AI Agent là gì? Lợi ích và cách hoạt động của tác nhân AI

AI AI Agent AI CRO AI Overviews ai seo chatbot Công cụ AI công cụ Seo machine learning seo website

Mục lục

TOS Content Editor

07 tháng 3, 2025

Bạn đã bao giờ thắc mắc làm thế nào mà chatbot có thể trả lời tin nhắn ngay lập tức hay xe tự lái có thể tránh chướng ngại vật một cách chính xác? Đó là nhờ vào AI Agent – những “trợ lý ảo” thông minh có khả năng thu thập dữ liệu, phân tích và tự động thực hiện nhiệm vụ theo mục tiêu đã đặt ra. Không chỉ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình, AI Agent còn mang đến những trải nghiệm cá nhân hóa và nâng cao hiệu suất công việc. Vậy AI Agent hoạt động như thế nào và tại sao nó lại quan trọng trong thời đại số? Hãy cùng TOS tìm hiểu chi tiết qua bài viết sau đây!

Xem thêm:

AI Agents là gì?

AI Agent (tác nhân AI) là một chương trình phần mềm có khả năng tương tác với môi trường, thu thập dữ liệu và sử dụng dữ liệu đó để thực hiện các nhiệm vụ nhằm đạt được mục tiêu đã định. Nói cách khác, con người chỉ cần thiết lập mục tiêu và AI Agent sẽ tự động lựa chọn hành động tốt nhất để đạt được mục tiêu đó.

Ví dụ: Một AI Agent trong trung tâm chăm sóc khách hàng có thể tự động đặt câu hỏi, tra cứu thông tin trong tài liệu nội bộ và đưa ra giải pháp cho khách hàng. Dựa trên phản hồi của khách hàng, AI Agent sẽ quyết định tự xử lý vấn đề hoặc chuyển cho nhân viên hỗ trợ để giải quyết.

Phần mềm AI Agent — *AI Agent thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (Nguồn: Internet)*

Xem thêm:

Nguyên tắc cốt lõi của AI Agent

Điểm khác biệt của AI Agent so với phần mềm thông thường là khả năng ra quyết định hợp lý dựa trên dữ liệu thu thập được. AI Agent có thể cảm nhận môi trường thông qua cảm biến vật lý hoặc giao diện phần mềm.

Ví dụ:

Một robot sẽ thu thập dữ liệu từ các cảm biến để di chuyển chính xác.
Một chatbot sử dụng câu hỏi của khách hàng làm đầu vào để đưa ra phản hồi phù hợp.
Xe tự lái sử dụng dữ liệu từ nhiều cảm biến để điều hướng tránh vật cản.

Lợi ích mà AI Agent mang lại là gì?

AI Agent không chỉ giúp tự động hóa quy trình mà còn mang lại nhiều lợi ích thiết thực cho doanh nghiệp. Việc ứng dụng AI Agent trong hoạt động kinh doanh có thể tạo ra sự khác biệt lớn, từ tối ưu hóa vận hành đến nâng cao trải nghiệm khách hàng. Dưới đây là những lợi ích nổi bật của AI Agent:

Tăng năng suất

AI Agent là công cụ AI thông minh tự động có thể thực hiện các nhiệm vụ cụ thể mà không cần sự can thiệp của con người. Các tổ chức sử dụng AI Agent để đạt được mục tiêu kinh doanh hiệu quả hơn. Khi giao các công việc lặp đi lặp lại cho AI Agent, đội ngũ nhân sự có thể tập trung vào những nhiệm vụ quan trọng hoặc sáng tạo hơn, từ đó gia tăng giá trị cho doanh nghiệp.

Giảm chi phí

Doanh nghiệp có thể sử dụng AI Agent để cắt giảm các chi phí không cần thiết do quy trình kém hiệu quả, sai sót của con người hoặc thao tác thủ công. Các AI Agent tự động hoạt động theo mô hình ổn định và có thể thích ứng với môi trường thay đổi, giúp doanh nghiệp thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách chính xác hơn.

