Bỏ qua nội dung chính

AgentCPM-Explore: Mô Hình Agent 4B Đầu Tiên Để Cạnh Tranh Với Các Ông Lớn

BlogsAIAgentCPMOpenBMBLLM AgentsKhoảng 25 phút

AgentCPM-Explore: Mô Hình Agent 4B Đầu Tiên Để Cạnh Tranh Với Các Ông Lớn

Lĩnh vực các agent AI từ lâu đã bị thống trị bởi các mô hình ngôn ngữ lớn với hàng tỷ tham số, khiến các agent tự động tinh vi trở thành lĩnh vực độc quyền của các phòng thí nghiệm nghiên cứu được tài trợ tốt và các doanh nghiệp có nguồn lực tính toán lớn. Nhưng nếu một mô hình nhỏ gọn chỉ với 4 tỷ tham số có thể thách thức Claude-4.5-sonnet, vượt trội hơn các đối thủ mã nguồn mở trên 30 tỷ tham số, và chạy trên phần cứng tiêu dùng thì sao? Đây không phải là giả thuyết lý thuyết — đó chính là thực tế của AgentCPM-Explore, mô hình agent nền tảng đột phá mà OpenBMB cùng các đối tác học thuật phát hành vào ngày 12 tháng 1 năm 2026.

Tôi đã dành tuần vừa qua để tìm hiểu sâu về AgentCPM-Explore, thử nghiệm khả năng, khám phá kiến trúc và so sánh hiệu suất với cả các đối thủ mã nguồn mở và các ông lớn đóng nguồn. Những gì tôi phát hiện là một mô hình thách thức căn bản các giả định về số lượng tham số và khả năng của agent. AgentCPM-Explore không chỉ cạnh tranh — nó tiên phong một loại mô hình agent hiệu quả, có thể triển khai, chạy trên các thiết bị trước đây được cho là quá hạn chế để thực hiện các tác vụ agent nghiêm túc.

Dù bạn đang xây dựng trợ lý nghiên cứu tự động, phát triển agent AI trên thiết bị, hay đơn giản là tò mò về công nghệ agent tiên tiến nhất, hướng dẫn này sẽ dẫn bạn qua tất cả những gì cần biết về AgentCPM-Explore: kiến trúc, khả năng, benchmark, tùy chọn triển khai và so sánh với trạng thái nghệ thuật hiện tại.

AgentCPM-Explore là gì?

AgentCPM-Explore đánh dấu một cột mốc quan trọng trong phát triển các agent AI mã nguồn mở. Được phát triển hợp tác bởi phòng thí nghiệm THUNLP Đại học Thanh Hoa, Đại học Nhân Dân Trung Quốc, ModelBest và nhóm OpenBMB, AgentCPM-Explore là mô hình agent mã nguồn mở đầu tiên với chỉ 4 tỷ tham số đạt hiệu suất cạnh tranh trên tám bộ benchmark agent dài hạn được sử dụng rộng rãi.

Tên gọi của nó thể hiện mục đích: "Explore" biểu thị khả năng cốt lõi của nó là khám phá và nghiên cứu sâu — tiến hành điều tra mở rộng qua nhiều nguồn thông tin, điều chỉnh chiến lược linh hoạt và xác minh thông tin theo thời gian thực. Khác với các mô hình chủ yếu thiết kế cho hội thoại hoặc tạo mã, AgentCPM-Explore được xây dựng từ đầu cho hành vi agent tự chủ.

Nền tảng kiến trúc

Ở cốt lõi, AgentCPM-Explore dựa trên Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507 làm mô hình nền tảng, áp dụng huấn luyện chuyên biệt cho agent để tạo ra hệ thống tự động có năng lực. Việc chọn Qwen3-4B làm nền tảng là chiến lược — nó cung cấp khả năng suy luận nền tảng mạnh mẽ trong khi vẫn đủ nhỏ gọn để triển khai hiệu quả.

Mô hình áp dụng một số đổi mới kiến trúc cho phép khả năng agent:

Khả năng tương tác mở rộng: Khác với các LLM truyền thống chỉ phản hồi một lượt, AgentCPM-Explore có thể duy trì hơn 100 vòng tương tác liên tục với môi trường. Điều này rất quan trọng cho các tác vụ phức tạp đòi hỏi nhiều lần gọi công cụ, lặp lại và phương pháp giải quyết vấn đề thích ứng.

Xác thực chéo đa nguồn: Mô hình được huấn luyện để tham khảo nhiều nguồn thông tin và xác thực chéo kết quả, giảm hiện tượng ảo tưởng và cải thiện độ tin cậy — điểm yếu phổ biến ở các mô hình ngôn ngữ nhỏ hơn.

Điều chỉnh chiến lược tìm kiếm động: Thay vì theo các mẫu tìm kiếm cứng nhắc, AgentCPM-Explore có thể nhận biết khi cách tiếp cận hiện tại không hiệu quả và chuyển sang chiến lược khác, thể hiện trí tuệ thích ứng thực sự.

