Trong thế giới công nghệ phát triển không ngừng, khái niệm về trí tuệ nhân tạo (AI) đã vượt ra ngoài những khuôn mẫu chatbot thông thường. Giờ đây, chúng ta đang chứng kiến sự trỗi dậy của “tác nhân AI” (AI Agents) – những hệ thống tiên tiến có khả năng quan sát, học hỏi và tự đưa ra quyết định một cách linh hoạt. Mặc dù có thể bạn chưa nhận ra, nhưng những hệ thống thông minh này 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 đi sâu vào định nghĩa, cơ chế hoạt động, các loại hình, ứng dụng thực tế và những giới hạn cần biết của tác nhân AI, giúp độc giả có cái nhìn toàn diện về một trong những xu hướng công nghệ nổi bật nhất hiện nay.
Tác nhân AI (AI Agent) là gì và điều gì làm chúng đặc biệt?
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. Không giống như các chương trình AI truyền thống chỉ dựa vào các hướng dẫn và câu lệnh cố định, tác nhân AI có thể thích nghi và học hỏi từ kinh nghiệm, cho phép chúng xử lý các nhiệm vụ phức tạp và năng động.
Điểm 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 OpenAI’s Operator có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên, thực hiện các tác vụ như đặt lời nhắc hoặc 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 y tế, logistics, tài chính và dịch vụ khách hàng.
Người phụ nữ phỏng vấn với robot AI thể hiện khả năng tương tác của tác nhân AI
Cơ chế hoạt động của tác nhân AI (AI Agent)
Cốt lõi của mỗi tác nhân 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 tác nhân AI khác biệt so với 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 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 đã được cung cấp.
Khả năng tự chủ này đến từ một quy trình mà chúng trải qua khi giải quyết vấn đề. Các quy trình này có thể được trừu tượng hóa 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 sẽ 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 sẽ quyết định phản hồi tốt nhất dựa trên ý định của người dùng được phát hiện.
- 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 sẽ 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.
- 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 ở các hệ thống kỹ thuật số, nó có thể có nghĩa 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 tác nhân AI xử lý hiệu quả cả các nhiệm vụ thông thường và phức tạp.
Lớp học do AI tạo ra với học sinh đang học, minh họa cách tác nhân AI xử lý thông tin
Các loại tác nhân AI và ứng dụng thực tế
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 lựa chọn đúng loại tác nhân AI sẽ mang lại kết quả tốt hơn, đồng thời 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): Hoạt động hoàn toàn dựa trên các quy tắc được định nghĩa trước và các kích thích tức thời. Ví dụ: máy điều nhiệt tự điều chỉnh nhiệt độ dựa trên các chỉ số trong 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 trong 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 khả thi khác nhau dựa trên tình huống. Tác nhân dựa trên mục tiêu thường được sử dụng trong các phương tiện tự hành 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 đạt được kết quả tốt nhất. Không giống như tác nhân dựa trên mục tiêu, 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 làm hay không. Các dịch vụ giao dịch tài chính dựa trên AI thường sử dụng 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 nhiệm vụ cụ thể, nhưng chúng hợp 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 định thời gian đèn giao thông chính xác dựa trên sự thay đổi của luồng xe cộ và người đi bộ.
Các loại tác nhân AI này cho phép chúng ta giải quyết nhiều vấn đề phức tạp hơn, đòi hỏi các giải pháp tinh vi hơn mà các chatbot thông thường không thể giải quyết.
Màn hình chính của OpenAI Operator, một ví dụ về tác nhân AI đa nhiệm
Nơi bạn có thể tiếp cận tác nhân AI
Nhờ sự phát triển nhanh chóng của cơ sở hạ tầng và khung công nghệ AI, việc tiếp cận một tác nhân AI ngày nay dễ dàng hơn bao giờ hết. Nếu bạn đang tìm kiếm một thứ 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.
Bạn đang 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’s Operator và Microsoft Azure AI. Đây là các giải pháp low-code, có 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. 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 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 xâu chuỗi các hành động một cách tự chủ 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 mã (no-code) với tích hợp AI như Pega và Zapier là một lựa chọn. Các nền tảng này trao quyền cho 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.
Hạn chế cần biết khi sử dụng tác nhân AI
Mặc dù nhiều sản phẩm tác nhân AI hiện có sẵn dưới dạng đăng ký, chúng vẫn có nhiều hạn chế, điều này sẽ ảnh hưởng đến hiệu suất của chúng 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:
- Hạn chế hiểu ngữ cảnh: 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. Ví dụ, 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 vận hành. Dữ liệu không đủ hoặc có định kiến có thể dẫn đến kết quả không chính xác, ảnh hưởng đến chất lượng đầu ra của nó.
- Vấn đề đạo đức: Khả năng tự chủ của tác nhân AI đặt ra câu hỏi về trách nhiệm. Ví dụ, ai chịu trách nhiệm về một lỗi do phương tiện tự hành gây ra? Việc sử dụng rộng rãi tác nhân AI có thể dẫn đến mất việc làm trong một số ngành công nghiệp. Liệu nghệ thuật AI có phải là nghệ thuật thực sự? Chúng có thể tham gia các cuộc thi không?
- Hạn chế về sự sáng tạo và đồng cảm: Tác nhân AI xuất sắc trong các tác vụ logic nhưng thiếu sự 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 cơ sở hạ tầng: Tác nhân AI thường dựa vào tài nguyên tính toán mạnh mẽ và kết nối internet ổn định. Cơ sở 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 tác nhân AI.
Người đàn ông sử dụng điện thoại với robot và biển cấm trên màn hình, tượng trưng cho hạn chế của tác nhân AI
Khi sử dụng tác nhân 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.
Tác nhân AI là những công cụ mạnh mẽ mà chúng ta có thể sử dụng để quản lý các tác vụ đòi hỏi nhiều quyền tự chủ 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, nhưng sự phát triển không ngừng của tác nhân AI sẽ đồng nghĩa với việc ít hạn chế hơn và thậm chí nhiều khả năng hơn trong tương lai. Hãy tiếp tục theo dõi thuthuatmeohay.com để cập nhật những thông tin mới nhất về công nghệ AI và cách nó đang định hình thế giới của chúng ta.
