân có thể là phần mềm (ví dụ như chatbot) hoặc phần cứng (như cảm biến, robot).
Môi trường
Là không gian hoạt động của các tác nhân, có thể là môi trường vật lý (như nhà máy sản xuất) hoặc môi trường ảo (như mô phỏng trên máy tính). Các đặc điểm của môi trường như mức độ truy cập, tính ổn định hay khả năng quan sát sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến hành vi của tác nhân.
Giao tiếp
Là cơ chế giúp các tác nhân trao đổi thông tin và phối hợp hành động. Việc giao tiếp có thể được thực hiện trực tiếp (thông qua truyền tin nhắn) hoặc gián tiếp (thông qua việc thay đổi môi trường – còn gọi là stigmergy).
5. Các khái niệm chính của hệ thống đa tác nhân
Tính tự chủ của tác nhân (Agent Autonomy)
Tính tự chủ thể hiện khả năng của một tác nhân trong việc ra quyết định mà không cần sự điều khiển từ bên ngoài. Điều này bao gồm việc cảm nhận môi trường, xử lý thông tin và thực thi hành động để đạt được mục tiêu đã định. Các tác nhân tự chủ giúp hệ đa tác nhân hoạt động hiệu quả hơn nhờ giảm thiểu sự phụ thuộc vào quản lý tập trung, đồng thời nâng cao khả năng thích ứng và hiệu suất vận hành.
Phi tập trung hoá (Decentralization)
Mỗi tác nhân vận hành dựa trên thông tin cục bộ và tương tác với các tác nhân khác. Thiết kế này giúp hệ thống mở rộng dễ dàng, cho phép bổ sung thêm tác nhân mà không cần cấu hình lại toàn bộ hệ thống. Đồng thời, khả năng chịu lỗi cũng được cải thiện – khi một tác nhân gặp sự cố, hệ thống vẫn có thể tiếp tục hoạt động bình thường.
Hành vi phát sinh (Emergent Behavior)
Hành vi phát sinh xảy ra khi tương tác giữa các tác nhân đơn lẻ dẫn đến những thay đổi phức tạp ở cấp độ toàn hệ thống – mà không được lập trình sẵn. Ví dụ, trong Robot học bầy đàn (swarm robotics), từng robot đơn lẻ tuân theo các quy tắc đơn giản như giữ khoảng cách với robot xung quanh, nhưng lại tạo nên những hành vi phối hợp như di chuyển theo đàn hoặc né tránh chướng ngại vật. Hành vi phát sinh đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết bài toán trong môi trường động và khó dự đoán.
6. Các loại hệ thống đa tác nhân
Hệ thống hợp tác (Cooperative Systems)
Trong hệ thống này, các tác nhân cùng phối hợp với nhau để đạt được một mục tiêu chung. Mỗi hành động của từng tác nhân sẽ góp phần vào kết quả tổng thể, với các cơ chế điều phối đảm bảo hiệu quả và giải quyết xung đột. Ví dụ điển hình là các chiến dịch tìm kiếm cứu nạn, nơi nhiều thiết bị bay không người lái phối hợp để xác định vị trí người gặp nạn.
Hệ thống cạnh tranh (Competitive Systems)
Trong các hệ thống đa tác nhân mang tính cạnh tranh, mỗi tác nhân có mục tiêu riêng và thường hướng đến việc tối đa hóa lợi ích cá nhân – đôi khi mâu thuẫn với các tác nhân khác. Các hệ thống như vậy phổ biến trong giao dịch chứng khoán, nơi các tác nhân cạnh tranh để giành lợi thế thị trường, hoặc trong các mô phỏng trò chơi đối kháng.
Hệ thống kết hợp (Mixed Systems)
Hệ thống kết hợp vừa bao gồm yếu tố hợp tác, vừa có yếu tố cạnh tranh. Các tác nhân có thể phối hợp trong một số hoạt động, đồng thời cạnh tranh trong những khía cạnh khác. Ví dụ, các phương tiện tự hành có thể chia sẻ dữ liệu giao thông để tránh tắc đường (hợp tác), trong khi vẫn cố gắng tìm tuyến đường nhanh nhất để rút ngắn thời gian di chuyển (cạnh tranh).
