Tạo dữ liệu trên nhiều nền tảng để huấn luyện AI Agents dựa trên hành vi người dùng

THÁCH THỨC TỪ DOANH NGHIỆP

Khách Hàng Của Chúng Tôi

Khách hàng của DIGI-TEXX là một viện công nghệ tại Mỹ, chuyên về Trí tuệ Nhân tạo (AI).

Trong những năm gần đây, họ nhận thấy việc hiểu hành vi người dùng trên nhiều loại nền tảng trực tuyến — từ mạng xã hội đến công cụ doanh nghiệp — mang giá trị cực lớn.

Với tốc độ số hóa nhanh chóng trong học tập, làm việc và giao tiếp, các tương tác trực tuyến giờ đây phản ánh cách con người ra quyết định, tiêu thụ thông tin và tương tác với công nghệ.

Để khai thác tiềm năng này, khách hàng mở rộng hướng phát triển AI, nhằm xây dựng các hệ thống thông minh có khả năng hiểu và mô phỏng hành vi số của con người.

Một phần trọng tâm trong chiến lược là tạo các AI Agents giống con người, mô phỏng hành vi số thực tế.

Khái niệm AI Agents

Các Large Language Models (LLMs) như GPT hay Claude rất giỏi tổng hợp thông tin, tạo văn bản và tóm tắt dữ liệu, nhưng về cơ bản chỉ là công cụ chờ lệnh.

Ngược lại, AI Agents được xây dựng dựa trên LLMs nhưng có khả năng tự chủ, hoạt động như “con người số”:

• Lập kế hoạch: Xác định mục tiêu và lên lộ trình các bước cần thực hiện.
• Phân tích & ra quyết định: Đánh giá tình huống và lựa chọn hành động phù hợp.
• Thực thi: Thực hiện các bước cần thiết một cách tự động, không cần can thiệp liên tục từ con người.

Điểm quan trọng là AI Agents học hỏi và cải thiện theo thời gian, trở nên tự chủ và đáng tin cậy hơn sau mỗi công việc hoàn thành.

Thách Thức:

Khách hàng muốn tạo và xây dựng bộ dữ liệu phong phú về tương tác người dùng thực tế trên nhiều nền tảng số. Dữ liệu này sẽ dùng để huấn luyện AI, giúp mô hình dự đoán cách người dùng click, điều hướng và tương tác với nội dung số trong môi trường thực tế. Thách thức lớn gặp phải khi thực hiện dự án gồm:

• Đa dạng nền tảng: Mỗi nền tảng có giao diện và luồng tương tác riêng, đòi hỏi nhân sự thao tác linh hoạt nhưng vẫn giữ hành vi tự nhiên.
• Đảm bảo nhiệm vụ rõ ràng và nhất quán: Mọi tương tác phải tuân theo kịch bản sẵn. Sai lệch nhỏ có thể dẫn đến dữ liệu không đồng nhất, khiến AI học sai hành vi.
• Khối lượng dữ liệu khổng lồ: Hàng trăm giờ dữ liệu phải được tạo và xử lý mỗi ngày, đòi hỏi phối hợp chặt chẽ, tự động hóa và chuẩn hóa dữ liệu.
• Yêu cầu chính xác cao: Sai lệch nhỏ về chuột, thời gian hay thứ tự thao tác có thể ảnh hưởng đến độ tin cậy của AI, đòi hỏi giám sát liên tục và phản hồi kịp thời.

Phạm vi dự án

Dự án bao gồm những thách thức kỹ thuật và vận hành đặc thù:

• Tạo các bản ghi kịch bản mô phỏng hành vi người dùng trên nền tảng xã hội và doanh nghiệp.
• Thực hiện và ghi lại tất cả các tác vụ theo quy trình tiêu chuẩn bằng hệ thống nội bộ của khách hàng.
• Tổ chức, gắn nhãn và chuẩn hóa dữ liệu đầu ra thành bộ dữ liệu có cấu trúc, sẵn sàng cho huấn luyện và đánh giá AI.
• Duy trì kiểm soát chất lượng nghiêm ngặt để đảm bảo dữ liệu đầy đủ, chính xác và đồng nhất.