AI Agent là gì?

Đây là cụm từ của năm 2024: Tác nhân AI. 

Và với tư cách là xu hướng AI hàng đầu cho năm 2025 , các tác nhân AI ngày càng trở nên phổ biến và có tác động lớn hơn.

Mọi người – từ những nhà phát triển mới vào nghề đến các doanh nghiệp lớn và các cửa hàng nhỏ – đều bắt đầu tìm hiểu xem các tác nhân AI có thể làm gì cho họ.

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

Công nghệ hiện tại là thứ chúng tôi đã nghiên cứu trong nhiều năm – chúng tôi đã giúp hàng nghìn tổ chức triển khai tác nhân AI .

Nếu bạn có bất kỳ thắc mắc nào về tác nhân AI là gì, chúng hoạt động như thế nào hoặc bạn nên bắt đầu từ đâu, thì bạn đã đến đúng nơi rồi.

Tác nhân AI là gì?

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

Không giống như chatbot AI phản hồi thông tin đầu vào của người dùng, AI đại lý là phần mềm có khả năng tự động ra quyết định.

Nó thường được sử dụng để tự động hóa các quy trình công việc phức tạp, như dịch vụ khách hàng, phân tích dữ liệu hoặc hỗ trợ mã hóa. 

Điều đó có nghĩa là các tác nhân AI có thể loại bỏ nhu cầu cần sự tham gia của con người vào một số nhiệm vụ nhất định hoặc hỗ trợ nhân viên trong các công việc hàng ngày của họ.

Sự khác biệt giữa tác nhân AI và chatbot AI là gì?

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

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

Nhưng các tác nhân AI vượt xa chatbot theo một số cách chính. Sau đây là chìa khóa để phân biệt giữa các tác nhân AI và chatbot AI:

‍

Đây là những khác biệt quyết định xem công ty của bạn cần một chatbot bán hàng hay một tác nhân AI để bán hàng . 

Người đầu tiên có thể trả lời câu hỏi của khách hàng, gợi ý sản phẩm và tạo điều kiện thuận lợi cho việc mua hàng. 

Thứ hai có thể dự đoán khách hàng nào có nhiều khả năng mua thêm và gửi cho họ một Facebook được cá nhân hóa Messenger tin nhắn vào thời điểm tối ưu. Ngoài tất cả các hoạt động trò chuyện và bán hàng của chatbot. Thật tuyệt phải không?

Các tác nhân AI hoạt động như thế nào?

Các tác nhân AI hoạt động bằng cách 1) nhận biết môi trường xung quanh, 2) xử lý thông tin, 3) đưa ra quyết định và 4) thực hiện các hành động để đạt được mục tiêu. 

Không giống như các chatbot truyền thống, chúng không chỉ trả lời các truy vấn của người dùng mà còn có thể hoạt động độc lập, thu thập và phân tích dữ liệu cũng như tương tác với các hệ thống bên ngoài.

Bước 1: Nhận thức

Đầu tiên, một tác nhân AI nhận đầu vào từ nhiều nguồn khác nhau. Tùy thuộc vào mục đích của nó, những nguồn này có thể bao gồm:

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

Bước 2: Xử lý

Khi đã có dữ liệu, tác nhân AI cần phải hiểu dữ liệu đó.

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

Nếu cần lấy kiến thức có liên quan từ cơ sở dữ liệu, nó có thể sử dụng kỹ thuật tạo dữ liệu tăng cường truy xuất (RAG) để lấy kiến thức đó.

Bước 3: Ra quyết định

Quá trình ra quyết định sẽ phụ thuộc vào cách người xây dựng cấu trúc tác nhân AI.

Nó có thể sử dụng logic kinh doanh riêng , như quyết định xem khách hàng tiềm năng có đủ điều kiện hay không dựa trên công thức do nhóm bán hàng đưa ra. 

Nó cũng có thể sử dụng dự đoán của máy học hoặc học tăng cường , chẳng hạn như đánh dấu một giao dịch là gian lận dựa trên các trường hợp gian lận trước đây.

Các công cụ tác nhân AI tốt nhất sẽ tính đến khả năng giải thích của AI : mức độ tác nhân AI có thể làm rõ lý do đằng sau các quyết định của mình tốt như thế nào.

Bước 4: Hành động

Sau khi nhận thức, xử lý và quyết định, tác nhân AI đã sẵn sàng hành động.

Không có giới hạn nào cho các hành động mà tác nhân AI có thể thực hiện. Nó có thể theo dõi bằng một phản hồi văn bản đơn giản, như '3 tài khoản này đang cho thấy dấu hiệu có khả năng bị hủy'.

Nó có thể kích hoạt lệnh gọi API , chẳng hạn như lấy dữ liệu hàng tồn kho theo thời gian thực từ hệ thống kho hoặc khởi tạo yêu cầu đặt lại mật khẩu.

Các tác nhân AI khác thực hiện các hành động vận hành trực tiếp , như điều chỉnh giá trong cửa hàng thương mại điện tử, lên lịch cuộc gọi bán hàng, định tuyến lại lô hàng hậu cần hoặc sửa đổi cài đặt hệ thống dựa trên chính sách bảo mật.