Ra quyết định thông minh hơn

Các AI Agent tiên tiến sử dụng công nghệ máy học (ML) để thu thập và xử lý lượng lớn dữ liệu theo thời gian thực. Nhờ đó, các nhà quản lý có thể đưa ra dự đoán chính xác hơn khi lập chiến lược kinh doanh.

Ví dụ, AI Agent có thể phân tích nhu cầu sản phẩm ở từng phân khúc thị trường để hỗ trợ chiến dịch quảng cáo hiệu quả hơn.

Cải thiện trải nghiệm khách hàng

Khách hàng luôn mong muốn có những trải nghiệm cá nhân hóa và tương tác nhanh chóng với doanh nghiệp. Việc tích hợp AI Agent giúp doanh nghiệp đề xuất sản phẩm phù hợp, phản hồi kịp thời và đổi mới dịch vụ để nâng cao mức độ tương tác, tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi (AI Cro) và cải thiện lòng trung thành của khách hàng.

Xem thêm:

Thành phần chính của AI Agent

Các AI Agent có thể hoạt động trong nhiều môi trường khác nhau để thực hiện các nhiệm vụ riêng biệt. Tuy nhiên, tất cả các AI Agent đều có những thành phần chung sau:

Kiến trúc (Architecture)

Kiến trúc là nền tảng mà AI Agent vận hành. Đây có thể là một thiết bị vật lý (phần cứng) như Robot, xe tự lái,… hoặc một chương trình phần mềm hoặc sự kết hợp của cả hai.

Ví dụ: Một AI Agent dưới dạng robot sẽ bao gồm các bộ truyền động, cảm biến, động cơ và cánh tay robot. Trong khi đó, một kiến trúc dành cho AI Agent phần mềm có thể sử dụng lệnh văn bản, API và cơ sở dữ liệu để hỗ trợ hoạt động tự động.

Chức năng tác nhân (Agent Function)

Chức năng tác nhân mô tả cách dữ liệu thu thập được chuyển đổi thành hành động nhằm đạt được mục tiêu của AI Agent. Khi thiết kế chức năng này, các nhà phát triển cần xem xét loại dữ liệu đầu vào, khả năng AI, cơ sở tri thức, cơ chế phản hồi và các công nghệ cần thiết khác.

Chương trình tác nhân (Agent Program)

Chương trình tác nhân là quá trình triển khai chức năng tác nhân. Nó bao gồm việc phát triển, huấn luyện và triển khai AI Agent trên nền tảng phù hợp. Chương trình này đảm bảo AI Agent hoạt động theo logic nghiệp vụ, yêu cầu kỹ thuật và các yếu tố hiệu suất đã xác định.

Các thành phần của AI Agent — *3 thành chính cấu tạo nên AI Agent (Nguồn: Internet)*

Xem thêm:

Cách AI Agent hoạt động

AI Agent hoạt động theo một quy trình cụ thể để hoàn thành nhiệm vụ một cách hiệu quả. Dưới đây là các bước chính trong cách AI Agent vận hành:

Bước 1. Xác Định Mục Tiêu

AI Agent nhận một nhiệm vụ hoặc mục tiêu cụ thể từ người dùng. Dựa vào đó để lập kế hoạch thực hiện các công việc cần thiết nhằm đạt kết quả mong muốn. Sau đó, AI Agent sẽ chia nhỏ mục tiêu thành các tác vụ cụ thể và thực hiện chúng theo trình tự hoặc theo điều kiện nhất định.

Bước 2: Thu Thập Thông Tin

Để thực hiện nhiệm vụ, AI Agent cần thu thập dữ liệu. Ví dụ, nếu phân tích cảm xúc khách hàng, AI Agent phải lấy dữ liệu từ các cuộc hội thoại. Nó có thể lấy thông tin từ nhiều nguồn khác nhau như internet, cơ sở dữ liệu nội bộ, các mô hình AI khác hoặc mô hình máy học.

