AI Agent là gì? Đặc điểm, cấu trúc và cách thức hoạt động

Hãy tưởng tượng Robot Roomba chỉ báo cho chủ nhà biết rằng sàn nhà của họ đang bẩn, nhưng thực tế không hề giúp vệ sinh sàn nhà. Như vậy sản phẩm này có thực sự hữu ích không? Đây là một câu hỏi gây khá nhiều tranh luận.

Các nhà khoa học đã kết nối với một ứng dụng bên ngoài như kết nối các cảm biến của Roomba với thân robot giúp việc lau sàn trở nên có thể. 

Được biết Robot Roomba là một dòng robot hút bụi thông minh được phát triển bởi iRobot, một công ty công nghệ hàng đầu của Mỹ. Roomba trở thành sự lựa chọn của nhà tiêu dùng trên thị trường nhờ vào được trang bị cảm biến tiên tiến giúp nhận diện không gian, tránh va chạm và có khả năng làm việc một cách tự động.

Thông qua việc sử dụng các hệ thống hoặc chương trình để thực hiện các nhiệm vụ thay cho con người bằng cách thiết lập quy trình làm việc và sử dụng các công cụ có sẵn. Đây gọi là AI Agent (tác nhân trí tuệ nhân tạo).

Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về AI Agent, cách mà AI Agent hoạt động và các loại AI Agent phổ biến hiện nay. Đọc ngay!

AI Agent là gì?

AI Agent (tạm dịch: tác nhân AI) là hệ thống hoặc chương trình máy tính sử dụng trí tuệ nhân tạo để thực hiện những công việc của con người theo một cách tự động.

Những AI Agent này có khả năng quan sát, học hỏi và hành động thông qua sự phản hồi. Sử dụng các thuật toán tiên tiến và đầu vào cảm biến để thực hiện nhiệm vụ.

Đây cũng được đánh giá sẽ là bước đột phá lớn tiếp theo trong AI. Nhưng cho đến thời điểm hiện tại, vẫn chưa có định nghĩa chính xác và mọi người vẫn chưa thể thống nhất về những gì cấu thành nên một tác nhân AI.

Hiểu một cách đơn giản, AI Agent hay tác nhân AI là phần mềm hoạt động bằng trí tuệ nhân tạo thực hiện một loạt công việc của con người. Ở đó, người dùng có thể yêu cầu, phản hồi và những gì còn lại AI Agent sẽ giải quyết.

Tháng trước, Google đã công bố tác nhân AI đầu tiên của mình có tên là Project Mariner, có thể được sử dụng để tìm chuyến bay và khách sạn, mua sắm đồ gia dụng hay tìm các công thức nấu ăn...  Google coi đây như một trợ lý thực thụ.

Hay với Asana, tác nhân AI được xem như một đồng đội trong dự án “AI Teammates”, đảm nhận các nhiệm vụ được giao như bất kỳ đồng nghiệp nào.

Việc thiếu một định nghĩa thống nhất tạo nên nhiều sự nhận định khác nhau về tác nhân AI. Nhưng bất kể ở trong định nghĩa nào, những tác nhân này đều có chức năng hoàn thành các nhiệm vụ một cách tự động và ít cần sự tương tác từ con người.

*** Để thuận tiện hơn cho việc theo dõi bài viết, bắt đầu từ đây, chúng tôi sẽ thống nhất dùng nguyên bản tiếng Anh: AI Agent để quý độc giả thuận tiện khi tìm hiểu thông tin.

