AI Agent đang nổi lên như một trong những công nghệ thay đổi cách doanh nghiệp vận hành. Vậy AI Agent là gì? Hãy thử tưởng tượng: một hệ thống có thể tự động trò chuyện với khách hàng, dự đoán nhu cầu thị trường và tối ưu chuỗi cung ứng mà không cần con người can thiệp. Đó chính là giá trị cốt lõi mà AI Agent mang lại.
1. AI Agent là gì?
Thực chất, AI Agent là một hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng nhận diện môi trường xung quanh, phân tích dữ liệu đầu vào, đưa ra quyết định và tự động thực hiện các hành động nhằm đạt được mục tiêu nhất định, chẳng hạn như hỗ trợ khách hàng, xử lý đơn hàng, lên lịch hẹn hoặc theo dõi quy trình chăm sóc.
Điểm vượt trội của AI Agent so với bot truyền thống là khả năng học hỏi và thích nghi. Nếu như bot chỉ làm theo kịch bản cố định, thì AI Agent có thể phân tích dữ liệu, dự đoán tình huống và điều chỉnh hành vi. Nhờ đó, chúng có thể phối hợp với con người hoặc hệ thống khác để phản hồi nhanh, chính xác và hiệu quả hơn..
AI Agent ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực: chăm sóc khách hàng, quản lý tài chính, sản xuất, điều phối chuỗi cung ứng hay tối ưu chiến lược kinh doanh.
Sự khác biệt giữa Bot và AI Agent là gì?
Một cách đơn giản để hình dung:
- Bot thông thường thường chỉ là những chương trình tự động phản hồi theo kịch bản đã lập trình sẵn, xử lý các tác vụ đơn giản dựa trên câu lệnh cố định. Chúng phù hợp với các hoạt động như trả lời câu hỏi thường gặp hoặc gửi email tự động mà không cần khả năng học hỏi hay thích nghi.
- AI Agent là một tác nhân AI có khả năng tự ra quyết định, học hỏi từ dữ liệu mới, và thậm chí thích nghi với những thay đổi của môi trường làm việc. Điều này giúp AI Agent trở nên thông minh hơn, linh hoạt hơn trong việc xử lý các rắc rối phức tạp mà bot thông thường khó có thể đảm nhận. Vì vậy, sự khác biệt cốt lõi nằm ở khả năng tự động thích ứng và ra quyết định dựa trên phân tích dữ liệu lớn của AI Agent..
Ví dụ thực tế:
Bệnh nhân nhắn: “Tôi muốn đặt lại lịch khám với bác sĩ hôm trước.”
Bot: Chỉ tiếp nhận câu hỏi
AI Agent sẽ:
- Tra cứu lịch sử đặt lịch và bác sĩ đã khám trước đó
- Kiểm tra lịch trống của bác sĩ
- Đặt lịch hẹn mới cho bệnh nhân
- Gửi xác nhận lịch hẹn + hướng dẫn chuẩn bị khám
AI Agent có thể là:
- Chatbot thông minh: không chỉ trả lời mà còn có khả năng học hỏi từ các cuộc trò chuyện, đưa ra gợi ý thông minh hơn cho những lần tiếp theo.
- Voicebot thông minh: xử lý âm thanh và hiểu được ngữ điệu cũng như cảm xúc của người nói.
- Callbot AI: thực hiện và xử lý cuộc gọi như một nhân viên tổng đài thực thụ, tự động tra cứu thông tin để cung cấp câu trả lời
- Các tác vụ nền: Gửi email, phân loại khách hàng, cập nhật CRM, theo dõi đơn hàng,.
