AI agent là gì? Chúng hoạt động như thế nào?

Các AI agent vượt xa những lệnh nhắc nhở đơn giản của các chatbot AI thông thường. Chúng quan sát, học hỏi và đưa ra quyết định ngay lập tức. Bạn có thể không nhận ra, nhưng các hệ thống tiên tiến này đã hoạt động ẩn trong các dịch vụ mà bạn sử dụng hàng ngày.

• OpenAI: AI agent đầu tiên có thể gia nhập lực lượng lao động vào năm 2025

AI agent là gì và điều gì khiến chúng trở nên đặc biệt?

AI agent là các hệ thống phần mềm có khả năng nhận thức môi trường, đưa ra quyết định và hành động một cách tự chủ. Không giống như các chương trình AI truyền thống dựa trên những hướng dẫn và prompt cố định, các AI agent thích ứng và học hỏi từ kinh nghiệm, cho phép chúng xử lý những nhiệm vụ phức tạp và năng động.

Điểm khác biệt nằm ở tính tự chủ và linh hoạt của chúng. Ví dụ, các AI agent như Operator của OpenAI có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên, thực hiện những nhiệm vụ như đặt lời nhắc hoặc mua sắm trực tuyến và thậm chí dự đoán nhu cầu của người dùng dựa trên các tương tác trước đây. Khả năng học hỏi, tự cải thiện và hoạt động mà không cần sự giám sát trực tiếp của con người khiến chúng trở nên không thể thiếu trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, hậu cần, tài chính và dịch vụ khách hàng.

Các AI agent hoạt động như thế nào?

Mỗi AI agent đều có LLM (mô hình ngôn ngữ lớn). Điều này cho phép chúng hiểu hướng dẫn và thông tin đầu vào của bạn thông qua ngôn ngữ thông thường của con người. Điểm khác biệt giữa các AI agent với chatbot thông thường là khả năng tự suy nghĩ, học hỏi từ kinh nghiệm và tương tác với thế giới thực như một con người. Lưu ý rằng các AI agent không có nhận thức giống con người. Tuy nhiên, chúng có thể điều chỉnh thuật toán và tham số Machine Learning của mình để phản ánh thông tin được cung cấp cho chúng.

Khả năng tự chủ này xuất phát từ một quá trình mà chúng trải qua khi giải quyết một vấn đề. Các quá trình này có thể được tóm tắt thành 4 giai đoạn:

1. Nhận thức: Các AI agent thu thập dữ liệu từ môi trường xung quanh bằng cảm biến, API hoặc những phương pháp đầu vào khác. Ví dụ, trợ lý giọng nói xử lý các lệnh nói, trong khi robot hút bụi sử dụng camera để lập bản đồ môi trường.
2. Ra quyết định: Chúng phân tích dữ liệu bằng các thuật toán và mô hình để đánh giá những hành động khả thi. Ví dụ, một chatbot quyết định phản hồi tốt nhất dựa trên ý định của người dùng được phát hiện.
3. Học tập: Các AI agent cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian thông qua những kỹ thuật Machine Learning. Khi xác định được vấn đề, AI agent sẽ trải qua một vòng phản hồi, trong đó nó liên tục nhắc nhở bản thân về những lỗi có thể xảy ra cho đến khi giải quyết được vấn đề.
4. Hành động: Sau khi đưa ra quyết định, các AI agent sẽ thực hiện hành động. Trong các hệ thống vật lý như drone, điều này liên quan đến việc di chuyển trong không gian, trong khi trong những hệ thống kỹ thuật số, điều này có thể có nghĩa là cập nhật cơ sở dữ liệu hoặc trả lời truy vấn.

Sự kết hợp giữa nhận thức, phân tích, học hỏi và thực hiện này cho phép các AI agent xử lý những tác vụ thường xuyên và phức tạp một cách hiệu quả.

