AI Agent: Tương lai của trí tuệ nhân tạo

AI Agent là một phương thức triển khai trí tuệ nhân tạo giúp tận dụng khả năng tự động hóa và tự chủ để thực hiện công việc thay cho con người.

Hãy nghĩ đến một người đồng nghiệp lý tưởng: một người làm việc không mệt mỏi, học hỏi liên tục và thích ứng với nhu cầu của bạn. Đó chính là tiềm năng của AI Agent. Trong thế giới kinh doanh (và cuộc sống) ngày nay, sự thay đổi là điều không thể tránh khỏi. AI Agent trong doanh nghiệp là một cách làm việc nhằm tận dụng dòng chảy của sự thay đổi.

Khi môi trường kinh doanh, xã hội, kinh tế và chính trị của chúng ta ngày càng biến động, cách duy nhất để đối mặt với những thách thức của thời đại thay đổi nhanh chóng là thay đổi cùng với nó. Hãy tiếp tục đọc để tìm hiểu thêm về AI Agent và cách áp dụng tư duy này trong công việc.

>> Xem thêm: Làm chủ AI trước khi bị AI làm chủ 

AI Agent là gì?

Theo Boston Consulting Group (BCG), AI Agent được định nghĩa là “trí tuệ nhân tạo sử dụng các công cụ để hoàn thành mục tiêu”. Cụ thể hơn, AI Agent có khả năng ghi nhớ qua các nhiệm vụ khác nhau, sử dụng một hoặc nhiều mô hình AI, và quyết định khi nào cần truy cập vào hệ thống thay mặt người dùng. Điều này cho phép AI Agent đưa ra quyết định và thực hiện hành động một cách tự chủ với sự giám sát tối thiểu từ con người.

McKinsey mô tả AI Agent là các “thực thể phần mềm có khả năng điều phối quy trình phức tạp, phối hợp hoạt động giữa nhiều agent, áp dụng logic và đánh giá câu trả lời”. Trong khi đó, IBM định nghĩa AI Agent là “hệ thống hoặc chương trình có khả năng tự động thực hiện nhiệm vụ thay mặt cho người dùng hoặc hệ thống khác bằng cách thiết kế quy trình làm việc và sử dụng các công cụ sẵn có”.

Hãy tưởng tượng một đồng nghiệp làm việc không mệt mỏi, học hỏi liên tục và thích ứng với nhu cầu của bạn. Đó chính là tiềm năng của AI Agent. Trong thời đại nơi mà thông tin thay đổi nhanh chóng, AI Agent không chỉ tiếp nhận thông tin mà còn chuyển từ suy nghĩ sang hành động thực tế. Với khả năng quan sát, lập kế hoạch và hành động tự chủ, AI Agent đang mở ra một chương mới của quá trình chuyển đổi toàn diện.

Các công ty truyền thống thường hoạt động theo quy trình phần nào cứng nhắc. Họ có cấu trúc phân cấp rõ ràng, nhân sự làm việc theo kế hoạch định sẵn và quy trình được kiểm soát chặt chẽ. Giống như một cỗ máy lớn với nhiều bánh răng – mạnh mẽ nhưng khó điều chỉnh khi cần đổi hướng.

Ngược lại, AI Agent có khả năng thích nghi nhanh với hoàn cảnh thay đổi. Chúng là phiên bản tiên tiến hơn của AI thông thường, có thể làm việc bên cạnh bạn như một trợ lý hoặc thậm chí tự thực hiện các nhiệm vụ thay bạn. Một điểm nổi bật là AI Agent không chỉ dành cho chuyên gia công nghệ – ai cũng có thể tạo và sử dụng chúng cho nhu cầu của mình.