2. Sự khác biệt giữa AI truyền thống và AI Agent là gì?
|
Tiêu chí |
AI truyền thống |
AI Agent |
|
Mức độ tự chủ và tương tác |
Hoạt động theo quy tắc lập trình sẵn, không thể tự ra quyết định hoặc thích nghi với môi trường. |
Quan sát, phân tích, học hỏi và hành động dựa trên mục tiêu, dữ liệu và điều kiện thực tế. |
|
Khả năng học tập và tối ưu hóa |
Xử lý dữ liệu theo quy trình cứng nhắc, không thể học hỏi từ dữ liệu mới. |
Có khả năng học hỏi từ những dữ liệu mà nó tiếp cận, điều chỉnh hành vi dựa trên phản hồi thực tế và tối ưu hóa chiến lược theo thời gian. |
|
Môi trường hoạt động |
Chỉ hoạt động trong một môi trường cố định, không thay đổi. |
Có thể hoạt động trong môi trường động, thích nghi với những thay đổi liên tục. |
|
Khả năng đưa ra quyết định |
Dựa vào thuật toán cố định, ít có khả năng xử lý tình huống mới. |
Phân tích dữ liệu, đưa ra quyết định tối ưu theo bối cảnh cụ thể, thậm chí có thể tự đề xuất phương án mới. |
|
Ví dụ thực tế |
AI trong chăm sóc khách hàng chỉ phản hồi theo các câu hỏi được lập trình sẵn. |
AI Agent có thể hiểu ngữ cảnh, học từ các cuộc trò chuyện trước đó và cải thiện phản hồi theo thời gian, nâng cao trải nghiệm khách hàng. |
3. Các loại AI Agent phổ biến
AI Agent được phân loại thành nhiều loại khác nhau dựa trên cơ chế hoạt động, khả năng học tập và mức độ tự chủ. Mỗi loại sở hữu những đặc điểm riêng và phù hợp với từng ứng dụng cụ thể trong doanh nghiệp.
a. Reactive Agents (Tác nhân phản ứng)
Đặc điểm chính:
- Không có bộ nhớ, chỉ phản ứng tức thời với môi trường.
- Hoạt động dựa trên quy tắc “nếu – thì” (IF – THEN). chỉ phản hồi lại các kích thích từ môi trường mà không có khả năng suy luận hay điều chỉnh hành vi
- Không thể lập kế hoạch dài hạn, học hỏi hay phân tích nguyên nhân.
Ví dụ thực tế:
- Cảm biến cửa tự động: cửa mở ngay khi có người lại gần, nhưng không lưu dữ liệu về số lần sử dụng hay giờ cao điểm.
- Máy bán hàng tự động đời cũ: khi khách bỏ tiền thì nhả sản phẩm, không lưu lại thông tin để phân tích xu hướng tiêu dùng..
- Bộ lọc email spam cơ bản.
Ứng dụng trong doanh nghiệp:
- Hệ thống kiểm tra lỗi sản phẩm: máy quét phát hiện hàng lỗi và loại bỏ ngay lập tức, nhưng không phân tích được nguyên nhân để cải tiến quy trình.
- Hệ thống cảnh báo cháy cơ bản: chuông báo kêu khi có khói/nhiệt độ tăng cao, nhưng không lưu dữ liệu để dự đoán nguy cơ cháy ở khu vực nào thường xuyên hơn.
- Bộ lọc email spam đơn giản: chặn thư dựa trên từ khóa hoặc danh sách đen, không tự động học từ các email mới…
b. Deliberative Agents (Tác nhân lập kế hoạch)
Đặc điểm:
- Có khả năng phân tích môi trường, lập kế hoạch và dự đoán kết quả trước khi hành động.
- Lựa chọn phương án tối ưu thay vì phản ứng ngay lập tức.
- Tốn nhiều tài nguyên tính toán hơn so với tác nhân phản ứng.
Ví dụ thực tế:
- Hệ thống định tuyến giao thông thông minh: phân tích dữ liệu về mật độ xe, thời tiết, tai nạn giao thông để gợi ý lộ trình nhanh nhất cho người lái xe.
- Ứng dụng chăm sóc sức khỏe cá nhân: theo dõi dữ liệu từ thiết bị đeo (nhịp tim, giấc ngủ, vận động) và lập kế hoạch tập luyện, nghỉ ngơi phù hợp cho từng người.