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

Các tác nhân này có thể thực hiện toàn bộ quy trình làm việc của tác nhân AI từ đầu đến cuối.

Bất kể hành động nào, tác nhân AI đều đảm bảo rằng phản hồi của nó phù hợp với quá trình ra quyết định — và trong nhiều trường hợp, nó học hỏi từ kết quả để cải thiện các hành động trong tương lai.

6 thành phần của kiến trúc tác nhân AI

'Tác nhân AI' có vẻ như được định nghĩa một cách mơ hồ. Với các ứng dụng rộng rãi của chúng, có thể khó để xác định được đâu là tác nhân AI và đâu là tự động hóa tiêu chuẩn hoặc chatbot AI điển hình.

Có 6 thành phần chính của một tác nhân AI:

• LLM Routing: Cách một tác nhân AI suy nghĩ
• Nhận dạng và hướng dẫn: Một tác nhân AI làm gì
• Công cụ: Cách một tác nhân AI thu thập dữ liệu và thực hiện hành động
• Bộ nhớ và kiến thức: Một tác nhân AI biết thông tin như thế nào
• Kênh: Cách một tác nhân AI tiếp cận người dùng của bạn
• Quản trị: Làm thế nào để một tác nhân AI luôn an toàn

Khi được sử dụng cùng nhau, 6 đặc điểm này tạo nên một tác nhân AI. Hiểu được mục đích của chúng sẽ hữu ích trong việc hiểu được khả năng của một tác nhân AI – và do đó, các trường hợp sử dụng tiềm năng.

1. LLM Lộ trình

Đầu tiên và quan trọng nhất, bạn sẽ cần thuê ngoài nhận thức của tác nhân AI của mình cho một LLM . Trên thực tế, đôi khi bạn sẽ nghe cụm từ ' tác nhân LLM ', một tập hợp con của các tác nhân AI. 

Một đại lý giỏi phải có khả năng sử dụng LLMs khác nhau cho những nhiệm vụ khác nhau .

Không có một cấp trên duy nhất LLM , đặc biệt là với tốc độ phát triển nhanh chóng. Có thể sẽ có lợi cho tác nhân AI của bạn khi sử dụng một mô hình khi tạo văn bản dài và một mô hình khác khi phân tích dữ liệu đầu vào của người dùng.

Tất cả đều là tác nhân AI LLM đại lý? Gần như vậy, nhưng không hẳn vậy.

Các tác nhân AI không sử dụng LLMs bao gồm các bot tự động hóa quy trình bằng rô-bốt , hệ thống đa tác nhân như hệ thống kiểm soát giao thông hoặc trí thông minh bầy đàn và các tác nhân học tăng cường (như trong rô-bốt).

2. Nhận dạng và hướng dẫn

Bất kỳ tác nhân AI nào cũng cần có danh tính, sứ mệnh và mục tiêu. Tại sao nó tồn tại? Nó sẽ hoàn thành điều gì và sẽ đạt được điều đó bằng cách nào?

Lấy một ví dụ: tuyến phòng thủ đầu tiên của nhóm dịch vụ khách hàng tại một công ty hỗ trợ CNTT. Mục tiêu của tác nhân AI này có thể là giải quyết đúng càng nhiều vấn đề của khách hàng càng tốt, đồng thời chuyển các trường hợp phức tạp đến các tác nhân con người. 

Hướng dẫn không chỉ xác định vai trò của nó mà còn xác định ngưỡng ra quyết định (tức là khi nào nên nâng cấp hoặc chuyển người dùng đến nơi khác?) và các KPI của nó.

3. Công cụ

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

Do tính chất tự chủ của mình, tác nhân AI có thể chọn công cụ nào để sử dụng để thực hiện nhiệm vụ. 

Ví dụ, một tác nhân AI tạo khách hàng tiềm năng có thể có nhiệm vụ tạo ra các khách hàng tiềm năng đủ điều kiện trong Hubspot.

Dựa trên tương tác của người dùng, nhân viên có thể chọn kiểm tra CRM để tìm thông tin trùng lặp, đề xuất nội dung cụ thể cho người dùng hoặc đặt thêm câu hỏi cho đến khi họ có thể ghi điểm với khách hàng tiềm năng.

Kho công cụ của tác nhân AI có thể bao gồm:

• Các hệ thống bên ngoài, như HubSpot, Linear , hoặc Zendesk
• Thực thi mã, để tạo ra các công cụ đặc biệt
• Khả năng tích hợp
• Các tác nhân AI khác
• Con người (ví dụ: một tác nhân AI cần có sự chấp thuận của con người trước khi thực hiện nhiệm vụ)

4. Trí nhớ và kiến thức

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

Không giống như phần mềm truyền thống chỉ đơn thuần thu thập thông tin theo yêu cầu, các tác nhân AI có thể lưu trữ, nhớ lại và xây dựng dựa trên các tương tác trong quá khứ để đưa ra quyết định thông minh hơn.

