Bài viết

Intelligent Agents là gì? Sự khác biệt giữa AI Agents và Intelligent Agents

Tháng Mười Một 28, 2024

Chia sẻ với:

Nội dung bài viết

Là một sản phẩm tiên tiến của Trí tuệ Nhân tạo, Intelligent Agent (viết tắt IA, tạm dịch là tác nhân Thông minh) ra đời để đáp ứng nhu cầu cấp thiết về tự động hóa và ra quyết định hiệu quả trong bối cảnh dữ liệu số bùng nổ. Vậy IA là gì và tại sao nó lại là công nghệ cốt lõi giúp các doanh nghiệp bắt kịp và dẫn đầu trong kỷ nguyên số? Hãy cùng FPT.AI khám phá vai trò của các Intelligent Agent và sự khác biệt của nó so với Nhân sự AI (AI Agents) trong bài viết này.

Intelligent Agent là gì?

Intelligent Agent (IA), hay tác nhân thông minh, là một hệ thống phần mềm hoặc hệ thống kết hợp phần cứng có khả năng nhận thức môi trường, đưa ra quyết định và thực hiện hành động nhằm đạt được mục tiêu xác định. Tùy theo kiến trúc, Intelligent Agent có thể hoạt động dựa trên các quy tắc lập trình sẵn, mô hình ra quyết định hoặc khả năng học hỏi từ dữ liệu.

Tự chủ: Intelligent Agent có khả năng hoạt động một cách độc lập mà không cần sự can thiệp liên tục từ con người.
Nhận thức: Tương tự như con người sử dụng các giác quan của mình, các Intelligent Agent sử dụng các cảm biến để thu thập thông tin và xử lý dữ liệu thô từ môi trường xung quanh, chẳng hạn như micro và camera trong xe tự lái.
Xử lý thông tin: Sau khi đã nhận thức được môi trường, Intelligent Agent sẽ sử dụng các thuật toán phức tạp để phân tích dữ liệu, tìm kiếm thông tin liên quan trong cơ sở dữ liệu và xác định phương thức hành động tốt nhất. Quá trình ra quyết định này giống như một người chơi cờ vua xem xét tất cả các nước có thể đi với tốc độ nhanh chóng.
Hành động: Các tác nhân thông minh sử dụng các bộ phận như ngón tay robot hoặc bánh xe để tác động lên môi trường, đồng thời sử dụng các thiết bị phát như loa và màn hình để cung cấp đầu ra (Output) cho người dùng.
Học hỏi và thích nghi: Intelligent Agent có khả năng học từ kinh nghiệm, thích nghi với những thay đổi trong môi trường thay vì chỉ tuân theo một tập hợp các quy tắc tĩnh. Mỗi hành động của Intelligent Agent đều cung cấp dữ liệu giá trị để nó tinh chỉnh quá trình ra quyết định: kết quả tích cực khuyến khích các hành động tương tự trong tương lai, trong khi kết quả kém thúc đẩy Agent điều chỉnh cách tiếp cận của mình.

>>> TÌM HIỂU: AI Agent là gì? Ứng dụng, ví dụ các loại AI Agents

Cấu trúc và nguyên lý hoạt động của Intelligent Agents

Intelligent Agent hoạt động theo chu trình nhận thức – ra quyết định – hành động, trong đó hệ thống tiếp nhận thông tin từ môi trường, xử lý dữ liệu và lựa chọn hành động phù hợp với mục tiêu. Về mặt triển khai, Agent bao gồm kiến trúc vận hành (Architecture) và chương trình điều khiển hành vi (Agent Program).

Quy trình hoạt động của Intelligent Agent gồm 3 bước chính:

Nhận thức (Perception): Sử dụng cảm biến (Sensors) hoặc nguồn dữ liệu như API để thu thập thông tin từ môi trường.
Xử lý và ra quyết định (Decision-making): Chương trình Agent phân tích dữ liệu, áp dụng các quy tắc hoặc mô hình phù hợp để lựa chọn hành động.
Hành động (Action): Thực hiện quyết định thông qua bộ phận tác động (Actuators), công cụ phần mềm hoặc thiết bị vật lý.

Ví dụ: Robot hút bụi sử dụng cảm biến để phát hiện vật cản, xác định hướng di chuyển và điều khiển bánh xe để tránh va chạm. Khi môi trường thay đổi, robot tiếp tục thu nhận thông tin và điều chỉnh hành động.

