AI agent là gì? Giải thích dễ hiểu cho người mới bắt đầu

Bạn hỏi trợ lý: “Hôm nay tôi có lịch gì?”. Trợ lý mở lịch họp, kiểm tra thời tiết rồi nhắc bạn đi sớm hơn 10 phút. Ví dụ này giúp trả lời câu hỏi AI agent là gì: AI có thể tự chọn và thực hiện các bước cần thiết cho một mục tiêu.

AI agent là gì?

AI agent là hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể nhận biết môi trường xung quanh và hành động để đạt một mục tiêu. Tên tiếng Việt của nó là tác nhân AI.

Theo nghĩa rộng trong sách chuyên ngành, agent trong AI là cả những chương trình đơn giản chỉ phản ứng theo luật cài sẵn. Còn khi nói đến các trợ lý như ví dụ xem lịch, người ta thường muốn nói tới agent có thể tự chọn bước tiếp theo và dùng phần mềm để làm việc.

Với việc xem lịch, mục tiêu là giúp bạn tới cuộc họp đúng giờ. Trợ lý cần đọc lịch họp, xem thời tiết và tính thời gian di chuyển trước khi đưa ra lời nhắc.

Ở trung tâm chăm sóc khách hàng, công việc lại khác. Agent có thể hỏi thêm khách vài câu rồi tra tài liệu nội bộ để tìm cách xử lý. Dựa vào câu trả lời của khách, agent quyết định giải quyết tiếp hay chuyển yêu cầu cho nhân viên hỗ trợ.

Một chatbot dùng để hỏi đáp thường dừng ở việc trả lời; agent còn có thể tra cứu và thao tác trên phần mềm thay bạn. Bạn có thể xem bài ai agent khác gì chatbot nếu muốn tìm hiểu kỹ hơn sự khác biệt này.

AI agent gồm những thành phần nào?

Với agent dùng mô hình ngôn ngữ, ba phần nền tảng là mô hình, công cụ và chỉ dẫn, theo hướng dẫn làm agent của OpenAI. Khi mô tả cả cách agent nhận và giữ thông tin, ta còn cần nói tới cảm biến và bộ nhớ.

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)

Mô hình ngôn ngữ lớn là AI được huấn luyện để xử lý và tạo ngôn ngữ, như mô hình đứng sau ChatGPT, Gemini hay Claude. Trong agent, mô hình đọc yêu cầu cùng thông tin thu thập được, phân tích rồi chọn bước tiếp theo nên làm gì.

Bạn có thể coi mô hình là phần suy nghĩ của trợ lý. Mô hình mới lo việc quyết định cách làm, còn muốn mở file hay gửi yêu cầu sang phần mềm khác thì agent cần công cụ.

Công cụ (tools)

Agent dùng công cụ để tra cơ sở dữ liệu, đọc file hoặc gọi API. API giúp các phần mềm trao đổi dữ liệu với nhau, nên agent có thể gửi yêu cầu qua đó tới một hệ thống khác.

Trong văn phòng, những công cụ này thường kết nối tới Google Workspace, gồm Docs, Sheets, Gmail và Calendar, hoặc Microsoft 365. Agent nhờ đó có thể đọc tài liệu, làm báo cáo hay lên lịch trong phần mềm được cấp quyền dùng.

Những hệ thống quản lý khách hàng (CRM), quản lý vận hành doanh nghiệp (ERP), tiếp nhận yêu cầu hỗ trợ hay marketing tự động cũng có thể được kết nối theo cách này. Agent chọn công cụ phù hợp với phần việc đang làm.

Nếu đọc tài liệu về robot, bạn sẽ gặp tên “bộ truyền động” cho phần thực hiện hành động. Đó có thể là động cơ bánh xe hoặc cánh tay máy. Với agent phần mềm trong bài này, các lệnh gửi tới phần mềm khác đảm nhận việc thực hiện.

