Trong kỷ nguyên số, AI Agents (tác nhân trí tuệ nhân tạo) nổi lên như một xu hướng công nghệ đầy tiềm năng, có khả năng thay đổi cách chúng ta sống và làm việc. Các tập đoàn lớn đang đầu tư mạnh mẽ vào công nghệ này để tự động hóa quy trình, tối ưu hóa hiệu suất, nâng cao trải nghiệm người dùng. Vậy, AI Agents là gì và chúng có thể làm được gì? Hãy tìm hiểu ngay dưới đây.

AI Agents là gì?

AI Agents là các chương trình máy tính sử dụng trí tuệ nhân tạo để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể một cách tự động và độc lập. Chúng có khả năng tiếp nhận thông tin từ môi trường, xử lý, ra quyết định và hành động để đạt được mục tiêu đã được đặt ra.

AI Agents có tính tự chủ cao, linh hoạt hơn chatbot truyền thống vốn chỉ tuân theo quy tắc cố định. Chúng tập trung vào mục tiêu và có thể đưa ra quyết định qua nhiều bước.

Nhờ đó, chúng có thể linh hoạt thích ứng với những thay đổi, đặc biệt trong các lĩnh vực biến động nhanh như thị trường tiền mã hóa.

Các thành phần chính của AI Agents:

• Cảm biến (Sensors): Thu thập thông tin từ môi trường (ví dụ: robot sử dụng cảm biến vật lý, phần mềm thu thập dữ liệu qua API).
• Bộ xử lý (Processors): Phân tích dữ liệu, đưa ra quyết định bằng các thuật toán AI như học máy, mạng nơ-ron sâu.
• Bộ nhớ (Memory): Lưu trữ thông tin để tái sử dụng, giúp AI học hỏi từ kinh nghiệm và tối ưu hóa hành động trong tương lai.
• Bộ điều khiển (Actuators): Chuyển đổi quyết định thành hành động cụ thể (ví dụ: điều khiển cơ học trong robot).

Ví dụ: Amazon Alexa là trợ lý ảo được tích hợp trong các thiết bị như loa thông minh Echo. Nhờ công nghệ nhận diện giọng nói và trí tuệ nhân tạo, Alexa giúp người dùng thực hiện nhiều tác vụ: Phát nhạc, trả lời câu hỏi, mua sắm online,...

Đặc điểm nổi bật của AI Agents

• AI Agents có khả năng hoạt động độc lập mà không cần can thiệp liên tục từ con người. Chúng có khả năng phân tích tình huống, đưa ra quyết định và hành động nhằm đạt được mục tiêu đề ra.

Ví dụ: Xe tự lái có thể tự điều chỉnh tốc độ, chuyển làn và ứng phó với tình huống khẩn cấp.

• AI Agents sử dụng Machine Learning và Deep Learning để cải thiện hiệu suất theo thời gian. Công nghệ này không chỉ tuân theo quy tắc lập trình sẵn mà còn học từ dữ liệu và kinh nghiệm để tự điều chỉnh, tối ưu quyết định và thích nghi với môi trường. 

Ví dụ: Chatbot chăm sóc khách hàng có thể học hỏi từ hàng ngàn cuộc trò chuyện để xử lý các câu hỏi phức tạp hơn.

• Ngoài việc phản ứng với các thay đổi trong môi trường, AI Agents còn có khả năng dự đoán và thực hiện hành động trước khi sự kiện xảy ra. 

Ví dụ: Nest Thermostat học thói quen của người dùng để tự động điều chỉnh nhiệt độ trước khi có sự thay đổi.

Cách thức hoạt động của AI Agents

• Xác định mục tiêu: AI Agents nhận lệnh hoặc nhiệm vụ từ người dùng, sau đó lên kế hoạch để thực hiện.
• Thu thập thông tin: AI Agents lấy dữ liệu từ nhiều nguồn, bao gồm internet, cơ sở dữ liệu và lịch sử tương tác của người dùng.
• Thực thi nhiệm vụ: AI Agents tiến hành xử lý từng bước theo kế hoạch đã định. Đồng thời, liên tục đánh giá hiệu quả và tự điều chỉnh khi cần thiết.

3 cấp độ của AI Agents

Dưới đây là 3 cấp độ từ những ứng dụng cơ bản mà bạn đã quen thuộc đến những khả năng đột phá trong tương lai gần:

Cấp độ 1: AI Automation (Tự động hóa AI)

Đây là nền tảng cơ bản nhất và đã trở nên phổ biến trong khoảng một năm trở lại đây. AI Automation là sự kết hợp giữa các công cụ tự động hóa như Make.com hoặc là Zapier hay là N8n với các mô hình ngôn ngữ lớn như là ChatGPT hoặc Claude. 