Đặc điểm chính của AI Agent

Theo Lilian Weng, người đứng đầu hệ thống an toàn tại OpenAI và là cựu giám đốc nghiên cứu ứng dụng AI chỉ ra rằng, một AI Agent có 3 đặc điểm chính:

• Lập kế hoạch: Một AI Agent có khả năng tạo ra một bản kế hoạch chi tiết từng bước với các mục tiêu quan trọng riêng biệt từ một lời nhắc trong khi học hỏi từ các tác nhân bên ngoài, hay những sai lầm trước đó để cải thiện kết quả trong tương lai. 
• Bộ nhớ: AI Agent kết hợp khả năng sử dụng bộ nhớ ngắn hạn để xử lý lời nhắc dựa trên những trao đổi, phản hồi với thời gian lưu giữ và ghi nhớ dữ liệu dài hạn hơn. 
• Sử dụng công cụ: Tác nhân có thể truy vấn API để yêu cầu thông tin bổ sung hoặc thực hiện hành động dựa trên yêu cầu của người dùng. 

Để có thể đáp ứng 3 đặc điểm trên, AI Agent được thiết kế để tự động hóa các tác vụ, đảm bảo có các yếu tố sau:

• Tính tự chủ: Một tác nhân ảo AI có khả năng thực hiện các nhiệm vụ một cách độc lập, linh hoạt mà không cần sự can thiệp hoặc nhập liệu liên tục của con người.
• Nhận thức: Nhiên vụ của AI Agent là cảm nhận và diễn giải môi trường hoạt động thông qua nhiều cảm biến khác nhau, ví dụ như camera hoặc micro.
• Khả năng phản ứng, lý luận và ra quyết định: AI Agent có thể đánh giá môi trường và đưa ra những phân tích dựa trên các dữ liệu. Từ đó đưa ra quyết định hiệu quả tốt hơn. 

Và để đi vào tìm hiểu cách mà AI Agent hoạt động, hãy chắc rằng bạn đã biết về cấu trúc của AI Agent.

Hiểu về cấu trúc của AI Agent

Về bản chất, một AI Agent bao gồm bốn thành phần: môi trường, cảm biến, bộ truyền động và cơ chế ra quyết định.

• Môi trường đề cập đến khu vực hoặc miền mà AI Agent hoạt động. Có thể là không gian vật lý như nhà máy, phòng thí nghiệm hoặc không gian kỹ thuật số như trang web.
• Cảm biến là công cụ mà AI Agent sử dụng để nhận thức môi trường của nó. Có thể là máy ảnh, micro hoặc bất kỳ đầu vào cảm biến nào khác mà AI Agent có thể sử dụng để hiểu những gì đang xảy ra xung quanh.
• Bộ truyền động là công cụ mà AI Agent sử dụng để tương tác với môi trường. Có thể là cánh tay robot, màn hình máy tính hoặc bất kỳ thiết bị nào khác mà AI Agent có thể dụng để thay đổi môi trường.
• Cơ chế ra quyết định là bộ não của AI Agent, xử lý thông tin thu thập được từ các cảm biến và quyết định hành động nào cần thực hiện bằng bộ truyền động. AI Agent sử dụng nhiều cơ chế ra quyết định khác nhau, có thể là hệ thóng dựa trên quy tắc, hệ thống chuyên gia và mạng nơ-ron nhân tạo. Từ đó đưa ra những lựa chọn sáng suốt và thực hiện nhiệm vụ hiệu quả. 
   

📌 Dịch vụ của chúng tôi: Virtual Tour - Tham quan thực tế ảo

AI Agent hoạt động như thế nào?

Cốt lõi của các AI Agent là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vì vậy mà các tác nhân AI nhiều lúc còn được gọi là tác nhân LLM. 

Các LLM truyền thống tạo ra các phản hồi dựa trên dữ liệu được sử dụng đề đào tạo, tuy nhiên mô hình này thường bị giới hạn bởi các hạn chế về kiến thức và lý luận.

Khác với LLM truyền thống, công nghệ AI Agent sử dụng một cơ chế đặc biệt để truy cập thông tin mới nhất, tự động hóa công việc và chia nhỏ các nhiệm vụ phức tạp để đạt được mục tiêu.