Ví dụ, một nhân viên AI hỗ trợ khách hàng có thể nhớ lại các lần khắc phục sự cố trước đây với người dùng và tránh lặp lại các giải pháp không hiệu quả. Một nhân viên AI bán hàng có thể nhớ lại các tương tác trước đây với khách hàng tiềm năng và điều chỉnh thông điệp của mình cho phù hợp.

Các tác nhân AI dựa vào hai loại bộ nhớ chính:

1. Bộ nhớ ngắn hạn – Bối cảnh tạm thời từ một cuộc trò chuyện hoặc nhiệm vụ đang diễn ra, như sở thích ngôn ngữ của người dùng.
2. Bộ nhớ dài hạn – Kiến thức lâu dài mà tác nhân có thể truy cập theo thời gian, chẳng hạn như nhớ lại khối lượng đơn hàng hoặc sở thích của nhà cung cấp.

Ngoài bộ nhớ, các tác nhân AI có thể truy cập các nguồn kiến thức có cấu trúc và không có cấu trúc như cơ sở dữ liệu và API, cơ sở kiến thức của công ty hoặc các tài liệu liên quan khác.

5. Kênh

Kênh là cách một tác nhân AI tương tác với người dùng. Nó có thể sử dụng văn bản, hình ảnh, video hoặc giọng nói, tùy thuộc vào trường hợp sử dụng. Nó có thể tiếp cận họ thông qua tiện ích trang web, webchat giao diện, 

Các tác nhân AI có thể được triển khai trên webchat tiện ích, ứng dụng nhắn tin ( WhatsApp , Messenger , Telegram , Slack , v.v.), hoặc thậm chí được nhúng vào quy trình làm việc email.

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

‍

6. Quản trị 

Luật AI đang phát triển trên toàn thế giới và việc xây dựng một tác nhân AI mà không cân nhắc đến vấn đề tuân thủ là một nỗ lực lãng phí.

Quản trị đảm bảo tác nhân AI của bạn hoạt động có đạo đức, minh bạch và trong phạm vi pháp lý.

Một tác nhân AI được quản lý tốt sẽ như sau:

• Tuân thủ chính sách – Phù hợp với hướng dẫn về thương hiệu, giọng điệu và quy tắc kinh doanh.
• Báo cáo & theo dõi KPI – Giám sát hiệu suất, độ lệch và độ chính xác của quyết định.
• Phê duyệt & Con người trong vòng lặp (HITL) – Yêu cầu xác thực của con người đối với các hành động quan trọng.
• Cơ chế phản hồi – Liên tục cải thiện dựa trên ý kiến đóng góp và giám sát của người dùng .
• Theo dõi tuân thủ và kiểm toán – Ghi lại các quyết định và hành động để đáp ứng các yêu cầu theo quy định.

Một số ứng dụng của tác nhân AI là gì?

Thực tế mà nói: Bạn có thể sử dụng tác nhân AI cho bất cứ việc gì. 

Nhờ tính linh hoạt của mình, tác nhân AI có thể giúp hợp lý hóa nhiều quy trình đầu cuối.

Có vô số ví dụ về tác nhân AI trong thế giới thực.

Ngay cả đối với những ngành công nghiệp khắt khe nhất – bất kể quy trình làm việc phức tạp đến đâu, vẫn có một khía cạnh mà tác nhân AI có thể hỗ trợ.

Một tác nhân AI tiền điện tử có thể theo dõi xu hướng thị trường, thực hiện giao dịch hoặc cung cấp phân tích danh mục đầu tư theo thời gian thực. Một tác nhân tiếp thị kỹ thuật số AI có thể tối ưu hóa chi tiêu quảng cáo và phân tích dữ liệu tương tác.

Chúng tôi đã triển khai các tác nhân AI trong nhiều năm, ở mọi ngành công nghiệp có thể tưởng tượng được.

Cho dù bạn cần một bot doanh nghiệp hay một tác nhân AI cho một doanh nghiệp nhỏ , sau đây là một số ứng dụng phổ biến nhất của tác nhân AI.

Dịch vụ khách hàng

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

Các tác nhân ảo này có thể hướng dẫn khách hàng đến các chính sách cụ thể, cung cấp các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa hoặc thậm chí xử lý các tác vụ tài khoản như đặt lại mật khẩu.

Đã trở thành chuẩn mực cho các công ty cung cấp dịch vụ trò chuyện qua chatbot – nhưng các chatbot dựa trên quy tắc của quá khứ thường phản ánh tiêu cực đến một thương hiệu. Ngày nay, nó năng động LLM các tác nhân đang phục vụ người dùng của một tổ chức.

Chúng ta đang bước vào thời kỳ diệt vong của chatbot AI và sự trỗi dậy của các tác nhân AI . Ngay cả (hoặc đặc biệt là) các bot hỗ trợ khách hàng cũng cần được nâng cấp.

Tạo khách hàng tiềm năng

Phần lớn các tác nhân AI được triển khai trên Botpress – ít nhất là tại thời điểm viết bài – là một số hình thức đại lý tạo khách hàng tiềm năng.

