AI agent là gì? Sự khác biệt giữa AI agent và AI Chatbot

AI Agent đang định hình xu hướng công nghệ, với những cột mốc nổi bật như sự kiện Google I/O 2023 ra mắt Astra hay sự xuất hiện của GPT-4o. Các tập đoàn lớn đổ hàng tỷ USD vào công nghệ này nhằm tự động hóa quy trình và tối ưu hiệu suất. Trong bài viết này, FPT.AI sẽ cùng bạn khám phá cách AI Agent đang giúp doanh nghiệp cải thiện quy trình, nâng cao trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa hoạt động vận hành.

AI Agent là gì? Cách thành phần chính của một AI Agent

AI Agent (Nhân sự AI) là một hệ thống phần mềm hoặc phần cứng được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ một cách tự động và độc lập, nhằm đạt được những mục tiêu nhất định.

Một AI Agent có khả năng xử lý thông tin, đưa ra quyết định và thực hiện các hành động để tương tác với các điều kiện và hệ thống liên quan. Nhân sự AI có thể áp dụng cho nhiều lĩnh vực, từ trợ lý ảo cho khách hàng đến hệ thống điều khiển tự động phức tạp, thậm chí là robot trong các môi trường thực tế.

Các thành phần chính của một AI Agent gồm có:

• Cảm biến (Sensors): Nhân sự AI cần có khả năng nhận biết và thu thập thông tin từ môi trường xung quanh. Điều này có thể thông qua các cảm biến vật lý (nếu là robot) hoặc qua các giao diện phần mềm thu thập dữ liệu từ các nguồn trực tuyến.
• Bộ xử lý (Processors): Đây là phần não của tác nhân, nơi dữ liệu được phân tích và xử lý để đưa ra quyết định. AI Agent sử dụng các thuật toán (như thuật toán tìm kiếm, thuật toán tối ưu hoá hay mạng nơron và học sâu) kết hợp với mô hình học máy và trí tuệ nhân tạo để phân tích thông tin và tính toán các hành động cần thực hiện.
• Bộ nhớ (Memory): Bộ nhớ giúp Nhân sự AI lưu trữ thông tin để sử dụng sau này, ví dụ như lịch sử các quyết định đã thực hiện hoặc các quy tắc đã học. Bộ nhớ có thể lưu trữ những dữ liệu mà AI Agent cần để hoàn thành nhiệm vụ một cách tối ưu hoặc giúp nó học hỏi và cải thiện hiệu suất theo thời gian.
• Bộ điều khiển (Actuators): Nhân sự AI thực hiện các hành động dựa trên quyết định mà nó đã đưa ra. Đối với robot, bộ điều khiển có thể là các bộ phận giúp nó di chuyển hoặc thao tác với vật thể. Đối với tác nhân phần mềm, điều này có thể là việc gửi thông tin hoặc thực hiện lệnh trên hệ thống.

Một ví dụ thực tế về AI Agent là Alexa của Amazon. Alexa là một trợ lý ảo được tích hợp trong các thiết bị như loa thông minh Echo, giúp người dùng thực hiện nhiều tác vụ hàng ngày thông qua giọng nói. Alexa có thể trả lời các câu hỏi, đặt báo thức, phát nhạc và thậm chí điều khiển các thiết bị trong nhà thông minh như đèn hoặc nhiệt độ.

Ngoài ra, Alexa có thể hỗ trợ người dùng mua sắm trực tuyến, đặt hàng từ Amazon, và tạo danh sách việc cần làm. Alexa còn học hỏi từ tương tác của người dùng để cá nhân hóa trải nghiệm, như gợi ý các sản phẩm, bài hát yêu thích, hoặc nhắc nhở dựa trên thói quen hàng ngày.

>>> XEM THÊM: Chatbot Và Voicebot: Lực Lượng Lao động Thời Kĩ Thuật Số – FPT AI

Đặc điểm của một AI agent

Tính tự chủ (Autonomy)

Nhân sự AI có thể hoạt động mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người, tự đưa ra quyết định và thực hiện các hành động độc lập. Điều này cho phép AI Agent xử lý các nhiệm vụ phức tạp trong thời gian thực mà không cần lập trình chi tiết từng bước.

Ví dụ, trong một hệ thống xe tự lái của Tesla, AI Agent có thể tự điều chỉnh tốc độ, đổi làn, và dừng lại dựa trên dữ liệu từ cảm biến về điều kiện đường xá, chướng ngại vật và các phương tiện khác. Trong trường hợp khẩn cấp, AI có thể tự động phanh hoặc điều chỉnh lộ trình mà không cần sự can thiệp của người lái. Điều này minh họa tính tự chủ cao của hệ thống, giúp xe hoạt động an toàn mà không có người điều khiển.

