Agentic có nghĩa là gì?
Trong những tháng gần đây, cụm từ "AI agentic" (AI tác nhân) đã trở thành một chủ đề nóng. Lượng tìm kiếm cho cụm từ này đã tăng vọt, phản ánh sự quan tâm ngày càng tăng đối với một dạng trí tuệ nhân tạo mới không chỉ ngồi không mà còn có thể đưa ra quyết định, hành động tự chủ và liên tục tối ưu hóa quy trình làm việc.
Sự trỗi dậy của AI agentic gắn liền với sự thay đổi trong cách mọi người hình dung về hệ thống AI: không còn là những công cụ phản ứng, mà là những đối tác chủ động và tự chủ. Tuy nhiên, bản thân thuật ngữ agentic đã tồn tại hàng thập kỷ trong tâm lý học và giáo dục, mô tả cách con người làm chủ việc học tập và ra quyết định của mình. Giờ đây, ý tưởng tương tự đang được áp dụng cho các mô hình AI và hệ thống agentic.
AI đặc vụ: Nó có nghĩa là gì?
Có tính chủ động là có khả năng hành động - khả năng đạt được kết quả một cách độc lập và hành động mà không cần sự giám sát liên tục của con người.
Ví dụ, hãy nghĩ đến một trợ lý AI trong CNTT không chỉ trả lời câu hỏi mà còn tự động giám sát hệ thống, thực hiện sửa lỗi cho các sự cố nhỏ và báo cáo các vấn đề lớn theo thời gian thực. Đây không phải là AI truyền thống phản ứng thụ động với các lệnh; đây là AI tác nhân đang hoạt động.
Ngày nay, thuật ngữ này thường xuất hiện trong các cụm từ như hệ thống AI đại lý hoặc tác nhân AI tự động , nhưng bản chất của nó vẫn như vậy: tự chủ, giải quyết vấn đề chủ động và ra quyết định.
AI Agentic trong Giáo dục: Triển khai Học tập Agentic
Trong giáo dục, khái niệm này xuất hiện dưới dạng học tập chủ động hoặc tương tác chủ động . Ở đây, học sinh được khuyến khích chủ động, đóng góp tích cực và sử dụng quyền tự chủ để định hình con đường riêng của mình. Thay vì chỉ hoàn thành các bài tập được giao, một học sinh sử dụng AI tạo sinh như một công cụ để xây dựng ứng dụng bên ngoài lớp học đang thể hiện hành vi chủ động - vượt ra ngoài các hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên và làm chủ việc học của mình.
AI tác nhân trong tâm lý học: Quan điểm thực tế
Trong tâm lý học, lý thuyết trạng thái tác nhân của Stanley Milgram cho thấy điều ngược lại: con người đôi khi từ bỏ quyền tự quyết và để người có thẩm quyền đưa ra quyết định thay mình. Các thí nghiệm của ông cho thấy con người có thể bước vào trạng thái tác nhân, chuyển giao trách nhiệm cho hành động của mình cho người khác. Sự căng thẳng giữa quyền tự chủ và sự tuân thủ này là một phần lý do tại sao thuật ngữ tác nhân lại mang nhiều ý nghĩa đến vậy khi áp dụng vào các hệ thống AI ngày nay.
AI Agentic trong kinh doanh: Ứng dụng và áp dụng AI
AI Agentic là các hệ thống AI hoạt động tự động để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, suy luận chiến lược và thích ứng với các điều kiện thay đổi. Các ứng dụng AI này vượt xa AI truyền thống hoặc tự động hóa tiêu chuẩn bằng cách kết hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy để đưa ra quyết định và hành động chủ động.
Hãy tưởng tượng một trợ lý AI nhân sự không chỉ lên lịch phỏng vấn mà còn đánh giá sơ yếu lý lịch, xếp hạng ứng viên và cập nhật quy trình tuyển dụng theo thời gian thực. Điều này cho thấy AI hoạt động như một đối tác tự chủ trong hoạt động kinh doanh.
Dữ liệu áp dụng năm 2025 minh họa sự trỗi dậy của AI agentic: Thị trường hệ thống agentic được định giá khoảng 7,5 tỷ đô la Mỹ vào năm 2025 , với dự báo sẽ vượt mốc 199 tỷ đô la Mỹ vào năm 2034 với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) trên 43% . Mặc dù gần 79% công ty sử dụng agentic AI , nhưng hiện nay chỉ có 34% đang triển khai hệ thống AI agentic , và chỉ 14% đã triển khai đầy đủ. Tuy nhiên, những công ty sử dụng agentic AI báo cáo mức tiết kiệm chi phí trung bình 32% và năng suất tăng đáng kể.
AI tác nhân so với Học máy
Học máy cho phép các mô hình AI cải thiện theo thời gian bằng cách nhận dạng các mẫu trong dữ liệu và đưa ra dự đoán. Tuy nhiên, bản thân ML không thể thực thi hoặc hành động. Nó thiếu tính tự chủ.
