AI Agent là gì? Nguyên lý hoạt động và một số ứng dụng thực tế

Thị trường AI Agent ngày càng tăng trưởng do áp dụng các tiến bộ trong khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên cũng như tính ứng dụng đa dạng và đa lĩnh vực trong các ngành dịch vụ khách hàng, chăm sóc sức khỏe và tài chính từ đó giúp đơn giản hóa các tác vụ phức tạp. Vậy AI Agent là gì? AI Agent hoạt động ra sao và có ứng dụng gì trong thực tế, mời bạn cùng Viettablet tìm hiểu chi tiết hơn ngay trong bài chia sẻ bên dưới nhé!

AI Agent (tác tử AI) là hệ thống trí tuệ nhân tạo sở hữu mục tiêu rõ ràng

AI Agent là gì?

AI Agent được hiểu là một hệ thống trí tuệ nhân tạo sở hữu mục tiêu rõ ràng, có khả năng tự quan sát môi trường cũng như đưa ra quyết định và thực hiện các hành động phù hợp để đạt mục tiêu đó mà không cần yêu cầu con người phải “cầm tay chỉ việc” từng bước. 

AI Agent khác với một mô hình AI chỉ trả lời câu hỏi ở khả năng chủ động lập kế hoạch, gọi công cụ (tools, API) tương ứng sau đó điều chỉnh hành vi dựa trên kết quả nhận được. Tương lại AI Agent sẽ trở thành công cụ thông minh đứng giữa người dùng và hệ thống, điều bạn cần làm là nêu mục tiêu, AI Agent sẽ tự xử lý phần còn lại.

 AI Agent là "một thành phần phần mềm thông minh"

Theo như Google Cloud mô tả về AI Agent thì đây là một thành phần phần mềm hiện đại, thông minh, mang đến các tương tác với thế giới xung quanh dựa vào cảm biến giúp nhận dữ liệu và bộ truyền động hỗ trợ hành động để hoàn thành nhiệm vụ”. Đặc biệt, trong thế giới số, “cảm biến” có thể là nguồn dữ liệu có được từ trang web, ứng dụng, email; còn “bộ truyền động” chính là các hành động bao gồm gửi mail, cập nhật CRM, gọi API, tạo tài liệu cũng như điều khiển thiết bị IoT…

Nguyên lý hoạt động của AI Agent 

Khi hoạt động nhờ các cảm biến (Sensors), các nhân sự AI sẽ tiến hành thu thập thông tin từ dữ liệu giao dịch, lịch sử tương tác của khách hàng trong nhiều nguồn khác nhau bao gồm: các tập dữ liệu bên ngoài, tìm kiếm trên web, API và thậm chí cả các tác nhân khác. Ngoài ra, trong quá trình thu thập, AI Agent sẽ cập nhập liên tục cơ sở kiến thức của mình, sau đó tiến hành bước tự điều chỉnh và sửa lỗi nếu cần thiết.

Bộ xử lý (Processors) của AI Agent có nhiệm vụ dùng các thuật toán, mạng nơron học sâu (Deep Neural Networks), mô hình học máy và trí tuệ nhân tạo và thực hiện quá trình phân tích thông tin, tính toán những hành động cần phải thực hiện.

Xuyên suốt quá trình làm việc này, bộ nhớ (Memory) của tác nhân sẽ lưu trữ thông tin chẳng hạn là lịch sử các quyết định đã thực hiện hoặc các quy tắc đã học để chúng tự đối chiếu, điều chỉnh và cải thiện hiệu suất theo thời gian.

Nguyên lý hoạt động của AI Agent 

Cuối cùng, nhiệm vụ của bộ điều khiển (Actuators) là thực hiện các hành động dựa vào quyết định mà nó đã đưa ra. Đối với robot, bộ điều khiển có thể là các cơ cấu giúp nó di chuyển hoặc thao tác trực tiếp với vật thể (động cơ bánh xe, cánh tay..). Còn với các tác nhân phần mềm, đó không phải là cơ cấu cơ khí mà có thể là việc gửi thông tin hoặc thực hiện lệnh trên hệ thống.

Những tính năng chính của AI Agent

Phần lớn AI Agent sẽ được xây dựng dựa trên các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) chẳng hạn như Google Gemini, OpenAI GPT, Anthropic Claude…, sau đó được phủ thêm lớp logic và công cụ và giúp biến mô hình từ một “bộ não trả lời” thành một dạng “nhân viên số”. Sau đây là liệt kê một số tính năng chính của các nền tảng AI Agent.

Hiểu được ngôn ngữ tự nhiên

AI Agent có khả năng hiểu được rõ ràng các yêu cầu phức tạp, nhiều bước được diễn đạt thông qua ngôn ngữ tự nhiên. Không chỉ thấu hiểu từng câu từng chử mà AI Agent còn nắm rõ ý định (intent) và ràng buộc (constraints) bao gồm thời gian, chi phí, nguồn lực. 