Hệ thống lai (Hybrid Systems)
Là sự kết hợp giữa các quy tắc định sẵn và phương pháp học thích ứng. Các hệ thống này cho phép tác nhân vừa tuân thủ theo logic luật định truyền thống, vừa áp dụng học máy để cải thiện quá trình ra quyết định theo thời gian. Ví dụ, trong hệ thống lưới điện thông minh, tác nhân có thể phân phối điện năng dựa trên quy tắc có sẵn, đồng thời học thói quen tiêu thụ để tối ưu hiệu suất sử dụng năng lượng.
7. Ứng dụng thực tế của hệ thống đa tác nhân
- Phương tiện tự hành: Giúp điều phối đội xe tự lái bằng cách tối ưu hóa tuyến đường, kiểm soát lưu lượng và giảm thiểu va chạm thông qua giao tiếp thời gian thực và cơ chế ra quyết định phi tập trung hoá.
- Robot học: Trong lĩnh vực Robot học bầy đàn (swarm robotics), hệ thống đa tác nhân được ứng dụng để triển khai các nhóm robot trong những nhiệm vụ như tự động hóa kho vận, giám sát môi trường và ứng cứu thảm họa.
- Y tế: Hỗ trợ theo dõi bệnh nhân, phân bổ nguồn lực và tối ưu hóa lịch trình điều trị và nâng cao hiệu quả chăm sóc sức khỏe.
- Mạng cảm biến phân tán: Cho phép các cảm biến cộng tác chia sẻ dữ liệu để giám sát khí hậu, cảnh báo thiên tai đến tăng cường an ninh khu vực.
- Trò chơi và mô phỏng: Mô phỏng hành vi của nhân vật không phải người chơi (NPC) trong trò chơi đa người người, hoặc xây dựng tình huống huấn luyện trong lĩnh vực quốc phòng và quy hoạch đô thị.
- Tài chính: Các nền tảng giao dịch tự động tích hợp hệ thống đa tác nhân để mô phỏng cạnh tranh giữa các tác nhân AI để tối ưu lợi nhuận và phân tích xu hướng thị trường.
- Quản lý chuỗi cung ứng: Đóng vai trò điều phối các hoạt động như dự báo nhu cầu, quản lý tồn kho và lập kế hoạch giao hàng nhờ khả năng phân chia tác vụ hiệu quả giữa các tác nhân.
8. Thách thức khi huấn luyện hệ thống đa tác nhân
Việc huấn luyện hệ thống đa tác nhân không hề đơn giản, bởi các tác nhân tương tác lẫn nhau trong cùng một môi trường – tạo ra nhiều biến số khó kiểm soát. Dưới đây là một số thách thức phổ biến:
- Khả năng mở rộng (Scalability): Khi số lượng tác nhân tăng lên, khối lượng tính toán để duy trì việc giao tiếp và phối hợp giữa các tác nhân cũng tăng theo.
- Môi trường động (Dynamic Environments): Mỗi hành động của tác nhân đều ảnh hưởng đến toàn bộ hệ sinh thái. Sự thay đổi liên tục này, cộng thêm yếu tố ngoại cảnh, khiến việc dự đoán kết quả hay xây dựng chiến lược ổn định trở nên khó khăn.
- Phân bổ công trạng (Credit Assignment): Trong các nhiệm vụ hợp tác, kết quả thành công hay thất bại là tổng hợp từ nhiều hành động khác nhau. Việc xác định chính xác tác nhân nào đóng góp bao nhiêu cho kết quả chung là một bài toán phức tạp.
- Tắc nghẽn giao tiếp (Communication Bottlenecks): Giao tiếp là yếu tố cốt lõi trong hệ thống đa tác nhân, nhưng khi băng thông (bandwidth) hạn chế, độ trễ cao hoặc thông tin trao đổi quá phức tạp, hiệu quả phối hợp có thể bị ảnh hưởng đáng kể.
- Đánh giá hiệu quả (Evaluation Metrics): Khác với hệ thống đơn tác nhân, việc đánh giá một hệ thống đa tác nhân cần tính đến hiệu suất của từng tác nhân, hiệu quả tổng thể và mức độ công bằng trong phân phối nhiệm vụ hay tài nguyên.
