Agentic AI đánh dấu bước tiến đột phá trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, vượt xa mô hình AI tạo sinh truyền thống.

Với khả năng tự chủ đặt mục tiêu, lập kế hoạch và thực thi nhiều bước phức tạp, các hệ thống này tương tác chủ động với thế giới thực thông qua các API, cơ sở dữ liệu và nguồn thông tin đa dạng. Đây không chỉ là sự tiến hóa về thuật toán, mà là cuộc cách mạng trong tự động hóa, nơi AI chuyển từ vai trò công cụ thụ động sang vai trò tác nhân chủ động, tự ra quyết định để đạt mục tiêu mà không cần sự can thiệp liên tục của con người.

AI tác nhân (hay Agentic AI) là một hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể hoàn thành một mục tiêu cụ thể với sự giám sát hạn chế. Nó bao gồm các tác nhân AI - mô hình học máy mô phỏng quá trình ra quyết định của con người để giải quyết vấn đề theo thời gian thực. Trong một hệ thống đa tác nhân, mỗi tác nhân thực hiện một nhiệm vụ phụ cụ thể cần thiết để đạt được mục tiêu và các nỗ lực của họ được phối hợp thông qua quá trình điều phối AI.

Không giống như các mô hình AI truyền thống, hoạt động trong các ràng buộc được xác định trước và cần sự can thiệp của con người, AI agentic thể hiện tính tự chủ, hành vi hướng đến mục tiêu và khả năng thích ứng. Thuật ngữ "agentic" ám chỉ đến khả năng hành động độc lập và có mục đích của các mô hình này.

Như Enver Cetin, một chuyên gia AI tại công ty Kỹ thuật Trải nghiệm toàn cầu Ciklum đã nói: "Bạn có thể định nghĩa AI agentic bằng một từ: chủ động. Nó đề cập đến các hệ thống và mô hình AI có thể hành động tự chủ để đạt được mục tiêu mà không cần sự hướng dẫn liên tục của con người. Hệ thống AI agentic hiểu mục tiêu hoặc tầm nhìn của người dùng là gì và bối cảnh của vấn đề mà họ đang cố gắng giải quyết".

Agentic AI xây dựng trên các kỹ thuật AI tạo sinh (genAI) bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để hoạt động trong các môi trường động. Trong khi các mô hình tạo sinh tập trung vào việc tạo nội dung dựa trên các mẫu đã học, AI tác nhân mở rộng khả năng này bằng cách áp dụng các đầu ra tạo sinh vào các mục tiêu cụ thể.

Mặc dù các hệ thống AI tác nhân khai thác khả năng sáng tạo của các mô hình AI tạo sinh như ChatGPT, chúng khác nhau ở một số điểm quan trọng:

Một mô hình AI tạo sinh như ChatGPT của OpenAI có thể tạo ra văn bản, hình ảnh hoặc mã, nhưng một hệ thống AI tác nhân có thể sử dụng nội dung được tạo ra đó để hoàn thành các tác vụ phức tạp một cách tự động bằng cách gọi các công cụ bên ngoài. Ví dụ, một trợ lý AI tác nhân có thể phân tích lịch họp, email và công việc ưu tiên để tự động sắp xếp lại thời gian biểu, đặt lịch hẹn phù hợp, đồng thời đặt dịch vụ di chuyển nếu bạn cần di chuyển giữa các cuộc họp.

Agentic AI có nhiều ưu thế vượt trội so với các hệ thống AI trước đây, vốn bị giới hạn bởi dữ liệu huấn luyện. Những điểm nổi bật bao gồm:

Các công cụ AI của Agentic có thể có nhiều hình thức và mỗi khuôn khổ khác nhau phù hợp hơn với các vấn đề khác nhau, nhưng sau đây là các bước chung mà các hệ thống Agentic thực hiện để thực hiện các hoạt động của mình:

Từ những ngày đầu của máy móc tự động cho đến những con bot đàm thoại gần đây hơn, các nhà khoa học và kỹ sư đã mơ về một tương lai mà các hệ thống AI có thể hoạt động và hành động một cách thông minh và độc lập. Những tiến bộ gần đây trong AI tác nhân đưa tương lai tự động đó tiến gần hơn một bước đến hiện thực.

AI tác nhân có thể rất tuyệt vời, với lời hứa về năng suất, sự đổi mới và hiểu biết sâu sắc hơn cho lực lượng lao động của con người. Nhưng những rủi ro cũng xuất hiện đồng thời: khả năng thiên vị, sai lầm hay mục đích sử dụng không phù hợp.

Hành động sớm của các nhà lãnh đạo doanh nghiệp và chính mỗi cá nhân sử dụng AI ngay bây giờ sẽ giúp thiết lập đúng hướng cho sự phát triển AI tác nhân, để những lợi ích của nó có thể đạt được một cách an toàn và hiệu quả.