AI Agent Frameworks: Nền Tảng Cho Sự Bùng Nổ Của AI Agent

AI Agent đang trở thành xu hướng nổi bật nhất trên thị trường Crypto trong vòng 1 tháng trở lại đây. Tuy vậy AI Agents Frameworks mới là điểm nhấn đáng chú ý nhất. Vậy đâu là những dự án nổi bật trong mảng này và chúng có điều gì đặc biệt thì hãy cùng Hak Research tìm hiểu trong bài viết này nhé.

Tổng Quan Về AI Agent Frameworks

AI Agent Frameworks là các nền tảng, công cụ hoặc thư viện phần mềm được thiết kế để hỗ trợ tạo ra các AI Agent – tác nhân tự động thông minh có khả năng quan sát, phân tích và thực hiện các hành động để đạt được các mục tiêu cụ thể.

Các framework này giúp đơn giản hóa quy trình phát triển bằng cách cung cấp các module sẵn có bao gồm các thành phần như thu thập dữ liệu (perception), ra quyết định (decision-making) và thực thi hành động (action execution). Nhờ đó, chúng giúp tiết kiệm thời gian, tăng hiệu suất và đảm bảo hệ thống luôn minh bạch, mạnh mẽ và dễ dàng mở rộng.

Trong thị trường Crypto ở thời điểm hiện tại thì chúng ta đã sự xuất hiện của rất nhiều AI Agent Frameworks như Eliza, Game, ARC hay Zerepy. Chúng đều phục vụ mục đích tạo các AI Agent một cách hiệu quả và chuyên biệt hóa theo từng lĩnh vực hoặc ngữ cảnh cụ thể.

Tại Sao AI Agent Frameworks Lại Bùng Nổ

Khái niệm AI Agents đã xuất hiện từ vài tháng trước trong thị trường Crypto. Ban đầu, nó chỉ xuất hiện như một khái niệm tiềm năng nhưng chưa thực sự rõ ràng về giá trị thực tế mà chúng mang lại. Các dự án xoay quanh AI Agents điển hình như Memecoin GOAT chỉ được biết đến nhờ các hiệu ứng lan truyền và sự bùng nổ ngắn hạn, chủ yếu dựa vào yếu tố đầu cơ hơn là giá trị ứng dụng. 

Mãi cho đến khi Virtuals xuất hiện thì chúng ta mới thấy được một cách nhìn khác về AI Agents. Virtuals và các dự án trong hệ sinh thái không chỉ làm nổi bật tiềm năng của AI Agents trong thị trường Crypto mà còn giới thiệu các ứng dụng cụ thể và có giá trị thực tiễn rõ ràng. Các dự án này không chỉ dừng lại ở vai trò quản lý thông tin hay tự động hóa giao dịch mà còn tham gia sâu hơn vào các quy trình phức tạp như phân tích dữ liệu, hỗ trợ quyết định và triển khai chiến lược tài chính.

Với sự bùng nổ của Virtuals thì nhu cầu phát triển và sử dụng AI Agents tăng cao, các cơ sở hạ tầng phục vụ mục đích này trở thành một nhu cầu tất yếu. Điều này đã dẫn đến sự ra đời của hàng loạt nền tảng và công cụ hỗ trợ, điển hình là các AI Launchpad và AI Agent Frameworks. Các nền tảng này không chỉ cung cấp công cụ phát triển mà còn tạo điều kiện để các nhà phát triển và doanh nghiệp có thể dễ dàng tiếp cận, xây dựng và triển khai các tác nhân AI của riêng mình.

Trong thời gian gần đây, những dự án nổi bật như AI16z, ARC, Game,... đã nhanh chóng thu hút sự chú ý lớn từ cộng đồng. Những dự án này không chỉ cung cấp các giải pháp kỹ thuật mạnh mẽ mà còn đặt nền móng cho các ứng dụng AI Agents bền vững trong nhiều lĩnh vực như tài chính, tự động hóa doanh nghiệp và phân tích dữ liệu. Cùng với đó, sự xuất hiện của các cộng đồng hỗ trợ xung quanh các framework này đã thúc đẩy mạnh mẽ tốc độ phát triển và ứng dụng AI Agents.

