AI agent khác gì chatbot?

AI agent khác gì chatbot? Chatbot trả lời xong câu hỏi là dừng, còn AI agent nhận một việc rồi tự làm từng bước trên các phần mềm của công ty cho tới khi việc xong.

Hai hệ thống có thể chạy trong cùng một khung chat và dùng chung một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM, loại AI đứng sau ChatGPT). Vì vậy, nhìn qua bạn khá dễ nhầm hai bên. Nhìn nhầm thì doanh nghiệp dễ chọn một công cụ quá yếu cho quy trình phức tạp, hoặc trả tiền cho một agent trong khi chỉ cần chatbot trả lời câu hỏi.

AI agent khác gì chatbot về cách làm việc?

Chatbot lo phần hỏi đáp trong khung chat: nhận câu hỏi, hiểu ý người hỏi rồi trả lời cho khớp. AI agent (trợ lý AI tự làm việc) thì nhận một mục tiêu, tự chia ra các bước rồi làm lần lượt cho tới khi xong. Định nghĩa đầy đủ và cách một agent vận hành có ở bài ai agent là gì.

Chatbot giống quầy lễ tân, chỉ giải đáp trong phạm vi những gì đã được dặn. AI agent giống một nhân viên được giao đầu việc kèm quyền mở các phần mềm của công ty để tự làm cho xong.

Khi khách nhắn xin hoàn tiền, chatbot thường chỉ hướng dẫn quy trình hoặc tạo một phiếu hỗ trợ cho nhân viên. AI agent có thể mở CRM (phần mềm quản lý khách hàng) để xem khách là ai, kiểm tra lịch sử giao dịch, đối chiếu chính sách hoàn tiền, gửi yêu cầu duyệt rồi cập nhật bên kho vận cho tới khi xong cả quy trình.

Ở khâu giao hàng, chatbot chỉ dừng ở việc xác nhận lại địa chỉ giao hàng với khách. Agent tự phát hiện đơn bị chậm trên hệ thống giao vận, báo cho khách, giao việc cho người phụ trách rồi cập nhật CRM mà không cần ai nhắc. Gặp yêu cầu “đặt vé máy bay rẻ nhất trong thứ Sáu tuần này”, agent cũng tự tìm, tự so giá rồi làm tiếp các bước đã được cho phép, không chờ người dùng ra lệnh từng bước.

Mình gom những điểm khác chính giữa hai bên vào bảng dưới cho dễ so.

Đặc điểm	Chatbot	AI agent
Vai trò chính	Trả lời câu hỏi, cung cấp thông tin	Lập kế hoạch và làm việc tới khi xong
Mức độ tự chủ	Hạn chế, chạy trong phạm vi đã định sẵn	Tự chủ hơn, trong giới hạn quyền và quy tắc đã đặt
Dùng công cụ	Có thể nối với vài hệ thống hoặc API, nhưng phạm vi hẹp	Thường dùng nhiều công cụ, làm việc qua nhiều hệ thống
Bộ nhớ	Nhớ ngữ cảnh của cuộc trò chuyện đang diễn ra	Lưu trạng thái công việc qua nhiều bước, có thể nối bộ nhớ hoặc dữ liệu bên ngoài
Mục tiêu	Giao tiếp thuận tiện hơn	Làm xong việc, bớt việc lặp lại cho người

Mức độ tự chủ

Trong phạm vi được cấp quyền, AI agent tự quyết định và chạy hết quy trình để đạt mục tiêu.

Chatbot là hệ thống phản ứng: có người hỏi, chatbot mới trả lời, còn không ai hỏi thì chatbot đứng yên. Những việc nằm ngoài lượt chat đó, chatbot thường không tự làm.

Agent sau khi nhận yêu cầu sẽ tự khởi động các bước, gọi nhiều dịch vụ khác nhau và làm tiếp cho tới khi đạt mục tiêu cuối. Với các bước đã được cho phép, agent tự quyết định ngay trong lúc chạy và không cần ai bấm nút ở từng chặng.

Tự chủ ở đây vẫn có giới hạn: agent làm được tới đâu là do quy trình, dữ liệu và quyền mà doanh nghiệp cấp. Một agent đáng tin phải có mục tiêu rõ, quyền truy cập rõ, điều kiện xác nhận và giới hạn hành động. Với thao tác rủi ro cao như đổi giá, hoàn tiền, sửa dữ liệu khách hàng hay hứa hẹn về chính sách, agent phải dừng lại chờ người duyệt rồi mới làm. Chẳng hạn, doanh nghiệp có thể cho agent tự hoàn những khoản nhỏ đúng chính sách, còn khoản lớn thì agent chỉ soạn sẵn đề xuất để quản lý bấm duyệt.

Sử dụng công cụ

AI agent dùng công cụ qua nhiều hệ thống của doanh nghiệp để làm trọn một việc, điều mà phần lớn chatbot không làm được.

