ĐH Duy Tân thử nghiệm hệ thống AI đa tác tử hỗ trợ nghiên cứu

Sản phẩm mở ra hướng tiếp cận mới cho hoạt động nghiên cứu theo định hướng tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI). AgenTex v1.0 vận hành trên kiến trúc Multi-Agent AI và hướng tới xây dựng nền tảng trợ lý nghiên cứu toàn diện, hỗ trợ các nhà khoa học nâng cao chất lượng công bố quốc tế, đồng thời, thúc đẩy đổi mới sáng tạo trong môi trường học thuật.

Khảo sát tại các cơ sở nghiên cứu và đào tạo ở miền Trung cho thấy 5 nút thắt phổ biến đang cản trở quá trình nghiên cứu và công bố khoa học, gồm việc chưa tuân thủ chuẩn học thuật IMRaD, thiếu phản biện trước khi nộp bài, khó khăn trong định dạng LaTeX, thời gian tổng quan tài liệu kéo dài từ 2 đến 5 ngày và sự phân mảnh của các công cụ phục vụ nghiên cứu. Theo số liệu của Overleaf năm 2023, 67% nhà nghiên cứu dành hơn 20% thời gian cho công việc định dạng.

Từ những góc nhìn này, Đại học Duy Tân phát triển AgenTex như một giải pháp kỹ thuật và định hướng hệ thống trở thành trợ lý nghiên cứu ảo, hỗ trợ các nhà khoa học tối ưu hóa những công đoạn kỹ thuật trong quá trình nghiên cứu.

AgenTex v1.0 được xây dựng trên kiến trúc Multi-Agent AI gồm 5 lớp hệ thống và 9 tác tử AI chuyên biệt, vận hành trên một giao diện web thống nhất. Hệ thống sử dụng React ở lớp giao diện để người dùng theo dõi tiến trình nghiên cứu theo thời gian thực, trong khi lớp dịch vụ kết hợp FastAPI, Redis và Celery nhằm điều phối các tác vụ như tìm kiếm tài liệu, soạn thảo bản nháp, phản biện và biên dịch LaTeX. Theo nhóm phát triển, cách thiết kế này giúp duy trì tốc độ phản hồi trên giao diện đồng thời xử lý hiệu quả các quy trình nghiên cứu phức tạp ở phía sau.

Điểm cốt lõi của AgenTex nằm ở hệ sinh thái 9 tác tử AI được điều phối theo mô hình "state machine". Thay vì dựa vào một mô hình ngôn ngữ duy nhất, hệ thống phân chia quy trình nghiên cứu thành các vai trò chuyên biệt như đề xuất ý tưởng, tìm kiếm và đánh giá tài liệu, xây dựng bản thảo, phản biện học thuật và xuất bản theo chuẩn LaTeX.

"Thông qua một quy trình minh bạch và chuẩn xác, hệ thống hỗ trợ giảng viên và sinh viên hiện thực hóa các ý tưởng thành những công trình nghiên cứu có chất lượng", Phan Vũ Minh Tuệ, tác giả dự án AgenTex, cho biết

AgenTex v1.0 sở hữu ba nhóm tính năng cốt lõi. Trong đó, tính năng soạn thảo (Drafting) cho phép tra cứu đồng thời ArXiv, Semantic Scholar, OpenAlex và Tavily để xây dựng đề cương IMRaD, tạo bản thảo tóm tắt có trích dẫn và xuất mã LaTeX. Hệ thống ước tính cần khoảng 10-15 phút để xử lý từ 15 đến 20 tài liệu tham khảo.

Tính năng phản biện (Reviewing) mô phỏng quy trình "peer review" (bình duyệt đồng cấp), kiểm tra lập luận, số liệu, mức độ phù hợp với yêu cầu của từng loại tạp chí và các tiêu chuẩn đạo đức nghiên cứu. Trong khi đó, tính năng định dạng (Formatting) hỗ trợ biên dịch LaTeX trực tiếp trên trình duyệt, tương thích với các bộ mẫu của IEEE, Elsevier, Springer và ACM, song song, cho phép xuất dữ liệu dưới các định dạng PDF, TEX hoặc ZIP.

Hệ thống có khả năng tra cứu đồng thời dữ liệu từ ArXiv, Semantic Scholar, OpenAlex và Tavily; hỗ trợ xây dựng đề cương nghiên cứu theo cấu trúc IMRaD, thực hiện phản biện học thuật mô phỏng quy trình "peer review" và chuẩn hóa bài báo theo các tiêu chuẩn IEEE, Elsevier, Springer hoặc ACM. Theo nhóm nghiên cứu, việc chuẩn hóa bài báo theo yêu cầu của các tạp chí giúp bảo đảm yếu tố học thuật cũng như tính chuyên nghiệp của bản thảo ngay từ giai đoạn đầu, qua đó, giảm thời gian chỉnh sửa kỹ thuật, hạn chế sai sót hình thức và nâng cao khả năng đáp ứng tiêu chuẩn công bố quốc tế.

