Agentic AI (AI tự chủ) đại diện cho bước nhảy vọt quan trọng nhất trong ứng dụng AI vào việc gia tăng năng suất làm việc. Không giống các hệ thống AI truyền thống chỉ phản hồi theo lệnh, agentic AI có khả năng tự đưa ra quyết định, thực thi hành động độc lập và học liên tục từ các tương tác mà không cần sự giám sát thường xuyên của con người.

Kiến Trúc và Cơ Chế Hoạt Động

Agentic AI được xây dựng trên kiến trúc đa tầng gồm nhiều tác nhân AI khác nhau (AI agents), sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và cơ chế suy luận phức tạp để hoạt động độc lập. Hệ thống hoạt động theo vòng lặp liên tục: Nhận thức → Phân tích → Hành động → Học hỏi.

Cụ thể, tác nhân AI theo nghiệp vụ sẽ giám sát môi trường (dữ liệu, hành động người dùng, trạng thái hệ thống), phân tích để quyết định bước tiếp theo, thực thi hành động (gửi email, truy vấn cơ sở dữ liệu, gọi các giao thức kết nối), sau đó đánh giá kết quả và tối ưu quyết định trong tương lai. Điểm đặc biệt là khả năng tham khảo nhiều LLMs khác nhau, so sánh chéo thông tin ngữ cảnh và điều chỉnh hành vi dựa trên học tăng cường theo dữ liệu thời gian thực.

Đặc điểm kỹ thuật cốt lõi

Agentic AI sở hữu bốn đặc tính quan trọng phân biệt với AI truyền thống:

• Hướng mục tiêu: Theo đuổi mục tiêu dài hạn thay vì chỉ xử lý từng lệnh đơn lẻ.
• Độc lập: Hoạt động với ít hoặc không cần can thiệp của con người.
• Thích ứng: Phản ứng tức thì với các dữ liệu đầu vào và điều chỉnh chiến lược theo thời gian thực.
• Hướng đến hành động: Không chỉ tạo ra các dữ liệu đầu ra mà còn thực hiện các bước cụ thể để đạt được kết quả.

Về mặt kỹ thuật, các tác nhân AI thường kết hợp LLMs khác nhau để cho việc lý luận (reasoning) và lập kế hoạch (planning), các giao thức kết nối (APIs) và tích hợp (integrations) cho các công cụ sử dụng, cùng vòng lặp phản hồi để học liên tục. Khả năng này cho phép các tác nhân tự động chuyển đổi giữa các công cụ khi một giao thức kết nối thất bại, hoàn thành nhiệm vụ mà không cần can thiệp từ bên ngoài.

So Sánh với AI truyền thống

Ứng dụng thực tế trong doanh nghiệp

Các công ty công nghệ lớn như Google, Microsoft, IBM... đang triển khai agentic AI theo mô hình ba lớp: trải nghiệm người dùng, điều phối và dữ liệu. Một điểm quan trọng là khả năng tổ chức agents theo từng nghiệp vụ như IT, nhân sự, hành chính, cho phép doanh nghiệp đưa các tác nhân chuyên biệt được tối ưu cho từng phòng ban.

Trong chăm sóc khách hàng, thay vì dùng chatbot theo kịch bản, tác nhân AI có thể xử lý các truy vấn phức tạp nhiều bước bằng cách tích hợp với các hệ thống nội bộ và các giao thức kết nối dữ liệu qua bên thứ ba. Ví dụ, khi khách hàng báo cáo lỗi hóa đơn, AI có thể tự xác minh giao dịch, xác định lỗi, sửa chữa, hoàn tiền và cập nhật hệ thống quản lý khách hàng hoàn toàn độc lập.

Thách thức triển khai và mức độ sẵn sàng của dữ liệu

Sự sẵn sàng của dữ liệu vẫn là thách thức số một. Rất ít công ty đã sẵn sàng xây dựng hệ thống dữ liệu hiện đại để hỗ trợ dữ liệu hoặc ngữ cảnh cụ thể cho các tác nhân AI.

Hầu hết công ty có dữ liệu như một kho đồ lộn xộn - có nhiều thứ nhưng không biết cái nào ở đâu, cái nào quan trọng. Khi doanh nghiệp chọn tác nhân AI ứng dụng vào công việc, họ cần hiểu:

• Căn cứ: Dữ liệu này có nghĩa là gì trong công ty? (VD: "khách hàng VIP" có chính sách gì, được ưu tiên ra sao)?
• Ngữ cảnh: dữ liệu từ đâu? ai sở hữu? độ nhạy cảm thế nào (có thể chia sẻ không, cần mã hóa không)?
• Đáng tin cậy: Dữ liệu có đúng không? ai chịu trách nhiệm? cập nhật khi nào?

IBM đề xuất một thuật ngữ gọi là "dataproducts" - gói dữ liệu thành từng gói như sản phẩm, có nhãn mác, hướng dẫn sử dụng kèm theo. Giống như doanh nghiệp đưa ra các tập tin đã được sắp xếp sẵn, có ghi chú rõ ràng cho nhân viên mới gia nhập công ty.