- Hệ thống quản lý logistics thông minh: Phân tích dữ liệu giao hàng, dự đoán nhu cầu và tối ưu hóa tuyến đường vận chuyển để giảm chi phí
Ứng dụng trong doanh nghiệp:
- Quản lý kho hàng thông minh: hệ thống AI dự đoán nhu cầu trong tương lai dựa trên lịch sử bán hàng và xu hướng thị trường để duy trì mức tồn kho hợp lý.
- Lập kế hoạch sản xuất: phân tích đơn hàng, năng lực dây chuyền và nguồn nguyên liệu để xây dựng lịch trình sản xuất tối ưu, giảm thiểu thời gian chờ và chi phí.
c. Hybrid Agents (Tác nhân lai)
Đặc điểm:
- Kết hợp cả phản ứng nhanh (Reactive) và lập kế hoạch chiến lược (Deliberative). Xử lý thông tin theo nhiều cấp độ, từ phản ứng ngay lập tức đến tối ưu hóa dài hạn.
- Ứng dụng rộng rãi trong các hệ thống AI phức tạp, nơi cần sự cân bằng giữa tốc độ phản ứng và khả năng lập kế hoạch.
Ví dụ thực tế:
- Xe tự lái: Phản ứng ngay lập tức với các chướng ngại vật hoặc thay đổi đột ngột trên đường (tác nhân phản ứng). Lập kế hoạch tuyến đường dựa trên dữ liệu giao thông và dự đoán điều kiện đường xá (tác nhân lập kế hoạch.
- Gọi xe công nghệ: phân công tài xế gần nhất cho khách (phản ứng nhanh), đồng thời dự đoán nhu cầu theo giờ cao điểm để điều phối tài xế hiệu quả (lập kế hoạch).
- Thương mại điện tử thông minh: gợi ý ngay sản phẩm tương tự khi khách tìm kiếm (phản ứng nhanh), đồng thời học thói quen mua sắm để xây dựng chiến lược cá nhân hóa dài hạn (lập kế hoạch).
Ứng dụng trong doanh nghiệp:
- Quản lý chuỗi cung ứng thông minh: hệ thống có thể phản ứng nhanh khi đơn hàng tăng đột biến (phản ứng nhanh), đồng thời lập kế hoạch dài hạn để tối ưu kho hàng và vận chuyển (lập kế hoạch).
- Hệ thống giám sát an ninh: khi phát hiện đột nhập thì báo động ngay (phản ứng nhanh), đồng thời phân tích dữ liệu nhiều sự kiện để dự đoán các khu vực có nguy cơ cao (lập kế hoạch).
- Chăm sóc khách hàng đa kênh: chatbot có thể trả lời ngay các yêu cầu cơ bản (phản ứng nhanh), đồng thời học từ dữ liệu trò chuyện để tư vấn cá nhân hóa và dự đoán nhu cầu trong tương lai (lập kế hoạch).
d. Learning Agents (Tác nhân học tập)
Đặc điểm:
- Có khả năng tự học hỏi từ dữ liệu và trải nghiệm thực tế.
- Cải thiện dần khả năng ra quyết định theo thời gian nhờ phản hồi từ môi trường.
- Điều chỉnh hành vi dựa trên phản hồi thực tế, giúp AI thích nghi với môi trường mới
- Ứng dụng thuật toán học máy (Machine Learning) để tối ưu hóa chiến lược và thích nghi với thay đổi.
Ví dụ thực tế:
- Các nền tảng như Amazon hoặc Shopee sử dụng AI để đề xuất sản phẩm phù hợp với từng khách hàng dựa trên sở thích và hành vi trước đó.
- Trợ lý ảo thông minh (Siri, Google Assistant, Alexa): học từ cách người dùng đặt câu hỏi để cải thiện khả năng hiểu ngữ cảnh và đưa ra câu trả lời chính xác hơn.