Khả năng học tập liên tục (Continuous Learning)

AI Agent có khả năng không ngừng học hỏi và cải thiện thông qua việc nhận phản hồi từ môi trường hoặc từ những nguồn phê bình. Khả năng này giúp AI không chỉ hoàn thành nhiệm vụ tốt hơn mà còn thích ứng với những thay đổi trong môi trường.

Minh hoạ của đặc điểm này là một chatbot hỗ trợ khách hàng ban đầu có thể chỉ trả lời những câu hỏi đơn giản, nhưng thông qua dữ liệu từ các tương tác với khách hàng, nó dần hiểu được các câu hỏi phức tạp hơn và cải thiện phản hồi. Chẳng hạn, chatbot Messenger đã học từ hàng triệu cuộc hội thoại để không chỉ hiểu được ngữ cảnh mà còn tự động đưa ra các giải pháp phù hợp hơn cho khách hàng.

Phản ứng và chủ động (Reactive and Proactive)

AI Agent không chỉ phản ứng với những thay đổi trong môi trường mà còn có khả năng dự đoán và thực hiện các hành động trước khi có sự kiện xảy ra. Ví dụ chi tiết về đặc điểm này của AI Agent có thể được thấy rõ qua Nest Thermostat, một thiết bị điều chỉnh nhiệt thông minh được phát triển bởi Google.

Nest Thermostat không chỉ phản ứng lại với các thay đổi nhiệt độ tức thời trong ngôi nhà mà còn có khả năng học hỏi từ thói quen và môi trường xung quanh để đưa ra các điều chỉnh dự đoán. Cụ thể, sau một thời gian sử dụng, Nest Thermostat học từ các lần điều chỉnh của người dùng, ghi nhận khi nào nhiệt độ trong nhà tăng do ánh nắng mặt trời vào buổi trưa, hay khi nào cần tăng nhiệt vào buổi sáng lạnh.

Bên cạnh đó, Nest còn có khả năng phản ứng nhanh chóng khi phát hiện những thay đổi đột ngột trong môi trường. Nếu nhiệt độ đột ngột giảm hoặc tăng quá nhanh, hệ thống sẽ điều chỉnh tức thời để duy trì mức độ thoải mái và tiết kiệm năng lượng​.

>>> XEM THÊM: Công nghệ nhận diện khuôn mặt là gì? Các ứng dụng thực tế

Các AI agent hoạt động như thế nào?

AI Agent hoạt động dựa trên một quy trình gồm nhiều giai đoạn nhằm đơn giản hóa và tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp. Trước hết, Nhân sự AI nhận một mục tiêu cụ thể từ người dùng. Dựa trên mục tiêu này, AI Agent sẽ lập kế hoạch và phân chia mục tiêu thành các tác vụ nhỏ hơn có thể thực hiện được.

Trong quá trình thực hiện, tác tử sẽ thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác nhau như dữ liệu giao dịch hay lịch sử tương tác của khách hàng. Để đảm bảo hiệu quả, AI Agent có thể truy cập Internet, cơ sở dữ liệu hoặc sử dụng các công cụ bổ sung để tìm kiếm thông tin cần thiết. Sau khi đã thu thập đủ dữ liệu, nó sẽ tiến hành phân tích và đưa ra quyết định dựa trên các mô hình học máy để xử lý nhiệm vụ.

Trong suốt quá trình này, tác tử AI liên tục đánh giá và điều chỉnh hành động của mình dựa trên phản hồi từ môi trường, cải thiện dần qua từng tương tác. Khả năng học hỏi và thích ứng liên tục cho phép AI Agent tự cải tiến để đưa ra những phản hồi tốt hơn trong tương lai. Cuối cùng, tác tử có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách độc lập, chẳng hạn như hỗ trợ khách hàng, xử lý yêu cầu hoặc đưa ra các gợi ý sản phẩm.

