Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển vượt bậc, chúng ta đã quen thuộc với các chatbot AI như ChatGPT, nhưng thế giới AI còn rộng lớn hơn nhiều với sự xuất hiện của các “tác nhân AI” hay AI Agent. Vượt xa những phản hồi dựa trên lệnh đơn giản của chatbot thông thường, AI Agent có khả năng quan sát, học hỏi và đưa ra quyết định một cách linh hoạt. Mặc dù bạn có thể chưa nhận ra, nhưng những hệ thống tiên tiến này đang âm thầm hoạt động đằng sau các dịch vụ mà bạn sử dụng hàng ngày, định hình cách chúng ta tương tác với công nghệ. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ AI Agent là gì, cách chúng hoạt động, các ứng dụng thực tiễn và những giới hạn hiện tại cần lưu ý.
AI Agent là gì và điều gì khiến chúng đặc biệt?
AI Agent là các hệ thống phần mềm có khả năng nhận thức môi trường của chúng, đưa ra quyết định và thực hiện hành động một cách tự chủ. Không giống như các chương trình AI truyền thống chỉ dựa vào các hướng dẫn và câu lệnh cố định, AI Agent có thể thích nghi và học hỏi từ kinh nghiệm, cho phép chúng xử lý các tác vụ phức tạp và động.
Điều làm nên sự khác biệt của AI Agent chính là tính tự chủ và khả năng thích ứng linh hoạt. Chẳng hạn, các AI Agent như OpenAI Operator có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên, thực hiện các nhiệm vụ như đặt lời nhắc hoặc mua sắm trực tuyến, và thậm chí dự đoán nhu cầu của người dùng dựa trên các tương tác trước đây. Khả năng học hỏi, tự cải thiện và hoạt động mà không cần sự giám sát trực tiếp của con người khiến chúng trở nên không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, logistics, tài chính và dịch vụ khách hàng.
Một phụ nữ phỏng vấn với robot AI, biểu tượng của sự tương tác giữa con người và AI Agent trong công việc.
Tác nhân AI hoạt động như thế nào?
Cốt lõi của mỗi AI Agent là một Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM), cho phép chúng hiểu các hướng dẫn và đầu vào của bạn thông qua ngôn ngữ tự nhiên của con người. Điều làm cho AI Agent khác biệt so với chatbot thông thường là khả năng tự suy nghĩ, học hỏi từ kinh nghiệm và tương tác với thế giới thực như một tác nhân con người. Cần lưu ý rằng AI Agent không có khả năng nhận thức giống con người. Tuy nhiên, chúng có thể điều chỉnh thuật toán học máy và các tham số của mình để phản ánh thông tin được cung cấp.
Khả năng tự chủ này đến từ một quy trình mà chúng trải qua khi giải quyết vấn đề. Các quy trình này có thể được trừu tượng hóa thành bốn giai đoạn:
- Nhận thức (Perception): AI Agent thu thập dữ liệu từ môi trường xung quanh bằng cách sử dụng cảm biến, API hoặc các phương thức nhập liệu khác. Ví dụ, một trợ lý giọng nói xử lý các lệnh nói, trong khi một robot hút bụi sử dụng camera để lập bản đồ môi trường của nó.
- Ra quyết định (Decision-Making): Chúng phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng các thuật toán và mô hình để đánh giá các hành động khả thi. Chẳng hạn, một chatbot quyết định phản hồi tốt nhất dựa trên ý định của người dùng đã được phát hiện.
- Học hỏi (Learning): AI Agent cải thiện hiệu suất theo thời gian thông qua các kỹ thuật học máy. Khi một vấn đề được xác định, AI Agent trải qua một vòng lặp phản hồi, nơi nó liên tục tự nhắc nhở về những sai lầm có thể xảy ra cho đến khi giải quyết được vấn đề.
- Hành động (Action): Sau khi đưa ra quyết định, AI Agent thực hiện hành động. Trong các hệ thống vật lý như máy bay không người lái, điều này liên quan đến việc di chuyển trong không gian, trong khi ở các hệ thống kỹ thuật số, nó có thể là cập nhật cơ sở dữ liệu hoặc phản hồi một truy vấn.
Sự kết hợp giữa nhận thức, phân tích, học hỏi và thực thi này cho phép AI Agent xử lý các tác vụ từ thường nhật đến phức tạp một cách hiệu quả.
Minh họa lớp học được tạo bởi AI với học sinh đang học, thể hiện khả năng học hỏi và nhận thức của tác nhân AI.