Bước 3: Thực Hiện Nhiệm Vụ

Khi đã có đủ thông tin, AI Agent sẽ thực hiện từng nhiệm vụ theo trình tự. Sau khi hoàn thành một tác vụ, AI Agent tiến hành kiểm tra xem mục tiêu đã đạt được chưa bằng cách đánh giá phản hồi bên ngoài hoặc kiểm tra lại dữ liệu của chính mình. Nếu cần, AI Agent có thể tạo thêm các nhiệm vụ mới để đạt được mục tiêu cuối cùng.

Cách AI Agent hoạt động — *AI Agent phân bổ các nhiệm vụ để đạt được mục tiêu (Nguồn: Internet)*

Xem thêm: SEO Agency là gì? Top 10+ SEO Agency uy tín tại Việt Nam và tiêu chí chọn

Thách thức khi sử dụng AI Agent

Mặc dù AI Agent mang lại nhiều lợi ích, nhưng việc triển khai và vận hành cũng đi kèm với không ít thách thức. Để tận dụng tối đa sức mạnh của AI, doanh nghiệp cần hiểu rõ những vấn đề có thể gặp phải và có phương án khắc phục phù hợp. Dưới đây là một số thách thức quan trọng khi sử dụng AI Agent:

Bảo mật dữ liệu

AI Agent cần thu thập, lưu trữ và xử lý một lượng lớn dữ liệu để hoạt động hiệu quả. Do đó, doanh nghiệp phải tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu và áp dụng các biện pháp cần thiết để đảm bảo an toàn thông tin.

Xem thêm: AI Security Trends 2025: 5 Xu hướng AI trong An ninh Bảo mật

Vấn đề đạo đức

Các mô hình học sâu (deep learning) đôi khi có thể tạo ra kết quả không chính xác, thiên vị hoặc không công bằng. Để đảm bảo AI Agent đưa ra phản hồi hữu ích và khách quan, doanh nghiệp cần áp dụng cơ chế kiểm soát, chẳng hạn như thông qua đánh giá của con người.

Độ phức tạp về kỹ thuật

Việc triển khai AI Agent yêu cầu kiến thức chuyên sâu về công nghệ máy học (machine learning). Các nhà phát triển cần tích hợp thư viện máy học vào phần mềm và huấn luyện AI với dữ liệu phù hợp với doanh nghiệp.

Tài nguyên tính toán hạn chế

Để đào tạo và vận hành AI Agent với mô hình học sâu, doanh nghiệp cần một hệ thống tính toán mạnh mẽ. Nếu triển khai trên hạ tầng nội bộ, doanh nghiệp sẽ phải đầu tư máy chủ hiệu suất cao, kéo theo chi phí lớn và khó mở rộng khi nhu cầu tăng.

Xem thêm: Cách xây dựng chiến dịch SEO lên TOP hiệu quả, chi tiết nhất

Các loại AI Agent

Doanh nghiệp có thể tạo và triển khai nhiều loại AI Agent khác nhau, mỗi loại phục vụ một mục đích cụ thể. Dưới đây là một số ví dụ phổ biến:

Tác nhân phản xạ đơn giản (Simple Reflex Agent)

Loại tác nhân này hoạt động dựa trên các quy tắc có sẵn và dữ liệu đầu vào tức thời. Nó chỉ phản hồi khi điều kiện nhất định xảy ra mà không xem xét bối cảnh rộng hơn. Các tác nhân này phù hợp với những nhiệm vụ đơn giản, không yêu cầu đào tạo chuyên sâu.

Ví dụ, một chatbot có thể tự động đặt lại mật khẩu khi phát hiện người dùng nhập các từ khóa liên quan.

