AI Agent (hay tác nhân AI) đã vượt xa khỏi những câu lệnh đơn giản của các chatbot AI thông thường. Chúng có khả năng quan sát, học hỏi và tự đưa ra quyết định một cách linh hoạt. Có thể bạn không nhận ra, nhưng những hệ thống tiên tiến này đã và đang hoạt động âm thầm trong các dịch vụ mà bạn sử dụng hàng ngày, định hình lại cách chúng ta tương tác với công nghệ.
AI Agent là gì và điểm đặc biệt của chúng?
AI Agent là các hệ thống phần mềm có khả năng nhận thức môi trường xung quanh, đưa ra quyết định và thực hiện hành động một cách tự chủ. Khác với các chương trình AI truyền thống vốn dựa vào các hướng dẫn và câu lệnh cố định, AI Agent có thể thích nghi và học hỏi từ kinh nghiệm, giúp chúng xử lý các tác vụ phức tạp và động.
Điều làm nên sự khác biệt của chúng chính là khả năng tự chủ và tính linh hoạt. Chẳng hạn, các tác nhân AI như Operator của OpenAI có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên, thực hiện các tác vụ như đặt lời nhắc, mua sắm trực tuyến, và thậm chí dự đoán nhu cầu của người dùng dựa trên các tương tác trước đó. Khả năng học hỏi, tự cải thiện và vận hành mà không cần sự giám sát trực tiếp của con người khiến chúng trở nên không thể thiếu trong các lĩnh vực như y tế, logistics, tài chính và dịch vụ khách hàng.
Phỏng vấn việc làm với robot AI cho thấy sự tương tác giữa con người và AI Agent trong công việc
AI Agent hoạt động như thế nào?
Cốt lõi của mọi AI Agent là một Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Điều này cho phép chúng hiểu các hướng dẫn và đầu vào của bạn thông qua ngôn ngữ tự nhiên của con người. Điều làm cho AI Agent khác biệt so với các chatbot thông thường là khả năng tự suy nghĩ, học hỏi từ kinh nghiệm và tương tác với thế giới thực như một tác nhân con người. Cần lưu ý rằng AI Agent không có khả năng nhận thức giống con người, tuy nhiên chúng có thể điều chỉnh thuật toán và các tham số học máy để phản ánh thông tin được cung cấp.
Khả năng tự chủ này đến từ một quy trình mà chúng trải qua khi giải quyết vấn đề. Các quy trình này có thể được tóm tắt thành bốn giai đoạn chính:
- Nhận thức (Perception): AI Agent thu thập dữ liệu từ môi trường xung quanh bằng cách sử dụng cảm biến, API hoặc các phương pháp đầu vào khác. Ví dụ, một trợ lý giọng nói sẽ xử lý các lệnh nói, trong khi một robot hút bụi sử dụng camera để lập bản đồ môi trường của nó.
- Ra quyết định (Decision-Making): Chúng phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng các thuật toán và mô hình để đánh giá các hành động khả thi. Chẳng hạn, một chatbot sẽ quyết định phản hồi tốt nhất dựa trên ý định của người dùng được phát hiện.
- Học hỏi (Learning): AI Agent cải thiện hiệu suất theo thời gian thông qua các kỹ thuật học máy. Khi một vấn đề được xác định, tác nhân AI trải qua một vòng lặp phản hồi, nơi nó liên tục tự nhắc nhở về những lỗi có thể xảy ra cho đến khi giải quyết được vấn đề.
- Hành động (Action): Sau khi đưa ra quyết định, AI Agent sẽ thực hiện hành động. Trong các hệ thống vật lý như máy bay không người lái, điều này liên quan đến việc di chuyển trong không gian, trong khi ở các hệ thống kỹ thuật số, nó có thể là cập nhật cơ sở dữ liệu hoặc phản hồi một truy vấn.
Sự kết hợp giữa nhận thức, phân tích, học hỏi và thực thi này cho phép AI Agent xử lý các tác vụ thông thường và phức tạp một cách hiệu quả.
Hình ảnh AI tạo ra một lớp học với học sinh đang học, minh họa cách AI Agent có thể hỗ trợ giáo dục và quá trình học tập
Các loại AI Agent và ứng dụng thực tiễn
AI Agent tồn tại dưới nhiều dạng khác nhau, mỗi dạng được thiết kế riêng cho các chức năng cụ thể. Tùy thuộc vào loại vấn đề bạn cần giải quyết, việc chọn đúng loại AI Agent sẽ mang lại kết quả tốt hơn, đồng thời tiết kiệm thời gian và tài nguyên tính toán. AI Agent có thể được phân loại thành năm dạng chính:
- Tác nhân phản xạ đơn giản (Simple Reflex Agents): Hoạt động chỉ dựa trên các quy tắc được định trước và các kích thích tức thì. Ví dụ: bộ điều nhiệt tự động điều chỉnh nhiệt độ dựa trên nhiệt độ phòng.
- Tác nhân phản xạ dựa trên mô hình (Model-Based Reflex Agents): Sử dụng các mô hình nội bộ để theo dõi các hành động trong quá khứ và dự đoán các trạng thái tương lai. Tính năng lập bản đồ của robot hút bụi để làm sạch hiệu quả là một ứng dụng của loại tác nhân này.
- Tác nhân dựa trên mục tiêu (Goal-Based Agents): Một loại AI Agent phức tạp hơn, học hỏi bằng cách tương tác với môi trường và kinh 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 tác nhân dựa trên mục tiêu thường được sử dụng trong xe tự lái để điều hướng đường, tránh chướng ngại vật và tuân thủ luật giao thông.
- Tác nhân dựa trên tiện ích (Utility-Based Agents): Đánh giá và tối ưu hóa hành động dựa trên hàm tiện ích, cân bằng các yếu tố để đạt được kết quả tốt nhất. Không giống như tác nhân dựa trên mục tiêu, tác nhân dựa trên tiện ích còn xem xét các đánh đổi có thể có của mỗi hành động và xác định xem hành động đó có đáng thực hiện hay không. Các dịch vụ giao dịch tài chính dựa trên AI thường sử dụng tác nhân dựa trên tiện ích.
- Hệ thống đa tác nhân (Multi-Agent Systems – MAS): Bao gồm nhiều AI Agent làm việc cùng nhau để giải quyết vấn đề hoặc đạt được các mục tiêu chung. Mỗi tác nhân trong hệ thống được thiết kế để xử lý các tác vụ cụ thể, nhưng chúng cộng tác để giải quyết các thách thức phức tạp mà một tác nhân 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 luồng giao thông bằng cách quan sát giao thông, học các kiểu mẫu nhất định, sau đó kiểm soát giao thông bằng cách định thời gian đèn giao thông một cách chính xác dựa trên sự thay đổi của dòng xe cộ và người đi bộ.
Các loại AI Agent này cho phép chúng ta giải quyết các vấn đề phức tạp hơn, đòi hỏi các giải pháp tinh vi hơn mà các chatbot AI thông thường không thể giải quyết.
Màn hình chính của ChatGPT Operator, một ví dụ về giao diện người dùng của AI Agent
Nơi bạn có thể tiếp cận AI Agent
Nhờ sự phát triển nhanh chóng của các cơ sở hạ tầng và framework AI, việc tiếp cận AI Agent ngày nay trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Nếu bạn đang tìm kiếm một thứ gì đó dễ tiếp cận, các trợ lý ảo như Amazon Alexa, Google Assistant và Apple Siri là những ví dụ điển hình về AI Agent được tích hợp vào điện thoại thông minh, loa thông minh và các thiết bị kết nối khác. Các hệ thống này có thể xử lý các 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 OpenAI’s Operator và Microsoft Azure AI. Đây là các giải pháp low-code, nghĩa là chúng cung cấp các mô hình dựng sẵn mà 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 cá nhân hóa.
Nếu bạn quan tâm hơn đến các giải pháp mã nguồn mở, các công cụ như AutoGPT, AgentGPT và BabyAGI là những lựa chọn phổ biến. Các nền tảng này cho phép người dùng khám phá các AI Agent tự động tiên tiến có thể thực hiện các tác vụ phức tạp với sự can thiệp thủ công tối thiểu. Chẳng hạn, AutoGPT được xây dựng trên các mô hình dựa trên GPT và có thể liên kết các hành động một cách tự chủ để đạt được 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 một cách tiếp cận đơn giản hơn, các công cụ không cần code có tích hợp AI như Pega và Zapier là một lựa chọn. Các nền tảng này trao quyền cho những người dùng không chuyên về kỹ thuật để thiết kế và triển khai các AI Agent đơn giản mà không cần viết mã. 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 các tác vụ lặp đi lặp lại.
Hạn chế cần biết khi sử dụng AI Agent
Mặc dù nhiều sản phẩm AI Agent hiện đã có sẵn dưới dạng đăng ký, chúng vẫn còn nhiều hạn chế, điều này sẽ ảnh hưởng đến cách chúng hoạt động trong các kịch bản khác nhau. Để có cái nhìn rõ hơn về những gì AI Agent có thể làm được ngày nay, bạn cần hiểu những hạn chế hiện tại của chúng.
- Hạn chế hiểu ngữ cảnh: AI Agent có thể gặp khó khăn với ngôn ngữ con người phức tạp hoặc tinh tế, 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 chúng.
- Lo ngại về đạo đức: Khả năng tự chủ của AI Agent đặt ra các câu hỏi về trách nhiệm giải trình. Chẳng hạn, ai sẽ chịu trách nhiệm cho một lỗi do xe tự lái gây ra? Việc sử dụng rộng rãi AI Agent cũng có thể dẫn đến mất việc làm trong một số ngành. Liệu nghệ thuật AI có phải là nghệ thuật thực sự? Chúng có thể tham gia các cuộc thi không?
- Hạn chế về sáng tạo và đồng cảm: AI Agent xuất sắc trong các tác vụ logic nhưng 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, điều đó không có nghĩa là AI thực sự có thể cảm nhận hoặc suy nghĩ một cách nguyên bản.
- Phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng: AI Agent thường dựa vào 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 thể sử dụng được trong một số cài đặt. Không hiếm khi thấy các dịch vụ AI bị ngoại tuyến theo thời gian, 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 AI Agent.
Khi sử dụng 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 xây dựng các kế hoạch dự phòng phù hợp.
Một người đàn ông dùng điện thoại tựa vào một chiếc điện thoại khổng lồ với hình robot trên màn hình và một biển báo cấm trước robot, tượng trưng cho những hạn chế của AI Agent
AI Agent là những công cụ mạnh mẽ mà chúng ta có thể sử dụng để quản lý các tác vụ đòi hỏi mức độ tự chủ cao hơn. Chúng ta đã và đang sử dụng chúng cho các tương tác với khách hàng, quy trình làm việc tự động và cá nhân hóa trải nghiệm người dùng. Mặc dù còn xa mới hoàn hảo, sự phát triển không ngừng của AI Agent hứa hẹn sẽ loại bỏ nhiều hạn chế hơn và mang lại nhiều khả năng vượt trội trong tương lai.
