Agentic AI

Agentic AI là gì? Agentic AI (AI tác tử) là hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể theo đuổi một mục tiêu cụ thể. Nó tự lập kế hoạch nhiều bước, sử dụng công cụ, thực hiện hành động và điều chỉnh cách làm mà chỉ cần con người can thiệp ở mức hạn chế. Thay vì chỉ trả lời một prompt, Agentic AI được thiết kế để hoàn thành trọn vẹn một tác vụ hoặc một quy trình. Bài viết này giúp bạn hiểu cách Agentic AI vận hành, điểm khác biệt so với AI tạo sinh và các ví dụ ứng dụng thực tế. Bạn cũng sẽ thấy vì sao phân quyền, cơ chế kiểm soát và sự giám sát của con người quyết định mức độ an toàn của hệ thống.

Một hệ thống Agentic AI có thể kết hợp mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), công cụ phần mềm, nguồn dữ liệu, bộ nhớ và các quy tắc vận hành. Từ agentic chỉ khả năng tự hành động của hệ thống ở một mức độ độc lập nhất định, trong phạm vi đã được xác định trước.

Khi AI agent được dùng để vận hành nhiều tài khoản mạng xã hội như TikTok, Instagram hay Reddit, mỗi tài khoản cần một môi trường thực thi riêng. Điện thoại đám mây Multilogin cung cấp cho mỗi tài khoản một thiết bị Android thật trên đám mây, với dữ liệu ứng dụng, vị trí và địa chỉ IP riêng. AI agent có thể vận hành các thiết bị này qua API và ADB. Dùng thử điện thoại đám mây Multilogin miễn phí, không cần thẻ tín dụng.

Agentic AI hoạt động như thế nào

Agentic AI thường vận hành theo một vòng lặp lặp lại. Nó không đi theo một chuỗi lệnh cố định:

1. Nhận mục tiêu. Người dùng hoặc một hệ thống khác đặt ra mục tiêu, chẳng hạn xử lý một yêu cầu hỗ trợ hoặc chuẩn bị báo cáo chiến dịch.
2. Thu thập ngữ cảnh. Hệ thống lấy thông tin liên quan từ prompt, cơ sở dữ liệu, tài liệu, giao diện ứng dụng hoặc các hành động trước đó.
3. Lập kế hoạch. Hệ thống chia mục tiêu thành các bước nhỏ hơn và xác định những hành động hoặc công cụ cần dùng.
4. Thực hiện hành động. Agent có thể gọi API, tìm kiếm trong cơ sở tri thức, cập nhật một bản ghi hoặc thao tác trên phần mềm. Nó cũng có thể giao một tác vụ chuyên biệt cho agent khác.
5. Đánh giá kết quả. Hệ thống kiểm tra xem hành động vừa thực hiện có giúp quy trình tiến gần hơn tới mục tiêu hay không.
6. Tiếp tục, điều chỉnh hoặc chuyển cấp. Hệ thống có thể thay đổi kế hoạch, lặp lại một bước, xin phê duyệt hoặc chuyển tác vụ cho con người xử lý.

Chu trình này thường được mô tả là vòng lặp nhận biết, suy luận, lập kế hoạch, hành động và đánh giá. Kiến trúc cụ thể của từng hệ thống có thể khác nhau. Có agent chỉ hoàn thành một tác vụ ngắn trong một phiên làm việc. Có agent điều phối những quy trình dài hơn trên nhiều công cụ.

Vì sao Agentic AI quan trọng

Tự động hóa truyền thống hoạt động tốt khi mọi bước đều có thể dự đoán trước. Agentic AI hữu ích khi tác vụ đòi hỏi ra quyết định dựa trên thông tin thay đổi liên tục.

Ví dụ, một quy trình tự động hóa cố định có thể gửi cùng một báo cáo vào mỗi sáng thứ Hai. Một AI agent có thể làm được nhiều hơn. Nó thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn, phát hiện thông tin còn thiếu và chọn ra những phát hiện quan trọng nhất. Sau đó, nó soạn báo cáo và xin phê duyệt trước khi gửi.

Sự khác biệt này quan trọng vì mức độ độc lập càng cao thì trách nhiệm càng lớn. Một agent có thể hành động bên trong hệ thống doanh nghiệp cần được phân quyền rõ ràng và có nguồn dữ liệu đáng tin cậy. Nó cũng cần nhật ký hoạt động, giới hạn chi tiêu và quy tắc xác định khi nào phải có con người phê duyệt.

