Trong boi canh phat trien ung dung AI, Agent Runtime dong vai tro then chot trong viec dieu phoi cac tac vu phuc tap. Tuy nhien, da so cac giai phap hien tai deu tap trung vao viec nang cap mo hinh ngon ngu lon (LLM) de cai thien hieu suat, dieu nay thuong di kem voi chi phi cao va tai nguyen tinh toan lon. HarnessX gioi thieu mot huong tiep can hoan toan khac: tu tien hoa (self-evolution) cua Agent Runtime ma khong can thay doi mo hinh. Ket qua nghien cuu cho thay phuong phap nay co the cai thien hieu suat len toi 44% ma khong can nang cap phan cung hay thay the LLM.
在AI應用開發的背景下，Agent Runtime在調度複雜任務中扮演關鍵角色。然而，現有解決方案大多專注於升級大型語言模型（LLM）來提升效能，這通常伴隨著高昂成本和大量運算資源。HarnessX提出了一個完全不同的方向：在不更換模型的情況下，讓Agent Runtime自我演化。研究結果顯示，這種方法可以在不需要升級硬體或更換LLM的情況下，將效能提升高達44%。
Agent Runtime tu tien hoa la co che cho phep he thong tu dong dieu chinh cach thuc thuc thi tac vu dua tren du lieu phan hoi tu moi truong thuc te. Thay vi phai train lai mo hinh hoac chuyen sang phien ban LLM moi hon, he thong se hoc cach toi uu hoa quy trinh xu ly, lua chon cong cu, va phan bo tai nguyen mot cach thong minh hon. Phuong phap nay duoc thuc hien thong qua vong lap phan hoi (feedback loop) lien tuc, noi Agent Runtime ghi nhan cac mau hinh thanh cong va that bai, sau do tu dieu chinh chien luoc hoat dong.
Agent Runtime自我演化是一種機制，允許系統根據來自實際環境的反饋數據，自動調整任務執行方式。無需重新訓練模型或切換到更新的LLM版本，系統會學習如何更智能地優化處理流程、選擇工具和分配資源。這種方法是透過持續的反饋循環實現的，Agent Runtime會記錄成功和失敗的模式，然後自行調整運作策略。
Tom tat: Agent Runtime tu tien hoa khong can thay doi mo hinh ma van cai thien hieu suat nho vao co che hoc tu phan hoi va tu dieu chinh quy trinh thuc thi.
摘要：Agent Runtime自我演化無需更換模型，透過從反饋中學習並自行調整執行流程來提升效能。
HarnessX ap dung ba nguyen ly chinh de dat duoc tu tien hoa:
HarnessX應用三個主要原則來實現自我演化：
Nghien cuu cua HarnessX cho thay, sau 48 gio tu tien hoa lien tuc, Agent Runtime co the giam thoi gian xu ly trung binh 32% va tang ty le thanh cong len 44% so voi phien ban ban dau. Dieu dac biet la nhung cai thien nay duy tri ngay ca khi khong co su thay doi ve mo hinh hay phan cung.
HarnessX的研究顯示，經過48小時的持續自我演化後，Agent Runtime可以將平均處理時間減少32%，並將成功率相比初始版本提升44%。特別的是，這些改進在模型或硬體沒有變化的情況下仍然能夠維持。
De minh hoa ro hon, chung ta hay xem xet mot vi du cu the trong linh vuc xu ly don hang thuong mai dien tu. Mot Agent duoc giao nhiem vu xu ly don hang: kiem tra ton kho, xac nhan thanh toan, va gui thong bao van chuyen.
Truoc khi ap dung tu tien hoa: Agent thuong xu ly theo thu tu co dinh. Neu kiem tra ton kho that bai (vi du API ton kho bi loi), Agent se dung lai va bao loi, mac du cac buoc khac van co the thuc hien duoc.
Sau khi tu tien hoa: Agent hoc duoc rang co the chuyen sang kiem tra thanh toan truoc, hoac thu lai kiem tra ton kho bang API khac. Dieu nay giup giam thoi gian cho va tang ty le xu ly thanh cong.
為了更具體說明，我們來看一個電子商務訂單處理領域的實例。一個Agent被分配處理訂單任務：檢查庫存、確認付款和發送運輸通知。
在應用自我演化之前：Agent通常按固定順序處理。如果庫存檢查失敗（例如庫存API出錯），Agent會停止並報告錯誤，即使其他步驟仍可執行。
在自我演化之後：Agent學會了可以先轉為檢查付款，或使用其他API重試庫存檢查。這有助於減少等待時間並提高處理成功率。
De ap dung Agent Runtime tu tien hoa vao du an cua ban, hay thuc hien theo cac buoc sau:
要將Agent Runtime自我演化應用於您的專案，請按照以下步驟操作：
Hien tai, HarnessX chua phai la san pham thuong mai ma la mot huong nghien cuu. Tuy nhien, ban co the ap dung nguyen ly tuong tu bang cach su dung cac cong cu hien co:
目前，HarnessX還不是商業產品，而是一個研究方向。不過，您可以使用現有工具應用類似的原理：
Qua qua trinh nghien cuu va ap dung Agent Runtime tu tien hoa, chung toi rut ra mot so loi khuyen thuc te cho cac nha phat trien:
通過研究和應用Agent Runtime自我演化，我們為開發者總結了一些實用建議：
HarnessX mo ra mot huong di moi cho viec toi uu hoa Agent Runtime: thay vi phu thuoc vao viec nang cap mo hinh, chung ta co the de chinh he thong tu hoc hoi va cai thien qua thoi gian. Voi kha nang tang hieu suat len toi 44% ma khong can thay doi mo hinh, day la mot giai phap tiet kiem va ben vung cho cac ung dung AI quy mo lon. Cac nha phat trien co the bat dau ap dung ngay hom nay bang cach xay dung co che ghi log, phan tich mau hinh, va tao vong lap phan hoi cho Agent Runtime cua minh.
De tim hieu them, ban co the tham khao bai nghien cuu goc cua HarnessX hoac thu nghiem voi cac cong cu nhu LangSmith va Optuna de bat dau hanh trinh tu tien hoa cho Agent Runtime cua ban.
HarnessX為優化Agent Runtime開闢了一條新路徑：與其依賴模型升級，我們可以讓系統自行學習並隨著時間改進。憑藉無需更換模型即可提升高達44%效能的能力，這是一個經濟且可持續的大型AI應用解決方案。開發者可以從今天開始，通過構建日誌記錄機制、分析模式和為自己的Agent Runtime創建反饋循環來應用這一方法。
要了解更多資訊，您可以參考HarnessX的原始研究論文，或使用LangSmith和Optuna等工具進行試驗，開始您的Agent Runtime自我演化之旅。