Các loại AI agent và ứng dụng của chúng

Các AI agent có nhiều dạng khác nhau, mỗi dạng được điều chỉnh theo những chức năng cụ thể. Tùy thuộc vào loại vấn đề bạn cần giải quyết, loại AI agent phù hợp sẽ mang lại kết quả tốt hơn, cũng như tiết kiệm thời gian và tài nguyên tính toán. Các AI agent có thể được phân loại thành 5 dạng khác nhau:

• Các agent phản xạ đơn giản: Chỉ hành động theo các quy tắc được xác định trước và những kích thích tức thời. Ví dụ, bộ điều nhiệt điều chỉnh nhiệt độ dựa trên các chỉ số trong phòng.
• Các agent phản xạ dựa trên mô hình: Sử dụng các mô hình nội bộ để theo dõi những hành động trong quá khứ và dự đoán trạng thái trong tương lai. Tính năng lập bản đồ của robot hút bụi được sử dụng để vệ sinh hiệu quả là cách mà loại agent này được sử dụng.
• Agent dựa trên mục tiêu: Một loại AI agent phức tạp hơn, học hỏi bằng cách tương tác với môi trường và trải nghiệm của nó. Loại AI này tiếp nhận nhiều loại đầu vào và xem xét các hành động khả thi khác nhau dựa trên tình huống. Các agent dựa trên mục tiêu thường được sử dụng trong xe tự hành để điều hướng đường, tránh chướng ngại vật và tuân thủ luật giao thông.
• Agent dựa trên tiện ích: Đánh giá và tối ưu hóa các hành động dựa trên chức năng tiện ích, cân bằng những đánh đổi để có kết quả tốt nhất. Không giống như các agent dựa trên mục tiêu, các agent dựa trên tiện ích cũng xem xét những đánh đổi có thể có của từng hành động và xác định xem một hành động có đáng thực hiện hay không. Các dịch vụ giao dịch tài chính dựa trên AI thường sử dụng các agent dựa trên tiện ích.
• Multi-Agent Systems (MAS): Bao gồm nhiều AI agent làm việc cùng nhau để giải quyết các vấn đề hoặc đạt được những mục tiêu chung. Mỗi agent trong hệ thống được thiết kế để xử lý các nhiệm vụ cụ thể, nhưng chúng hợp tác để giải quyết những thách thức phức tạp mà một agent đơn lẻ không thể giải quyết hiệu quả. MAS được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống đèn giao thông thông minh để tối ưu hóa lưu lượng bằng cách quan sát tình hình giao thông, học các mẫu nhất định và sau đó kiểm soát giao thông bằng cách căn thời gian đèn giao thông chính xác dựa trên lưu lượng xe cộ và người đi bộ thay đổi.

Các loại AI agent này cho phép chúng ta giải quyết những vấn đề phức tạp đòi hỏi các giải pháp tinh vi hơn mà những chatbot thông thường chạy bằng AI không thể giải quyết được.

Có thể tìm một AI agent ở đâu?

Nhờ sự phát triển nhanh chóng của cơ sở hạ tầng và framework AI, việc tìm một AI agent ngày nay dễ dàng hơn bao giờ hết. Nếu bạn đang tìm kiếm thứ gì đó dễ tiếp cận, các trợ lý ảo như Amazon Alexa, Google Assistant và Siri của Apple là những ví dụ tuyệt vời về những AI agent được tích hợp vào điện thoại thông minh, loa thông minh và các thiết bị được kết nối khác. Các hệ thống này có thể xử lý những tác vụ hàng ngày, chẳng hạn như đặt lời nhắc, quản lý lịch trình hoặc điều khiển các thiết bị nhà thông minh và được thiết kế để thân thiện với người dùng.

Bạn đang tìm kiếm một AI agent có thể tùy chỉnh theo nhu cầu của mình? Hãy thử tìm hiểu các nền tảng như Operator của OpenAI và Microsoft Azure AI. Đây là các giải pháp low-code (không yêu cầu sự chuyên sâu về việc viết mã lập trình), nghĩa là chúng cung cấp các mô hình được xây dựng sẵn mà những nhà phát triển có thể điều chỉnh để đáp ứng các nhu cầu cụ thể. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng các nền tảng này để phát triển chatbot hỗ trợ khách hàng hoặc hệ thống đề xuất được cá nhân hóa.

