Agentic AI giúp các hệ thống tự động ra quyết định và hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp, tận dụng các mô hình tiên tiến và học hỏi để thích nghi với sự giám sát tối thiểu từ con người.
Agentic AI (Trí tuệ nhân tạo có tính tác nhân) là một nhánh tiên tiến của trí tuệ nhân tạo, cho phép các hệ thống tự chủ động hành động, đưa ra quyết định và hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp với sự giám sát tối thiểu từ con người. Khác với các mô hình AI truyền thống hoạt động trong các quy tắc và tham số định sẵn, hệ thống Agentic AI có khả năng phân tích lượng lớn dữ liệu, thích nghi với môi trường năng động và thực hiện các quy trình nhiều bước để đạt được mục tiêu cụ thể. Lĩnh vực AI mới này kết hợp nhiều công nghệ như mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), học máy, học tăng cường và sức mạnh tính toán mở rộng để tạo ra các tác nhân thông minh có khả năng suy luận, học hỏi và hành động độc lập.
Cốt lõi của Agentic AI là các hệ thống AI được thiết kế để tự chủ theo đuổi các mục tiêu phức tạp bằng cách cảm nhận môi trường, suy luận về hướng hành động tối ưu và thực hiện nhiệm vụ để đạt kết quả mong muốn. Những hệ thống này thể hiện khả năng nhận thức giống con người trên nhiều lĩnh vực, cho phép giải quyết vấn đề, ra quyết định và thích nghi với tình huống mới mà không cần chỉ dẫn chi tiết cho từng trường hợp.
Agentic AI hoạt động bằng cách tích hợp nhiều kỹ thuật AI tiên tiến:
Bằng cách kết hợp các công nghệ này, tác nhân Agentic AI có thể cảm nhận môi trường xung quanh, suy luận hành động phù hợp, thực hiện mục tiêu và học hỏi từ kết quả để cải thiện hiệu suất trong tương lai.
Hệ thống Agentic AI tuân theo quy trình bốn bước để tự động giải quyết các vấn đề phức tạp, nhiều bước:
Nhận biết (Perceive):
Tác nhân thu thập và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn như cảm biến, cơ sở dữ liệu hoặc giao diện số. Quá trình này bao gồm trích xuất thông tin có ý nghĩa và hiểu bối cảnh môi trường hoặc không gian vấn đề.
Suy luận (Reason):
Sử dụng các mô hình tiên tiến như LLMs, tác nhân phân tích thông tin để hiểu nhiệm vụ, tạo ra các giải pháp khả thi và lên kế hoạch các bước cần thiết để đạt mục tiêu. Giai đoạn này đòi hỏi quá trình suy luận và ra quyết định phức tạp.
Hành động (Act):
Tác nhân thực thi các hành động đã lên kế hoạch thông qua tương tác với công cụ, phần mềm hoặc hệ thống bên ngoài. Họ có thể ra quyết định, khởi tạo quy trình và điều chỉnh hành động dựa trên phản hồi thời gian thực.
Học hỏi (Learn):
Thông qua học tăng cường và các vòng lặp phản hồi liên tục, tác nhân học hỏi từ kinh nghiệm. Họ điều chỉnh chiến lược và nâng cao hiệu suất theo thời gian, thích nghi với thử thách và môi trường mới.
Quy trình này cho phép hệ thống Agentic AI vận hành độc lập, xử lý những nhiệm vụ trước đây từng bị coi là quá phức tạp để tự động hóa.
Hệ thống AI truyền thống được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể dựa trên quy tắc và tham số định sẵn. Chúng phụ thuộc nhiều vào lập trình rõ ràng và không thể thích nghi với tình huống mới ngoài phạm vi lập trình ban đầu. Những hệ thống này hiệu quả trong tự động hóa các công việc lặp lại, đơn giản nhưng thiếu sự linh hoạt để xử lý môi trường phức tạp, biến động.
Ngược lại, hệ thống Agentic AI có khả năng tự chủ và thích nghi. Chúng có thể hiểu bối cảnh, đặt mục tiêu, lên kế hoạch hành động và học hỏi từ tương tác. Tác nhân Agentic AI có thể ra quyết định độc lập, xử lý tình huống bất ngờ và thực hiện quy trình phức tạp mà không cần can thiệp liên tục từ con người.
