AI Agent (Tác nhân AI) đang dần thay đổi cách con người làm việc và vận hành các hệ thống trong nhiều lĩnh vực. Từ trợ lý ảo, robot công nghiệp đến hệ thống quản lý giao thông, AI Agent giúp tự động hóa, tối ưu hiệu suất và giảm thiểu sai sót. Bài viết này sẽ giới thiệu 31 tình huống thực tế mà AI Agent đang được ứng dụng, giúp bạn hiểu rõ hơn về tiềm năng của công nghệ này.
AI Agent hỗ trợ công việc
AI Agent đang dần trở thành trợ thủ đắc lực trong môi trường làm việc hiện đại, giúp doanh nghiệp tự động hóa nhiều công việc. Những AI Agent này có khả năng thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, tối ưu quy trình và nâng cao hiệu suất làm việc.
Viết bài SEO
AI Agent có thể tự động tạo nội dung chuẩn SEO, tối ưu từ khóa và đề xuất chủ đề phù hợp với xu hướng tìm kiếm, giúp doanh nghiệp nâng cao thứ hạng trên công cụ tìm kiếm.
Đọc thêm: Hướng dẫn sử dụng make.com để tạo kịch bản đăng bài tự động.
Đăng bài trên mạng xã hội
AI Agent tự động nghiên cứu ý tưởng, tạo nội dung và thực hiện đăng tải lên các trang mạng xã hội như Facebook, Instagram và LinkedIn.
Chăm sóc khách hàng tự động
AI Agent giúp doanh nghiệp trả lời tin nhắn khách hàng nhanh chóng dựa trên dữ liệu của doanh nghiệp huấn luyện, xử lý yêu cầu của khách hàng và cung cấp hỗ trợ 24/7 giúp nâng cao trải nghiệm khách hàng.
Quản lý lịch trình
AI Agent có thể sắp xếp lịch họp, đặt lời nhắc và tự động gửi thông báo, giúp nhân viên và quản lý tối ưu thời gian làm việc.
Còn rất nhiều công việc khác mà AI Agent có thể làm trong doanh nghiệp. Những doanh nghiệp tận dụng AI Agent hỗ trợ công việc đã nâng cao hiệu suất làm việc, tiết kiệm thời gian và gia tăng lợi nhuận đáng kể.
Một trong những đơn vị tiên phong tại Việt Nam trong lĩnh vực này là công ty SlimAI, doanh nghiệp này chuyên cung cấp giải pháp AI Agent giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình làm việc.
AI Agent dựa trên sự tiện ích (Utility-Based Agents)
Khác với các AI Agent đơn giản chỉ phản ứng với môi trường xung quanh, AI Agent dựa trên tiện ích đánh giá các hành động dựa trên mức độ hữu ích hoặc lợi ích mà chúng mang lại so với mục tiêu đặt ra.
Do khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu, AI Agent dựa trên tiện ích rất hữu ích trong các lĩnh vực đòi hỏi quyết định chính xác, có ảnh hưởng lớn.
Tham khảo: AI Agent là gì? Tất tần tật về AI Agent.
Giao dịch tài chính
AI Agent dựa trên tiện ích rất phù hợp với thị trường chứng khoán và tiền điện tử. Chúng có thể tự động mua hoặc bán dựa trên các thuật toán được thiết kế để tối đa hóa lợi nhuận hoặc giảm thiểu rủi ro. Các thuật toán này có thể kết hợp cả dữ liệu lịch sử lẫn dữ liệu thị trường theo thời gian thực để đưa ra quyết định chính xác nhất.
Hệ thống định giá linh hoạt (Dynamic Pricing Systems)
Bạn đã bao giờ phải trả giá cao hơn khi đặt Grab vào ngày mưa chưa?
Đó chính là cách AI Agent dựa trên tiện ích đang hoạt động! Chúng có thể điều chỉnh giá vé máy bay, phòng khách sạn hoặc dịch vụ gọi xe theo thời gian thực, dựa trên nhu cầu, mức độ cạnh tranh hoặc thời điểm đặt dịch vụ.
Bộ điều khiển lưới điện thông minh (Smart Grid Controllers)
Những AI Agent thông minh này chính là yếu tố làm nên sự "thông minh" của lưới điện hiện đại. Chúng chịu trách nhiệm kiểm soát việc phân phối và lưu trữ điện năng.
