🧰 Đối tượng hướng dẫn này phù hợp với:
- Lập trình viên muốn xây dựng trợ lý AI
- Sinh viên đang tìm hiểu về AI agents
- Doanh nhân khám phá khả năng tự động hóa
- Bất kỳ ai tò mò về việc tạo công cụ AI riêng
🖥️ Bước 1: Thiết lập môi trường phát triển
Google Colab là nền tảng lý tưởng cho người mới vì nó chạy trực tiếp trên trình duyệt và không cần cài đặt phức tạp. Hãy làm theo các bước sau:
1️⃣ Truy cập Google Colab:
- Mở trình duyệt web và truy cập colab.research.google.com
- Đăng nhập bằng tài khoản Google của bạn
- Nếu đây là lần đầu sử dụng, bạn sẽ thấy trang chào mừng với các notebook mẫu
2️⃣ Tạo notebook mới:
- Nhấp vào "File hoặc Tệp" ở góc trên bên trái
- Chọn "New notebook" từ menu thả xuống
- Một trang trống sẽ xuất hiện với ô code sẵn sàng
- Trong ô code đầu tiên, nhập dòng lệnh sau:
- Nhấp vào nút "Play" (▶️) ở góc trái của ô để chạy lệnh
- Chờ vài giây để quá trình cài đặt hoàn tất. Bạn sẽ thấy thông báo khi việc cài đặt hoàn thành
Cài đặt thư viện cần thiết:
!pip install openai-agents
Mẹo cho người mới: Các lệnh bắt đầu bằng dấu chấm than (!) trong Google Colab là các lệnh shell, tương tự như khi bạn nhập lệnh vào Terminal hoặc Command Prompt.
🔑 Bước 2: Lấy API Key từ OpenAI
API key là "chìa khóa" để kết nối với dịch vụ AI của OpenAI. Đây là cách lấy và sử dụng nó:
1️⃣ Tạo tài khoản OpenAI (nếu chưa có):
- Truy cập platform.openai.com
- Nhấp vào "Sign up" và làm theo hướng dẫn
2️⃣ Lấy API key:
- Sau khi đăng nhập, nhấp vào tên tài khoản ở góc trên bên phải
- Chọn "API keys" từ menu thả xuống
- Nhấp vào nút "Create new secret key"
- Một cửa sổ sẽ hiển thị với API key của bạn (dạng chuỗi ký tự dài)
- Quan trọng: Sao chép và lưu key này vào nơi an toàn ngay lập tức vì bạn sẽ không thể xem lại nó sau này
3️⃣ Nạp tiền vào tài khoản:
- Tại dashboard của OpenAI, tìm mục "Billing" hoặc "Payment"
- Thêm phương thức thanh toán (thẻ tín dụng/debit)
- Nạp từ $5-10 để bắt đầu (khoản tiền này sẽ đủ cho hàng trăm truy vấn API đơn giản)
Lưu ý bảo mật: Tuyệt đối không chia sẻ API key của bạn công khai (như trong GitHub, blog, hoặc mạng xã hội). Nó giống như mật khẩu ngân hàng cho tài khoản OpenAI của bạn!
🛠️ Bước 3: Tạo AI Agent của Bạn
Đây là phần thú vị nhất! Chúng ta sẽ xây dựng AI agent theo từng bước:
- Tạo ô code mới (nhấn Shift+Enter sau ô trước đó)
- Nhập đoạn mã sau, thay thế
"your-api-key-here"bằng API key thật của bạn:
Tìm hiểu các thành phần chính:
- Agent: Đây là "trợ lý AI" của bạn
- Model: "Bộ não" AI (như GPT-4, GPT-3.5)
- Instructions: "Tính cách và nhiệm vụ" của agent
- Tools: "Công cụ" agent có thể sử dụng (như tìm kiếm web)
- Thêm đoạn mã sau vào notebook:
Tạo agent thời tiết:
weather_agent = Agent(
name="Weather Agent",
model="gpt-4o-mini", # Mô hình tiết kiệm chi phí với hiệu suất tốt
instructions="Bạn là trợ lý thời tiết chuyên nghiệp. Nhiệm vụ của bạn là trả lời các câu hỏi về thời tiết bằng cách tìm kiếm dữ liệu hiện tại. Luôn cung cấp thông tin nhiệt độ, độ ẩm, tốc độ gió và dự báo cho các ngày tiếp theo nếu có. Nếu người dùng hỏi về thời tiết tại một địa điểm không rõ ràng, hãy hỏi họ muốn biết thông tin về đâu.",
tools=[WebSearchTool()] # Cho phép agent tìm kiếm thông tin trực tuyến
)
Thiết lập các thư viện và API key:
from agents import Agent, Runner, WebSearchTool
import os
