Cơ sở hạ tầng AI tác nhân là lớp dữ liệu, truy xuất và thực thi cho phép các AI Agent tự động hành động trong thế giới thực theo thời gian thực. Đây là thứ phân tách một bản demo agent với một agent trong môi trường sản xuất — và đây là lớp mà hầu hết các chiến lược AI doanh nghiệp chưa xây dựng.
Hầu hết mọi buổi tóm tắt điều hành về AI tác nhân hiện nay đều tập trung vào lớp agent — các bộ điều phối, các mẫu gọi công cụ, các vòng lặp lập kế hoạch. Sự tập trung đó có thể hiểu được, nhưng nó bỏ qua câu hỏi quyết định liệu agent có hoạt động hay không: agent lấy dữ liệu từ đâu, dữ liệu đó có mới không, và liệu đó có phải cùng cấu trúc dữ liệu mà mã của agent được viết dựa trên? Dưới đây là những gì lớp cơ sở hạ tầng thực sự phải làm, năm yêu cầu không thể thương lượng, và hình dạng kiến trúc mà các doanh nghiệp đang áp dụng khi họ chuyển agent từ giai đoạn thử nghiệm sang sản xuất.
Cơ sở hạ tầng AI tác nhân thực sự là gì
Một AI Agent là phần mềm đưa ra quyết định, hành động và phản ứng. Không giống như một mô hình tĩnh chỉ trả lời một lệnh rồi dừng lại, một agent đọc thế giới, chọn hành động tiếp theo, thực thi nó qua các công cụ hoặc API, quan sát kết quả và quyết định lại. Vòng lặp đó có một điều kiện tiên quyết cứng nhắc mà hầu hết các kiến trúc đánh giá thấp: thế giới mà agent đọc từ đó phải sẵn có, cập nhật, có cấu trúc và đáng tin cậy vào thời điểm agent hỏi. Đó là điều chúng tôi muốn nói bằng cơ sở hạ tầng AI tác nhân — lớp dữ liệu thượng nguồn cho phép vòng lặp hoạt động. Tại Forage AI, chúng tôi vận hành lớp này như một dịch vụ được quản lý cho các doanh nghiệp có agent cần hành động dựa trên dữ liệu web bên ngoài, dữ liệu tài liệu và các tín hiệu firmographic — thị trường, hồ sơ nộp, nguồn tin tức, trang web đối thủ và danh sách dài các nguồn có cấu trúc mà agent cần để đưa ra quyết định trong thế giới thực.
Sự chuyển dịch từ RAG sang AI tác nhân đã thay đổi yêu cầu lớp dữ liệu theo một cách quan trọng. RAG có thể chịu được việc làm mới hàng đêm. Một agent thì không. Một agent trích dẫn giá của ngày hôm qua, hồ sơ của tuần trước, hoặc trang định giá cũ của đối thủ cạnh tranh không chỉ là sai — mà còn đang tích cực đưa ra các quyết định kinh doanh trên nền tảng dữ liệu lỗi thời. Lớp dữ liệu cho các agent phải trông giống như một cơ sở hạ tầng trích xuất dữ liệu được quản lý hiện đại hơn là một lần làm mới kho dữ liệu theo quý, và sự thay đổi đó là điều mà hầu hết các kiến trúc doanh nghiệp vẫn đang theo kịp.
Nhận định chuyên gia: Lớp mô hình được các tiêu đề chú ý. Lớp dữ liệu nhận các sự cố sản xuất. Trong tất cả các triển khai AI tác nhân mà Forage AI hỗ trợ, biến số nhất quán dự đoán liệu agent có tồn tại khi tiếp xúc với thế giới thực hay không là độ mới và tính toàn vẹn của dữ liệu mà nó đang hành động dựa trên — không phải kích thước của mô hình.
5 điều mà cơ sở hạ tầng AI tác nhân phải cung cấp
Đây là các yêu cầu phát sinh trong mọi triển khai AI tác nhân doanh nghiệp nghiêm túc. Coi bất kỳ yêu cầu nào trong số đó là tùy chọn, và bản demo agent sẽ trông tuyệt vời trong phòng họp nhưng âm thầm thất bại trong môi trường sản xuất.
- Độ mới liên tục, không phải làm mới theo lịch trình. Các agent hành động dựa trên những gì chúng đọc trong thời điểm hiện tại. Một lần kéo dữ liệu hàng đêm đảm bảo rằng một tỷ lệ phần trăm hành động của agent được dựa trên thực tế của ngày hôm qua. Dù nguồn là gì — trang định giá, hồ sơ quy định, luồng tin tức, danh mục đối thủ cạnh tranh — cơ sở hạ tầng phải hỗ trợ ngân sách độ mới cho từng nguồn, được hiệu chỉnh theo tốc độ thay đổi thực sự của nguồn đó. Lớp trích xuất được quản lý của Forage AI được thiết kế xung quanh yêu cầu này, với SLA độ mới theo từng nguồn thay vì cửa sổ batch toàn pipeline.