Bằng cách dự báo nhu cầu và theo dõi giá điện, AI Agent dựa trên tiện ích giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên, nâng cao hiệu suất và giảm chi phí vận hành.
Gợi ý nội dung cá nhân hóa (Personalized Content Recommendations)
Bạn có bao giờ tự hỏi tại sao vừa xem xong một bộ phim thì Netflix lập tức đề xuất ba bộ phim tương tự?
Các nền tảng phát trực tuyến như Netflix hay Spotify sử dụng AI Agent dựa trên tiện ích để đề xuất nội dung phù hợp với từng người dùng. Mục tiêu tối ưu ở đây là tăng khả năng bạn sẽ nhấp vào và tiếp tục xem hoặc nghe nội dung được đề xuất.
Đọc thêm Ebook AI-First 101 để biết cách NetFlix sử dụng AI cá nhân hóa nội dung.
AI Agent dựa trên mục tiêu (Goal-Based Agents)
Đúng như tên gọi, AI Agent dựa trên mục tiêu được thiết kế để đạt được một mục tiêu cụ thể bằng trí tuệ nhân tạo.
Thay vì chỉ phản ứng với kích thích từ môi trường, các AI Agent này có khả năng dự đoán hậu quả của hành động trong tương lai, từ đó đưa ra quyết định chiến lược để đạt được mục tiêu.
Robot hút bụi thông minh
Những chiếc máy hút bụi thông minh như Roomba được thiết kế với một mục tiêu duy nhất: làm sạch toàn bộ sàn nhà có thể tiếp cận.
Mọi quyết định mà AI Agent này đưa ra, chẳng hạn như khi nào cần quay đầu hoặc thay đổi hướng di chuyển, đều nhằm phục vụ mục tiêu làm sạch.
Phần mềm quản lý dự án
Các AI Agent trong phần mềm này có thể tự động lên lịch công việc và phân bổ nguồn lực để đảm bảo đội nhóm hoàn thành dự án đúng thời hạn. Chúng sẽ phân tích các phương án có khả năng thành công cao nhất và thực hiện các hành động thay mặt cho nhóm làm việc.
Ví dụ cụ thể của các phần mềm này phải kể đến SlimCRM. Đây là phần mềm quản lý dự án, công việc, doanh nghiệp toàn diện được tích hợp AI Agent.
AI trong trò chơi điện tử
Trong các trò chơi chiến thuật và nhập vai, nhân vật AI hoạt động như những AI Agent dựa trên mục tiêu. Mục tiêu của chúng có thể là bảo vệ một địa điểm hoặc đánh bại đối thủ.
Những AI Agent này sẽ xem xét nhiều chiến lược và tài nguyên sẵn có, chẳng hạn như nên dùng đòn tấn công nào hay kích hoạt kỹ năng đặc biệt nào để tối ưu hóa cơ hội giành chiến thắng.
AI Agent phản xạ dựa trên mô hình (Model-Based Reflex Agents)
Khác với AI Agent phản xạ đơn giản chỉ phản ứng dựa trên những gì chúng cảm nhận ngay tại thời điểm đó, AI Agent phản xạ dựa trên mô hình duy trì một trạng thái nội bộ giúp chúng dự đoán môi trường ngay cả khi không thể quan sát trực tiếp. Đây chính là mô hình bên trong giúp AI Agent hiểu thế giới xung quanh theo cách phù hợp với nhiệm vụ của chúng.
Xe tự hành (Autonomous Vehicles)
Mặc dù xe tự hành kết hợp nhiều loại AI Agent khác nhau, chúng vẫn là một ví dụ điển hình của AI Agent phản xạ dựa trên mô hình.
Hệ thống này liên tục cập nhật dựa trên các dữ liệu môi trường như xe cộ xung quanh, hoạt động tại vạch sang đường, và điều kiện thời tiết.
Hệ thống tưới tiêu thông minh
AI Agent phản xạ dựa trên mô hình là "bộ não" đứng sau các hệ thống tưới tiêu hiện đại.
Mô hình bên trong của AI Agent này giúp nó phân tích và dự đoán nhiều yếu tố môi trường như mức độ ẩm của đất, điều kiện thời tiết và nhu cầu nước của cây trồng.
Bằng cách phân tích dữ liệu này, hệ thống có thể quyết định chính xác thời điểm tưới, lượng nước cần dùng và vùng nào trong ruộng cần được tưới nhiều hơn.
