AI Agent là gì?

Đây là cụm từ của năm 2024: AI agent.

Và là một xu hướng AI hàng đầu cho năm 2025, AI agent ngày càng phổ biến và có ảnh hưởng lớn hơn.

Tất cả mọi người – từ lập trình viên mới bắt đầu đến các doanh nghiệp lớn hay cửa hàng nhỏ – đều muốn tìm hiểu AI agent có thể làm gì cho họ.

Theo khảo sát của PwC năm 2025, 79% lãnh đạo doanh nghiệp đã báo cáo áp dụng AI agent ở một mức độ nào đó.

Công nghệ nổi bật hiện nay chính là thứ chúng tôi đã phát triển trong nhiều năm – chúng tôi đã giúp hàng nghìn tổ chức triển khai AI agent.

Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào về AI agent là gì, cách hoạt động ra sao, hoặc nên bắt đầu từ đâu, thì bạn đang ở đúng nơi.

AI agent là gì?

AI agent là một hệ thống tự động xử lý thông tin, đưa ra quyết định và thực hiện hành động để đạt được mục tiêu.

Khác với AI chatbot chỉ phản hồi đầu vào của người dùng, agentic AI là phần mềm có khả năng tự động đưa ra quyết định.

Nó thường được dùng để tự động hóa các quy trình phức tạp như chăm sóc khách hàng, phân tích dữ liệu hoặc hỗ trợ lập trình.

Điều này có nghĩa là AI agent có thể loại bỏ sự tham gia của con người trong một số tác vụ, hoặc hỗ trợ nhân viên trong công việc hàng ngày.

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

Nhiều người sử dụng hai thuật ngữ ‘AI agent’ và ‘AI chatbot’ thay thế cho nhau. Điều này dễ hiểu – chúng có nhiều điểm tương đồng.

Ví dụ, cả hai đều sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu đầu vào ngôn ngữ, thường được hỗ trợ bởi LLM, và thường kết nối với các hệ thống bên ngoài.

Nhưng AI agent vượt trội hơn chatbot ở một số điểm quan trọng. Đây là cách phân biệt AI agent và AI chatbot:

‍

Đây là những điểm khác biệt giúp xác định doanh nghiệp của bạn cần chatbot bán hàng hay AI agent cho bán hàng.

Loại đầu tiên có thể trả lời câu hỏi khách hàng, gợi ý sản phẩm và hỗ trợ mua hàng.

Loại thứ hai có thể dự đoán khách hàng nào có khả năng mua thêm và gửi tin nhắn Facebook Messenger cá nhân hóa vào thời điểm tối ưu. Ngoài ra còn thực hiện tất cả các tác vụ trò chuyện và bán hàng như chatbot. Thật ấn tượng, phải không?

AI agent hoạt động như thế nào?

AI agent hoạt động theo 4 bước: 1) nhận biết môi trường, 2) xử lý thông tin, 3) ra quyết định, và 4) thực hiện hành động để đạt mục tiêu.

Khác với chatbot truyền thống, chúng không chỉ phản hồi câu hỏi của người dùng — mà còn có thể hoạt động độc lập, truy xuất và phân tích dữ liệu, cũng như tương tác với các hệ thống bên ngoài.

Bước 1: Nhận biết

Đầu tiên, AI agent nhận đầu vào từ nhiều nguồn khác nhau. Tùy vào mục đích, các nguồn này có thể bao gồm:

• Tương tác của người dùng
• API lấy dữ liệu từ hệ thống bên ngoài
• Cảm biến hoặc nhật ký từ các ứng dụng kết nối
• Cơ sở tri thức lưu trữ – như bảng tồn kho, chính sách nhân sự, v.v.

Bước 2: Xử lý

Khi đã có dữ liệu, AI agent cần hiểu được dữ liệu đó.

Agent có thể sử dụng NLP, dữ liệu có cấu trúc hoặc tín hiệu thời gian thực để xử lý bất kỳ đầu vào nào mà nó được thiết kế để sử dụng.

Nếu cần truy xuất thông tin liên quan từ cơ sở dữ liệu, nó có thể dùng retrieval-augmented generation (RAG) để lấy dữ liệu.

Bước 3: Ra quyết định

Quy trình ra quyết định sẽ phụ thuộc vào cách người xây dựng cấu trúc AI agent.

Nó có thể sử dụng logic kinh doanh tùy chỉnh, ví dụ như xác định một khách hàng tiềm năng có đủ điều kiện hay không dựa trên công thức của đội ngũ bán hàng.

Nó cũng có thể sử dụng dự đoán bằng máy học hoặc học tăng cường, ví dụ như đánh dấu một giao dịch là gian lận dựa trên các trường hợp gian lận trước đó.

Các công cụ AI agent tốt nhất sẽ xem xét giải thích AI: mức độ AI agent có thể làm rõ lý do đằng sau các quyết định của mình.

Bước 4: Thực hiện hành động

Sau khi nhận biết, xử lý và ra quyết định, AI agent sẵn sàng thực hiện hành động.

Không có giới hạn cho các hành động mà AI agent có thể thực hiện. Nó có thể phản hồi bằng một tin nhắn đơn giản như ‘3 tài khoản này có dấu hiệu rời bỏ dịch vụ’.

Nó có thể kích hoạt một lệnh gọi API, ví dụ như lấy dữ liệu tồn kho thời gian thực từ hệ thống kho hoặc gửi yêu cầu đặt lại mật khẩu.

