NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG FRAMEWORK TẠO AI AGENT CHO LĨNH VỰC THỦY SẢN (ỨNG DỤNG NHẬN DIỆN BỆNH VÀ TƯ VẤN ĐIỀU TRỊ TRÊN BỆNH ĐỐM TRẮNG Ở TÔM) Phân hệ 1: Xây dựng AI Agent, Web API tương tác và module Quản lý AI Agent

Abstract

Ngữ cảnh: Ngành thủy sản Việt Nam đang đối mặt với nhiều thách thức đòi hỏi các bên liên quan phải liên tục cập nhật thông tin và đưa ra quyết định nhanh chóng. Trong khi đó, các hệ thống hỗ trợ và chatbot truyền thống trong lĩnh vực này còn hạn chế về khả năng suy luận sâu để đưa ra tư vấn với độ chính xác cao. Sự bùng nổ của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã cho ra các AI Agent có khả năng tương tác thông minh, tự động hóa tác vụ và cung cấp thông tin chính xác. Tuy nhiên, việc xây dựng một AI Agent hoàn chỉnh hiện nay thường phức tạp, tốn kém thời gian và tài nguyên, đòi hỏi kiến thức chuyên sâu. Mục tiêu: Đề tài nghiên cứu và xây dựng một framework nhằm đơn giản hóa quy trình tạo AI Agent nhận diện và tư vấn trên dữ liệu văn bản và hình ảnh, đồng thời cung cấp khả năng tích hợp các công cụ AI. Mục tiêu của phân hệ là nghiên cứu xây dựng AI Agent dựa trên mô hình Agentic RAG, cơ chế tích hợp các công cụ AI và các chức năng quản lý AI Agent. Phương pháp: Nghiên cứu lý thuyết và khảo sát công nghệ hiện có. Thiết kế kiến trúc tổng thể và các thành phần bên trong đảm bảo dễ dàng mở rộng và bảo trì. Xây dựng các thành phần dựa trên bản thiết kế đã thống nhất. Kiểm thử và đánh giá nhằm đảm bảo chất lượng của phần mềm. Các kết quả: Về kết quả thực hiện đề tài, framework được thiết kế giúp đơn giản hóa việc xây dựng AI Agent, việc tạo các cấu hình cần thiết và quản lý AI Agent hầu hết đều sử dụng giao diện người dùng, việc tích hợp AI Agent vào các hệ thống khác trở nên dễ dàng thông qua RESTful API. Về kết quả thực hiện của phân hệ, áp dụng thành công mô hình Agentic RAG để xây dựng AI Agent, tích hợp mô hình CNN cho nhận diện ảnh và giao thức MCP để mở rộng nguồn công cụ AI cho AI Agent. Kết luận: Đề tài đã thành công trong việc nghiên cứu và xây dựng một framework tạo AI Agent với quy trình đơn giản hơn thông thường và tích hợp các công nghệ AI tiên tiến. Mặc dù còn một số hạn chế nhưng đề tài đã đề xuất được một mô hình cho việc tạo AI Agent ở mức low-code phục vụ trong lĩnh vực thủy sản và mở ra nhiều hướng phát triển tiềm năng trong tương lai.