C. Tầng Hệ thống Multi-Agent AI (Agentic Architecture) Hệ thống tích hợp 3 Agent chuyên trách hoạt động theo mô hình Hybrid Dual-Engine:

Reasoning / Triage Agent:

Ma trận suy luận đa thông số: Đánh giá tư thế (posture), thời gian bất động (immobility_duration_ms), độ tin cậy AI (ai_confidence), số lần xuất hiện (occurrence_count), danh tính và vị trí camera. Gán nhãn độ nguy hiểm: CRITICAL, HIGH, MEDIUM, LOW. Tự động kích hoạt còi báo lệnh (trigger_siren), gửi thông báo di động (send_notification) hoặc kích hoạt trạng thái xác thực con người (require_human_validation). Security Log Q&A Assistant Agent:

Trợ lý hỏi đáp trực tiếp trên Web UI qua widget nổi [src/components/AgentChatWidget.tsx]. Tự động chuyển đổi mốc thời gian UTC sang Giờ chuẩn Việt Nam (UTC+7) (HH:MM:SS ngày DD/MM/YYYY). Lớp an toàn kép: Bộ lọc Prompt Injection & Anti-Jailbreak Guardrail + Domain Scope Rejection tự động từ chối các yêu cầu vi phạm hoặc nằm ngoài phạm vi an ninh. Incident Summary & Timeline Generator Agent:

Truy vết các sự kiện liên quan qua bảng junction incident_events. Khởi tạo chuỗi mốc thời gian diễn biến (Timeline) và bài tóm tắt Executive Summary lưu trực tiếp vào cơ sở dữ liệu SQLite (incidents.agent_summary). 3. TÍNH KHẢ THI (FEASIBILITY ANALYSIS) 3.1. Tính khả thi về Kỹ thuật & Hiệu năng (Technical & Performance Feasibility) Kết quả Kiểm thử & Benchmark thực nghiệm (100% Verified): Toàn bộ bộ test tự động 260/260 PASSED (100%). Script đánh giá chuyên biệt [eval/evaluate_agents.py] ghi nhận kết quả benchmark đạt 100% tuyệt đối: Hạng mục Kiểm thử Tiêu chí Đánh giá Kết quả (Accuracy %) Thời gian Phản hồi (Avg Latency) Reasoning / Triage Agent Phân loại đúng nhãn threat (CRITICAL, HIGH, MEDIUM, LOW) 100.0% < 0.01 ms Security Q&A & Guardrail Trả lời đúng domain, từ chối out-of-scope & chặn Prompt Injection 100.0% 5.07 ms Incident Summary & Timeline Trích xuất mốc thời gian chuẩn & lưu tóm tắt vào DB 100.0% 22.48 ms Khả năng tương thích phần cứng Edge: Chạy tốt trên card đồ họa tích hợp phổ thông (Intel Iris Xe iGPU, NVIDIA GTX/RTX, AMD DirectML) với mức chiếm dụng tài nguyên thấp và không gây giật lag luồng video. 3.2. Tính khả thi về Bảo mật & Quyền riêng tư (Security & Privacy Feasibility) Chủ quyền Dữ liệu Cục bộ (Local Data Sovereignty): 100% luồng video thô, dữ liệu khuôn mặt và file ghi log ở lại thiết bị cục bộ (data/app.db). An toàn Thông tin: Các câu lệnh SQL dùng Parameterized Queries chống SQL Injection; các trường dữ liệu nhạy cảm (password_hash, face_embedding) bị cách ly hoàn toàn khỏi các công cụ tra cứu của AI Chat. 3.3. Tính khả thi về Chi phí & Thương mại (Economic & Commercial Feasibility) Chi phí vận hành hàng tháng bằng 0: Chế độ mặc định (Deterministic Engine) giúp hệ thống vận hành trơn tru mà không tốn chi phí mua API Key hay thuê máy chủ Cloud. Tính sẵn sàng thương mại: Mã nguồn được đóng gói dạng mô-đun hóa cao, dễ dàng cài đặt dạng Plug-and-Play trên các thiết bị Edge Box cho hộ gia đình. 4. HƯỚNG PHÁT TRIỂN (FUTURE ROADMAP) ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Giai đoạn 1: Tích hợp SLM Local (Ollama / vLLM / ONNX) │ └────────────────────────────┬────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Giai đoạn 2: Kết nối IoT Gia đình & Cảm biến mmWave │ └────────────────────────────┬────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Giai đoạn 3: App Di động Native & Tổng đài Khẩn cấp 24/7│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘

4.1. Giai đoạn 1: Tích hợp Mô hình SLM Local (Local Small Language Models) Mục tiêu: Thay thế LLM Cloud bằng các mô hình ngôn ngữ nhỏ gọn chạy 100% Cục bộ như Qwen2.5-7B-Instruct, Llama-3.2-3B, Phi-3.5-mini thông qua Ollama / vLLM / ONNX Runtime GenAI. Lợi ích: Mang lại khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên sâu sắc cho Trợ lý AI mà vẫn duy trì tính bảo mật và độc lập hoàn toàn với kết nối Internet. 4.2. Giai đoạn 2: Kết nối Tự động hóa IoT Gia đình & Cảm biến mmWave Giao thức chuẩn IoT (Matter / Zigbee / Home Assistant Integration): Tự động bật hệ thống đèn chiếu sáng sinh hoạt khi phát hiện sự cố té ngã ban đêm. Tự động kích hoạt chuông cảnh báo nhà hoặc khóa cửa khi phát hiện người lạ lặp lại nhiều lần. Tích hợp Cảm biến Radar Milimet (mmWave Radar Fusion): Kết hợp dữ liệu thị giác camera với radar sóng milimet để hỗ trợ phát hiện té ngã xuyên vật cản và trong các không gian kín (như nhà tắm, phòng vệ sinh). 4.3. Giai đoạn 3: Ứng dụng Di động Native & Tích hợp Dịch vụ Khẩn cấp App Di động Mã hóa End-to-End: Xây dựng ứng dụng iOS/Android native kết nối WebRTC P2P mã hóa, hỗ trợ nhận cuộc gọi báo động tự động (Automated Emergency Call). Kết nối Tổng đài Y tế Khẩn cấp: Khi sự cố ở mức CRITICAL xảy ra quá 60 giây mà không có ai phản hồi trên app, hệ thống sẽ tự động kích hoạt cuộc gọi khẩn cấp (Voice Call / SMS) tới trung tâm y tế gần nhất hoặc số điện thoại người thân. Báo cáo được tổng hợp tự động từ mã nguồn sản phẩm GuardianCam Local Hub.