AI Agent là gì? Tìm hiểu về tác nhân trí tuệ thế hệ mới

Trong thời đại kỷ nguyên số, các doanh nghiệp không ngừng tìm kiếm giải pháp tiên tiến để tối ưu hóa hoạt động và nâng cao trải nghiệm khách hàng. AI Agent, một công nghệ đột phá, đang được đánh giá là chìa khóa thay đổi cách chúng ta vận hành doanh nghiệp. Vậy AI Agent là gì? Điều gì làm nên tiềm năng to lớn của công nghệ này? Printgo mời bạn cùng khám phá chi tiết trong bài viết dưới đây.

AI Agent là gì? Đặc điểm nổi trội của AI Agent

AI Agent là các mô hình và thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng tương tác linh hoạt với môi trường xung quanh và đưa ra quyết định một cách tự chủ trong thế giới thực, mà không cần bất cứ chỉ dẫn hay điều hướng nào từ phía con người. Nhờ vào sức mạnh của học máy (Machine Learning) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP), chúng có thể phân tích dữ liệu, hiểu được yêu cầu và thực hiện các tác vụ một cách hiệu quả, đáp ứng nhu cầu của người dùng.

Với những đặc điểm nổi trội, AI Agents được nhìn nhận như một công nghệ trí tuệ nhân tạo có tiềm lực phát triển mạnh mẽ: 

Tính tự chủ

Công nghệ này có thể làm việc độc lập, tự đưa ra quyết định, lên kế hoạch và tương tác với các hệ thống khác để hoàn thành mục tiêu mà con người đề ra cho nó. Ví dụ, xe tự lái sử dụng AI Agent để tự động điều chỉnh tốc độ, chuyển làn, dừng lại và thay đổi lộ trình dựa trên thông tin cảm biến, xử lý mọi tình huống mà không cần sự can thiệp của người lái. 

Khả năng học hỏi và thích nghi

AI Agent có thể học hỏi liên tục và thích nghi nhanh chóng với những thay đổi từ môi trường xung quanh, từ đó hoàn thành nhiệm vụ một cách hiệu quả hơn. Chẳng hạn, trợ lý AI trong dịch vụ hỗ trợ khách hàng có khả năng học hỏi từ hàng triệu cuộc trò chuyện để hiểu rõ hơn về nhu cầu của khách hàng và cung cấp phản hồi chính xác. 

Phản ứng nhanh nhạy và chủ động

AI Agent không chỉ phản ứng nhanh với tình huống xảy ra mà còn có thể dự đoán và hành động trước. Ví dụ, thiết bị điều chỉnh nhiệt độ Nest Thermostat của Google có thể học từ thói quen sử dụng của người dùng và tự động điều chỉnh nhiệt độ khi phát hiện sự thay đổi đột ngột. Nếu nhiệt độ trong nhà tăng hoặc giảm quá nhanh, thiết bị sẽ tự động điều chỉnh để bạn luôn cảm thấy thoải mái và tiết kiệm năng lượng.

Cơ chế hoạt động và ứng dụng thực tiễn của AI Agent

Khi người dùng đưa ra yêu cầu hoặc mục tiêu (Prompt), AI Agent sẽ khởi động quy trình làm việc bằng cách lập kế hoạch và phân tách nhiệm vụ thành các bước nhỏ hơn. Trong quá trình này, các cảm biến (Sensors) giúp AI Agent thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm dữ liệu giao dịch, lịch sử tương tác, các tập dữ liệu bên ngoài, tìm kiếm trên web, API và thậm chí cả các tác nhân khác. Khi thu thập thông tin, AI Agent sẽ thường xuyên cập nhật kho dữ liệu, tự động điều chỉnh và sửa lỗi nếu cần.

Sau đó, bộ xử lý (Processors) của AI Agent sử dụng các thuật toán, mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Networks), mô hình học máy và trí tuệ nhân tạo để phân tích thông tin và xác định các hành động cần thiết. Xuyên suốt thời gian này, bộ nhớ (Memory) của AI Agent liên tục lưu trữ thông tin, để chúng có thể tự đối chiếu, điều chỉnh hành động và cải thiện hiệu suất theo thời gian. Cuối cùng, thông qua bộ điều khiển (Actuators), AI Agent thực hiện các hành động dựa trên quyết định đã được đưa ra. 

