vi
en
AI Agent (Nhân sự AI) là một chương trình hoặc hệ thống sử dụng trí tuệ nhân tạo để tự động thực hiện một nhiệm vụ hoặc một công cụ nhiệm vụ chuỗi mà không cần con người có thể liên tục. AI Agent có thể tự học hỏi, quyết định và phản hồi dựa trên dữ liệu và mục tiêu được thiết lập trước đó.
8 AI Agent nổi tiếng thế giới nhất hiện nay
1. Siri (Apple) là trợ lý ảo trên các thiết bị của Apple, như iPhone và iPad. Siri giúp người dùng tìm kiếm thông tin, đặt lịch, gửi tin nhắn và điều khiển các thiết bị thông tin trong nhà bằng giọng nói.
2. Alexa (Amazon) là AI hỗ trợ trên các thiết bị Echo của Amazon. Alexa có thể thực hiện nhiều tác vụ khác nhau, từ trả lời câu hỏi, phát nhạc, điều khiển các thiết bị thông tin đến hỗ trợ mua sắm trực tuyến.
3. Google Assistant (Google) là trợ lý ảo của Google, hoạt động trên nhiều thiết bị như điện thoại Android, Google Home và Smart TV. Google Assistant có khả năng hiểu và thực hiện các câu lệnh phức tạp, cung cấp thông tin theo ngữ cảnh và điều khiển thông tin thiết bị.
4. ChatGPT (OpenAI) là một mô hình ngôn ngữ tiên tiến có khả năng tạo phản hồi tự nhiên, giúp trong giao tiếp tiếp, tạo nội dung và thậm chí là hỗ trợ khách hàng trong nhiều lĩnh vực. ChatGPT được ứng dụng rộng rãi trong chăm sóc khách hàng, sáng tạo nội dung và hỗ trợ cài đặt.
5. IBM Watson là một hệ thống AI mạnh mẽ của IBM, Watson được ứng dụng trong các lĩnh vực như y tế, tài chính và pháp lý. Watson nổi tiếng với khả năng phân tích dữ liệu lớn, hỗ trợ bác sĩ mong đợi bệnh và cung cấp giải pháp doanh nghiệp dựa trên dữ liệu.
6. Tesla Autopilot (Tesla) là hệ thống lái xe được phát triển cho xe điện Tesla. Autopilot sử dụng AI để hỗ trợ lái xe tự động, bao gồm dưỡng đường, phanh tự động và giám sát các phương tiện tiện ích xung quanh.
7. Replika là một chatbot AI mang tính xã hội, được thiết kế để trò chuyện và hỗ trợ cảm xúc cho người dùng. Replika được lập trình để lắng nghe và hiểu người dùng, giúp cải thiện sức khỏe tinh thần và tạo mối quan hệ giống như một người bạn ảo.
8. Cortana (Microsoft) là trợ lý ảo giúp Microsoft phát triển, tích hợp trên hệ điều hành Windows và các dịch vụ của Microsoft. Cortana có thể hỗ trợ tổ chức công việc, quản lý lịch trình và hỗ trợ người dùng trong phòng văn bản tác vụ. Mỗi AI Agent đều có những đặc điểm nổi bật riêng, phục vụ cho các nhu cầu và lĩnh vực khác nhau trong cuộc sống và công việc.
5 xu hướng phát triển tiềm năng của AI Agent
Xu hướng 1: Nhân sự AI auto ( Autonomous AI Agent)
Nhân sự AI tự động (Autonomous AI Agents) đang dẫn đầu xu thế công nghệ năm 2024 với khả năng tự động hóa nhiều nghiệp vụ, giúp hạn chế tối đa sự can thiệp của con người. Các nhân sự AI tự động thực hiện 1 hoặc nhiều tác vụ độc lập, quản lý các nhiệm vụ phức tạp từ ra quyết định đến giải quyết vấn đề mà không cần giám sát liên tục. Tính tự chủ này được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong học máy , xử lý ngôn ngữ tự nhiên và ra quyết định theo ngữ cảnh .
Các tính năng của Autonomous AI Agents:
- Thiết lập mục tiêu tự chủ: Autonomous AI Agents có thể tự động đặt ra và điều chỉnh mục tiêu dựa trên các nhiệm vụ cụ thể được giao, cho phép chúng điều hướng và phản ứng hiệu quả với các điều kiện thay đổi.