TS. Trương Tiến Vũ, Trưởng ban Khoa học Công nghệ Đại học Duy Tân, đánh giá AgenTex hiện thực hóa nhiều nguyên lý cốt lõi của mô hình "The AI Scientist" được đề xuất trên tạp chí Nature vào tháng 3. Hệ thống được thiết kế theo hướng tiếp cận toàn trình (end-to-end), hỗ trợ tối ưu hóa quy trình nghiên cứu từ khâu hình thành ý tưởng, tra cứu và tổng hợp tài liệu, thiết kế thực nghiệm, phân tích dữ liệu đến biên soạn bản thảo theo chuẩn LaTeX quốc tế.

Ông đánh giá điểm nổi bật của AgenTex là cơ chế "Human-In-The-Loop", cho phép nhà khoa học trực tiếp tham gia điều phối và thẩm định kết quả ở từng giai đoạn nhằm kiểm soát, giảm thiểu rủi ro từ hiện tượng "AI hallucination".

TS Trương Tiến Vũ nhận định, sự kết hợp giữa tự động hóa bằng hệ thống đa tác tử AI và quyền kiểm soát của con người góp phần nâng cao hiệu suất nghiên cứu, đồng thời, bảo đảm các nguyên tắc đạo đức học thuật. Ở phiên bản hiện tại, AgenTex v1.0 phù hợp với các nghiên cứu mang tính thăm dò và khám phá. Trong tương lai, hệ thống sẽ được nâng cấp để đáp ứng những yêu cầu phức tạp hơn trong hoạt động nghiên cứu - phát triển (R&D) và các lĩnh vực chuyên sâu.

Sau khi công bố bản thử nghiệm AgenTex v1.0, nhóm nghiên cứu dự kiến mở rộng hệ thống trong giai đoạn 2026-2027 theo hướng tích hợp AI đa phương thức (multimodal), phát triển không gian cộng tác đa tác giả và xây dựng mô hình dịch vụ đám mây phục vụ nghiên cứu khoa học cho nhiều trường đại học. Với định hướng trở thành "Đại học AI" trong tương lai gần, Đại học Duy Tân từng bước phát triển hệ sinh thái công nghệ tích hợp AI vào toàn bộ hoạt động từ quản trị, đào tạo đến học tập, nghiên cứu và khởi nghiệp.

Tham dự lễ ra mắt, ông Trần Nam Tú, Phó cục trưởng Khoa học, Công nghệ và Thông tin, Bộ Giáo dục và Đào tạo, cho rằng việc phát triển các sản phẩm AI trong giáo dục có ý nghĩa quan trọng trong bối cảnh xây dựng nền tảng giáo dục thông minh ứng dụng AI có kiểm soát. Ông đánh giá những sản phẩm AI do Đại học Duy Tân triển khai góp phần hình thành nền tảng dùng chung, phục vụ nhu cầu ứng dụng trong đào tạo, nghiên cứu và quản trị.

"Đại học Duy Tân cần phải phát triển và nâng tầm AgenTex hơn nữa để gia tăng giá trị phần mềm khi đi vào ứng dụng đại trà cho xã hội", ông nói thêm.

Hiện, trường khai thác hệ thống dữ liệu học thuật quy mô khoảng 700 TB, liên quan tới khoảng 350 triệu bài báo và công trình khoa học trên thế giới; chủ động triển khai các mô hình AI mã nguồn mở trên hệ thống máy chủ AI của trường. Theo đơn vị, đây là nền tảng quan trọng để phát triển các năng lực AI trong tìm kiếm, truy xuất, phân loại, xây dựng bản thảo và hỗ trợ nghiên cứu dựa trên dữ liệu lớn.

TS. Lê Nguyên Bảo, Giám đốc Đại học Duy Tân, chia sẻ trong thời gian tới, trường muốn bổ sung thêm dữ liệu về đề tài khoa học, luận án, sáng chế và báo chí chính thống của Việt Nam để AgenTex không chỉ tiếp cận tri thức quốc tế mà còn hiểu sâu hơn về hoạt động nghiên cứu, phát triển trong nước.

"Nếu đáp ứng đầy đủ các điều kiện về bản quyền dữ liệu, an toàn thông tin, hạ tầng và cơ chế vận hành, hệ thống có thể được chia sẻ rộng rãi theo hướng hỗ trợ miễn phí cho cộng đồng nghiên cứu trong nước", ông khẳng định.

Bên cạnh AgenTex, các nhóm nghiên cứu và đơn vị dịch vụ của Đại học Duy Tân dự kiến ra mắt thêm từ 10 đến 15 sản phẩm AI trong vòng một đến hai năm tới, hướng tới hoàn thiện hệ sinh thái AI phục vụ mô hình "Đại học AI".

"Tầm nhìn của chúng tôi là xây dựng một hệ sinh thái AI hoàn chỉnh cho một mô hình Đại học AI đúng nghĩa", TS Lê Nguyên Bảo cho biết.

Nhật Lệ