AI Agent Harness: Lớp Runtime mà các Tác nhân Sản xuất Cần

Một Bộ harness tác nhân AI là lớp runtime biến mô hình, công cụ, hướng dẫn và mục tiêu người dùng thành quy trình sản xuất. Nó không phải là mô hình. Nó không chỉ là một khung tác nhân. Nó là lớp vận hành xung quanh tác nhân: vòng lặp, gọi công cụ, phê duyệt, thông tin đăng nhập, kiểm soát ngữ cảnh, sandboxing, dấu vết, và khả năng hiển thị sử dụng làm cho tác nhân an toàn hơn khi chạy.

Sự khác biệt đó trở nên quan trọng khi các nhóm vượt qua giai đoạn demo. Một nguyên mẫu có thể gọi một mô hình và một công cụ. Một tác nhân sản xuất có thể chạm vào kho lưu trữ, tài liệu nội bộ, hồ sơ khách hàng, hành động thanh toán, vé hỗ trợ, hoặc hệ thống quy trình làm việc. Tại thời điểm đó, câu hỏi khó không còn là “chúng ta nên sử dụng mô hình nào?” mà trở thành “runtime nào kiểm soát mô hình khi nó hoạt động?”

ShareAI phù hợp với ngăn xếp đó như là thị trường AI và lớp API cho truy cập mô hình, định tuyến, chuyển đổi dự phòng, và khả năng hiển thị thị trường. Các nhóm có thể so sánh các mô hình, định tuyến lưu lượng qua một API, và giữ cho việc sử dụng mô hình có thể đo lường trong khi ứng dụng hoặc bộ harness xung quanh vẫn nằm ngoài ShareAI.

Bộ harness tác nhân AI thực sự làm gì

Một bộ harness tác nhân AI quản lý vòng lặp thực thi xung quanh một mô hình. Mẫu phổ biến là lập kế hoạch, hành động, quan sát, và quyết định có tiếp tục hay không. Bộ harness gửi các cuộc gọi mô hình, kích hoạt công cụ, nhận kết quả công cụ, cập nhật ngữ cảnh, và dừng lại khi nhiệm vụ hoàn thành hoặc đạt đến giới hạn.

Runtime cũng xử lý các phần làm cho các tác nhân sản xuất khác biệt với chatbot: quyền công cụ, xử lý bí mật, phê duyệt cho các hành động rủi ro, khả năng quan sát, theo dõi chi phí, trạng thái, thử lại, và thực thi trong sandbox. Nếu không có lớp đó, mỗi nhóm có xu hướng xây dựng lại cùng một hệ thống dễ vỡ xung quanh mỗi tác nhân.

• Truy cập mô hình: chọn và gọi mô hình phù hợp cho nhiệm vụ.
• Định tuyến công cụ: kết nối tác nhân với API, công cụ MCP, cơ sở dữ liệu, tệp, hoặc thực thi mã.
• Kiểm soát ngữ cảnh: giữ công việc dài hạn trong cửa sổ ngữ cảnh mô hình hữu ích.
• Phê duyệt: tạm dừng các hành động phá hoại hoặc nhạy cảm trước khi chúng được thực hiện.
• Xử lý thông tin xác thực: giữ các khóa nhà cung cấp và mã thông báo công cụ khỏi các lời nhắc và cấu hình của tác nhân.
• Khả năng quan sát: theo dõi các cuộc gọi mô hình, cuộc gọi công cụ, độ trễ, mã thông báo và chi phí cho mỗi lần chạy.

Tại sao khung làm việc là quyết định thực sự giữa xây dựng và mua

Các cuộc gọi mô hình tương đối đơn giản. Định nghĩa công cụ ngày càng được tiêu chuẩn hóa. Phần đắt đỏ là thời gian chạy lặp lại xung quanh mô hình: vòng đời sandbox, thử lại, ngân sách, phê duyệt, nhật ký kiểm toán, quyền, nén ngữ cảnh và khả năng hiển thị chi phí từng bước.