Chỉ dẫn (instructions)

Chỉ dẫn cho agent biết nó đóng vai gì, cần làm theo cách nào và việc gì không được tự làm. Nếu ví agent với một nhân viên mới, đây là bản mô tả công việc; mô hình đọc chỉ dẫn trước khi bắt đầu xử lý yêu cầu.

Người quản lý có thể chỉnh cách làm của agent bằng cách sửa câu lệnh gửi cho AI (prompt) hoặc bổ sung tài liệu. Với một chương trình chỉ chạy theo luật cài sẵn, người quản lý phải sửa các luật tương ứng để đổi cách xử lý.

Cảm biến (Sensors)

Trước khi phân tích hay hành động, agent cần nhận được thông tin từ môi trường. Với robot, bộ phận thu nhận thông tin này được gọi là cảm biến. Với phần mềm, thông tin đầu vào có thể là dữ liệu giao dịch, email, lịch sử trò chuyện của khách hoặc nội dung do agent khác gửi tới.

Tên “cảm biến” mô tả chức năng nhận thông tin đầu vào. Với ví dụ email ở trên, agent nhận nội dung thư qua công cụ đọc email.

Bộ nhớ (Memory)

Bộ nhớ giữ lại thông tin từ những lần làm việc trước, như quyết định agent đã đưa ra và phản hồi của người dùng.

AI agent hoạt động như thế nào?

AI agent làm việc theo một vòng lặp: nhận nhiệm vụ, lấy thông tin, chọn hành động rồi kiểm tra kết quả. Tài liệu kỹ thuật gọi quá trình điều phối này là orchestration loop.

1. Agent nhận nhiệm vụ và chia việc lớn thành những việc nhỏ cần làm.
2. Agent thu thập thông tin từ internet hoặc dữ liệu nội bộ.
3. Agent đọc thông tin để hiểu nội dung và tình huống đang xử lý.
4. Agent chọn hành động phù hợp, thường bằng cách gọi một công cụ.
5. Agent thực hiện hành động và kiểm tra mục tiêu đã đạt chưa. Nếu chưa, agent tiếp tục lấy thông tin hoặc làm bước tiếp theo. Quá trình dừng khi xong việc hoặc chạm giới hạn được đặt sẵn, như số lượt tối đa.

Giả sử bạn cần tổng hợp đơn hàng trong tuần để báo cáo sếp. Agent mở file đơn hàng, lọc số liệu của tuần rồi soạn email báo cáo. Trong ví dụ này, agent chỉ được soạn thư nên sẽ dừng lại chờ bạn đọc và bấm gửi.

Với việc lớn hơn, nhiều agent có thể chia nhau xử lý từng phần trong một hệ thống multi agent phối hợp.

Đặc điểm nổi bật của AI agent

Agent dùng mô hình ngôn ngữ có thể điều chỉnh cách làm theo thông tin nhận được, thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào một kịch bản đã lập trình. Khả năng này thể hiện qua việc lập kế hoạch, hiểu yêu cầu bằng lời và sử dụng kinh nghiệm đã lưu.

Trước một công việc nhiều bước, agent có thể xác định cần làm gì trước, làm gì sau.

Operator, agent được OpenAI ra mắt ngày 23/01/2025, là ví dụ về khả năng thao tác qua nhiều bước. Operator dùng trình duyệt riêng để gõ, bấm và cuộn trang, chẳng hạn khi điền form hoặc đặt mua đồ tạp hoá. Tới chỗ cần đăng nhập hay thanh toán, Operator trả quyền điều khiển cho người dùng.

Bạn cũng có thể giao yêu cầu bằng lời bình thường, kèm giới hạn về thời gian hoặc chi phí. Agent dùng mô hình ngôn ngữ để phân tích cả mục tiêu lẫn các giới hạn đó. Khi yêu cầu chưa rõ, agent có thể hỏi lại hoặc dựa vào ngữ cảnh để suy ra điều bạn muốn.