Các tác nhân tạo khách hàng tiềm năng là một nhóm nhỏ của các tác nhân bán hàng AI .

Họ thường cung cấp thông tin quan trọng cho người dùng và thu thập các khách hàng tiềm năng đủ tiêu chuẩn trong quá trình này, sau đó chuyển họ đến nhóm bán hàng mà không cần can thiệp thủ công. 

Waiver Group, một công ty tư vấn chăm sóc sức khỏe, đã có thể tăng lượng khách hàng tiềm năng lên 25% sau khi triển khai bot để thay thế biểu mẫu 'liên hệ với chúng tôi'.

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

Quản lý kiến thức

Quản lý kiến thức là một trường hợp sử dụng mà bot có thể xử lý tốt hơn con người, có thể trải dài từ tài liệu nội bộ đến hệ thống tự phục vụ dành cho khách hàng.

Nhân viên có thể tốn hàng giờ tìm kiếm thông tin quan trọng bị chôn vùi trong wiki, PDF, email hoặc phiếu hỗ trợ. Một tác nhân AI có thể trả lời truy vấn ngôn ngữ tự nhiên bằng thông tin tài khoản, chính sách hoặc các bước khắc phục sự cố có liên quan. 

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

Quy trình làm việc và điều phối nhiệm vụ

Quy trình làm việc và điều phối tác vụ Các tác nhân AI không chỉ thực hiện các hành động đơn lẻ mà còn điều phối nhiều bước trên các hệ thống khác nhau. (Đôi khi điều này được gọi là điều phối AI .)

• Một tác nhân AI mua sắm có thể tự động tạo yêu cầu mua hàng, đối chiếu chúng với ngân sách và gửi để quản lý phê duyệt trước khi đặt hàng. 
• Trong HR, một tác nhân AI hỗ trợ có thể lên lịch đào tạo, cung cấp quyền truy cập phần mềm và thiết lập bảng lương cho nhân viên mới mà không cần bất kỳ sự can thiệp nào. 
• Các tác nhân AI trong CNTT có thể phân loại phiếu hỗ trợ, kiểm tra nhật ký hệ thống và chuyển các vấn đề chưa được giải quyết đến kỹ sư.

Thay vì các doanh nghiệp ghép nối các công cụ tự động hóa khác nhau cho từng quy trình, các tác nhân AI đóng vai trò như những người điều phối tập trung — xử lý toàn bộ quy trình công việc một cách năng động, đưa ra quyết định theo thời gian thực và thích ứng khi điều kiện thay đổi.

Loại tự động hóa quy trình làm việc AI này là một trong những trường hợp sử dụng phổ biến nhất cho tác nhân AI.

Trí tuệ nhân tạo có thể dễ dàng áp dụng vào các công việc nhỏ hàng ngày, giúp tiết kiệm thời gian của người lao động trí óc.

Đồng phi công phát triển

Các tác nhân AI đang trở nên thiết yếu đối với các nhà phát triển, giúp tăng tốc quá trình mã hóa, gỡ lỗi và lập tài liệu.

AI phụ trợ có thể tự động hoàn thiện mã, đánh dấu lỗi và đề xuất phương án tối ưu hóa theo thời gian thực.

Ngoài việc lập trình, các tác nhân này còn hỗ trợ xem xét yêu cầu kéo, kiểm tra bảo mật và theo dõi sự phụ thuộc.

Đối với các nhóm kỹ thuật, AI đồng hành có nghĩa là chu kỳ phát triển nhanh hơn, ít lỗi hơn và ít thời gian dành cho các nhiệm vụ lặp đi lặp lại hơn.

Trợ lý ảo

Đôi khi, tất cả những gì bạn cần chỉ là một chút trợ giúp.

Một người nào đó để tiến hành nghiên cứu, phân tích số liệu hoặc hợp nhất thông tin. Có thể bạn cần một người lập lịch cá nhân để gửi lời nhắc về các nhiệm vụ sắp tới hoặc một trợ lý có thể soạn thảo email và tóm tắt báo cáo.

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

Khái niệm trợ lý AI đã quá quen thuộc với chúng ta – giống như Siri và Alexa ( trợ lý giọng nói nổi tiếng nhất hiện nay).

Các tác nhân AI cho phép thực hiện bước tiếp theo của quá trình lập kế hoạch được cá nhân hóa sâu sắc.

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

Lợi ích của tác nhân AI là gì?

1. Có thể mở rộng và linh hoạt

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

2. Quyết định tự chủ 

Thay vì xác định trước mọi luồng, các tác nhân AI đưa ra quyết định theo thời gian thực và thực hiện các tác vụ đầu cuối. Chúng được xây dựng nhanh hơn và hiệu quả hơn nhiều sau khi được triển khai.

3. Có thể mở rộng trên nhiều trường hợp sử dụng 

Một tác nhân AI được xây dựng để hỗ trợ khách hàng có thể được mở rộng để xử lý bán hàng, quy trình làm việc nội bộ hoặc tự động hóa nhân sự mà không cần phải xây dựng lại hoàn toàn.