Xem thêm: Cách tạo chatbot cho Facebook Messenger miễn phí và hiệu quả

Tác nhân phản xạ dựa trên mô hình (Model-Based Reflex Agent)

Giống với tác nhân phản xạ đơn giản, nhưng loại này có khả năng ra quyết định nâng cao hơn. Thay vì chỉ làm theo một quy tắc cố định, tác nhân này đánh giá các khả năng có thể xảy ra trước khi đưa ra quyết định. Nó xây dựng một mô hình nội bộ về môi trường xung quanh để hỗ trợ quá trình xử lý.

Ví dụ: Xe tự lái sử dụng cảm biến để nhận diện vật cản và điều chỉnh lộ trình di chuyển an toàn.

Tác nhân hướng mục tiêu (Goal-Based Agent)

Loại tác nhân này có khả năng lập luận tốt hơn. Bên cạnh việc phân tích dữ liệu từ môi trường, nó còn so sánh các phương án khác nhau để chọn ra cách tiếp cận hiệu quả nhất nhằm đạt được mục tiêu. Các tác nhân này thường được sử dụng trong những lĩnh vực phức tạp như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và robot thông minh.

Tác nhân tối ưu hóa lợi ích (Utility-Based Agent)

Tác nhân này sử dụng thuật toán lập luận nâng cao để giúp người dùng tối đa hóa lợi ích mong muốn. Tác nhân này không chỉ tập trung vào mục tiêu mà còn đánh giá lợi ích của từng phương án để chọn lựa cách tối ưu nhất.

Ví dụ: Hệ thống đặt vé máy bay gợi ý chuyến bay có thời gian ngắn nhất với mức giá hợp lý nhất.

Xem thêm: Keywordtool.io là gì? Cách nghiên cứu từ khóa free từ A-Z

Tác nhân học tập (Learning Agent)

Tác nhân học tập có khả năng cải thiện hiệu suất bằng cách học hỏi từ kinh nghiệm trước đó. Nó thu thập dữ liệu từ môi trường, sử dụng cơ chế phản hồi để tinh chỉnh mô hình của mình theo thời gian. Ngoài ra, nó có thể tự tạo ra các nhiệm vụ mới để tiếp tục huấn luyện và nâng cao hiệu suất.

Ví dụ: YouTube phân tích thói quen xem video của người dùng để đề xuất nội dung phù hợp hơn.

Tác nhân phân cấp (Hierarchical Agent)

Đây là một hệ thống gồm nhiều tác nhân thông minh được tổ chức theo từng cấp độ. Các tác nhân cấp cao sẽ chia nhỏ nhiệm vụ phức tạp thành các phần nhỏ và giao cho các tác nhân cấp thấp xử lý. Mỗi tác nhân hoạt động độc lập và gửi báo cáo tiến độ lên tác nhân giám sát cấp trên. Cuối cùng, tác nhân cấp cao tổng hợp kết quả và điều phối hoạt động của hệ thống để đảm bảo đạt được mục tiêu chung.

Ví dụ: Trợ lý ảo trong doanh nghiệp tự động phân loại email, sắp xếp lịch họp và nhắc nhở công việc theo từng danh mục riêng biệt.

Phân biệt các loại AI Agent — *Các loại AI Agent (Nguồn: Internet)*

Kết luận:

AI Agent mang lại nhiều lợi ích vượt trội, từ tự động hóa quy trình, tăng hiệu suất làm việc đến cải thiện trải nghiệm người dùng. Tuy nhiên, để ứng dụng hiệu quả, doanh nghiệp cần đánh giá kỹ các yếu tố như bảo mật dữ liệu, tính đạo đức của AI và khả năng đáp ứng về hạ tầng. Việc triển khai AI Agent đúng cách không chỉ giúp doanh nghiệp tối ưu hoạt động mà còn tạo lợi thế cạnh tranh bền vững trong kỷ nguyên số. Nếu bạn còn thắc mắc về AI Agent hoặc muốn cập nhật thêm những xu hướng công nghệ mới nhất, hãy tham khảo chuyên mục Tin tức của TOS để có thêm thông tin hữu ích!

Xem thêm:

Nguồn bài dịch: https://aws.amazon.com/what-is/ai-agents/?nc1=h_ls