Các loại AI Agent và ứng dụng thực tế
AI Agent có nhiều hình thức khác nhau, mỗi loại được tùy chỉnh cho các chức năng cụ thể. Tùy thuộc vào loại vấn đề bạn cần giải quyết, việc chọn đúng loại AI Agent sẽ mang lại kết quả tốt hơn, cũng như tiết kiệm thời gian và tài nguyên tính toán. AI Agent có thể được phân loại thành năm dạng khác nhau:
- Tác nhân phản xạ đơn giản (Simple Reflex Agents): Hoạt động chỉ dựa trên các quy tắc được định nghĩa trước và các kích thích tức thời. Ví dụ: bộ điều nhiệt tự động điều chỉnh nhiệt độ dựa trên nhiệt độ phòng.
- Tác nhân phản xạ dựa trên mô hình (Model-Based Reflex Agents): Sử dụng các mô hình nội bộ để theo dõi các hành động trong quá khứ và dự đoán các trạng thái tương lai. Tính năng lập bản đồ của robot hút bụi để làm sạch hiệu quả là một ví dụ về việc sử dụng loại tác nhân này.
- Tác nhân dựa trên mục tiêu (Goal-Based Agents): Một loại AI Agent phức tạp hơn, học hỏi bằng cách tương tác với môi trường và kinh nghiệm của nó. Loại AI này tiếp nhận nhiều loại đầu vào và xem xét các hành động khả thi khác nhau dựa trên tình huống. Tác nhân dựa trên mục tiêu thường được sử dụng trong các phương tiện tự lái để điều hướng đường, tránh chướng ngại vật và tuân thủ luật giao thông.
- Tác nhân dựa trên tiện ích (Utility-Based Agents): Đánh giá và tối ưu hóa các hành động dựa trên hàm tiện ích, cân bằng các đánh đổi để đạt được kết quả tốt nhất. Không giống như tác nhân dựa trên mục tiêu, tác nhân dựa trên tiện ích cũng xem xét các đánh đổi có thể có của mỗi hành động và xác định xem một hành động có đáng để thực hiện hay không. Các dịch vụ giao dịch tài chính dựa trên AI thường sử dụng tác nhân dựa trên tiện ích.
- Hệ thống đa tác nhân (Multi-Agent Systems – MAS): Bao gồm nhiều AI Agent làm việc cùng nhau để giải quyết vấn đề hoặc đạt được các mục tiêu chung. Mỗi tác nhân trong hệ thống được thiết kế để xử lý các tác vụ cụ thể, nhưng chúng hợp tác để giải quyết các thách thức phức tạp mà một tác nhân đơn lẻ không thể giải quyết hiệu quả. MAS được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống đèn giao thông thông minh để tối ưu hóa luồng giao thông bằng cách quan sát giao thông, học các kiểu nhất định và sau đó kiểm soát giao thông bằng cách định thời gian đèn giao thông chính xác dựa trên sự thay đổi của dòng xe và người đi bộ.
Những loại AI Agent này cho phép chúng ta giải quyết các vấn đề phức tạp hơn, đòi hỏi các giải pháp tinh vi hơn mà các chatbot AI thông thường không thể giải quyết.
Giao diện chính của OpenAI Operator, một ví dụ về AI Agent tùy chỉnh và ứng dụng thực tế.
Làm thế nào để tiếp cận và sử dụng AI Agent?
Nhờ sự phát triển nhanh chóng của các cơ sở hạ tầng và framework AI, việc tiếp cận một AI Agent ngày nay trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Nếu bạn đang tìm kiếm một cái gì đó dễ tiếp cận, các trợ lý ảo như Amazon Alexa, Google Assistant và Apple Siri là những ví dụ điển hình về AI Agent được tích hợp vào điện thoại thông minh, loa thông minh và các thiết bị kết nối khác. Những hệ thống này có thể xử lý các tác vụ hàng ngày, như đặt lời nhắc, quản lý lịch trình hoặc điều khiển các thiết bị nhà thông minh, và được thiết kế thân thiện với người dùng.
Bạn đang tìm kiếm một AI Agent có thể tùy chỉnh theo nhu cầu của mình? Hãy thử tìm hiểu các nền tảng như OpenAI Operator và Microsoft Azure AI. Đây là những giải pháp “low-code”, nghĩa là chúng cung cấp các mô hình dựng sẵn mà nhà phát triển có thể điều chỉnh để đáp ứng các nhu cầu cụ thể. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng các nền tảng này để phát triển chatbot hỗ trợ khách hàng hoặc hệ thống đề xuất được cá nhân hóa.
