ai agent
tôi muốn làm ai agent free mà chuyên nghiệp nhé. tận dụng python + flask + postgre + ai offline ollama gema..
Với những gì bạn đang có, bạn hoàn toàn có thể xây dựng một AI Agent chuyên nghiệp mà không mất phí bản quyền. Thực tế, rất nhiều thành phần trong hệ sinh thái AI đều là mã nguồn mở.
Theo các cuộc trao đổi trước, bạn đang dùng:
- Python
- Flask
- PostgreSQL
- Ollama
- Open WebUI
- ThingsBoard
- PLC/SCADA
Đó là một nền tảng rất phù hợp.
Kiến trúc mình đề xuất
Người dùng │ Flask Web/API │ ┌──────────────────┴───────────────────┐ │ │ PostgreSQL Ollama │ │ Lưu dữ liệu Qwen2.5:3b Lịch sử chat hoặc Gemma Vector index Knowledge │ │ Python Agent │ ├── Tool đọc PDF ├── Tool đọc Word ├── Tool đọc Excel ├── Tool SQL ├── Tool ThingsBoard ├── Tool OPC UA ├── Tool Modbus ├── Tool Internet (tùy chọn) ├── Tool Python └── Tool Automation
Mình sẽ không chọn Gemma
Gemma khá nhẹ nhưng không phải lựa chọn tốt nhất nếu mục tiêu là AI Agent.
Thay vào đó:
- Qwen2.5:3B → Agent tốt hơn.
- Llama3.2:3B → dự phòng.
- Gemma → chỉ dùng khi cần tốc độ.
Cấu trúc project
AI_AGENT/ app.py config.py database.py agent/ agent.py memory.py planner.py tools.py prompt.py models/ documents/ uploads/ knowledge/ static/ templates/ api/ database/ logs/
Tool nên có
Ví dụ:
Tool đọc PDF Tool đọc Word Tool đọc Excel Tool đọc SQL Tool chạy Python Tool tìm file Tool ThingsBoard Tool OPC UA Tool MQTT Tool Modbus Tool gửi Email Tool sinh báo cáo Word Tool sinh báo cáo PDF Tool sinh Excel Tool đọc Camera Tool điều khiển PLC
Đây đều là các tool bạn có thể viết bằng Python và cho AI gọi khi cần.
Memory
Không lưu trong RAM.
Lưu PostgreSQL.
Ví dụ
chat_history documents knowledge embeddings tasks users settings logs
Knowledge Base
Cho AI đọc
PDF DOCX Excel HTML TXT Markdown PLC Manual Siemens Manual ThingsBoard Manual WinCC SOP
Sau đó lưu embedding để truy xuất theo ngữ nghĩa (RAG).
Model đề xuất
Máy 8 GB
qwen2.5:3b
Nếu sau này nâng RAM
qwen3:8b
Framework Agent
Bạn không nhất thiết phải dùng LangChain hay CrewAI ngay từ đầu.
Mình khuyên:
Python ↓ Flask ↓ Ollama API ↓ Tool Calling tự viết ↓ PostgreSQL Memory
Sau khi hệ thống ổn định mới cân nhắc thêm framework nếu thật sự cần.
Giao diện
Bạn đã có Open WebUI.
Hoặc tự làm
Flask Bootstrap JavaScript SocketIO
Đủ để giống ChatGPT.
Các chức năng AI Agent
Ví dụ người dùng hỏi:
Hôm qua điện áp trạm A bao nhiêu?
↓
AI
↓
SQL Tool
↓
PostgreSQL
↓
trả lời
Người dùng
Tạo biên bản nghiệm thu
↓
AI
↓
Word Tool
↓
Sinh DOCX
↓
Cho tải về
Người dùng
Đọc file PDF này
↓
AI
↓
PDF Tool
↓
Trích nội dung
↓
Tóm tắt
Người dùng
Kiểm tra PLC đang online không
↓
AI
↓
OPC UA Tool
↓
Đọc trạng thái
↓
Trả lời
Người dùng
Viết chương trình Modbus TCP
↓
AI
↓
Sinh code Python
↓
Hiển thị
Lộ trình phát triển
- Giai đoạn 1: Chat với Ollama qua Flask.
- Giai đoạn 2: Thêm đăng nhập và lưu lịch sử vào PostgreSQL.
- Giai đoạn 3: Bổ sung các tool (đọc tài liệu, SQL, ThingsBoard, OPC UA...).
- Giai đoạn 4: Thêm RAG để AI tra cứu tài liệu nội bộ.
- Giai đoạn 5: Cho phép AI lập kế hoạch nhiều bước và gọi nhiều tool liên tiếp (AI Agent thực thụ).
- Giai đoạn 6: Bổ sung dashboard quản lý, phân quyền người dùng và theo dõi log.
Theo mình, đây là một stack rất mạnh mà vẫn hoàn toàn miễn phí:
- Python: xử lý logic và tool.
- Flask: web/API.
- PostgreSQL: lưu dữ liệu và lịch sử.
- Ollama: chạy mô hình AI offline.
- Qwen2.5:3b (hoặc model phù hợp với RAM): mô hình ngôn ngữ.
- Open WebUI (hoặc giao diện Flask): giao diện chat.
- FAISS hoặc ChromaDB: lưu vector cho RAG.
- Redis (tùy chọn): hàng đợi và cache nếu sau này cần mở rộng.
Với kinh nghiệm của bạn về PLC, SCADA và ThingsBoard, hệ thống này hoàn toàn có thể phát triển thành một trợ lý kỹ thuật nội bộ có khả năng tra cứu tài liệu, sinh báo cáo, phân tích dữ liệu và hỗ trợ lập trình mà không phụ thuộc vào dịch vụ AI trên đám mây.
