AI Agent là gì? Tất tần tật về AI Agent trong 10 phút

AI Agent đang dẫn đầu trong đổi mới công nghệ. Trong buổi phát biểu tại CES 2025, Jensen Huang (CEO của Nvidia) đã tuyên bố: “Thời đại của AI Agent đã đến”. Sam Altman (CEO OpenAI) cũng cho rằng năm 2025 có thể là năm mà những “AI Agent” đầu tiên bắt đầu gia nhập lực lượng lao động. 

Vậy AI Agent là gì, tại sao AI Agent lại phổ biến trong năm nay và có những loại AI Agent nào? SlimCRM sẽ giải đáp mọi câu hỏi của bạn trong bài viết này, đồng thời cung cấp toàn bộ thông tin về AI Agent được tổng hợp từ các "ông lớn" như IBM, Google và nhiều doanh nghiệp hàng đầu khác.

AI Agent là gì?

AI Agent (hay còn gọi là tác nhân AI) là một hệ thống hoặc chương trình có khả năng theo đuổi mục tiêu và hoàn thành nhiệm vụ thay mặt cho người dùng hoặc một hệ thống khác bằng cách quan sát thế giới, hành động dựa trên các công cụ mà nó có sẵn.

AI Agent sở hữu nhiều chức năng ngoài khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm đưa ra quyết định, xử lý vấn đề, tương tác với môi trường bên ngoài và thực hiện các hành động cụ thể.

Những AI Agent này có thể được ứng dụng linh hoạt trong nhiều lĩnh vực để giải quyết các nhiệm vụ phức tạp trong doanh nghiệp, từ thiết kế phần mềm, tự động hóa CNTT, đến các công cụ tạo mã nguồn và trợ lý trò chuyện. Nhờ tận dụng kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến từ các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), chúng có khả năng phân tích và phản hồi từng bước theo yêu cầu của người dùng, đồng thời quyết định khi nào cần sử dụng các công cụ hỗ trợ bên ngoài.

Đọc thêm: Tổng hợp thuật ngữ trí tuệ nhân tạo AI bạn cần biết.

Cấu trúc của một AI Agent sử dụng LLM bao gồm những thành phần sau:

1. UX/UI (Giao diện người dùng): Đây là nơi AI Agent tương tác với người dùng, ví dụ như qua giao diện chatbot hoặc trợ lý ảo, giúp người dùng dễ dàng sử dụng và giao tiếp.

2. Brain (Bộ não): Bộ não của robot được chia thành ba thành phần chính:

• Database (Cơ sở dữ liệu): Đây là nơi AI Agent lưu trữ thông tin và dữ liệu mà nó cần để hoạt động. Bộ nhớ giúp AI Agent ghi nhớ các tương tác trước đó với người dùng, còn cơ sở dữ liệu cung cấp thông tin nền tảng để AI Agent đưa ra câu trả lời chính xác.
• LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn): Đây là "trí tuệ" chính của AI Agent, giúp nó hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, ví dụ như trả lời câu hỏi hoặc tạo nội dung. LLM giúp AI Agent phản ứng nhanh chóng, dựa trên dữ liệu đã được huấn luyện, như trả lời ngay lập tức một câu hỏi đơn giản.
• Code interpreter (Bộ diễn giải mã): Phần này cho phép AI Agent hiểu và tạo mã lập trình, ví dụ như viết code Python hoặc hỗ trợ lập trình viên trong các dự án phát triển phần mềm. Phần này liên quan đến việc suy luận sâu hơn, phân tích logic hoặc giải quyết các vấn đề phức tạp, cần thời gian xử lý nhiều hơn.

3. Internet search (Tìm kiếm trên Internet): AI Agent có khả năng truy cập Internet để tìm kiếm thông tin, giúp nó cung cấp câu trả lời mới nhất hoặc thu thập dữ liệu từ web.

4. Files management (Quản lý tệp): AI Agent có thể xử lý và quản lý các tệp, như đọc tài liệu, phân tích dữ liệu từ file PDF, hoặc tổ chức thông tin.

