AI Agent là gì? Cấu trúc, Cách hoạt động, Lợi ích và ứng dụng của AI Agent

Kể từ giữa năm 2024 và chắc chắn là đầu năm 2025, không thể bỏ qua các AI Agent. Vậy tất cả những ồn ào đó là gì? Nói một cách đơn giản, các AI Agent được thiết lập để thay đổi cách các doanh nghiệp xử lý các thách thức chính và công việc hàng ngày – cho phép họ tập trung vào các dự án quan trọng mà không ảnh hưởng đến hiệu quả. Chúng tôi biết rằng AI đã là một lĩnh vực tăng trưởng khổng lồ với những ý nghĩa to lớn đối với các doanh nghiệp. PwC kỳ vọng AI sẽ đóng góp khoảng 15,7 nghìn tỷ USD vào GDP toàn cầu vào năm 2030. Theo McKinsey, các nhóm áp dụng AI đã giảm đáng kể chi phí hoạt động (lên tới 20%). Đây là những con số khổng lồ. Kỳ vọng là chúng sẽ còn phát triển hơn nữa khi các doanh nghiệp bắt đầu triển khai các AI Agent.

AI Agent là gì?

AI Agent là một công cụ kỹ thuật số được thiết kế để thực hiện các tác vụ một cách tự động dựa trên dữ liệu đầu vào hoặc trình kích hoạt. Rất nhiều người nhầm lẫn chúng với tự động hóa truyền thống hoặc AI. Tuy nhiên, tự động hóa dựa trên các quy tắc tĩnh. Mặt khác, các AI Agent biết cách thích ứng với bối cảnh thay đổi, học hỏi từ phản hồi và điều chỉnh hành động của mình theo thời gian. Alexandre Kantjas, Đồng sáng lập của 9x (một công ty đào tạo các nhóm về AI và tự động hóa), đã phát triển bảng so sánh này để giúp phân biệt các AI Agent với tự động hóa và quy trình làm việc của AI:

Tự động hóa (Automation):

Đây là hình thức đơn giản nhất, dựa trên các quy tắc “nếu-thì” (if-then) được lập trình sẵn.

Ví dụ: Tự động gửi email xác nhận khi khách hàng đặt hàng.

Quy trình làm việc AI (AI Workflow):

Sử dụng AI (đặc biệt là LLM) để xử lý các tác vụ phức tạp hơn, có thể nhận diện mẫu và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Ví dụ: Tự động phân loại và phản hồi email khách hàng dựa trên nội dung.

Tác nhân AI (AI Agent):

Là hình thức tiên tiến nhất, có khả năng tự học hỏi, thích ứng và đưa ra quyết định độc lập trong các tình huống không xác định.

Ví dụ: Một chatbot có thể tự động giải quyết các vấn đề của khách hàng mà không cần sự can thiệp của con người.

Tự động hóa, quy trình làm việc AI và AI Agent thể hiện các cấp độ thực thi nhiệm vụ thông minh khác nhau, mỗi cấp độ phục vụ các nhu cầu kinh doanh riêng biệt. Tự động hóa tuân theo logic dựa trên quy tắc, được xác định trước để thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại một cách hiệu quả, chẳng hạn như gửi thông báo hoặc xử lý dữ liệu có cấu trúc. Quy trình làm việc AI tăng cường tự động hóa bằng cách kết hợp các mô hình AI (chẳng hạn như LLM), cho phép linh hoạt hơn trong việc xử lý các mẫu phức tạp trong khi vẫn hoạt động trong logic có cấu trúc.

Cách tiếp cận tiên tiến nhất, AI Agent, vượt xa quy trình tự động hóa và quy trình làm việc AI truyền thống bằng cách tích hợp việc ra quyết định, giải quyết vấn đề và tương tác thời gian thực với môi trường bên ngoài. Các AI Agent có thể phân tích môi trường xung quanh, thích ứng với các điều kiện thay đổi và tự động xác định hướng hành động tốt nhất. Khả năng này làm cho chúng có giá trị cao đối với các doanh nghiệp khi họ vượt ra ngoài việc thực hiện nhiệm vụ đơn giản sang ra quyết định thông minh, tự chủ.

