Xây dựng AI Agent siêu đỉnh với .NET: Tự viết và chạy code C# để giải quyết mọi thử thách!
Lê Lân
0
Xây Dựng Đại Lý AI Có Khả Năng Viết Và Thực Thi Mã C# Với Dotnet
Mở Đầu
Trong thời đại của trí tuệ nhân tạo (AI) tạo sinh, việc xây dựng một đại lý AI không chỉ hiểu mà còn có khả năng tự động viết và thực thi mã đang mở ra nhiều khả năng ứng dụng đột phá.
Thế giới công nghệ hiện nay chứng kiến một bước tiến vượt bậc với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) không còn chỉ đơn thuần trả lời câu hỏi dựa trên dữ liệu huấn luyện, mà còn có thể tương tác bằng cách gọi công cụ và thực hiện các tác vụ phức tạp. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách xây dựng một đại lý AI sử dụng dotnet, có thể viết và chạy mã C# để giải quyết các tác vụ đa dạng, từ phân tích dữ liệu cho đến tạo ra tài liệu tự động.
Bài viết sẽ hướng dẫn bạn từng bước cách thiết lập môi trường, tạo công cụ xử lý và giao tiếp với LLM qua thư viện của Microsoft, đồng thời chia sẻ kinh nghiệm điều chỉnh lời nhắc (prompt) để đạt hiệu quả cao nhất.
1. Tổng Quan Về Đại Lý AI Và Công Nghệ Liên Quan
1.1 Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Và Khả Năng Tool Calling
Ngày nay, các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4 được tích hợp khả năng gọi công cụ (tool calling). Điều này có nghĩa là một mô hình không chỉ tạo ra văn bản mà còn có thể thực thi các chức năng bên ngoài khi cần thiết.
Tool calling cho phép đại lý AI tự động gọi thư viện, hàm hoặc tác vụ ngoài môi trường mô hình để xử lý.
Giúp đại lý AI xây dựng các giải pháp phức tạp hơn như viết mã, truy vấn cơ sở dữ liệu, hoặc xử lý file.
1.2 Đóng Vai Trò Của .NET 10 Trong Việc Chạy Mã Động
Phiên bản mới của .NET, đặc biệt là .NET 10, hỗ trợ việc chạy các tập tin mã đơn lẻ như dotnet run app.cs, giúp đơn giản hóa việc thực thi code mà không cần phải xây dựng toàn bộ project.
Cách tiếp cận này rất phù hợp để cho phép AI tự động viết và chạy mã C# nhanh chóng.
Giảm thiểu rào cản kỹ thuật khi thử nghiệm các đoạn code tự động sinh ra.
.NET 10 chính là bước tiến giúp "lower the barrier" cho việc tạo các đại lý AI có khả năng lập trình và chạy code trực tiếp.
2. Thiết Lập Môi Trường Cho Đại Lý AI
2.1 Cài Đặt Thư Viện Cần Thiết
Để xây dựng đại lý AI, ta cần import các package chính sau:
Azure.AI.OpenAI
Microsoft.Extensions.AI
Microsoft.Extensions.Logging.Console
Microsoft.Extensions.AI.OpenAI
2.2 Tạo ChatClient Kết Nối Với Mô Hình GPT-4
var runId = Guid.NewGuid();
var azureOpenAIEndpoint = "https://<your-endpoint>.cognitiveservices.azure.com/";
1. Fetch the csv file from the url 'https://raw.githubusercontent.com/fgeorges/star-wars-dataset/refs/heads/master/csv/films/films.csv'
2. Analyze the content and determine the delimiter used in the csv file.
3. Determine which columns are present and what data they contain.
4. Order the movies by release date, Newest first.
5. Write a .docx word document at 'c:\temp\star_wars_movie.docx' with one line per page with the following info:
- release date
- title
- description
Cách trình bày prompt giúp LLM hiểu nhiệm vụ kỹ càng và tự viết, chạy mã hoàn chỉnh để trả lời.
5. Đánh Giá Hiệu Suất Và Kết Quả
5.1 Kết Quả Thực Thi
Quá trình chạy có thể phải qua nhiều vòng lặp: mã code lỗi sẽ được LLM tự sửa dựa trên output thực thi.
Cuối cùng, sẽ nhận được một file Word (.docx) chứa danh sách phim Star Wars được sắp xếp theo ngày phát hành, mỗi trang một phim với các thông tin như yêu cầu.
5.2 Lời Kết Và Các Thách Thức
Các mô hình khác nhau có hành vi khác nhau: một số dừng giữa chừng và yêu cầu ý kiến, một số khác không sử dụng công cụ gọi, v.v.
Việc thử nghiệm và điều chỉnh lời nhắc là rất quan trọng để đại lý hoạt động ổn định.
Cảnh báo quan trọng: Những đoạn mã chạy động này cần được thực thi trong môi trường sandbox để tránh nguy cơ mã độc hoặc lỗ hổng.
Đây chưa phải là giải pháp hoàn hảo nhưng mở ra tiềm năng lớn cho đại lý AI có khả năng tự lập trình và thực thi trong nhiều lĩnh vực.
Kết Luận
Xây dựng đại lý AI với khả năng viết và chạy mã C# bằng dotnet giúp mở rộng rất nhiều ứng dụng sáng tạo vượt ra ngoài việc đơn thuần trả lời câu hỏi. Nhờ sự kết hợp của LLM, kỹ thuật tool calling và các tính năng mới trong .NET 10, chúng ta có thể tạo ra những hệ thống "vibe coding" — nơi AI như một lập trình viên siêu tốc, tự động tạo và kiểm thử mã để hoàn thành nhiệm vụ.
Nếu bạn đang làm việc hoặc quan tâm đến lĩnh vực AI và phát triển phần mềm, việc tìm hiểu và áp dụng mô hình này sẽ giúp bạn nắm bắt công nghệ tương lai và tối ưu hóa quy trình làm việc.
Hãy thử nghiệm, đóng góp ý kiến và chia sẻ trải nghiệm của bạn!