Dù cả Agentic AI và Generative AI đều là các hình thái tiên tiến của trí tuệ nhân tạo, mục đích sử dụng lại khác nhau.
Generative AI (AI sinh nội dung) xuất sắc trong việc tạo ra nội dung mới như văn bản, hình ảnh, nhạc hoặc mã nguồn. Các mô hình như GPT-3, GPT-4 tạo ra phản hồi giống con người và sản phẩm sáng tạo dựa trên dữ liệu đã được huấn luyện. Tuy nhiên, Generative AI chủ yếu tập trung vào việc sinh nội dung theo yêu cầu và không tự hành động hoặc đưa ra quyết định để đạt mục tiêu cụ thể.
Agentic AI tập trung vào hành động và ra quyết định. Nó trang bị cho tác nhân khả năng đặt mục tiêu, lên kế hoạch các bước thực hiện và tự động hóa các hành động. Dù Generative AI có thể là một phần trong hệ thống Agentic AI (ví dụ: dùng để hiểu ngôn ngữ), Agentic AI vượt xa việc sinh nội dung, bao gồm cả suy luận, lập kế hoạch và hành động trong môi trường thực tế.
Agentic AI thể hiện nhiều đặc điểm quan trọng giúp vận hành tự chủ và hiệu quả.
Tác nhân vận hành độc lập, chủ động khởi tạo và hoàn thành nhiệm vụ mà không cần hướng dẫn liên tục từ con người. Điều này giúp xử lý các quy trình phức tạp hiệu quả và giải phóng nhân sự tập trung vào công việc giá trị cao hơn.
Tác nhân có khả năng suy luận tinh vi, cho phép phân tích tình huống, cân nhắc lựa chọn, dự đoán kết quả và đưa ra quyết định hợp lý. Họ xử lý tốt các tình huống nhiều sắc thái và điều chỉnh chiến lược theo bối cảnh.
Thông qua học máy và học tăng cường, tác nhân học hỏi từ kinh nghiệm, thích nghi với thông tin mới, cải thiện hiệu suất theo thời gian và xử lý môi trường động một cách hiệu quả.
Tác nhân sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để hiểu và tạo ra ngôn ngữ giống con người, giúp tương tác tự nhiên, hiểu chỉ dẫn phức tạp và giao tiếp với người dùng hoặc tác nhân khác.
Tác nhân có khả năng lên kế hoạch, tổ chức và tối ưu hóa quy trình nhiều bước. Họ chia nhỏ nhiệm vụ phức tạp thành các phần nhỏ hơn, sắp xếp hành động hợp lý và phối hợp tài nguyên để đạt mục tiêu hiệu quả.
Tận dụng tài nguyên tính toán mở rộng giúp tác nhân xử lý lượng dữ liệu lớn và các nhiệm vụ đòi hỏi tính toán cao, rất cần thiết cho quyết định và xử lý thời gian thực.
Tác nhân có thể tích hợp với các công cụ, API và hệ thống doanh nghiệp bên ngoài, giúp truy cập dữ liệu, thực thi chức năng và tương tác trong hệ sinh thái công nghệ rộng lớn.
Triển khai hệ thống Agentic AI mang lại nhiều lợi ích cho các ngành nghề:
Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp cần nhiều quyết định, tác nhân nâng cao hiệu quả vận hành. Họ xử lý công việc nhanh hơn, ít sai sót hơn so với thủ công, giúp tăng năng suất.
Tác nhân có thể giải quyết các thách thức phức tạp bằng cách phân tích lượng dữ liệu lớn, nhận diện mẫu và đưa ra những hiểu biết mới, tối ưu hóa quy trình.
Tác nhân tự chủ quản lý quy trình nhiều bước, phối hợp nhiệm vụ, nguồn lực và tiến độ, giúp giảm tắc nghẽn và tối ưu hóa vận hành.
Nhờ khả năng tự động hóa, tác nhân giảm thiểu nhu cầu giám sát liên tục, giúp nhân viên tập trung vào các sáng kiến chiến lược và hoạt động có giá trị cao.
Tác nhân điều chỉnh theo điều kiện và yêu cầu thay đổi, khả năng học hỏi và thích nghi giúp duy trì hiệu quả khi bối cảnh thay đổi.
Tác nhân nâng cao tương tác với khách hàng nhờ dịch vụ cá nhân hóa, phản hồi nhanh chóng và hoạt động liên tục 24/7.
Tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp giúp giảm chi phí nhân lực, tối ưu hóa sử dụng tài nguyên và hạn chế lãng phí.
Agentic AI đang thay đổi nhiều ngành nghề thông qua các ứng dụng sáng tạo:
Trong ngành bảo hiểm, tác nhân AI tự động hóa toàn bộ quy trình từ tiếp nhận đến chi trả yêu cầu. Tác nhân đánh giá tính hợp lệ, thu thập thông tin cần thiết và giao tiếp với khách hàng một cách đồng cảm.
Lợi ích:
Tác nhân phân tích dữ liệu thời gian thực để tối ưu tuyến đường, dự đoán tắc nghẽn và điều chỉnh tồn kho theo biến động nhu cầu.
Lợi ích:
Trong lĩnh vực tài chính, tác nhân phân tích xu hướng thị trường, đánh giá cơ hội đầu tư và xây dựng kế hoạch tài chính cá nhân hóa, đồng thời giúp quản lý rủi ro.
Lợi ích:
Trong y tế, tác nhân hỗ trợ phát hiện thuốc bằng cách phân tích bộ dữ liệu lớn để xác định mục tiêu tiềm năng và dự đoán hiệu quả.
Lợi ích:
Tác nhân cung cấp dịch vụ hỗ trợ khách hàng cá nhân hóa, hoạt động 24/7, xử lý các yêu cầu và vấn đề phức tạp.
Lợi ích:
Tác nhân quản lý các thiết bị và cảm biến kết nối, tối ưu hóa vận hành thời gian thực trong các ngành sản xuất, vận tải và chăm sóc sức khỏe.
Lợi ích:
Tác nhân tự động hóa kiểm tra mã, đánh giá chất lượng và phản ứng với sự cố trong kỹ thuật phần mềm.
Lợi ích:
Dù có nhiều lợi ích, Agentic AI cũng đối diện các thách thức và rủi ro cần được quản lý:
Để triển khai Agentic AI thành công, tổ chức nên áp dụng các thực tiễn sau:
Agentic AI chỉ những hệ thống được thiết kế để tự chủ động hành động, đưa ra quyết định và hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước với sự giám sát tối thiểu từ con người, sử dụng các công nghệ tiên tiến như mô hình ngôn ngữ lớn, học máy và học tăng cường.
Khác với AI truyền thống dựa vào các quy tắc định sẵn, hệ thống Agentic AI có thể cảm nhận môi trường, suy luận, hành động, học hỏi từ phản hồi và tự mình thích nghi với các tình huống mới, giúp chúng linh hoạt và hiệu quả hơn trong môi trường năng động.
Agentic AI nâng cao hiệu quả và năng suất bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nâng cao khả năng giải quyết vấn đề, thích ứng với môi trường thay đổi, giảm nhu cầu giám sát của con người và cải thiện trải nghiệm khách hàng.
Những thách thức chính gồm đảm bảo giám sát phù hợp, minh bạch, bảo mật, quyền riêng tư, tuân thủ đạo đức và trách nhiệm giải trình. Giảm thiểu các rủi ro này cần có quản trị chặt chẽ, AI minh bạch, biện pháp bảo mật và giám sát liên tục.
Agentic AI được sử dụng trong xử lý yêu cầu bảo hiểm, tối ưu hóa logistics, ra quyết định tài chính, phát hiện thuốc mới, hỗ trợ khách hàng, quản lý thiết bị IoT và tự động hóa phát triển phần mềm.
Chatbot thông minh và công cụ AI tích hợp trong một nền tảng. Kết nối các khối trực quan để biến ý tưởng thành quy trình tự động.
Khám phá cách AI Chủ Động và hệ thống đa tác nhân cách mạng hóa tự động hóa quy trình làm việc với khả năng ra quyết định tự động, thích ứng và hợp tác—thúc đẩy...
Tác nhân thông minh là một thực thể tự động, được thiết kế để cảm nhận môi trường của mình thông qua các cảm biến và tác động lên môi trường đó bằng các cơ cấu ...
Một tác nhân AI hiện thân là hệ thống thông minh có khả năng nhận biết, diễn giải và tương tác với môi trường thông qua thân xác vật lý hoặc ảo. Tìm hiểu cách c...