Điểm đáng chú ý là các AI Agent này có khả năng học hỏi theo thời gian để đáp ứng tốt hơn nhu cầu của người dùng. Chúng có thể ghi nhớ các tương tác trước đó và lập kế hoạch cho những hành động tiếp theo, tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa và cung cấp các câu trả lời toàn diện hơn.

Điều này được thực hiện hoàn toàn tự động, không cần con người can thiệp, mở ra nhiều ứng dụng thực tế hơn cho AI. Quá trình mà các AI Agent thực hiện để đạt được mục tiêu của người dùng thường trải qua ba giai đoạn chính.

Khởi tạo và lập kế hoạch mục tiêu

Mặc dù các AI Agent có khả năng tự ra quyết định, nhưng vẫn cần con người xác định mục tiêu và môi trường hoạt động. Có ba yếu tố chính ảnh hưởng đến hành vi của AI Agent:

• Nhóm nhà phát triển thiết kế và huấn luyện hệ thống AI.
• Nhóm triển khai, chịu trách nhiệm cung cấp cho người dùng quyền truy cập vào AI Agent.
• Người dùng, người đưa ra mục tiêu cụ thể và cung cấp các công cụ cần thiết cho AI Agent.

Dựa trên mục tiêu từ người dùng và các công cụ sẵn có, AI Agent sẽ chia nhỏ nhiệm vụ phức tạp thành các phần việc cụ thể. Điều này giúp tối ưu hóa hiệu suất và đạt được mục tiêu hiệu quả hơn.

Với những nhiệm vụ đơn giản, bước lập kế hoạch có thể không cần thiết. Thay vào đó, AI Agent có thể liên tục tự xem xét và cải thiện phản hồi mà không cần lập kế hoạch trước.

Lý luận và sử dụng công cụ sẵn có

AI Agent đưa ra hành động dựa trên thông tin đã thu thập được. Khi không có đủ kiến thức để xử lý các nhiệm vụ phức tạp, các tác nhân này sử dụng công cụ có sẵn như dữ liệu bên ngoài, tìm kiếm trên web, API hoặc thậm chí là các AI Agent khác.

Sau khi lấy được thông tin cần thiết, AI Agent sẽ cập nhật kho kiến thức của mình. Trong từng bước, tác nhân sẽ đánh giá lại kế hoạch và điều chỉnh nếu cần.

Giả sử người dùng đang lập kế hoạch cho kỳ nghỉ và yêu cầu AI Agent dự đoán tuần nào trong năm tới có thời tiết phù hợp nhất để lướt sóng ở một thành phố hay quốc gia khác. Vì mô hình ngôn ngữ của tác nhân không chuyên về thời tiết, nên tác nhân này sẽ truy cập một cơ sở dữ liệu bên ngoài chứa thông tin thời tiết hàng ngày. Tuy nhiên, nếu tác nhân vẫn chưa xác định được điều kiện lý tưởng để lướt sóng, ngay sau đó một nhiệm vụ phụ sẽ được hình thành để xác định điều kiện tốt nhất để lướt sóng. 

Quá trình chia sẻ thông tin giữa các công cụ giúp AI Agent trở nên linh hoạt và đa năng hơn so với các mô hình AI truyền thống.

Học hỏi và cải thiện

AI Agent sử dụng cơ chế phản hồi từ các nguồn AI Agent khác hoặc chính con người để cải thiện độ chính xác. Trong ví dụ về lướt sóng, sau khi tác nhân đưa ra kết quả và tự động lưu lại thông tin đã học và phản hồi của người dùng để tối ưu hóa hiệu suất trong tương lai.

Nếu các tác nhân khác tham gia vào quá trình, như ở ví dụ trên là tác nhân liên quan đến việc xác định điều kiện lý tưởng để lướt sóng, những phản hồi này có thể được tận dụng. Phản hồi của nhiều tác nhân có thể đặc biệt hữu ích trong việc giảm thiểu thời gian hướng dẫn nhưng vẫn đảm bảo kết quả tốt hơn.