*Nguyên lý hoạt động của Intelligent Agent*

Mô hình PEAS trong Intelligent Agent là gì?

PEAS là mô hình mô tả môi trường nhiệm vụ của Intelligent Agent thông qua 4 yếu tố: Performance Measure (Tiêu chí đánh giá hiệu suất), Environment (Môi trường), Actuators (Bộ phận tác động) và Sensors (Cảm biến). Mô hình giúp xác định mục tiêu, điều kiện hoạt động và cách Agent tương tác với môi trường.

*Bảng phân tích mô hình PEAS trong AI qua ví dụ xe tự lái*
Thành phần	Vai trò	Ví dụ trong xe tự lái
Performance Measure (P)	Tiêu chí đánh giá hiệu quả hoạt động	An toàn, đúng luật, thời gian di chuyển
Environment (E)	Môi trường Agent tương tác	Đường sá, phương tiện, người đi bộ
Actuators (A)	Bộ phận thực hiện hành động	Vô lăng, phanh, chân ga
Sensors (S)	Thu thập thông tin từ môi trường	Camera, radar, GPS

Thông qua PEAS, nhà phát triển có thể xác định những thông tin Agent cần thu thập, các hành động có thể thực hiện và tiêu chí dùng để đánh giá kết quả. Đây là cơ sở quan trọng khi thiết kế hệ thống tác nhân thông minh.

Các loại Intelligent Agent

Intelligent Agent thường được giới thiệu qua 5 nhóm: Simple Reflex Agents, Model-Based Reflex Agents, Goal-Based Agents, Utility-Based Agents và Learning Agents. Các nhóm này khác nhau ở cách sử dụng thông tin, lựa chọn hành động và khả năng cải thiện hiệu suất qua kinh nghiệm.

Simple Reflex Agents (Tác nhân phản xạ đơn giản)

Tác nhân phản xạ đơn giản hoạt động dựa trên trạng thái hiện tại và bỏ qua lịch sử trước đó. Các phản hồi của chúng dựa trên quy tắc Event-Condition-Action (ECA), nơi Agent phản ứng với điều kiện quan sát được theo quy tắc điều kiện – hành động và sau đó tác nhân sẽ tham khảo danh sách các quy tắc và kết quả đã được lập trình sẵn.

Một ví dụ điển hình của tác nhân phản xạ đơn giản là hệ thống dừng khẩn cấp trong nhà máy hóa chất. Khi phát hiện mức khí nguy hiểm, hệ thống này sẽ tự động dừng ngay hoạt động sản xuất mà không phân tích các sự kiện đã xảy ra trong quá khứ để ngừng thiệt hại ngay lập tức.

>>> XEM NGAY: 6 bước tự xây dựng AI Agents cho người mới bắt đầu

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

Tác nhân phản xạ (Reflex Agents) hoạt động giống như tác nhân phản xạ đơn giản, nhưng chúng có khả năng hiểu biết sâu hơn về môi trường xung quanh. Thay vì chỉ phản ứng ngay lập tức với những tình huống hiện tại, chúng còn có một mô hình thế giới (World Model) được lập trình sẵn trong hệ thống, bao gồm cả thông tin về lịch sử hoạt động của tác nhân.

Một ví dụ về tác nhân phản xạ dựa trên mô hình là xe tự lái khi tiếp cận ngã tư. Xe không chỉ phản ứng với tín hiệu đèn giao thông hiện tại mà còn xem xét bố cục đường, hành vi của các phương tiện khác và thậm chí dự đoán các chuyển động tiềm năng của người đi bộ. Việc có cái nhìn toàn diện về môi trường giúp xe tự lái điều hướng một cách an toàn và hiệu quả hơn.

>>> XEM THÊM: Agentic AI là gì? Sự khác biệt giữa Generative AI và Agentic AI?

Goal-Based Agents (Tác nhân hướng mục tiêu)

Còn được gọi là tác nhân hợp lý, các tác nhân hướng mục tiêu mở rộng thông tin mà tác nhân dựa trên mô hình lưu trữ bằng cách bao gồm cả thông tin về mục tiêu hoặc các tình huống mong muốn. Chúng không chỉ phản ứng theo tình huống mà còn lập kế hoạch để đạt được các mục tiêu cụ thể.