Khả năng tiếp nhận yêu cầu bằng lời được dùng trong chăm sóc khách hàng. Trường hợp Klarna cho thấy quy mô công việc mà một trợ lý AI có thể đảm nhận. Công ty thanh toán Thuỵ Điển này cho biết trợ lý đã xử lý 2,3 triệu cuộc hội thoại trong tháng đầu ra mắt, bằng hai phần ba số cuộc chat chăm sóc khách hàng của hãng. Theo thông cáo, thời gian giải quyết một yêu cầu giảm từ 11 phút xuống dưới 2 phút.

Agent còn có thể dựa vào phản hồi của người dùng và nhật ký hoạt động để điều chỉnh cách làm trong những lần sau. Khả năng này phụ thuộc vào việc agent dùng lại thông tin đã lưu để thay đổi cách xử lý, chứ không chỉ lưu thêm dữ liệu.

Các loại AI agent

AI agent có thể được phân loại theo cách ra quyết định: phản ứng theo luật, dùng thông tin đã lưu, theo đuổi mục tiêu, cân nhắc lợi ích, học từ dữ liệu hoặc suy luận bằng logic.

• Phản xạ đơn giản: agent phản ứng theo tình huống hiện tại và luật cài sẵn, không nhớ những gì đã xảy ra. Máy điều hoà tự bật khi phòng nóng hơn mức đặt là ví dụ dễ gặp. Đây là agent theo nghĩa rộng đã nói ở đầu bài.
• Phản xạ theo mô hình: robot hút bụi nhớ bản đồ căn phòng và biết góc nào đã hút xong là một ví dụ. “Mô hình” ở đây là thông tin agent dùng để hình dung môi trường, kể cả phần đang không quan sát được. Bạn đừng nhầm với mô hình ngôn ngữ đã nói ở trên.
• Dựa trên mục tiêu: agent so sánh các cách làm để tìm cách đạt kết quả được giao. Chẳng hạn, trợ lý xếp lịch tìm một khung giờ mà cả nhóm đều rảnh.
• Dựa trên lợi ích: nhiều phương án có thể cùng đạt mục tiêu, nhưng agent còn so sánh phương án nào có lợi hơn. Với việc đặt vé máy bay, agent có thể cân nhắc cả giá vé lẫn giờ bay để đưa ra lựa chọn phù hợp.
• Học tập: bộ lọc thư rác có thể lọc chính xác hơn từ những lần bạn đánh dấu thư là rác. Đó là ví dụ về hệ thống cải thiện cách xử lý nhờ dữ liệu và kinh nghiệm.
• Logic: agent suy ra kết luận từ dữ kiện và quy tắc. Trong một hệ thống hỗ trợ chẩn đoán, dữ kiện có thể là triệu chứng và kết quả xét nghiệm; hệ thống đối chiếu với quy tắc y khoa để gợi ý bác sĩ nên kiểm tra thêm gì.

Tác nhân phân cấp lại mô tả cách tổ chức công việc: tầng trên chia việc cho tầng dưới. Đây là cách sắp xếp nhiều agent trong hệ thống, khác với việc phân loại theo cách ra quyết định ở trên.

Kết luận

AI agent có thể tự chọn và thực hiện các bước để đạt mục tiêu được giao. Bạn thử giao một việc nhỏ có vài bước, rồi để ý agent làm gì và dừng lại hỏi bạn ở đâu. Bạn vẫn nên kiểm tra kết quả trước khi dùng nhé.

Nếu muốn thử giao việc bằng lời trên máy tính, bạn có thể bắt đầu với Dangoo AI. App hiện có bản Mac, không yêu cầu bạn biết code; bạn có thể dạy quy trình để agent Dangoo làm theo trong những lần sau. Bạn xem cách giao việc ở trang Trợ lý AI (Miễn phí).