4. Sẵn sàng phục vụ 24/7

Các tác nhân AI hoạt động liên tục, xử lý tác vụ, phản hồi người dùng và thực hiện quy trình công việc mà không bị ngừng hoạt động.

5. Hiệu quả chi phí ở quy mô lớn

Các tác nhân AI giúp giảm nhu cầu về các nhóm nhân viên thủ công lớn trong bộ phận hỗ trợ khách hàng, bán hàng và hoạt động nội bộ, đồng thời vẫn duy trì dịch vụ chất lượng cao.

6. Tự động hóa đầu cuối

Các tác nhân AI không chỉ trả lời câu hỏi; chúng còn thực hiện quy trình công việc, kích hoạt hành động trong CRM, quản lý phê duyệt và đưa ra quyết định thực tế, giúp giảm tình trạng tắc nghẽn trong hoạt động.

7. Tích hợp hệ thống liền mạch

Các tác nhân AI kết nối với các công cụ như Salesforce, HubSpot, Zendesk , Slack và các hệ thống độc quyền, đảm bảo công nghệ thống nhất stack .

8. Thời gian đạt giá trị (TTV) nhanh hơn

Không giống như các dự án tự động hóa truyền thống, các tác nhân AI học hỏi từ các tương tác và liên tục cải thiện, giúp đẩy nhanh quá trình triển khai và ROI.

9. Cải thiện độ chính xác và tuân thủ 

Các tác nhân AI có thể tuân theo các nguyên tắc về thương hiệu, khuôn khổ pháp lý và logic quyết định, đảm bảo hoạt động theo đúng chính sách kinh doanh.

Các loại tác nhân AI

Có một số loại tác nhân AI khác nhau – loại phù hợp với bạn sẽ tùy thuộc vào nhiệm vụ cần thực hiện.

Hệ thống đa tác nhân

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

Các hệ thống này thường được thiết kế để giải quyết các nhiệm vụ quá lớn, phức tạp hoặc phi tập trung để có thể được quản lý bởi một tác nhân AI duy nhất. Định tuyến tác nhân AI phù hợp đảm bảo rằng đúng tác vụ được giao cho đúng tác nhân.

Mỗi tác nhân trong hệ thống đa tác nhân có thể hoạt động độc lập, nhận thức và diễn giải môi trường, đưa ra quyết định và sau đó hành động để hoàn thành 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 thông tin 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 các báo cáo của ngành, một tác nhân khác trích xuất những thông tin chi tiết quan trọng, một tác nhân thứ ba tóm tắt các phát hiện thành bản tóm tắt gửi cho khách hàng và một tác nhân thứ tư theo dõi độ chính xác của dữ liệu và tinh chỉnh kết quả theo thời gian.

Tác nhân phản xạ đơn giản

Các tác nhân phản xạ đơn giản hoạt động dựa trên một tập hợp các quy tắc hành động-điều kiện được xác định trước. Chúng phản ứng với nhận thức hiện tại và không xem xét lịch sử của các nhận thức trước đó.

Chúng phù hợp với các tác vụ có độ phức tạp hạn chế và phạm vi khả năng hẹp. Một ví dụ về một tác nhân phản xạ đơn giản sẽ là một bộ điều chỉnh nhiệt thông minh.

‍

Tác nhân phản xạ dựa trên mô hình

Các tác nhân dựa trên mô hình duy trì một mô hình nội bộ về môi trường của chúng và đưa ra quyết định dựa trên sự hiểu biết về mô hình đó.

Điều này cho phép họ xử lý những nhiệm vụ phức tạp hơn. 

Chúng được sử dụng trong việc phát triển công nghệ xe tự lái, vì chúng có thể thu thập dữ liệu như tốc độ của xe, khoảng cách giữa xe phía trước và biển báo dừng đang đến gần. Đại lý có thể đưa ra quyết định sáng suốt về thời điểm phanh dựa trên tốc độ và khả năng phanh của xe.

Đại lý dựa trên tiện ích

Các tác nhân dựa trên tiện ích đưa ra quyết định bằng cách xem xét tiện ích dự kiến của mỗi hành động có thể xảy ra.

Chúng thường được sử dụng trong những tình huống cần cân nhắc nhiều lựa chọn khác nhau và chọn ra lựa chọn có tiện ích mong đợi cao nhất.

Nếu bạn muốn một đại lý đề xuất một số thứ - như một phương án hành động hoặc các loại máy tính khác nhau cho một nhiệm vụ cụ thể - thì một đại lý dựa trên tiện ích có thể giúp bạn.

Đại lý học tập

Các tác nhân học tập được thiết kế để hoạt động trong môi trường không xác định. Chúng học hỏi từ kinh nghiệm của mình và điều chỉnh hành động theo thời gian.

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

Chúng thường được sử dụng trong thương mại điện tử và công nghệ nền tảng phát trực tuyến để cung cấp năng lượng cho các hệ thống đề xuất được cá nhân hóa, vì chúng tìm hiểu những gì người dùng thích theo thời gian. 

Tác nhân niềm tin-mong muốn-ý định

Các 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 lý luận và lập kế hoạch hành động của mình theo đó, khiến chúng phù hợp với các hệ thống phức tạp.