Nhờ cơ chế hoạt động tỉ mỉ, chi tiết, AI Agent được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực đời sống của con người:

• Trợ lý ảo thông minh: Các công cụ như Siri, Alexa hay Google Assistant giúp người dùng tra cứu thông tin, quản lý lịch trình và điều khiển thiết bị trong nhà, mang đến sự tiện lợi cho người dùng. 

• Giao thông và vận tải: Hỗ trợ điều khiển xe tự lái, đồng thời tối ưu hóa lộ trình, giúp giảm thiểu tai nạn giao thông. 

• Y tế: Hỗ trợ chẩn đoán bệnh chính xác, đề xuất phác đồ điều trị cá nhân hóa, và theo dõi sức khỏe cá nhân thông qua các thiết bị đeo thông minh, từ đó cải thiện chất lượng dịch vụ y tế. 

• Thương mại điện tử: AI Agent có khả năng đề xuất sản phẩm cá nhân hóa, quản lý kho hàng tự động, và tối ưu hóa chiến lược bán hàng, mang đến trải nghiệm mua sắm hiệu quả cho người tiêu dùng.

• Giáo dục: AI Agent cung cấp các hệ thống học tập thông minh, hỗ trợ học trực tuyến tương tác, và phân tích hiệu quả học tập, tạo điều kiện để học sinh phát triển toàn diện. 

Các loại AI Agent phổ biến nhất hiện nay 

Thực tế, có vô số loại AI Agents đang được sử dụng, mỗi loại đều được ứng dụng với từng mục đích khác nhau. Dưới đây là một số AI Agents phổ biến: 

Nhân sự AI phản xạ đơn giản (Simple Reflex Agents)

Hoạt động dựa trên nguyên tắc “điều kiện-hành động” và phản ứng với môi trường qua các quy tắc đã được lập trình sẵn. Do không lưu giữ bộ nhớ, tác nhân này không thể kết nối với các tác nhân khác nếu thiếu thông tin, cũng như không thể đối phó khi gặp phải sự cố đột xuất.

Nhân sự AI phản xạ dựa trên mô hình (Model-Based Reflex Agents)

Sử dụng khả năng nhận thức và trí nhớ để xây dựng mô hình nội bộ của môi trường xung quanh. Nhờ khả năng lưu trữ thông tin, các tác nhân này có thể thích ứng tốt khi môi trường thay đổi, tuy nhiên vẫn bị giới hạn bởi các quy tắc được lập trình sẵn.

Nhân sự AI dựa trên mục tiêu (Goal-Based Agents)

Hoạt động dựa trên một hoặc nhiều mục tiêu đã được người dùng định sẵn. Để đạt được những mục tiêu đó, chúng tìm kiếm các phương thức hành động tối ưu và lên kế hoạch chi tiết trước khi thực hiện.

Nhân sự AI dựa trên lợi ích (Utility-Based Agents)

Có khả năng tối ưu hóa kết quả bằng cách đánh giá mức độ hữu ích của từng hành động, dựa trên các tiêu chí như tiến độ hướng tới mục tiêu, thời gian hoặc độ phức tạp của quá trình thực hiện thông qua hàm tiện ích. 

Nhân sự AI có khả năng học (Learning Agents)

Tự động học hỏi từ tương tác và phản hồi từ môi trường hoặc người dùng để cải thiện hiệu suất theo thời gian. Quá trình học tự động này cho phép tác nhân thông minh hoạt động hiệu quả trong môi trường mới lạ. 

Chat GPT có phải là một AI Agent không? 

Đây có thể là thắc mắc của nhiều người dùng, đặc biệt là những ai đang tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo. Liệu ChatGPT có phải là một AI Agent? Câu trả lời là không. ChatGPT, dù là mô hình ngôn ngữ lớn, nhưng nó lại hoạt động theo nguyên tắc khác biệt so với AI Agent.

Xem thêm: Ebook Hướng dẫn sử dụng Chat GPT Cơ bản về câu lệnh

Chat GPT được thiết kế để tạo ra các phản hồi giống con người dựa trên dữ liệu đầu vào, nhưng thiếu khả năng hành động độc lập hoặc tự đặt ra mục tiêu. Thay vào đó, nó phụ thuộc hoàn toàn vào hướng dẫn từ người dùng. Ngoài ra, công cụ này cũng không có khả năng tương tác trực tiếp với các hệ thống bên ngoài hoặc điều chỉnh hành vi theo thời gian thực. Dù có thể mở rộng các chức năng thông qua các plugin hoặc framework, nhưng sự bổ sung này không thể biến nó thành một Agent thực thụ.