5. API calls & Functions (Chức năng): Đây là cách AI Agent kết nối với các công cụ hoặc dịch vụ bên ngoài. Ví dụ, nó có thể API Call của một ứng dụng khác để lấy dữ liệu thời tiết, gửi email, hoặc thực hiện các tác vụ cụ thể thông qua các hàm (functions).

AI Agent hoạt động như thế nào ?

Ở trung tâm của các AI Agent là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Những LLM truyền thống tạo ra câu trả lời dựa trên dữ liệu mà chúng được huấn luyện, nhưng chúng có giới hạn về kiến thức và khả năng suy luận. Ngược lại, AI Agent sử dụng việc gọi công cụ (tool calling) ở phía sau để lấy thông tin mới nhất, tối ưu hóa quy trình làm việc và tự động tạo ra các nhiệm vụ nhỏ hơn để đạt được các mục tiêu phức tạp.

Trong quá trình này, AI Agent tự động học cách thích nghi với mong muốn của người dùng. AI Agent có khả năng lưu trữ các tương tác trước đó trong bộ nhớ và lập kế hoạch cho các hành động tương lai giúp mang lại trải nghiệm cá nhân hóa và câu trả lời toàn diện hơn. Việc gọi công cụ này có thể thực hiện mà không cần sự can thiệp của con người, mở ra nhiều khả năng ứng dụng thực tế cho các hệ thống AI này. Cách tiếp cận mà AI Agent sử dụng để đạt được mục tiêu bao gồm ba giai đoạn sau:

1. Khởi tạo mục tiêu và lập kế hoạch

Mặc dù các AI Agent có khả năng tự đưa ra quyết định, chúng vẫn cần con người xác định mục tiêu và môi trường hoạt động. Có ba yếu tố chính ảnh hưởng đến hành vi của một AI Agent tự động:

• Nhóm phát triển: Những người thiết kế và huấn luyện hệ thống AI Agent.
• Nhóm triển khai: Những người đưa AI Agent vào sử dụng và cung cấp quyền truy cập cho người dùng.
• Người dùng: Người đặt ra mục tiêu cụ thể cho AI Agent và cung cấp các công cụ mà nó có thể sử dụng.

Dựa trên mục tiêu của người dùng và các công cụ có sẵn, AI Agent sẽ phân chia nhiệm vụ để làm việc hiệu quả hơn. Nói đơn giản, nó sẽ tạo ra một kế hoạch gồm các nhiệm vụ cụ thể và các bước nhỏ hơn để hoàn thành mục tiêu phức tạp.

Tuy nhiên, đối với các nhiệm vụ đơn giản, việc lập kế hoạch không thực sự cần thiết. Thay vào đó, AI Agent có thể tự nhìn lại phản hồi của mình, cải thiện chúng dần dần mà không cần lên kế hoạch trước cho các bước tiếp theo. 

2. Suy luận bằng cách sử dụng các công cụ có sẵn

AI Agent dựa vào thông tin mà chúng tiếp nhận để hành động. Tuy nhiên, thường thì chúng không có đủ kiến thức để giải quyết tất cả các bước nhỏ trong một mục tiêu phức tạp. Để khắc phục điều này, AI Agent sẽ tận dụng các công cụ sẵn có, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu bên ngoài (VD: cơ sở dữ liệu khách hàng trong SlimCRM), tìm kiếm trên web, API, hoặc thậm chí là các AI Agent khác. Sau khi lấy được thông tin còn thiếu từ các công cụ này, AI Agent sẽ cập nhật kiến thức của mình. Điều này có nghĩa là ở mỗi bước, nó sẽ đánh giá lại kế hoạch hành động và tự điều chỉnh nếu cần.