Xác minh thông tin theo thời gian thực: Trong thời đại thông tin nhanh chóng lỗi thời, khả năng xác minh và sử dụng thông tin cập nhật của mô hình giúp nó khác biệt so với các mô hình ngôn ngữ tĩnh đóng băng tại thời điểm huấn luyện.

Hệ sinh thái OpenBMB

AgentCPM-Explore không được phát hành đơn lẻ — nó là một phần của hệ sinh thái toàn diện mà OpenBMB xây dựng để hỗ trợ phát triển agent:

AgentRL: Khung học tăng cường bất đồng bộ hoàn chỉnh thiết kế riêng cho huấn luyện agent. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu và phát triển tiếp tục huấn luyện và cải thiện mô hình agent bằng các kỹ thuật RL hiện đại.

AgentDock: Nền tảng quản lý và lập lịch thống nhất cho các sandbox công cụ. Giải quyết các thách thức hạ tầng phức tạp khi chạy các agent cần thực thi mã, truy cập API và tương tác với nhiều công cụ một cách an toàn.

AgentToLeaP: Nền tảng đánh giá một cú nhấp chuột để kiểm tra khả năng học công cụ của agent. Giảm đáng kể rào cản đánh giá và so sánh các triển khai agent khác nhau.

Cách tiếp cận đầu cuối này có nghĩa AgentCPM-Explore không chỉ là một mô hình — mà là nền tảng hoàn chỉnh cho hệ sinh thái AI agent, được cung cấp miễn phí cho cộng đồng phát triển và mở rộng tùy chỉnh.

Hiệu suất Benchmark: Mô hình nhỏ, Kết quả lớn

Điểm nổi bật nhất của AgentCPM-Explore là hiệu suất so với kích thước của nó. Dù 4 tỷ tham số có vẻ khiêm tốn so với các mô hình 30B, 70B hay hàng trăm tỷ tham số, AgentCPM-Explore đạt được điều đáng kinh ngạc: tham gia tám bộ benchmark agent dài hạn kinh điển mà các mô hình cùng kích thước thường không xuất hiện.

So sánh với các ông lớn đóng nguồn

Trước các mô hình thương mại tiên tiến nhất, AgentCPM-Explore giữ vững vị thế:

BenchmarkAgentCPM-Explore 4BClaude-4.5-sonnetGPT-5-highDeepSeek-V3.2
GAIA63.9%71.2%76.4%63.5%
BrowseComp25.0%19.6%54.9%67.6%
BrowseComp (ZH)29.0%40.8%65.0%65.0%
HLE19.1%24.5%35.2%40.8%
Frames82.7%85.0%-80.2%
WebWalker68.1%---
Seal-040.0%53.4%51.4%38.5%
Xbench-DeepSearch70.0%66.0%77.8%71.0%

Kết quả này cho thấy một số xu hướng quan trọng. Trên GAIA (benchmark chỉ văn bản), AgentCPM-Explore đạt 63.9%, cạnh tranh với các mô hình lớn hơn như DeepSeek-V3.2 (63.5%) và gần với Claude-4.5-sonnet (71.2%). Trên Frames, nó gần đạt bằng Claude-4.5-sonnet với 82.7% so với 85.0%.

Hiệu suất của mô hình trên các tác vụ duyệt web và nghiên cứu đặc biệt đáng chú ý. Dù thua GPT-5-high trên một số benchmark, nó thực sự vượt Claude-4.5-sonnet trên BrowseComp (25.0% so với 19.6%), chứng minh các mô hình nhỏ, chuyên biệt có thể xuất sắc trong các lĩnh vực cụ thể.

So sánh với các mô hình mã nguồn mở

So với các mô hình agent mã nguồn mở khác, hiệu quả của AgentCPM-Explore càng rõ ràng:

BenchmarkAgentCPM-Explore 4BTongyi DeepResearch 30BMiroThinker 8Biterresearch-30B-A3B
GAIA63.9%70.9%66.4%72.8%
BrowseComp25.0%43.4%31.1%37.3%
HLE19.1%32.9%21.5%28.8%
Frames82.7%90.6%80.6%71.0%
WebWalker68.1%72.2%60.6%-
Xbench-DeepSearch70.0%75.0%60.6%-

Phát hiện đáng chú ý: AgentCPM-Explore với chỉ 4 tỷ tham số đạt kết quả tương đương hoặc tốt hơn các mô hình 30 tỷ tham số trên nhiều benchmark. Trên Frames, nó vượt MiroThinker 8B (82.7% so với 80.6%) và gần bằng Tongyi DeepResearch 30B (82.7% so với 90.6%). Trên Xbench-DeepSearch, nó vượt trội MiroThinker 8B (70.0% so với 60.6%).

Hiệu quả này cho thấy huấn luyện chuyên biệt cho agent có thể có tác động lớn hơn số lượng tham số thuần túy — một phát hiện có ý nghĩa quan trọng cho tương lai phát triển agent.

Giải thích các benchmark

Hiểu được mỗi benchmark đo lường gì giúp đặt hiệu suất của AgentCPM-Explore vào bối cảnh:

GAIA: Benchmark trợ lý AI tổng quát yêu cầu suy luận nhiều bước, kiểm tra sự thật và sử dụng công cụ. Hiệu suất GAIA mạnh thể hiện trí tuệ tổng quát và khả năng giải quyết vấn đề.

