Qwen chuyển mình từ Chatbot sang Personal Agent: Chiến lược cá nhân hóa toàn diện

"Hãy làm điều gì đó mang tính người một lần xem nào"

Mark Zuckerberg đầy tham vọng đã đưa Personal Agent (Tác nhân cá nhân) trở nên phổ biến.

Sản phẩm mới của Meta, Muse, kết nối với email, lịch và các dịch vụ khác để giúp người dùng lên lịch trình, xử lý các công việc tẻ nhạt và thậm chí ghi nhớ những chi tiết cá nhân được đề cập trong cuộc trò chuyện.

Người dùng chỉ cần nói một câu, AI sẽ tự tìm kiếm thông tin cần thiết và tự mình gọi các công cụ hỗ trợ.

Một tuần sau khi ra mắt, nó đã vươn thẳng lên vị trí số 1 trên App Store. Điều đó cho bạn biết điều gì? Nó cho thấy người Mỹ đều muốn đóng vai một "sếp" có trợ lý riêng. Suy rộng ra, thị trường Trung Quốc còn có tiềm năng lớn hơn nữa.

Nhìn sang Trung Quốc, cái tên "hot" nhất trên thị trường sơ cấp hiện nay là Today.ai của Qijunyuan — họ đã huy động mọi người trên Jike để phủ sóng thị trường Trung Quốc bằng các thông cáo báo chí.

Sau đó là Qwen. Ngay từ đầu, họ đã tập trung vào việc tích hợp liên tục các công cụ và dịch vụ.

Tôi từng nghĩ ứng dụng của Qwen đang nhồi nhét quá nhiều tính năng Agent, khiến rào cản trở nên quá cao. Hầu hết mọi người chỉ cần trò chuyện với AI là đủ; thêm một cuộc gọi video với AI nữa là bạn trở nên vô đối.

Hóa ra tôi đã quá nông cạn. Qwen đã đặt nền móng cho bản phát hành "Personal Agent" hoành tráng từ trước đó rồi.

Phiên bản "Personal Agent" là gì? Nó có nghĩa là mô hình có thể làm bất cứ điều gì cho một cá nhân, trở thành một trợ lý cuộc sống/công việc.

Chết tiệt, thực ra việc đặt trà sữa là quyết định đúng đắn — chỉ là ngoài trà sữa ra, bạn còn phải làm những việc khác nữa: mua sắm, gọi xe, đặt nhà hàng. Đó là bản phát hành sớm vào đầu năm nay.

Giờ đây, khi khả năng của Agent đã được nâng cấp, tất cả các tính năng mà Qwen tích lũy được cuối cùng cũng có thể kết nối với nhau tốt hơn, giúp người dùng hoàn thành các tác vụ phức tạp hơn.

Điều này cũng được chứng minh bằng dữ liệu: "các tác vụ phức tạp trên Qwen đã tăng gấp 5 lần, số lượt hội thoại của người dùng đạt 5-8 vòng và hầu hết các câu hỏi đều được trả lời tốt hơn nhờ việc gọi ngữ cảnh trung và dài hạn."

Tất nhiên có thêm tính năng là tốt — mấu chốt là liệu AI có thực sự sử dụng được những tính năng này mà không làm khổ người dùng hay không.

Mọi người đều vận hành theo cùng một logic: người dùng nên giải quyết nhu cầu của mình một cách thuận tiện nhất có thể trong một điểm truy cập duy nhất. Chatbot, Agent — đây là những điểm truy cập cụ thể tiến hóa theo sự gia tăng khả năng của mô hình.

Qwen vốn dĩ là một trình kết nối ngay từ đầu. Vì vậy, Qwen đã luôn chờ đợi ở giai đoạn Agent suốt thời gian qua.

Cách tiếp cận cụ thể hơn có hai khía cạnh. Một là tăng cường Ngữ cảnh (Context), để AI hiểu bạn hơn.