Các loại AI Agent

Dựa trên các nguồn uy tín, các loại AI Agent chính được phân loại như sau:

Theo IBM, có 5 loại AI Agent chính:

1. Agent phản xạ đơn giản (Simple reflex agents): Đây là loại AI Agent cơ bản nhất, hoạt động dựa trên các phản ứng trực tiếp với điều kiện môi trường, theo các quy tắc định sẵn gọi là “condition-action rules”, mà không cần xem xét kinh nghiệm trong quá khứ hoặc hậu quả trong tương lai. Ví dụ điển hình là bộ điều nhiệt tự động bật/tắt khi nhiệt độ đạt ngưỡng nhất định.
2. Agent dựa trên mô hình (Model-based reflex agents): Đây là phiên bản nâng cao hơn của agent phản xạ đơn giản, vẫn dựa trên quy tắc condition-action để ra quyết định, nhưng tích hợp thêm mô hình nội bộ về thế giới. Mô hình này giúp agent theo dõi trạng thái hiện tại của môi trường và hiểu tác động của các tương tác trước đó. 
3. Agent dựa trên mục tiêu (Goal-based agents): Loại này mở rộng khả năng của agent phản xạ đơn giản bằng cách kết hợp phương pháp tiếp cận chủ động, hướng tới mục tiêu để giải quyết vấn đề. Không giống như các agent phản xạ chỉ phản ứng với kích thích môi trường, agent này cân nhắc mục tiêu cuối cùng và lập kế hoạch để đạt được mục tiêu đó. 
4. Agent dựa trên tiện ích (Utility-based agents): Các agent này sử dụng hàm tiện ích để đánh giá các hành động khác nhau dựa trên mức độ hữu ích dự kiến, giúp chọn phương án tối ưu nhất.
5. Agent học tập (Learning agents): Agent học tập có khả năng giống như các loại agent khác nhưng độc đáo ở khả năng học hỏi. Kinh nghiệm mới được thêm vào cơ sở kiến thức ban đầu, xảy ra một cách tự động, giúp cải thiện khả năng hoạt động trong môi trường không quen thuộc. 

McKinsey cũng phân loại AI Agent theo vai trò và mục đích sử dụng:

1. Agent hỗ trợ cá nhân (Individual augmentation or “copilot” agents): Những agent này hoạt động như copilot cho người dùng cá nhân, với mục đích tăng cường năng suất và khả năng làm việc của người đó. Ví dụ như Microsoft 365 Copilot và OpenAI’s ChatGPT. 
2. Nền tảng tự động hóa quy trình (Workflow automation platforms): Loại agent này tập trung vào việc tự động hóa các tác vụ đơn lẻ hoặc quy trình nhỏ hơn, đóng vai trò như một trình điều phối quy trình được hỗ trợ bởi AI. Ví dụ bao gồm Microsoft’s Copilot Studio và Salesforce’s Agentforce. 
3. Agent chuyên ngành (Domain-specific agents): Đây là những agent được xây dựng riêng cho các lĩnh vực kinh doanh hoặc chức năng cụ thể. Ví dụ như hệ thống dịch vụ khách hàng được hỗ trợ bởi AI hoặc quy trình phát triển phần mềm được hỗ trợ bởi AI. 

Sự phân loại này cho thấy AI Agent có thể được thiết kế với nhiều cấp độ phức tạp và chức năng khác nhau, tùy thuộc vào nhu cầu và mục đích sử dụng cụ thể trong từng tổ chức.

>> Xem thêm: 03 cấp độ ứng dụng AI

Kiến trúc của một AI Agent

AI Agent hoạt động nhờ bốn thành phần chính, giống như bộ não và các giác quan của con người:

1. Phần tiếp nhận thông tin – Giống như mắt và tai của chúng ta, phần này giúp AI Agent thu thập thông tin từ môi trường xung quanh. Có thể là thông tin từ người dùng nhập vào, dữ liệu từ cảm biến, hoặc thông tin từ internet. Ví dụ: khi bạn đặt câu hỏi cho ChatGPT, nó “nghe” câu hỏi của bạn qua phần này.
2. Phần lưu trữ và xử lý – Đây là “bộ nhớ” của AI Agent, giúp nó lưu trữ kinh nghiệm quá khứ và các thông tin đã học được. Nhờ đó, AI Agent có thể liên tục cải thiện và thích nghi theo thời gian, không cần phải “học lại từ đầu” mỗi khi gặp tình huống tương tự.
3. Phần suy nghĩ và quyết định – Phần này giống như trung tâm suy nghĩ của bộ não, nơi AI Agent phân tích thông tin, đánh giá các lựa chọn và quyết định hành động tiếp theo. Các AI Agent tiên tiến có thể cân nhắc nhiều yếu tố, so sánh các phương án và chọn giải pháp tối ưu nhất.
4. Phần thực hiện hành động – Cuối cùng, đây là phần AI Agent “ra tay” thực hiện các quyết định. Có thể là trả lời câu hỏi, điều khiển thiết bị, hoặc thực hiện các tác vụ số trên máy tính. Ví dụ như robot hút bụi tự động di chuyển quanh nhà, hay trợ lý ảo đặt lịch hẹn cho bạn.

