Trong kỷ nguyên số hóa, khi trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng trở nên phổ biến, khái niệm về các tác nhân AI (AI Agents) đang nổi lên như một bước tiến đột phá. Vượt xa những khả năng phản hồi lệnh đơn giản của các chatbot AI thông thường, tác nhân AI có khả năng quan sát, học hỏi và tự đưa ra quyết định một cách linh hoạt. Mặc dù bạn có thể chưa nhận ra, nhưng những hệ thống tiên tiến này đã và đang âm thầm hoạt động phía 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 hơn về AI Agents, cách chúng vận hành, các loại hình phổ biến, nơi bạn có thể tiếp cận và những giới hạn hiện tại của chúng. Hãy cùng khám phá tiềm năng và tương lai mà tác nhân AI mang lại.
Tác nhân AI là gì và điều gì làm chúng đặc biệt?
Người phụ nữ phỏng vấn với robot AI, minh họa sự tương tác giữa con người và tác nhân AI
Tác nhân AI là các hệ thống phần mềm có khả năng nhận thức 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 phụ thuộc vào các hướng dẫn và lời nhắc cố định, tác nhân AI có thể thích nghi và học hỏi từ kinh nghiệm, giúp chúng xử lý các tác vụ phức tạp và mang tính động.
Điều làm nên sự khác biệt của tác nhân AI chính là khả năng tự chủ và tính linh hoạt. Chẳng hạn, các tác nhân 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, hậu cần, tài chính và dịch vụ khách hàng.
Cách thức hoạt động của Tác nhân AI
Lớp học do AI tạo ra với học sinh đang học, tượng trưng cho khả năng học hỏi và thích nghi của tác nhân AI
Cốt lõi của mọi tác nhân AI là một Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM). 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 tác nhân 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 giống như một tác nhân con người. Cần lưu ý rằng tác nhân AI không có khả năng nhận thức giống con người. Tuy nhiên, chúng có thể điều chỉnh thuật toán học máy và các tham số 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 một vấn đề. Các quy trình này có thể được khái quát thành bốn giai đoạn:
- Nhận thức (Perception): Tác nhân AI thu thập dữ liệu từ môi trường xung quanh bằng cách sử dụng cảm biến, API hoặc các phương pháp 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 có thể. Chẳng hạn, một chatbot quyết định phản hồi tốt nhất dựa trên ý định của người dùng.
- Học hỏi (Learning): Tác nhân AI cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian thông qua các kỹ thuật học máy. Khi một vấn đề được xác định, tác nhân AI trải qua một vòng lặp phản hồi, nơi nó liên tục nhắc nhở bản thân 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, tác nhân 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 trong 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 các tác nhân AI xử lý các tác vụ thường ngày và phức tạp một cách hiệu quả.
Các loại Tác nhân AI và ứng dụng
Màn hình chính của OpenAI Operator, một ví dụ về tác nhân AI tiên tiến
Tác nhân AI có nhiều dạng khác nhau, mỗi dạng được điều chỉnh cho các chức năng cụ thể. Tùy thuộc vào loại vấn đề bạn cần giải quyết, việc chọn đúng loại tác nhân AI sẽ mang lại kết quả tốt hơn, cũng như tiết kiệm thời gian và tài nguyên tính toán. Tác nhân AI có thể được phân loại thành năm dạng khác nhau:
- Tác nhân phản xạ đơn giản (Simple Reflex Agents): Chỉ hoạt động dựa trên các quy tắc được xác định trước và các kích thích tức thì. Ví dụ: bộ điều nhiệt 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 được sử dụng để làm sạch hiệu quả là một cách mà loại tác nhân này được sử dụng.
- Tác nhân dựa trên mục tiêu (Goal-Based Agents): Một loại tác nhân 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 có thể khác nhau dựa trên tình huống. Các tác nhân dựa trên mục tiêu thường được sử dụng trong các phương tiện tự lái để điều hướng đường xá, tránh chướng ngại vật và tuân thủ các quy tắc giao thông.
- Tác nhân 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 sự đánh đổi để có kết quả tốt nhất. Không giống như các tác nhân dựa trên mục tiêu, các tác nhân dựa trên tiện ích cũng xem xét các sự đánh đổi có thể 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 tác nhân dựa trên tiện ích.
- Hệ thống đa tác nhân (Multi-Agent Systems – MAS): Bao gồm nhiều tác nhân AI hoạt động 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 cộng 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 mẫu 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 phương tiện và người đi bộ.
Các loại tác nhân AI này cho phép chúng ta giải quyết các vấn đề phức tạp hơn, đòi hỏi các giải pháp tinh vi hơn mà các chatbot chạy bằng AI thông thường không thể giải quyết được.
Nơi bạn có thể tìm thấy Tác nhân AI
Nhờ sự phát triển nhanh chóng của cơ sở hạ tầng và khung công nghệ AI, việc tiếp cận tác nhân AI ngày nay trở nên 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 tác nhân 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.
Tìm kiếm một tác nhân AI mà bạn 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 các giải pháp low-code, có nghĩa là chúng cung cấp các mô hình được xây dựng sẵn mà các nhà phát triển có thể tùy 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 tác nhân AI tự động, tiên tiến 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 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 không cần viết code (no-code) với 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 tác nhân AI đơn giản mà không cần 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 Tác nhân AI
Người đàn ông dùng điện thoại cạnh màn hình lớn có robot và biển cấm, biểu tượng cho những hạn chế của tác nhân AI
Mặc dù nhiều sản phẩm tác nhân AI hiện có sẵn dưới dạng đăng ký, chúng vẫn còn nhiều hạn chế, điều này sẽ ảnh hưởng đến cách chúng hoạt động trong các tình huống khác nhau. Để có cái nhìn rõ hơn về những gì tác nhân AI có thể làm được ngày nay, bạn cần hiểu những hạn chế hiện tại của chúng.
- Hiểu ngữ cảnh hạn chế: Tác nhân 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 dữ liệu: Tác nhân AI phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu chất lượng cao để đào tạo và hoạt động. 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: Khả năng tự chủ của tác nhân AI đặt ra câu hỏi về trách nhiệm. Ví dụ, ai chịu trách nhiệm về sai lầm của một phương tiện tự lái? Việc sử dụng rộng rãi tác nhân 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 sáng tạo và đồng cảm: Tác nhân AI xuất sắc trong các tác vụ logic nhưng thiếu khả năng sáng tạo thực sự hoặc trí tuệ cảm xúc. 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 một cách nguyên bản.
- Phụ thuộc vào hạ tầng: Tác nhân 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 các dịch vụ AI bị ngoại tuyến theo thời gian, 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 tác nhân AI.
Khi sử dụng tác nhân AI, bạn cần ghi nhớ những hạn chế này để tạo ra kỳ vọng thực tế, triển khai chúng một cách có trách nhiệm và xây dựng các kế hoạch dự phòng phù hợp.
Tác nhân AI là những công cụ mạnh mẽ mà chúng ta có thể sử dụng để quản lý các tác vụ đòi hỏi khả năng 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 đạt đến sự hoàn hảo, sự phát triển không ngừng của các tác nhân AI sẽ đồng nghĩa với ít hạn chế hơn và nhiều khả năng hơn trong tương lai.