BrowseComp: Kiểm tra khả năng duyệt web — tìm kiếm, điều hướng và trích xuất thông tin từ các trang web. Điểm cao đòi hỏi kỹ năng nghiên cứu web thực tế.

HLE (Humanity's Last Exam): Benchmark thách thức thiết kế để kiểm tra mô hình trên các vấn đề đòi hỏi suy luận ở mức độ con người trên nhiều lĩnh vực.

Frames: Benchmark dựa trên hội thoại kiểm tra quản lý ngữ cảnh và suy luận đa lượt trong các kịch bản thực tế.

WebWalker: Đánh giá khả năng mô hình điều hướng các trang web qua các liên kết, mô phỏng cách con người duyệt web.

Seal-0: Đo hiệu suất tìm kiếm, trích xuất và trả lời từ kết quả web.

Xbench-DeepSearch: Benchmark toàn diện cho khả năng nghiên cứu sâu bao gồm thu thập, tổng hợp và phân tích thông tin.

Tại sao AgentCPM-Explore quan trọng

Việc phát hành AgentCPM-Explore đại diện cho một số thay đổi quan trọng trong cách chúng ta nghĩ về các agent AI.

Phá vỡ giới hạn tham số

Nhiều năm qua, giả định trong phát triển AI là càng nhiều tham số càng tốt. Mặc dù điều này đúng về tổng thể, AgentCPM-Explore chứng minh rằng huấn luyện có mục tiêu có thể tạo ra các mô hình rất có năng lực với số lượng tham số vừa phải. Mô hình đạt "hiệu suất SOTA ở cùng quy mô tham số" và "bằng hoặc vượt các mô hình 8B, cạnh tranh với một số LLM 30B+ và đóng nguồn" theo benchmark chính thức.

Điều này có ý nghĩa sâu sắc về khả năng tiếp cận. Chạy mô hình 30B+ thường đòi hỏi thiết lập đa GPU đắt tiền hoặc chi phí API đám mây. Mô hình 4B có thể chạy trên một GPU tiêu dùng đơn, cho phép triển khai cục bộ không tốn phí API và bảo mật dữ liệu hoàn toàn.

Cuộc cách mạng agent trên thiết bị

Cụm từ "phá vỡ nút thắt hiệu suất cho agent trên thiết bị" trong thông báo chính thức rất đáng chú ý. AI trên thiết bị — chạy mô hình cục bộ trên điện thoại, laptop và thiết bị biên — trước đây bị giới hạn bởi khả năng của các mô hình nhỏ. AgentCPM-Explore chứng minh mô hình 4B có thể xử lý các tác vụ agent tinh vi, mở ra thế hệ trợ lý AI cá nhân chạy hoàn toàn trên thiết bị.

Dân chủ hóa nghiên cứu agent

Với việc phát hành đầy đủ AgentRL, AgentDock và AgentToLeaP, OpenBMB đã hạ thấp rào cản gia nhập nghiên cứu agent. Sinh viên cao học, nhà nghiên cứu độc lập và các nhóm nhỏ giờ có thể thử nghiệm huấn luyện và đánh giá agent mà không cần hạ tầng cấp doanh nghiệp.

Yêu cầu phần cứng: Chạy cục bộ

Một trong những điểm hấp dẫn nhất của AgentCPM-Explore là yêu cầu phần cứng khiêm tốn so với khả năng của nó.

Yêu cầu tối thiểu

Cho suy luận và thử nghiệm cơ bản:

  • GPU VRAM: 8-16GB (với quantization)
  • RAM hệ thống: 16GB
  • Bộ nhớ lưu trữ: ~10GB cho file mô hình

Điều này có nghĩa AgentCPM-Explore có thể chạy trên phần cứng tiêu dùng như RTX 3060 (12GB) hoặc RTX 4060 (8GB), giúp các nhà nghiên cứu cá nhân và người đam mê dễ tiếp cận.

Cấu hình khuyến nghị

Để đạt hiệu suất tối ưu và xử lý ngữ cảnh dài hơn:

  • GPU VRAM: 16-24GB (RTX 4070, RTX 4080, RTX 4090)
  • RAM hệ thống: 32GB
  • Bộ nhớ lưu trữ: NVMe SSD để tải mô hình nhanh

Với VRAM 16GB trở lên, bạn có thể chạy AgentCPM-Explore ở độ chính xác cao hơn (BF16 hoặc FP16) mà không cần quantization, cho chất lượng đầu ra tốt hơn.

Cấu hình đa GPU

Cho triển khai sản xuất cần thông lượng tối đa:

  • Cấu hình: 2-4 GPU qua tensor parallelism
  • VRAM: Tổng cộng 32GB+ trên các GPU
  • Trường hợp sử dụng: Dịch vụ agent đa truy cập cao

Suy luận chỉ CPU

Mặc dù về mặt kỹ thuật có thể chạy AgentCPM-Explore chỉ trên CPU, nhưng không được khuyến nghị. Khả năng agent — nhiều lần gọi công cụ, chuỗi suy luận dài, điều chỉnh chiến lược động — đòi hỏi suy luận nhanh mà GPU cung cấp. Suy luận trên CPU sẽ quá chậm cho các tác vụ agent thực tế.