Một số AI agent khác thực hiện hành động vận hành trực tiếp, như điều chỉnh giá trên cửa hàng thương mại điện tử, lên lịch cuộc gọi bán hàng, chuyển hướng lô hàng, hoặc thay đổi cài đặt hệ thống dựa trên chính sách bảo mật.

Một số AI agent thậm chí còn tương tác với ứng dụng bên ngoài, như tự động hóa quy trình trong hệ thống CRM, cập nhật hồ sơ khách hàng hoặc hoàn tiền dựa trên quy tắc kinh doanh đã định.

Những agent này có thể thực hiện toàn bộ quy trình làm việc AI agentic từ đầu đến cuối.

Dù là hành động nào, AI agent luôn đảm bảo phản hồi phù hợp với quy trình ra quyết định — và trong nhiều trường hợp, nó sẽ học hỏi từ kết quả để cải thiện các hành động sau này.

6 thành phần của kiến trúc AI agent

‘AI agent’ có thể là một khái niệm khá mơ hồ. Với phạm vi ứng dụng rộng, đôi khi khó phân biệt đâu là AI agent, đâu là tự động hóa thông thường hoặc chatbot AI điển hình.

Có 6 thành phần chính của một AI agent:

• Định tuyến LLM: Cách AI agent suy nghĩ
• Nhận diện và Hướng dẫn: AI agent làm gì
• Công cụ: Cách AI agent thu thập dữ liệu và thực hiện hành động
• Bộ nhớ và Tri thức: Cách AI agent biết thông tin
• Kênh kết nối: Cách AI agent tiếp cận người dùng
• Quản trị: Cách AI agent đảm bảo an toàn

Khi kết hợp với nhau, 6 đặc điểm này tạo nên một AI agent. Hiểu rõ mục đích của từng thành phần sẽ giúp bạn hiểu khả năng của AI agent – và từ đó xác định các trường hợp sử dụng tiềm năng.

1. Định tuyến LLM

Trước hết, bạn cần chuyển giao khả năng tư duy của AI agent cho một LLM. Thực tế, đôi khi bạn sẽ nghe đến cụm từ ‘LLM agent’, một nhánh của AI agent.

Một agent tốt nên có khả năng sử dụng nhiều LLM khác nhau cho các nhiệm vụ khác nhau.

Không có LLM nào vượt trội hoàn toàn, nhất là khi công nghệ phát triển nhanh chóng. Có thể AI agent của bạn sẽ dùng một mô hình để tạo văn bản dài, và một mô hình khác để phân tích đầu vào của người dùng.

Tất cả AI agent đều là LLM agent? Gần như vậy, nhưng không hoàn toàn.

Những AI agent không dùng LLM bao gồm bot tự động hóa quy trình bằng robot, hệ thống đa agent như kiểm soát giao thông hoặc trí tuệ bầy đàn, và agent học tăng cường (như trong robot).

2. Nhận diện và Hướng dẫn

Bất kỳ AI agent nào cũng cần có nhận diện, sứ mệnh và mục tiêu. Tại sao nó tồn tại? Nó sẽ đạt được điều gì và bằng cách nào?

Ví dụ: tuyến phòng thủ đầu tiên của đội ngũ chăm sóc khách hàng tại một công ty hỗ trợ CNTT. Mục tiêu của AI agent này có thể là giải quyết chính xác càng nhiều vấn đề của khách hàng càng tốt, đồng thời chuyển các trường hợp phức tạp cho nhân viên hỗ trợ.

Hướng dẫn nên xác định không chỉ vai trò mà còn ngưỡng ra quyết định (ví dụ: khi nào nên chuyển tiếp hoặc giới thiệu người dùng sang nơi khác?) và các chỉ số đánh giá hiệu quả.

3. Công cụ

Công cụ là cách AI agent thu thập dữ liệu và thực hiện hành động.

Nhờ tính tự chủ, một AI agent có thể tự chọn công cụ phù hợp để thực hiện nhiệm vụ.

Ví dụ, một AI agent tạo khách hàng tiềm năng có thể được giao nhiệm vụ tạo ra các khách hàng đủ điều kiện trên Hubspot.

Dựa trên tương tác với người dùng, agent có thể kiểm tra trùng lặp trên CRM, gợi ý nội dung phù hợp cho người dùng hoặc đặt thêm câu hỏi cho đến khi có thể đánh giá khách hàng tiềm năng.

Kho công cụ của một AI agent có thể bao gồm:

• Các hệ thống bên ngoài như HubSpot, Linear hoặc Zendesk
• Thực thi mã để tạo ra các công cụ ad hoc
• Các khả năng tích hợp sẵn
• Các AI agent khác
• Con người (ví dụ: AI agent cần sự phê duyệt của con người trước khi thực hiện nhiệm vụ)

4. Bộ nhớ và Kiến thức

Bộ nhớ và kiến thức của AI agent xác định những gì nó biết và cách nó lưu giữ thông tin theo thời gian.

Khác với phần mềm truyền thống chỉ truy xuất thông tin khi cần, AI agent có thể lưu trữ, ghi nhớ và phát triển dựa trên các tương tác trước đó để đưa ra quyết định thông minh hơn.

Ví dụ, một AI agent hỗ trợ khách hàng có thể nhớ các lần hỗ trợ trước với người dùng và tránh lặp lại các giải pháp không hiệu quả. Một AI agent bán hàng có thể ghi nhớ các tương tác trước với khách hàng tiềm năng và điều chỉnh thông điệp phù hợp.