Hiểu được những khác biệt này giúp doanh nghiệp xác định cách tiếp cận phù hợp với nhu cầu của mình: tự động hóa dựa trên quy tắc cơ bản, quy trình làm việc dựa trên AI cho các quy trình thông minh hơn hoặc các AI Agent có khả năng thích ứng theo thời gian thực và ra quyết định chiến lược.

Các thành phần chính trong kiến trúc của AI Agent?

Các Agent trong trí tuệ nhân tạo có thể hoạt động trong các môi trường khác nhau để thực hiện các mục đích riêng. Tuy nhiên, tất cả các Agent đều có chung các thành phần này.

• Kiến trúc của Agent: là cơ sở mà AI Agent hoạt động từ đó. Kiến trúc có thể là cấu trúc vật lý, chương trình phần mềm hoặc sự kết hợp. Ví dụ, một AI Agent robot bao gồm bộ truyền động, cảm biến, động cơ và cánh tay robot. Trong khi đó, kiến ​​trúc lưu trữ Agent phần mềm AI có thể sử dụng lời nhắc văn bản, API và cơ sở dữ liệu để kích hoạt các hoạt động tự chủ.
• Chức năng của Agent: Chức năng Agent mô tả cách dữ liệu được thu thập được chuyển thành các hành động hỗ trợ mục tiêu của Agent. Khi thiết kế chức năng của Agent, các nhà phát triển xem xét loại thông tin, khả năng AI, cơ sở tri thức, cơ chế phản hồi và các công nghệ khác được yêu cầu.
• Chương trình của Agent: Chương trình của Agent là việc thực hiện chức năng của Agent đó. Nó liên quan đến việc phát triển, đào tạo và triển khai AI Agent trên kiến ​​trúc được chỉ định. Chương trình tổng đài viên điều chỉnh logic kinh doanh, yêu cầu kỹ thuật và các yếu tố hiệu suất của tổng đài viên.

Các loại AI Agent khác nhau

Có nhiều cách tiếp cận khác nhau để phân loại AI Agent. Dưới đây, chúng tôi đã chọn tập trung vào phân loại dựa trên chức năng.

• AI Agent với các nhiệm vụ cơ bản tuân theo các quy tắc và trình kích hoạt đơn giản và không thích ứng với các môi trường hoặc bối cảnh thay đổi. Ví dụ: Amazon Alexa bật đèn thông minh vào lúc hoàng hôn.
• AI Agent theo bộ nhớ có thể ghi nhớ các tương tác trong quá khứ và sử dụng thông tin này để tinh chỉnh các quyết định trong tương lai của chúng. Ví dụ, robot hút bụi có thể ghi nhớ những khu vực có lượng người qua lại cao trong nhà bạn.
• AI Agent định hướng mục tiêu tìm ra cách tốt nhất để đạt được một mục tiêu cụ thể. Ví dụ: AI cờ vua (Stockfish) xác định nước đi tốt nhất để giành chiến thắng.
• AI Agent dựa trên tiện ích cân nhắc nhiều yếu tố khác nhau để tối đa hóa hiệu quả của chúng. Một ví dụ là mô hình tăng giá của Uber, điều chỉnh chi phí đi xe dựa trên nhu cầu.
• AI Agent học tập không ngừng học hỏi và hoàn thiện hành vi của mình dựa trên kinh nghiệm và bối cảnh luôn thay đổi. Ví dụ: ChatGPT liên tục nâng cao phản hồi đàm thoại dựa trên thông tin đầu vào và phản hồi của người dùng.