>>> TÌM HIỂU: eKYC là gì? Phân biệt KYC và eKYC trong banking

Sự khác biệt giữa AI agent và AI Chatbot

Dưới đây là bảng so sánh giữa AI Agent và AI chatbot:

>>>Tìm hiểu: Cách tạo chatbot đa kênh dễ dàng, thuận tiện bằng FPT AI Chat

Các loại AI Agent phổ biến

Có nhiều loại AI Agent khác nhau, mỗi loại phù hợp với các nhiệm vụ và ứng dụng cụ thể. Dưới đây là một số loại AI Agent phổ biến:

• Nhân sự AI phản xạ đơn giản (Simple Reflex Agents): Hoạt động dựa trên nguyên tắc “điều kiện-hành động” và phản ứng với môi trường ngay lập tức dựa trên các quy tắc đơn giản.
• Nhân sự AI phản xạ dựa trên mô hình (Model-Based Reflex Agents): Xây dựng mô hình nội bộ về thế giới xung quanh, có thể dự đoán và ra quyết định dựa trên dữ liệu không rõ ràng hoặc bị thiếu.
• Nhân sự AI dựa trên mục tiêu (Goal-Based Agents): Đưa ra các quyết định dựa trên việc đạt được mục tiêu cụ thể, xem xét các hậu quả của hành động để đảm bảo tối ưu hóa kết quả.
• Nhân sự AI dựa trên lợi ích (Utility-Based Agents): Sử dụng các hàm lợi ích để so sánh các kịch bản khác nhau và chọn phương án tối ưu nhất dựa trên giá trị có lợi.
• Nhân sự AI có khả năng học (Learning Agents): Học hỏi từ các tương tác và kinh nghiệm trước đó, sử dụng phản hồi từ môi trường hoặc người dùng để cải thiện hiệu suất theo thời gian.
• Nhân sự AI phân cấp (Hierarchical Agents): Là tập hợp các Nhân sự AI được tổ chức theo cấp bậc, trong đó các Nhân sự AI cấp cao phân chia nhiệm vụ cho các Nhân sự AI cấp thấp hơn để hoàn thành mục tiêu chung.

>>> ĐỌC THÊM: Callbot là gì? Ưu điểm khi ứng dụng callbot trong công việc

Lợi ích của việc sử dụng AI Agent

Trong bối cảnh hiện nay, việc cung cấp dịch vụ khách hàng chất lượng cao là yếu tố quyết định đối với 83% người tiêu dùng khi họ xem xét mua hàng. Tuy nhiên, 77% doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc mang lại trải nghiệm đồng nhất cho khách hàng qua các kênh khác nhau. AI Agent xuất hiện như một giải pháp quan trọng giải quyết được tình trạng này, với 4 lợi ích sau:

• Cải thiện năng suất: AI Agent giúp tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, giải phóng nhân sự khỏi các công việc thủ công, nhờ đó doanh nghiệp có thể tập trung vào các hoạt động chiến lược và sáng tạo hơn, giúp tăng năng suất chung của tổ chức.
• Giảm chi phí: Bằng cách tối ưu hóa quy trình và giảm thiểu sai sót của con người, AI Agent giúp doanh nghiệp cắt giảm chi phí hoạt động. Những tác vụ phức tạp được AI Agent xử lý một cách hiệu quả, đồng thời thích ứng với các thay đổi môi trường mà không cần sự can thiệp liên tục của con người.
• Ra quyết định sáng suốt: AI Agent sử dụng các công nghệ học máy (Machine Learning – ML) để thu thập và phân tích dữ liệu thời gian thực, giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định tốt hơn, nhanh chóng và chính xác hơn. Điều này rất hữu ích trong việc lập chiến lược, như phân tích nhu cầu sản phẩm hoặc xu hướng thị trường.
• Cải thiện trải nghiệm của khách hàng: AI Agent giúp cá nhân hóa trải nghiệm cho từng khách hàng, cung cấp phản hồi nhanh chóng và liên tục 24/7. Điều này giúp doanh nghiệp nâng cao sự tương tác, cải thiện lòng trung thành của khách hàng và tạo ra các giải pháp dịch vụ hấp dẫn hơn.

Với những lợi ích này, AI Agent trở thành một công cụ mạnh mẽ giúp doanh nghiệp không chỉ nâng cao hiệu quả hoạt động mà còn cải thiện đáng kể trải nghiệm khách hàng trong môi trường cạnh tranh khốc liệt hiện nay.

>>> CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM: Hướng Dẫn Chuyển Văn Bản Thành Giọng Nói Bằng FPT.AI Voicemaker – FPT AI

Những thách thức và cân nhắc khi sử dụng AI Agent

Hiện nay, mặc dù AI Agent đang mở ra nhiều tiềm năng đột phá trong các lĩnh vực như tự động hóa, lập trình, và hỗ trợ khách hàng, nhưng công nghệ này vẫn đang trong giai đoạn phát triển sơ khai và đối mặt với nhiều thách thức lớn.