AI Agent có khả năng hiểu được các yêu cầu phức tạp

Cụ thể, AI Agent ít gặp tình trạng “đứng hình” khi người dùng nói sai kịch bản so với chatbot truyền thống. Agent có thể hỏi lại để hiểu rõ vấn đề hoặc tự suy luận dựa vào ngữ cảnh lịch sử chi tiết. Đây được xem là yếu tố rất hữu ích trong mảng chăm sóc khách hàng, nơi các câu hỏi đa dạng và ít khi giống “mẫu” 100%.

Lập kế hoạch và suy luận đa bước

Một tính năng quan trọng khác của AI Agent đó là khả năng tự chia nhỏ nhiệm vụ lớn thành đa bước được sắp xếp theo một trình tự nhất định, điều phối thực hiện chi tiết. Đây là điểm khác biệt so với các mô hình hỏi–đáp chỉ có khả năng xử lý một lượt tương tác sau đó dừng lại.

Kết nối và điều khiển công cụ

Một AI Agent được đánh giá toàn diện là không chỉ “nói” mà còn phải “làm” trong hệ thống thực, giải quyết được vấn đề thông qua các công cụ:

• Kết nối API (REST API, gRPC service) để xử lý tác vụ của hệ thống nội bộ hoặc dịch vụ bên thứ ba
• Thao tác với hệ sinh thái Google Workspace (Docs, Google Sheets, Gmail, Google Calendar), Microsoft 365 (báo cáo, lên lịch,…)
• Điều khiển hệ thống quản trị CRM, ERP, ticket support, marketing automation
• Tương tác với thiết bị vật lý IoT, giám sát robot, hệ thống sản xuất

AI Agent giải quyết vấn đề thông qua các công cụ

Tài liệu chính thức của Google Cloud nhấn mạnh việc xây dựng AI Agent sẽ xoay quanh khả năng “tool calling” – được hiểu như một mô hình ngôn ngữ quyết định khi nào công cụ bên ngoài để hoàn thành nhiệm vụ, nhận kết quả và tiếp tục suy luận.

Học từ phản hồi người dùng

AI Agent giúp cải thiện hành vi theo thời gian nhờ:

• Phản hồi có giá trị cao của người dùng (đánh giá mức độ hài lòng, chỉnh sửa nội dung)
• Dữ liệu log và tỉ lệ hoàn thành nhiệm vụ
• Các quy tắc cùng chính sách mới 

Agent dựa trên LLM linh hoạt trong việc thay đổi hành vi 

So với các hệ thống rule-based truyền thống yêu cầu chỉnh sửa luật thủ công, Agent dựa trên LLM linh hoạt hơn trong việc thay đổi hành vi và thích nghi: chỉ cần cập nhật prompt hướng dẫn, thêm tài liệu mới, fine-tune trên dữ liệu nội bộ là đã có thể thay đổi hành vi đáng kể.

Tiếp nhận đa kênh, đa phương thức

• Nhiều AI Agent có thể nhận yêu cầu qua: web/chat, app mobile (Android, iOS), email hoặc Microsoft Outlook, chat nền tảng doanh nghiệp, voice call với tổng đài AI
• Xử lý nhiều dạng dữ liệu đa dạng: văn bản (email, tin nhắn, tài liệu), hình ảnh, âm thanh (ghi âm, giọng nói), video (tùy mô hình nền tảng) do đó hiểu ngữ cảnh phong phú hơn so với chatbot
• Trả kết quả với nhiều dạng: văn bản, file tài liệu, dashboard/dữ liệu, hành động hệ thống

AI Agent xử lý nhiều dạng dữ liệu đa dạng

Nhìn chung, việc tiếp cận AI Agent đóng vai trò quan trọng khi giúp doanh nghiệp xây “một bộ não trung tâm” phục vụ nhiều kênh khác nhau, thay cho việc phải xây nhiều chatbot riêng lẻ đáp ứng cho từng kênh như trước đó.

Ứng dụng thực tế của AI Agent

AI Agent đang trở nên phổ biến ở tất cả các lớp của hệ sinh thái số từ các thiết bị smartphone, máy tính cho đến hệ thống backend doanh nghiệp chạy trên cloud như Google Cloud, AWS, Azure nhờ khả năng xử lý linh hoạt và chủ động tự động hóa nhiều quy trình. Sau đây là một vài nhóm ứng dụng tiêu biểu của AI Agent:

- Quản lý tài chính: Khả năng tự động hóa quy trình lập báo cáo sổ cái, thanh toán, xuất hóa đơn, tạo biên lai,… và đảm bảo tuân thủ quy định, hỗ trợ đánh dấu các tranh chấp về hóa đơn, đưa ra khuyến nghị xử lý dựa trên dữ liệu nội bộ.

