Từ AI Agents Đến AI Swarms: Bước Tiến Mới Trong Nền Kinh Tế AI

Trong bối cảnh AI phát triển, các framework như Eliza, ZerePy và Dolion đang thúc đẩy việc tạo ra các AI agents dạng module với những chức năng chuyên biệt, phục vụ cho nhiều nền tảng khác nhau. Tuy nhiên, bước tiến tiếp theo trong hành trình phát triển AI là sự xuất hiện của AI swarms - hệ sinh thái tương tác của các agents nhằm đạt được những mục tiêu phức tạp thông qua trí tuệ tập thể. Để tìm hiểu chi tiết hơn thì hãy cùng Hak Research phân tích AI Swarms trong bài viết này nhé.

Framework Modular AI: Nền Tảng Của AI Agents

Framework Modular AI đóng vai trò quan trọng trong hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo hiện đại, là nền tảng giúp xây dựng và triển khai các AI agents chuyên biệt. Đây là lớp cơ sở cho phép các nhà phát triển dễ dàng tạo ra các giải pháp AI phù hợp với từng mục tiêu cụ thể. Ba framework tiêu biểu phổ biến nhất hiện nay là Eliza, ZerePy và Dolion, mỗi framework đều có thế mạnh và đặc điểm riêng, đóng góp vào sự phát triển của hệ sinh thái AI. 

Eliza: Framework đa nền tảng với khả năng mô phỏng nhiều agents

Eliza được thiết kế để hỗ trợ việc tạo ra các AI agents thông minh, có khả năng hoạt động trên nhiều nền tảng cùng lúc. Framework này tập trung vào việc xây dựng các agents mang tính cá nhân hóa, tích hợp sâu với các nền tảng mạng xã hội và công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Eliza mang đến những tính năng nổi bật như:

• Quản lý bộ nhớ dài hạn: Giúp agents lưu trữ thông tin lâu dài, hỗ trợ việc phản hồi phù hợp với bối cảnh và lịch sử tương tác.
• Tích hợp đa nền tảng: Hỗ trợ các nền tảng như Discord, Twitter và nhiều nền tảng xã hội khác, giúp các agents hoạt động liền mạch trên các môi trường khác nhau.
• Hỗ trợ mô hình ngôn ngữ tiên tiến: Kết hợp với các LLMs (Large Language Models) để nâng cao khả năng xử lý ngôn ngữ và tạo phản hồi thông minh.

Eliza đã được sử dụng để tạo ra các agents nổi bật như DegenSpartanAI và Marc AIndreessen, hai AI agents với khả năng quản lý mạng xã hội, tạo nội dung và tương tác với người dùng một cách tự nhiên và hiệu quả.

ZerePy: Framework dựa trên Python, tối ưu hóa cho tương tác AI

ZerePy là framework AI được xây dựng trên ngôn ngữ lập trình Python, tập trung vào việc cung cấp các công cụ linh hoạt để tạo và triển khai AI agents. Được phát triển bởi đội ngũ Zerebro, ZerePy hướng đến việc tối ưu hóa tương tác AI trên các nền tảng mạng xã hội và hỗ trợ tự động hóa nhiều tác vụ.

Tính năng nổi bật của ZerePy:

• Tự động hóa mạng xã hội: Agents có thể thực hiện các tác vụ như đăng bài, trả lời bình luận và tương tác tự động trên các nền tảng như X.
• Hỗ trợ OpenAI và Anthropic LLMs: Kết hợp với các mô hình ngôn ngữ hàng đầu để nâng cao chất lượng tương tác.
• Hướng tới mở rộng: Được thiết kế để hỗ trợ thêm các tính năng trong tương lai như quản lý bộ nhớ, tích hợp local LLMs, và mở rộng phạm vi hoạt động trên các nền tảng mới.

ZerePy là lựa chọn phù hợp cho những người dùng và nhà phát triển muốn kiểm soát hoàn toàn hành vi và khả năng của các AI agents, đặc biệt là trong các tình huống cần sự tùy chỉnh cao.