AI agent dựa vào hai loại bộ nhớ chính:

1. Bộ nhớ ngắn hạn – Ngữ cảnh tạm thời từ cuộc trò chuyện hoặc nhiệm vụ đang diễn ra, như sở thích ngôn ngữ của người dùng.
2. Bộ nhớ dài hạn – Kiến thức lưu trữ lâu dài mà agent có thể truy cập theo thời gian, như ghi nhớ số lượng đơn hàng hoặc sở thích nhà cung cấp.

Ngoài bộ nhớ, AI agent còn truy cập các nguồn kiến thức có cấu trúc và phi cấu trúc như cơ sở dữ liệu, API, kho kiến thức công ty hoặc tài liệu liên quan khác.

5. Kênh tương tác

Kênh tương tác là cách AI agent giao tiếp với người dùng. Tùy vào trường hợp sử dụng, nó có thể dùng văn bản, hình ảnh, video hoặc giọng nói. Agent có thể tiếp cận người dùng qua widget trên website, giao diện trò chuyện web,

AI agent có thể được triển khai trên widget trò chuyện web, ứng dụng nhắn tin (WhatsApp, Messenger, Telegram, Slack, v.v.) hoặc thậm chí tích hợp vào quy trình email.

Đối với tương tác bằng giọng nói, voice agents có thể tích hợp với hệ thống điện thoại hoặc trợ lý thông minh, trong khi agent dựa trên văn bản có thể hoạt động trong trò chuyện trực tuyến, SMS hoặc công cụ nội bộ doanh nghiệp.

‍

6. Quản trị

Luật về AI đang thay đổi trên toàn cầu, và xây dựng AI agent mà không quan tâm đến tuân thủ là một nỗ lực lãng phí.

Quản trị đảm bảo AI agent của bạn hoạt động một cách đạo đức, minh bạch và trong khuôn khổ pháp lý.

Một AI agent được quản trị tốt sẽ tuân thủ:

• Tuân thủ chính sách – Tuân theo hướng dẫn thương hiệu, tông giọng và quy tắc kinh doanh.
• Báo cáo & theo dõi KPI – Giám sát hiệu suất, thiên lệch và độ chính xác của quyết định.
• Phê duyệt & Con người kiểm soát (HITL) – Yêu cầu xác nhận của con người cho các hành động quan trọng.
• Cơ chế phản hồi – Liên tục cải thiện dựa trên ý kiến người dùng và giám sát.‍
• Tuân thủ & nhật ký kiểm tra – Ghi lại quyết định và hành động để đáp ứng yêu cầu pháp lý.

Những ứng dụng nào của các AI agent?

Thẳng thắn mà nói: Bạn có thể dùng AI agent cho bất cứ việc gì.

Nhờ sự linh hoạt, AI agent có thể giúp tối ưu hóa bất kỳ quy trình đầu-cuối nào.

Có vô số ví dụ về AI agent trong thực tế.

Ngay cả với những ngành nghiêm ngặt nhất – dù quy trình phức tạp đến đâu, vẫn có khía cạnh mà AI agent có thể hỗ trợ.

Một AI agent tiền mã hóa có thể theo dõi xu hướng thị trường, thực hiện giao dịch hoặc phân tích danh mục đầu tư theo thời gian thực. Một AI agent tiếp thị số có thể tối ưu hóa chi phí quảng cáo và phân tích dữ liệu tương tác.

Chúng tôi đã triển khai AI agent trong nhiều năm, ở mọi ngành nghề có thể tưởng tượng.

Dù bạn cần một enterprise bot hay AI agent cho doanh nghiệp nhỏ, dưới đây là một số ứng dụng phổ biến nhất của AI agent.

Chăm sóc khách hàng

Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của AI agent là bot hỗ trợ khách hàng.

Những agent ảo này có thể hướng dẫn khách hàng đến các chính sách cụ thể, gợi ý sản phẩm cá nhân hóa hoặc thậm chí xử lý các tác vụ tài khoản như đặt lại mật khẩu.

Việc các công ty cung cấp chatbot hỗ trợ khách hàng đã trở thành tiêu chuẩn – nhưng các chatbot dựa trên quy tắc cũ thường gây ấn tượng xấu cho thương hiệu. Ngày nay, các agent LLM linh hoạt mới là những người phục vụ người dùng của tổ chức.

Chúng ta đang bước vào kỷ nguyên kết thúc của chatbot AI và sự trỗi dậy của AI agent. Ngay cả (hoặc đặc biệt là) bot hỗ trợ khách hàng cũng cần nâng cấp.

Tạo khách hàng tiềm năng

Phần lớn AI agent được triển khai trên Botpress – ít nhất là tại thời điểm viết bài này – là các agent tạo khách hàng tiềm năng.

Agent tạo khách hàng tiềm năng là một nhánh của AI agent bán hàng.

Chúng thường cung cấp thông tin quan trọng cho người dùng và thu thập khách hàng tiềm năng đủ điều kiện, chuyển cho đội ngũ bán hàng mà không cần can thiệp thủ công.

Waiver Group, một công ty tư vấn y tế, đã tăng 25% số lượng khách hàng tiềm năng sau khi triển khai bot thay thế biểu mẫu 'liên hệ'.

Waiverlyn sẽ trò chuyện với khách truy cập website, đánh giá khách hàng tiềm năng và đặt lịch sự kiện Google Calendar – tất cả đều không cần con người can thiệp.

