Khác với những thế hệ AI truyền thống chỉ tuân theo các kịch bản cố định, AI Agent (hay tác nhân AI) mang đến bước tiến vượt bậc với khả năng lý luận, học hỏi và ra quyết định độc lập, giảm thiểu sự giám sát liên tục từ con người. Vậy AI Agent là gì? Cơ chế hoạt động của nó ra sao? Và làm thế nào để doanh nghiệp có thể áp dụng hệ thống này vào hoạt động thực tiễn? Hãy cùng Base.vn khám phá sức mạnh và ứng dụng của AI Agent trong nội dung sau đây.
1. AI Agent là gì?
AI Agent, hay còn gọi là Tác nhân AI, là một ứng dụng, hệ thống hoặc chương trình trí tuệ nhân tạo được thiết kế để nhận thức môi trường xung quanh, phân tích tình huống, và tự động thực hiện các hành động nhằm đạt được một mục tiêu cụ thể.
Những tác nhân này thường được lập trình để mô phỏng quá trình ra quyết định của con người, và thậm chí có thể vượt trội hơn ở một số khía cạnh, chẳng hạn như xử lý các phép tính phức tạp với tốc độ cực kỳ nhanh.
Một ví dụ điển hình về AI Agent là Google Assistant – trợ lý ảo thông minh của Google được tích hợp trong các thiết bị như điện thoại Android, loa Google Nest và nhiều thiết bị nhà thông minh IoT khác. Google Assistant có thể nhận diện giọng nói của người dùng (sensor), xử lý thông tin bằng trí tuệ nhân tạo (processor), ghi nhớ lịch sử tương tác để cá nhân hóa trải nghiệm (memory), và thực hiện các lệnh như phát nhạc, gửi tin nhắn, tìm kiếm thông tin, và nhiều hơn thế (actuator).
2. Thành phần cốt lõi của AI Agent
Bên cạnh khái niệm “AI Agent là gì”, việc hiểu rõ các thành phần dưới đây cũng là chìa khóa để khai thác tiềm năng của AI Agent trong nhiều ứng dụng khác nhau.
– Perception (Nhận thức): Đây là khả năng giúp tác nhân AI thu thập và diễn giải dữ liệu từ môi trường xung quanh thông qua các cảm biến như camera, microphone, hoặc các nguồn dữ liệu số. Nhờ khả năng nhận thức, AI Agent có thể hiểu được bối cảnh hiện tại – ví dụ như phân tích hình ảnh, xử lý âm thanh, hoặc cập nhật dữ liệu thời gian thực – từ đó đưa ra quyết định chính xác và phù hợp với tình huống.
– Decision-making (Ra quyết định): Đây là “bộ não” của tác nhân AI – nơi các thuật toán và quy trình phức tạp được sử dụng để phân tích các lựa chọn, đánh giá rủi ro, và gợi ý hành động tối ưu. Ví dụ, một chiếc xe tự lái sử dụng khả năng ra quyết định để điều hướng an toàn trong điều kiện giao thông thay đổi liên tục.
– Action execution (Thực hiện hành động): Sau khi ra quyết định, AI sẽ thực hiện hành động tương ứng, chẳng hạn như gửi thông báo, cập nhật hệ thống hoặc điều khiển thiết bị. Mức độ hiệu quả trong việc thực thi hành động sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng đáp ứng và hiệu suất tổng thể của tác nhân.
– Learning mechanisms (Cơ chế học tập): Đây là yếu tố giúp tác nhân AI trở nên ngày càng thông minh và thích ứng tốt hơn. Thông qua các cơ chế học máy (ML), tác nhân có thể học hỏi từ dữ liệu lịch sử, phản hồi từ môi trường hoặc kết quả hành động trước đó để nâng cao khả năng xử lý các tình huống ngoài dự kiến.
– Actuators (Bộ truyền động): Đây là các công cụ giúp AI Agent tác động thực sự lên môi trường. Tùy vào ứng dụng, chúng có thể là phần mềm (ví dụ: cập nhật cơ sở dữ liệu, gửi email) hoặc phần cứng (như cánh tay robot, thiết bị cơ điện).
Nhờ sự phối hợp chặt chẽ của các thành phần trên, AI Agent có thể hoạt động độc lập và thích ứng linh hoạt trong những môi trường phức tạp, giúp tự động hóa quy trình, tăng năng suất và tối ưu nguồn lực trên nhiều lĩnh vực.