Dolion: Framework no-code, dễ dàng tiếp cận cho người dùng phổ thông

Dolion khác biệt với Eliza và ZerePy ở chỗ nó tập trung vào việc hạ thấp rào cản kỹ thuật, cho phép cả những người không có kỹ năng lập trình cũng có thể tạo ra và triển khai AI agents một cách dễ dàng. Framework này hoạt động dựa trên mô hình no-code, giúp người dùng tạo agents chỉ bằng vài thao tác đơn giản.

Tính năng nổi bật của Dolion:

• No-code deployment: Không yêu cầu kỹ năng lập trình, người dùng chỉ cần định nghĩa tính cách (personality) của agents và chọn các tính năng mong muốn.
• Triển khai nhanh chóng: Một cú nhấp chuột để triển khai agents trên các nền tảng như TikTok, Telegram hoặc tham gia giao dịch on-chain.
• Kiến trúc Dolos: Hỗ trợ triển khai agents với khả năng tương tác đa nền tảng mà không cần cấu hình phức tạp.
• Giao thức Primis: Tăng cường khả năng bảo mật và hiệu quả cho việc triển khai agents.

Dolion đặc biệt phù hợp với những người sáng tạo nội dung hoặc người dùng cá nhân muốn tận dụng AI để tối ưu hóa công việc, chẳng hạn như tạo nội dung tự động hoặc tương tác trên mạng xã hội. Dolion mang lại tiềm năng lớn trong việc mở rộng việc áp dụng AI đến với đại chúng, thúc đẩy sự phổ biến của AI agents trong đời sống hàng ngày.

Các Framework này cùng nhau đại diện cho lớp nền tảng của hệ sinh thái AI, trao quyền cho các nhà phát triển, thương hiệu và cá nhân để tạo các AI Agent chuyên biệt. Khi xu hướng này ngày càng đạt được nhiều sức hút thì ranh giới tiếp theo trong phát triển AI có thể chuyển từ việc xây dựng các AI Agents riêng lẻ sang tạo một hệ sinh thái nơi các AI Agents này có thể tương tác liền mạch với nhau. Khái niệm này được gọi là AI Swarms báo hiệu sự thay đổi trong cách chúng ta suy nghĩ về vai trò của AI trong cuộc sống hàng ngày, giống như cách hệ sinh thái Blockchain phát triển từ các giao thức độc lập thành các hệ thống DeFi được kết nối với nhau.

AI Swarms: Bước Tiến Mới Trong Nền Kinh Tế AI

AI Swarms không chỉ là sự tập hợp của các AI agents mà còn là một bước tiến đột phá trong cách các AI tương tác, phối hợp và cùng nhau giải quyết những nhiệm vụ phức tạp. Đây là một khái niệm được lấy cảm hứng từ hành vi của các sinh vật trong tự nhiên như bầy ong, đàn chim hay cá. Trong đó các cá thể đơn lẻ hợp tác để đạt được mục tiêu chung mà không cần đến sự chỉ đạo từ một trung tâm duy nhất. AI Swarms đại diện cho tương lai của nền kinh tế AI nơi hiệu quả tập thể vượt trội hơn so với hiệu quả của từng cá nhân.

Xét về khái niệm thì AI Swarms là một hệ thống bao gồm nhiều AI agents độc lập nhưng được liên kết và phối hợp chặt chẽ với nhau thông qua các cơ chế tương tác thông minh. Mỗi AI agent trong swarm đóng vai trò như một thành phần nhỏ trong một hệ thống lớn với khả năng thực hiện các nhiệm vụ cụ thể, chia sẻ thông tin và ra quyết định dựa trên mục tiêu chung.