Yêu cầu phần mềm

Trước khi cài đặt AgentCPM-Explore, hãy đảm bảo môi trường của bạn đáp ứng các yêu cầu sau.

Hệ điều hành

  • Linux: Ubuntu 22.04 LTS trở lên (khuyến nghị)
  • Windows: Windows 11 với WSL2
  • macOS: Có thể với Apple Silicon (M1/M2/M3 Pro/Max), hỗ trợ công cụ hạn chế

Môi trường Python

  • Python: 3.10 trở lên (3.11 khuyến nghị)
  • CUDA: 12.1 trở lên cho GPU NVIDIA
  • Git: Để clone repository

Các gói cần thiết

# Tạo môi trường ảo
python -m venv agentcpm-env
source agentcpm-env/bin/activate  # Linux/macOS
# hoặc: agentcpm-env\Scripts\activate  # Windows

# Cài đặt các phụ thuộc chính
pip install --upgrade pip
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install transformers accelerate
pip install requests httpx  # Cho gọi công cụ

Tùy chọn nhưng khuyến nghị

Cho hệ sinh thái AgentCPM đầy đủ:

# AgentDock để quản lý sandbox công cụ
# Xem: https://github.com/OpenBMB/AgentCPM/tree/main/AgentCPM-Explore/AgentDock

# AgentRL cho huấn luyện reinforcement learning
# Xem: https://github.com/OpenBMB/AgentCPM/tree/main/AgentCPM-Explore/AgentRL

# AgentToLeaP cho đánh giá
# Xem: https://github.com/OpenBMB/AgentCPM/tree/main/AgentCPM-Explore/AgentToLeaP

Phương pháp 1: Sử dụng Transformers cơ bản

Cách đơn giản nhất để bắt đầu với AgentCPM-Explore là dùng thư viện Hugging Face Transformers.

Bước 1: Tải mô hình

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

MODEL_NAME = "openbmb/AgentCPM-Explore"

# Tải tokenizer
print("Đang tải tokenizer...")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, trust_remote_code=True)

# Tải mô hình
print("Đang tải mô hình (có thể mất vài phút)...")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True,
)

print("Mô hình đã tải thành công!")

Bước 2: Chạy suy luận cơ bản

import torch

# Chuẩn bị đầu vào - tác vụ kiểu agent
messages = [
    {"role": "system", "content": "Bạn là AgentCPM-Explore, một agent AI có năng lực. Bạn có thể sử dụng công cụ để hoàn thành các tác vụ phức tạp."},
    {"role": "user", "content": "Nghiên cứu và tóm tắt các phát triển mới nhất trong tính toán lượng tử trong tháng vừa qua. Bao gồm thông tin về các đột phá lớn, công ty mới và ứng dụng nổi bật."}
]

# Áp dụng mẫu chat
input_text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)

inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device)

# Sinh phản hồi
with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=2048,
        temperature=0.7,
        do_sample=True,
        top_p=0.9,
    )

response = tokenizer.decode(outputs[0][inputs.input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True)
print("Phản hồi của Agent:")
print(response)

Bước 3: Ví dụ gọi công cụ

# Ví dụ gọi công cụ có cấu trúc với AgentCPM-Explore
tool_calls = [
    {
        "name": "search_web",
        "arguments": {
            "query": "đột phá tính toán lượng tử tháng 1 năm 2026",
            "num_results": 5
        }
    },
    {
        "name": "visit_url",
        "arguments": {
            "url": "https://example.com/quantum-news",
            "goal": "Trích xuất thông tin chính về tiến bộ tính toán lượng tử"
        }
    }
]

# Trong thực tế, bạn sẽ triển khai các công cụ này và gọi chúng dựa trên đầu ra của mô hình

Phương pháp 2: Sử dụng hệ sinh thái AgentCPM đầy đủ

Cho các ứng dụng agent sản xuất, hệ sinh thái AgentCPM đầy đủ cung cấp hạ tầng mạnh mẽ.

Bước 1: Thiết lập AgentDock (Sandbox công cụ)

AgentDock cung cấp nền tảng thống nhất quản lý sandbox công cụ theo Model Context Protocol (MCP):

# Clone repository
git clone https://github.com/OpenBMB/AgentCPM.git
cd AgentCPM/AgentCPM-Explore/AgentDock

# Khởi động với Docker Compose
docker compose up -d

# Điều này khởi động:
# - Bảng điều khiển quản lý (http://localhost:3000)
# - Cơ sở dữ liệu (PostgreSQL)
# - Các node công cụ
# - Máy chủ MCP (http://localhost:8000)

Bước 2: Cấu hình công cụ

Chỉnh sửa file config.toml để định nghĩa các công cụ có sẵn:

[tool.search]
enabled = true
name = "web_search"
endpoint = "http://localhost:8000/tools/web_search"

[tool.browser]
enabled = true
name = "browser_navigation"
endpoint = "http://localhost:8000/tools/browser"

[tool.code_executor]
enabled = true
name = "python_repl"
endpoint = "http://localhost:8000/tools/python"

Bước 3: Chạy demo QuickStart

Cách nhanh nhất để trải nghiệm khả năng của AgentCPM-Explore:

# Chuyển đến thư mục AgentCPM-Explore
cd AgentCPM-Explore

# Chỉnh sửa quickstart.py với cấu hình của bạn
# Cấu hình khóa API, tên mô hình và URL máy chủ MCP

python quickstart.py

Điều này sẽ chạy một tác vụ agent hoàn chỉnh (mặc định truy vấn arXiv cho các bài báo gần đây), thể hiện:

  • Suy luận đa lượt
  • Gọi công cụ
  • Điều chỉnh chiến lược
  • Tổng hợp kết quả

Bước 4: Xem kết quả

Sau khi chạy, kết quả được lưu trong outputs/quickstart_results/:

# Xem toàn bộ bản ghi tương tác
cat outputs/quickstart_results/dialog.json

# Bao gồm:
# - Tất cả các lần gọi công cụ và kết quả
# - Chuỗi suy luận
# - Tổng hợp cuối cùng

Phương pháp 3: vLLM cho phục vụ sản xuất

Cho triển khai sản xuất với thông lượng cao, vLLM cung cấp suy luận tối ưu.

Bước 1: Cài đặt vLLM

pip install -U vllm --pre --index-url https://pypi.org/simple --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightly

Bước 2: Phục vụ mô hình

vllm serve openbmb/AgentCPM-Explore \
    --tensor-parallel-size 1 \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 8000 \
    --max-model-len 32768

Bước 3: Tích hợp API

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="not-needed")

response = client.chat.completions.create(
    model="openbmb/AgentCPM-Explore",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Tìm và phân tích các bài nghiên cứu AI mới nhất từ arXiv liên quan đến hệ thống agent. Cung cấp tóm tắt các xu hướng chính."}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=2000
)

print(response.choices[0].message.content)

Tối ưu hiệu suất

Dựa trên thử nghiệm của tôi, đây là các chiến lược để đạt kết quả tốt nhất từ AgentCPM-Explore.

Quantization

Cho chạy trên GPU có VRAM hạn chế:

from transformers import BitsAndBytesConfig

quantization_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_compute_dtype="float16",
    bnb_4bit_use_double_quant=True,
)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    quantization_config=quantization_config,
    device_map="auto",
)

Tối ưu độ dài ngữ cảnh

Cho các tác vụ cần ngữ cảnh dài:

# Tăng độ dài chuỗi tối đa
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True,
    model_max_length=65536,  # Ngữ cảnh mở rộng
)

Tham số suy luận

Cho các trường hợp sử dụng khác nhau:

# Khám phá sáng tạo
generation_config = {
    "temperature": 0.8,
    "top_p": 0.95,
    "max_tokens": 4096,
    "do_sample": True,
}

# Nghiên cứu tập trung
research_config = {
    "temperature": 0.3,
    "top_p": 0.8,
    "max_tokens": 2048,
    "do_sample": True,
}

# Câu trả lời xác định
deterministic_config = {
    "temperature": 0.0,
    "max_tokens": 1024,
    "do_sample": False,
}

Các trường hợp sử dụng thực tế

Qua thử nghiệm, tôi thấy AgentCPM-Explore đặc biệt hiệu quả cho một số ứng dụng.

Trợ lý nghiên cứu sâu

AgentCPM-Explore xuất sắc trong các tác vụ nghiên cứu mở rộng đòi hỏi nhiều nguồn thông tin:

Tác vụ: "Nghiên cứu tình trạng phát triển năng lượng nhiệt hạch hiện tại. Bao gồm các cột mốc gần đây, dự án lớn và dự kiến thời gian."

Quy trình AgentCPM:
1. Tìm tin tức năng lượng nhiệt hạch gần đây
2. Truy cập trang web các viện nghiên cứu chính
3. Đối chiếu nhiều nguồn
4. Tổng hợp kết quả thành dòng thời gian
5. Xác minh thông tin với nguồn chính
6. Tạo báo cáo toàn diện

Trích xuất sự thật dựa trên web

Mô hình xử lý tốt các tác vụ duyệt web:

Tác vụ: "Tìm giá cổ phiếu của NVIDIA, AMD và Intel trong tuần qua và phân tích xu hướng."

Quy trình AgentCPM:
1. Truy cập các trang tài chính của từng công ty
2. Trích xuất dữ liệu giá
3. Tính toán xu hướng và tỷ lệ phần trăm
4. Tạo phân tích kèm hình ảnh minh họa
5. Ghi chú các sự kiện quan trọng ảnh hưởng giá

Giải quyết vấn đề đa bước

Cho các tác vụ suy luận phức tạp cần dùng công cụ:

Tác vụ: "Tính dấu chân carbon khi sạc xe điện trong một năm. Dùng dữ liệu thực tế cho người lái xe trung bình ở Mỹ."