- Độ rộng nguồn, không chỉ độ sâu nguồn. Một agent hoạt động trong bối cảnh kinh doanh thực tế không đọc từ một nguồn — mà đọc từ hai mươi nguồn. Dữ liệu thị trường ở đây, nguồn cấp quy định ở đó, tín hiệu firmographic từ một nơi thứ ba, tài liệu phía khách hàng từ nơi thứ tư. Hầu hết các nhóm dữ liệu nội bộ được thiết lập để đi sâu vào ba hoặc bốn nguồn chính. AI tác nhân nhanh chóng phơi bày khoảng cách: trí thông minh của agent bị giới hạn bởi phần hẹp nhất trong dấu vết dữ liệu của nó. Đây là lúc quy mô trích xuất được quản lý của Forage AI quan trọng — chạy hàng nghìn tích hợp nguồn song song là một vấn đề vận hành hoàn toàn khác so với việc chạy mười nguồn một cách tốt.
- Đầu ra có cấu trúc ổn định schema. Khi trang nguồn đổi tên một trường, agent không giảm cấp một cách nhẹ nhàng — nó gọi một công cụ với đối số sai và tạo ra một hành động sai một cách tự tin. Lớp dữ liệu phải hấp thụ sự trôi dạt schema thượng nguồn và tiếp tục phát ra hợp đồng mà agent được xây dựng dựa trên. Điều đó đòi hỏi phát hiện schema-diff trong mỗi lần chạy trích xuất, một lớp dịch thuật ánh xạ các thay đổi phía nguồn sang schema hạ nguồn ổn định, và một đường dẫn cảnh báo khi không thể thực hiện bản dịch tự động. Ngành này đề cập đến sự đánh đổi của việc tự xây dựng so với mua trong hướng dẫn mua hàng trích xuất dữ liệu web doanh nghiệp này, đáng đọc trước khi bất kỳ dự án xây dựng nội bộ nào cam kết.
- Siêu dữ liệu tuân thủ được đính kèm tại thời điểm trích xuất. Một agent hành động dựa trên dữ liệu cũng phải có khả năng giải thích — cho cơ quan quản lý, hội đồng quản trị hoặc khách hàng — dữ liệu đến từ đâu và liệu nguồn có cho phép sử dụng nó cho hành động đã thực hiện hay không. Nơi rẻ nhất để thu thập siêu dữ liệu đó là trong quá trình trích xuất. Việc trang bị thêm siêu dữ liệu xuất xứ và đồng ý vào kho dữ liệu sau thực tế là một trong những hình thức nợ kỹ thuật đắt nhất trong AI doanh nghiệp ngày nay. Tham khảo ý kiến pháp lý cho tình huống cụ thể của bạn, nhưng về mặt kiến trúc, câu trả lời là như nhau ở mọi khu vực pháp lý: đính kèm siêu dữ liệu nguồn gốc, dấu thời gian và mục đích sử dụng được phép vào mỗi bản ghi tại thời điểm trích xuất. Các pipeline được quản lý của Forage AI thực hiện điều này tự động, đây là một lý do tại sao các ngành được quản lý đang chuyển sang trích xuất được quản lý nhanh hơn mức trung bình.
- Khả năng phục hồi trước việc leo thang chống bot phía nguồn. Cloudflare và Akamai triển khai các lớp phát hiện mới mỗi quý. Tỷ lệ chặn tăng lên. Một nhóm scraping nội bộ được thông báo lúc 2 giờ sáng và vá từng trang một, trong khi agent âm thầm thất bại trên 18% nguồn chưa được sửa. Cơ sở hạ tầng phải hấp thụ điều này bằng xoay vòng proxy, đa dạng dấu vân tay trình duyệt, dấu chân IP toàn cầu và nhóm vận hành 24/7 theo dõi tỷ lệ chặn — cơ sở hạ tầng khó có thể biện minh cho việc sở hữu nội bộ cho bất kỳ nhóm AI đơn lẻ nào. Đây là lớp vận hành mà Forage AI hấp thụ cho khách hàng doanh nghiệp, để nhóm nội bộ có thể tập trung vào lớp agent.