- Nhận thức theo ngữ cảnh: Autonomous AI Agents có khả năng hiểu được bối cảnh rộng hơn môi trường đang hoạt động, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thời gian thực và các tương tác lịch sử.
- Tích hợp hệ thống: Autonomous AI Agents được tích hợp liền mạch với nhiều hệ thống doanh nghiệp khác nhau, cho phép tự động hóa các quy trình làm việc phức tạp trên nhiều nền tảng khác nhau.
Ứng dụng của Autonomous AI Agents:
- Tự động hóa quy trình làm việc của doanh nghiệp: Các doanh nghiệp đang tận dụng Autonomous AI Agents để tự động hóa quy trình làm việc nhiều bước, nâng cao hiệu quả hoạt động và cho phép nhân viên tập trung vào các sáng kiến chiến lược hơn.
- Chẩn đoán chăm sóc sức khỏe: Trong chăm sóc sức khỏe, Autonomous AI Agents có khả năng phân tích dữ liệu bệnh nhân và cung cấp thông tin chẩn đoán với độ chính xác cao, cải thiện đáng kể kết quả điều trị.
- An ninh mạng: Autonomous AI Agents đóng vai trò quan trọng trong việc giám sát và bảo mật mạng, đưa ra quyết định theo thời gian thực để vô hiệu hóa các mối đe dọa mà không cần sự can thiệp của con người.
Xu hướng 2: Hệ thống đa tác nhân (Multi Agent Systems)
Năm 2024, sự trỗi dậy của hệ thống đa tác nhân (Multi-Agent Systems – MAS) đã đánh dấu bước tiến đáng kể về khả năng của AI Agent bằng cách cho phép chúng cộng tác và giải quyết các nhiệm vụ phức tạp hiệu quả hơn. Không giống như AI Agent đơn lẻ hoạt động độc lập, hệ thống Multi Agent Systems bao gồm nhiều AI Agent thông minh làm việc cùng nhau, mỗi AI Agent xử lý một khía cạnh cụ thể của nhiệm vụ, do đó nâng cao hiệu quả chung và khả năng giải quyết vấn đề. Trong các hệ thống này, việc hiểu và dự đoán hành vi của AI Agent khác trong môi trường của chúng là rất quan trọng. Điều này làm nổi bật vai trò của các mô hình trong việc nắm bắt không chỉ trạng thái của AI Agent mà còn cả động lực được đưa vào bởi các tương tác với các AI Agent khác.
Lợi ích về hiệu quả và khả năng giải quyết vấn đề:
- Trí thông minh cộng tác: Multi Agent Systems tận dụng trí thông minh tập thể của nhiều AI Agent, dẫn đến việc quyết định sáng suốt và chính xác hơn. Mỗi AI Agent đều có chuyên môn riêng, có thể đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp, nhiều mặt.
- Khả năng mở rộng và khả năng chịu lỗi: Bằng cách phân phối các tác vụ giữa nhiều AI Agent, Multi Agent Systems đảm bảo rằng khối lượng công việc được quản lý hiệu quả và hệ thống có thể mở rộng để xử lý các tác vụ lớn hơn và phức tạp hơn. Ngoài ra, nếu một Tác nhân AI bị lỗi, các Tác nhân AI khác có thể tiếp tục liền mạch, cung cấp một hệ thống mạnh mẽ và đáng tin cậy.
- Nâng cao khả năng học tập và thích nghi: Multi Agent Systems tạo ra điều kiện học tập tốt hơn bằng cách cho phép các AI Agent chia sẻ thông tin và thích ứng với các tình huống mới một cách tập thể. Khả năng thích ứng này rất quan trọng đối với các môi trường động và liên tục thay đổi.
Xu hướng 3: Các tác nhân AI được cá nhân hóa (Personalized AI Agent)
Các tác nhân AI được cá nhân hóa ( Personalized AI Agents) đang bắt đầu chuyển đổi trải nghiệm của người dùng bằng cách điều chỉnh tương tác dựa trên hành vi và sở thích của từng cá nhân. AI Agent này đang phát triển từ việc cung cấp các phản hồi chung chung để cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa cao, phù hợp với người dùng ở cấp độ sâu hơn. Sự thay đổi này được đưa ra bởi các bộ xử lý trong dữ liệu phân tích, máy học và kết hợp các hiểu biết về hành vi, cho phép các Tác nhân AI hiểu và dự đoán chính xác nhu cầu của người dùng.