- Google Translate: liên tục cải thiện độ chính xác nhờ học từ kho dữ liệu dịch của người dùng trên toàn cầu.
- Hệ thống phát hiện gian lận trong ngân hàng: phân tích hành vi giao dịch bất thường và tự học để cải thiện khả năng nhận diện gian lận trong tương lai.
Ứng dụng trong doanh nghiệp:
- Quản lý chăm sóc khách hàng (CRM): AI học từ phản hồi khách hàng để đề xuất giải pháp tốt hơn, cải thiện tỷ lệ hài lòng và giữ chân khách.
- Quản lý sản xuất: AI học từ dữ liệu vận hành máy móc để dự đoán thời điểm cần bảo trì, giảm thiểu sự cố dừng dây chuyền.
- Tuyển dụng thông minh: hệ thống AI học từ dữ liệu ứng viên đã tuyển thành công để đề xuất những hồ sơ phù hợp hơn trong các đợt tuyển dụng sau.
4. Cách hoạt động của AI Agent
a. Quy trình hoạt động của AI Agent dựa theo mô hình ReAct
Quy trình hoạt động của AI Agent theo mô hình ReAct là chìa khóa cho khả năng tự động và thông minh của nó. Mô hình này, ReAct, viết tắt cho “Tư duy + Hành động,” cho phép các AI Agent không chỉ nhận biết yêu cầu mà còn phân tích, lựa chọn công cụ thích hợp và thực hiện nhiệm vụ.
Cách AI Agent xử lý yêu cầu của người dùng:
Quy trình hoạt động của AI Agent dựa theo mô hình ReAct thường diễn ra theo chuỗi sau:
- Tiếp nhận yêu cầu từ người dùng: Khi người dùng đặt câu hỏi hoặc yêu cầu, Agent bắt đầu quá trình xử lý..
- Thought – Suy nghĩ: Agent tự đặt câu hỏi về những gì cần làm để đáp ứng yêu cầu. Nhận diện các dữ liệu và thao tác cần thiết
- Action – Hành động: Agent quyết định sử dụng công cụ nào phù hợp (ví dụ: truy cập CRM, gọi API, phân tích dữ liệu…) và chọn thông tin đầu vào để thực hiện thao tác đó.
- Observation – Quan sát kết quả: Agent đánh giá kết quả từ công cụ và xác nhận đầu ra có chính xác và đầy đủ hay không..
- Lặp lại nếu cần thiết:. Nếu thông tin chưa đủ, Agent sẽ quay lại vòng lặp từ Suy nghĩ → Hành động → Quan sát (Thought → Action → Observation) cho đến khi hoàn tất nhiệm vụ
Có thể nói, AI Agent không chỉ đơn giản là thực hiện theo kịch bản mà còn có khả năng suy nghĩ và lập kế hoạch, cho phép nó tương tác với môi trường bên ngoài và các nguồn dữ liệu hay công cụ không được biết trước. Quá trình làm việc của nó diễn ra một cách logic và linh hoạt, có khả năng điều chỉnh phương pháp xử lý khi gặp thông tin mới hoặc thay đổi yêu cầu.
Một số thuật ngữ đồng nghĩa mà bạn có thể gặp bao gồm: LLM Agent, Augmented LLM, Agentic LLM… Tất cả đều là những tên gọi khác nhau dùng để chỉ AI Agent khi khả năng ReAct được tích hợp vào các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), ví dụ như , Claude, Gemini…
Tóm tắt: Thay vì chỉ đơn thuần phản hồi theo mẫu có sẵn, AI Agent thực hiện việc phân tích, lựa chọn công cụ, kiểm tra kết quả và lặp lại cho đến khi hoàn thành nhiệm vụ. Điều này mang lại sự phát triển vượt bậc so với các chatbot truyền thống, mở ra những cơ hội ứng dụng AI trong thực tế với mức độ linh hoạt và chủ động cao hơn
b. Cấu trúc LLM Agent dạng đơn giản
Về cấu trúc, LLM Agent (tác nhân AI dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn) có thể được hiểu như một chuỗi các khối xử lý hoạt động tuần tự. LLM (Large Language Model) giữ vai trò chính – là “bộ não” thực hiện phân tích ngôn ngữ, tư duy và cung cấp hướng dẫn.
