Agentic AI là gì? Sự khác biệt giữa GenAI và Agentic AI?

Với những bước tiến vượt bậc, công nghệ Agentic AI đang mang lại một kỷ nguyên mới của sự tự chủ và khả năng tư duy độc lập cho các giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI). Hãy cùng FPT.AI tìm hiểu tại sao Agentic AI đang trở thành xu hướng công nghệ nổi bật và so sánh sự khác biệt giữa GenAI và Agentic AI trong bài viết này.

Agentic AI là gì? Sự khác biệt giữa Agent AI và Generative AI

Là một nhánh mới của trí tuệ nhân tạo, Agentic AI không còn chỉ là công cụ phản hồi mà còn có các khả năng tiên tiến như Học tăng cường (Reinforcement Learning – Phương pháp học máy cho phép AI Agents tự học hỏi và điều chỉnh hành vi thông qua cơ chế thử – sai để đạt mục tiêu mà không cần sự hướng dẫn liên tục), tự nhận thức ngôn ngữ và tư duy quyết định dựa trên bối cảnh.

Nói một cách khác, nó có thể phân tích, đặt mục tiêu, hoạch định chiến lược, tự ra quyết định, thậm chí tự điều chỉnh hành vi của mình để đảm bảo đạt được mục tiêu mà không cần sự can thiệp liên tục từ con người.

Agentic AI là minh chứng cho bước phát triển nhảy vọt của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Vượt trội hơn cả các hệ thống AI truyền thống và Generative AI (GenAI), Agentic AI có khả năng tự chủ, tự đặt mục tiêu và tự hình thành chiến lược. Để hiểu rõ hơn, hãy xem bảng so sánh sau:

Như vậy, so với AI truyền thống và Generative AI, Agentic AI là bước tiến vượt bậc về khả năng tự chủ và linh hoạt. Tuy nhiên, lĩnh vực này vẫn mang nặng tính lý thuyết, với các ứng dụng chỉ giới hạn trong các nghiên cứu học thuật hoặc viễn cảnh phát triển AI tương lai.

>>> XEM NGAY: AI Agent là gì? Sự khác biệt giữa AI Agent và AI Chatbot

Agentic AI hoạt động như thế nào?

Agentic AI hoạt động theo quy trình bốn bước để giải quyết vấn đề một cách hiệu quả và tự chủ. Quy trình này cụ thể như sau:

• Nhận thức (Perceive): Các nhân sự AI thu thập và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như cảm biến, cơ sở dữ liệu và giao diện kỹ thuật số. Quá trình này bao gồm việc trích xuất các đặc trưng có ý nghĩa, nhận diện đối tượng hoặc xác định các thực thể liên quan trong môi trường. Điều này giúp Agentic AI xây dựng hiểu biết rõ ràng về bối cảnh xung quanh và các yếu tố cần thiết để ra quyết định.
• Lý luận (Reason): Mô hình ngôn ngữ lớn đóng vai trò như một bộ máy lý luận, hiểu nhiệm vụ, tạo ra các giải pháp và phối hợp với các mô hình chuyên biệt để thực hiện các chức năng cụ thể như tạo nội dung, xử lý hình ảnh hoặc hệ thống đề xuất. Bước này sử dụng các kỹ thuật như Retrieval-Augmented Generation (RAG) để truy cập các nguồn dữ liệu độc quyền và cung cấp kết quả chính xác, phù hợp. Bằng cách đó, Agentic AI có thể đưa ra quyết định phức tạp và đưa ra các giải pháp tối ưu cho từng tình huống.
• Hành động (Act): Bằng cách tích hợp với các công cụ và phần mềm bên ngoài thông qua giao diện lập trình ứng dụng (API), Agentic AI có thể nhanh chóng thực hiện các nhiệm vụ dựa trên kế hoạch đã đề ra. Các biện pháp kiểm soát có thể được xây dựng để đảm bảo các nhân sự AI thực hiện nhiệm vụ chính xác, ví dụ như giới hạn mức chi trả của một nhân sự dịch vụ khách hàng.
• Học tập (Learn): Agentic AI liên tục cải thiện thông qua một vòng phản hồi, nơi dữ liệu từ các tương tác của nó được đưa trở lại hệ thống để nâng cao các mô hình. Quá trình này được gọi là “Data Flywheel” (vòng xoay dữ liệu), nơi mà dữ liệu liên tục được thu thập và phân tích để giúp Agentic AI học hỏi từ những kinh nghiệm của chính nó. Khả năng này cho phép Agentic AI thích ứng và trở nên hiệu quả hơn theo thời gian, mang lại giá trị lớn cho việc ra quyết định và nâng cao hiệu suất hoạt động.