Nếu mỗi nhóm nội bộ xây dựng khung làm việc đó một cách độc lập, mỗi nhóm cũng sở hữu một mô hình bảo mật khác nhau. Một nhóm có thể có nhật ký kiểm toán mạnh nhưng vệ sinh thông tin xác thực yếu. Nhóm khác có thể có quyền truy cập công cụ nhưng không có cổng phê duyệt. Nhóm thứ ba có thể hoạt động tốt cho một quy trình làm việc nhưng thất bại khi một nhiệm vụ dài làm đầy cửa sổ ngữ cảnh.

Một khung làm việc chung cung cấp cho các nhóm nền tảng một nơi để định nghĩa các kỳ vọng thời gian chạy. Các nhóm ứng dụng vẫn sở hữu hướng dẫn tác nhân, quy trình làm việc và logic sản phẩm của họ, nhưng các kiểm soát chung không cần phải được xây dựng lại từ đầu.

Các khả năng khung làm việc của tác nhân AI để đánh giá

Khả năng	Tại sao điều này quan trọng
Định tuyến mô hình tập trung	Cho phép các nhóm chọn mô hình dựa trên giá cả, độ trễ, tính khả dụng và phù hợp với nhiệm vụ thay vì mã hóa cứng một nhà cung cấp.
Quản trị công cụ	Kiểm soát công cụ mà tác nhân có thể gọi, dưới danh tính nào và với quyền nào.
Cổng phê duyệt	Dừng các hành động nhạy cảm, chẳng hạn như hoàn tiền, xóa, triển khai hoặc thay đổi dữ liệu, cho đến khi có sự chấp thuận của con người.
Cách ly thông tin xác thực	Giữ các khóa API và mã thông báo khỏi các lời nhắc, định nghĩa tác nhân, nhật ký và kho lưu trữ.
Môi trường cách ly (Sandboxing)	Cho phép các thao tác mã hoặc tệp mà không cần cung cấp cho tác nhân quyền truy cập trực tiếp vào môi trường máy chủ.
Theo dõi từ đầu đến cuối	Hiển thị những gì đã xảy ra trong mỗi lần chạy, bao gồm các cuộc gọi mô hình, cuộc gọi công cụ, mã thông báo, độ trễ và chi phí.

Mô hình Giao thức ngữ cảnh mô hình là một lý do khiến lớp này ngày càng trở nên quan trọng hơn. MCP cung cấp cho các ứng dụng AI một cách kết nối nhất quán hơn với các công cụ, tài nguyên và lời nhắc. Sự nhất quán đó rất hữu ích, nhưng nó cũng có nghĩa là quyền truy cập công cụ cần một mô hình quản trị. Bộ điều khiển quyết định cách các công cụ đó được chọn, ủy quyền, quan sát và hạn chế.

Vị trí của ShareAI trong ngăn xếp bộ điều khiển tác nhân

ShareAI không phải là bộ điều khiển tác nhân và không xây dựng ứng dụng hoặc tác nhân cho bạn. Đây là thị trường AI và lớp API có thể nằm phía sau một tác nhân, sản phẩm, plugin, quy trình làm việc hoặc ứng dụng tự lưu trữ cần quyền truy cập mô hình và khả năng hiển thị sử dụng.

Đối với các nhóm xây dựng tác nhân, điều đó làm cho ShareAI hữu ích theo ba cách thực tế.

• Một API để truy cập mô hình: kết nối với hơn 150 mô hình thông qua một tích hợp thay vì kết nối riêng từng nhà cung cấp.
• Định tuyến và chuyển đổi dự phòng: định tuyến yêu cầu theo lựa chọn mô hình, giá cả, độ trễ, khả dụng và tín hiệu độ tin cậy khi ứng dụng được thiết kế để sử dụng các điều khiển đó.
• Hiển thị mức sử dụng: giữ cho việc tiêu thụ mô hình có thể đo lường để các nhóm có thể lý giải về chi phí, mô hình lưu lượng, và hành vi sản phẩm.