Mô hình hoạt động đơn giản có thể chia làm 4 bước chính:
Planning – Lập kế hoạch
Khi nhận yêu cầu từ người dùng, Agent sẽ phân tích câu hỏi và tự xác định: Cần làm gì để đáp ứng yêu cầu này? Nên sử dụng công cụ nào? Thứ tự thực hiện ra sao?
Bước này giúp Agent không phản ứng máy móc mà có tư duy ban đầu như con người – tự đặt câu hỏi, đánh giá tình huống và quyết định hướng giải quyết
Execution – Thực thi nhiệm vụ
Sau khi có kế hoạch, Agent bắt đầu thực hiện từng hành động theo thứ tự đã định:
- Gọi công cụ (Tool/API/CRM/Google Search, v.v.)
- Nhận kết quả
- Kiểm tra xem liệu có đủ thông tin để để tiếp tục hay không
- Nếu chưa → tiếp tục thực hiện bước tiếp theo
Bước này có thể lặp lại nhiều lần, tùy theo độ phức tạp của nhiệm vụ.
Completion – Hoàn tất quá trình xử lý
Khi Agent xác định đã đủ thông tin, nhiệm vụ coi như đã hoàn thành. Lúc này, Agent bắt đầu tổng hợp kết quả cuối cùng.
Response – Phản hồi người dùng
Sau toàn bộ quá trình tư duy và thực hành, Agent sẽ cung cấp phản hồi cho người dùng với nội dung rõ ràng, đầy đủ và chính xác nhất có thể, không chỉ dừng lại ở một câu trả lời đơn lẻ mà còn có thể là một quy trình giải quyết.
Ví dụ thực tế : Tìm kiếm sản phẩm phù hợp
Người dùng: “Tôi cần tìm căn hộ 2 phòng ngủ dưới 3 tỷ tại Hà Nội.”
- Lập kế hoạch – Planning: Lọc dữ liệu theo tiêu chí (2PN, ngân sách ≤ 3 tỷ, khu vực Hà Nội).
- Thực hiện – Execution: Gọi API tìm kiếm sản phẩm → lấy danh sách căn hộ phù hợp.
- Phản hồi – Response: “Có 18 căn hộ phù hợp. Ví dụ: Căn hộ tại The Zei Mỹ Đình, 2PN, giá 2,85 tỷ, còn 5 căn đang mở bán. Bạn có muốn xem chi tiết mặt bằng không?”
Tóm lại: cấu trúc của LLM Agent có vẻ phức tạp, nhưng thực chất chỉ là một chuỗi các bước: Lập kế hoạch → Thực hiện → Kiểm tra → Phản hồi. Điểm mạnh của Agent chính là khả năng tự động xử lý những nhiệm vụ phức tạp mà trước đây cần tới một đội ngũ hỗ trợ.
c. Lập kế hoạch – Nền tảng quyết định hiệu quả của AI Agent
Để AI Agent có thể xử lý yêu cầu một cách thông minh và hiệu quả, bước quan trọng nhất không phải là phản hồi ngay lập tức, mà là “lập kế hoạch”. Điều này có nghĩa là Agent cần quyết định rõ ràng: cần giải quyết yêu cầu đó theo cách nào, sử dụng công cụ nào, và quy trình thực hiện ra sao để đạt được kết quả tốt nhất.
Trong AI, bước này gọi là Planning, hoặc trong một số tài liệu là Routing – điều hướng tác vụ về đúng nơi xử lý phù hợp nhất.
Tại sao phải lập kế hoạch?