Các thành phần cần có của một hệ thống Agentic AI

Một hệ thống Agentic AI thường cần nhiều hơn một mô hình AI. Các thành phần chính có thể bao gồm:

• Mục tiêu rõ ràng: Mô tả cụ thể kết quả mong muốn.
• Thành phần suy luận hoặc lập kế hoạch: Logic giúp hệ thống chọn bước tiếp theo.
• Công cụ: API, trình duyệt, cơ sở dữ liệu, trình thông dịch mã, ứng dụng di động hoặc phần mềm khác mà agent có thể vận hành.
• Ngữ cảnh và bộ nhớ: Thông tin về tác vụ hiện tại và, khi phù hợp, các lần tương tác trước đó.
• Phân quyền: Cơ chế xác định agent được truy cập dữ liệu nào và được thực hiện hành động nào.
• Cơ chế kiểm soát (guardrails): Quy tắc, bước kiểm tra tính hợp lệ, ngân sách và danh sách hành động bị cấm.
• Giám sát: Nhật ký và cảnh báo giúp con người xem lại những gì đã xảy ra.
• Sự giám sát của con người: Phê duyệt hoặc can thiệp với các hành động chưa chắc chắn, nhạy cảm hoặc không thể hoàn tác.

Quyền truy cập nên tuân theo nguyên tắc đặc quyền tối thiểu (principle of least privilege). Agent chỉ nên được cấp đúng dữ liệu và khả năng cần thiết cho tác vụ được giao.

Agentic AI và AI tạo sinh khác nhau thế nào

AI tạo sinh (generative AI) và Agentic AI có phần giao thoa, nhưng mô tả hai nhóm khả năng khác nhau.

Một hệ thống agentic có thể dùng AI tạo sinh để hiểu chỉ dẫn, viết nội dung hoặc chọn hành động. Tuy nhiên, AI tạo sinh tự thân không nhất thiết mang tính agentic. Hãy lấy một chatbot chỉ trả lời câu hỏi mà không thể tự thực hiện bước tiếp theo. Chatbot đó thường là ứng dụng AI tạo sinh, chưa phải một hệ thống Agentic AI hoàn chỉnh.

Lợi ích của Agentic AI

Agentic AI có thể giảm khối lượng điều phối thủ công trong các quy trình phức tạp. Hệ thống có thể tự chọn công cụ, phản ứng với thông tin mới và hoàn thành các tác vụ liên kết với nhau. Con người không cần kích hoạt từng bước.

Một số lợi ích thực tế khác gồm:

• Xử lý công việc nhiều bước trên nhiều ứng dụng khác nhau
• Thích ứng khi dữ liệu hoặc điều kiện thay đổi
• Chuyển các trường hợp ngoại lệ cho người phụ trách thay vì dừng toàn bộ quy trình
• Hỗ trợ con người trong nghiên cứu, phân tích và các tác vụ thường ngày
• Điều phối nhiều agent chuyên biệt cùng hướng tới một mục tiêu chung
• Chạy các quy trình lặp lại và ghi lại từng hành động

Những lợi ích này phụ thuộc vào chất lượng chỉ dẫn, công cụ, dữ liệu và cơ chế kiểm soát của hệ thống.

Hạn chế và rủi ro của Agentic AI

Agentic AI có thể đưa ra quyết định sai, hiểu sai mục tiêu, chọn nhầm công cụ hoặc tiếp tục hành động dựa trên thông tin không đáng tin cậy. Khi kết quả của một hành động trở thành đầu vào cho hành động tiếp theo, lỗi có thể lan ra toàn bộ quy trình.

Bảo mật là một mối lo ngại khác. Phân quyền quá rộng có thể làm lộ dữ liệu nhạy cảm hoặc cho phép agent thực hiện hành động vượt ngoài vai trò được giao. Công cụ của bên thứ ba cũng có thể kéo theo rủi ro về quyền riêng tư, độ tin cậy hoặc kiểm soát truy cập.

Agentic AI không thay thế được sự phán đoán của con người. Các hành động có tác động lớn cần được kiểm soát chặt chẽ hơn. Ví dụ gồm đăng tuyên bố công khai, thay đổi số liệu tài chính, xóa dữ liệu, thực hiện thanh toán hoặc xử lý thông tin nhạy cảm của khách hàng. Trong nhiều quy trình, cách thiết kế an toàn nhất là để agent chuẩn bị hành động, còn con người phê duyệt việc thực thi.