Ví dụ minh họa minh họa quá trình này: Hãy tưởng tượng một người dùng đang lên kế hoạch cho kỳ nghỉ. Họ giao nhiệm vụ cho một AI Agent để dự đoán tuần nào trong năm tới sẽ có thời tiết tốt nhất cho chuyến đi lướt sóng ở Hy Lạp. Vì mô hình LLM (cốt lõi của AI Agent) không chuyên về dự báo thời tiết, AI Agent sẽ thu thập thông tin từ một cơ sở dữ liệu bên ngoài chứa các báo cáo thời tiết hàng ngày của Hy Lạp trong vài năm qua. Dù đã có thông tin mới, AI Agent vẫn chưa thể xác định điều kiện thời tiết lý tưởng cho lướt sóng, nên nó tạo ra một nhiệm vụ nhỏ tiếp theo. Trong nhiệm vụ này, AI Agent sẽ liên lạc với một AI Agent khác chuyên về lướt sóng. Giả sử nhờ vậy, nó học được rằng điều kiện tốt nhất để lướt sóng là khi có thủy triều cao, trời nắng và ít hoặc không mưa. Bây giờ, AI Agent có thể kết hợp thông tin thu thập được từ các công cụ để nhận diện xu hướng. Nó có thể dự đoán tuần nào trong năm tới ở Hy Lạp sẽ có thủy triều cao, thời tiết nắng và khả năng mưa thấp. Những kết quả này sau đó được trình bày cho người dùng. Việc chia sẻ thông tin giữa các công cụ chính là điều giúp AI Agent linh hoạt và đa dụng hơn so với các mô hình AI truyền thống.

3. Học hỏi và phản hồi

AI Agent sử dụng các cơ chế phản hồi từ các AI Agent khác hoặc sự tham gia của con người (HITL - Human-in-the-Loop) để cải thiện độ chính xác của câu trả lời. Hãy quay lại ví dụ về lướt sóng để làm rõ điều này. Sau khi AI Agent đưa ra câu trả lời cho người dùng, nó sẽ lưu trữ thông tin đã học được cùng với phản hồi của người dùng để cải thiện hiệu suất và điều chỉnh theo sở thích của người dùng cho các mục tiêu sau này.

Nếu có các AI Agent khác được sử dụng để đạt được mục tiêu, phản hồi từ chúng cũng có thể được tận dụng. Phản hồi từ nhiều AI Agent đặc biệt hữu ích trong việc giảm thời gian mà người dùng phải dành để đưa ra hướng dẫn. Tuy nhiên, người dùng cũng có thể cung cấp phản hồi trong suốt quá trình hoạt động và suy luận nội bộ của AI Agent để đảm bảo kết quả phù hợp hơn với mục tiêu ban đầu.

Cơ chế phản hồi giúp cải thiện khả năng suy luận và độ chính xác của AI Agent, một quá trình thường được gọi là "tinh chỉnh lặp đi lặp lại". Để tránh lặp lại những sai lầm cũ, AI Agent cũng có thể lưu trữ dữ liệu về cách giải quyết các trở ngại trước đó vào một cơ sở kiến thức.

Các loại AI Agent

AI Agent có thể được phân loại theo nhiều cách khác nhau dựa trên khả năng, vai trò và môi trường hoạt động của chúng. Dưới đây là các loại AI Agent chính:

Phân loại AI Agent theo cách tương tác

Một cách để phân loại AI Agent là dựa vào cách chúng tương tác với người dùng. Một số Agent trò chuyện trực tiếp, trong khi những cái khác hoạt động ngầm và thực hiện nhiệm vụ mà không cần người dùng can thiệp thường xuyên. Dưới đây là phân loại AI Agent theo cách tương tác:

• AI được coi là đối tác để tương tác (còn gọi là surface Agent): Những AI Agent này hỗ trợ chúng ta trong các công việc như dịch vụ khách hàng, chăm sóc sức khỏe, giáo dục và khám phá khoa học bằng cách cung cấp sự hỗ trợ thông minh, cá nhân hóa. Chúng bao gồm các AI Agent trò chuyện, tương tác qua hỏi-đáp, thảo luận, hoặc dựa trên kiến thức thực tế với con người. Thường được kích hoạt bởi yêu cầu của người dùng và trả lời các câu hỏi hoặc giao dịch của họ.
• AI có quy trình ngầm tự động (còn gọi là background Agent): AI Agent này hoạt động hoàn toàn tự động các công việc hàng ngày, phân tích dữ liệu để đưa ra thông tin hữu ích, tối ưu hóa quy trình nhằm tăng hiệu quả và chủ động phát hiện cũng như giải quyết các vấn đề tiềm ẩn, bao gồm cả các Agent quản lý luồng công việc. Những AI Agent này ít hoặc không cần sự can thiệp của con người, thường được kích hoạt bởi các sự kiện và thực hiện nhiệm vụ theo chuỗi công việc.

