Xây dựng 33 tác nhân AI trên một nền tảng: Cái nhìn bên trong năm tác nhân

Trong năm qua, tác giả đã xây dựng 33 tác nhân AI trên một nền tảng duy nhất—một Docker image và một codebase duy nhất, không có sửa đổi cốt lõi nào. Các tác nhân này bao gồm từ một huấn luyện viên cờ vua cho một đứa trẻ đến trợ lý cho vợ, gia sư, và các bot doanh nghiệp cho các công ty luyện kim và năng lượng. Biến số chính là nơi mỗi tác nhân vạch ranh giới giữa những gì mã tính toán và những gì mô hình nói. Đối với các tác nhân cá nhân, mô hình có thể tính toán trực tiếp, nhưng trong các tác nhân doanh nghiệp, nó không bao giờ đưa ra con số cuối cùng; nó chỉ thiết lập các tham số đầu vào, điều này tạo ra rủi ro. Các lược đồ công cụ bắt đầu chiếm ưu thế trong prompt sau khi có hơn ba chục công cụ; đối với một quản trị viên CRM với 331 công cụ, các lược đồ JSON lên tới 302 KB, tương đương khoảng 75.000 token trong tiền tố của mỗi yêu cầu. Ba tinh chỉnh cấu hình đã giảm token prompt từ 15.266 xuống còn 1.424 và thời gian phản hồi trung vị từ 17 giây xuống 7,7 giây. Nền tảng là Hermes Agent từ NousResearch, với một codebase mới từ tháng 7 năm 2025. Các tác nhân khác nhau chủ yếu ở tính cách và bộ công cụ; bài viết cung cấp các bảng so sánh kích thước prompt và lựa chọn mô hình. Một số thất bại cũng được đề cập, chẳng hạn như sự chênh lệch số dư và 5.863 dòng mã Python không bao giờ được gọi trong sản xuất.