Chatbot AI vẫn nối được với API (cách hai phần mềm trao đổi dữ liệu), cơ sở dữ liệu hay một vài chức năng nghiệp vụ. Tuy nhiên, phạm vi này khá hẹp. Thường chatbot chỉ tra hoặc ghi vài thông tin đã cài sẵn ngay trong khung chat, chứ không tự đi qua nhiều phần mềm của công ty để làm xong một việc.

Agent thì thường phải gom dữ liệu từ nhiều nơi: CRM, ERP (phần mềm quản lý tổng thể doanh nghiệp), lịch đặt hẹn, phần mềm tài chính, công cụ quản lý dự án, kho tài liệu nội bộ. Có dữ liệu từ các hệ thống đó, agent làm được việc cụ thể như sửa một đơn hàng hay đặt một lịch hẹn, chứ không dừng ở chỗ hiểu khách cần gì.

Một agent bán hàng vẫn có thể dùng chatbot làm phần nói chuyện với khách ở bên ngoài. Bên dưới lớp chat đó mới là phần của agent: lập kế hoạch, tra dữ liệu, dùng công cụ, kiểm tra điều kiện và bàn giao cho người khi cần.

Bộ nhớ

Chatbot chủ yếu nhớ ngữ cảnh trong một phiên trò chuyện, còn AI agent nhớ trạng thái công việc qua nhiều bước, nhiều giai đoạn.

Nhờ nhớ phiên, chatbot vẫn biết khách đang nói về sản phẩm hay vấn đề nào ở mấy tin nhắn trước. Nhưng phần lớn chatbot không có bộ nhớ dài hạn, nên khi phiên chat kết thúc hoặc bị đặt lại, mạch việc cũng mất theo.

Agent cần bộ nhớ quy trình: biết việc đang ở bước nào, đã làm những gì, dữ liệu nào đi kèm, để bước sau làm cho đúng. Bộ nhớ này có thể nối thêm với dữ liệu bên ngoài.

Giả sử khách gửi yêu cầu đổi hàng hôm nay, hôm sau quay lại hỏi đã tới đâu. Chatbot chỉ nhớ phiên sẽ phải hỏi lại mã đơn và lý do đổi từ đầu. Agent có bộ nhớ quy trình biết yêu cầu đó đã được duyệt tới bước nào, nên trả lời tiếp được ngay.

Những việc kéo dài nhiều giờ, nhiều ngày như nhận nhân viên mới, duyệt khoản chi hay theo dõi hồ sơ một khách hàng càng cần bộ nhớ này. Với những việc đó, agent phải giữ mạch việc từ đầu tới cuối.

Xử lý ngoại lệ

Gặp tình huống lệch kịch bản hoặc thiếu dữ liệu, chatbot rất dễ bế tắc, còn AI agent dựa vào tình hình thực tế để điều chỉnh cách làm.

Chatbot được dựng theo câu lệnh hoặc luồng hội thoại vạch sẵn. Chatbot thường không tự xử lý được việc chưa ai lập trình trước, nhất là việc phải quyết định qua nhiều bước hoặc phải mở thêm phần mềm khác. Giới hạn này lộ ra khi khách gõ lệch từ khoá, gộp mấy yêu cầu vào một tin nhắn, đổi chủ đề giữa chừng hoặc quay lại chuyện đã nói ở lượt trước. Loại chatbot chạy theo kịch bản cứng (nút bấm, từ khoá) dễ đi sai hướng hoặc bắt khách làm lại từ đầu. Loại chatbot có AI biết hỏi lại khách cho rõ ý, nhưng khi câu trả lời không có trong dữ liệu được nạp, loại này thường từ chối trả lời.

Ví dụ khách nhắn một tin vừa hỏi phí giao hàng, vừa xin đổi sang cỡ áo khác. Chatbot kịch bản thường bắt khách chọn một trong hai nút rồi đi hết nhánh đó. Nếu được nối với bảng phí giao hàng và dữ liệu kho, agent tách được hai yêu cầu ra. Agent tra phí giao, xem kho còn cỡ mới không rồi trả lời cả hai trong một lượt.

Agent được xây để làm theo mục tiêu, nên sẽ tự xác định bước cần làm, nối nhiều quy trình với nhau và đổi hướng khi dữ liệu hay trạng thái công việc thay đổi.

Agent cũng biết lúc nào nên tự làm, lúc nào nên dừng. Khi tình huống vượt phạm vi được phép, agent chuyển cho nhân viên đúng lúc, kèm bản tóm tắt khách cần gì và toàn bộ lịch sử trao đổi, để nhân viên không phải hỏi lại từ đầu.

Theo công bố của Anthropic, trợ lý AI chăm sóc khách hàng của Lyft, nền tảng gọi xe, xử lý hàng nghìn yêu cầu mỗi ngày, và thời gian xử lý trung bình mỗi yêu cầu đã giảm 87%.