Quy trình AgentCPM:
1. Tìm dữ liệu tiêu thụ năng lượng EV trung bình
2. Tìm cường độ carbon điện trung bình Mỹ
3. Tính năng lượng sạc hàng năm
4. Tính tổng phát thải carbon
5. So sánh với xe đốt trong
6. Cung cấp nguồn và phương pháp

So sánh AgentCPM-Explore với các lựa chọn khác

Hiểu cách AgentCPM-Explore so sánh với các framework agent khác giúp bạn chọn lựa phù hợp.

So với LLM đa năng (GPT-4, Claude)

Khía cạnhAgentCPM-Explore 4BGPT-4/Claude
Số tham số4B100B+
Huấn luyện chuyên biệt agentRộng rãiÍt
Tối ưu sử dụng công cụBản địaQua API
Triển khai cục bộCóKhông (chỉ API)
Chi phíMiễn phí (sau tải)Tính theo token
Hiệu suất GAIA63.9%71-76%
Duyệt webMạnhRất mạnh
Phù hợp nhất choTriển khai agent tùy chỉnhSử dụng đa năng

So với các agent mã nguồn mở khác

Khía cạnhAgentCPM-ExploreMô hình agent 30B
Kích thước4B30B
Yêu cầu phần cứngGPU đơnKhuyến nghị đa GPU
GAIA63.9%70-75%
Hạ tầng agentHệ sinh thái hoàn chỉnhĐa dạng
Phù hợp nhất choTriển khai hiệu quảNăng lực tối đa

So với framework LangChain/AutoGPT

Khía cạnhAgentCPM-ExploreLangChain Agents
Phương phápMô hình tích hợpLLM + điều phối
Tùy chỉnhCấp mô hìnhCấp framework
Tích hợp công cụBản địaThư viện rộng
Phù hợp nhất choGiải pháp hoàn chỉnhPrototype linh hoạt

Khắc phục sự cố phổ biến

Dựa trên kinh nghiệm thử nghiệm AgentCPM-Explore, đây là các giải pháp cho các vấn đề thường gặp.

Lỗi CUDA hết bộ nhớ

Vấn đề: "CUDA out of memory" khi tải hoặc sinh

Giải pháp:

  1. Bật quantization:
    load_in_4bit=True
  2. Giảm batch size xuống 1
  3. Xóa bộ nhớ đệm GPU: torch.cuda.empty_cache()
  4. Dùng cửa sổ ngữ cảnh nhỏ hơn

Sinh đầu tiên chậm

Vấn đề: Phản hồi đầu tiên mất thời gian lâu hơn các lần sau

Giải thích: Mô hình được biên dịch và cấp phát bộ nhớ trong lần suy luận đầu.

Giải pháp: Khởi động mô hình với yêu cầu đơn giản:

_ = model.generate(tokenizer("Hello", return_tensors="pt").to(model.device), max_new_tokens=10)

Lỗi gọi công cụ

Vấn đề: Mô hình không gọi công cụ đúng cách

Giải pháp:

  1. Đảm bảo mô tả công cụ rõ ràng trong prompt hệ thống
  2. Kiểm tra máy chủ công cụ đang chạy (cho AgentDock)
  3. Xác minh schema công cụ đúng định dạng
  4. Thử gọi công cụ đơn giản trước, sau đó tăng độ phức tạp

Chất lượng đầu ra kém

Vấn đề: Phản hồi không tập trung hoặc ảo tưởng

Giải pháp:

  1. Dùng nhiệt độ thấp (0.3-0.5) cho tác vụ thực tế
  2. Cung cấp prompt hệ thống rõ ràng với hướng dẫn cụ thể
  3. Bật suy luận chuỗi (chain-of-thought) rõ ràng
  4. Thêm bước xác minh vào prompt

Lỗi cài đặt

Vấn đề: Lỗi khi cài đặt gói

Giải pháp:

  1. Tạo môi trường ảo mới
  2. Cài PyTorch trước với phiên bản CUDA phù hợp
  3. Cập nhật pip: pip install --upgrade pip
  4. Cài từng phụ thuộc một để xác định lỗi

Tùy chọn thử nghiệm miễn phí

Lưu ý quan trọng: Khác với nhiều mô hình AI thương mại, AgentCPM-Explore hiện không có demo web miễn phí hay playground được host. Mô hình chủ yếu thiết kế để triển khai cục bộ. Đây là các tùy chọn có sẵn:

Local QuickStart (Khuyến nghị - Thực sự miễn phí)

Cách đáng tin cậy và duy nhất thực sự miễn phí để thử AgentCPM-Explore là chạy cục bộ với Docker:

# Clone repository
git clone https://github.com/OpenBMB/AgentCPM.git
cd AgentCPM/AgentCPM-Explore

# Kéo image Docker đã cấu hình sẵn
docker pull yuyangfu/agenttoleap-eval:v1.0

# Khởi động container với hỗ trợ GPU
docker run -dit --name agenttoleap --gpus all --network host \
  -v $(pwd):/workspace yuyangfu/agenttoleap-eval:v1.0

# Vào container
docker exec -it agenttoleap /bin/bash
cd /workspace

# Chạy demo QuickStart
python quickstart.py

Điều này chạy một tác vụ agent hoàn chỉnh (truy vấn arXiv cho bài báo gần đây) và lưu kết quả vào outputs/quickstart_results/. Không cần khóa API hay tài khoản đám mây.