Tác nhân dựa trên logic

Các tác nhân dựa trên logic sử dụng lý luận suy diễn để đưa ra quyết định, thường là trên các quy tắc logic. Chúng rất phù hợp cho các nhiệm vụ đòi hỏi lý luận logic phức tạp.

Đại lý dựa trên mục tiêu

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

Một ứng dụng phổ biến cho các đại lý dựa trên mục tiêu là robot - giống như một tác nhân điều hướng một nhà kho. Nó có thể phân tích các con đường tiềm năng và chọn tuyến đường hiệu quả nhất đến đích mục tiêu của họ.

Cách triển khai tác nhân AI trong 5 bước

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

Nếu bạn muốn mua, bạn nên tìm đến các công ty được chứng nhận và những người làm việc tự do có thể cung cấp dịch vụ phát triển tác nhân AI tùy chỉnh. 

Nhưng nếu bạn quan tâm đến việc sử dụng các nguồn lực mình có, thì việc xây dựng một tác nhân AI không khó như bạn nghĩ. Có rất nhiều khuôn khổ tác nhân AI và khuôn khổ tác nhân LLM để hỗ trợ trình độ chuyên môn của bạn.

Bước 1: Xác định trường hợp sử dụng thí điểm

“Hãy thuê một đặc vụ AI!” Nếu sếp bạn nói với bạn như vậy sau khi đọc những tiêu đề mới nhất về 'năm của các đặc vụ AI', thì bạn phải tự xác định loại đặc vụ AI nào mà bạn nên điều khiển.

Thật dễ bị cuốn vào sự cường điệu, nhưng cách tiếp cận tốt nhất là bắt đầu bằng một trường hợp sử dụng rõ ràng và có tác động cao.

Hãy cân nhắc xem nhân viên có thể giảm khối lượng công việc, cải thiện độ chính xác hoặc nâng cao khả năng ra quyết định ở đâu, chẳng hạn như đánh giá khách hàng tiềm năng, hỗ trợ khách hàng hoặc thu thập kiến thức nội bộ.

Một trường hợp sử dụng thí điểm mạnh phải đủ hẹp để triển khai nhanh chóng nhưng phải đủ giá trị để chứng minh được tác động.

Lựa chọn đúng đắn sẽ giúp dễ dàng hơn trong việc đảm bảo sự đồng thuận, chứng minh lợi tức đầu tư (ROI) và đặt nền tảng cho việc áp dụng AI rộng rãi hơn.

Bước 2: Tìm đúng nền tảng

Các công cụ phù hợp sẽ hoàn toàn phụ thuộc vào hoàn cảnh của bạn – bạn có bao nhiêu chuyên môn phát triển nội bộ? Bạn có bao nhiêu thời gian? Bạn cần đại lý của mình hoàn thành những gì (không chỉ cho trường hợp sử dụng thử nghiệm của bạn mà còn cho dài hạn)?

Trong hầu hết các trường hợp, việc sử dụng nền tảng AI sẽ hợp lý hơn là phải bắt đầu từ con số 0.

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

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

Botpress được 35% công ty trong danh sách Fortune 500 và hơn 500.000 nhà xây dựng sử dụng.

Chúng tôi đã triển khai các tác nhân AI trong nhiều năm và việc sử dụng chúng hoàn toàn miễn phí, vì vậy bạn thực sự không có gì để mất.

Bước 3: Tích hợp các công cụ

Nếu tác nhân AI của bạn sẽ tạo khách hàng tiềm năng trên Hubspot, bạn sẽ bắt đầu bằng cách tích hợp nền tảng AI của mình với Hubspot. 

Mặc dù một nền tảng tốt sẽ đi kèm với các tích hợp được xây dựng sẵn, nhưng các trường hợp sử dụng thích hợp sẽ đòi hỏi phải tùy chỉnh thêm các trình kết nối của tác nhân.

Nếu nhóm của bạn tích hợp nhiều hệ thống – có thể là công cụ nội bộ hoặc phần mềm của bên thứ ba – thì tác nhân của bạn có thể hoạt động như một đơn vị điều phối AI , đảm bảo đồng bộ hóa trơn tru trên nhiều nền tảng.

Bước 4: Kiểm tra và tinh chỉnh

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

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

Bước 5: Triển khai và giám sát

Mặc dù các giai đoạn xây dựng và triển khai thường được chú trọng, nhưng đừng đánh giá thấp tầm quan trọng của việc giám sát dài hạn bằng phân tích bot . 

Nền tảng của bạn phải được trang bị 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 tinh chỉnh thiết lập khi cần, tận dụng mọi cơ chế phản hồi do nền tảng cung cấp. 

Và hãy nhớ: các tác nhân AI tốt nhất cần được cập nhật. Một số tác nhân AI có hiệu suất cao nhất trong lĩnh vực này đã được cập nhật hàng trăm lần kể từ khi phát hành lần đầu.

ROI của bạn sẽ chỉ tăng cao hơn khi bạn điều chỉnh đại lý của mình nhiều hơn.

