Hướng dẫn xây dựng AI Agent với Google Cloud

Hướng dẫn xây dựng AI Agent với Google Cloud

Doanh nghiệp hiện đang ứng dụng Agentic AI nhằm tự động hóa các quy trình làm việc phức tạp, nâng cao trải nghiệm người dùng. Tùy nhiên, việc xây dựng lộ trình tối ưu cho việc tích hợp Agentic AI thường đi kèm với những yêu cầu kỹ thuật phức tạp. nhằm hỗ trợ doanh nghiệp, Google Cloud đã chia sẻ cách xây dựng hiệu quả, khai thác tối đa tiềm năng hệ thống AI Agent. Hãy cùng Cloud Ace tìm hiểu nhé.

Việc triển khai các AI Agent ở quy mô sản xuất không chỉ dừng lại ở việc lựa chọn một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Một giải pháp hoàn chỉnh phải bao gồm: cơ sở hạ tầng có khả năng mở rộng, công cụ tích hợp dữ liệu mạnh mẽ và các mẫu kiến trúc đáp ứng các yêu cầu kỹ thuật đa dạng.

Google Cloud cung cấp một nền tảng toàn diện để xây dựng và phát triển hệ thống agent, hỗ trợ linh hoạt các phương án: tự phát triển, sử dụng agent do Google xây dựng sẵn, hoặc tích hợp từ các đối tác thứ 3. Hệ thống này được thiết kế dựa trên các giao thức Model Context Protocol (MCP) và Agent2Agent (A2A), tạo ra một môi trường tương tác mở, đảm bảo mọi agents bất kể kiến trúc nền hay nguồn gốc, đều có thể cộng tác và giao tiếp hiệu quả trong hệ sinh thái Google Cloud.

Nâng cấp agent từ hệ thống chỉ đối thoại thành một hệ thống có khả năng hành động, bằng cách trang bị các chức năng kết nối với API bên ngoài, tìm kiếm cơ sở dữ liệu, hoặc tương tác với các hệ thống khác. Cách tiếp cận này giúp mở rộng đáng kể năng lực Agent.

Ví dụ: Agent hỗ trợ xử lý lỗi có thể sử dụng công cụ để truy xuất thông tin người dùng từ CRM hoặc tạo yêu cầu trong hệ thống quản lý dự án.

Vì agent lựa chọn công cụ dựa trên tên gọi và mô tả, việc đặt tên rõ ràng, dễ hiểu và không trùng lặp là yếu tố quan trọng nhằm tránh hành vi lặp lại hoặc thao tác sai lệch.

Việc xây dựng AI Agent là một quy trình liên tục. Do hệ thống agent có tính phi quyết định (non-deterministic), các bài testing thông thường là chưa đủ.

Hướng dẫn của Google Cloud giúp đánh giá “lộ trình hoạt động” — tức quá trình suy luận từng bước — nhằm đảm bảo chất lượng và độ tin cậy. Phương pháp quản trị vận hành này, được gọi là AgentOps, đóng vai trò then chốt trong việc triển khai Agent trên các nền tảng như Vertex AI Agent Engine hoặc Cloud Run và vận hành an toàn trong môi trường thực tế.