Cách thức hoạt động của các AI Agent

Các AI Agent hoạt động thông qua một chu trình nhận thức, hành động và học tập liên tục. Chúng nhận thức môi trường của mình thông qua nhiều cảm biến hoặc luồng dữ liệu khác nhau, phân tích thông tin này để đưa ra quyết định và sau đó hành động dựa trên chương trình và mục tiêu của chúng. Quá trình này thường liên quan đến việc tương tác với các hệ thống bên ngoài, truy xuất thông tin và thực hiện các nhiệm vụ một cách tự động. Nhiều AI Agent tận dụng các thuật toán học máy để điều chỉnh và cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian, học hỏi từ kinh nghiệm và tương tác của họ. Khả năng học tập này cho phép chúng đạt được mục tiêu của mình một cách hiệu quả và hiệu quả hơn.

AI Agent hoạt động bằng cách đơn giản hóa và tự động hóa các tác vụ phức tạp. Hầu hết các Agent đều tuân theo một quy trình công việc cụ thể khi thực hiện các nhiệm vụ được giao.

1. Xác định mục tiêu: AI Agent nhận được hướng dẫn hoặc mục tiêu cụ thể từ người dùng. Nó sử dụng mục tiêu để lập kế hoạch cho các nhiệm vụ giúp kết quả cuối cùng phù hợp và hữu ích cho người dùng. Sau đó, Agent chia mục tiêu thành nhiều nhiệm vụ nhỏ hơn có thể thực hiện được. Để đạt được mục tiêu, đại lý thực hiện các nhiệm vụ đó dựa trên các mệnh lệnh hoặc điều kiện cụ thể.
2. Thu thập thông tin: Các AI Agent cần thông tin để thực hiện thành công các nhiệm vụ mà họ đã lên kế hoạch. Ví dụ: nhân viên phải trích xuất nhật ký cuộc trò chuyện để phân tích cảm xúc của khách hàng. Do đó, các AI Agent có thể truy cập Internet để tìm kiếm và truy xuất thông tin họ cần. Trong một số ứng dụng, một Agent thông minh có thể tương tác với các Agent hoặc mô hình học máy khác để truy cập hoặc trao đổi thông tin.
3. Thực hiện nhiệm vụ: Với đủ dữ liệu, AI Agent sẽ thực hiện nhiệm vụ trước mắt một cách có phương pháp. Sau khi hoàn thành một nhiệm vụ, Agent sẽ xóa nó khỏi danh sách và chuyển sang nhiệm vụ tiếp theo. Giữa các lần hoàn thành nhiệm vụ, Agent sẽ đánh giá xem liệu nó có đạt được mục tiêu được chỉ định hay không bằng cách tìm kiếm phản hồi từ bên ngoài và kiểm tra nhật ký của chính mình. Trong quá trình này, Agent có thể tạo và thực hiện nhiều nhiệm vụ hơn để đạt được kết quả cuối cùng.

Tại sao doanh nghiệp nên sử dụng AI Agent?

Có nhiều lý do tại sao các doanh nghiệp nên tìm cách triển khai các AI Agent. Dưới đây là một số:

• Hỗ trợ khách hàng tốt hơn: Theo Gartner, AI dự kiến ​​sẽ quản lý 80% tương tác của khách hàng vào năm 2030. Báo cáo tương tự cho rằng nhiều khách hàng thích các tùy chọn tự phục vụ do AI cung cấp và nhiều doanh nghiệp coi đại lý AI là một lợi thế cạnh tranh. Hành vi Agent ngày càng được giới thiệu nhiều hơn với các chatbot AI này.
• Tăng hiệu quả bán hàng: Theo McKinsey, các công ty sử dụng AI trong quy trình bán hàng của họ đã chứng kiến ​​doanh thu bán hàng tăng từ 3% đến 15%. Các công cụ AI giúp nhóm bán hàng ưu tiên khách hàng tiềm năng dựa trên phân tích dự đoán và hành vi của khách hàng.
• Nâng cao hiệu quả hoạt động: Phát hiện từ MIT Sloan cho thấy khoảng 90% công ty trải nghiệm quy trình làm việc được cải thiện nhờ sử dụng AI Agent. Lợi ích chính là chúng cho phép nhân viên làm việc hiệu quả và sáng tạo hơn đồng thời nâng cao hiệu quả kinh doanh tổng thể.
• Giảm chi phí: Một nghiên cứu gần đây của McKinsey lưu ý rằng việc bảo trì dự đoán dựa trên AI đã giảm 30-50% thời gian ngừng hoạt động của sản xuất. Ngoài ra, các công ty sử dụng AI cho nhiều hoạt động khác nhau đã cải thiện đáng kể hiệu quả và giảm chi phí.