Quản lý tri thức

Một trường hợp sử dụng mà bot xử lý tốt hơn con người, quản lý tri thức có thể bao gồm từ tài liệu nội bộ đến hệ thống tự phục vụ cho khách hàng.

Nhân viên có thể mất hàng giờ tìm kiếm thông tin quan trọng bị chôn vùi trong wiki, PDF, email hoặc phiếu hỗ trợ. AI agent có thể trả lời truy vấn ngôn ngữ tự nhiên với thông tin tài khoản, chính sách hoặc hướng dẫn khắc phục phù hợp.

Ở phía khách hàng, điều này có thể là một bot bảo hiểm giúp người dùng tìm biểu mẫu và hướng dẫn liên quan.

Điều phối quy trình và nhiệm vụ

AI agent điều phối quy trình và nhiệm vụ không chỉ thực hiện từng hành động riêng lẻ — chúng phối hợp nhiều bước trên các hệ thống khác nhau. (Điều này đôi khi được gọi là AI orchestration.)

• Một AI agent mua sắm có thể tự động tạo yêu cầu mua hàng, kiểm tra với ngân sách và gửi cho quản lý phê duyệt trước khi đặt hàng.
• Trong lĩnh vực nhân sự, một AI agent onboarding có thể lên lịch đào tạo, cấp quyền truy cập phần mềm và thiết lập bảng lương cho nhân viên mới mà không cần ai can thiệp.
• AI agent trong IT có thể phân loại phiếu hỗ trợ, kiểm tra nhật ký hệ thống và chuyển các vấn đề chưa giải quyết cho kỹ sư.

Thay vì doanh nghiệp phải kết nối nhiều công cụ tự động hóa cho từng quy trình, AI agent đóng vai trò điều phối trung tâm — xử lý toàn bộ quy trình một cách linh hoạt, đưa ra quyết định theo thời gian thực và thích ứng khi điều kiện thay đổi.

Loại tự động hóa quy trình bằng AI này là một trong những trường hợp sử dụng phổ biến nhất của AI agent.

Trí tuệ nhân tạo dễ dàng áp dụng cho các công việc nhỏ hàng ngày làm mất thời gian của nhân viên tri thức.

Đồng hành lập trình viên

Các tác nhân AI đang trở thành công cụ thiết yếu cho lập trình viên, giúp tăng tốc viết mã, gỡ lỗi và tạo tài liệu.

Một AI đồng hành có thể tự động hoàn thành mã, phát hiện lỗi và đề xuất tối ưu hóa theo thời gian thực.

Ngoài viết mã, các agent này còn hỗ trợ kiểm tra pull request, kiểm tra bảo mật và theo dõi phụ thuộc.

Đối với đội ngũ kỹ thuật, AI đồng hành giúp rút ngắn chu kỳ phát triển, giảm lỗi và tiết kiệm thời gian cho các tác vụ lặp lại.

Trợ lý ảo

Đôi khi, bạn chỉ cần một chút hỗ trợ thêm.

Một người giúp bạn nghiên cứu, phân tích số liệu hoặc tổng hợp thông tin. Có thể bạn cần một người nhắc lịch cá nhân về các nhiệm vụ sắp tới, hoặc một trợ lý có thể soạn email và tóm tắt báo cáo.

Những khoảng trống này có thể được lấp đầy bởi trợ lý AI agent, các chương trình phần mềm thực hiện nhiệm vụ thay bạn.

Khái niệm về trợ lý AI đã rất quen thuộc – như Siri và Alexa (những trợ lý giọng nói nổi tiếng nhất).

AI agent cho phép cá nhân hóa sâu hơn trong việc lập kế hoạch.

Nếu bạn đang lên kế hoạch cho một kỳ nghỉ, một trợ lý AI du lịch không chỉ có thể gợi ý điểm đến mới và xác định khách sạn, mà còn chọn chuyến bay và khách sạn tối ưu – rồi đặt chỗ thay bạn.

Lợi ích của các tác nhân AI là gì?

1. Mở rộng và linh hoạt

Các tác nhân AI không bị giới hạn bởi quy trình cứng nhắc. Chúng lựa chọn công cụ, API và mô hình dựa trên ngữ cảnh, giúp thích ứng tốt hơn nhiều.

2. Ra quyết định tự động

Thay vì phải xác định trước mọi quy trình, các tác nhân AI tự đưa ra quyết định theo thời gian thực và thực hiện nhiệm vụ từ đầu đến cuối. Việc xây dựng nhanh hơn và hiệu quả hơn nhiều sau khi triển khai.

3. Dễ dàng mở rộng cho nhiều trường hợp sử dụng

Một tác nhân AI xây dựng cho chăm sóc khách hàng có thể mở rộng để xử lý bán hàng, quy trình nội bộ hoặc tự động hóa nhân sự mà không cần xây dựng lại từ đầu.

4. Hoạt động liên tục 24/7

Các tác nhân AI vận hành liên tục, xử lý công việc, phản hồi người dùng và thực thi quy trình mà không bị gián đoạn.

5. Tiết kiệm chi phí khi mở rộng

Các tác nhân AI giúp giảm nhu cầu về đội ngũ thủ công lớn trong chăm sóc khách hàng, bán hàng và vận hành nội bộ mà vẫn đảm bảo chất lượng dịch vụ cao.

