Trong kỷ nguyên công nghệ số, khi trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng len lỏi vào mọi khía cạnh của đời sống, khái niệm “AI Agent” hay “Đại lý AI” đã vượt xa những gì mà các chatbot AI thông thường có thể làm. Nếu chatbot thường chỉ dừng lại ở việc phản hồi các câu lệnh trực tiếp, thì các đại lý AI lại sở hữu khả năng quan sát, học hỏi và tự động đưa ra quyết định một cách linh hoạt. Bạn có thể không nhận ra, nhưng những hệ thống tiên tiến này đang hoạt động thầm lặng phía sau nhiều dịch vụ mà bạn sử dụng hàng ngày, định hình cách chúng ta tương tác với thế giới kỹ thuật số. Bài viết này của Thuthuathot.com sẽ đi sâu vào tìm hiểu AI Agent là gì, cách chúng hoạt động, các loại hình phổ biến, nơi bạn có thể tiếp cận, và những hạn chế cần lưu ý khi ứng dụng công nghệ đầy tiềm năng này.
Đại lý AI (AI Agents) là gì và điều gì khiến chúng đặc biệt?
Đại lý AI là các hệ thống phần mềm có khả năng cảm nhận môi trường xung quanh, đưa ra quyết định và thực hiện hành động một cách tự chủ. Khác với các chương trình AI truyền thống vốn dựa vào các tập lệnh và lời nhắc cố định, đại lý AI có thể tự thích nghi và học hỏi từ kinh nghiệm, cho phép chúng xử lý các nhiệm vụ phức tạp và mang tính động.
Phụ nữ phỏng vấn robot AI, minh họa tương lai tự động hóa với đại lý AI
Điểm khác biệt chính của chúng nằm ở tính tự chủ và linh hoạt. Chẳng hạn, các đại lý AI như Operator của OpenAI có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên, thực hiện các tác vụ như đặt lời nhắc, mua sắm trực tuyến, và thậm chí dự đoán nhu cầu của người dùng dựa trên các tương tác trước đó. Khả năng học hỏi, tự cải thiện và vận hành 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.
Đại lý AI (AI Agents) hoạt động như thế nào?
Cốt lõi của mọi đại lý AI là một Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM – Large Language Model). Điều này cho phép chúng hiểu các hướng dẫn và đầu vào của bạn thông qua ngôn ngữ tự nhiên của con người. Điều làm cho đại lý AI khác biệt so với các 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 các đại lý AI không có 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 xuất phát từ một quy trình mà chúng trải qua khi giải quyết vấn đề. Các quy trình này có thể được tóm tắt thành bốn giai đoạn:
-
Giai đoạn 1: Nhận thức (Perception)
Đại lý AI thu thập dữ liệu từ môi trường xung quanh bằng cách sử dụng cảm biến, API hoặc các phương thức đầu vào 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.
-
Giai đoạn 2: 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 được phát hiện.
-
Giai đoạn 3: Học hỏi (Learning)
Đại lý AI cải thiện hiệu suất của mình theo thời gian thông qua các kỹ thuật học máy. Khi một vấn đề được xác định, đại lý AI trải qua một vòng lặp phản hồi, nơi nó liên tục tự nhắc nhở về những lỗi có thể xảy ra cho đến khi giải quyết được vấn đề.
-
Giai đoạn 4: Hành động (Action)
Sau khi đưa ra quyết định, đại lý AI thực hiện các 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 có nghĩa là cập nhật cơ sở dữ liệu hoặc trả lời một truy vấn.
Lớp học do AI tạo ra với học sinh đang học, minh họa khả năng học hỏi của các đại lý AI
Sự kết hợp giữa nhận thức, phân tích, học hỏi và thực thi này cho phép các đại lý AI xử lý các tác vụ từ đơn giản đến phức tạp một cách hiệu quả.
Các loại Đại lý AI (AI Agents) và ứng dụng thực tế
Các đại lý AI có nhiều dạng khác nhau, mỗi loại được điều chỉnh cho các chức năng cụ thể. Tùy thuộc vào loại vấn đề bạn cần giải quyết, việc chọn đúng loại đại lý AI sẽ mang lại kết quả tốt hơn, cũng như tiết kiệm thời gian và tài nguyên tính toán. Đại lý AI có thể được phân loại thành năm dạng khác nhau:
-
Đại lý phản xạ đơn giản (Simple Reflex Agents)
Hoạt động hoàn toàn dựa trên các quy tắc được xác định trước và các kích thích tức thời. Ví dụ, bộ điều nhiệt điều chỉnh nhiệt độ dựa trên nhiệt độ phòng.
-
Đại lý 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 trong tương lai. Tính năng lập bản đồ của robot hút bụi được sử dụng để làm sạch hiệu quả là một cách loại đại lý này được tận dụng.
-
Đại lý dựa trên mục tiêu (Goal-Based Agents)
Một loại đại lý AI 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. Đại lý 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 các quy tắc giao thông.
-
Đại lý dựa trên tiện ích (Utility-Based Agents)
Đánh giá và tối ưu hóa các hành động dựa trên một hàm tiện ích, cân bằng các đánh đổi để đạt được kết quả tốt nhất. Không giống như các đại lý dựa trên mục tiêu, các đại lý 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 các đại lý dựa trên tiện ích.