Cơ chế phản hồi này giúp AI Agent cải thiện khả năng lý luận và độ chính xác, được gọi là quá trình tinh chỉnh lặp đi lặp lại. Để tránh lặp lại lỗi cũ, AI Agent còn lưu trữ dữ liệu về các giải pháp đã thực hiện trong quá khứ, tạo nên một kho kiến thức ngày càng hoàn thiện.

Những loại AI Agent

Nhiều tổ chức tạo ra và triển khai các loại tác nhân thông minh khác nhau, dưới đây là 5 loại AI Agent chính:

• Các AI Agent phản xạ đơn giản được lập trình để phản ứng với các kích thích môi trường cụ thể dựa trên các quy tắc được xác định trước. Tác nhân phản xạ đơn giản hoạt động nghiêm ngặt dựa trên các quy tắc được xác định trước và dữ liệu tức thời, không phản hồi các tình huống vượt quá quy tắc hành động điều kiện sự kiện đã cho. Do đó, các tác nhân này phù hợp với các tác vụ đơn giản không yêu cầu đào tạo chuyên sâu. Ví dụ: bạn có thể sử dụng một tác nhân phản xạ đơn giản để đặt lại mật khẩu bằng cách phát hiện các từ khóa cụ thể trong cuộc trò chuyện của người dùng.  
• Các AI Agent phản xạ dựa trên mô hình tương tự như các tác nhân phản xạ đơn giản. Tuy nhiên thay vì chỉ tuân theo một quy tắc cụ thể thì AI Agent loại này đánh giá các kết quả và tình huống có thể xảy ra trước khi quyết định. Sử dụng dữ liệu hỗ trợ, xây dựng một mô hình nội bộ về thế giới mà nó nhận thức và sử dụng dữ liệu đó để hỗ trợ các quyết định của mình.  
• Các AI Agent dựa trên mục tiêu thực hiện một chương trình để đạt được các mục tiêu cụ thể và thực hiện các hành động dựa trên việc đánh giá trạng thái hiện tại của môi trường. Những AI Agent này có khả năng suy luận mạnh mẽ, phù hợp để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hay các ứng dụng robot.
• Các AI Agent dựa trên tiện ích sử dụng một thuật toán lý luận phức tạp để giúp người dùng tối đa hóa kết quả họ mong muốn. Tác nhân so sánh các kịch bản khác nhau và các giá trị tiện ích hoặc lợi ích tương ứng của chúng. Sau đó sẽ chọn một kịch bản cung cấp cho người dùng nhiều lợi ích nhất. Ví dụ, khách hàng có thể sử dụng một tác nhân dựa trên tiện ích để tìm kiếm vé máy bay có thời gian di chuyển ngắn nhất, giá cả tốt nhất.
   

Các AI Agent hay tác nhân AI này học tập liên tục học hỏi từ những kinh nghiệm trước đó để cải thiện kết quả của mình. Sử dụng đầu vào cảm biến và cơ chế phản hồi, tác nhân điều chỉnh yếu tố học tập của mình theo thời gian để đáp ứng các tiêu chuẩn cụ thể.

Lợi ích của việc sử dụng AI Agent

AI Agent mang đến cho doanh nghiệp tiềm năng hợp lý hóa hoạt động, đưa ra quyết định sáng suốt, cải thiện trải nghiệm của khách hàng và những lợi ích khác, đọc ngay nội dung dưới đây.

Tự động hóa nhiệm vụ

Các AI Agent có thể tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, cho phép doanh nghiệp hoàn thành chúng nhanh hơn và chính xác hơn. Cải thiện hiệu quả thực hiện và giải phóng thời gian của nhân viên để tập trung vào các tác vụ quan trọng hơn cho doanh nghiệp.

Ra quyết định tốt hơn

AI Agent có thể phân tích dữ liệu lớn và cung cấp thông tin chi tiết có giá trị để hỗ trợ quá trình ra quyết định. Bằng cách tận dụng các thuật toán tiên tiến và máy học, các AI Agent có thể xác định các mô hình, xu hướng và mối tương quan mà con người có thể bỏ qua. Từ đó đưa ra những quyết định mang tính chính xác hơn.