Với AI Autovation, bạn có thể thực hiện các quy trình lặp đi lặp lại, đó là quy trình mà trước đây cần sự can thiệp của con người. 

Ví dụ: Tạo một chuỗi Email Marketing tự động, phân tích dữ liệu khách hàng hoặc là xử lý đơn hàng. 

Một điểm đáng chú ý gần đây là ChatGPT Tasks - Một tính năng mới của Open AI đã được ra mắt. Theo đó, bạn có thể lên lịch cho ChatGPT chạy các lệnh vào thời điểm cụ thể mà không cần thao tác thủ công, mọi thứ sẽ tự động diễn ra.

Ví dụ: Gửi tin tức mới nhất, cấp độ này chủ yếu tập trung vào thực thi quy trình, dù đơn giản nhưng chúng đã giúp tiết kiệm thời gian và tăng năng suất hiệu quả công việc.

Cấp độ 2: Multi Automation Usage (Sử dụng đa tự động hóa)

Multi Automation Usage là bước tiến xa hơn khi AI Agents có khả năng thực hiện nhiều tác vụ tự động hóa cùng một lúc và chúng tự chọn quy trình phù hợp để đạt được mục tiêu.

Ví dụ: Ứng dụng Relevance AI - Một công cụ no code cho phép bạn tạo các AI Agents xử lý đồng thời nhiều thứ tự động hóa. Những tác nhân AI trí tuệ nhân tạo này không chỉ làm theo lệnh mà còn có thể tự quyết định sử dụng công cụ nào để hoàn thành nhiệm vụ. 

Chẳng hạn, bạn cung cấp cho chúng quản lý danh sách công việc hàng ngày và gửi Email nhắc nhở. Theo đó, AI Agents sẽ tự kết nối với lịch của bạn để tạo danh sách công việc cũng như gửi Email dựa trên thời gian mà bạn đã cài đặt.

Một điểm đặc biệt của cấp độ 2 này là khả năng truy cập công cụ, AI có thể kết nối với các ứng dụng Email slack, Google sheet hoặc là các nền tảng bên thứ ba. Bạn chỉ cần cung cấp cho chúng quyền truy cập, AI sẽ tự xử lý các công việc liên quan và chúng sẽ tự động điều chỉnh.

Cấp độ này là một bước chuyển rất quan trọng, mở ra khả năng ứng dụng rộng hơn cho doanh nghiệp và trong công việc hàng ngày.

Cấp độ 3: Agentic AI (AI tự chủ)

Đây là cấp độ cao nhất và cũng là nơi mà AI đạt đến khả năng tự chủ hoàn toàn trong việc ra quyết định, định hướng mục tiêu. Ở khả năng tự chủ toàn diện thì AI có thể tự đặt mục tiêu, xác định cơ hội, đánh giá rủi ro. Chúng hoàn toàn không cần sự can thiệp của con người mà có thể hoàn thành toàn bộ quy trình từ đầu đến cuối, tự cải thiện liên tục.

AI có khả năng học hỏi dữ liệu, từ những quyết định trước đó và sẽ tự tối ưu hóa qua mỗi lần thực hiện nhiệm vụ. AI Agentic sẽ cân bằng giữa nhiều mục tiêu khác nhau. Đồng thời, điều chỉnh chiến lược dựa trên các thay đổi trong bối cảnh thực tế.

Ví dụ: Một Agentic AI trong lĩnh vực tài chính dự đoán xu hướng thị trường, tự thiết kế danh mục đầu tư, theo dõi biến động và tự đưa ra điều chỉnh khi thị trường thay đổi.

Ứng dụng của AI Agents trong thị trường tiền mã hóa

• Đầu tư tự động: AI Agents được thiết kế để tự động đầu tư tiền mã hóa bằng cách sử dụng thuật toán và tín hiệu thị trường, đồng thời cải thiện chiến lược giao dịch nhờ Machine Learning và Deep Learning.

• Phân tích và dự đoán giá: AI Agents phân tích dữ liệu on-chain, tin tức, mạng xã hội và các yếu tố kinh tế toàn cầu để dự báo biến động giá trong ngắn hạn và dài hạn.

• Quản lý danh mục đầu tư: AI Agents hỗ trợ nhà đầu tư quản lý tài sản tiền mã hóa một cách hiệu quả và cân bằng.
• Phát hiện gian lận: AI Agents có khả năng theo dõi giao dịch và hành vi bất thường nhằm phát hiện gian lận hoặc rửa tiền, đồng thời hỗ trợ tuân thủ quy định pháp luật (AML/KYC).

• Phát hiện lỗ hổng bảo mật: AI Agents giúp kiểm tra và bảo vệ hệ thống blockchain khỏi các lỗ hổng bảo mật, cung cấp cảnh báo sớm khi phát hiện dấu hiệu bất thường về các cuộc tấn công như rug pull.
• Các "KOL ảo": AI Agents có thể đóng vai trò như KOL, cung cấp tương tác liên tục 24/7 mà không bị giới hạn bởi sức khỏe hay thời gian như con người.

