Agentic AI: Tương lai và cơ hội cho doanh nghiệp.

1.1. Định nghĩa và Các thành phần cơ bản của một AI Agent

Vậy, tác nhân AI là gì? Hãy hình dung chúng như những chương trình AI có khả năng “suy nghĩ” và hành động độc lập. Thay vì chỉ thực hiện một tác vụ duy nhất theo lệnh, chúng có thể:

• Cảm nhận môi trường xung quanh.
• Ra quyết định dựa trên thông tin thu thập được.
• Thực hiện hành động để đạt được mục tiêu cụ thể.
• Học hỏi và thích nghi với những thay đổi.

Điều này thường được thực hiện thông qua các bước lặp đi lặp lại và hoàn toàn tự chủ. Một AI Agent cơ bản bao gồm các thành phần sau:

• Perception (Cảm nhận): Khả năng thu thập thông tin từ môi trường thông qua các cảm biến hoặc dữ liệu đầu vào.
• Planning (Lập kế hoạch): Xây dựng kế hoạch hành động để đạt được mục tiêu dựa trên thông tin đã thu thập.
• Action (Hành động): Thực hiện các hành động đã được lên kế hoạch.
• Memory (Bộ nhớ): Lưu trữ thông tin ngắn hạn và dài hạn để học hỏi và cải thiện hiệu suất.
• Reasoning (Lập luận): Sử dụng logic và suy luận để đưa ra quyết định.

Sự khác biệt lớn nhất giữa Agentic AI và AI truyền thống (ví dụ: các mô hình dự đoán) nằm ở khả năng tự chủ, khả năng đưa ra quyết định đa bước và khả năng phối hợp nhiều công cụ khác nhau để giải quyết vấn đề.

1.2. Tại sao Agentic AI lại là xu hướng của năm 2025?

Chúng ta đang sống trong một thế giới mà doanh nghiệp phải đối mặt với vô vàn thách thức:

• Quy trình thủ công tốn kém và dễ mắc lỗi.
• Dữ liệu phân tán và khó quản lý.
• Yêu cầu ra quyết định nhanh chóng và chính xác.

Agentic AI mang đến cơ hội để giải quyết những vấn đề này bằng cách:

• Tăng cường hiệu suất và giảm chi phí hoạt động.
• Đổi mới sáng tạo và tạo ra những sản phẩm, dịch vụ mới.
• Giải phóng nhân lực để tập trung vào những công việc mang tính chiến lược hơn.

Theo dự báo thị trường năm 2025 (bạn có thể tham khảo thêm trên VnExpress.net, GenK.vn, ICTNews.vn), đầu tư vào AI Agents sẽ bùng nổ, khi các doanh nghiệp nhận ra tiềm năng to lớn của công nghệ này.

1.3. Phân loại AI Agents và các ví dụ ứng dụng ban đầu

Có nhiều cách để phân loại AI Agents, nhưng một trong những cách phổ biến nhất là dựa trên khả năng của chúng:

• Agents phản ứng (Reactive Agents): Phản ứng trực tiếp với các kích thích từ môi trường mà không cần lập kế hoạch phức tạp.
• Agents có mục tiêu (Goal-Based Agents): Lập kế hoạch và hành động để đạt được một mục tiêu cụ thể.
• Agents học tập (Learning Agents): Có khả năng học hỏi từ kinh nghiệm và cải thiện hiệu suất theo thời gian.

Một số ví dụ ứng dụng ban đầu của Agentic AI bao gồm:

• Tự động hóa dịch vụ khách hàng: Chatbots thông minh có khả năng đặt lịch, xử lý yêu cầu phức tạp và giải quyết vấn đề cho khách hàng.
• Quản lý lịch trình cá nhân: AI Agents có thể tự động lên lịch hẹn, đặt vé máy bay và nhắc nhở bạn về các sự kiện quan trọng.

2.1. Tối ưu hóa Quy trình và Nâng cao Hiệu suất hoạt động

Agentic AI có khả năng tự động hóa các quy trình đa bước, phức tạp, hay còn gọi là autonomous workflows. Điều này giúp:

• Giảm thiểu lỗi do con người, đảm bảo tính nhất quán.
• Tăng tốc độ thực hiện nhiệm vụ.
• Giải phóng thời gian cho nhân viên tập trung vào công việc chiến lược.