Cải thiện trải nghiệm của khách hàng

Các AI Agent có thể cung cấp các tương tác được cá nhân hóa và kịp thời với khách hàng, nâng cao trải nghiệm của họ. Họ có thể cung cấp hỗ trợ tức thời, trả lời các câu hỏi và đưa ra các khuyến nghị, điều này giúp tăng sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng.

Tiết kiệm chi phí

Bằng cách tự động hóa các tác vụ, các AI Agent có thể giảm nhu cầu về nguồn nhân lực và lao động thủ công, giúp tiết kiệm chi phí cho doanh nghiệp. Chúng có thể xử lý các tác vụ lặp đi lặp lại, khối lượng lớn mà không bị mệt mỏi hoặc lỗi.

Không thể phủ nhận những lợi ích của AI Agent mang lại, song người dùng vẫn có thể gặp những hạn chế khi sử dụng AI Agent. Đừng bỏ qua phần cuối cùng của bài viết!

Những hạn chế phổ biến khi sử dụng AI Agent

Các AI Agent ngày càng trở nên phổ biến hơn trong thời gian trở lại đây, được nhiều tổ chức triển khai phục vụ cho nhiều mục đích khác nhau. Tuy nhiên tồn tại một số hạn chế không mong muốn có thể xảy ra trong quá trình sử dụng các tác nhân này.

• Sai lệch dữ liệu: Một tác nhân trí tuệ nhân tạo phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu để đưa ra quyết định. Nếu dữ liệu sử dụng bị sai lệch, điều đó có thể dẫn đến kết quả bị sai lệch hoặc không phù hợp trong bối cảnh hiện tại. Ví dụ trường hợp Amazon sử dụng công cụ tuyển dụng AI của có sự phân biệt đối với phụ nữ, dẫn đến quá trình tuyển dụng bị lệch lạc. Hệ thống này đã tiếp nhận thông tin ứng viên nam được ưa chuộng hơn, vì vậy những sơ yếu lý lịch giới tính nữ đã không được đánh giá cao trong quá trình tuyển chọn.
• Thiếu trách nhiệm: Các AI Agent có thể đưa ra quyết định mà không cần sự can thiệp của con người, do đó việc phải chịu trách nhiệm khi gây ra hậu quả nghiệm trọng thật sự khó khăn. Chiếc xe tự động của Uber đã gây tai nạn vào một người đi bộ vào năm 2018 đã đjăt ra câu hỏi liệu ai cần phải chịu trách nhiệm.
• Rủi ro bảo mật: Các phần mềm có thể dễ bị tấn công mạng, làm ảnh hưởng đến quá trình ra quyết định hoặc dẫn đến vi phạm dữ liệu.
   

📌 Có thể bạn quan tâm: AI và Môi Trường: Những thách thức, trách nhiệm xã hội của doanh nghiệp

Tương lai của AI Agent với kỳ vọng tạo nên những khả năng thú vị. Khi các tổ chức nhận thấy tiềm năng nâng cao hiệu quả và năng suất, việc ứng dụng các AI Agent sẽ ngày càng phổ biến hơn. Với các thông tin được VR360 chia sẻ về AI Agent trong bài viết này, hy vọng sẽ giúp ích cho bạn trong quá trình tìm hiểu về tác nhân này. 

Link tham khảo trong bài viết: 

https://www.simform.com/blog/ai-agent/ 
https://github.blog/ai-and-ml/generative-ai/what-are-ai-agents-and-why-do-they-matter/ 
https://www.ibm.com/think/topics/ai-agents 
https://botpress.com/vi/blog/what-is-an-ai-agent 
https://aws.amazon.com/what-is/ai-agents/ 
https://techcrunch.com/2024/12/15/what-exactly-is-an-ai-agent/