Hệ thống tự động hóa nhà thông minh
Mô hình bên trong của AI Agent phản ánh môi trường trong nhà.Các hệ thống này liên tục cập nhật dữ liệu từ cảm biến và sử dụng thông tin đó để đưa ra quyết định.
Ví dụ, nhiệt kế thông minh sẽ tự động điều chỉnh nhiệt độ khi phát hiện có sự thay đổi. Hệ thống đèn thông minh có thể phát hiện trời tối và tự bật đèn.
AI Agent Có Khả Năng Học Hỏi (Learning Agents)
Không giống như các AI Agent chỉ hoạt động theo các quy tắc lập trình sẵn, loại AI này có thể điều chỉnh hành vi và chiến lược của mình. Nhờ khả năng học tập, chúng thường được sử dụng trong các môi trường liên tục thay đổi.
Phát hiện gian lận
Hệ thống phát hiện gian lận hoạt động bằng cách liên tục thu thập dữ liệu và điều chỉnh thuật toán để nhận diện các hành vi gian lận một cách hiệu quả hơn.
Vì kẻ gian lận luôn thay đổi thủ đoạn, AI Agent này cũng phải liên tục học hỏi và cập nhật để theo kịp.
Nhận diện giọng nói
Các ứng dụng như Google Assistant và Siri sử dụng AI Agent học hỏi để hiểu rõ hơn những cách phát âm khác nhau.
Nhờ loại AI này, các hệ thống có thể nhận diện giọng địa phương, tiếng lóng và cải thiện độ chính xác khi nhận lệnh từ người dùng.
Nhiệt kế thông minh
Ngay cả những chiếc nhiệt kế thông minh như Nest cũng sử dụng AI Agent có khả năng học hỏi.
Chúng ghi nhớ thói quen sử dụng của người dùng, chẳng hạn như khi nào bạn ở nhà hay ra ngoài, nhiệt độ ưa thích của bạn, và tự động điều chỉnh để tạo sự thoải mái tối ưu.
AI Agent Phân Cấp (Hierarchical Agents)
AI Agent phân cấp giúp tối ưu hóa quá trình ra quyết định bằng cách phân chia nhiệm vụ theo các cấp độ khác nhau trong hệ thống.
Robot trong sản xuất
Trong các hệ thống sản xuất hiện đại, AI Agent phân cấp điều phối toàn bộ dây chuyền sản xuất.
- Các AI Agent cấp cao lập kế hoạch tổng thể và phân bổ nhiệm vụ trong hệ thống.
- Các AI Agent cấp thấp kiểm soát trực tiếp các máy móc cụ thể, chẳng hạn như cánh tay robot thực hiện lắp ráp.
Hệ thống kiểm soát không lưu
Các hệ thống kiểm soát không lưu sử dụng AI Agent phân cấp để quản lý lưu lượng máy bay một cách an toàn và hiệu quả.
- AI Agent cấp cao giám sát và điều phối giao thông hàng không ở quy mô khu vực.
- AI Agent cấp thấp chịu trách nhiệm cho các nhiệm vụ cụ thể như cất cánh, hạ cánh và điều phối taxiing (máy bay di chuyển trên đường băng) tại từng sân bay.
Vì việc quản lý không lưu có tính chất phức tạp và liên quan đến nhiều chức năng, việc áp dụng AI Agent phân cấp giúp hệ thống hoạt động chính xác và hiệu quả hơn.
Robot kho hàng tự động
AI Agent phân cấp đóng vai trò quan trọng trong các kho hàng thông minh, nơi máy móc có thể tự động quản lý hàng tồn kho và xử lý gói hàng.
- AI Agent cấp cao tối ưu hóa cách sắp xếp kho và phân phối hàng hóa.
- AI Agent cấp thấp vận hành các robot nâng hàng, xe tự hành, hoặc băng chuyền để di chuyển và sắp xếp hàng hóa.
AI Agent Robot (Robotic Agents)
Khi nhắc đến AI Agent, hình ảnh đầu tiên xuất hiện trong đầu nhiều người chính là robot.
AI Agent robot có một điểm đặc biệt so với các loại AI Agent khác: chúng hoạt động trong môi trường vật lý, không chỉ tồn tại dưới dạng phần mềm.