Khác với các AI Agent tiên tiến có khả năng học hỏi và cải thiện hiệu suất qua thời gian, ChatGPT không có khả năng lưu giữ thông tin giữa các phiên làm việc, trừ khi được lập trình cụ thể trong một số ứng dụng.

Lợi ích và thách thức khi ứng dụng AI Agent trong doanh nghiệp 

Lợi ích 

• Nâng cao năng suất: AI Agents giúp tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, giải phóng nguồn nhân lực khỏi những công việc thủ công nhàm chán. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể tập trung vào các hoạt động mang tính chiến lược và sáng tạo hơn. 

• Tiết kiệm chi phí: Bằng cách tối ưu hóa quy trình làm việc và giảm thiểu sai sót do con người gây ra, AI Agents giúp doanh nghiệp cắt giảm đáng kể chi phí vận hành. Bên cạnh đó, các nhiệm vụ phức tạp cũng được tác nhân này hoàn thành một cách hiệu quả mà không cần sự can thiệp của con người.

• Khả năng ra quyết định thông minh: Sở hữu công nghệ học máy tiên tiến (Machine Learning – ML), AI Agent giúp các nhà quản lý phân tích dữ liệu theo thời gian thực, từ đó đưa ra quyết định nhanh chóng và chuẩn xác. 

• Cải thiện trải nghiệm khách hàng: AI Agents cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng nhờ khả năng cung cấp phản hồi nhanh chóng và liên tục 24/7. Điều này giúp doanh nghiệp củng cố mối quan hệ với khách hàng và tạo ra các giải pháp dịch vụ hấp dẫn hơn. 

Thách thức 

Tiềm năng của AI Agent là điều không thể phủ nhận, nhưng việc ứng dụng chúng vào thực tế cũng gặp phải không ít những thách thức: 

• Quyền riêng tư và bảo mật: Để hoạt động hiệu quả, AI Agent đòi hỏi việc thu thập, lưu trữ và xử lý một lượng lớn dữ liệu. Điều này dẫn đến nguy cơ tiềm ẩn về việc thông tin cá nhân bị rò rỉ hoặc vi phạm các quy định về bảo mật dữ liệu. Do đó, các doanh nghiệp cần triển khai các biện pháp bảo mật mạnh mẽ và tuân thủ nghiêm các tiêu chuẩn về quyền riêng tư để hạn chế những rủi ro không mong muốn.

• Đạo đức và tính công bằng: Các mô hình học sâu được tích hợp trong AI Agent có thể tạo ra những phản hồi không công bằng, thiếu khách quan hoặc thậm chí là sai lệch. Để khắc phục tình trạng này, doanh nghiệp cần áp dụng biện pháp kiểm tra nghiêm ngặt kết hợp với sự can thiệp của con người để đảm bảo tác nhân này đưa ra các quyết định phù hợp. 

• Phức tạp trong kỹ thuật: Việc triển khai AI Agent đòi hỏi kiến thức chuyên môn sâu rộng về công nghệ học máy và kinh nghiệm lập trình. Các nhà phát triển cần có khả năng tích hợp liền mạch hệ thống AI với các ứng dụng hiện hành, đồng thời phải huấn luyện tác tử dựa trên dữ liệu thực tiễn của doanh nghiệp.

• Hạn chế tài nguyên điện toán: AI Agent, đặc biệt là các hệ thống được xây dựng trên mô hình học sâu, đòi hỏi một lượng lớn tài nguyên điện toán để tiến hành quá trình đào tạo và vận hành. Điều này tạo ra áp lực tài chính không nhỏ cho các tổ chức, đặc biệt là các doanh nghiệp vừa và nhỏ. 

Qua bài viết này, chúng ta đã cùng nhau khám phá khái niệm AI Agent và những kiến thức quan trọng liên quan đến công nghệ tác nhân thế hệ mới này. Việc nắm bắt và ứng dụng AI Agent ngay từ hôm nay sẽ là yếu tố then chốt giúp cá nhân và tổ chức phát triển mạnh mẽ trong thế giới công nghệ cạnh tranh hiện nay. Printgo mong rằng, những thông tin hữu ích này sẽ là động lực để bạn khai phá và tận dụng sức mạnh của AI Agent một cách hiệu quả trong công việc và cuộc sống.

Mọi thắc mắc xin vui lòng liên hệ với chúng tôi qua:

• Hotline: 1900633313

• CSKH: 0901.633.313

• Email: sale@printgo.vn

• Website: https://printgo.vn/