Nếu bạn quan tâm hơn đến các giải pháp nguồn mở, các công cụ như AutoGPT, AgentGPT và BabyAGI là những giải pháp phổ biến. Các nền tảng này cho phép người dùng khám phá những AI agent tiên tiến, tự động có thể thực hiện các tác vụ phức tạp với sự can thiệp thủ công tối thiểu. Ví dụ, AutoGPT được xây dựng trên các mô hình dựa trên GPT và có thể tự động hóa nhiều hành động để hoàn thành mục tiêu, khiến nó đặc biệt hữu ích cho nghiên cứu, tự động hóa tác vụ và giải quyết vấn đề.

Nếu bạn không phải là nhà phát triển và thích cách tiếp cận đơn giản hơn, các công cụ không cần code với tích hợp AI như Pega và Zapier là một lựa chọn. Các nền tảng này trao quyền cho người dùng không chuyên thiết kế và triển khai những AI agent đơn giản mà không cần phải viết code. Chúng có thể được sử dụng để tự động hóa quy trình làm việc, xử lý các kích hoạt cụ thể hoặc hợp lý hóa những tác vụ lặp đi lặp lại.

Hạn chế khi sử dụng AI agent

Mặc dù hiện nay có nhiều sản phẩm AI agent có thể đăng ký, nhưng chúng vẫn có nhiều hạn chế, ảnh hưởng đến hiệu suất của chúng trong các tình huống khác nhau. Để hiểu rõ hơn về những gì AI agent có thể làm ngày nay, bạn sẽ phải hiểu những hạn chế hiện tại của chúng.

• Hiểu biết về ngữ cảnh hạn chế: AI agent có thể gặp khó khăn với ngôn ngữ phức tạp hoặc nhiều sắc thái của con người, dẫn đến lỗi hoặc phản hồi không phù hợp. Ví dụ, một chatbot có thể hiểu sai các truy vấn mơ hồ của người dùng.
• Phụ thuộc vào dữ liệu: AI agent phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu chất lượng cao để đào tạo và vận hành. Dữ liệu không đủ hoặc thiên vị có thể dẫn đến kết quả không chính xác, ảnh hưởng đến chất lượng đầu ra của nó.
• Mối quan ngại về đạo đức: Tính tự chủ của AI agent đặt ra câu hỏi về trách nhiệm giải trình. Ví dụ, ai chịu trách nhiệm cho lỗi do xe tự hành gây ra? Việc sử dụng rộng rãi các AI agent có thể dẫn đến tình trạng thay thế việc làm trong một số ngành công nghiệp. Nghệ thuật AI có thực sự là nghệ thuật không? Chúng có thể được đưa vào các cuộc thi không?
• Hạn chế về khả năng sáng tạo và đồng cảm: Các AI agent xuất sắc trong các nhiệm vụ logic nhưng lại thiếu sự sáng tạo thực sự hoặc trí tuệ cảm xúc. Mặc dù AI có thể tạo ra các phản hồi có vẻ đồng cảm, sáng tạo hoặc trừu tượng, nhưng điều đó không có nghĩa là AI thực sự có thể cảm nhận hoặc suy nghĩ ban đầu.
• Phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng: Các AI agent thường dựa vào những nguồn tài nguyên tính toán mạnh mẽ và kết nối Internet ổn định. Cơ sở hạ tầng không đầy đủ có thể hạn chế hiệu suất của chúng hoặc khiến chúng không sử dụng được trong một số cài đặt nhất định. Không hiếm khi thấy các dịch vụ AI thỉnh thoảng ngoại tuyến, tăng giá hoặc ngừng hoạt động vĩnh viễn. Đây có thể là một vấn đề lớn nếu quy trình làm việc của bạn phụ thuộc nhiều vào các AI agent.

Khi sử dụng các AI agent, bạn cần ghi nhớ những hạn chế này để tạo ra kỳ vọng thực tế, triển khai chúng một cách có trách nhiệm và tạo ra các tình huống bất ngờ phù hợp.

Các AI agent là những công cụ mạnh mẽ mà chúng ta có thể sử dụng để quản lý các nhiệm vụ đòi hỏi nhiều quyền tự chủ hơn. Chúng ta đã sử dụng chúng cho các tương tác với khách hàng, quy trình làm việc tự động và cá nhân hóa trải nghiệm của người dùng. Mặc dù còn lâu mới hoàn hảo, nhưng sự phát triển liên tục của các AI agent sẽ có nghĩa là ít hạn chế hơn và thậm chí nhiều khả năng hơn trong tương lai.