Các AI Agents Frameworks Hàng Đầu Trên Thị Trường

Trong bài viết này, chúng ta cùng tìm hiểu 4 AI Agents Frameworks hàng đầu trên thị trường là Eliza của Ai16z, Game của Virtuals, Arc và Zerepy của Zerebro. Mỗi Framework giải quyết các nhu cầu và triết lí khác nhau trong việc phát triển các AI Agents, từ các dự án cộng đồng mã nguồn mở đến các giải pháp dành cho doanh nghiệp tập trung vào hiệu suất. Sau đây, hãy cùng Hak Research tìm hiểu chi tiết từng Framework nhé.

Eliza được phát triển bởi Ai16z

Eliza là một Framework mã nguồn mở được phát triển bởi Ai16z với mục tiêu hỗ trợ tạo, triển khai và quản lý các AI agent tự động. Framework này được xây dựng bằng ngôn ngữ TypeScript, cung cấp một nền tảng linh hoạt và có khả năng mở rộng cao để xây dựng các tác nhân thông minh. Các tác nhân này có thể tương tác với con người trên nhiều nền tảng, đồng thời duy trì tính nhất quán về cá nhân hóa và tri thức.

Tính năng cốt lõi của Eliza:

• Kiến trúc đa tác nhân (multi-agent): Hỗ trợ triển khai và quản lý nhiều AI agent với cá tính và vai trò riêng biệt. Sử dụng hệ thống role configuration để tạo các AI Agent tùy chỉnh phù hợp với từng trường hợp sử dụng.
• Hệ thống bộ nhớ nâng cao (RAG): Cung cấp khả năng quản lý bộ nhớ dài hạn và nhận biết ngữ cảnh để duy trì tính liên tục trong giao tiếp.
• Tích hợp nền tảng: Hỗ trợ tích hợp liền mạch với các nền tảng xã hội như Discord, X và Telegram cũng như các API tùy chỉnh cho các ứng dụng đặc thù.
• Xử lý đa phương tiện: Khả năng mở rộng để xử lý nhiều dạng dữ liệu như đọc và phân tích tài liệu PDF, trích xuất nội dung từ liên kết, chuyển đổi âm thanh thành văn bản, phân tích video và hình ảnh cũng như tạo tóm tắt hội thoại.

Eliza có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau:

• Hỗ trợ khách hàng: Tạo AI agent để trả lời câu hỏi, giải quyết vấn đề và nâng cao trải nghiệm người dùng.
• Quản lý cộng đồng: Giám sát nội dung và xử lý các vấn đề trong cộng đồng trực tuyến.
• Tự động hóa cá nhân: Hỗ trợ cá nhân trong các nhiệm vụ hàng ngày.
• Tạo nội dung: Tích hợp với các công cụ truyền thông xã hội để tạo bot tương tác, đại diện thương hiệu, hoặc nhà sản xuất nội dung tự động.
• Phân tích và nghiên cứu: Đóng vai trò là trợ lý nghiên cứu, phân tích tài liệu, hoặc xử lý nội dung phức tạp.
• Giáo dục và đào tạo: Hỗ trợ trong việc giảng dạy, hướng dẫn, hoặc tạo môi trường học tập nhập vai.

Ở thời điểm hiện tại, Eliza đang giữ vị trí dẫn đầu với thị phần chiếm khoảng 60%. Sự thống trị của Eliza đến từ lợi thế người tiên phong cùng với mức độ phổ biến rộng rãi trong cộng đồng nhà phát triển. Các con số như 193 người đóng góp, 1.800 forks và hơn 6.000 stars trên Github đã chứng minh ELIZA là một trong những kho mã nguồn được yêu thích nhất trên nền tảng này. 

G.A.M.E - Framework được phát triển bởi Virtuals

G.A.M.E được phát triển bởi Virtuals Protocol là một framework hỗ trợ lập trình viên tạo ra các AI Agent thông qua việc cung cấp API và SDK. Framework này đưa ra một cách tiếp cận có cấu trúc để quản lý hành vi, ra quyết định và quá trình học tập của các AI Agent.