Ví dụ, trong năm 2025, chúng ta có thể thấy:

• AI Agents tự động quản lý chuỗi cung ứng, từ việc đặt hàng nguyên vật liệu đến việc giao sản phẩm cho khách hàng.
• AI Agents tối ưu hóa tồn kho, đảm bảo rằng doanh nghiệp luôn có đủ hàng để đáp ứng nhu cầu của khách hàng mà không bị tồn kho quá nhiều.
• AI Agents dự báo nhu cầu, giúp doanh nghiệp lên kế hoạch sản xuất và marketing hiệu quả hơn.

2.2. Giảm chi phí và Tăng cường Khả năng Sinh lời

Bằng cách thay thế các công việc lặp đi lặp lại và tốn thời gian bằng các AI Agents, doanh nghiệp có thể:

• Cắt giảm chi phí vận hành đáng kể.
• Tận dụng khả năng mở rộng (scalability) không giới hạn của AI Agents để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của doanh nghiệp.
• Đóng góp vào ROI (Return on Investment) thông qua hiệu quả và đổi mới.

2.3. Cải thiện Trải nghiệm Khách hàng và Khả năng Ra quyết định

Agentic AI có thể giúp doanh nghiệp:

• Phản hồi nhanh chóng và cá nhân hóa dịch vụ cho khách hàng.
• Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để đưa ra quyết định dựa trên thông tin toàn diện.

Ví dụ, AI Agents có thể tự động phân tích phản hồi của khách hàng trên mạng xã hội và các kênh khác để:

• Xác định những vấn đề mà khách hàng đang gặp phải.
• Đề xuất các giải pháp để cải thiện sản phẩm và dịch vụ.
• Cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng dựa trên sở thích và nhu cầu của họ.

Bạn có thể tìm hiểu thêm về tương lai của AI và sự kết nối giữa con người và máy móc để hiểu rõ hơn về tiềm năng phát triển của công nghệ này.

3.1. AI Agents và RPA (Robotic Process Automation): Đâu là sự khác biệt then chốt?

RPA (Robotic Process Automation) là một công nghệ tự động hóa phổ biến, nhưng nó khác biệt đáng kể so với AI Agents:

• RPA: Tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, dựa trên quy tắc, không có khả năng học hỏi hay ra quyết định linh hoạt. Có thể hiểu RPA như là “Macros with a UI”.
• AI Agents: Có khả năng hiểu ngữ cảnh, lập kế hoạch, học hỏi, thích nghi và đưa ra quyết định độc lập. Chúng là những “Intelligent decision-makers”.

Vậy khi nào nên sử dụng RPA và khi nào nên sử dụng AI Agents?

• RPA: Phù hợp cho các tác vụ đơn giản, có quy trình rõ ràng và ít thay đổi.
• AI Agents: Phù hợp cho các tác vụ phức tạp, đòi hỏi khả năng ra quyết định linh hoạt và thích nghi với những thay đổi.

Để hiểu rõ hơn về cách lựa chọn công cụ AI phù hợp, bạn có thể tham khảo hướng dẫn và mẹo tối ưu lựa chọn AI của Alo Công Nghệ.

3.2. Sự hội tụ: Hyperautomation và AI Agents

Một xu hướng đang nổi lên là Hyperautomation, kết hợp RPA, AI, Machine Learning, Process Mining và AI Agents để tạo ra các quy trình tự động hóa end-to-end thông minh.

Lợi ích của Hyperautomation trong bối cảnh 2025:

• Tự động hóa toàn diện các quy trình kinh doanh.
• Tăng cường hiệu quả và giảm chi phí.
• Cải thiện trải nghiệm khách hàng.
• Nâng cao khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp.

Nếu bạn quan tâm đến việc ứng dụng AI trong lĩnh vực robot, hãy đọc thêm về ứng dụng robot AI trong phòng lab tương lai.