Trong ngành y tế, Goal-Based Agents (tác nhân hướng mục tiêu) có thể hỗ trợ xây dựng kế hoạch chăm sóc bệnh nhân dựa trên mục tiêu điều trị cụ thể. Chẳng hạn, một hệ thống AI được thiết lập mục tiêu hỗ trợ kiểm soát tình trạng sức khỏe của bệnh nhân. Hệ thống sẽ phân tích hồ sơ bệnh án, kết quả xét nghiệm và các yếu tố liên quan để đề xuất lịch theo dõi, tái khám và những bước chăm sóc phù hợp cho bác sĩ xem xét. Thay vì chỉ phản ứng với triệu chứng hiện tại, tác nhân hướng mục tiêu xem xét các hành động cần thực hiện để tiến gần hơn đến kết quả mong muốn, đồng thời điều chỉnh kế hoạch khi có thông tin mới.

>>> XEM THÊM: Multi Agent System (Hệ thống đa AI Agent) là gì?

Utility-Based Agents

Utility-Based Agents (tạm dịch là nhân viên ảo hỗ trợ các tiện ích) hoạt động dựa trên tiện ích tương tự như tác nhân hướng mục tiêu nhưng cung cấp thêm một thước đo tiện ích để đánh giá từng kịch bản có thể xảy ra dựa trên kết quả mong muốn. Các tiêu chí đánh giá có thể bao gồm xác suất thành công hoặc tài nguyên cần thiết, và chúng chọn hành động tối đa hóa kết quả.

Trong lĩnh vực tài chính, Utility-Based Agents (tác nhân dựa trên độ hữu dụng) có thể được ứng dụng trong các hệ thống tư vấn đầu tư tự động (Robo-advisors). Những hệ thống này phân tích các phương án đầu tư dựa trên nhiều tiêu chí như lợi nhuận kỳ vọng, mức độ rủi ro, khả năng thanh khoản và mục tiêu tài chính của khách hàng.

Thông qua hàm tiện ích (Utility Function), Agent đánh giá và so sánh mức độ phù hợp của từng phương án, từ đó đề xuất chiến lược đầu tư có giá trị hữu dụng kỳ vọng cao nhất theo các tiêu chí đã xác định. Cách tiếp cận này giúp hệ thống cân bằng giữa lợi nhuận, rủi ro và nhu cầu cá nhân, thay vì chỉ tập trung tối đa hóa lợi nhuận.

>>> XEM THÊM: RPA vs AI Agents: Liệu Robotic Process Automation có còn phù hợp trong thời đại AI?

Learning Agents

Learning Agents (tác nhân học tập) có khả năng cải thiện dần và trở nên hiểu biết hơn về môi trường theo thời gian thông qua một thuật toán hoặc yếu tố học hỏi bổ sung. Yếu tố học hỏi sử dụng phản hồi về các chỉ số hiệu suất để xác định cách các yếu tố hiệu suất nên thay đổi để dần dần cải thiện.

Một ví dụ điển hình về Learning Agents là hệ thống gợi ý trên các nền tảng phát trực tuyến như Netflix hoặc Spotify. Các hệ thống này phân tích thói quen xem phim hoặc nghe nhạc của người dùng, học hỏi từ sở thích cá nhân và điều chỉnh các gợi ý theo thời gian. Khi người dùng tiếp tục tương tác, hệ thống trở nên thông minh hơn và cung cấp những gợi ý nội dung ngày càng phù hợp và cá nhân hóa hơn.

>>> ĐỌC THÊM: AI Agents liệu có phải bản nâng cấp của NLP Chatbot?

Sự khác nhau giữa Intelligent Agent và AI Agents

Intelligent Agent và AI Agent đều là hệ thống có khả năng nhận thức môi trường, đưa ra quyết định và thực hiện hành động nhằm đạt được mục tiêu. Tuy nhiên, Intelligent Agent thường được sử dụng trong lý thuyết trí tuệ nhân tạo để mô tả các kiến trúc tác nhân thông minh, trong khi AI Agent hiện nay thường nhấn mạnh khả năng ứng dụng AI để tự động xử lý nhiệm vụ, lập kế hoạch và sử dụng công cụ.

