X-Agent đề xuất cấu trúc thực thi liên tục cho các tác vụ kéo dài nhiều ngày

Một cấu trúc thực thi liên tục cho phép AI agent tiếp tục các tác vụ kéo dài từ vài giờ đến vài ngày, vượt qua nhiều phiên trò chuyện, đã được đề xuất. X-Agent công bố ý tưởng hệ thống có thể lưu tiến độ, chờ sự kiện bên ngoài và khôi phục tác vụ bị gián đoạn.

BlockBeats đưa tin ngày 16 dựa trên bài viết 'Lessons from Muse: Exploring a Persistent Runtime for X-Agent' do X-Agent công bố. Bài viết tập trung tìm hiểu cấu trúc thực thi cần thiết để AI agent thực hiện các tác vụ dài hạn thay vì chỉ phản hồi ngay lập tức.

AI tương tác truyền thống thường được thiết kế để kết thúc tác vụ sau khi phản hồi yêu cầu của người dùng. Trong khi đó, agent thực thi liên tục cần bảo toàn trạng thái công việc ngay cả khi người dùng đóng ứng dụng, sau đó khởi động lại tác vụ khi điều kiện chuyển sang bước tiếp theo được đáp ứng.

Cấu trúc do X-Agent đề xuất lưu mục tiêu, tác vụ chi tiết, nhật ký thực thi, sự kiện và sản phẩm đầu ra trong hệ thống. Việc ghi lại tiến độ giúp agent tải trạng thái trước đó trong một phiên mới và tiếp tục công việc.

Để thực hiện điều này, X-Agent đề xuất kết hợp môi trường trình duyệt có khả năng khôi phục, MCP(Model Context Protocol) và API. MCP là tiêu chuẩn kết nối cho phép mô hình AI truy cập các công cụ và dữ liệu bên ngoài. Agent có thể tương tác với trình duyệt web hoặc dịch vụ bên ngoài để thực hiện công việc theo từng bước.

Cấu trúc thực thi liên tục cũng đòi hỏi các biện pháp kiểm soát bảo mật. Bài viết do X-Agent công bố đề xuất giới hạn quyền truy cập của mô hình, lưu trữ riêng thông tin xác thực và duy trì nhật ký kiểm tra tác vụ. Các tác vụ có mức độ rủi ro cao cũng có thể được thiết kế để chỉ thực hiện sau khi người dùng phê duyệt.

X-Agent giải thích trong bài viết rằng agent cần lịch sử trò chuyện và nhật ký công việc xuyên suốt nhiều phiên, ranh giới quyền hạn và nhật ký gọi công cụ để duy trì hoạt động liên tục. Bài viết cũng đưa ra ý tưởng để agent thực hiện các tác vụ như gửi tin nhắn, thu thập báo cáo và phản hồi sự kiện bên ngoài.

Xu hướng này cũng liên quan đến cấu trúc quản lý tác vụ dài hạn giúp AI agent duy trì mục tiêu và cơ sở qua nhiều phiên. Khi vai trò của AI agent mở rộng từ tạo nội dung sang thực hiện công việc thực tế, các chức năng phân chia tác vụ, khôi phục lỗi và xác minh kết quả ngày càng được chú trọng.

Tuy nhiên, nội dung lần này chỉ là hoạt động nghiên cứu kiến trúc, chưa phải công bố tính năng chính thức hay lộ trình sản phẩm đã được xác nhận. X-Agent đề xuất đánh giá hiệu quả của cấu trúc thực thi liên tục bằng tỷ lệ hoàn thành, tỷ lệ khôi phục thành công và chi phí trên mỗi tác vụ, nhưng chưa công bố lịch áp dụng cụ thể hay kế hoạch thương mại hóa.

X-Agent khám phá nhu cầu về cấu trúc thực thi tác vụ xuyên suốt nhiều phiên dựa trên trường hợp Muse được đề cập trong tiêu đề bài viết. Bài viết không đưa ra tính năng sản phẩm cụ thể hay lịch áp dụng.