6. Tự động hóa toàn diện

Các tác nhân AI không chỉ trả lời câu hỏi; chúng thực thi quy trình, kích hoạt hành động trong CRM, quản lý phê duyệt và đưa ra quyết định thực sự, giảm tắc nghẽn vận hành.

7. Tích hợp hệ thống liền mạch

Các tác nhân AI kết nối với các công cụ như Salesforce, HubSpot, Zendesk, Slack và hệ thống riêng, đảm bảo một nền tảng công nghệ thống nhất.

8. Rút ngắn thời gian tạo giá trị (TTV)

Khác với các dự án tự động hóa truyền thống, các tác nhân AI học hỏi từ tương tác và liên tục cải thiện, đẩy nhanh quá trình triển khai và hoàn vốn.

9. Nâng cao độ chính xác và tuân thủ

Các tác nhân AI có thể tuân thủ hướng dẫn thương hiệu, khung pháp lý và logic quyết định, đảm bảo hoạt động đúng chính sách doanh nghiệp.

Các loại tác nhân AI

‍Có nhiều loại agent AI khác nhau – loại phù hợp sẽ tùy vào nhiệm vụ bạn cần giải quyết.

Hệ thống đa tác nhân

Hệ thống đa tác nhân (MAS) gồm nhiều tác nhân AI tương tác với nhau để đạt mục tiêu chung.

Các hệ thống này thường được thiết kế để giải quyết những nhiệm vụ quá lớn, phức tạp hoặc phân tán mà một tác nhân AI đơn lẻ không thể xử lý. Việc định tuyến tác nhân AI đúng đảm bảo nhiệm vụ phù hợp được giao cho đúng tác nhân.

Mỗi tác nhân trong hệ thống đa tác nhân có thể hoạt động độc lập, quan sát và phân tích môi trường, đưa ra quyết định rồi hành động để đạt mục tiêu của mình.

Hiệu quả của MAS được đánh giá thông qua hệ thống đánh giá tác nhân AI, có thể bao gồm cả chỉ số định lượng và định tính.

Ví dụ, một công ty nghiên cứu thị trường có thể sử dụng MAS trong đó một tác nhân thu thập báo cáo ngành, một tác nhân khác trích xuất thông tin chính, tác nhân thứ ba tóm tắt thành báo cáo cho khách hàng, và tác nhân thứ tư giám sát độ chính xác dữ liệu và cải thiện kết quả theo thời gian.

Tác nhân phản xạ đơn giản

Tác nhân phản xạ đơn giản hoạt động dựa trên tập hợp các quy tắc điều kiện – hành động được xác định trước. Chúng phản ứng với cảm nhận hiện tại và không xét đến lịch sử các cảm nhận trước đó.

Chúng phù hợp với các nhiệm vụ đơn giản, phạm vi chức năng hẹp. Ví dụ về tác nhân phản xạ đơn giản là một bộ điều nhiệt thông minh.

‍

Tác nhân phản xạ dựa trên mô hình

Tác nhân dựa trên mô hình duy trì mô hình nội bộ về môi trường và đưa ra quyết định dựa trên hiểu biết của mô hình đó.

Điều này cho phép chúng xử lý các nhiệm vụ phức tạp hơn.

Chúng được sử dụng trong phát triển công nghệ xe tự lái, vì có thể thu thập dữ liệu như tốc độ xe, khoảng cách với xe phía trước và biển báo dừng phía trước. Tác nhân có thể quyết định khi nào phanh dựa trên tốc độ và khả năng phanh của xe.

Tác nhân dựa trên tiện ích

Tác nhân dựa trên tiện ích đưa ra quyết định bằng cách cân nhắc giá trị kỳ vọng của từng hành động có thể thực hiện.

Chúng thường được dùng trong các tình huống cần cân nhắc nhiều lựa chọn và chọn phương án có giá trị kỳ vọng cao nhất.

Nếu bạn muốn một tác nhân đề xuất – như hướng hành động hoặc các loại máy tính phù hợp cho một nhiệm vụ – tác nhân dựa trên tiện ích sẽ hữu ích.

Tác nhân học tập

Tác nhân học tập được thiết kế để hoạt động trong môi trường chưa biết trước. Chúng học hỏi từ kinh nghiệm và điều chỉnh hành động theo thời gian.

Học sâu và mạng nơ-ron thường được sử dụng trong phát triển tác nhân học tập.

Chúng thường được dùng trong thương mại điện tử và nền tảng phát trực tuyến để cung cấp hệ thống đề xuất cá nhân hóa, vì chúng học được sở thích của người dùng theo thời gian.

Tác nhân Niềm tin – Mong muốn – Ý định

Tác nhân Niềm tin – Mong muốn – Ý định mô phỏng hành vi giống con người bằng cách duy trì niềm tin về môi trường, mong muốn và ý định. Chúng có thể suy luận và lập kế hoạch hành động phù hợp, thích hợp cho các hệ thống phức tạp.

Tác nhân dựa trên logic

Tác nhân dựa trên logic sử dụng suy luận để đưa ra quyết định, thường dựa trên các quy tắc logic. Chúng phù hợp với các nhiệm vụ cần suy luận logic phức tạp.

Tác nhân dựa trên mục tiêu

Tác nhân dựa trên mục tiêu hành động để đạt được mục tiêu và có thể điều chỉnh hành động cho phù hợp. Chúng có cách tiếp cận linh hoạt hơn trong việc ra quyết định dựa trên hậu quả tương lai của hành động hiện tại.