Nhận định chuyên gia: Mỗi trong số năm điều này có thể quan sát được dưới dạng chỉ số — độ trễ độ mới, phạm vi nguồn, tỷ lệ trôi dạt schema, mức độ hoàn chỉnh siêu dữ liệu tuân thủ, xu hướng tỷ lệ chặn — và mỗi chỉ số nên có trên cùng bảng điều khiển mà nhóm mô hình sử dụng để theo dõi hiệu suất agent. Các nhóm triển khai agent vào môi trường sản xuất mà không có những thất bại âm thầm là những nhóm coi lớp dữ liệu như một bề mặt kỹ thuật hạng nhất, không phải như một tập lệnh mà nhóm dữ liệu sở hữu trong một góc.
Cách doanh nghiệp xây dựng lớp dữ liệu cho các agent
Mẫu kiến trúc đang chiến thắng ở quy mô doanh nghiệp hiện nay trông như thế này: xây dựng lớp agent nội bộ, mua lớp dữ liệu. Lớp agent là nơi sự khác biệt tồn tại — lý luận độc quyền, lệnh theo miền, sử dụng công cụ tùy chỉnh, quy trình làm việc theo chiều dọc. Lớp dữ liệu là nơi đòn bẩy nằm ở sự tập trung — cùng một cơ sở hạ tầng trích xuất được quản lý phục vụ agent của một khách hàng phục vụ năm mươi, và kinh tế đơn vị chỉ hoạt động trên quy mô đó.
Đối với các nhà lãnh đạo AI đánh giá phía mua của quyết định đó, bức tranh nhà cung cấp đã hợp nhất đáng kể trong 18 tháng qua. SLA cấp pipeline, cảnh báo trôi dạt schema, siêu dữ liệu tuân thủ và cơ sở hạ tầng proxy hiện là tiêu chuẩn thay vì các tiện ích bổ sung cao cấp — và khoảng cách giữa các nhà cung cấp làm điều này tốt và các nhà cung cấp không làm tốt đang ngày càng rộng ra. Danh sách rút gọn các công ty dịch vụ trích xuất dữ liệu web hàng đầu này là điểm khởi đầu hợp lý để đối chuẩn. Forage AI được xây dựng đặc biệt cho trường hợp sử dụng AI tác nhân và pipeline AI, với các đảm bảo về độ mới, tuân thủ và ổn định schema mà cơ sở hạ tầng agent yêu cầu — và cơ sở khách hàng của chúng tôi nghiêng về phía các doanh nghiệp AI-native và Fortune 500 có agent phải hoạt động ngay từ lần đầu tiên.
Nhận định chuyên gia: Câu hỏi tự xây dựng hay mua cho cơ sở hạ tầng AI tác nhân thực sự không phải là câu hỏi tự xây dựng hay mua. Đó là về việc liệu nhóm chịu trách nhiệm về độ tin cậy của agent có sở hữu lớp mà agent đọc từ đó hay không. Nếu đó là hai nhóm khác nhau trong hai chuỗi báo cáo khác nhau, các thất bại sẽ định tuyến giữa chúng — và agent sẽ là người cuối cùng biết.
Câu hỏi thực sự dành cho các nhà lãnh đạo AI
AI tác nhân sẽ được đánh giá dựa trên những gì các agent thực sự làm trong môi trường sản xuất, không phải dựa trên những gì chúng demo trong một cuộc gọi bán hàng. Các nhóm giành chiến thắng trong phán xét đó sẽ là những nhóm đầu tư nhiều vào lớp dữ liệu mà agent của họ đọc từ đó như họ đã làm với lớp mô hình mà agent của họ lý luận bằng. Câu hỏi về cơ sở hạ tầng không còn là quyết định back-end — đó là quyết định chiến lược xác định liệu chương trình agent có đem lại kết quả hay bị đình trệ. Câu hỏi mà mọi nhà lãnh đạo AI phải có thể trả lời trong quý này là: ai sở hữu dữ liệu mà agent của họ hành động dựa trên, và liệu chủ sở hữu đó có đủ chiều sâu vận hành để giữ cho agent đúng khi thế giới mà nó đọc từ đó thay đổi?
———
Về tác giả: Bài viết này được đóng góp bởi nhóm tại Forage AI, một đối tác trích xuất dữ liệu được quản lý doanh nghiệp và Xử lý Tài liệu Thông minh cung cấp năng lượng cho lớp cơ sở hạ tầng dữ liệu cho AI tác nhân, hệ thống RAG và pipeline AI doanh nghiệp. Forage AI chạy trích xuất sản xuất trên hàng triệu nguồn mỗi ngày, với SLA cấp pipeline, siêu dữ liệu tuân thủ và phát hiện trôi dạt schema được tích hợp sẵn. Tìm hiểu thêm về Forage AI tại forage.ai.