Thực hành tốt nhất để triển khai

Nhóm Customer Success của chúng tôi có nhiều năm kinh nghiệm triển khai chatbot và tác nhân AI. Họ đã thấy rất nhiều lỗi thường gặp trong quá trình triển khai tác nhân AI , từ việc lập ngân sách thấp đến hứa hẹn quá mức. 

Bắt đầu nhỏ, sau đó mở rộng

Chúng ta đang bước vào kỷ nguyên của các tổ chức được tăng cường AI – nhưng không ai có thể thực hiện bước nhảy vọt ngay lập tức. Hãy bắt đầu với một trường hợp sử dụng thí điểm mạnh mẽ có thể giành chiến thắng nhanh chóng trước khi mở rộng tác nhân AI của bạn.

Chúng tôi gọi đây là phương pháp Crawl-Walk-Run. Bạn có thể đọc thêm về phương pháp này trong Blueprint for AI Agent Implementation của chúng tôi.

Đảm bảo nguồn dữ liệu chất lượng cao

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

Nếu đại lý của bạn đang sử dụng Hubspot để theo dõi chu kỳ giao dịch và phân tích các yếu tố dự đoán tỷ lệ chốt lời và chốt lỗ, thì nhân viên bán hàng của bạn cần phải cảnh giác trong việc theo dõi các cuộc gọi và dữ liệu của khách hàng tiềm năng.

Đặt ra các chỉ số KPI và số liệu thành công rõ ràng

Thật khó để biết tác nhân AI của bạn thành công đến mức nào nếu bạn không thể đo lường chính xác tác động của nó.

Xác định KPI ngay từ đầu — cho dù đó là độ chính xác của phản hồi, thời gian tiết kiệm được, tỷ lệ chuyển đổi hay giảm chi phí. Các chuẩn mực này sẽ giúp hướng dẫn cải tiến và chứng minh ROI.

Sử dụng RAG

Sử dụng công nghệ tạo dữ liệu tăng cường truy xuất cho phép tác nhân AI của bạn căn cứ câu trả lời vào dữ liệu mới nhất, như cơ sở kiến thức, CRM hoặc tài liệu của công ty.

Điều này làm giảm khả năng xuất hiện ảo giác và đảm bảo rằng các phản ứng là chính xác và phù hợp với ngữ cảnh.

Rủi ro của tác nhân AI là gì?

Rủi ro tuân thủ

Các tác nhân AI phải tuân thủ các quy định như GDPR, HIPAA, SOC 2 và các chính sách cụ thể của ngành. 

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

Nếu công việc của bạn không liên quan đến tuân thủ AI, tốt hơn hết bạn nên dành nguồn lực cho các chuyên gia.

Việc 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 về mặt pháp lý và tài chính.

Ảo giác

Ảo giác xảy ra khi hệ thống AI đàm thoại tạo ra thông tin không chính xác hoặc gây hiểu lầm.

Những sự cố này đã trở thành tâm điểm của những vụ bê bối như vụ bê bối chatbot của Air Canada hay vụ bot bán một chiếc Chevy Tahoe với giá 1 đô la.

Các tác nhân AI được tạo ra một cách thận trọng hiếm khi gây ảo giác. Có thể bảo vệ chất lượng phản hồi của nó bằng các lớp thế hệ tăng cường truy xuất, xác thực của con người hoặc xác minh. Trên thực tế, có một số cách để giữ cho các tác nhân AI không bị ảo giác .

Thiếu khả năng giải thích

Nếu một tác nhân AI đưa ra quyết định, nhóm của bạn phải có khả năng hiểu được quyết định đó được đưa ra như thế nào và tại sao.

Hệ thống hộp đen cung cấp dữ liệu đầu ra không minh bạch có thể làm xói mòn lòng tin, gây khó khăn cho việc chẩn đoán lỗi, đảm bảo tuân thủ hoặc cải thiện hiệu suất.

Khả năng giải thích đặc biệt quan trọng đối với các ngành được quản lý, nơi các quyết định cần phải được kiểm toán.

Các kỹ thuật như ghi lại suy luận của tác nhân, đưa ra nguồn và kết hợp xác thực của con người có thể giúp các quyết định do AI đưa ra trở nên rõ ràng và có trách nhiệm. 

Nếu không tích hợp khả năng giải thích, nhóm của bạn sẽ mất nhiều thời gian để giải thích hành động của tác nhân hơn là hưởng lợi từ họ.

Tài nguyên đang diễn ra

Các tác nhân AI không phải là nguồn tài nguyên "cài đặt rồi quên".

Chúng là một dự án phần mềm thực sự đòi hỏi phải theo dõi và cải tiến liên tục theo thời gian. Bảo trì là một điều cần thiết, nếu bị bỏ qua, sẽ làm giảm sự thành công của một tác nhân.

Tin tốt là đây chỉ là nhược điểm nếu nhóm của bạn không lên kế hoạch cho nó. Nếu bạn chuẩn bị đầu tư vào AI, các nguồn lực liên tục cần thiết cho một tác nhân AI có thể dễ dàng được nhìn thấy trong lợi nhuận.