AI Agent hợp lý hoạt động để tối đa hóa hiệu suất được mong đợi dựa trên kiến thức và kinh nghiệm trước đó. Chúng tôi đóng vai trò trung tâm trong việc đánh giá các hệ thống AI theo các mục tiêu hoặc chức năng được xác định rõ ràng.
Sử dụng Phân tích dữ liệu, Máy học và Thông tin chi tiết về hành vi để điều chỉnh tác vụ tương tự:
- AI Agent được cá nhân hóa bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu để thu thập và phân tích số lượng lớn dữ liệu người dùng. Bằng cách sử dụng máy tính toán thuật toán, AI Agent có thể xác định các mẫu và xu hướng trong hành động của người dùng, sau đó sử dụng để điều chỉnh các tác vụ tương thích.
- Hiểu biết về hành vi đóng vai trò quan trọng, cho phép AI Agent điều chỉnh phản hồi dựa trên tín hiệu tinh tế từ người dùng, mặc dù hạn chế như giọng điệu, ngữ cảnh và các tương tác trong quá khứ. Mức độ cá nhân hóa này không chỉ nâng cao sự hài lòng của người dùng mà còn xây dựng mối liên kết chặt chẽ hơn giữa người dùng và công nghệ.
Ví dụ: Trong lĩnh vực bán lẻ, Đại lý AI được cá nhân hóa để cung cấp trải nghiệm mua sắm tùy chỉnh, các khuyến nghị được điều chỉnh theo sở thích và lịch sử mua hàng của từng cá nhân. Trong chăm sóc sức khỏe, các AI Agent đưa ra lời khuyên và lời nhắc nhở về sức khỏe được cá nhân hóa, giúp bệnh nhân kiểm soát tình trạng bệnh hiệu quả hơn. Tài chính chính của ngành cũng được hưởng lợi từ Đại lý AI được cá nhân hóa, với các đại lý cung cấp lời khuyên đầu tư và lập kế hoạch tài chính chính dựa trên tình hình tài chính chính và mục tiêu riêng của người dùng.
Vai trò của AI cá nhân hóa trong công việc nâng cao sự hài hước và lòng trung thành của người dùng:
- Personalized AI Agent làm tăng đáng kể sự hài lòng của người dùng bằng cách cung cấp thông tin phù hợp và đáp ứng thời gian hơn, từ đó đưa ra lòng trung thành. Người dùng có nhiều khả năng quay lại các dịch vụ có thể hiểu được theo yêu cầu và sở thích của họ.
- Bằng cách tạo ra trải nghiệm người dùng hấp dẫn và phù hợp hơn, các tác nhân AI được cá nhân hóa Đại lý AI được cá nhân hóa không chỉ đáp ứng mà còn vượt quá sự mong đợi của người dùng, dẫn đến tỷ lệ giữ chân khách hàng cao hơn và xin vui lòng trung thành với thương hiệu mạnh mẽ hơn.
Xu hướng 4: Các tác nhân AI trong hoạt động kinh doanh (AI Agents in Business Operations)
AI Agent đang đóng vai trò sau đó làm công việc chuyển đổi hoạt động kinh doanh trên nhiều lĩnh vực khác nhau bằng cách hợp lý hóa quy trình, tối ưu hóa chi phí và nâng cao trải nghiệm chung của khách hàng. Việc tích hợp AI Agent trong quy trình làm việc kinh doanh không chỉ là một xu hướng mà là một quá trình hóa học cần thiết, cho phép công ty duy trì khả năng cạnh tranh trong một thị trường thay đổi nhanh chóng. AI Agent đang được sử dụng để tự động hóa các tác vụ thường xuyên, đưa ra hạn chế như nhập dữ liệu, lập lịch và dịch vụ khách hàng, giải phóng nhân viên để tập trung vào các hoạt động chiến lược hơn. Điều này tự động hóa dẫn đến tăng hiệu quả và hoạt động trên mọi phương diện.