4.1. Quy trình 5 bước để phát triển một AI Agent thành công

Để xây dựng một AI Agent thành công, bạn có thể tuân theo quy trình 5 bước sau:

1. Bước 1: Xác định Vấn đề và Mục tiêu

   Đây là bước quan trọng nhất. Bạn cần xác định rõ vấn đề mà bạn muốn giải quyết và mục tiêu mà bạn muốn đạt được. Hãy tự hỏi:

   • Quy trình/tác vụ nào phù hợp để tự động hóa bằng AI Agent?
   • Mục tiêu cụ thể của việc tự động hóa là gì (ví dụ: tăng năng suất, giảm chi phí, cải thiện trải nghiệm khách hàng)?
   • Đo lường thành công như thế nào?

   Ví dụ, nếu bạn muốn cải thiện dịch vụ khách hàng, mục tiêu của bạn có thể là giảm thời gian phản hồi trung bình cho các yêu cầu hỗ trợ xuống 50%.

2. Bước 2: Thiết kế Kiến trúc AI Agent

   Ở bước này, bạn cần xác định kiến trúc tổng thể của AI Agent, bao gồm:

   • Mô hình AI cốt lõi: Sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nào? (ví dụ: GPT-4, Gemini).
   • Các thành phần:
     • Perception (Cảm nhận): Làm thế nào AI Agent thu thập thông tin từ môi trường?
     • Planning (Lập kế hoạch): AI Agent lập kế hoạch hành động như thế nào?
     • Action (Hành động): AI Agent thực hiện hành động gì?
     • Memory (Bộ nhớ): AI Agent lưu trữ thông tin như thế nào?
     • Reasoning Engine (Cơ chế suy luận): AI Agent suy luận và đưa ra quyết định như thế nào?
   • Mô hình ‘Thought-Action-Observation’ (TAO): AI Agent suy nghĩ, hành động và quan sát kết quả như thế nào trong một vòng lặp liên tục?

3. Bước 3: Lựa chọn Công cụ và Nền tảng phù hợp

   Có rất nhiều công cụ và nền tảng có sẵn để giúp bạn xây dựng AI Agents. Một số lựa chọn phổ biến bao gồm:

   • LangChain: Một framework mạnh mẽ để xây dựng các ứng dụng sử dụng LLMs.
   • LlamaIndex: Một thư viện để lập chỉ mục và truy vấn dữ liệu cho LLMs.
   • AutoGen: Cho phép xây dựng các ứng dụng có nhiều agents có thể trò chuyện và phối hợp với nhau để giải quyết một vấn đề.
   • OpenAI Assistants API: Một API để tạo ra các trợ lý AI có thể thực hiện nhiều tác vụ khác nhau.
   • Nền tảng đám mây: AWS, Azure, Google Cloud cung cấp các dịch vụ AI và Machine Learning để bạn xây dựng và triển khai AI Agents.

4. Bước 4: Phát triển và Đào tạo Agent

   Sau khi đã chọn công cụ và nền tảng, bạn cần phát triển và đào tạo AI Agent. Quá trình này có thể bao gồm:

   • Viết mã để triển khai kiến trúc AI Agent.
   • Thu thập và chuẩn bị dữ liệu đào tạo.
   • Đào tạo mô hình AI bằng dữ liệu đã chuẩn bị.
   • Kiểm tra và đánh giá hiệu suất của AI Agent.

5. Bước 5: Triển khai và Giám sát

   Khi AI Agent đã được đào tạo và kiểm tra, bạn có thể triển khai nó vào môi trường thực tế. Sau khi triển khai, bạn cần liên tục giám sát hiệu suất của AI Agent và thực hiện các điều chỉnh khi cần thiết.

4.2. Giao phó nhiệm vụ thông minh (Task Delegation) và Khả năng tự chủ

Một trong những khả năng quan trọng nhất của AI Agents là khả năng nhận, hiểu và tự động thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Điều này được gọi là giao phó nhiệm vụ thông minh (Task Delegation).