Người xây dựng cũng có thể sử dụng ShareAI khi tác nhân là một phần của ứng dụng mà họ sở hữu bên ngoài ShareAI. Trong trường hợp đó, Người xây dựng định tuyến lưu lượng suy luận AI qua ShareAI, đặt phụ phí hoặc biên lợi nhuận, cho phép khách hàng thanh toán ShareAI cho việc sử dụng được định tuyến, và nhận các khoản thanh toán hàng tháng dựa trên thu nhập tạo ra. Ứng dụng vẫn được xây dựng và kiểm soát bên ngoài ShareAI.

Những gì cần theo dõi trong các lần chạy tác nhân sản xuất

Các tác nhân sản xuất cần nhiều hơn nhật ký yêu cầu. Một dấu vết hữu ích nên hiển thị các bước được sắp xếp của một lần chạy: các cuộc gọi mô hình, cuộc gọi công cụ, phê duyệt, hành động sandbox, thử lại, số lượng token, độ trễ, và chi phí. OpenTelemetry mô tả dấu vết như các tập hợp của các span được kết nối bởi các mối quan hệ cha-con, đây cũng là một mô hình tư duy hữu ích cho các lần chạy tác nhân: mỗi bước của tác nhân nên có thể quy trách nhiệm bên trong nhiệm vụ lớn hơn.

Đối với các nhóm tác nhân, mục tiêu rất đơn giản. Khi có điều gì đó sai, bạn nên có thể trả lời: mô hình nào đã phản hồi, công cụ nào đã được gọi, dữ liệu nào đã được truyền, ai đã phê duyệt, bao nhiêu token đã được sử dụng, mất bao lâu, và chi phí là bao nhiêu. Đặc điểm kỹ thuật OpenTelemetry là một điểm tham chiếu hữu ích cho các nhóm chuẩn hóa khả năng quan sát trên các dịch vụ.

Những lỗi phổ biến khi sử dụng khung tác nhân AI

• Đặt bí mật trong định nghĩa tác nhân: bí mật nên được quản lý bên ngoài các lời nhắc, cấu hình, và mẫu tác nhân có thể tái sử dụng.
• Xem tất cả các công cụ là an toàn: các công cụ chỉ đọc, công cụ ghi, và công cụ phá hủy cần các điều khiển khác nhau.
• Bỏ qua việc quy trách nhiệm theo từng người dùng: Các khóa chia sẻ làm cho việc kiểm tra ai đã gây ra cuộc gọi mô hình hoặc hành động công cụ trở nên khó khăn hơn.
• Bỏ qua chi phí cho đến khi hóa đơn đến: Các vòng lặp của agent có thể tăng nhanh việc sử dụng token khi không quản lý được việc thử lại, kết quả công cụ và ngữ cảnh dài.
• Để mỗi nhóm tự xây dựng runtime của mình: Công việc khung bị trùng lặp tạo ra sự quản trị không nhất quán và độ tin cậy không đồng đều.

Khi nào nên bắt đầu với ShareAI

Bắt đầu với ShareAI khi agent hoặc ứng dụng cần truy cập mô hình linh hoạt trước khi quyết định khung được hoàn tất. Bạn có thể sử dụng Sân chơi để kiểm tra hành vi mô hình, xem xét các tùy chọn mô hình trong thị trường, và sử dụng Tài liệu khi bạn sẵn sàng tích hợp một API.

Đối với các nhóm sản phẩm, kiến trúc sạch thường được phân lớp. Ứng dụng sở hữu trải nghiệm người dùng. Khung sở hữu hành vi runtime của agent. ShareAI xử lý truy cập mô hình AI, định tuyến, tín hiệu thị trường, hóa đơn, và khả năng hiển thị sử dụng nơi các khả năng đó phù hợp với quy trình làm việc.