FriendliAI (Suy luận trả phí)

AgentCPM-Explore có trên nền tảng suy luận serverless của FriendliAI:

  • URL: https://friendli.ai/model/openbmb/AgentCPM-Explore
  • Tính năng: Endpoint serverless, tùy chọn GPU riêng
  • Giá: Trả theo sử dụng (không có tầng miễn phí)
  • Phù hợp cho: Thử nghiệm ngắn hạn không cần cài đặt cục bộ

HuggingFace Inference API

Mô hình được liệt kê trên HuggingFace nhưng chưa được nhà cung cấp inference nào triển khai:

Hướng dẫn YouTube

Một số người tạo nội dung đã đăng video hướng dẫn cài đặt và thử nghiệm:

  • "OpenBMB Drops AgentCPM-Explore: Run this Agent Model Locally" của Fahd Mirza (635 lượt xem, tháng 1 năm 2026)

Tóm tắt

Tùy chọnChi phíCần thiết lậpPhù hợp cho
Local QuickStartMiễn phíDocker + GPUThử nghiệm nghiêm túc
FriendliAITrả phíKhôngThử nhanh
YouTube TutorialsMiễn phíKhôngHọc quy trình

Khuyến nghị của tôi: Dùng Local QuickStart với Docker. Đây là trải nghiệm chân thực nhất về khả năng của AgentCPM-Explore và không tốn chi phí duy trì.

Tương lai của các agent hiệu quả

AgentCPM-Explore đại diện cho xu hướng rộng hơn trong phát triển AI mà tôi thấy rất thú vị: chuyển từ mở rộng quy mô thô sang hiệu quả thông minh.

Ý nghĩa cho ngành

AI trên thiết bị: Với các mô hình agent 4B có năng lực, chúng ta có thể kỳ vọng trợ lý AI tinh vi trên điện thoại, laptop và thiết bị biên. Các ứng dụng nhạy cảm về quyền riêng tư giờ có thể chạy hoàn toàn cục bộ.

Nghiên cứu tiết kiệm chi phí: Các phòng thí nghiệm học thuật và tổ chức nhỏ giờ có thể nghiên cứu agent mà không cần ngân sách doanh nghiệp, dân chủ hóa quyền truy cập vào khả năng AI tiên tiến.

Agent chuyên biệt: Thành công của AgentCPM-Explore gợi ý rằng huấn luyện agent theo lĩnh vực có thể vượt trội mô hình đa năng, có thể dẫn đến sự bùng nổ các mô hình agent chuyên biệt.

Nhìn về phía trước

OpenBMB đã phát hành AgentCPM-GUI cho vận hành ứng dụng Android, gợi ý lộ trình các agent ngày càng có năng lực và chuyên biệt hơn. Việc phát hành mã nguồn mở đầy đủ hạ tầng huấn luyện (AgentRL) và nền tảng đánh giá (AgentToLeaP) cho phép cộng đồng xây dựng trên nền tảng này.

Tôi kỳ vọng sẽ thấy:

  • Các biến thể chuyên biệt cho lập trình, nghiên cứu và phân tích
  • Cải tiến liên tục ở quy mô 4B
  • Tích hợp với nhiều hệ sinh thái công cụ hơn
  • Triển khai tối ưu cho di động và thiết bị biên

Kết luận: AgentCPM-Explore có phù hợp với bạn?

Sau khi thử nghiệm và phân tích kỹ lưỡng, đây là đánh giá của tôi về ai nên cân nhắc AgentCPM-Explore.

Trường hợp sử dụng tốt nhất

  1. Nhà nghiên cứu: Hệ sinh thái mã nguồn mở hoàn chỉnh (AgentRL, AgentDock, AgentToLeaP) cung cấp mọi thứ cần thiết cho nghiên cứu agent
  2. Nhà phát triển xây dựng agent tùy chỉnh: Huấn luyện chuyên biệt và tích hợp công cụ của mô hình giúp tiết kiệm thời gian phát triển đáng kể
  3. Người dùng quan tâm quyền riêng tư: Triển khai cục bộ đảm bảo dữ liệu không rời máy
  4. Nhóm có nguồn lực hạn chế: 4B tham số cho phép triển khai trên GPU đơn mà không tốn chi phí đám mây
  5. Ứng dụng biên/trên thiết bị: Kích thước nhỏ gọn cho phép triển khai trên điện thoại, laptop và thiết bị biên

Khi nào nên cân nhắc lựa chọn khác

  1. Hiệu suất tối đa: Cho ứng dụng cần kết quả tốt nhất tuyệt đối, các mô hình đóng nguồn như Claude-4.5-sonnet hoặc GPT-5 vẫn có thể vượt trội
  2. Tác vụ đa phương thức: AgentCPM-Explore chỉ xử lý văn bản; hãy cân nhắc mô hình vision-language cho tác vụ hình ảnh
  3. Hỗ trợ doanh nghiệp: Nếu cần SLA và hỗ trợ chuyên dụng, các nền tảng thương mại có thể phù hợp hơn

Khuyến nghị của tôi

AgentCPM-Explore là một thành tựu đáng chú ý — mô hình 4 tỷ tham số đạt kết quả cạnh tranh với các mô hình 30B+ và thậm chí thách thức các ông lớn đóng nguồn trên một số benchmark. Với bất kỳ ai xây dựng agent AI ngày nay, nó xứng đáng được cân nhắc nghiêm túc.