AI Agents có thể:

• Phân tích yêu cầu của nhiệm vụ.
• Chia nhỏ nhiệm vụ lớn thành các bước nhỏ hơn (sub-tasks).
• Lập kế hoạch để thực hiện từng sub-task.
• Sử dụng các công cụ và tài nguyên khác nhau để hoàn thành từng sub-task.
• Theo dõi tiến độ và báo cáo kết quả.

Ví dụ, một AI Agent quản lý dự án có thể tự động phân công tác vụ cho các thành viên trong nhóm, theo dõi tiến độ của từng tác vụ và tạo báo cáo tổng quan về tình hình dự án. Bạn có thể hình dung đến một phiên bản AI mạnh mẽ hơn của các công cụ quản lý dự án như Asana hay Trello.

4.3. Vai trò của con người trong vòng lặp (Human-in-the-Loop) khi xây dựng AI Agents

Mặc dù AI Agents có khả năng tự chủ cao, nhưng con người vẫn đóng vai trò quan trọng trong quá trình xây dựng và vận hành chúng. Cách tiếp cận Human-in-the-Loop đảm bảo rằng con người luôn có thể can thiệp vào các quyết định của AI Agents khi cần thiết.

Tại sao con người vẫn quan trọng?

• Giám sát: Con người cần giám sát hoạt động của AI Agents để đảm bảo rằng chúng đang hoạt động đúng cách và không gây ra hậu quả tiêu cực.
• Kiểm soát: Con người cần có khả năng kiểm soát AI Agents và ngăn chặn chúng thực hiện các hành động không mong muốn.
• Ra quyết định cuối cùng: Trong một số trường hợp, AI Agents có thể không có đủ thông tin hoặc khả năng để đưa ra quyết định tốt nhất. Trong những trường hợp này, con người cần phải đưa ra quyết định cuối cùng.

Khi thiết kế hệ thống AI Agents, bạn cần đảm bảo rằng nó có thể dễ dàng yêu cầu sự can thiệp của con người khi cần thiết. Điều này có thể được thực hiện thông qua giao diện người dùng trực quan hoặc thông qua các cảnh báo tự động.

5.1. Khái niệm và Tầm quan trọng của AI Agents Orchestration

Trong nhiều trường hợp, một AI Agent duy nhất không thể giải quyết được một vấn đề phức tạp. Thay vào đó, bạn cần phải sử dụng một hệ thống gồm nhiều AI Agents hoạt động cùng nhau. Quá trình quản lý và điều phối các AI Agents này được gọi là AI Agents Orchestration.

AI Agents Orchestration đảm bảo rằng:

• Các AI Agents phối hợp nhịp nhàng với nhau.
• Các AI Agents chia sẻ thông tin và tài nguyên một cách hiệu quả.
• Hệ thống AI Agents hoạt động như một thể thống nhất để đạt được mục tiêu chung.

5.2. Các Mô hình Điều phối Hệ Tác nhân Đa bước Ra quyết định

Có nhiều mô hình khác nhau để điều phối các AI Agents. Một số mô hình phổ biến bao gồm:

• Mô hình tập trung (Centralized Orchestrator):

  Trong mô hình này, một AI Agent trung tâm đóng vai trò là người điều phối. AI Agent trung tâm này nhận nhiệm vụ, chia nhỏ chúng thành các sub-tasks và giao chúng cho các AI Agents khác để thực hiện. Sau khi các AI Agents khác hoàn thành nhiệm vụ của mình, họ sẽ báo cáo kết quả cho AI Agent trung tâm. AI Agent trung tâm sau đó sẽ tổng hợp kết quả và đưa ra quyết định cuối cùng.

• Mô hình phi tập trung (Decentralized/Swarm Intelligence):

  Trong mô hình này, không có AI Agent trung tâm. Thay vào đó, mỗi AI Agent hoạt động độc lập và tương tác với các AI Agents khác để đạt được mục tiêu chung. Mô hình này thường được sử dụng trong các hệ thống phức tạp, nơi không có một điểm kiểm soát duy nhất.