Dưới đây là bảng so sánh Intelligent Agent và AI Agent theo các tiêu chí chính:

*Bảng so sánh chi tiết giữa Intelligent Agent và AI Agent*
Tiêu chí	Intelligent Agent	AI Agent
Khái niệm	Hệ thống nhận thức môi trường và lựa chọn hành động nhằm đạt mục tiêu.	Hệ thống ứng dụng AI để tự động thực hiện nhiệm vụ và đạt mục tiêu.
Công nghệ	Có thể sử dụng quy tắc, mô hình trạng thái hoặc thuật toán học máy.	Thường ứng dụng Machine Learning, LLM hoặc các kỹ thuật AI khác.
Cách hoạt động	Thu thập thông tin, xử lý và lựa chọn hành động theo kiến trúc được thiết kế.	Có thể suy luận, lập kế hoạch và sử dụng công cụ để xử lý nhiệm vụ nhiều bước.
Khả năng thích nghi	Phụ thuộc vào loại tác nhân; không phải hệ thống nào cũng có khả năng học hỏi.	Có thể điều chỉnh hành động theo phản hồi; khả năng tự học phụ thuộc vào thiết kế.
Ví dụ	Robot hút bụi sử dụng cảm biến và quy tắc điều hướng.	AI Agent chăm sóc khách hàng có thể tra cứu đơn hàng và thực hiện tác vụ qua API.

Điểm khác biệt cần lưu ý: Intelligent Agent và AI Agent không phải hai nhóm công nghệ hoàn toàn tách biệt. Một AI Agent cũng có thể được xem là Intelligent Agent. Sự khác biệt chủ yếu nằm ở ngữ cảnh sử dụng, kiến trúc và công nghệ được ứng dụng.

>>> XEM THÊM: Agentic RAG là gì? Sự khác biệt giữa Agentic RAG và RAG

Thách thức khi triển khai Intelligent Agent

Với sự phát triển nhanh chóng của Intelligent Agent, việc triển khai vào thực tiễn cũng mang đến nhiều thách thức cho các doanh nghiệp.

Quyền riêng tư và bảo mật thông tin cá nhân: Intelligent Agent thu thập và xử lý lượng lớn dữ liệu để hoạt động hiệu quả. Ví dụ, một Intelligent Agent hỗ trợ khách hàng có thể cần biết lịch sử mua hàng và thông tin cá nhân để đưa ra lời khuyên chính xác. Để tránh các mối đe dọa xâm phạm quyền riêng tư, các công ty cần đảm bảo rằng thông tin cá nhân được bảo vệ an toàn, tránh rủi ro bị lộ hay sử dụng trái phép.
Vấn đề đạo đức: Khi IA đảm nhận các vai trò quyết định quan trọng như tuyển dụng nhân sự, chúng có thể vô tình lặp lại các thiên kiến có sẵn trong dữ liệu lịch sử, ví dụ như ưu tiên một nhóm người nhất định. Điều này có thể dẫn đến các quyết định không công bằng, gây bất lợi cho một số nhóm đối tượng. Do đó, các nhà phát triển cần phải thiết kế và giám sát các Intelligent Agent để đảm bảo rằng quyết định của chúng luôn công bằng và phù hợp với chuẩn mực đạo đức xã hội.
Yêu cầu về tài nguyên và năng lượng: Intelligent Agent ngày càng trở nên phức tạp và mạnh mẽ, yêu cầu phần cứng và năng lượng khổng lồ để vận hành. Việc này không chỉ gây lo ngại về tác động môi trường mà còn đặt ra câu hỏi về khả năng tiếp cận công nghệ AI. Các tổ chức có nguồn lực mạnh mới có thể tận dụng được những công nghệ tiên tiến này, điều này có thể tạo ra sự chênh lệch trong việc áp dụng AI giữa các tổ chức và quốc gia.

Tóm lại, cả AI Agents và Intelligent Agent đều đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện khả năng tự động hóa và ra quyết định trong các hệ thống công nghệ hiện đại. Sự khác biệt giữa chúng chủ yếu nằm ở khả năng nhận thức và phản ứng với môi trường. Hiểu rõ các loại tác nhân này sẽ giúp chúng ta ứng dụng hiệu quả hơn trong các lĩnh vực như công nghiệp, giao thông, chăm sóc sức khỏe và nhiều lĩnh vực khác. FPT.AI hy vọng bài viết này đã giúp bạn có cái nhìn tổng quan về AI Agents và Intelligent Agent.

>>> ĐỌC THÊM: