Chain-of-Agents (CoA) Là Gì? Bước Tiến Mới Cho AI Agents, Hiệu Quả Hơn 84%

Trong thế giới Trí tuệ nhân tạo, các hệ thống đa agent (multi-agent) đã chứng tỏ khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp. Tuy nhiên, chúng thường đòi hỏi kỹ thuật prompt và quy trình làm việc cồng kềnh. Giờ đây, một mô hình mới mang tên Chain-of-Agents (CoA) đang định hình lại cuộc chơi. Nó mang sức mạnh cộng tác của nhiều agent vào bên trong một mô hình duy nhất. Bài viết này sẽ giải thích chi tiết Chain-of-Agents là gì, cách nó hoạt động và tại sao nó đạt được hiệu suất vượt trội trên các bài kiểm tra hàng đầu.

➡️ Khám phá chi tiết nghiên cứu gốc (bản tiếng Anh) và các tài nguyên mã nguồn mở tại: Link

Vượt Qua Giới Hạn Của Hệ Thống Đa Agent Truyền Thống

Các hệ thống đa agent hiện tại rất mạnh mẽ. Nhưng chúng đối mặt với những thách thức lớn.

Chi phí tính toán cao: Việc giao tiếp liên tục giữa các agent riêng biệt tiêu tốn nhiều tài nguyên.
Kỹ thuật phức tạp: Yêu cầu các kỹ sư phải thiết kế prompt và quy trình làm việc (workflow) rất tinh vi.
Khó học hỏi từ dữ liệu: Các mô hình nền tảng (backbone LLMs) thường không được huấn luyện để tối ưu cho việc cộng tác đa agent.

Chain-of-Agents ra đời để giải quyết chính những vấn đề này. Nó mang lại một cách tiếp cận hiệu quả và thông minh hơn.

CoA

Chain-of-Agents (CoA) Là Gì? Một Cái Nhìn Toàn Cảnh

Vậy, Chain-of-Agents là gì? Nói một cách đơn giản, CoA là một mô hình (paradigm) mới cho việc suy luận của LLM. Nó cho phép một mô hình AI duy nhất có thể tự mình thực hiện các bài toán phức tạp. Quá trình này tương tự như cách một hệ thống đa agent hoạt động.

Thay vì cần nhiều agent độc lập, mô hình CoA có khả năng kích hoạt động (dynamically activate) các “tool agents” và “role-playing agents” khác nhau ngay bên trong nó. Toàn bộ quá trình diễn ra một cách liền mạch (end-to-end). Hãy tưởng tượng, thay vì cần một nhóm gồm nhà nghiên cứu, lập trình viên và nhà phân tích làm việc cùng nhau, giờ đây tất cả năng lực đó được tích hợp vào một “bộ não” duy nhất.

CoA

Phương Pháp Đột Phá: Multi-Agent Distillation và Agentic RL

Để tạo ra một mô hình mạnh mẽ như vậy, các nhà nghiên cứu đã sử dụng một phương pháp huấn luyện gồm hai giai đoạn đột phá:

Multi-Agent Distillation (Chưng cất Đa Agent): Giai đoạn này giống như việc “dạy” cho mô hình CoA. Các nhà nghiên cứu đã “chưng cất” kiến thức và quy trình làm việc của các hệ thống đa agent giỏi nhất hiện có. Mô hình CoA sẽ học hỏi cách các agent chuyên gia này cộng tác, suy luận và hành động để giải quyết vấn đề.
Agentic RL (Học tăng cường Agentic): Sau khi đã học được cách làm việc từ các “chuyên gia”, mô hình sẽ tiếp tục được tối ưu hóa. Nó sẽ tự mình thực hành trên các nhiệm vụ có thể kiểm chứng được. Quá trình này giúp nó trở nên sắc bén và hiệu quả hơn.

Kết quả của quá trình huấn luyện này tạo ra một thế hệ mô hình mới, được gọi là Agent Foundation Models (AFMs).

Kết Quả Vượt Trội: Dẫn Đầu Các Thử Thách Lớn

Hiệu quả của Chain-of-Agents không chỉ là lý thuyết. Các mô hình AFM đã thiết lập những kỷ lục mới trên các bài kiểm tra (benchmark) khó nhất hiện nay.

Dẫn đầu trên nhiều lĩnh vực: AFM đạt kết quả SOTA (State-of-the-Art) trên các benchmark về web agent, lập trình và suy luận toán học. Cụ thể là trên GAIA, BrowseComp, HLE, AIME25 và LiveCodeBench.
Hiệu quả vượt trội: So với các hệ thống đa agent truyền thống, CoA giúp giảm chi phí suy luận (inference cost) đến 84.6%. Điều này có nghĩa là nó vừa thông minh hơn, vừa tiết kiệm hơn rất nhiều.

Tại Sao Chain-of-Agents Quan Trọng Với Cộng Đồng?

Một trong những điểm sáng giá nhất của dự án này là tính mở. Các nhà nghiên cứu đã cam kết mã nguồn mở hoàn toàn (fully open-sourced) cho toàn bộ dự án.

Mô hình (Models): Các trọng số của mô hình AFM được công khai.
Mã nguồn (Code): Toàn bộ code để huấn luyện và đánh giá đều có sẵn.
Dữ liệu (Datasets): Dữ liệu huấn luyện cũng được chia sẻ.

Điều này tạo ra một nền tảng vững chắc. Nó cho phép cộng đồng tiếp tục nghiên cứu và phát triển các mô hình agent trong tương lai.

Kết Luận: Tương Lai Của AI Agents Đã Ở Đây

Chain-of-Agents (CoA) không chỉ là một cải tiến nhỏ. Đây là một bước tiến lớn. Nó giải quyết được những vấn đề cốt lõi của hệ thống đa agent. Phương pháp này tích hợp khả năng cộng tác vào một mô hình duy nhất. Từ đó, CoA đã tạo ra các Agent Foundation Models (AFMs). Các mô hình này vừa mạnh mẽ, vừa hiệu quả.

Với việc mã nguồn mở toàn bộ dự án, tương lai của AI Agents hứa hẹn sẽ còn phát triển nhanh hơn nữa. Đây là một thời điểm vô cùng thú vị. Nó mở ra cơ hội cho các nhà phát triển, nhà nghiên cứu. Và cho bất kỳ ai quan tâm đến việc xây dựng các hệ thống tự chủ thông minh trong tương lai.

>>>> Xem thêm: Top 50 Dự Án Generative AI Hàng Đầu 2025: Cẩm Nang Toàn Diện Cho Người Xây Dựng Tương Lai