• Giáo dục và đào tạo nhà đầu tư: AI Agents có thể hướng dẫn và đưa ra gợi ý cho nhà đầu tư mới, đồng thời tạo bài học tùy chỉnh theo mức độ hiểu biết của từng người.

Các loại AI Agents phổ biến

AI Agents bao gồm các loại chính sau:

• AI Agents phản xạ đơn giản (Simple Reflex Agents): Hoạt động theo nguyên tắc "điều kiện - hành động" và phản hồi môi trường dựa trên các quy tắc lập trình sẵn.

Ví dụ: Bộ điều chỉnh nhiệt độ bật hệ thống sưởi ấm vào một giờ cố định mỗi ngày.

• AI Agents phản xạ dựa trên mô hình (Model-Based Reflex Agents): Tận dụng trí nhớ và khả năng nhận thức để xây dựng mô hình nội bộ mô phỏng môi trường xung quanh.

Ví dụ: Robot hút bụi cảm nhận được chướng ngại vật và điều chỉnh hướng đi.

• AI Agents dựa trên mục tiêu (Goal-Based Agents): Được định hướng bởi một hoặc nhiều mục tiêu cụ thể, tìm kiếm các chuỗi hành động phù hợp để đạt được mục tiêu. 

Ví dụ: Hệ thống dẫn đường đề xuất tuyến đường nhanh nhất đến đích.

• AI Agents dựa trên lợi ích (Utility-Based Agents): Sử dụng hàm tiện ích để đánh giá mức độ hiệu quả của từng hành động, giúp tối ưu hóa kết quả. 

Ví dụ: Hệ thống dẫn đường cân nhắc các yếu tố như tiết kiệm nhiên liệu, giảm thời gian di chuyển,  chi phí cầu đường.

• AI Agents học tập (Learning Agents): Học hỏi các tương tác, phản hồi từ môi trường hoặc người dùng để cải thiện hiệu suất theo thời gian. 

Ví dụ: Các trang web thương mại điện tử sử dụng AI Agents có khả năng hiểu nhu cầu, sở thích của người dùng để đưa ra các gợi ý sản phẩm được cá nhân hóa.

Ứng dụng thực tiễn của AI Agents trong các lĩnh vực khác

• Thương mại điện tử: Cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm, gợi ý sản phẩm, quản lý hàng tồn kho, dự báo xu hướng nhu cầu.

• Tài chính: Phân tích thị trường, phát hiện giao dịch gian lận, quản lý rủi ro, cung cấp dịch vụ khách hàng, tối ưu hóa danh mục đầu tư.
• Y tế: Hỗ trợ chẩn đoán bệnh, phân tích hình ảnh y khoa, quản lý dữ liệu bệnh nhân, theo dõi sức khỏe từ xa.

• Giao thông - Vận tải: Ứng dụng trong xe tự lái, quản lý lưu lượng giao thông, dự báo tắc đường.

• Giáo dục: Cá nhân hóa lộ trình học tập, đánh giá khả năng và tiến độ học tập, tự động chấm bài, hỗ trợ giảng dạy trực tuyến.

• Công nghiệp và Sản xuất: Dự đoán thời điểm bảo trì thiết bị, tối ưu hóa quy trình, kiểm soát chất lượng sản phẩm.
• Marketing và Quảng cáo: Tối ưu hóa chiến lược tiếp thị, phân tích hành vi người tiêu dùng, cá nhân hóa các chiến dịch quảng cáo.

• An ninh và Phòng chống tội phạm: Giám sát an ninh, phát hiện hành vi đáng ngờ, các mối đe dọa tiềm ẩn và ngăn chặn các cuộc tấn công mạng.

>>> Xem thêm: Kiến thức về AI Agents mới nhất

Xu hướng phát triển AI Agents năm 2025

Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, AI Agents đang ngày càng trở nên thông minh và đa dạng hơn. Dưới đây là những xu hướng quan trọng định hình tương lai của tác nhân trí tuệ nhân tạo:

Cá nhân hóa ngày càng mạnh mẽ

AI Agents sẽ ngày càng hiểu rõ sở thích, nhu cầu cá nhân của người dùng, cung cấp trải nghiệm tùy chỉnh hơn. Nhờ vào công nghệ học máy và phân tích dữ liệu, chúng có thể tối ưu hóa từ lĩnh vực giáo dục đến chăm sóc sức khỏe, giúp cải thiện chất lượng cuộc sống.

Khả năng xử lý đa phương tiện

AI Agents đang phát triển theo hướng tích hợp nhiều dạng đầu vào như văn bản, giọng nói, hình ảnh. Điều này giúp chúng giao tiếp linh hoạt, mang lại trải nghiệm tương tác liền mạch trên nhiều nền tảng và dự đoán chính xác về nhu cầu của người dùng.