>>> XEM THÊM: Deep Learning là gì? So sánh DL với AI và Machine Learning

Ứng dụng thực tế của Agentic AI

Agentic AI có tiềm năng ứng dụng rất rộng rãi trong nhiều lĩnh vực và ngành công nghiệp khác nhau. Dưới đây là một số ví dụ về những ứng dụng đáng chú ý của Agentic AI:

• Hoạt động kinh doanh: Agentic AI có thể hỗ trợ doanh nghiệp quản lý các hoạt động vận hành như tự động quản lý chuỗi cung ứng, tối ưu hóa mức tồn kho, dự báo nhu cầu và thậm chí xử lý các kế hoạch hậu cần phức tạp. Bằng cách xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và đưa ra quyết định theo thời gian thực, chúng giúp nâng cao hiệu quả vận hành và giảm chi phí.
• Chăm sóc sức khỏe: Agentic AI có thể đóng vai trò như các trợ lý chăm sóc sức khỏe 24/7, giúp theo dõi tình trạng sức khỏe của bệnh nhân mỗi ngày. Các nhân sự AI có thể giám sát sức khỏe tinh thần và thể chất, điều chỉnh kế hoạch điều trị theo thời gian thực, thậm chí cung cấp hỗ trợ trị liệu cá nhân hóa. Bằng cách phân tích dữ liệu y tế lớn, chúng có thể dự đoán các vấn đề sức khỏe tiềm ẩn trước khi chúng trở nên nghiêm trọng, từ đó mang đến khả năng chăm sóc chủ động.
• Phát triển phần mềm: Agentic AI không chỉ có khả năng tạo ra mã nguồn mà còn quản lý toàn bộ chu trình phát triển phần mềm. Các nhân sự này có thể tự động thiết kế kiến trúc hệ thống, viết và gỡ lỗi mã, thậm chí giám sát các quy trình đảm bảo chất lượng. Nhờ đó, công nghệ này có thể hỗ trợ tăng tốc độ phát triển phần mềm đáng kể, đồng thời thay đổi cách chúng ta xây dựng và duy trì các sản phẩm số.
• An ninh mạng: Trong bối cảnh các mối đe dọa kỹ thuật số ngày càng gia tăng, Agentic AI có thể đóng vai trò như những người bảo vệ mạng lưới không mệt mỏi. Các nhân sự AI này có thể tự động giám sát lưu lượng mạng, phát hiện các bất thường, và phản ứng với các mối đe dọa an ninh mạng theo thời gian thực mà không cần sự giám sát liên tục của con người. Điều này giúp cải thiện đáng kể tư thế bảo mật của tổ chức và giúp các chuyên gia tập trung vào những thách thức an ninh phức tạp hơn.
• Quản lý nhân sự: Các nhân sự AI có thể cải thiện quản lý nhân tài bằng cách tự động hóa và nâng cao các quy trình nhân sự. Từ việc sàng lọc ứng viên ban đầu và sắp xếp lịch phỏng vấn, đến quản lý onboarding và đào tạo liên tục, các nhân sự AI có thể tinh giản hoạt động nhân sự. Chúng cũng có thể cung cấp tư vấn phát triển nghề nghiệp cá nhân hóa cho nhân viên dựa trên kỹ năng, hiệu suất, và nhu cầu của công ty.
• Nghiên cứu khoa học: Trong lĩnh vực khám phá khoa học, Agentic AI có thể thúc đẩy đột phá bằng cách tự động thiết kế và thực hiện các thí nghiệm, phân tích kết quả, và thậm chí hình thành các giả thuyết mới. Từ nghiên cứu dược phẩm đến khoa học vật liệu, các nhân sự AI này có thể đẩy nhanh tốc độ đổi mới trong nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau.
• Tài chính: Trong thế giới tài chính nhanh chóng, Agentic AI có thể cách mạng hóa việc quản lý danh mục đầu tư. Các nhân sự AI có thể phân tích xu hướng thị trường, đưa ra các quyết định giao dịch trong tích tắc, và điều chỉnh chiến lược đầu tư theo dữ liệu kinh tế và sự kiện thời gian thực. Điều này có thể làm cho thị trường trở nên hiệu quả hơn và mang lại lợi nhuận cao hơn cho nhà đầu tư.

>>>> KHÁM PHÁ: 12 ứng dụng AI trong giáo dục giúp gia tăng hiệu quả đào tạo

Tại sao Agentic AI lại là xu hướng công nghệ mới nhất?

Agentic AI đang trở thành xu hướng nổi bật trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo vì khả năng tự chủ, linh hoạt, và tính ứng dụng cao. Dưới đây là một số lý do vì sao Agentic AI đang thu hút sự chú ý của cộng đồng công nghệ:

• Khả năng tự chủ cao: Agentic AI có thể hoạt động mà không cần sự can thiệp liên tục từ con người. Nhờ đó, công nghệ này giúp tiết kiệm thời gian và tăng tính hiệu quả, đặc biệt trong những môi trường phức tạp, những nhiệm vụ cần theo dõi liên tục hoặc các trường hợp ra quyết định nhanh chóng
• Khả năng giải quyết vấn đề: Kết hợp khả năng học máy với hành vi hướng tới mục tiêu, Agentic AI có thể giải quyết các thách thức phức tạp theo những cách mới và hiệu quả hơn. Nó có khả năng phân tích và thích ứng để đưa ra các giải pháp tốt nhất cho mỗi tình huống cụ thể.
• Tính linh hoạt và thích nghi: Agentic AI có thể điều chỉnh chiến lược của mình dựa trên thông tin mới hoặc môi trường thay đổi, khiến nó trở nên hiệu quả và bền vững hơn trong các tình huống động. Điều này giúp nó xử lý tốt hơn các yêu cầu phức tạp và không thể dự đoán trước.
• Khả năng cá nhân hóa: Agentic AI có khả năng cung cấp trải nghiệm và giải pháp phù hợp với từng cá nhân, dựa trên việc học hỏi từ các tương tác trước đó. Điều này mang lại giá trị lớn trong việc phục vụ khách hàng và tối ưu hóa các quy trình cá nhân hóa.
• Khả năng mở rộng: Sau khi được huấn luyện, Agentic AI có thể triển khai trên nhiều ứng dụng và ngành công nghiệp khác nhau, mang lại tiềm năng thay đổi toàn bộ các lĩnh vực một cách nhanh chóng và hiệu quả.
• Kỹ năng giao tiếp tốt: Agentic AI có thể xử lý ngôn ngữ tự nhiên, xác nhận kỳ vọng, thảo luận các nhiệm vụ, và thể hiện một mức độ lý luận trong việc ra quyết định, giúp việc tương tác và chỉ đạo các hệ thống này trở nên dễ dàng hơn với con người.

>>> KHÁM PHÁ: AGI là gì? Liệu siêu trí tuệ AGI có thể thay thế và kiểm soát con người?

Thách thức khi triển khai Agentic AI

Mặc dù Agentic AI mang lại tiềm năng to lớn, nhưng việc triển khai công nghệ này vào thực tế vận vẫn là thách thức với nhiều doanh nghiệp. Dưới đây là các điểm cần lưu ý:

• Rủi ro an ninh: Khả năng ra quyết định độc lập của Agentic AI có thể tạo ra những lỗ hổng bảo mật do thiếu sự giám sát liên tục. Khi bị xâm nhập, Agentic AI có thể bị thao túng để đưa ra các quyết định không đúng như thiết lập. Bên cạnh đó, các hệ thống Agentic AI cũng có thể bị tấn công dựa trên dữ liệu đầu vào (Adversarial Attacks), dẫn đến những hậu quả không lường trước được. Do đó cần chọn lựa đối tác công nghệ cung cấp giải pháp uy tín, có độ bảo mật cao.
• Hành vi không mong muốn: Sự tự chủ của Agentic AI có thể  phát sinh của những hành vi mà người tạo ra hoặc người sử dụng không lường trước được. Do đó, quá trình ra quyết định hoặc thiết lập mục tiêu của mô hình phải được thiết lập minh bạch, để khi có những trường hợp phát sinh, con người có thể dễ dàng hiểu và khắc phục các hành vi của Agentic AI.
• Chi phí năng lượng và tài nguyên: Dù không phải tất cả các nhân sự AI đều cần nguồn lực khổng lồ, nhưng việc sử dụng các mô hình Agentic AI quy mô lớn cần rất nhiều năng lượng và dữ liệu, đặt ra lo ngại về tính bền vững.
• Các vấn đề đạo đức và xã hội: Có 3 vấn đề đạo đức cần cân nhắc: Tình trạng thất nghiệp khi Agentic AI tự động hóa quá nhiều công việc truyền thống của con người, cách xác định trách nhiệm cho các hậu quả nghiêm trọng khi một nhân sự AI đưa ra quyết định sai và các kết quả không công bằng hoặc phân biệt đối xử do các thiên kiến có trong dữ liệu huấn luyện khi Agentic AI ra quyết định trong các lĩnh vực như thực thi pháp luật hoặc tuyển dụng.
• Thiếu sự kiểm soát của con người: Các biện pháp an toàn như công tắc ngắt khẩn cấp (Kill Switch) được đề xuất để cho phép con người ngừng hoạt động của hệ thống Agentic AI, nhưng việc phát triển những cơ chế này sẽ khá phức tạp. Một số nhà nghiên cứu lo ngại rằng các nhân sự AI tự chủ có thể phát triển các mục tiêu không phù hợp với giá trị của con người, gây ra mối đe dọa cho con người.

>>> XEM THÊM: Digital Banking: Ứng dụng Big Data và AI trong ngân hàng

Tóm lại, Agentic AI mang lại tiềm năng ứng dụng thực tế rộng lớn và đa dạng, giúp cải thiện hiệu suất và tự động hóa trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Tuy nhiên, để phát huy hết tiềm năng của Agentic AI, việc cân bằng giữa tự chủ của AI và sự giám sát của con người là rất quan trọng. FPT.AI hy vọng qua bài viết này, bạn đã có cái nhìn sâu sắc hơn về các cơ hội và thách thức của Agentic AI. Nếu bạn quan tâm đến các giải pháp AI của FPT.AI, vui lòng liên hệ với chúng tôi qua email: [email protected] hoặc hotline: 1900 638 399.

>>> TÌM HIỂU THÊM:

• Dialog Management và vai trò trong việc phát triển chatbot
• ChatGPT là gì? Cách tạo tài khoản Chat GPT free
• NLP là gì? Ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong tiếng Việt