Một ứng dụng phổ biến của tác nhân dựa trên mục tiêu là robot – như tác nhân điều hướng trong kho hàng. Nó có thể phân tích các tuyến đường tiềm năng và chọn lộ trình hiệu quả nhất đến điểm đích.

Cách triển khai tác nhân AI trong 5 bước

Tùy vào hoàn cảnh, bạn có hai lựa chọn: mua tác nhân AI hoặc tự xây dựng tác nhân AI.

Nếu muốn mua, bạn nên tham khảo các agency và freelancer được chứng nhận có thể phát triển tác nhân AI tùy chỉnh.

Nhưng nếu bạn muốn tận dụng nguồn lực sẵn có, việc xây dựng tác nhân AI không khó như bạn nghĩ. Có rất nhiều framework tác nhân AI và framework LLM agent phù hợp với trình độ của bạn.

Bước 1: Xác định trường hợp thử nghiệm

“Hãy dùng tác nhân AI đi!” Nếu sếp bạn nói vậy sau khi đọc những tin tức mới nhất về ‘năm của tác nhân AI’, thì bạn cần xác định loại tác nhân AI nào nên thử nghiệm.

Rất dễ bị cuốn theo trào lưu, nhưng cách tốt nhất là bắt đầu với một trường hợp sử dụng rõ ràng, có tác động lớn.

Hãy cân nhắc nơi nào tác nhân có thể giảm khối lượng công việc, tăng độ chính xác hoặc hỗ trợ ra quyết định, như xác định khách hàng tiềm năng, hỗ trợ khách hàng hoặc truy xuất kiến thức nội bộ.

Một trường hợp thử nghiệm tốt nên đủ hẹp để triển khai nhanh nhưng đủ giá trị để chứng minh hiệu quả.

Lựa chọn đúng sẽ giúp dễ dàng thuyết phục, chứng minh hiệu quả đầu tư và tạo nền tảng cho việc áp dụng AI rộng hơn.

Bước 2: Tìm nền tảng phù hợp

Công cụ phù hợp hoàn toàn phụ thuộc vào hoàn cảnh của bạn – bạn có bao nhiêu chuyên môn phát triển nội bộ? Có bao nhiêu thời gian? Bạn cần tác nhân thực hiện những gì (không chỉ cho thử nghiệm mà còn lâu dài)?

Trong hầu hết trường hợp, nên sử dụng nền tảng AI thay vì xây dựng từ đầu.

Lựa chọn tối ưu thường là một nền tảng linh hoạt theo chiều dọc: phần mềm xây dựng cho phép bạn tạo bất kỳ trường hợp sử dụng nào và kết nối với mọi công cụ bên ngoài.

Bạn có thể xem danh sách các công cụ xây dựng tác nhân AI tốt nhất, nền tảng chatbot tốt nhất hoặc thậm chí nền tảng mã nguồn mở tốt nhất. Nhưng thật lòng mà nói – tôi khá thiên vị nền tảng của chúng tôi.

Botpress được sử dụng bởi 35% các công ty Fortune 500 và hơn 500.000 nhà phát triển.

Chúng tôi đã triển khai tác nhân AI nhiều năm, và bạn có thể bắt đầu miễn phí, nên thực sự không có gì để mất.

Bước 3: Tích hợp công cụ

Nếu tác nhân AI của bạn sẽ tạo lead trên Hubspot, bạn sẽ bắt đầu bằng cách tích hợp nền tảng AI với Hubspot.

Mặc dù một nền tảng tốt sẽ có sẵn các tích hợp được xây dựng trước, nhưng các trường hợp sử dụng chuyên biệt sẽ cần thêm công việc để tùy chỉnh các kết nối của tác nhân của bạn.

Nếu nhóm của bạn tích hợp nhiều hệ thống – dù là công cụ nội bộ hay phần mềm bên thứ ba – tác nhân của bạn có thể đóng vai trò như một trình điều phối AI, đảm bảo sự đồng bộ mượt mà giữa các nền tảng.

Bước 4: Kiểm thử và hoàn thiện

Bước thứ tư là kiểm thử kỹ lưỡng tác nhân của bạn bằng các công cụ kiểm thử tích hợp sẵn của nền tảng.

Điều chỉnh các tham số, cách diễn đạt prompt và quy trình làm việc dựa trên kết quả kiểm thử để đảm bảo tác nhân hoạt động tốt trong các tình huống thực tế.

Bước 5: Triển khai và giám sát

Dù các giai đoạn xây dựng và triển khai thường được chú trọng, đừng đánh giá thấp tầm quan trọng của việc giám sát lâu dài với phân tích bot.

Nền tảng của bạn nên có sẵn các công cụ giám sát để theo dõi tương tác và hiệu suất của tác nhân sau khi triển khai.

Thu thập thông tin chi tiết và điều chỉnh thiết lập khi cần, tận dụng các cơ chế phản hồi mà nền tảng cung cấp.

Và hãy nhớ: các tác nhân AI tốt nhất đều cần được cập nhật. Nhiều tác nhân AI hiệu quả nhất ngoài thực tế đã được cập nhật hàng trăm lần kể từ khi ra mắt.

ROI của bạn sẽ càng tăng khi bạn liên tục tối ưu tác nhân.

Các thực tiễn tốt nhất khi triển khai

Nhóm Chăm sóc Khách hàng của chúng tôi có nhiều năm kinh nghiệm triển khai chatbot và tác nhân AI. Họ đã chứng kiến nhiều lỗi phổ biến khi triển khai tác nhân AI, từ thiếu ngân sách đến hứa hẹn quá mức.