Theo Kanjun Qiu, CEO kiêm nhà sáng lập Startup nghiên cứu AI Imbue, sự phát triển của AI Agent hiện nay có thể được so sánh với cuộc đua phát triển xe tự lái cách đây 10 năm. Mặc dù AI Agent có thể thực hiện được nhiều nhiệm vụ, nhưng chúng vẫn chưa đủ tin cậy và chưa thể hoạt động hoàn toàn tự động​.

Một trong những vấn đề lớn nhất mà AI Agent gặp phải là giới hạn về tư duy logic. Theo Qiu, mặc dù các công cụ lập trình AI có thể tạo ra mã code, nhưng chúng thường viết sai hoặc không thể tự kiểm thử mã của chính mình. Điều này đòi hỏi con người phải liên tục can thiệp để hoàn thiện quy trình.

Tiến sĩ Fan cũng nhận định rằng hiện tại, chúng ta vẫn chưa đạt được một AI Agent có thể tự động hóa hoàn toàn các công việc lặp đi lặp lại hàng ngày, vì hệ thống vẫn có khả năng “loạn ngôn” và không luôn tuân theo yêu cầu chính xác của người dùng.

Một hạn chế lớn khác là không gian ngữ cảnh (Context Window) – khả năng đọc, hiểu và xử lý lượng lớn dữ liệu của các mô hình AI. Tiến sĩ Fan giải thích rằng, các mô hình như ChatGPT có thể lập trình, nhưng gặp khó khăn khi xử lý những đoạn mã dài và phức tạp, trong khi con người có thể dễ dàng theo dõi hàng trăm dòng code mà không gặp khó khăn. Các công ty như Google đã phải cải tiến khả năng xử lý ngữ cảnh trong mô hình AI của mình, như với mô hình Gemini, để cải thiện hiệu suất và sự chính xác​.

>>> ĐỌC NGAY: ChatGPT là gì? Cách tạo tài khoản Chat GPT free

Đối với các AI Agent “có hình thù” như robot hoặc nhân vật ảo trong game, việc huấn luyện chúng thực hiện các nhiệm vụ giống con người cũng là một thách thức. Hiện tại, dữ liệu huấn luyện cho các hệ thống này còn rất hạn chế và các nghiên cứu mới chỉ bắt đầu khám phá cách ứng dụng AI tạo sinh vào tự động hóa​.

Nhìn chung, AI Agent vẫn đang ở giai đoạn đầu của sự phát triển, với nhiều giới hạn kỹ thuật và đạo đức. Các hệ thống hiện tại vẫn phụ thuộc vào sự giám sát và can thiệp của con người và quá trình học hỏi của AI không phải lúc nào cũng diễn ra đúng hướng. Việc quản lý dữ liệu một cách minh bạch và an toàn cũng rất quan trọng để tránh các hệ quả về quyền riêng tư và bảo mật.

FPT.AI là nền tảng trí tuệ nhân tạo toàn diện được phát triển bởi công ty FPT Smart Cloud, ứng dụng các công nghệ tiên tiến như Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), Nhận dạng và Tổng hợp Giọng nói, Quản lý Hội thoại (Dialog Management) và Cơ sở Tri thức. Nền tảng này cho phép các tổ chức xây dựng các Nhân sự AI (AI Agent) có khả năng giao tiếp tự nhiên với con người, đồng thời thực hiện các tác vụ phức tạp một cách tự động.

Các ứng dụng chính của các Nhân sự AI (AI Agent) của FPT.AI là AI Chatbot và tổng đài tự động (Automated Call Center). Với khả năng xử lý hàng nghìn cuộc trò chuyện và yêu cầu mỗi ngày, Chatbot và trợ lý ảo tổng đài của FPT.AI không chỉ giúp tăng hiệu quả kinh doanh mà còn mang đến trải nghiệm khách hàng liền mạch và thông minh.

Tóm lại, AI Agent không chỉ là một xu hướng công nghệ, mà còn là giải pháp tự động hóa mạnh mẽ cho doanh nghiệp hiện đại. Với khả năng tự chủ, AI Agent có thể hoạt động độc lập, ra quyết định dựa trên dữ liệu và môi trường thực tế, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình.

Nếu bạn đang tìm kiếm một giải pháp AI toàn diện, FPT.AI chính là đối tác đáng tin cậy, giúp bạn khai thác tối đa tiềm năng của AI. Truy cập website FPT.AI hoặc liên hệ với chúng tôi qua hotline 1900 638 399 để được tư vấn chi tiết và khám phá các giải pháp phù hợp nhất cho doanh nghiệp của bạn!

>>> XEM THÊM: Công nghệ OCR là gì? Cách OCR giúp MB Bank và Grab số hoá thành công