Bởi vì cùng một câu hỏi có thể có nhiều cách tiếp cận khác nhau, tuy nhiên không phải cách nào cũng đạt hiệu quả tương tự. Một Agent “thông minh” cần biết lựa chọn phương pháp ngắn gọn, nhanh chóng và chính xác nhất – tương tự như một nhân viên giỏi sẽ biết nhanh chóng tìm tài liệu ở đâu, thay vì phải kiểm tra tất cả các thư mục mà không có định hướng.
Ví dụ:
Câu hỏi: “Có bao nhiêu sản phẩm có giá dưới 500.000đ nhưng đã bán được trên 10.000 đơn?”
- Cách 1: Tìm tất cả sản phẩm có giá dưới 500.000đ → lọc lại những sản phẩm có số đơn hàng ≥ 10.000.
- Cách 2: Tìm tất cả sản phẩm có số đơn hàng ≥ 10.000 → lọc lại những sản phẩm có giá dưới 500.000đ.
Rõ ràng, Cách 2 hiệu quả hơn, vì tập hợp sản phẩm có đơn hàng ≥ 10.000 thường nhỏ hơn, dễ xử lý hơn so với toàn bộ sản phẩm giá dưới 500.000đ. Một AI Agent thông minh cần biết chọn cách này để tiết kiệm tài nguyên.”.
Tách bạch giữa Planner và Executor
Trong hệ thống AI Agent, nên phân rõ nhiệm vụ lập kế hoạch (Planner) và thực thi kế hoạch (Executor). Việc này giúp tránh tình trạng Agent gọi công cụ một cách lặp đi lặp lại và không có định hướng, đồng thời dễ dàng kiểm soát luồng xử lý hơn. Qua đó, tối ưu hóa hiệu suất và độ chính xác của toàn bộ hệ thống
Cách Planner hoạt động hiệu quả hơn
Hiểu ý định người dùng (Intent): Planner phải phân tích được mục đích thật sự của câu hỏi, ngay cả khi người dùng không thể hiện một cách rõ ràng
Tìm Entity liên quan: Xác định các thực thể quan trọng trong câu hỏi (ví dụ: “500.000”, “đon hàng >10.000”).
Đối chiếu với bộ công cụ (Toolset): Mỗi công cụ cần tên rõ ràng, mô tả chức năng (Tool Purpose) và ví dụ minh họa (giúp LLM hiểu đúng công cụ dùng để làm gì).
Chọn đúng tool + truyền đúng tham số: Không chỉ chọn đúng công cụ mà còn cần cung cấp dữ liệu đầu vào chính xác. Tránh những sai sót phổ biến như: Thiếu tham số (công cụ cần 3 nhưng chỉ cung cấp 2). Truyền sai định dạng, đơn vị hoặc thứ tự
d. Mở rộng mô hình cho LLM Agent
Mở rộng mô hình cho LLM Agent, có thể có thêm:
- RAG: hoạt động như một công cụ tìm kiếm thông tin từ cơ sở tri thức.
- Memory: hỗ trợ lưu trữ thông tin thu thập từ người dùng hoặc thông tin trong hệ thống, bao gồm cả bộ nhớ dài hạn và ngắn hạn
Trong tương lai, các mô hình LLM sẽ không ngừng tiến bộ, giúp các Agent AI trở nên thông minh hơn, linh hoạt hơn và có thể thực hiện các nhiệm vụ ngày càng phức tạp. Việc mở rộng mô hình này còn giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa lợi thế của trí tuệ nhân tạo, tạo ra các giải pháp cá nhân hóa, tối ưu hóa quy trình, đồng thời giảm thiểu các hạn chế về khả năng xử lý của tác nhân trí tuệ nhân tạo truyền thống. Đây chính là xu hướng tất yếu của toàn tập về xu hướng AI dành cho doanh nghiệp trong tương lai gần
>> Có thể bạn muốn biết:
5+ Mẫu kịch bản tổng đài hiệu quả cho doanh nghiệp
6+ Phần mềm SMS Marketing hàng đầu 2025