Hai là điều phối tốt các chức năng backend — một khi biết người dùng muốn làm gì, nó có thể thực sự hoàn thành công việc đó.

Ngữ cảnh hữu ích là thứ thay đổi câu trả lời mà AI đưa ra cho bạn.

Bạn làm công việc gì, có thói quen nào, sức khỏe ra sao, gần đây bạn đang cố gắng đạt được điều gì — tất cả những điều này đều ảnh hưởng đến cách trả lời cho cùng một câu hỏi. Chỉ nhớ những gì bạn đã hỏi lần trước là chưa đủ.

Qwen đã tích hợp dữ liệu sức khỏe, thể dục và các dữ liệu cá nhân khác với sự cho phép của người dùng, đồng thời hỗ trợ một số người dùng kết nối danh mục đầu tư của họ.

Vì vậy, thông tin mà nó có thể rút ra mở rộng từ vài dòng trong khung chat đến các trạng thái vật lý và hoàn cảnh sống thực tế. Ngoài ứng dụng, PC và kính, điểm truy cập có thể mở rộng sang tai nghe, buồng lái thông minh — chạm đến nhiều tình huống hàng ngày hơn.

Giả sử bạn đang tập luyện cho một cuộc chạy bán marathon. AI có thể sắp xếp việc tập luyện dựa trên dữ liệu tập luyện được ghi lại liên tục, sau đó điều chỉnh các đề xuất khi điều kiện thay đổi. Mục tiêu không thay đổi, nhưng hôm nay bạn chạy được bao nhiêu, phục hồi tốt đến mức nào — tất cả những điều này đều ảnh hưởng đến cách bạn nên tập luyện vào ngày mai.

Phần khó là thông tin này cần phải vừa tách biệt vừa kết nối. Hồ sơ sức khỏe của bạn không thể bị trộn lẫn với của cha mẹ, nhưng khi sắp xếp việc tập luyện, nó cũng phải tính đến công việc và lịch trình của bạn.

Vì vậy, vẫn như mọi khi: không có Agent theo chiều dọc, chỉ có Agent tổng quát. Chỉ một Agent tổng quát mới có cơ hội trở thành "Personal Agent".

Các công cụ chuyên biệt có thể dành riêng cho từng lĩnh vực. Cuộc sống con người không thể tách rời. Sức khỏe, học tập, công việc — đây chỉ là những điểm truy cập.

AI cuối cùng cũng phục vụ cùng một con người. Nó phải có khả năng vượt qua các tình huống này để có cơ hội thực sự thấu hiểu cá nhân đó.

Lợi thế của Qwen là kế thừa từ Quark: lưu trữ đám mây, ngân hàng câu hỏi, quét tài liệu, công cụ tư vấn thi đại học và nhiều thứ khác. Giờ đây, những khả năng này đang được đóng gói thành các Kỹ năng (Skills) mà Agent có thể gọi đến.

Người dùng sử dụng Qwen càng lâu, ngữ cảnh tích lũy càng nhiều và AI càng hiểu rõ con người này là ai. Cùng một câu hỏi — các đề xuất nó đưa ra cho bạn, các chức năng nó gọi — sẽ khác biệt so với người khác.

Tóm lại: kể từ ngày đầu tiên ra mắt ứng dụng Qwen vào tháng 11 năm ngoái, câu chuyện luôn xoay quanh việc làm thế nào để đưa AI vào sử dụng cá nhân. Vấn đề đó từng rất khó giải quyết. Bây giờ nó có vẻ đã có lời giải.

Với Bộ nhớ (Memory), tính chủ động và ngữ cảnh, cuối cùng bạn có thể chuyển từ ChatBot sang Personal Agent.

(Ảnh bìa do ChatGPT tạo; văn bản hoàn toàn do con người viết)

⬇️

Đăng ký Substack của chúng tôi: funeralai.substack.com