Phân loại AI Agent theo model

AI Agent có thể được phân loại dựa trên loại mô hình nội bộ mà chúng sử dụng, phản ánh mức độ phức tạp và khả năng xử lý. Tìm hiểu phân loại theo model của AI Agent là gì ngay dưới đây:

Mô hình trạng thái (State Model Agents):

• Mô tả: Đây là các Agent như Agent phản xạ dựa trên mô hình, duy trì một trạng thái nội bộ đại diện cho tình hình hiện tại của môi trường. Chúng cập nhật trạng thái dựa trên thông tin mới.
• Hành vi: Sử dụng cả nhận thức hiện tại và bộ nhớ để ra quyết định, phù hợp với môi trường chỉ quan sát một phần. Ví dụ: Robot hút bụi lưu trữ bản đồ khu vực đã dọn để tránh lặp lại, cảm nhận chướng ngại vật và điều chỉnh đường đi.
• Ứng dụng: Phù hợp với các môi trường không hoàn toàn quan sát được, như hệ thống an ninh nhà thông minh sử dụng mô hình hoạt động bình thường để phát hiện mối đe dọa, hoặc hệ thống kiểm soát chất lượng trong sản xuất để phát hiện sai lệch.

Mô hình động lực (Transition Model Agents):

• Mô tả: Bao gồm các Agent dựa trên mục tiêu và Agent dựa trên tiện ích, có mô hình bao gồm cả trạng thái hiện tại và cách môi trường thay đổi (mô hình chuyển đổi). Chúng có khả năng lập kế hoạch và tối ưu hóa.
• Hành vi: Sử dụng mô hình để dự đoán tương lai, lập kế hoạch chuỗi hành động để đạt mục tiêu hoặc tối đa hóa tiện ích. Ví dụ: Hệ thống dẫn đường tìm đường ngắn nhất dựa trên bản đồ và vị trí hiện tại, hoặc Agent giao dịch chứng khoán dự đoán thị trường để tối đa hóa lợi nhuận.
• Giới hạn: Yêu cầu tài nguyên tính toán cao hơn, đặc biệt khi môi trường phức tạp hoặc không chắc chắn.

Agent có khả năng học hỏi (Learning Model Agents):

• Mô tả: Một số Agent, dù thuộc loại nào, có thể học và cập nhật mô hình của chúng dựa trên kinh nghiệm theo thời gian. Đây là một khả năng bổ sung, không phải loại riêng.
• Hành vi: Cải thiện hiệu suất qua tương tác, sử dụng phản hồi từ người dùng hoặc môi trường để tinh chỉnh mô hình. Ví dụ: Agent học từ phản hồi để cải thiện dự đoán thời tiết cho kỳ nghỉ.
• Tác động: Tăng khả năng thích nghi, đặc biệt trong môi trường động, nhưng có thể tốn kém về tài nguyên tính toán.

Các tình huống ứng dụng AI Agent

Chúng ta có thể nghe rất nhiều về những ứng dụng AI Agent trong thực tế. Nhưng tóm lược lại thì nó cũng chỉ có 4 loại AI Agent phục vụ cho tất cả các lĩnh vực trong đời sống (Theo Google Cloud). Hãy cùng tìm hiểu 4 tình huống AI Agent là gì ngay dưới đây:

1. AI Agent phục vụ khách hàng/ Customer Agents

• Support: Hỗ trợ sự cố sản phẩm, trả lời FAQ.
• B2C/eCommerce: Hỗ trợ sản phẩm, giỏ hàng, đơn hàng.
• B2B: đặt hàng, quản lý đơn hàng.
• Travel: Khám phá, đặt chỗ du lịch.

2. AI Agent phục vụ nhân viên/ Employee Agents

• HR: Hỗ trợ đào tạo nhân viên, tư vấn phúc lợi.
• Sales: Tự động bám đuổi cơ hội kinh doanh.
• Kế toán công nợ: Xử lý thanh toán hóa đơn.
• Chuỗi cung ứng: Quản lý hàng tồn kho, thực hiện đơn hàng, theo dõi vận chuyển.