• Mô hình hỗn hợp (Hybrid Models):

  Mô hình này kết hợp các yếu tố của cả mô hình tập trung và mô hình phi tập trung. Ví dụ, một hệ thống có thể có một số AI Agents trung tâm điều phối các nhóm AI Agents nhỏ hơn.

Ví dụ, trong một hệ thống AI Agent trong chuỗi cung ứng:

• Agent A: Dự báo nhu cầu.
• Agent B: Quản lý tồn kho dựa trên dự báo từ Agent A.
• Agent C: Lên lịch sản xuất dựa trên thông tin tồn kho từ Agent B.

5.3. Best Practices trong AI Agents Orchestration

Để điều phối các AI Agents một cách hiệu quả, bạn nên tuân theo các best practices sau:

• Thiết kế giao thức giao tiếp rõ ràng: Các AI Agents cần có một cách thức chuẩn để giao tiếp với nhau.
• Quản lý trạng thái và dữ liệu chia sẻ: Cần có một cơ chế để quản lý trạng thái của các AI Agents và dữ liệu mà họ chia sẻ.
• Giám sát hiệu suất tổng thể: Bạn cần theo dõi hiệu suất của toàn bộ hệ thống AI Agents để đảm bảo rằng nó đang hoạt động như mong đợi.
• Xử lý xung đột và lỗi tự động: Cần có một cơ chế để xử lý các xung đột và lỗi có thể xảy ra trong quá trình hoạt động của các AI Agents.
• Sử dụng các công cụ quản lý workflow: Các công cụ như Apache Airflow hoặc Prefect có thể giúp bạn quản lý và điều phối các workflow phức tạp liên quan đến AI Agents.

6.1. Thiết lập Cơ chế kiểm soát và Giám sát (Guardrails) cho AI Agents

Khi triển khai AI Agents, điều quan trọng là phải thiết lập các cơ chế kiểm soát và giám sát (guardrails) để đảm bảo rằng chúng hoạt động trong phạm vi an toàn, tuân thủ các quy định và giá trị của doanh nghiệp.

Các loại guardrails có thể bao gồm:

• Giới hạn hành động: Xác định các hành động mà AI Agents được phép thực hiện.
• Kiểm tra đầu ra: Kiểm tra kết quả đầu ra của AI Agents để đảm bảo rằng chúng hợp lệ và không gây hại.
• Giới hạn truy cập dữ liệu: Giới hạn quyền truy cập dữ liệu của AI Agents để bảo vệ thông tin nhạy cảm.

Ví dụ, một AI Agent tài chính không được phép thực hiện các giao dịch lớn mà không có sự phê duyệt của con người.

6.2. Vấn đề Bảo mật Dữ liệu, Quyền riêng tư và Trách nhiệm pháp lý

Việc sử dụng AI Agents đặt ra nhiều vấn đề về bảo mật dữ liệu, quyền riêng tư và trách nhiệm pháp lý. Bạn cần thực hiện các biện pháp sau để giải quyết những vấn đề này:

• Bảo mật dữ liệu: Sử dụng các biện pháp mã hóa và kiểm soát truy cập để bảo vệ dữ liệu mà AI Agents sử dụng và tạo ra.
• Quyền riêng tư: Tuân thủ các quy định về quyền riêng tư như GDPR và CCPA.
• Trách nhiệm pháp lý: Hiểu rõ khung pháp lý hiện hành và tương lai về trách nhiệm của AI Agents.

6.3. Xây dựng AI Agents có Đạo đức và Minh bạch

Để đảm bảo rằng AI Agents được sử dụng một cách có đạo đức, bạn cần:

• Tránh thiên vị (bias): Thiết kế AI Agents để tránh đưa ra các quyết định thiên vị.
• Đảm bảo công bằng: Đảm bảo rằng AI Agents đối xử công bằng với tất cả mọi người.
• Minh bạch: Cung cấp khả năng giải thích (explainability) cho các quyết định của AI Agents.

Bạn cũng có thể thành lập một hội đồng đạo đức AI trong doanh nghiệp để giám sát việc phát triển và sử dụng AI Agents. Tham khảo thêm về tương lai của AI trong công việc để có thêm góc nhìn về khía cạnh đạo đức và xã hội.