Chọn Model
Tại trung tâm của mọi hệ thống dựa trên agent là model cái điều hướng ra quyết định, tương tác và khả năng
học của agent. Chọn model đúng là nền tảng: nó quyết định agent biên dịch các đầu vào, khởi tạo các đầu
ra và thích nghi với môi trường của nó như thế nào. Quyết định này ảnh hưởng hiệu suất của hệ thống, tăng
quy mô, độ trễ và phí tổn. Chọn một model phù hợp phụ thuộc vào tính phức tạp của các nhiệm vụ của agent
, bản chất của dữ liệu đầu vào, hạn chế cơ sở hạ tầng, và đánh đổi giữa chung, tốc độ và chính xác.
Nói rộng thì, chọn model bắt đầu với đánh giá độ phức tạp của nhiệm vụ. Các models nền tảng lớn – như
GPT-5 hay Claude Opus 4.1 – là phù hợp tốt cho các agents hoạt động trong các môi trường kết thúc mở,
nơi hiểu biết sắc thái, luận lí linh động và tạo sinh sáng tạo là cơ bản. Các models này cung cấp chung
hóa mạnh và suất xắc tại các nhiệm vụ đòi hỏi lưỡng nghĩa, sắc thái ngữ cảnh hoặc nhiều bước. Tuy nhiên,
các sức mạnh của chúng đi tại phí tổn: chúng yêu cầu tài nguyên điện toán đáng kể, thường có nhu cầu
cơ sở hạ tầng đám mây và sinh ra độ trễ cao hơn. Chúng dành tốt nhất cho các ứng dụng như các trợ lí
cá nhân, các agents nghiên cứu hay các hệ thống doanh nghiệp cái phải xử lí một phạm vi rộng các truy
vấn không đoán được.