Lý do AI agent hay bị nhầm là chatbot

AI agent hay bị nhầm là chatbot vì cả hai dùng chung nền tảng ngôn ngữ và cùng nói chuyện qua khung chat. Chatbot đời mới lại còn nối được với CRM và các hệ thống khác, nên hai bên càng khó tách.

Loại dễ lẫn nhất là chat agent. Chat agent là gì? Đó là AI agent nhận việc qua khung chat, cũng có thể chạy trên LLM như chatbot. Vì vậy, nhìn bên ngoài AI agent loại này trông y hệt chatbot, và nhiều người tưởng cứ gắn LLM vào khung chat là có agent. Gắn LLM vào thì con bot chỉ trả lời hay hơn thôi. Chừng nào chưa được cấp quyền tự làm việc trên các phần mềm của công ty, con bot đó vẫn là chatbot.

Qua API, một số chatbot đời mới đã nối với CRM, tra được dữ liệu phía sau hoặc chạy vài workflow (chuỗi bước tự động vẽ sẵn) đơn giản. Ranh giới giữa workflow và agent cũng dễ bị lẫn theo, mình có so riêng ở bài ai agent khác workflow như thế nào.

Muốn phân biệt chatbot và chat agent, bạn hãy xem hệ thống phía sau làm được những việc gì, vì khung chat bên nào trông cũng giống nhau. Phía sau một AI agent thường có công cụ, dữ liệu, bộ nhớ và quy tắc ghép lại, còn phần chat chỉ là chỗ khách nhìn thấy. Khi đánh giá một hệ thống AI, bạn đừng dựa vào cái tên chatbot hay agent. Hãy hỏi ba câu: hệ thống chạm được vào dữ liệu nào, được phép làm những việc gì, và tự làm một việc tới được bước nào.

Câu hỏi thường gặp

ChatGPT là chatbot hay AI agent?

Về bản chất, ChatGPT ra đời như một công cụ trò chuyện, tức là chatbot. ChatGPT chạy trên mô hình ngôn ngữ lớn, nên hiểu được ý người hỏi theo ngữ cảnh, kể cả khi câu hỏi gõ tự do. ChatGPT cũng trả lời bằng câu chữ tự nhiên như người. AI agent cũng nói chuyện được qua khung chat, nhưng phía sau cuộc trò chuyện còn có phần lập kế hoạch, dùng công cụ và làm việc theo mục tiêu.

AI agent có kết nối được với CRM và hệ thống quản lý đơn hàng không?

Có, AI agent nối được với CRM, hệ thống quản lý đơn hàng, kho, lịch hẹn và các phần mềm nghiệp vụ khác, tuỳ vào giải pháp và hạ tầng của từng doanh nghiệp. Nhờ kết nối này, agent lấy được dữ liệu mới nhất, ghi lại kết quả và làm nghiệp vụ ngay trong lúc tư vấn, thay vì chỉ báo thông tin cho khách.

AI agent bán hàng có thay thế hoàn toàn nhân viên không?

Không phải lúc nào AI agent cũng thay được hoàn toàn nhân viên bán hàng. Agent hợp với việc lặp lại, tra cứu thông tin, trả lời khách và những bước tiêu chuẩn trong quy trình bán. Tình huống phức tạp, nhạy cảm, cần tư vấn kỹ hoặc cần xây quan hệ với khách vẫn cần nhân viên. Cách hay gặp là agent lo phần lặp lại, tới bước cần người thì chuyển khách cho nhân viên kèm đủ thông tin đã hỏi.

Làm thế nào để hạn chế AI tư vấn sai thông tin?

Doanh nghiệp cần nối AI vào nguồn dữ liệu chính thức, giới hạn rõ AI được trả lời và được làm những gì, và buộc AI chuyển cho nhân viên khi thiếu dữ liệu thay vì tự đoán. Nguồn dữ liệu đó phải được cập nhật thường xuyên: thông tin sản phẩm, giá bán, tồn kho, chính sách. Khi đặt giới hạn đó, bạn cũng nên ghi rõ khi nào AI hỏi lại khách, khi nào từ chối trả lời và khi nào chuyển nhân viên.

Lời kết

Chatbot và AI agent khác nhau ở chỗ công cụ dừng lại sau câu trả lời, hay làm tiếp trên hệ thống tới khi việc xong. Trước khi chọn, bạn thử lấy một quy trình đang làm tay, như duyệt hoàn tiền, rồi hỏi ba câu: AI cần chạm vào dữ liệu nào, được phép làm những việc gì, và phải tự làm tới bước nào nhé. Nếu quy trình đó cần AI tự làm việc trên hệ thống chứ không chỉ trả lời, bạn có thể dùng thử trợ lý AI của Dangoo AI: giao việc bằng lời, không cần biết code, hiện miễn phí cho bản Mac.