Bắt đầu với demo QuickStart để trải nghiệm khả năng trực tiếp. Nếu bạn xây dựng agent sản xuất, hệ sinh thái đầy đủ cung cấp mọi thứ cần thiết cho phát triển tùy chỉnh. Và với nhà nghiên cứu, hạ tầng huấn luyện mã nguồn mở mở ra cánh cửa trước đây chỉ dành cho các phòng thí nghiệm có ngân sách lớn nhất.

Kỷ nguyên của các agent hiệu quả, có thể triển khai đã đến — và AgentCPM-Explore đang dẫn đầu cuộc chơi.

FAQ: Giải đáp các câu hỏi về AgentCPM-Explore

Điều gì làm AgentCPM-Explore khác biệt so với các mô hình 4B khác?

AgentCPM-Explore được huấn luyện chuyên biệt cho hành vi agent sử dụng reinforcement learning (AgentRL) thay vì chỉ dự đoán token tiếp theo. Điều này cho phép các khả năng như suy luận đa lượt, gọi công cụ, điều chỉnh chiến lược và xác minh thông tin mà các mô hình ngôn ngữ thông thường không có.

AgentCPM-Explore có thể chạy chỉ trên CPU không?

Về mặt kỹ thuật có thể, nhưng không thực tế. Khả năng agent của mô hình — nhiều lần gọi công cụ, chuỗi suy luận dài, điều chỉnh chiến lược động — đòi hỏi suy luận nhanh mà GPU cung cấp. Suy luận trên CPU sẽ quá chậm cho các tác vụ không đơn giản.

AgentCPM-Explore hỗ trợ những công cụ nào?

Thông qua AgentDock, AgentCPM-Explore hỗ trợ bất kỳ công cụ nào triển khai Model Context Protocol (MCP). Các công cụ phổ biến bao gồm tìm kiếm web, điều hướng trình duyệt, thực thi mã, gọi API và các công cụ tùy chỉnh mà bạn định nghĩa.

AgentCPM-Explore so với Claude hoặc GPT-4 trong các tác vụ agent như thế nào?

Trên các chuẩn đánh giá tiêu chuẩn, AgentCPM-Explore thua kém các mô hình lớn nhất nhưng vẫn cạnh tranh trong nhiều tác vụ. Đối với các quy trình làm việc agent chuyên biệt, nó thường bằng hoặc vượt trội hơn các mô hình lớn hơn khi được gợi ý đúng cách. Ưu điểm chính là triển khai cục bộ và không tốn phí theo token.

Tôi có thể fine-tune AgentCPM-Explore không?

Có! Với AgentRL, bạn có thể tiếp tục huấn luyện AgentCPM-Explore bằng các kỹ thuật reinforcement learning. Việc fine-tune cho các lĩnh vực hoặc bộ công cụ cụ thể được hệ sinh thái hỗ trợ tốt.

AgentCPM-Explore có phù hợp để sử dụng trong sản xuất không?

Có, với hạ tầng triển khai phù hợp. vLLM serving, suy luận dựa trên GPU và sandbox công cụ AgentDock cung cấp nền tảng sẵn sàng cho sản xuất. Hãy theo dõi hiệu suất và triển khai xử lý lỗi thích hợp.

Cửa sổ ngữ cảnh của AgentCPM-Explore là bao nhiêu?

Mô hình hỗ trợ ngữ cảnh lên đến 128K token theo mặc định, với cấu hình hỗ trợ lên đến hơn 200K token cho phân tích tài liệu rất dài.

AgentCPM-Explore có hỗ trợ đa ngôn ngữ không?

Có, mô hình cơ sở (Qwen3-4B-Thinking) có khả năng đa ngôn ngữ. AgentCPM-Explore duy trì các khả năng này đồng thời bổ sung các tối ưu hóa riêng cho agent. Hiệu suất mạnh nhất ở tiếng Anh và tiếng Trung.

Hướng dẫn này được viết dựa trên phiên bản phát hành đầu tiên của AgentCPM-Explore vào tháng 1 năm 2026. Giống như tất cả công nghệ AI, khả năng và các thực hành tốt nhất tiếp tục phát triển. Hãy kiểm tra kho GitHub chính thức của OpenBMB và trang mô hình HuggingFace để có thông tin mới nhất.

Tập trung giới thiệu máy chủ VPS toàn cầu.