Những AI Agent này thường được trang bị cảm biến như camera hoặc bộ cảm biến va chạm, giúp chúng tương tác với thế giới thực.
Robot trong dây chuyền sản xuất
Trên các dây chuyền lắp ráp, robot thực hiện các công việc như hàn, sơn và lắp ráp linh kiện với độ chính xác cao.
- Nhờ là AI Agent thông minh, chúng có thể tối ưu hóa thời gian sản xuất mà vẫn đảm bảo chất lượng.
- Chúng giúp tăng năng suất, giảm sai sót và duy trì tiêu chuẩn hoạt động ổn định.
Robot hỗ trợ phẫu thuật
Phẫu thuật đòi hỏi độ chính xác cao, khiến AI Agent robot trở thành công cụ lý tưởng để hỗ trợ bác sĩ.
- Hệ thống phẫu thuật da Vinci là một ví dụ nổi bật, giúp các bác sĩ thực hiện các ca mổ xâm lấn tối thiểu với độ chính xác cao hơn.
- Những AI Agent này không thay thế bác sĩ phẫu thuật, mà đóng vai trò mở rộng khả năng của họ, giúp thao tác mổ chính xác và an toàn hơn.
Robot nông nghiệp
AI Agent robot đóng vai trò quan trọng trong nông nghiệp, từ gieo hạt, thu hoạch đến giám sát điều kiện đồng ruộng.
- Nhờ AI Agent, các công việc như trồng 10.000 hạt giống cà rốt có thể được thực hiện nhanh hơn, chính xác hơn so với con người.
- Chúng giúp tăng năng suất lao động và giảm sự phụ thuộc vào nhân công thủ công.
Robot dịch vụ
Từ robot hút bụi đến robot phục vụ trong nhà hàng, AI Agent robot xuất hiện ngày càng nhiều trong đời sống hàng ngày.
- Chúng có thể mang thức ăn đến tận bàn trong nhà hàng buffet.
- Chúng hỗ trợ khách hàng trong khách sạn hoặc trung tâm thương mại.
- Thậm chí, chúng có thể giao hàng đến tận nhà.
Dù là trong sản xuất, y tế hay dịch vụ, AI Agent robot đang thay đổi cách con người làm việc và tương tác với thế giới.
Trợ lý ảo
Trợ lý ảo là một trong những AI Agent phổ biến nhất đối với công chúng. Chúng sử dụng trí tuệ nhân tạo và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu và thực hiện các tác vụ theo yêu cầu của con người, như đặt lời nhắc, quản lý email hay tìm kiếm thông tin.
Điểm đặc biệt của loại AI Agent này là khả năng học hỏi từ các tương tác với người dùng. Càng sử dụng nhiều, trợ lý ảo càng hiểu thói quen và nhu cầu của người dùng, từ đó trở nên thông minh và hữu ích hơn.
SlimAI
Trợ lý SlimAI là công cụ GenAI tích hợp nhiều tính năng mạnh mẽ, giúp tăng 9 lần hiệu suất công việc và tiết kiệm đến 70% chi phí so với các nền tảng AI khác.
Alexa
Alexa có mặt trên các thiết bị Amazon Echo và nhiều sản phẩm hỗ trợ Alexa khác. Trợ lý ảo này giúp phát nhạc, điều khiển thiết bị nhà thông minh, tạo danh sách mua sắm và cập nhật tin tức hàng ngày. Tuy nhiên, việc phổ biến cái tên "Alexa" cho công nghệ đã khiến nhiều người trùng tên gặp không ít phiền toái.
Google Assistant
Google Assistant xuất hiện trên điện thoại Android và các thiết bị Google Home. Trợ lý ảo này có thế mạnh trong việc tìm kiếm thông tin trên internet, sắp xếp lịch trình, điều khiển thiết bị thông minh trong nhà và hỗ trợ dịch thuật theo thời gian thực.
Hệ thống đa AI Agent (Multi-Agent Systems)
Hệ thống đa AI Agent nổi bật nhờ sự đa dạng và khả năng tương tác linh hoạt giữa các AI Agent.
Trong hệ thống này, mỗi AI Agent hoạt động bán tự động, có nhiệm vụ riêng nhưng vẫn phối hợp với nhau để tạo ra một hệ sinh thái thông minh.