Các thành phần cốt lõi của G.A.M.E:

• Agent Prompting Interface: Đây là điểm truy cập chính cho nhà phát triển tích hợp G.A.M.E vào các AI Agent. Giao diện này cho phép thiết lập các thông số cần thiết như session ID, agent ID, người dùng và các chi tiết liên quan để khởi tạo một phiên làm việc.  
• Perception Subsystem: Thu thập và xử lý thông tin đầu vào, biến chúng thành định dạng phù hợp cho Strategic Planning Engine. Các thông tin đầu vào có thể ở dạng đối thoại hoặc phản hồi trực tiếp từ môi trường.
• Strategic Planning Engine: Là thành phần trung tâm, kết nối với perception subsystem và đối thoại xử lý module (dialog processing module) để xây dựng phản hồi và kế hoạch.
• World Context: Cung cấp thông tin toàn cầu về môi trường, trạng thái trò chơi hoặc dữ liệu liên quan đến quyết định của AI Agent. Đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp ngữ cảnh chính xác cho các tác vụ.
•  Agent Repository: Lưu trữ các thuộc tính dài hạn của agent như mục tiêu, kinh nghiệm, phản ánh và cá tính. Những dữ liệu này định hình hành vi và hỗ trợ quá trình ra quyết định.

 Ở thời điểm hiện tại, G.A.M.E đang chiếm thị phần khoảng 20% và tiếp tục có sự phát triển vượt bậc nhờ sự hậu thuẫn mạnh mẽ từ hệ sinh thái Virtual. Hiện tại, GAME đã có hơn 200 dự án tích hợp với 150.000 lượt yêu cầu mỗi ngày và tốc độ tăng trưởng hàng tuần đạt 200%. Với đà phát triển này, GAME hứa hẹn trở thành một trong những thành phần quan trọng nhất trong hệ sinh thái Virtual.

Rig - Framework được phát triển bởi ARC

Rig là một framework mã nguồn mở được phát triển bằng ngôn ngữ Rust, được thiết kế để đơn giản hóa việc phát triển các ứng dụng sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Framework này cung cấp giao diện thống nhất để tương tác với nhiều nhà cung cấp LLM như OpenAI và Anthropic đồng thời hỗ trợ tích hợp các hệ thống lưu trữ vector như MongoDB và Neo4j. Điểm nổi bật của Rig nằm ở kiến trúc mô-đun với các thành phần chính như provider abstraction layer, vector store integration và hệ thống agent, tất cả đều được tối ưu để tương tác mượt mà với LLM.

Chức năng chính của Rig:

• Provider abstraction layer: Chuẩn hóa giao tiếp với API từ các nhà cung cấp LLM và hỗ trợ xử lý lỗi một cách nhất quán khi tương tác với các mô hình ngôn ngữ lớn.
• Vector store integration: Cung cấp giao diện trừu tượng để kết nối với nhiều hệ thống lưu trữ vector phía sau. Ngoài ra còn hỗ trợ tìm kiếm theo độ tương đồng vector, rất hữu ích trong các ứng dụng như truy vấn ngữ nghĩa.
• Agent System: Đơn giản hóa việc tương tác với LLM, hỗ trợ retrieval-augmented generation (RAG) và tích hợp công cụ. 
• Embedding framework: Hỗ trợ xử lý batch embedding, đảm bảo type safety trong quá trình thao tác với dữ liệu.

Rig chủ yếu hướng đến:

• Các nhà phát triển AI/ML sử dụng Rust để xây dựng ứng dụng.
• Các tổ chức muốn tích hợp nhiều nhà cung cấp LLM và hệ thống lưu trữ vector vào ứng dụng Rust của mình.

Ở thời điểm hiện tại, Rig đang chiếm 15% thị phần với vốn hóa 160 triệu USD và nổi bật nhờ thiết kế mô-đun dễ sử dụng. Rig còn đặc biệt phù hợp với hệ sinh thái Solana nơi mà ngôn ngữ lập trình Rust đang ngày càng chiếm ưu thế. Đây là một trong những nền tảng "pure-play" đầy tiềm năng trong hệ sinh thái này.

ZerePy - Framework được phát triển bởi Zerebro

ZerePy là một framework mã nguồn mở được phát triển bằng ngôn ngữ Python do Zerebro và blorm xây dựng. Framework này tập trung vào việc triển khai các AI Agent trên nền tảng X, tận dụng các mô hình LLM như OpenAI và Anthropic. Được phát triển từ phiên bản mô-đun của Zerebro, ZerePy cung cấp các tính năng tương tự cốt lõi của Zerebro nhưng được thiết kế linh hoạt hơn để hỗ trợ phát triển và cá nhân hóa AI Agent.

