据行业最新消息，Cung cấp không gian làm việc dùng một lần cho tác nhân AI của bạn với Alibaba Cl
Do Rizky Andriawan, Solution Architect Alibaba Cloud Indonesia, viết TL;DR — Tác nhân AI không chỉ trả lời mà còn hành động. Tác nhân có thể chạy mã, điều khiển trình duyệt và thao tác với tệp. Vì vậy, tác nhân cần một không gian làm việc. Sự chuyển dịch mà gần như mọi đội ngũ xây dựng hạ tầng tác nhân đều đi đến trong hai năm qua không phải là “tác nhân không tự lưu lại trạng thái”, mà là tác nhân buộc chúng ta phải đảo chiều giả định mặc định khi thiết kế hệ thống. Con người mặc định có khả năng duy trì trạng thái; còn tác nhân thì mặc định được cô lập, chỉ duy trì trạng thái trong trường hợp ngoại lệ. Môi trường thực thi của tác nhân nên là môi trường dùng một lần, trong khi bộ nhớ, danh tính và kết quả đầu ra của tác nhân được chủ động lưu trữ ở nơi khác và có thể duy trì lâu dài. Bài viết này giải thích vì sao sự đảo chiều đó là lựa chọn đúng đắn, cũng như cách AgentRun của Alibaba Cloud biến cách tiếp cận này thành một không gian làm việc mà bạn có thể sử dụng mà không cần dựng bất kỳ máy chủ nào.* Dùng một lần ở nơi tác nhân vận hành, bền vững ở nơi tác nhân ghi nhớ. Chatbot chỉ trả lời. Tác nhân thì hành động. Khi bạn hỏi chatbot một câu, chatbot chỉ viết lại câu trả lời bằng văn bản, và thế giới bên ngoài không có gì thay đổi. Giao cho tác nhân một tác vụ, chẳng hạn như “phân tích bảng tính này và vẽ biểu đồ các giá trị ngoại lệ”, “sửa bài kiểm tra lỗi trong kho mã nguồn này” hoặc “mở trang web này và lấy ba tin đăng rẻ nhất”, thì tác nhân phải thực hiện các hành động: chạy mã, ghi tệp, điều khiển trình duyệt, đọc kết quả và quyết định bước tiếp theo. Cứ lặp đi lặp lại trong một vòng lặp. Chính khác biệt duy nhất đó (hành động thay vì trả lời) tạo ra một nhu cầu mà chatbot chưa bao giờ cần: một nơi để thực hiện công việc. Một nơi để chạy đoạn mã đó. Một vùng lưu trữ tạm. Một trình duyệt. Một môi trường dòng lệnh. Hãy gọi đó là một không gian làm việc. Vậy câu hỏi thực sự là: bạn nên cung cấp loại không gian làm việc nào cho một tác nhân như vậy? Câu trả lời theo trực giác, “cùng loại không gian làm việc như dành cho nhà phát triển”, hóa ra lại hoàn toàn ngược lại. Và hiểu được lý do là cách nhanh nhất để nắm rõ một nền tảng như AgentRun được tạo ra nhằm mục đích gì. Chatbot trả lời trong một bước duy nhất. Một tác nhân chạy vòng lặp bên trong không gian làm việc được cô lập, rồi tác động đến thế giới bên ngoài. Hãy nghĩ về môi trường phát triển của chính bạn, chiếc laptop của bạn hoặc một VM mà bạn SSH vào. Bạn thiết lập môi trường đó một lần. Bạn cài đặt công cụ, để các tệp nằm đó, rồi ngày mai quay lại và thấy mọi thứ vẫn còn nguyên. Đó là mặc định của con người: mặc định duy trì trạng thái, chỉ cô lập trong trường hợp ngoại lệ. Bạn chỉ dùng đến sandbox hoặc một VM sạch trong trường hợp hiếm hoi khi xử lý gì đó không đáng tin cậy. Tác nhân cần điều ngược lại: mặc định cô lập, chỉ duy trì trạng thái trong trường hợp ngoại lệ. Mỗi tác vụ chạy trong môi trường sạch và được cô lập riêng, còn mọi thứ cần tồn tại sau tác vụ đều được chủ động đẩy ra bên ngoài môi trường đó. Từ đang âm thầm gánh nhiều ý nghĩa ở đây là “không gian làm việc”, vì vậy hãy cùng làm rõ khái niệm này. Thứ nên dùng một lần là môi trường thực thi của tác nhân, nơi tác nhân chạy mã, điều khiển trình duyệt và ghi tệp tạm. Những thứ không nên dùng một lần, như bộ nhớ của tác nhân (“Acme là một thương vụ đang bị đình trệ”), danh tính và quyền của tác nhân, các kết quả đầu ra do tác nhân tạo ra, cùng dấu vết kiểm tra về những gì tác nhân đã thực hiện, hoàn toàn không nằm trong không gian làm việc. Những thứ đó được lưu bên ngoài không gian làm việc, bền vững một cách có chủ đích, để không gian làm việc có thể bị loại bỏ mà không làm mất những dữ liệu và kết quả đó. Sự tách biệt đó chính là điểm mấu chốt. Nếu đặt phép so sánh ở cấp độ môi trường thực thi nơi tác nhân thực sự thực hiện công việc thì chúng ta sẽ thấy rất rõ sự khác biệt: Đây chính là khoảng trống mà AgentRun được xây dựng để lấp đầy. Thay vì bạn phải cấp phát và duy trì máy chủ để các tác nhân hoạt động, AgentRun cung cấp cho mỗi tác nhân một không gian làm việc thực thi mới, cô lập và dùng một lần theo nhu cầu, đồng thời chỉ tính phí trong thời gian tác nhân thực sự làm việc. Phần còn lại của bài viết này thực chất là giải thích vì sao đây là thiết kế đúng đắn, lần lượt qua từng thuộc tính. “Dùng một lần” nghe có vẻ như một sự đánh đổi. Với môi trường thực thi, đây là một bước nâng cấp, và từng lý do đều tương ứng với một khả năng mà AgentRun mang lại: Hãy chú ý rằng mô hình mối đe dọa và thiết kế gần như tự thân đã khớp với nhau. Mối nguy nằm ở mã không đáng tin cậy chạy trên các đầu vào không đáng tin cậy. Giải pháp (cô lập để không thể vươn ra ngoài, dùng một lần để mọi thao tác không lưu lại lâu dài) gần như là sự phủ định trực tiếp của mối nguy đó. Đây là điểm mấu chốt dành cho những ai vẫn thấy tác nhân hơi khó hiểu: không gian làm việc đã hé lộ bí mật đó. Tác nhân không phải là một nhà tiên tri biết sẵn câu trả lời. Tác nhân là một vòng lặp thử mọi thứ trong không gian làm việc, đọc lại kết quả đã xảy ra, rồi thử tiếp. Lý do duy nhất khiến tác nhân cần đến sandbox dùng một lần là vì tác nhân sẽ tạo ra mớ hỗn độn: chạy mã bị lỗi, cài sai thứ cần cài, đi sai hướng, và bạn muốn mớ hỗn độn đó được cô lập rồi loại bỏ. Lý do bộ nhớ của tác nhân nằm bên ngoài không gian làm việc cũng tương tự: để phần hỗn độn có thể bị loại bỏ, trong khi phần đã học được vẫn được giữ lại. Quá trình thử và sai diễn ra trong một ô cô lập mà bạn sẽ loại bỏ; còn bài học được lưu vào một kho lưu trữ mà bạn giữ lại. Hãy hình dung tác nhân AI không phải như một thiên tài, mà giống một thực tập sinh rất nhanh nhẹn, không biết mệt, được bạn giao cho một căn phòng cô lập, một chiếc máy tính và đúng một tác vụ. Bạn dựng lại căn phòng đó từ đầu cho công việc tiếp theo, nhưng vẫn giữ lại các ghi chú. Không chỉ là một phép ẩn dụ. Về cơ bản, đó chính là kiến trúc. Tác nhân hoạt động bằng cách thử và sai: lập kế hoạch, chạy, thất bại, thử lại, rồi thành công. Hãy xem một ví dụ thực tế. Một tác nhân vận hành bán hàng được giao nhiệm vụ: “lấy báo cáo hệ thống bán hàng của tuần trước và đánh dấu các thương vụ đang bị đình trệ.” Tác nhân đăng ký một không gian làm việc mới. Tác nhân mở trình duyệt, đăng nhập vào CRM của bạn và tải báo cáo về. Tác nhân chạy vài dòng Python để tìm các thương vụ không được cập nhật trong 14 ngày. Tác nhân viết một bản tóm tắt ngắn. Sau đó, tác nhân thoát ra và không gian làm việc bị hủy. Bây giờ, hãy xem những gì đã không xảy ra: Và những thứ bạn thực sự muốn giữ lại, như bản tóm tắt do tác nhân tạo ra, nhật ký kiểm tra của từng cú nhấp chuột, và bộ nhớ của tác nhân rằng “Acme đã ngừng phản hồi”, đều được chủ động ghi bên ngoài