AI Agent là gì?

AI Agent là gì?

AI Agent (tác nhân AI) là một thành phần phần mềm sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tự động thực hiện nhiệm vụ, ra quyết định và tương tác với môi trường mà không cần sự can thiệp liên tục của con người.

Ví dụ, trợ lý ảo Siri của Apple là một AI Agent có thể nghe lệnh bằng giọng nói, tìm kiếm thông tin, gửi tin nhắn, đặt lịch hẹn và điều khiển thiết bị. Tất cả đều được thực hiện một cách tự động dựa trên yêu cầu của người dùng.

AI Agent hoạt động như thế nào?

Dưới đây là 5 thành phần cốt lõi trong cách một AI Agent vận hành:

1. Xác định vai trò và mục tiêu

• Mỗi agent được khởi tạo với vai trò cụ thể: ví dụ như trợ lý tuyển dụng, chuyên viên mua hàng, hay phân tích tài chính.
• Nhân dạng (persona) bao gồm giọng điệu, phong cách phản hồi và phạm vi hành động, đảm bảo agent hành xử phù hợp trong mọi tình huống.
• Người dùng hoặc hệ thống sẽ cung cấp mục tiêu và công cụ, agent sẽ tự phân rã mục tiêu và chủ động lên kế hoạch hành động.

Ví dụ: Agent được giao vai trò “chuyên viên mua hàng” và mục tiêu là tìm nhà cung cấp phù hợp nhất theo tiêu chí giá, chất lượng và thời gian giao hàng.

2. Lập kế hoạch và phân rã tác vụ

• Agent sử dụng mô hình AI tiên tiến (LLM hoặc frontier model) để lập kế hoạch linh hoạt, không phụ thuộc vào kịch bản có sẵn.
• Với mục tiêu phức tạp, agent sẽ chia nhỏ thành nhiều tác vụ, có thể tự xử lý hoặc phân phối cho các agent chuyên trách khác.
• Trong trường hợp đơn giản, agent có thể phản hồi trực tiếp mà không cần lập kế hoạch.

Ví dụ: Để xử lý yêu cầu trên, agent sẽ tách thành các bước: đọc tiêu chí mua hàng, rà soát danh sách nhà cung cấp, gửi yêu cầu báo giá, tổng hợp và so sánh.

3. Sử dụng công cụ để hành động

• Agent được kết nối với các công cụ như trình duyệt, API, hệ thống ERP/CRM hay công cụ tính toán.
• Tùy từng nhiệm vụ, agent chọn công cụ phù hợp để truy xuất dữ liệu, phân tích và thực hiện hành động cụ thể, như tạo báo cáo, điền biểu mẫu hay gửi yêu cầu.

Ví dụ: Agent tra cứu báo giá từ email, quét hợp đồng từ PDF, truy xuất dữ liệu tồn kho trong ERP và sinh bảng tổng hợp kèm đề xuất.

4. Giao tiếp và phối hợp

• Agent tương tác với người dùng bằng ngôn ngữ tự nhiên để cập nhật tiến độ, xác nhận thông tin hoặc xin thêm dữ liệu.
• Trong hệ thống phức tạp, nhiều agent sẽ phối hợp theo từng vai trò, ví dụ: agent chọn nhà cung cấp, agent rà soát hợp đồng, agent xử lý thanh toán, để xử lý quy trình từ đầu đến cuối.
• Các agent có thể chia sẻ dữ liệu chung để đảm bảo không trùng lặp và luôn cập nhật.

Ví dụ: Trước khi ra quyết định đặt hàng, agent gửi đề xuất cho CFO phê duyệt, và gọi agent pháp lý để rà lại điều khoản hợp đồng.

5. Ghi nhớ và cải thiện hiệu suất

• Agent được trang bị bộ nhớ đa tầng:
  • Short-term: lưu tương tác gần nhất
  • Long-term: lưu dữ liệu và đối thoại trong quá khứ
  • Episodic: lưu lại từng phiên làm việc cụ thể
  • Consensus: chia sẻ giữa các agent trong hệ thống
• Sau mỗi nhiệm vụ, agent có thể tự đánh giá kết quả, ghi nhớ phản hồi của người dùng, và điều chỉnh cho lần sau, quá trình này gọi là iterative refinement.

Ví dụ: Nếu lần trước CEO chọn nhà cung cấp dựa trên yếu tố “ưu tiên giao hàng nhanh hơn giá rẻ,” agent sẽ tự điều chỉnh tiêu chí sàng lọc cho lần tiếp theo, không cần nhắc lại.

AI Agent khác các công nghệ AI khác ở điểm nào?

Dưới đây là bảng so sánh giúp bạn hình dung rõ sự khác biệt giữa AI Agent và các công nghệ AI phổ biến khác (AI Assistant, Bot):

Cách áp dụng AI Agent trong các lĩnh vực doanh nghiệp

Tùy vào đặc thù từng phòng ban, doanh nghiệp có thể triển khai AI Agent theo một số ví dụ sau:

AI Agent không chỉ giúp tự động hóa công việc mà còn mở ra cách tiếp cận hoàn toàn mới trong tổ chức và vận hành doanh nghiệp. Với khả năng xử lý linh hoạt, cộng tác theo vai trò và thích ứng theo thời gian thực, AI Agent đang đóng vai trò trung tâm trong làn sóng tái kiến trúc doanh nghiệp.

McKinsey ước tính Gen AI có thể tạo ra tới 4.4 nghìn tỷ USD giá trị mỗi năm – và AI Agent chính là cầu nối biến tiềm năng đó thành tăng trưởng thực tế.