Đề cao sự minh bạch và đạo đức

Các nhà phát triển đang tập trung xây dựng AI Agents minh bạch, giảm thiểu thiên vị và đảm bảo bảo mật dữ liệu. Điều này giúp các hệ thống hoạt động công bằng, đáng tin cậy. Đồng thời, đáp ứng kỳ vọng về đạo đức trong công nghệ AI.

Tích hợp với IoT để tạo ra môi trường thông minh

AI Agents đang ngày càng kết nối với các thiết bị Internet vạn vật (IoT), giúp tối ưu tự động hóa, quản lý hiệu quả tài nguyên và hỗ trợ bảo trì dự đoán. Sự kết hợp này góp phần mang lại những cải tiến đáng kể trong các lĩnh vực: Nhà thông minh, sản xuất, y tế.

Hợp tác chặt chẽ với con người nhằm nâng cao hiệu suất

Thay vì thay thế con người, AI Agents sẽ trở thành công cụ hỗ trợ đắc lực, giúp tăng cường khả năng ra quyết định, cải thiện năng suất và mang lại giao diện thân thiện hơn cho người dùng.

Có mức độ chuyên môn cao trong từng lĩnh vực

Xu hướng phát triển AI Agents chuyên biệt cho từng ngành đang ngày càng rõ ràng hơn. Từ chăm sóc sức khỏe, giáo dục đến tài chính, các tác nhân trí tuệ nhân tạo được thiết kế riêng sẽ giúp tối ưu hóa hiệu suất và mang lại giá trị cụ thể cho từng lĩnh vực.

AI dưới dạng dịch vụ (AIaaS) giúp doanh nghiệp dễ dàng tiếp cận

AI Agents sẽ trở nên phổ biến hơn thông qua các nền tảng đám mây, giúp doanh nghiệp triển khai mà không cần đầu tư quá lớn. Điều này mang lại tính linh hoạt, tiết kiệm chi phí và dễ dàng tích hợp vào quy trình làm việc.

Tiến bộ vượt bậc trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Những cải tiến trong NLP giúp AI Agents hiểu rõ hơn về ngữ cảnh, hỗ trợ đa ngôn ngữ và phản hồi theo cảm xúc. Điều này giúp việc giao tiếp giữa con người và AI trở nên tự nhiên cũng như hiệu quả hơn.

Những thách thức và rủi ro khi sử dụng AI Agents

• Rủi ro "Hallucination": AI có thể tạo ra kết quả không chính xác hoặc vô nghĩa, đặc biệt khi thực hiện các quyết định tự động qua nhiều bước phức tạp.
• Vấn đề về mở rộng: Hạ tầng blockchain hiện tại còn hạn chế trong việc xử lý số lượng lớn tương tác, dẫn đến tốc độ chậm và chi phí cao.
• Lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: AI Agents cần thu thập, lưu trữ, xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ, làm tăng nguy cơ lộ thông tin cá nhân.
• Thách thức về đạo đức và tính công bằng: Các mô hình học sâu trong AI Agents có thể gây ra những phản hồi không công bằng, thiên vị hoặc thậm chí sai lệch.
• Sự phức tạp về kỹ thuật: Việc triển khai AI Agents đòi hỏi kiến thức sâu rộng về công nghệ máy học và kinh nghiệm lập trình.
• Hạn chế về tài nguyên điện toán: AI Agents, đặc biệt những hệ thống dùng mô hình học sâu, cần tài nguyên điện toán cao để đào tạo và hoạt động.
• Giới hạn về tư duy logic và độ tin cậy: AI Agents vẫn chưa đạt được mức độ tự động hóa hoàn toàn như kỳ vọng, đôi khi mắc lỗi tư duy logic.

AI Agents là một lĩnh vực đầy hứa hẹn với tiềm năng cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp. Tuy nhiên, việc triển khai và sử dụng tác nhân trí tuệ nhân tạo cũng đặt ra nhiều thách thức và rủi ro cần được xem xét và giải quyết một cách thận trọng.

Học Viện Marketing Online

Khóa học truyền nghề AI/ Youtube/ TikTok và Marketing chất lượng cao cho Doanh nghiệp/ Cá nhân

Hotline/Zalo: 0878 779 111

Trụ sở 1: CT5- X2 KĐT Linh Đàm- Hoàng Mai- Hà Nội

Trụ sở 2: 67 Nam Dư- Hoàng Mai- Hà Nội

Website: https://hocvienmarketingonline.com/

Youtube: https://www.youtube.com/c/H%E1%BB%8DcVi%E1%BB%87nMarketingOnlineNo1

Fanpage: https://www.facebook.com/HocVienMarketingOnline89?locale=vi_VN