Những tính năng nổi bật của ZerePy:

• Ngôn ngữ Python: Framework sử dụng Python - một ngôn ngữ phổ biến trong phát triển AI, giúp các nhà phát triển dễ dàng tiếp cận.
• Hệ thống mô-đun: Thiết kế mô-đun hỗ trợ tích hợp linh hoạt với các hệ thống quản lý bộ nhớ và các nền tảng mạng xã hội.
• Tích hợp nền tảng: Hỗ trợ trực tiếp cho OpenAI và Anthropic LLM để nâng cao hiệu suất xử lý.
• Công cụ quản lý: Giao diện dòng lệnh (CLI) cho phép quản lý và tinh chỉnh AI Agent dễ dàng.
• Hệ thống kết nối: Hỗ trợ các kết nối mô-đun, giúp mở rộng chức năng linh hoạt theo nhu cầu người dùng.

Dù ZerePy cung cấp một cơ sở mạnh mẽ để triển khai các AI Agent, việc tinh chỉnh (fine-tuning) mô hình vẫn là cần thiết để tạo ra các đầu ra mang tính sáng tạo cao. Framework này giúp đơn giản hóa quy trình phát triển và triển khai AI Agent cá nhân hóa, đặc biệt là trong lĩnh vực sáng tạo nội dung trên các nền tảng xã hội, đồng thời xây dựng một hệ sinh thái sáng tạo được hỗ trợ bởi công nghệ AI, tập trung vào nghệ thuật và ứng dụng phi tập trung.

Đâu Là Dự Án Tốt Nhất Ở Thời Điểm Hiện Tại

Mỗi framework đều mang đến cách tiếp cận độc đáo trong phát triển AI, phù hợp với những nhu cầu và môi trường sử dụng cụ thể. Nếu xét về khả năng mở rộng và thích ứng: 

• Eliza: Với bản cập nhật v2, Eliza đã cải thiện đáng kể khả năng mở rộng thông qua kiến trúc cốt lõi và hệ thống tin nhắn thống nhất. Tuy nhiên, việc quản lý tương tác đa nền tảng có thể gây ra những thách thức nếu không được tối ưu hóa đúng cách.
• G.A.M.E: Khả năng mở rộng của G.A.M.E phù hợp với yêu cầu xử lý thời gian thực trong game, được hỗ trợ bởi thuật toán hiệu quả và Blockchain phân tán. Dù vậy, các giới hạn từ engine game hoặc mạng Blockchain có thể gây khó khăn cho việc mở rộng.
• Rig: Khả năng mở rộng cao, đặc biệt phù hợp với các ứng dụng có lượng xử lý lớn nhờ hiệu suất của Rust. Tuy nhiên, thiết lập phức tạp có thể là rào cản đối với các đội ngũ không có chuyên môn sâu.
• ZerePy: Framework này tập trung vào các tác vụ sáng tạo, khả năng mở rộng bị giới hạn bởi sự đa dạng của các nhiệm vụ sáng tạo thay vì số lượng người dùng.

Nếu xét về hiệu suất: 

• Eliza: Tối ưu hóa cho tương tác trên mạng xã hội với thời gian phản hồi nhanh. Tuy nhiên, khi xử lý các tác vụ tính toán phức tạp, hiệu suất có thể không đồng đều.
• G.A.M.E: Hiệu suất cao trong các ứng dụng yêu cầu phản hồi thời gian thực trong game, đặc biệt khi tích hợp Blockchain.
• Rig: Được thiết kế cho các tác vụ tính toán phức tạp và hiệu suất cao, rất phù hợp cho doanh nghiệp.
• ZerePy: Hiệu suất tối ưu cho việc tạo nội dung sáng tạo, tập trung vào chất lượng và hiệu quả đầu ra hơn là tốc độ xử lý đa tác vụ.

Nhìn chung, mỗi framework mang lại những ưu điểm và hạn chế riêng, phù hợp với các mục đích sử dụng khác nhau. Việc lựa chọn framework phù hợp sẽ phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của dự án, lĩnh vực ứng dụng và năng lực kỹ thuật của đội ngũ phát triển. 

Tổng kết

AI Agent Frameworks đang mở ra những cơ hội mới trong việc phát triển các tác nhân thông minh, không chỉ trong thị trường Crypto mà còn trong nhiều lĩnh vực khác như tài chính, sáng tạo nội dung và tự động hóa doanh nghiệp. Mỗi framework được phân tích ở trên đều có điểm mạnh và hạn chế riêng, phù hợp với các mục tiêu và yêu cầu khác nhau của từng dự án.