Hệ thống quản lý giao thông
Trong các thành phố lớn, hệ thống AI Agent giúp điều phối giao thông bằng cách quản lý đèn tín hiệu, camera giám sát và trung tâm thông tin.
Mỗi AI Agent xử lý dữ liệu từ khu vực của mình, sau đó phối hợp với các AI Agent khác để điều chỉnh tín hiệu giao thông, giảm ùn tắc và phản ứng kịp thời với sự cố như tai nạn hay công trình đường bộ.
Quản lý chuỗi cung ứng và logistics
Trong chuỗi cung ứng, mỗi AI Agent đại diện cho một mắt xích như nhà cung cấp, nhà sản xuất, nhà phân phối và nhà bán lẻ.
Các AI Agent phối hợp với nhau để tối ưu hóa quy trình từ mua nguyên liệu, sản xuất, vận chuyển đến giao hàng.
Đội robot tự hành
Trong các nhiệm vụ tìm kiếm, cứu hộ hoặc thám hiểm, người ta triển khai một đội robot hoạt động theo mô hình đa AI Agent.
Mỗi robot có thể hoạt động độc lập, nhưng vẫn kết nối với các robot khác để mở rộng phạm vi tìm kiếm, chia sẻ dữ liệu cảm biến hoặc phối hợp di chuyển vật thể.
AI Agent phản xạ đơn giản (Simple Reflex Agents)
AI Agent phản xạ đơn giản là loại AI Agent có trí thông minh hạn chế, hoạt động theo nguyên tắc "nếu - thì" (condition-action).
Cửa tự động
Dù không có khả năng suy nghĩ, cửa tự động vẫn là một ví dụ tiêu biểu. Khi cảm biến phát hiện có người đến gần, cánh cửa sẽ mở ra mà không cần xử lý dữ liệu phức tạp.
Cảm biến khói
Được lắp trên trần nhà, cảm biến khói chỉ có một nhiệm vụ: phát hiện khói và kích hoạt chuông báo động. Đây là một AI Agent phản xạ đơn giản nhưng có vai trò quan trọng trong an toàn cháy nổ.
Bộ lọc thư rác cơ bản
Các bộ lọc thư rác đời đầu hoạt động theo cách đơn giản: kiểm tra từ khóa hoặc đánh giá danh tiếng người gửi. Nếu email chứa từ khóa nghi vấn hoặc đến từ địa chỉ bị đánh dấu là spam, nó sẽ bị chặn. Không cần phân tích ngữ nghĩa, không cần học hỏi, chỉ cần áp dụng quy tắc có sẵn.
Tự xây dựng AI Agent của riêng bạn
Có rất nhiều loại AI Agent, từ đơn giản đến phức tạp. Một số yêu cầu thuật toán nâng cao, trong khi số khác có thể được xây dựng mà không cần nhiều kiến thức lập trình.
Nếu bạn muốn tạo một AI agent có khả năng thực hiện các công việc thực tế như gửi email, đặt lịch họp hay viết bài SEO thì SlimAI chính là lựa chọn cho bạn.
SlimAI là công ty AI Automation Agency chuyên cung cấp AI Agent được tùy chỉnh theo nhu cầu của từng doanh nghiệp, giúp tự động hóa quy trình làm việc hiệu quả.
Đăng ký triển khai AI Agent cho doanh nghiệp bạn ngay tại đây.
Câu hỏi thường gặp về AI Agent
AI Agent có ý thức không?
Không, AI Agent không có ý thức. Chúng chỉ tuân theo các chương trình phần mềm được thiết lập sẵn để đạt được mục tiêu, mặc dù có thể hoạt động tự động để đưa ra kết quả mong muốn.
Quy trình ra quyết định và hành động của AI Agent diễn ra như thế nào?
Tùy từng loại AI Agent mà phương thức quan sát môi trường và hành động sẽ khác nhau. Một số AI Agent sử dụng dữ liệu mô hình để phân tích, trong khi số khác dựa vào cảm biến để thu thập thông tin. Các AI Agent này có những mục tiêu khác nhau tùy thuộc vào cách chúng được lập trình.
AI Agent dựa trên mô hình là gì?
AI Agent dựa trên mô hình (Model-Based Agent) là một dạng của AI Agent phản xạ có mô hình (Model-Based Reflex Agent). Loại AI Agent này kết hợp dữ liệu từ quá khứ và thông tin đầu vào hiện tại để xác định hành động phù hợp nhất.