Tất cả bốn thành phần này hoạt động cùng nhau như một hệ thống, giúp AI Agent hoàn thành nhiệm vụ một cách thông minh và tự chủ.

Quá trình làm việc của AI Agent

Theo nghiên cứu của McKinsey, quá trình làm việc của một AI Agent thường diễn ra qua bốn bước chính. Quá trình này thể hiện sự khác biệt giữa AI Agent và các hệ thống AI truyền thống – khả năng hoạt động tự chủ để hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp.

Bước 1: Tiếp nhận nhiệm vụ từ người dùng 

Người dùng tương tác với hệ thống AI bằng cách đưa ra yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên, tương tự như cách họ giao nhiệm vụ cho một nhân viên đáng tin cậy. Hệ thống xác định mục đích sử dụng và có thể yêu cầu người dùng làm rõ thêm khi cần thiết.

Bước 2: Lập kế hoạch, phân bổ và thực hiện công việc 

Hệ thống AI Agent xử lý yêu cầu thành quy trình làm việc, chia nhỏ thành các nhiệm vụ và nhiệm vụ phụ, sau đó phân công cho các agent chuyên biệt khác. Những agent này, được trang bị kiến thức chuyên môn cần thiết, phối hợp với nhau và sử dụng dữ liệu tổ chức để thực hiện các nhiệm vụ được giao.

Bước 3: Cải thiện kết quả một cách lặp đi lặp lại 

Hệ thống AI Agent có thể yêu cầu thêm thông tin từ người dùng để đảm bảo độ chính xác và tính phù hợp. Sau khi đưa ra kết quả cuối cùng, hệ thống có thể yêu cầu phản hồi để tiếp tục cải thiện.

Bước 4: Thực hiện hành động cần thiết 

Agent thực hiện các hành động cần thiết để hoàn thành nhiệm vụ, từ việc tạo ra nội dung, phân tích dữ liệu, đến tương tác với các hệ thống khác để thực hiện các tác vụ cụ thể.

AI Agent đang đổi mới các ngành nghề

AI Agent đã và đang được triển khai rộng rãi trong nhiều lĩnh vực kinh doanh. Sự hiện diện phổ biến nhất của chúng có lẽ là trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng, nơi các chatbot thông minh không còn là điều gì đó mới lạ mà đã trở thành điểm tiếp xúc đầu tiên của khách hàng trên hầu hết các trang web thương mại điện tử và dịch vụ trực tuyến.

Trong ngành chăm sóc sức khỏe

AI Agent đang tạo ra bước chuyển mình trong ngành y tế như hỗ trợ các quy trình chăm sóc bệnh nhân. Bác sĩ và y tá giờ đây có thể dựa vào trợ lý AI để phân tích hồ sơ bệnh án phức tạp trong thời gian ngắn. Trong phòng cấp cứu, AI Agent có thể đánh giá mức độ ưu tiên của bệnh nhân, giúp đội ngũ y tế tập trung vào những trường hợp nghiêm trọng trước. Đặc biệt, AI Agent thậm chí có thể theo dõi việc sử dụng thuốc và cảnh báo khi phát hiện nguy cơ tương tác thuốc không mong muốn, thay vì để dược sĩ phải kiểm tra thủ công từng đơn thuốc.

Trong lĩnh vực tài chính

Các ngân hàng giờ đây áp dụng hệ thống thông minh để đánh giá hồ sơ vay vốn, chuyển thời gian xử lý từ nhiều ngày xuống chỉ còn vài giờ. Các nhà đầu tư cũng đang hưởng lợi từ AI Agent phân tích thị trường, bởi công nghệ này có thể xử lý lượng dữ liệu thị trường chứng khoán khổng lồ và phát hiện xu hướng mà con người khó nhận ra. Trong khi đó, nhiều người dùng ngân hàng hiện nay đang nhận được tư vấn tài chính cá nhân từ AI Agent, giúp họ hiểu rõ thói quen chi tiêu và lên kế hoạch tiết kiệm hiệu quả hơn.