Đọc thêm: Công nghệ AI là gì? Cách triển khai và ứng dụng AI trong doanh nghiệp
3. AI Agent hoạt động như thế nào?
AI Agent thường hoạt động theo một quy trình: quan sát môi trường, lập kế hoạch, sử dụng công cụ, đánh giá hiệu suất, và phối hợp với các tác nhân khác để hoàn thành mục tiêu một cách tự động. Chúng ta hãy cùng phân tích quy trình này trong một tình huống giả định là triển khai AI Agent chăm sóc khách hàng:
3.1 Lập kế hoạch
AI Agent sử dụng các mô hình AI tiên tiến (như mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hoặc “frontier models”) để xây dựng lộ trình thực hiện nhiệm vụ dựa trên dữ liệu từ môi trường xung quanh. Nhờ đó, chúng không chỉ làm theo kịch bản sẵn có, mà còn có thể tự điều chỉnh và tạo ra quy trình làm việc mới phù hợp với từng tình huống.
Ví dụ: AI Agent tiếp nhận yêu cầu từ khách hàng qua chatbot hoặc email và phân tích ngôn ngữ tự nhiên để hiểu ý định (chẳng hạn: “Tôi muốn đổi sản phẩm”). Dựa trên dữ liệu và quy trình nội bộ, AI xác định bước tiếp theo (chẳng hạn: kiểm tra chính sách đổi trả, tình trạng đơn hàng, và thời gian đặt hàng).
3.2 Kết hợp các công cụ phần mềm
Tác nhân AI có thể tích hợp với nhiều công cụ như API, phần mềm phân tích, hệ thống quản lý dữ liệu hoặc tạo mã để thực hiện nhiệm vụ. Đặc biệt, nhờ khả năng giao tiếp bằng ngôn ngữ tự nhiên thông qua LLM, AI Agent có thể tương tác với người dùng một cách linh hoạt.
Ví dụ: AI Agent phản hồi khách hàng với hướng dẫn chi tiết, đồng thời tự động tạo yêu cầu đổi hàng trên hệ thống quản lý đơn hàng.
3.3 Tự đánh giá và cải thiện
Thông qua cơ chế tự đánh giá, AI Agent có thể kiểm tra kết quả công việc, sửa lỗi và tối ưu hiệu suất. Chúng cũng lưu lại dữ liệu từ các tình huống trước đó để học hỏi và đưa ra quyết định tốt hơn trong tương lai, mà không cần được lập trình lại.
Ví dụ: Nếu AI nhận thấy khách hàng không hài lòng hoặc phát sinh lỗi xử lý, nó sẽ ghi nhận phản hồi và điều chỉnh quy trình cho lần sau, chẳng hạn như cải thiện cách diễn đạt, bổ sung các bước xác nhận.
3.4 Phối hợp với con người hoặc các tác nhân AI khác
Một hệ thống đa tác nhân AI có thể được triển khai để giải quyết các vấn đề phức tạp hơn. Trong đó, mỗi tác nhân sẽ chuyên trách các vai trò cụ thể. Bên cạnh đó, chúng cũng có thể tương tác với các thành viên con người, chủ động hỏi ý kiến hoặc xác nhận trước khi hành động.
Ví dụ: Trong trường hợp đặc biệt (chẳng hạn: khách hàng VIP hay sự cố kỹ thuật phức tạp), AI Agent sẽ chuyển tiếp yêu cầu cho nhân viên CSKH phụ trách và đưa ra gợi ý xử lý dựa trên dữ liệu tương tác trước đó.
4. Đặc điểm nổi bật của AI Agent
Dưới đây là 4 đặc điểm chính tạo nên sự khác biệt giữa AI Agent với các thế hệ AI truyền thống:
– Autonomy (Tự chủ): Đây là đặc điểm cơ bản nhất của các tác nhân thông minh. Các hệ thống Ai Agent có thể hoạt động độc lập, đưa ra quyết định và hành động mà không cần sự can thiệp của con người. Sự tự lực này rất quan trọng để các tác nhân hoạt động hiệu quả trong môi trường phức tạp, biến động và không thể đoán trước.
– Reactivity (Phản ứng tức thời): Tác nhân AI luôn trong trạng thái “nhạy bén” với môi trường xung quanh. Chúng có thể nhận diện các thay đổi và đưa ra phản ứng phù hợp ngay trong thời gian thực, ví dụ như điều chỉnh đường đi để tránh va chạm, hoặc cập nhật đề xuất sản phẩm theo sở thích mới của khách hàng.
– Proactive Behavior (Chủ động): Không chỉ phản hồi khi được yêu cầu, các AI Agent còn có khả năng hành động một cách chủ động và hướng đến mục tiêu cụ thể. Chúng có thể dự đoán nhu cầu, phát hiện sớm vấn đề và tự động đề xuất giải pháp – giống như một trợ lý thực thụ luôn đi trước một bước, thay vì là một công cụ thụ động chờ lệnh.
– Learning Capabilities (Khả năng học tập): Một trong những khía cạnh thú vị nhất của AI Agent là khả năng học hỏi không ngừng. Nhờ tích hợp các thuật toán học máy (ML) và học tăng cường (RL), tác nhân AI có thể phân tích kinh nghiệm trong quá khứ, rút ra quy luật và điều chỉnh cách ra quyết định của mình. Theo thời gian, chúng ngày càng trở nên thông minh hơn và giải quyết tốt hơn các bài toán kinh doanh ngày càng tinh vi và phức tạp.
Khi khám phá thế giới của AI Agent, chúng ta sẽ thấy các đặc điểm này được thể hiện trong nhiều loại hệ thống tác nhân AI khác nhau, từ các hệ thống phản xạ đơn giản đến các mô hình phức tạp có khả năng học sâu.
Đọc thêm: Data Annotation là gì? Tìm hiểu quy trình gắn nhãn dữ liệu trong AI
5. Phân loại AI Agent – Ưu điểm, hạn chế của từng loại
Việc lựa chọn hoặc phát triển một tác nhân AI phụ thuộc vào một số yếu tố, bao gồm độ phức tạp về mặt kỹ thuật, chi phí triển khai và các trường hợp sử dụng cụ thể. Dưới đây là các tùy chọn AI Agent phổ biến mà doanh nghiệp có thể tham khảo:
5.1 Simple Reflex Agents (Tác nhân phản xạ đơn giản)
Đây là dạng AI Agent phản hồi tức thời dựa trên các quy tắc cố định kiểu “nếu – thì”, không phân tích ngữ cảnh và không lưu trữ dữ liệu quá khứ. Khi nhận được một tín hiệu đầu vào, tác nhân này sẽ thực hiện hành động tương ứng ngay lập tức.
Mặc dù tốc độ xử lý nhanh và triển khai đơn giản, loại tác nhân này không có khả năng học hỏi hay thích ứng với sự thay đổi của môi trường. Do đó, chúng chủ yếu phù hợp với các tình huống ổn định, ít biến động và có thể dự đoán.
Ví dụ: Một hệ thống chữa cháy tự động được lập trình để kích hoạt vòi phun khi cảm biến phát hiện khói – không cần phân tích nguyên nhân hay mức độ nguy hiểm.
| Ưu điểm | Hạn chế |
| + Dễ thiết lập và triển khai. + Phù hợp với các môi trường đơn giản, có thể dự đoán. | – Không linh hoạt. – Không thể xử lý tình huống mới hoặc phức tạp do thiếu khả năng học hỏi và thích nghi. |
5.2 Model-based Reflex Agents (Tác nhân phản xạ dựa trên mô hình)
Đây là tác nhân AI sử dụng một mô hình nội bộ để theo dõi và cập nhật thông tin về môi trường, từ đó có thể đưa ra quyết định chính xác hơn. Thay vì chỉ phản ứng theo trạng thái hiện tại, Model-based Reflex Agents có khả năng dự đoán các thay đổi trong tương lai, giúp lên kế hoạch và phản ứng phù hợp với các tình huống tiềm ẩn.
Loại tác nhân này phù hợp với các môi trường mà các cảm biến không thể quan sát đầy đủ mọi yếu tố, hoặc khi cần phản ứng linh hoạt hơn với các tình huống thay đổi theo thời gian.
Ví dụ: Một hệ thống kiểm soát chất lượng trong nhà máy có thể sử dụng mô hình hoạt động chuẩn để phát hiện các sai lệch trong quá trình sản xuất, giúp ngăn ngừa các vấn đề trước khi chúng xảy ra.
| Ưu điểm | Hạn chế |
| + Có khả năng lập kế hoạch, dự đoán kết quả và thích ứng tốt với môi trường biến động. | – Cần nhiều tài nguyên tính toán hơn và phức tạp hơn trong khâu triển khai, vận hành. |
5.3 Goal-based Agents (Tác nhân dựa trên mục tiêu)
Tác nhân dựa trên mục tiêu được thiết kế để hoàn thành một mục tiêu cụ thể. Chúng có khả năng lập kế hoạch hành động bằng cách sử dụng các thuật toán tìm kiếm hoặc định tuyến nhằm xác định phương án tối ưu để đạt được mục tiêu đó.
Các tác nhân này đặc biệt phù hợp với các nhiệm vụ có mục tiêu rõ ràng và kết quả có thể dự đoán được, tức là các bước hành động có thể được xác định trước.
Ví dụ: Hệ thống quản lý hàng tồn kho tự động có thể lên lịch đặt hàng lại dựa trên mức tồn kho thực tế, đảm bảo duy trì mức tồn kho tối thiểu để tránh tình trạng thiếu hụt.
| Ưu điểm | Hạn chế |
| + Xử lý hiệu quả các nhiệm vụ có mục tiêu cụ thể. + Thích ứng tốt với môi trường hay thay đổi. | – Tiêu tốn nhiều tài nguyên tính toán nếu mục tiêu phức tạp. – Kém hiệu quả khi xử lý các mục tiêu không rõ ràng hoặc mơ hồ. |
5.4 Utility-Based Agents (Tác nhân dựa trên tiện ích)
Khác với tác nhân AI dựa trên mục tiêu, tác nhân AI dựa trên tiện ích có khả năng phân tích nhiều kết quả khả thi và đề xuất lựa chọn mang lại giá trị tổng thể cao nhất. Bằng cách gán giá trị số cho từng kịch bản, chúng giúp doanh nghiệp cân bằng các yếu tố như chi phí, hiệu suất, và mức độ rủi ro.
Loại tác nhân này hữu ích trong các tình huống cần cân nhắc nhiều yếu tố đối lập, nơi các quyết định không chỉ dựa vào một yếu tố duy nhất mà cần đánh giá toàn diện.
Ví dụ: Trong một hệ thống phân bổ tài nguyên, AI có thể tự động tính toán và điều phối giữa việc vận hành máy móc, tiết kiệm năng lượng và đảm bảo sản lượng theo kế hoạch. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa toàn bộ quy trình sản xuất.
| Ưu điểm | Hạn chế |
| + Tối ưu hóa hiệu quả trong các môi trường đa mục tiêu phức tạp. + Giúp doanh nghiệp khai thác tối đa nguồn lực sẵn có. | – Đòi hỏi khả năng tính toán cao và cần được xây dựng trên các hàm tiện ích chính xác. |
5.5 Learning Agents (Tác nhân học tập)
Tác nhân học tập là loại AI có khả năng tự cải thiện hiệu suất theo thời gian bằng cách học hỏi từ kinh nghiệm quá khứ. Thay vì chỉ làm theo các lệnh cố định, chúng phân tích phản hồi từ môi trường hoặc hành động trước đó để điều chỉnh hành vi và nâng cao hiệu suất.
Loại tác nhân này lý tưởng trong các môi trường mà không thể xác định sẵn hành vi tối ưu – thay vào đó, hiệu quả đến từ quá trình thử nghiệm và học hỏi.
Ví dụ: Learning Agents được các nền tảng như Netflix hay Amazon sử dụng với mục đích cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Các tác nhân này sẽ liên tục học tập từ hành vi và sở thích của người dùng để cá nhân hóa các đề xuất phim, chương trình hoặc sản phẩm.
| Ưu điểm | Hạn chế |
| + Thích ứng tốt với nhiều loại nhiệm vụ và môi trường. + Liên tục cải thiện hiệu quả hoạt động. | – Cần nhiều thời gian và thu thập lượng dữ liệu lớn để phục vụ quá trình học tập. |
6. Lợi ích khi ứng dụng AI Agent trong kinh doanh
Một số lợi ích thiết thực mà tác nhân AI mang lại cho doanh nghiệp bao gồm:
– Cải thiện khả năng ra quyết định: Các tác nhân AI có khả năng sàng lọc các tập dữ liệu lớn, phân tích xu hướng và cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt hơn dựa trên dữ liệu. Vì AI có thể xử lý thông tin nhanh hơn nhiều so với con người, nên doanh nghiệp có thể nhận biết và nắm bắt các cơ hội kinh doanh ngay lập tức.
– Hỗ trợ giảm chi phí vận hành: Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ vốn cần sự giám sát thủ công của con người, AI giúp giảm chi phí lao động và ngăn ngừa các sai sót đắt giá. Hơn nữa, khả năng phát hiện sớm vấn đề và lập kế hoạch sửa chữa trước khi tình huống trở nên nghiêm trọng giúp doanh nghiệp duy trì hoạt động ổn định, hạn chế thời gian “chết”.
– Đem đến cho khách hàng trải nghiệm tuyệt vời hơn: Với các chatbot và trợ lý ảo AI hoạt động 24/7, khách hàng có thể được tư vấn và hỗ trợ giải quyết vấn đề ngay lập tức, mà không cần chờ đợi sự trợ giúp của con người. Hơn nữa, các tác nhân AI có thể phân tích dữ liệu khách hàng trong quá khứ để cá nhân hóa các tương tác, chẳng hạn như đề xuất sản phẩm dựa trên thói quen mua sắm hay lịch sử duyệt web.
7. Ứng dụng của AI Agent trong điều hành doanh nghiệp
AI Agent đang dần trở thành “trợ lý thông minh” trong nhiều lĩnh vực kinh doanh nhờ khả năng xử lý linh hoạt và chủ động tự động hóa nhiều quy trình. Dưới đây là một số ứng dụng tiêu biểu:
7.1 Ứng dụng trong quản lý tài chính
- Tự động hóa các quy trình như lập báo cáo sổ cái, xử lý thanh toán, xuất hóa đơn, tạo biên lai, lưu trữ hồ sơ thuế và đảm bảo tuân thủ quy định.
- Phát hiện và đánh dấu các tranh chấp liên quan đến hóa đơn, đồng thời đưa ra khuyến nghị xử lý dựa trên dữ liệu nội bộ sẵn có.
- Phân tích tình huống để hỗ trợ đưa ra các quyết định tài chính như phân bổ ngân sách, xét duyệt tín dụng và nhận diện cơ hội tăng doanh thu.
7.2 Ứng dụng trong quản lý nhân sự
- Đơn giản hóa quy trình tuyển dụng bằng cách tự động tạo yêu cầu tuyển dụng, viết mô tả công việc, sàng lọc hồ sơ ứng viên và theo dõi tiến trình phỏng vấn.
- Tự động xử lý yêu cầu nghỉ phép: kiểm tra số ngày phép còn lại, đối chiếu với chính sách nội bộ và gửi đề xuất đến quản lý phê duyệt.
- Cá nhân hóa lộ trình đào tạo cho nhân viên bằng cách đề xuất các chương trình học tập phù hợp, tổng hợp từ cả nguồn nội bộ và bên ngoài.
7.3 Ứng dụng trong quản lý công nghệ thông tin
- Chủ động phát hiện và xử lý sớm các mối đe dọa bảo mật, giúp giảm thiểu rủi ro và lỗ hổng trong hệ thống.
- Tối ưu hóa quy trình phát triển phần mềm thông qua tự động đánh giá mã, kiểm thử tự động, và hỗ trợ tích hợp – triển khai liên tục (CI/CD).
7.4 Ứng dụng trong marketing
- Phân tích dữ liệu hành vi người tiêu dùng để dự đoán xu hướng, theo dõi sở thích và cá nhân hóa các tương tác.
- Theo dõi xu hướng thị trường theo thời gian thực và đưa ra khuyến nghị phù hợp cho các cơ hội tăng trưởng tiềm năng.
- Tối ưu hóa hiệu suất quảng cáo bằng cách nhận diện nội dung kém hiệu quả, tự động chạy A/B testing và điều chỉnh chiến dịch.
7.5 Ứng dụng trong quản lý thu mua
- Đề xuất nhà cung cấp phù hợp cho từng gói thầu, xây dựng chiến lược đàm phán dựa trên dữ liệu lịch sử và xu hướng ngành.
- Tự động hóa quy trình “onboarding” nhà cung cấp, xử lý đơn đặt hàng và kiểm soát hóa đơn.
- Dự đoán mức độ chậm trễ trong giao hàng, đưa ra phương án thay thế phù hợp và điều chỉnh kế hoạch sản xuất để hạn chế gián đoạn.
7.6 Ứng dụng trong bán hàng và dịch vụ khách hàng
- Phân loại yêu cầu và phiếu dịch vụ, chuyển đến đúng bộ phận hỗ trợ và gợi ý hướng giải quyết phù hợp.
- Phân tích hành trình khách hàng để xác định các cơ hội bán hàng chéo hoặc bán thêm.
7.7 Ứng dụng trong quản lý chuỗi cung ứng
- Dự đoán nhu cầu nhập hàng theo thời gian thực, phân tích tình trạng tồn kho và logistics để đưa ra khuyến nghị điều phối phù hợp.
- Tối ưu hóa tuyến đường giao hàng nhằm giảm chi phí và rút ngắn thời gian vận chuyển.
- Xử lý tức thời sự cố gián đoạn sản xuất bằng cách đặt hàng linh kiện thay thế, điều phối bảo trì và chuyển hướng sản xuất sang dây chuyền dự phòng.
8. Muốn ứng dụng AI Agent, doanh nghiệp nên bắt đầu từ đâu?
Để quá trình triển khai hệ thống AI Agent diễn ra suôn sẻ và đạt kết quả mong muốn, doanh nghiệp cần lưu ý những điểm quan trọng sau:
– Xác định mục tiêu rõ ràng: Bước đầu tiên là làm rõ mục tiêu doanh nghiệp muốn đạt được khi ứng dụng AI Agent, chẳng hạn như rút ngắn thời gian phản hồi, cải thiện trải nghiệm khách hàng hay tối ưu chi phí cung ứng. Mục tiêu rõ ràng sẽ định hướng cho toàn bộ quá trình triển khai và là cơ sở để đánh giá hiệu quả sau này.
– Lựa chọn đúng loại tác nhân AI: Chọn loại tác nhân AI phù hợp nhất với nhu cầu của doanh nghiệp. Ví dụ, nếu chỉ cần xử lý các truy vấn lặp lại của khách hàng, một tác nhân phản xạ là đủ. Tuy nhiên, với các tác vụ phức tạp hơn, doanh nghiệp nên cân nhắc sử dụng tác nhân hướng đến mục tiêu hoặc tác nhân học tập, có khả năng thích ứng và xử lý các tình huống đa dạng hơn.
– Tích hợp với các hệ thống hiện có: Hiệu quả của AI Agent phụ thuộc vào khả năng tích hợp với các hệ thống như CRM, phần mềm quản lý tài chính hay nền tảng dữ liệu doanh nghiệp. Sự tích hợp mượt mà sẽ đảm bảo dòng thông tin xuyên suốt, cho phép AI truy cập dữ liệu liên quan để có thể cung cấp hỗ trợ chuẩn xác hơn.
– Thiết lập cơ chế giám sát của con người: Dù AI có thể tự động hóa nhiều nhiệm vụ, con người vẫn cần giữ vai trò giám sát và ra quyết định cuối cùng, đặc biệt với các tác vụ nhạy cảm như phê duyệt khoản thanh toán lớn, hay sa thải nhân sự. Việc xác định mức độ tự chủ của tác nhân, phê duyệt các hành động quan trọng và kiểm tra lỗi logic là điều thiết yếu để đảm bảo độ tin cậy và an toàn của hệ thống.
– Tuân thủ nguyên tắc đạo đức: Việc triển khai AI cần tuân theo các giá trị đạo đức cốt lõi: công bằng, minh bạch, bảo mật và trách nhiệm giải trình. Áp dụng quy trình “con người trong vòng lặp” (Human-in-the-loop) để giám sát mọi giai đoạn triển khai và sử dụng tác nhân AI. Dữ liệu huấn luyện cũng cần được kiểm tra kỹ lưỡng nhằm hạn chế thiên vị, cực đoan hoặc phân biệt đối xử.
9. Tạm kết
Từ những thông tin mà chúng ta tìm hiểu về AI Agent là gì, các dạng tác nhân cũng như giá trị mà hệ thống này mang lại, có thể thấy rằng AI Agent không chỉ dừng lại ở khả năng suy luận, xử lý các tác vụ phức tạp, mà còn có thể chủ động đề xuất giải pháp để theo đuổi những mục tiêu cụ thể.
Tuy vậy, điểm giới hạn hiện nay của các mô hình AI dựa trên LLM chính là khả năng ra quyết định trong các tình huống đòi hỏi yếu tố xã hội hay đạo đức. Do đó, để AI Agent phát huy tối đa sức mạnh mà vẫn đảm bảo sự tin cậy, doanh nghiệp cần thiết lập một cơ chế giám sát nghiêm ngặt và hợp lý từ con người, đặc biệt với các tác vụ mang tính nhạy cảm hoặc chiến lược.