Nếu bạn quan tâm hơn đến các giải pháp mã nguồn mở, các công cụ như AutoGPT, AgentGPT và BabyAGI là những lựa chọn phổ biến. Các nền tảng này cho phép người dùng khám phá các AI Agent tiên tiến, tự chủ có thể thực hiện các tác vụ phức tạp với sự can thiệp thủ công tối thiểu. Chẳng hạn, AutoGPT được xây dựng trên các mô hình dựa trên GPT và có thể tự động chuỗi các hành động để đạt được mục tiêu, làm cho nó đặc biệt hữu ích cho nghiên cứu, tự động hóa tác vụ và giải quyết vấn đề.
Nếu bạn không phải là nhà phát triển và thích một cách tiếp cận đơn giản hơn, các công cụ “no-code” có tích hợp AI như Pega và Zapier là một lựa chọn. Các nền tảng này trao quyền cho người dùng không chuyên về kỹ thuật để thiết kế và triển khai các AI Agent đơn giản mà không cần phải viết mã. Chúng có thể được sử dụng để tự động hóa quy trình làm việc, xử lý các kích hoạt cụ thể hoặc hợp lý hóa các tác vụ lặp đi lặp lại.
Những giới hạn cần biết khi sử dụng AI Agent
Mặc dù nhiều sản phẩm AI Agent hiện có sẵn dưới dạng đăng ký, chúng vẫn còn nhiều giới hạn, điều này sẽ ảnh hưởng đến hiệu suất của chúng trong các tình huống khác nhau. Để có cái nhìn rõ hơn về những gì AI Agent có thể làm được ngày nay, bạn cần hiểu những giới hạn hiện tại của chúng.
- Hạn chế trong việc hiểu ngữ cảnh: AI Agent có thể gặp khó khăn với ngôn ngữ con người phức tạp hoặc tinh tế, dẫn đến lỗi hoặc phản hồi không phù hợp. Chẳng hạn, một chatbot có thể hiểu sai các truy vấn mơ hồ của người dùng.
- Phụ thuộc vào dữ liệu: AI Agent phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu chất lượng cao để đào tạo và vận hành. Dữ liệu không đủ hoặc có thành kiến có thể dẫn đến kết quả không chính xác, ảnh hưởng đến chất lượng đầu ra của chúng.
- Lo ngại về đạo đức: Tính tự chủ của AI Agent đặt ra câu hỏi về trách nhiệm giải trình. Ví dụ, ai chịu trách nhiệm cho một lỗi do xe tự lái gây ra? Việc sử dụng rộng rãi AI Agent có thể dẫn đến sự dịch chuyển công việc trong một số ngành. Liệu AI art có phải là nghệ thuật thực sự? Chúng có thể được tham gia các cuộc thi không?
- Hạn chế về sáng tạo và đồng cảm: AI Agent xuất sắc trong các tác vụ logic nhưng thiếu sự sáng tạo thực sự hoặc trí tuệ cảm xúc. Mặc dù AI có thể tạo ra các phản hồi dường như đồng cảm, sáng tạo hoặc trừu tượng, điều đó không có nghĩa là AI có thể thực sự cảm nhận hoặc suy nghĩ một cách nguyên bản.
- Phụ thuộc vào hạ tầng: AI Agent thường phụ thuộc vào tài nguyên tính toán mạnh mẽ và kết nối internet ổn định. Cơ sở hạ tầng không đầy đủ có thể hạn chế hiệu suất của chúng hoặc khiến chúng không thể sử dụng được trong một số cài đặt. Không hiếm khi các dịch vụ AI bị ngoại tuyến theo thời gian, tăng giá hoặc ngừng hoạt động vĩnh viễn. Điều này có thể là một vấn đề lớn nếu quy trình làm việc của bạn phụ thuộc nhiều vào AI Agent.
Khi sử dụng AI Agent, bạn cần ghi nhớ những giới hạn này để tạo ra những kỳ vọng thực tế, triển khai chúng một cách có trách nhiệm và xây dựng các phương án dự phòng phù hợp.
Hình ảnh người đàn ông sử dụng điện thoại và biểu tượng cấm robot, minh họa cho những giới hạn và thách thức của AI Agent hiện tại.
AI Agent là những công cụ mạnh mẽ mà chúng ta có thể sử dụng để quản lý các tác vụ đòi hỏi sự tự chủ cao hơn. Chúng ta đã sử dụng chúng cho các tương tác với khách hàng, quy trình làm việc tự động và cá nhân hóa trải nghiệm người dùng. Mặc dù còn xa mới hoàn hảo, sự phát triển liên tục của AI Agent sẽ đồng nghĩa với ít giới hạn hơn và thậm chí nhiều khả năng hơn trong tương lai.
Hãy chia sẻ ý kiến của bạn về chủ đề này trong phần bình luận bên dưới!