3. AI Agent tri thức/ Knowledge Agents 

• Specialized: Dành cho ngành pháp lý, R&D, tài chính, nghiên cứu thị trường.
• Knowledge Workers: Hỗ trợ nhân sự chuyên môn.
• CS & Sales: Hỗ trợ khách hàng & bán hàng.

4. Voice AI Agents / Agent thoại

• Contact center: Tổng đài chăm sóc khách hàng.
• PoS / Food ordering: Đặt hàng tại điểm bán, cửa hàng
• Automobiles: điều hướng, chẩn đoán và hỗ trợ xe cộ.

Lợi ích và hạn chế của AI Agent

1. Lợi ích 

AI Agent mang lại rất nhiều lợi ích, ví dụ Bank of America đã phát triển trợ lý giọng nói "Erica" hỗ trợ hơn 2 tỷ tương tác khách hàng, Kroger sử dụng AI để giảm thời gian thanh toán 50% nhờ mô hình hóa AI (theo SellersCommerce). Vậy cụ thể lợi ích của AI Agent là gì? 

• Tự động hóa nhiệm vụ: AI Agent là những công cụ AI có khả năng tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp mà trước đây cần đến sự tham gia của con người. Điều này giúp đạt được mục tiêu với chi phí thấp và tốc độ nhanh. Nhờ vậy, con người không cần phải hướng dẫn chi tiết cho AI Assistant trong việc tạo ra và thực hiện các nhiệm vụ của nó.
• Tăng năng suất: Một AI Agent có thể tích hợp kiến thức và phản hồi từ các AI Agent khác chuyên về các lĩnh vực liên quan. Sự hợp tác phía sau của các AI Agent và khả năng lấp đầy khoảng trống thông tin là đặc trưng độc đáo của các AI Agent, giúp chúng trở thành công cụ mạnh mẽ và một bước tiến quan trọng trong trí tuệ nhân tạo.
• Chất lượng phản hồi: AI Agent cung cấp các câu trả lời toàn diện, chính xác và cá nhân hóa hơn so với các mô hình AI truyền thống. Điều này rất quan trọng đối với chúng ta vì những phản hồi chất lượng cao thường mang lại trải nghiệm khách hàng tốt hơn. Như đã đề cập trước đó, điều này được thực hiện nhờ việc trao đổi thông tin với các Agent khác, sử dụng các công cụ bên ngoài và cập nhật luồng bộ nhớ của chúng. Những hành vi này xuất hiện tự nhiên và không được lập trình sẵn.
• Mô phỏng thực tế : Các AI Agent có thể mô phỏng các hành vi xã hội của con người, chẳng hạn như xây dựng mối quan hệ và chia sẻ thông tin.

2. Hạn chế

AI Agent có nhiều lợi ích như vậy, tuy nhiên nó vẫn cho một số hạn chế nhất định doanh nghiệp cần xem xét trước khi ứng dụng. Hãy tìm hiểu những giới hạn của AI Agent là gì ngay dưới đây:

• Nhiệm vụ đòi hỏi sự đồng cảm sâu sắc/trí tuệ cảm xúc hoặc tương tác phức tạp giữa con người và động lực xã hội: Các AI Agent có thể gặp khó khăn trong việc diễn giải những cảm xúc phức tạp của con người. Các nhiệm vụ như trị liệu, công tác xã hội hoặc giải quyết xung đột đòi hỏi mức độ đồng cảm và hiểu biết về mặt cảm xúc mà AI hiện không có.
• Vòng lặp phản hồi vô hạn: Việc để AI Agent tự suy luận mà không cần con người can thiệp mang lại sự tiện lợi, nhưng cũng có rủi ro. Nếu AI Agent không thể lập kế hoạch đầy đủ hoặc không biết tự đánh giá kết quả của mình, nó có thể lặp đi lặp lại việc gọi cùng một công cụ, dẫn đến tình trạng "vòng lặp phản hồi vô hạn". Để tránh tình trạng lặp lại không cần thiết này, đôi khi cần có sự giám sát trực tiếp từ con người trong thời gian thực.
• Độ phức tạp: Việc xây dựng AI Agent từ đầu không chỉ mất nhiều thời gian mà còn tốn kém rất nhiều. Tài nguyên cần thiết để huấn luyện một Agent hiệu suất cao có thể rất lớn. Hơn nữa, tùy thuộc vào mức độ phức tạp của nhiệm vụ, các Agent có thể mất vài ngày để hoàn thành công việc.