Trong phát triển phần mềm

Công việc lập trình đang được chuyển đổi bởi AI Agent. Lập trình viên giờ đây có thể mô tả chức năng họ cần bằng ngôn ngữ thông thường, và AI Agent sẽ tự động chuyển đổi yêu cầu đó thành mã nguồn. Khi gặp lỗi phức tạp, thay vì dành hàng giờ để gỡ lỗi, các nhà phát triển có thể nhờ AI Agent phân tích mã và đề xuất các giải pháp sửa lỗi. 

Trong dịch vụ khách hàng

Khác với chatbot đơn giản chỉ tuân theo kịch bản có sẵn, AI Agent hiện đại có thể thực sự hiểu ngữ cảnh và nhu cầu của khách hàng. Khi bạn liên hệ với dịch vụ khách hàng của một công ty lớn, bạn có thể đang nói chuyện với AI Agent có khả năng xử lý yêu cầu phức tạp như việc hoàn trả sản phẩm, thay đổi đơn hàng hoặc giải quyết khiếu nại. Hơn nữa, ngay cả khi bạn nói chuyện với nhân viên thật, họ thường có AI Agent hỗ trợ bên cạnh, đề xuất thông tin và giải pháp trong thời gian thực, giúp đưa ra câu trả lời chính xác và nhanh chóng hơn. Điều này không chỉ cải thiện trải nghiệm của khách hàng mà còn giúp công ty tiết kiệm chi phí đáng kể.

AI Agent không còn là công nghệ của tương lai mà đang trở thành đồng nghiệp đáng tin cậy trong nhiều ngành nghề. Chúng giúp con người thoát khỏi công việc lặp đi lặp lại, tốn thời gian để tập trung vào những nhiệm vụ sáng tạo và mang tính chiến lược cao hơn. 

Lợi ích và thách thức khi triển khai AI Agent

Việc ứng dụng AI Agent trong doanh nghiệp đang mở ra nhiều cơ hội đáng kể nhưng cũng đi kèm với những thách thức riêng. 

AI Agent mang lại nhiều lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp. Trước hết, chúng nâng cao đáng kể năng suất làm việc bằng cách tự động hóa các tác vụ thường xuyên, lặp đi lặp lại, từ đó giải phóng nhân viên để tập trung vào công việc sáng tạo và mang tính chiến lược. Đồng thời, các Agent này có khả năng làm việc liên tục không ngừng nghỉ, đảm bảo quy trình kinh doanh hoạt động suốt 24/7 mà không bị gián đoạn, đặc biệt trong các hoạt động như xử lý đơn hàng hoàn trả hay kiểm tra hóa đơn vận chuyển – những việc thường tốn thời gian nhưng rất quan trọng để tránh lỗi trong chuỗi cung ứng.

Một lợi ích quan trọng khác là khả năng học hỏi và cải thiện liên tục của AI Agent. Điều này có nghĩa là hiệu suất của chúng sẽ ngày càng được nâng cao theo thời gian khi tiếp xúc với nhiều tình huống và dữ liệu mới. Đây là yếu tố đặc biệt quan trọng trong các ngành công nghiệp đòi hỏi sự linh hoạt và thích ứng nhanh với xu hướng thị trường. McKinsey cũng nhận định rằng AI Agent còn có thể giúp doanh nghiệp thực hiện những chuyển đổi lớn hơn, như tái cấu trúc quy trình nghiệp vụ và hiện đại hóa hệ thống.

Tuy nhiên, quá trình triển khai AI Agent cũng đặt ra những thách thức không nhỏ. Việc phát triển và vận hành các hệ thống AI Agent tiên tiến đòi hỏi nguồn nhân lực có kỹ năng chuyên môn cao về học máy và trí tuệ nhân tạo. Các doanh nghiệp cần xây dựng đội ngũ chuyên gia có khả năng tích hợp các thư viện học máy phức tạp và điều chỉnh mô hình AI để phù hợp với bối cảnh cụ thể của tổ chức.

Hạ tầng công nghệ thông tin cũng là một vấn đề đáng lưu tâm. Việc đào tạo và vận hành các mô hình AI Agent, đặc biệt là các hệ thống học sâu, yêu cầu năng lực tính toán mạnh mẽ và tốn kém. Doanh nghiệp phải đầu tư vào cơ sở hạ tầng phù hợp và đối mặt với chi phí duy trì đáng kể, đặc biệt nếu triển khai tại chỗ thay vì sử dụng dịch vụ đám mây.