không gian làm việc, để không gian làm việc có thể biến mất mà không kéo theo những thứ đó. Đó là sự đảo chiều mặc định trong một tác vụ đơn lẻ: quá trình thực thi là dùng một lần, còn các kết quả đầu ra và bộ nhớ thì không. Một khi nhận ra mô hình này trong một quy trình làm việc, bạn sẽ thấy mô hình này xuất hiện ở khắp nơi. Đây chính là mô hình mà AgentRun đóng gói thành dịch vụ. Dễ gọi AgentRun là “một chiếc hộp tác nhân tất cả trong một”, nhưng cách gọi đó lại đánh giá thấp thiết kế này, vì AgentRun giữ những thành phần riêng biệt ở đúng trạng thái riêng biệt thay vì gom tất cả lại với nhau: Dễ bắt đầu: một biểu mẫu duy nhất để xác định mô hình, câu lệnh và công cụ của tác nhân — không cần quản lý hạ tầng. AgentRun cung cấp năm mẫu sandbox — mỗi mẫu được thiết kế riêng cho một loại công việc khác nhau của tác nhân. Tạo AIO Sandbox: chọn tài nguyên, trình duyệt và môi trường chạy của bạn — không gian làm việc được khởi tạo theo nhu cầu và biến mất khi tác vụ hoàn tất. Quản trị mô hình: kiểm soát những mô hình mà tác nhân có thể gọi, cũng như các giới hạn áp dụng. Bộ nhớ nằm bên ngoài không gian làm việc dùng một lần — bền vững, có thể tìm kiếm và được tách biệt có chủ đích. Lớp quan sát: theo dõi từng lệnh gọi, đo lường từng đơn vị tài nguyên. Không gian làm việc dùng một lần chính là phần mà toàn bộ bài viết này tập trung phân tích. Các lớp còn lại tồn tại chính là để phần này có thể dùng một lần. Nhiệm vụ của AgentRun là kết nối các lớp đó với nhau để bạn không phải tự làm, đồng thời giữ ranh giới đủ rõ ràng để bạn vẫn biết lớp nào đang đảm nhiệm việc gì. Dùng một lần ở trung tâm, bền vững ở vùng biên, tất cả trên một nền tảng serverless. Mở rộng năng lực của tác nhân với marketplace gồm các công cụ MCP và kỹ năng tích hợp đám mây ngay từ đầu — từ Playwright đến RDS Copilot. Dễ quản lý: mọi môi trường chạy của tác nhân đều được hiển thị và có thể kiểm soát từ một nơi. Mối lo hiển nhiên là: nếu một tác nhân chạy mã không đáng tin cậy và hàng nghìn tác nhân dùng chung phần cứng, liệu một tác nhân có thể thoát khỏi môi trường cô lập và truy cập vào khách hàng khác không? Đây là câu hỏi đúng, và câu trả lời trung thực không phải là “môi trường được cô lập hoàn hảo” cũng không phải là “muốn làm gì cũng được”. Các không gian làm việc này không nằm trực tiếp trên một máy dùng chung không có lớp cách ly. Các không gian làm việc này chạy trên cùng lớp cô lập cấp VM nhẹ (bộ chứa bảo mật) vốn đã tách biệt hàng triệu khối lượng công việc serverless đa đối tượng thuê. Ranh giới cách ly này vững chắc, đã được kiểm chứng qua thực tế vận hành, chứ không phải một ranh giới mới mẻ và mong manh. Nhưng “vững chắc” không có nghĩa là “hoàn hảo”. Không có cơ chế cách ly nào là không thể bị phá vỡ, giới nghiên cứu đôi khi vẫn tìm ra lỗ hổng, và tác nhân còn tạo thêm một bề mặt tấn công thực sự mới mà không sandbox nào có thể khép kín hoàn toàn: chèn câu lệnh, trong đó đầu vào không đáng tin cậy chính là các chỉ dẫn dành cho tác nhân, được cài cắm qua một trang web hoặc tài liệu mà tác nhân đọc. Vì vậy, tư thế bảo mật thực sự là phòng thủ theo chiều sâu: cách ly mạnh mẽ, cộng với khả năng dùng một lần (không có gì được duy trì để bị đánh cắp sau này), cộng với kiểm soát lưu lượng ra ngoài (không thể tùy ý gọi ra bên ngoài), cộng với thông tin xác thực theo nguyên tắc đặc q
随着IDC行业的快速发展，可持续发展将成为未来竞争的关键
如果您正在寻找优质的站群服务器，欢迎访问 www.isclouder.com 了解更多