Câu hỏi thường gặp

Khung agent AI là gì?

Khung agent AI là lớp runtime xung quanh một mô hình. Nó quản lý vòng lặp của agent, các cuộc gọi công cụ, ngữ cảnh, thông tin xác thực, phê duyệt, môi trường thử nghiệm, theo dõi, và khả năng hiển thị chi phí.

Khung agent AI có giống như khung framework của agent không?

Không. Framework giúp các nhà phát triển định nghĩa hành vi của agent. Khung chạy và quản lý hành vi đó trong sản xuất với các kiểm soát như quyền, theo dõi, phê duyệt, và giới hạn runtime.

ShareAI phù hợp ở đâu trong khung agent AI?

ShareAI phù hợp như một thị trường AI và lớp API để truy cập mô hình, định tuyến, chuyển đổi dự phòng, hiển thị sử dụng và thanh toán. Agent hoặc ứng dụng được xây dựng bên ngoài ShareAI.

ShareAI có thể thay thế một bộ khung agent không?

Không. ShareAI không cung cấp toàn bộ runtime của agent. Nó có thể hỗ trợ lớp truy cập và định tuyến mô hình mà một bộ khung agent hoặc ứng dụng gọi đến.

Tại sao các agent sản xuất cần cổng phê duyệt?

Các cổng phê duyệt giảm rủi ro khi một agent có thể thực hiện các hành động nhạy cảm, chẳng hạn như xóa dữ liệu, hoàn tiền, triển khai mã, thay đổi hồ sơ hoặc gọi các công cụ đặc quyền.

Tại sao thông tin đăng nhập nên được giữ ngoài định nghĩa agent?

Thông tin đăng nhập trong định nghĩa agent có thể bị rò rỉ qua kho lưu trữ, nhật ký, xuất khẩu hoặc cấu hình sao chép. Các hệ thống sản xuất nên tham chiếu thông tin đăng nhập một cách gián tiếp và tiêm chúng thông qua các kiểm soát runtime được phê duyệt.

MCP thay đổi thiết kế bộ khung agent như thế nào?

MCP làm cho các kết nối công cụ và ngữ cảnh trở nên tiêu chuẩn hóa hơn. Điều đó làm tăng nhu cầu về một lớp bộ khung hoặc cổng điều hành các công cụ nào được phép, cách chúng xác thực và cách các cuộc gọi được kiểm toán.

Các nhóm nên giám sát điều gì trong các lần chạy agent?

Các nhóm nên giám sát các cuộc gọi mô hình, cuộc gọi công cụ, phê duyệt, lỗi, sử dụng token, độ trễ, chi phí, phân bổ người dùng và đầu ra cuối cùng. Nếu không có các tín hiệu đó, các lỗi rất khó để gỡ lỗi.

Định tuyến mô hình có hữu ích cho các agent AI không?

Có. Các bước khác nhau của agent có thể cần các mô hình khác nhau. Định tuyến có thể giúp các nhóm cân bằng chi phí, độ trễ, khả dụng và chất lượng thay vì gửi mọi bước đến một mô hình mặc định.

Các nhà xây dựng có thể kiếm tiền từ việc sử dụng agent với ShareAI không?

Có, khi Nhà xây dựng sở hữu một ứng dụng bên ngoài ShareAI và định tuyến lưu lượng suy luận AI của nó qua ShareAI. Nhà xây dựng có thể đặt một mức lợi nhuận hoặc phụ phí và nhận các khoản thanh toán hàng tháng dựa trên mức sử dụng được tạo ra.

Bước đầu tiên để kiểm tra quyền truy cập mô hình là gì?

Sử dụng ShareAI Playground để kiểm tra các mô hình, sau đó tạo khóa API khi bạn sẵn sàng kết nối các cuộc gọi mô hình từ ứng dụng hoặc môi trường chạy của tác nhân.