Observation (quan sát) là cách agent cảm nhận hệ quả từ hành động của mình. Bài này giải thích observation đóng vai trò gì trong chu trình của agent và được đưa vào ngữ cảnh ra sao.
Observation cung cấp thông tin quan trọng, nuôi dưỡng quá trình suy nghĩ của agent và định hướng các hành động tiếp theo.
Chúng là tín hiệu từ môi trường, dù là dữ liệu từ API, thông báo lỗi hay log hệ thống, định hướng cho vòng suy nghĩ tiếp theo.
Trong giai đoạn quan sát, agent:
- Thu thập phản hồi: nhận dữ liệu hoặc xác nhận rằng hành động đã thành công (hoặc không).
- Nối kết quả: tích hợp thông tin mới vào ngữ cảnh hiện có, qua đó cập nhật bộ nhớ của mình.
- Điều chỉnh chiến lược: dùng ngữ cảnh đã cập nhật để tinh chỉnh các suy nghĩ và hành động tiếp theo.
Ví dụ, nếu API thời tiết trả về dữ liệu "partly cloudy, 15°C, 60% humidity" (có mây rải rác, 15°C, độ ẩm 60%), observation này được nối vào bộ nhớ của agent (ở cuối prompt).
Sau đó agent dùng nó để quyết định có cần thêm thông tin không, hay đã sẵn sàng đưa ra câu trả lời cuối cùng.
Việc đưa phản hồi vào theo từng vòng lặp giúp agent luôn bám sát mục tiêu một cách linh hoạt, liên tục học hỏi và điều chỉnh dựa trên kết quả thực tế.
Observation có thể có nhiều dạng, từ đọc văn bản trên trang web đến theo dõi vị trí cánh tay robot. Có thể xem chúng như "log" của tool, cung cấp phản hồi dạng văn bản về việc thực thi action.
| Loại observation | Ví dụ |
|---|---|
| Phản hồi hệ thống | Thông báo lỗi, thông báo thành công, mã trạng thái |
| Thay đổi dữ liệu | Cập nhật cơ sở dữ liệu, thay đổi hệ thống file, thay đổi trạng thái |
| Dữ liệu môi trường | Số đo cảm biến, chỉ số hệ thống, mức sử dụng tài nguyên |
| Phân tích phản hồi | Phản hồi API, kết quả truy vấn, đầu ra tính toán |
| Sự kiện theo thời gian | Đến hạn chót, tác vụ theo lịch đã hoàn thành |
Kết quả được nối vào thế nào?
Sau khi thực hiện một action, framework làm các bước sau theo thứ tự:
- Phân tích action để xác định (các) hàm cần gọi và (các) đối số cần dùng.
- Thực thi action.
- Nối kết quả vào dưới dạng một Observation.
Tổng kết
Giờ chúng ta đã học xong chu trình Thought-Action-Observation của agent.
Nếu vài khía cạnh vẫn còn hơi mơ hồ, đừng lo, chúng ta sẽ quay lại và đào sâu các khái niệm này ở các unit sau.
Bây giờ là lúc đưa kiến thức vào thực hành bằng cách code agent đầu tiên của bạn!
Nguồn
- Dịch và biên tập từ huggingface/agents-course · units/en/unit1/observations.mdx, giấy phép Apache-2.0.