Đặc trưng của AI Swarms:

• Phi tập trung (Decentralization): Không có một AI lãnh đạo nào cố định. Quyết định được đưa ra dựa trên sự đồng thuận hoặc các thuật toán mô phỏng hành vi bầy đàn.
• Tự tổ chức (Self-organization): Các agents trong swarm tự động điều chỉnh vai trò và hành vi để thích ứng với môi trường và nhiệm vụ.
• Khả năng thích nghi (Adaptability): AI Swarms có thể nhanh chóng thay đổi chiến lược dựa trên thông tin mới hoặc điều kiện môi trường.
• Hiệu quả quy mô (Scalability): Dễ dàng mở rộng số lượng agents mà không làm giảm hiệu suất của toàn bộ hệ thống.

Ví dụ về việc xây dựng một trang web có thể liên quan đến một tập hợp các AI Agents trong đó mỗi Agents sẽ đảm nhận một vai trò khác nhau như thiết kế, phát triển Front-end và phát triển Back-end. Tất cả sẽ phối hợp và giao tiếp liền mạch với nhau để nên sản phẩm cuối cùng.

Sự thay đổi này cũng phản ánh lại quá khứ phát triển của hệ sinh thái Blockchain. Vào những ngày đầu, các Blockchain Layer 1 như Ethereum đã đặt nền tảng cho các ứng dụng độc lập. Tuy nhiên theo thời gian, các hệ thống kết nối đã xuất hiện dưới dạng các giao thức DeFi, GameFi, … Tương tự như vậy, AI Swarms có tiềm năng hoạt động như nền kinh tế AI của tương lai trong đó mỗi AI Agents có thể đại diện cho một dịch vụ chuyên biệt, được mã hóa. 

Phân Tích AI Swarms: Mô Hình Kinh Tế AI Mới

Tokenomics đóng vai trò cực kì quan trọng trong việc tạo động lực và thúc đẩy sự phát triển của toàn bộ hệ sinh thái AI. Mỗi lớp đều có một mô hình Tokenomics riêng, tạo ra nhiều cơ hội đầu tư đa dạng:

• Đối với các Framework AI: Các dự án như Dolion đã tích hợp token của mình cho việc sử dụng Framework của họ (sử dụng token Bully làm phí tạo AI Agent). Trong tương lai, các Framework này có thể áp dụng các mô hình tương tự như Ethereum trong đó token được yêu cầu cho mục đích tính toán, đào tạo AI Agent hoặc nâng cấp bộ nhớ.
• Đối với các AI Agent riêng lẻ: Các AI Agent có thể tung ra token của riêng họ để kiếm tiền từ các khả năng cụ thể. Ví dụ: Người dùng có thể Staking token để mở khóa các tính năng cao cấp hoặc quyền quản trị.

Đối với các dự án Swarm: Đây có lẽ là mô hình tokenomics phức tạp và thú vị nhất, nơi token chi phối hành vi của Swarm, khuyến khích sự hợp tác của các AI Agent và chia sẻ doanh thu do Swarm tạo ra. 

Cơ chế phân phối token và khuyến khích hành vi

Đầu tiên, chúng ta có thể bắt đầu với việc thiết kế cơ chế phân phối token. Các token có thể được sử dụng để thưởng cho các AI Agents hoặc con người đóng góp tài nguyên, dữ liệu hoặc sức mạnh tính toán vào hệ thống. Ví dụ nếu một AI Agent hoàn thành nhiệm vụ phân tích dữ liệu hoặc hỗ trợ ra quyết định hiệu quả, hệ thống sẽ thưởng bằng token tương ứng. Điều này khuyến khích các Agents hoạt động với hiệu suất tối đa và ưu tiên nhiệm vụ có giá trị cao.

Ngoài ra, việc khuyến khích hành vi tích cực là một phần cốt lõi trong mô hình kinh tế của AI Swarms. Các token có thể được sử dụng để giảm thiểu hành vi không mong muốn, chẳng hạn như việc cung cấp dữ liệu không chính xác hoặc không hợp tác trong các tác vụ chung. Hệ thống có thể tích hợp các cơ chế phạt slashing để duy trì tính toàn vẹn của mạng lưới.