Mức độ tối ưu hóa chi phí và nâng cao trải nghiệm của khách hàng:
- Một trong những lợi ích chính của việc phát triển AI Agent trong hoạt động kinh doanh là tối ưu hóa chi phí. Bằng cách tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại và cải thiện việc phân bổ nguồn lực, các doanh nghiệp có thể giảm đáng kể chi phí hoạt động. Ví dụ, AI Agent trong bộ phận hỗ trợ khách hàng có thể xử lý khối lượng lớn yêu cầu mà không cần tăng thêm nhân viên, dẫn đến tiết kiệm đáng kể.
- AI Agent giúp nâng cao trải nghiệm của khách hàng bằng cách cung cấp phản hồi nhanh hơn, chính xác hơn và các dịch vụ được cá nhân hóa. Ví dụ: trong thương mại điện tử, AI Agent có thể hướng dẫn khách hàng trong suốt quá trình mua hàng của họ, đưa ra các sản phẩm sản phẩm được cá nhân hóa và hỗ trợ sau khi mua hàng, giúp cải thiện sự tốt hơn hài lòng và vui lòng trung thành của khách hàng.
Xu hướng 5: Tích hợp với Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)
AI Agent tích hợp với LLM khai thác kiến trúc rộng lớn và sức mạnh xử lý của các mô hình LLM, để hiểu và phản hồi tốt hơn ngôn ngữ của con người, cho phép tương tác sắc thái hơn, trong đó AI Agent có thể hiểu các truy vấn phức tạp, cung cấp câu trả lời chi tiết và thậm chí thực hiện các nhiệm vụ liên quan đến nhiều bước. Hiện nay, trên thế giới có nhiều công ty công nghệ đã khai thác sức mạnh của mô hình ngôn ngữ LLM vào AI Agent để nâng cao hiệu suất xử lý. 1 số mô hình ngôn ngữ nổi bật với khả năng giải quyết nhiều nhiệm vụ khác nhau và hiệu quả đặc biệt như: GPT-4o và GPT 3.5 cung cấp khả năng hiểu biết sâu sắc và khả năng tạo dữ liệu, tạo ra dữ liệu trở nên lý tưởng cho việc tạo nội dung phức tạp và phân tích dữ liệu; Gemini Pro vượt trội trong các tác vụ đa phương thức, tích hợp liền mạch dữ liệu văn bản, hình ảnh và thậm chí cả giọng nói để cung cấp các giải pháp toàn diện trên nhiều phương tiện khác nhau; Mixtral 8x7b được biết đến với tốc độ và độ chính xác cao trong quá trình xử lý dữ liệu lớn, khiến nó trở nên không thể thiếu đối với các nhiệm vụ Yêu cầu xử lý dữ liệu nhanh và chính xác.
Là công ty đầu tiên trong lĩnh vực công nghệ tại thị trường Việt Nam, FPT đã phát triển nền tảng FPT AI Agents để thiết lập và vận hành AI Agent đa ngôn ngữ, sử dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) và mô hình ngôn ngữ lớn LLM, hỗ trợ các doanh nghiệp trong nước và quốc tế dễ dàng xây dựng nên “đội ngũ nhân sự AI” đông đảo, cộng tác cực kỳ hiệu quả với nhân sự con người chiến đấu hóa trải nghiệm trải nghiệm khách hàng và bùng nổ năng suất doanh nghiệp. Bằng cách kết hợp nhiều ngôn ngữ mô hình đa dạng trong AI Agent, FPT có khả năng cung cấp các giải pháp thông minh, hiệu quả và tùy chỉnh cao như khách hàng dịch vụ tự động hóa, phân tích, báo cáo hay cung cấp thông tin chi tiết về dữ liệu theo thời gian thực.
Tiềm năng ứng dụng của AI Agent là vô cùng lớn. Khi tiếp tục được nghiên cứu và phát triển, AI Agent sẽ thành công hơn trong việc giải quyết các yêu cầu phức tạp trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, từ tối ưu hóa chuỗi cung ứng, giảm lãng phí trong sản phẩm sản xuất đến cung cấp những trải nghiệm được cá nhân hóa tuyệt vời trong ngành bán lẻ… Việc ứng dụng AI Agent vào chiến lược kinh doanh sẽ cung cấp các doanh nghiệp tạo ra sự đổi mới, hiệu quả và tăng trưởng bền vững cho nhiều doanh nghiệp.