-
Hệ thống đa tác nhân (Multi-Agent Systems – MAS)
Bao gồm nhiều đại lý AI cùng nhau giải quyết vấn đề hoặc đạt được các mục tiêu chung. Mỗi đại lý trong hệ thống được thiết kế để xử lý các nhiệm vụ cụ thể, nhưng chúng hợp tác để giải quyết các thách thức phức tạp mà một đại lý duy nhất 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 điều chỉnh thời gian đèn giao thông một cách chính xác dựa trên sự thay đổi của luồng xe và người đi bộ.
Giao diện chính của ChatGPT Operator, một ví dụ về đại lý AI tiên tiến
Những loại đại lý AI này cho phép chúng ta giải quyết các vấn đề phức tạp hơn, đòi hỏi các giải pháp tinh vi mà các chatbot được hỗ trợ bởi AI thông thường không thể giải quyết.
Bạn có thể tìm thấy Đại lý AI (AI Agents) ở đâu?
Nhờ sự phát triển nhanh chóng của cơ sở hạ tầng và khung công nghệ AI, việc tiếp cận một đại lý AI ngày nay dễ dàng hơn bao giờ hết. Nếu bạn đang tìm kiếm thứ gì đó dễ tiếp cận, các trợ lý ảo như Amazon Alexa, Google Assistant và Apple Siri là những ví dụ điển hình về đại lý AI được tích hợp vào điện thoại thông minh, loa thông minh và các thiết bị kết nối khác. Các 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 để thân thiện với người dùng.
Bạn muốn một đại lý AI 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 ít mã (low-code), nghĩa là chúng cung cấp các mô hình dựng sẵn mà các nhà phát triển có thể điều chỉnh để đáp ứng các nhu cầu cụ thể. Chẳng hạn, một doanh nghiệp có thể sử dụng các nền tảng này để phát triển một chatbot hỗ trợ khách hàng hoặc một hệ thống đề xuất 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 đại lý AI tiên tiến, tự chủ có thể thực hiện các tác vụ phức tạp với sự can thiệp thủ công tối thiểu. Ví dụ, AutoGPT được xây dựng trên các mô hình dựa trên GPT và có thể liên kết các hành động một cách tự chủ để hoàn thành 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 không mã (no-code) có tích hợp AI như Pega và Zapier là một lựa chọn. Các nền tảng này cho phép người dùng không chuyên về kỹ thuật thiết kế và triển khai các đại lý AI 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 hạn chế khi sử dụng Đại lý AI (AI Agents)
Mặc dù nhiều sản phẩm đại lý AI hiện đã có sẵn dưới dạng đăng ký, chúng vẫn có nhiều hạn chế, điều này sẽ ảnh hưởng đến cách chúng hoạt động trong các kịch bản khác nhau. Để có cái nhìn rõ hơn về những gì đại lý AI có thể làm được ngày nay, bạn sẽ phải hiểu những hạn chế hiện tại của chúng.
-
Hạn chế hiểu ngữ cảnh (Limited Context Understanding): Đại lý AI 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 (Data Dependency): Đại lý AI phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu chất lượng cao để đào tạo và vận hành. Dữ liệu không đủ hoặc bị sai lệch có thể dẫn đến kết quả không chính xác, ảnh hưởng đến chất lượng đầu ra của chúng.
-
Mối quan ngại về đạo đức (Ethical Concerns): Tính tự chủ của đại lý AI đặt ra câu hỏi về trách nhiệm. Ví dụ, ai chịu trách nhiệm khi một chiếc xe tự lái mắc lỗi? Việc sử dụng rộng rãi các đại lý AI có thể dẫn đến mất việc làm trong một số ngành. Liệu nghệ thuật AI có phải là nghệ thuật thực sự? Chúng có thể được tham gia các cuộc thi không?
-
Hạn chế về sự sáng tạo và đồng cảm (Creativity and Empathy Limitations): Đại lý AI xuất sắc trong các tác vụ logic nhưng thiếu sự sáng tạo hoặc trí tuệ cảm xúc thực sự. Mặc dù AI có thể tạo ra các phản hồi có vẻ đồng cảm, sáng tạo hoặc trừu tượng, điều đó không có nghĩa là AI thực sự có thể cảm nhận hoặc suy nghĩ nguyên bản.
-
Phụ thuộc vào hạ tầng (Dependence on Infrastructure): Đại lý AI thường phụ thuộc vào tài nguyên tính toán mạnh mẽ và kết nối internet ổn định. 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 thấy các dịch vụ AI đôi khi bị ngoại tuyến, tăng giá hoặc ngừng hoạt động vĩnh viễn. Đây có thể là một vấn đề lớn nếu quy trình làm việc của bạn phụ thuộc nhiều vào các đại lý AI.
Người đàn ông dùng điện thoại với hình ảnh robot và biển cấm, minh họa những hạn chế của đại lý AI
Khi sử dụng các đại lý AI, bạn cần ghi nhớ những hạn chế này để tạo ra những kỳ vọng thực tế, triển khai chúng một cách có trách nhiệm và xây dựng các kế hoạch dự phòng phù hợp.
Đại lý AI 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 và đang 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 các đại lý AI sẽ dẫn đến ít hạn chế hơn và thậm chí nhiều khả năng hơn trong tương lai. Hãy tiếp tục theo dõi Thuthuathot.com để cập nhật những kiến thức và đánh giá chuyên sâu nhất về các xu hướng công nghệ mới.