# Thiết lập API key (thay thế bằng API key thật của bạn)
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-api-key-here"
Giải thích cho người mới:name: Tên của agent (để nhận diện)model: Mô hình AI được sử dụng (gpt-4o-mini tiết kiệm chi phí nhưng vẫn đủ mạnh)instructions: Hướng dẫn chi tiết cho agent về cách hành xử và trả lờitools: Các công cụ agent có thể sử dụng (WebSearchTool cho phép tìm kiếm internet)
▶️ Bước 4: Chạy và kiểm tra Agent
Sau khi tạo agent, hãy thử nghiệm nó:
- Thêm đoạn mã sau vào notebook:
Chạy và quan sát:
- Nhấp nút "Play" để chạy đoạn mã
- Đợi vài giây trong khi agent tìm kiếm thông tin thời tiết
- Xem kết quả được hiển thị với thông tin thời tiết hiện tại ở Hà Nội
- Thay đổi câu hỏi trong hàm
Runner.run()để hỏi về:- Thời tiết ở các thành phố khác
- So sánh thời tiết giữa hai địa điểm
- Dự báo thời tiết cho sự kiện sắp tới
Thử nghiệm với nhiều câu hỏi khác nhau:
Ví dụ:
result = await Runner.run(
weather_agent,
"So sánh thời tiết ở TP.HCM và Đà Nẵng cuối tuần này"
)
Tạo code chạy agent:
# Để sử dụng async/await trong Colab, chúng ta cần thiết lập môi trường
import nest_asyncio
nest_asyncio.apply()
# Chạy agent và hiển thị kết quả
import asyncio
async def test_agent():
result = await Runner.run(
weather_agent,
"Thời tiết ở Hà Nội tuần này thế nào?"
)
print(result.final_output)
# Chạy hàm test
asyncio.run(test_agent())
🚀 Bước 5: Tuỳ chỉnh và mở rộng Agent
Khi bạn đã làm quen với cách tạo agent cơ bản, hãy thử nâng cao:
Tạo agent chuyên biệt:
- Agent du lịch có thể trả lời về các điểm đến, chi phí, thời tiết...
- Agent giáo dục giúp giải thích các khái niệm học tập
- Agent hỗ trợ lập trình giúp viết và giải thích mã
Lưu agent để sử dụng sau:
import pickle
# Lưu agent
with open('my_weather_agent.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(weather_agent, f)
# Tải lại agent
with open('my_weather_agent.pkl', 'rb') as f:
loaded_agent = pickle.load(f)
Thêm nhiều công cụ hơn:
from agents import CalculatorTool, WikipediaTool
advanced_agent = Agent(
name="Multi-Tool Assistant",
model="gpt-4o", # Mô hình mạnh hơn
instructions="Bạn là trợ lý đa năng, có thể trả lời câu hỏi bằng nhiều công cụ khác nhau.",
tools=[WebSearchTool(), CalculatorTool(), WikipediaTool()]
)
Mẹo nâng cao: Bạn có thể tạo "hệ thống" gồm nhiều agent phối hợp làm việc cùng nhau, mỗi agent chuyên môn hóa một nhiệm vụ khác nhau.
⚠️ Các lỗi thường gặp và cách khắc phục
1️⃣ "OpenAI API key not found" hoặc lỗi xác thực:
- Kiểm tra lại API key đã được sao chép đúng
- Đảm bảo tài khoản OpenAI có đủ credit
- Thử thiết lập lại key:
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-key-here"
2️⃣ Thư viện không cài đặt được:
- Chạy lại lệnh với flag --force:
!pip install openai-agents --force - Khởi động lại runtime: Chọn Runtime > Restart runtime
3️⃣ Agent không trả về kết quả hoặc bị timeout:
- Kiểm tra kết nối internet
- Đơn giản hóa câu hỏi
- Thử mô hình nhỏ hơn (như gpt-3.5-turbo thay vì gpt-4)
Bằng cách làm theo hướng dẫn này, bạn đã tạo thành công một trợ lý AI cá nhân có thể tìm kiếm và cung cấp thông tin thời tiết cập nhật. Đây chỉ là bước đầu tiên - với nền tảng này, bạn có thể mở rộng và tùy chỉnh agent của mình để làm nhiều nhiệm vụ phức tạp hơn, từ phân tích dữ liệu đến tự động hóa công việc hàng ngày!
Hãy thử nghiệm với các nhiệm vụ khác nhau và khám phá tiềm năng của AI agents trong việc giải quyết các vấn đề thực tế.