Độ chính xác cũng là một thách thức lớn. AI Agent cần hoạt động với tỷ lệ lỗi cực thấp, đặc biệt trong các ứng dụng quan trọng. Điều này đòi hỏi các tổ chức phải xây dựng hệ thống kiểm soát chất lượng và giám sát mạnh mẽ. Và dù AI Agent có tự động đến đâu, vai trò giám sát của con người vẫn không thể thiếu. Phương pháp human-in-the-loop rất cần thiết cho nhiều quyết định quan trọng, như khi một AI Agent soạn thảo email đặt hàng, nhân sự vẫn cần xem xét và phê duyệt trước khi gửi đi.

Tóm lại, AI Agent mang đến tiềm năng đáng kể cho việc nâng cao hiệu quả hoạt động doanh nghiệp, nhưng để khai thác thành công công nghệ này, các tổ chức cần cân nhắc kỹ lưỡng và có chiến lược phù hợp để vượt qua những thách thức trong quá trình triển khai.

Tương lai của AI Agent

Theo McKinsey, AI Agent đang có sự chuyển đổi đáng kể – từ công cụ chỉ xử lý thông tin sang hệ thống có khả năng hành động thực tế. Trong thời gian gần đây, các công ty công nghệ hàng đầu như Google, Microsoft, và OpenAI đã đầu tư mạnh mẽ vào các nền tảng hỗ trợ AI Agent. Với sự ra đời của các ứng dụng như Microsoft Copilot, Amazon Q và Project Astra của Google, AI Agent đang chuyển từ công cụ dựa trên kiến thức sang hệ thống dựa trên hành động.

Một báo cáo từ BCG chỉ ra rằng thị trường AI Agent dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ CAGR 45% trong năm năm tới. Tầm quan trọng của AI trong phòng họp C-suite vẫn vững chắc, với ba phần tư lãnh đạo điều hành gọi tên nó là một trong ba ưu tiên chiến lược hàng đầu cho năm 2025.

Google cũng vừa giới thiệu Agent2Agent (A2A), một giao thức mở mới cho phép các AI Agent giao tiếp với nhau, trao đổi thông tin một cách an toàn và phối hợp hành động trên nhiều nền tảng hoặc ứng dụng doanh nghiệp. Sáng kiến này nhận được sự hỗ trợ từ hơn 50 đối tác công nghệ lớn và các nhà cung cấp dịch vụ hàng đầu.

Khi AI Agent trở nên phổ biến, mối quan hệ làm việc giữa con người và AI sẽ được định hình lại. Con người sẽ làm việc với AI Agent như đồng nghiệp, những người được đào tạo để học hỏi vai trò, trách nhiệm và quy trình làm việc. Điều này sẽ mở ra một kỷ nguyên mới của tự động hóa thông minh và hợp tác giữa con người và máy móc.

Kết luận

AI Agent là một cách tiếp cận mới đầy tiềm năng đối với trí tuệ nhân tạo, cho phép các doanh nghiệp tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, tăng năng suất và thích ứng nhanh chóng với các thay đổi trong môi trường kinh doanh. Bằng cách hiểu và áp dụng các nguyên tắc của AI Agent, các tổ chức có thể tận dụng sức mạnh của AI để đạt được lợi thế cạnh tranh trong thế giới ngày càng phức tạp và thay đổi nhanh chóng.

Giống như trong thể thao, thành công thực sự trong kinh doanh đến từ khả năng nhanh nhẹn khó dạy – khả năng nhanh chóng tiếp thu thông tin mới và điều chỉnh chiến lược để đạt được kết quả cụ thể. AI Agent cung cấp cho các doanh nghiệp khả năng đó, giúp họ duy trì tính linh hoạt và khả năng thích ứng trong bối cảnh thay đổi liên tục.

Khi bạn nghĩ về việc áp dụng AI Agent trong tổ chức của mình, hãy nhớ rằng điều quan trọng là phải có chiến lược rõ ràng, hệ thống dữ liệu chất lượng cao và sự phối hợp giữa con người và máy móc.