Khởi đầu nhỏ, sau đó mở rộng

Chúng ta đang bước vào kỷ nguyên tổ chức tăng cường AI – nhưng không ai chuyển đổi toàn bộ ngay lập tức. Hãy bắt đầu với một trường hợp thử nghiệm mạnh mẽ để đạt được thành công nhanh trước khi mở rộng tác nhân AI của bạn.

Chúng tôi gọi đây là phương pháp Bò – Đi – Chạy. Bạn có thể tìm hiểu thêm trong Bản thiết kế triển khai tác nhân AI của chúng tôi.

Đảm bảo nguồn dữ liệu chất lượng cao

Như câu nói cũ: đầu vào rác, đầu ra cũng rác. Nếu tác nhân AI của bạn không lấy thông tin từ các cơ sở dữ liệu được quản lý tốt, tác động của nó sẽ bị hạn chế.

Nếu tác nhân của bạn sử dụng Hubspot để theo dõi chu kỳ giao dịch và phân tích các yếu tố dự đoán thắng hoặc thua, thì đội ngũ bán hàng của bạn cần phải cảnh giác trong việc theo dõi các cuộc gọi và dữ liệu của khách hàng tiềm năng.

Đặt KPI và tiêu chí thành công rõ ràng

Thật khó để biết tác nhân AI của bạn thành công đến đâu nếu bạn không đo lường được tác động của nó.

Xác định KPI ngay từ đầu — dù đó là độ chính xác phản hồi, thời gian tiết kiệm, tỷ lệ chuyển đổi hay giảm chi phí. Những chỉ số này sẽ giúp định hướng cải tiến và chứng minh ROI.

Sử dụng RAG

Sử dụng retrieval-augmented generation cho phép tác nhân AI của bạn dựa vào dữ liệu cập nhật, như cơ sở tri thức công ty, CRM hoặc tài liệu.

Điều này giúp giảm nguy cơ tạo ra thông tin sai lệch và đảm bảo các phản hồi chính xác, phù hợp với ngữ cảnh.

Những rủi ro của tác nhân AI là gì?

Rủi ro tuân thủ

Tác nhân AI phải tuân thủ các quy định như GDPR, HIPAA, SOC 2 và các chính sách ngành liên quan.

Rủi ro tuân thủ là một trong những lý do lớn nhất khiến các nhà phát triển chọn xây dựng tác nhân AI trên nền tảng thay vì tự phát triển từ đầu.

Nếu công việc của bạn không phải là đảm bảo tuân thủ AI, tốt hơn hết hãy để các chuyên gia xử lý.

Xử lý sai dữ liệu người dùng, không ghi lại quyết định hoặc tạo ra phản hồi không tuân thủ có thể dẫn đến hậu quả pháp lý và tài chính.

Ảo giác

Ảo giác xảy ra khi các hệ thống AI hội thoại tạo ra thông tin sai hoặc gây hiểu lầm.

Những sai sót này từng là tâm điểm của các vụ bê bối như chatbot của Air Canada hoặc bot bán xe Chevy Tahoe với giá 1 đô la.

Tác nhân AI được xây dựng cẩn trọng hiếm khi gặp ảo giác. Có thể kiểm soát chất lượng phản hồi bằng retrieval-augmented generation, xác thực bởi con người hoặc các lớp kiểm tra. Thực tế, có nhiều cách để giữ cho tác nhân AI không bị ảo giác.

Thiếu khả năng giải thích

Nếu một tác nhân AI đưa ra quyết định, nhóm của bạn cần hiểu được cách thức và lý do.

Một hệ thống hộp đen chỉ đưa ra kết quả mà không minh bạch có thể làm mất lòng tin, gây khó khăn trong việc xác định lỗi, đảm bảo tuân thủ hoặc cải thiện hiệu suất.

Khả năng giải thích đặc biệt quan trọng với các ngành bị quản lý chặt, nơi mọi quyết định đều cần kiểm tra được.

Các kỹ thuật như ghi lại quá trình suy luận của tác nhân, hiển thị nguồn dữ liệu và tích hợp xác thực bởi con người có thể giúp các quyết định do AI đưa ra trở nên rõ ràng và minh bạch.

Nếu không có khả năng giải thích, nhóm của bạn sẽ tốn nhiều thời gian giải thích hành động của tác nhân hơn là nhận được lợi ích từ nó.

Nguồn lực liên tục

Tác nhân AI không phải là tài nguyên 'cài xong để đó'.

Chúng là một dự án phần mềm thực sự cần được giám sát và cải tiến liên tục theo thời gian. Bảo trì là điều bắt buộc, nếu bỏ qua sẽ làm giảm hiệu quả của tác nhân.

Tin tốt là điều này chỉ là bất lợi nếu nhóm của bạn không lên kế hoạch cho nó. Nếu bạn đã sẵn sàng đầu tư vào AI, nguồn lực duy trì cho tác nhân AI sẽ dễ dàng được nhìn thấy qua lợi nhuận thu được.

3 đặc điểm của tác nhân AI

1. Tự chủ

Tác nhân AI có thể hoạt động mà không cần sự can thiệp của con người, tự đưa ra quyết định và thực hiện chúng.

Tính tự chủ cho phép tác nhân AI xử lý các nhiệm vụ phức tạp và ra quyết định theo thời gian thực về cách hoàn thành quy trình tốt nhất, mà không cần con người lập trình từng bước cụ thể.