- Quản lý nhân sự: Tạo một quy trình tuyển dụng đơn giản, tự động tạo yêu cầu tuyển dụng, viết mô tả chi tiết công việc, sàng lọc các hồ sơ ứng viên, thực hiện theo dõi công việc phỏng vấn. Chúng còn giúp xử lý yêu cầu nghỉ phép và gửi đề xuất đến quản lý phê duyệt.

AI Agent giúp quản lý nhân sự hiệu quả

- Marketing: Hỗ trợ việc phân tích dữ liệu hành vi của người tiêu dùng nhằm đưa ra dự đoán chính xác về xu hướng, sở thích và cá nhân hóa tương tác, đưa ra khuyến nghị phù hợp cho các cơ hội tăng trưởng. AI Agent còn giúp tối ưu hóa hiệu suất quảng cáo thông qua việc nhận diện các nội dung kém hiệu quả, tự động chạy A/B testing cũng như điều chỉnh chiến dịch phù hợp.

- Quản lý thu mua: Đưa ra đề xuất nhà cung cấp phù hợp với từng gói thầu cụ thể, xây dựng chiến lược đàm phán hữu ích, tạo quy trình “onboarding” nhà cung cấp theo hướng tự động hóa, xử lý đơn đặt hàng.

- Dịch vụ khách hàng: Phân loại chi tiết về yêu cầu và phiếu dịch vụ, chuyển đến đúng bộ phận hỗ trợ, đưa ra các gợi ý giải quyết phù hợp nhất. Đồng thời AI Agent còn giúp phân tích hành trình khách hàng từ đó xác định những cơ hội bán hàng chéo hoặc dịch vụ bán thêm.

Trong khả năng chăm sóc khách hàng, AI Agent vượt xa chatbot

Câu hỏi thường gặp

AI Agent hiện có mấy loại?

Trả lời: Các loại AI Agent phổ biến nhất hiện nay:

- AI Agent phản xạ đơn giản: Hoạt động dựa trên các quy tắc lập trình sẵn và không có khả năng ghi nhớ, phù hợp với các nhiệm vụ đơn giản.

- AI Agent phản xạ theo mô hình: Phiên bản nâng cao mang đến khả năng dự đoán trạng thái tương lai dựa trên mô hình thế giới thực. 

- AI Agent dựa trên mục tiêu: Được lập trình nhằm đạt được một hoặc nhiều mục tiêu cụ thể nào đó. Chúng thực hiện so sánh và đánh giá các phương pháp và chọn con đường tối ưu nhất để có thể hoàn thành mục tiêu.

- AI Agent dựa trên lợi ích: Tập trung vào tối đa hóa lợi ích thông qua việc đánh giá các kịch bản, lựa chọn giải pháp mang lại giá trị cao nhất cho người dùng.

- AI Agent học tập: Khả năng tự cải thiện hiệu suất từ kinh nghiệm và dữ liệu thu thập, có thể thích nghi với các tình huống mới.

- AI Agent logic: Sử dụng quy tắc lập luận để đưa ra quyết định hợp lý, phù hợp với các lĩnh vực cần có độ chính xác cao: y tế, tài chính, luật pháp...

Nếu muốn ứng dụng AI Agent trong mô hình doanh nghiệp, tôi nên bắt đầu từ đâu?

Trả lời: Trước khi triển khai hệ thống AI Agent trong môi trường doanh nghiệp, bạn cần lưu ý một số vấn đề quan trọng sau:

– Xác định mục tiêu rõ ràng khi ứng dụng AI Agent, chẳng hạn như cần cải thiện trải nghiệm khách hàng, tối ưu chi phí cung ứng... 

– Lựa chọn chính xác tác nhân AI phù hợp với nhu cầu của doanh nghiệp. 

– Tích hợp các hệ thống như CRM, phần mềm quản lý tài chính hay nền tảng dữ liệu doanh nghiệp. Điều này cho phép AI truy cập các dữ liệu liên quan từ đó cung cấp hỗ trợ chuẩn hơn.

– Thiết lập giám sát từ con người vì con người vẫn giữ vai trò giám sát và ra quyết định cuối cùng, nhất là khi cần phê duyệt khoản thanh toán lớn, hay sa thải nhân sự. 

– Tuân theo các nguyên tắc về đạo đức như: công bằng, minh bạch, bảo mật và trách nhiệm để giám sát mọi giai đoạn triển khai và sử dụng tác nhân AI. 

Ứng dụng AI Agent trong mô hình doanh nghiệp là xu hướng hiện tại

Tạm kết

Trong thời đại kỷ nguyên số, AI Agent không chỉ đóng vai trò là một công cụ hỗ trợ thông minh mà còn tạo nên cuộc cách mạng hóa quy trình làm việc và cải thiện hiệu quả trong đa lĩnh vực. Qua bài viết trên, hy vọng bạn đã có thêm các kiến thức hữu ích về AI Agent là gì, nguyên lý hoạt động cùng những  ứng dụng thực tiễn phổ biến nhất hiện nay. 

Viettablet.com