3 Đặc điểm của AI Agent

1. Tự chủ

Các tác nhân AI có thể hoạt động mà không cần sự can thiệp của con người, tự đưa ra quyết định và hành động một cách độc lập.

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

Trong khi ý tưởng về một tác nhân tự động có thể gợi lên hình ảnh HAL 9000, máy tính biết nói trong bộ phim 2001: A Space Odyssey, thì các tác nhân AI vẫn dựa vào hướng dẫn của con người.

Người dùng hoặc nhà phát triển sẽ cần dành thời gian để chỉ dẫn cho tác nhân phải làm gì – nhưng tác nhân sẽ giải quyết vấn đề theo cách tốt nhất để hoàn thành nhiệm vụ.

2. Học tập liên tục

Phản hồi là điều cần thiết để cải thiện tác nhân AI theo thời gian.

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

Nhà phê bình có thể là một nhà điều hành con người 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 dưới dạng kết quả do hành động của tác nhân.

Vòng phản hồi này cho phép tác nhân thích nghi, học hỏi từ kinh nghiệm của mình và đưa ra quyết định tốt hơn trong tương lai.

Nó sẽ học cách tạo ra kết quả tốt hơn khi trải qua nhiều nhiệm vụ hơn. Nhờ khả năng học hỏi và cải thiện, các tác nhân AI có thể thích ứng với môi trường thay đổi nhanh chóng.‍

3. Phản ứng và chủ động

Các tác nhân AI vừa có tính phản ứng vừa có tính chủ động trong môi trường của chúng.

Vì chúng tiếp nhận thông tin cảm giác nên có thể thay đổi hướng hành động dựa trên những thay đổi trong môi trường.

Ví dụ, một bộ điều chỉnh nhiệt thông minh có thể cảm nhận được nhiệt độ của căn phòng trở nên lạnh hơn khi một cơn giông bão bất ngờ bắt đầu. Kết quả là, nó sẽ làm giảm cường độ của điều hòa không khí. 

Nhưng nó cũng chủ động - nếu mặt trời chiếu vào một căn phòng vào cùng một thời điểm mỗi ngày, nó sẽ chủ động tăng điều hòa không khí trùng với sự xuất hiện của sự ấm áp của mặt trời.

Triển khai một tác nhân AI vào tháng tới

Các tác nhân AI hợp lý hóa các tác vụ nhiều bước trong bất kỳ quy trình làm việc nào – nếu bạn không sử dụng chúng để loại bỏ tình trạng kém hiệu quả, hãy yên tâm rằng đối thủ cạnh tranh của bạn sẽ làm điều đó.

Botpress là một nền tảng tác nhân AI linh hoạt vô tận được các nhà phát triển và doanh nghiệp sử dụng. Nó tự hào có một thư viện tích hợp được xây dựng sẵn , một cộng đồng xây dựng Discord gồm hơn 30.000 người và nhiều năm kinh nghiệm triển khai các trường hợp sử dụng trong thế giới thực. 

Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Nó miễn phí.

Các câu hỏi thường gặp

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

Một sai lầm phổ biến mà các doanh nghiệp mắc phải khi triển khai tác nhân AI đầu tiên của mình là triển khai mà không có trường hợp sử dụng được xác định rõ ràng hoặc tiêu chí thành công có thể đo lường được, điều này thường 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 thay vì một hệ thống đòi hỏi phải cập nhật và tinh chỉnh thường xuyên để duy trì hiệu quả theo thời gian.

Tôi nên dành bao nhiêu thời gian và ngân sách cho chương trình thí điểm tác nhân AI?

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

Tôi nên triển khai loại ghi nhật ký hoặc theo dõi kiểm toán nào?

Bạn nên ghi lại mọi dữ liệu đầu vào của người dùng, quyết định của tác nhân, hành động đã thực hiện và tất cả các lệnh gọi API, bao gồm cả dấu thời gian và mã định danh người dùng để cho phép truy xuất nguồn gốc. Để minh bạch và chẩn đoán tốt hơn, sẽ hữu ích khi bao gồm cả các bước lý luận hoặc điểm tin cậy khi có sẵn.

Trên thực tế, mô hình HITL (human-in-the-loop) diễn ra như thế nào?

Trên thực tế, HITL có nghĩa là tác nhân AI tạm dừng để con người đưa ra quyết định cụ thể, chẳng hạn như phê duyệt, leo thang hoặc các trường hợp mơ hồ, trước khi tiến hành. Điều này tạo ra một biện pháp bảo vệ, đảm bảo rằng các hành động không chắc chắn được giám sát bởi một người khi cần thiết.

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

Có, một tác nhân AI duy nhất có thể phục vụ nhiều phòng ban, miễn là nó được thiết kế với sự tách biệt ngữ cảnh phù hợp, hướng dẫn rõ ràng về hành vi dựa trên vai trò và định tuyến truy vấn thông minh. Nhiều tổ chức bắt đầu với một phòng ban và mở rộng khả năng của tác nhân theo từng bước để tránh chồng chéo hoặc nhầm lẫn.