Dù ý tưởng về tác nhân tự chủ có thể khiến bạn liên tưởng đến HAL 9000, chiếc máy tính biết nói trong 2001: A Space Odyssey, tác nhân AI vẫn cần dựa vào chỉ dẫn của con người.

Người dùng hoặc lập trình viên sẽ cần dành thời gian hướng dẫn tác nhân phải làm gì – nhưng tác nhân sẽ tự tìm cách giải quyết nhiệm vụ đó hiệu quả nhất.

2. Học hỏi liên tục

Phản hồi là yếu tố thiết yếu giúp tác nhân AI cải thiện theo thời gian.

Phản hồi này có thể đến từ hai nguồn: người đánh giá hoặc chính môi trường.

Người đánh giá có thể là người vận hành hoặc một hệ thống AI khác đánh giá hiệu suất của tác nhân. Môi trường của tác nhân AI có thể cung cấp phản hồi thông qua kết quả từ các hành động của tác nhân.

Vòng lặp phản hồi này giúp tác nhân thích nghi, học hỏi từ trải nghiệm và đưa ra quyết định tốt hơn trong tương lai.

Bot sẽ học để tạo ra kết quả tốt hơn khi xử lý nhiều tác vụ hơn. Nhờ khả năng học hỏi và cải thiện, agent AI có thể thích nghi với môi trường thay đổi nhanh chóng.‍

3. Phản ứng và chủ động

Tác nhân AI vừa phản ứng vừa chủ động trong môi trường của mình.

Vì chúng tiếp nhận dữ liệu đầu vào, chúng có thể thay đổi hướng hành động dựa trên sự thay đổi của môi trường.

Ví dụ, một bộ điều nhiệt thông minh có thể cảm nhận nhiệt độ phòng giảm khi có cơn giông bất ngờ. Kết quả là nó sẽ giảm công suất điều hòa.

Nhưng nó cũng chủ động – nếu ánh nắng chiếu vào phòng vào cùng một thời điểm mỗi ngày, nó sẽ chủ động tăng công suất điều hòa để phù hợp với sự xuất hiện của ánh nắng.

Triển khai tác nhân AI trong tháng tới

Tác nhân AI giúp tự động hóa các tác vụ nhiều bước trong mọi quy trình – nếu bạn không sử dụng chúng để loại bỏ sự kém hiệu quả, hãy yên tâm rằng đối thủ của bạn đã làm rồi.

Botpress là nền tảng tác nhân AI linh hoạt không giới hạn, được cả nhà phát triển và doanh nghiệp tin dùng. Nền tảng này có thư viện tích hợp sẵn, cộng đồng xây dựng Discord với hơn 30.000 thành viên và nhiều năm kinh nghiệm triển khai các trường hợp thực tế.

Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Miễn phí.

Câu hỏi thường gặp

Những sai lầm phổ biến mà doanh nghiệp mắc phải khi triển khai tác nhân AI đầu tiên là gì?

Một sai lầm phổ biến khi doanh nghiệp triển khai tác nhân AI đầu tiên là ra mắt mà không xác định rõ trường hợp sử dụng hoặc tiêu chí thành công có thể đo lường, dẫn đến mức độ tương tác thấp và tác động hạn chế. Nhiều doanh nghiệp cũng coi tác nhân AI là một lần triển khai duy nhất thay vì một hệ thống cần cập nhật và hoàn thiện thường xuyên để duy trì hiệu quả lâu dài.

Tôi nên dự trù thời gian và ngân sách bao nhiêu cho một dự án thử nghiệm tác nhân AI?

Một dự án thử nghiệm tập trung thường có thể triển khai trong vòng 2 đến 6 tuần, với chi phí từ 300 đến 700 đô la, đặc biệt khi sử dụng các nền tảng không cần mã hoặc ít mã.

Tôi nên triển khai những loại ghi nhật ký hoặc kiểm tra nào?

Bạn nên ghi lại mọi đầu vào của người dùng, các quyết định của tác nhân, hành động đã thực hiện và tất cả các cuộc gọi API, bao gồm cả dấu thời gian và mã định danh người dùng để đảm bảo khả năng truy vết. Để tăng tính minh bạch và hỗ trợ chẩn đoán, nên bổ sung thêm các bước lập luận hoặc điểm số độ tin cậy khi có thể.

Thực tế, quy trình human-in-the-loop (HITL) diễn ra như thế nào?

Trong thực tế, HITL nghĩa là tác nhân AI sẽ tạm dừng để chờ ý kiến từ con người đối với một số quyết định nhất định, như phê duyệt, chuyển cấp hoặc các trường hợp không rõ ràng, trước khi tiếp tục. Điều này tạo ra một lớp bảo vệ, đảm bảo các hành động chưa chắc chắn sẽ được con người giám sát khi cần thiết.

Một tác nhân AI có thể hỗ trợ nhiều phòng ban (ví dụ: Nhân sự và Kinh doanh) không?

Có, một tác nhân AI có thể phục vụ nhiều phòng ban nếu được thiết kế với sự tách biệt ngữ cảnh hợp lý, hướng dẫn rõ ràng cho từng vai trò và định tuyến thông minh các truy vấn. Nhiều tổ chức thường bắt đầu với một phòng ban rồi mở rộng dần khả năng của tác nhân để tránh chồng chéo hoặc gây nhầm lẫn.