Lợi ích của AI Agent trong nền tảng No-code?

Lợi ích của AI Agent trong nền tảng No-code là gì? Các nền tảng không cần mã như Make.com mang lại sự linh hoạt hơn khi xây dựng và triển khai các AI Agent. Các nền tảng No-code như Make, giúp các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô có thể truy cập được các công cụ nâng cao. So với các giải pháp được mã hóa, nền tảng không có mã cung cấp cho người dùng những lợi ích sau:

• Khả năng truy cập: Người dùng ít kỹ thuật hơn có thể tự động hóa quy trình làm việc mà không cần kỹ năng lập trình.
• Tiết kiệm chi phí: Các nền tảng không có mã như Make.com loại bỏ nhu cầu về các nhóm phát triển tốn kém.
• Khả năng mở rộng: Các AI Agent dễ dàng xử lý khối lượng công việc ngày càng tăng, thích ứng khi doanh nghiệp của bạn phát triển.
• Tăng hiệu quả: Các AI Agent tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và cho phép nhân viên tập trung vào các sáng kiến ​​chiến lược.
• Thông tin chuyên sâu nâng cao: Các AI Agent phân tích dữ liệu để đưa ra các đề xuất hữu ích theo thời gian thực.

Các ứng dụng trong thế giới thực của các AI Agent là gì?

Các AI Agent được phổ biến rộng rãi ở nhiều doanh nghiệp và bộ phận khác nhau và có gần như vô số cách sáng tạo để triển khai chúng. Đây chỉ là một số ví dụ:

• Thương mại điện tử: Đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa do đại lý hỗ trợ AI dẫn đến tăng tỷ lệ tương tác và chuyển đổi.
• Chăm sóc sức khỏe: Nhân viên AI giảm thời gian đặt lịch hẹn, giúp nhân viên hành chính rảnh tay để tập trung vào chăm sóc bệnh nhân.
• Nhân sự: Hợp lý hóa quy trình tuyển dụng với các AI Agent giúp giảm thời gian sàng lọc ứng viên.
• Tài chính: Tự động hóa việc giám sát tuân thủ và phát hiện gian lận giúp cải thiện tỷ lệ phát hiện.

Những thách thức của việc sử dụng AI Agent

Mặc dù các AI Agent mang lại tiềm năng to lớn nhưng việc triển khai chúng cũng đặt ra những thách thức nhất định. Bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư là rất quan trọng vì các Agent này thường xử lý thông tin nhạy cảm. Việc duy trì kiểm soát và ngăn ngừa những hậu quả không mong muốn cũng có thể phức tạp, đòi hỏi phải thiết kế và giám sát cẩn thận. Giải quyết các cân nhắc về đạo đức, chẳng hạn như sự thiên vị trong việc ra quyết định, cũng rất cần thiết cho việc phát triển và triển khai AI Agent có trách nhiệm. Vượt qua những thách thức này đòi hỏi các giải pháp kỹ thuật mạnh mẽ, hướng dẫn về đạo đức và nghiên cứu liên tục để đảm bảo các AI Agent được sử dụng an toàn và có lợi.

Điều gì xảy ra tiếp theo với AI Agent?

Các đại lý AI đang ở đây – và những người áp dụng sớm đã thu được lợi ích. Các nhóm đưa AI Agent vào quy trình làm việc của họ sẽ đạt được lợi thế cạnh tranh đáng kể vì những trợ lý kỹ thuật số này có thể truy cập được, tiết kiệm chi phí và có tác động mạnh mẽ.