Cơ chế quản trị phi tập trung

Tokenomics cũng đóng vai trò quan trọng trong quản trị phi tập trung của AI Swarms. Token không chỉ là công cụ trao đổi giá trị mà còn có thể đại diện cho quyền biểu quyết trong các quyết định chiến lược của hệ thống. Người sở hữu token có thể bỏ phiếu cho các cải tiến thuật toán, cập nhật mô hình AI hoặc thay đổi cách thức hoạt động của mạng lưới. Điều này đảm bảo rằng các thành viên tham gia có lợi ích trực tiếp trong việc phát triển và duy trì sự ổn định của AI Swarms.

Hơn nữa, cơ chế staking có thể được áp dụng để tăng cường cam kết của các thành viên. Ví dụ các AI Agents hoặc con người phải staking một lượng token nhất định để tham gia vào các nhiệm vụ cụ thể hoặc bảo vệ hệ thống khỏi các tác nhân độc hại. Staking cũng tạo ra động lực để duy trì hành vi minh bạch và đáng tin cậy trong mạng lưới.

Tương Lai Của AI Swarms

AI swarms không chỉ là một bước tiến về công nghệ mà còn có tiềm năng thay đổi cách các ngành công nghiệp vận hành. Với khả năng kết hợp và phối hợp giữa nhiều AI agents chuyên biệt, AI swarms có thể giải quyết những nhiệm vụ phức tạp mà các hệ thống hiện tại khó có thể thực hiện. Ví dụ trong ngành xây dựng website, AI swarms có thể bao gồm các agents chuyên về thiết kế giao diện, tối ưu hóa SEO, tạo nội dung và tích hợp dữ liệu. Tất cả những tác vụ này được thực hiện một cách đồng bộ, giảm thiểu thời gian và nguồn lực cần thiết so với quy trình truyền thống.

Trong lĩnh vực tài chính, AI swarms có thể thay đổi hoàn toàn cách giao dịch được thực hiện. Một swarm có thể bao gồm các agents phân tích dữ liệu thị trường, theo dõi tâm lý người dùng, quản lý danh mục đầu tư và thực hiện giao dịch thời gian thực. Khả năng phối hợp này không chỉ tăng cường hiệu quả mà còn giảm thiểu rủi ro do lỗi con người hoặc dữ liệu không đầy đủ. Các ngành khác như chăm sóc khách hàng, tự động hóa doanh nghiệp, và sản xuất cũng sẽ được hưởng lợi từ khả năng phối hợp linh hoạt và chính xác của AI swarms.

Mặc dù tiềm năng của AI swarms rất lớn tuy nhiên việc đạt được khả năng interoperability (khả năng tương tác giữa các agents từ các framework khác nhau) là một thách thức quan trọng. Hiện nay, các framework như Virtuals, FXN và Dolion hoạt động như những hệ sinh thái độc lập, mỗi framework có kiến trúc, giao thức và cách quản lý riêng. Điều này dẫn đến sự phân mảnh nơi các AI swarms không thể tương tác hoặc phối hợp với nhau.

Giải quyết vấn đề này đòi hỏi các framework phải phát triển các tiêu chuẩn chung hoặc xây dựng lớp cầu nối để các agents có thể giao tiếp và chia sẻ dữ liệu một cách liền mạch. Một giải pháp tiềm năng là phát triển meta-frameworks hoặc các lớp middleware giúp chuyển đổi dữ liệu và nhiệm vụ giữa các framework khác nhau. Tuy nhiên, điều này sẽ kéo theo sự gia tăng về độ phức tạp và chi phí triển khai.

Tổng kết

Tương lai của AI swarms là một hành trình đầy hứa hẹn nhưng cũng không kém phần thách thức. Từ khả năng thay đổi ngành công nghiệp đến việc giải quyết các bài toán kỹ thuật như interoperability, các bước phát triển tiếp theo sẽ quyết định vai trò của AI swarms trong nền kinh tế AI toàn cầu. Nhà phát triển, nhà đầu tư và người dùng cần sẵn sàng thích nghi và tham gia để tận dụng tối đa tiềm năng của một kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo mang tính hợp tác và tích hợp.