Ngược lại, AI Agentic tích hợp ML với hành vi Agentic, cho phép hệ thống tự động đặt mục tiêu, xử lý các quy trình làm việc phức tạp và thích ứng với môi trường thay đổi mà không cần sự can thiệp của con người. Một bộ phận hỗ trợ AI dự đoán các vấn đề phổ biến, chủ động giải quyết và cải thiện sau mỗi tương tác là một ví dụ về AI Agentic trong các trường hợp sử dụng thực tế.
Tóm lại, máy học cải thiện khả năng dự đoán, trong khi AI tác nhân cung cấp khả năng ra quyết định và hành động chủ động, tự chủ.
Cách thức hoạt động của Agentic AI
Agentic AI hoạt động thông qua ba công nghệ AI hỗ trợ:
- Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM): Cung cấp khả năng hiểu ngôn ngữ và AI tạo ra để tương tác tự nhiên với con người.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Giúp AI diễn giải các hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên, cho phép các tác nhân AI thu thập ngữ cảnh và ý định.
- Học máy (ML): Cho phép các hệ thống AI tác nhân cải thiện theo thời gian, học hỏi từ dữ liệu thực tế và tối ưu hóa quy trình làm việc của chúng.
Với các thành phần này, AI có thể tự động suy luận, lập kế hoạch, thực hiện và thích ứng với các điều kiện thay đổi.
Lợi ích của Agentic AI: Các tính năng chính
- Hành động tự động – Hệ thống AI có thể hoạt động mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người, thể hiện tính tự chủ và độc lập.
- Đặt mục tiêu – AI đặc vụ có thể đặt mục tiêu, không giống như AI truyền thống chỉ phản ứng.
- Học tập thích ứng – AI của Agentic liên tục thích ứng với những thay đổi về đầu vào và phản hồi.
- Suy luận và lập kế hoạch – Không giống như các mô hình AI truyền thống, các hệ thống AI tác nhân có thể xử lý các tác vụ phức tạp và đưa ra quyết định trên quy trình làm việc nhiều bước.
- Giải quyết vấn đề chủ động – Thay vì chờ lỗi phát sinh, AI chủ động liên tục theo dõi, xác định và giải quyết vấn đề.
AI Agentic so với AI Agent: Hiểu sự khác biệt
Các tác nhân AI hoạt động như những thực thể độc lập — ví dụ như chatbot, xe tự lái hoặc hệ thống đề xuất. Chúng thu thập dữ liệu, đưa ra các quyết định hạn chế và thực hiện các nhiệm vụ. Nhưng khi nhiều tác nhân AI hoạt động cùng nhau bên trong một hệ thống AI tác nhân, sức mạnh của quy trình làm việc tác nhân tăng theo cấp số nhân.
Ví dụ, chatbot chỉ là một ứng dụng AI. Nhưng khi được tích hợp vào một hệ thống agentic, chatbot đó sẽ tự động xác định nhu cầu của khách hàng, cung cấp các giải pháp theo ngữ cảnh và thậm chí chuyển vấn đề lên con người khi cần thiết.
Tương lai của AI Agentic trong tự động hóa
Tự động hóa từ lâu đã tập trung vào các quy tắc và tập lệnh tĩnh. Agentic AI còn vượt xa hơn thế, cung cấp tính tự chủ, khả năng thích ứng và các hành động AI chủ động giúp tối ưu hóa quy trình làm việc liên tục. Không giống như các công cụ AI truyền thống, Agentic AI hoạt động với các vòng phản hồi thời gian thực, cải thiện quy trình làm việc của Agentic mà không cần mã hóa phức tạp.
Lợi ích của AI tác nhân trong tự động hóa bao gồm:
- Tự cải thiện liên tục thông qua LLMS và phản hồi thực tế.
- Tính linh hoạt cao hơn trong việc tự động hóa các tác vụ AI tự động phức tạp trên khắp các chức năng kinh doanh.
- Khả năng sử dụng tốt hơn vì AI tác nhân sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để tương tác với con người và các ứng dụng AI.
Các tổ chức tích hợp AI agentic vào hệ thống của họ báo cáo năng suất cao hơn, chi phí giảm và hoạt động linh hoạt hơn. Với việc áp dụng AI đang tăng tốc và các công ty đang tìm cách triển khai các giải pháp AI thế hệ tiếp theo, tương lai của AI agentic hứa hẹn sẽ định hình lại các ngành công nghiệp, tự động hóa các quy trình làm việc phức tạp và mở rộng tính tự chủ của các tác nhân AI.
Về bản chất, AI đại diện đề cập đến các hệ thống AI được thiết kế để hoạt động tự động, đưa ra quyết định và liên tục cải tiến. Bằng cách kết hợp ngôn ngữ lập trình lớn, AI tạo sinh, học máy và NLP, AI đại diện có thể mở ra tương lai của tự động hóa — nơi AI đóng vai trò là đối tác, chứ không chỉ là một công cụ.