So sánh sự khác biệt giữa AI Agent, trợ lý AI và Bot

Các trợ lý AI như SlimAI là những AI Agent được thiết kế dưới dạng ứng dụng hoặc sản phẩm để làm việc trực tiếp với người dùng và thực hiện các nhiệm vụ bằng cách hiểu và phản hồi với ngôn ngữ tự nhiên của con người. Chúng có thể suy luận và hành động thay cho người dùng dưới sự giám sát của họ.

Thường thì các trợ lý AI được tích hợp ngay vào sản phẩm mà người dùng sử dụng. Sự tương tác giữa trợ lý và người dùng xuyên suốt các bước của nhiệm vụ là một đặc điểm quan trọng. Trợ lý sẽ trả lời các yêu cầu hoặc câu hỏi của người dùng và có thể đưa ra các gợi ý hành động, nhưng quyết định cuối cùng vẫn thuộc về người dùng

Dưới đây là so sánh chi tiết sự khác biệt giữa AI Agent với trợ lý AI và Bot: 

Tóm tắt sự khác biệt chính giữa Bot, Trợ lý AI và AI Agent là gì ngay dưới đây:

• Tính tự chủ: AI Agent là loại có tính tự chủ cao nhất. Chúng có thể hoạt động và tự đưa ra quyết định độc lập để đạt được mục tiêu. Trong khi đó, trợ lý AI ít tự chủ hơn và cần sự can thiệp cũng như hướng dẫn từ người dùng. Còn bot thì gần như không tự chủ, vì chúng thường chỉ làm theo các quy tắc đã được lập trình sẵn.
• Mức độ phức tạp: AI Agent được thiết kế để xử lý các nhiệm vụ và quy trình làm việc phức tạp, trong khi trợ lý AI và bot phù hợp hơn với các công việc và tương tác đơn giản.
• Khả năng học hỏi: AI Agent thường sử dụng học máy để thích nghi và nâng cao hiệu suất theo thời gian. Trợ lý AI có thể có một số khả năng học hỏi, còn bot thì thường có khả năng học hỏi rất hạn chế hoặc không có.

Xu hướng của AI Agent 

Tương lai của AI như những phim khoa học viễn tưởng không còn xa khi những ứng dụng của AI Agent đang ngày càng nổi bật. Dưới đây là một số xu hướng của AI Agent

Tính tự chủ ngày càng cao

AI Agent được thiết kế để hoạt động độc lập, đưa ra quyết định để đạt được các mục tiêu do người dùng đặt ra. Tính tự chủ này đặc biệt nổi bật trong các khung multi-agent, thường vượt trội hơn so với các Agent đơn lẻ nhờ tận dụng nhiều kế hoạch hành động khác nhau và thúc đẩy học hỏi. Nghiên cứu cho thấy các hệ thống multi-agent nâng cao việc tổng hợp thông tin bằng cách tích hợp kiến thức và phản hồi từ các Agent chuyên biệt, như những Agent tập trung vào xu hướng thời tiết hoặc nhiệm vụ chuyên ngành.

Bùng nổ áp dụng trong doanh nghiệp 

Việc áp dụng AI Agent trên thị trường đang tăng tốc, với trọng tâm là tối ưu hóa quy trình làm việc và tự động hóa thông minh. AI Agent đang được triển khai trong nhiều bối cảnh doanh nghiệp, bao gồm thiết kế phần mềm, tự động hóa CNTT, tạo mã và trợ lý hội thoại. Thị trường dự kiến tăng trưởng mạnh, với ước tính từ 5,1 tỷ USD năm 2024 lên 47,1 tỷ USD vào năm 2030, với tốc độ tăng trưởng hàng năm (CAGR) là 44,8% (Theo Markets and Markets). Sự tăng trưởng này được thúc đẩy bởi khả năng tự động hóa nhiệm vụ với chi phí thấp, tốc độ nhanh và quy mô lớn, giảm nhu cầu hướng dẫn từ con người.

Cách ứng dụng AI Agent trong doanh nghiệp Việt Nam hiệu quả

Vì một số tính đặc thù của các doanh nghiệp Việt Nam nên chúng ta cần cân nhắc những hướng dẫn dưới đây để áp dụng hiệu quả:

Triển khai AI Agent có sự giám sát của con người

Để hỗ trợ quá trình học hỏi của AI Agent, đặc biệt trong giai đoạn đầu khi chúng mới làm quen với môi trường mới, việc cung cấp phản hồi từ con người sẽ rất quan trọng. Điều này giúp AI Agent so sánh hiệu suất của mình với tiêu chuẩn mong đợi và điều chỉnh cho phù hợp. Loại phản hồi này hỗ trợ Agent thích nghi tốt hơn với sở thích của người dùng.

Ngoài ra, cách triển khai AI Agent tốt nhất là nên yêu cầu sự phê duyệt từ con người trước khi AI Agent thực hiện các hành động quan trọng. Ví dụ, các hành động như gửi email hàng loạt hoặc giao dịch tài chính cần có xác nhận của con người. Giám sát từ con người được khuyến nghị trong các lĩnh vực có rủi ro cao như vậy.

Kiểm soát nhật ký hoạt động

Để giải quyết vấn đề liên quan đến sự phụ thuộc của nhiều AI Agent, các nhà phát triển có thể cung cấp cho người dùng quyền truy cập vào nhật ký hoạt động của Agent. Nhật ký này ghi lại các hành động của Agent, bao gồm việc sử dụng các công cụ bên ngoài và mô tả các Agent khác được sử dụng để đạt mục tiêu. Sự minh bạch này giúp người dùng hiểu rõ hơn về quá trình ra quyết định từng bước, tìm ra lỗi nếu có và xây dựng lòng tin.

Ngắt hoạt động

Nên ngăn AI Agent hoạt động quá lâu để tránh các vấn đề không mong muốn, như vòng lặp phản hồi vô hạn, thay đổi quyền truy cập vào một số công cụ, hoặc lỗi do thiết kế. Một cách để làm điều này là thiết kế tính năng "có thể ngắt".

Việc duy trì quyền kiểm soát bao gồm cho phép người dùng dừng một chuỗi hành động hoặc toàn bộ hoạt động. Tuy nhiên, việc quyết định có nên ngắt hay không cần được cân nhắc kỹ, vì đôi khi dừng hoạt động có thể gây hại nhiều hơn lợi.

Định danh độc nhất cho AI Agent

Để giảm rủi ro các hệ thống AI Agent bị sử dụng vào mục đích xấu, doanh nghiệp có thể sử dụng các định danh độc nhất. Nếu AI Agent cần có định danh này mới có thể truy cập vào các hệ thống bên ngoài thì việc truy vết nguồn gốc của nhà phát triển, người triển khai và người dùng của Agent sẽ trở nên dễ dàng hơn. Điều này đặc biệt hữu ích nếu Agent bị dùng sai mục đích hoặc gây hại không cố ý. Việc định danh này sẽ tạo ra một môi trường an toàn để các AI Agent hoạt động.

Kết luận 

Hy vọng qua bài viết này, bạn đã hiểu rõ AI Agent là gì cũng như vai trò quan trọng của chúng trong việc tự động hóa và nâng cao hiệu quả công việc. Từ định nghĩa, cách hoạt động, các loại AI Agent, đến xu hướng và phương pháp triển khai tối ưu, chúng tôi đã cung cấp một bức tranh toàn diện về công nghệ đầy tiềm năng này. Đặc biệt, nếu bạn đang tìm kiếm một trợ lý AI thông minh để hỗ trợ doanh nghiệp, trợ lý SlimAI chính là lựa chọn hoàn hảo. Với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tự động hóa quy trình, SlimAI không chỉ giúp bạn tiết kiệm thời gian mà còn mang lại trải nghiệm cá nhân hóa vượt trội.

Tham khảo: IBM, Google Cloud,...