Ví dụ về Agentic AI trong thực tế

Doanh nghiệp sử dụng Agentic AI khi một mục tiêu đòi hỏi nhiều quyết định hoặc hành động liên kết với nhau. Hệ thống có thể hoàn thành toàn bộ quy trình hoặc hỗ trợ con người ở một số giai đoạn cụ thể.

Các tình huống ứng dụng Agentic AI phổ biến gồm:

• Agent chăm sóc khách hàng xác định vấn đề, tra cứu tài liệu hỗ trợ và kiểm tra đơn hàng. Sau đó, nó đề xuất hướng xử lý và chuyển các trường hợp bất thường cho nhân viên.
• Agent phần mềm xem xét một issue, chỉnh sửa mã, chạy kiểm thử và gửi thay đổi để con người review.
• Agent nghiên cứu tìm kiếm trong các nguồn đã được phê duyệt, so sánh kết quả, chỉ ra những chỗ còn thiếu bằng chứng và soạn bản tóm tắt có trích dẫn.
• Agent marketing phân tích hiệu quả chiến dịch, soạn các phiên bản nội dung khác nhau và cập nhật lịch đăng. Nó xin phê duyệt trước khi xuất bản.
• Agent vận hành theo dõi tồn kho, kiểm tra thông tin nhà cung cấp và tạo yêu cầu nhập hàng khi đáp ứng các điều kiện đã đặt ra.

Với các quy trình mạng xã hội, agent có thể chuẩn bị nội dung, sắp xếp tài nguyên và kiểm tra lịch đăng. Nó cũng có thể thực hiện các hành động đã được phê duyệt qua API, trình duyệt hoặc ứng dụng di động. Đội ngũ vẫn cần tuân thủ quy định của từng nền tảng và xem xét kỹ các hành động nhạy cảm.

Khi AI agent cần làm việc với nhiều tài khoản mạng xã hội riêng biệt, môi trường thực thi chuyên biệt giúp phiên đăng nhập, cookie và dữ liệu ứng dụng không bị lẫn giữa các tài khoản. Multilogin cung cấp điện thoại đám mây Android cho các tác vụ trên ứng dụng di động. Multilogin cũng cung cấp hồ sơ trình duyệt tách biệt cho các tài khoản trên web. AI agent có thể vận hành điện thoại đám mây qua API và ADB. Hồ sơ trình duyệt hỗ trợ Selenium, Puppeteer, Playwright và Postman. Multilogin là môi trường thực thi cho các quy trình này, không phải công cụ xây dựng AI agent.

Nếu đang tìm hiểu hướng ứng dụng này, bạn có thể xem thêm cách quản lý nhiều tài khoản mạng xã hội .

Các khái niệm liên quan

AI agent là một thực thể phần mềm riêng lẻ hoạt động để đạt một mục tiêu. Agentic AI mô tả năng lực hoặc hệ thống rộng hơn, cho phép lập kế hoạch và hành động theo mục tiêu.

Quy trình agentic (agentic workflow) là quá trình agent thực hiện qua các tác vụ, công cụ, quyết định và bước phê duyệt. Một quy trình có thể chỉ gồm một agent hoặc nhiều agent phối hợp với nhau.

Tự động hóa quy trình bằng robot, hay RPA, thường tuân theo các quy tắc định sẵn cho những tác vụ lặp lại. Agentic AI có thể đưa ra quyết định linh hoạt hơn. Tuy vậy, với các quy trình ổn định, tự động hóa cố định thường dễ dự đoán hơn.

Human-in-the-loop nghĩa là con người xem xét hoặc phê duyệt một số quyết định nhất định. Human-on-the-loop thường có nghĩa là hệ thống được hành động độc lập, còn con người theo dõi và có thể can thiệp khi cần.

Những điểm chính cần nhớ

Agentic AI kết hợp khả năng suy luận theo mục tiêu với khả năng sử dụng công cụ và thực hiện hành động. Khác với một phản hồi AI tạo sinh thông thường, một quy trình agentic có thể lập kế hoạch nhiều bước, đánh giá kết quả và điều chỉnh hành động tiếp theo.

Giá trị của Agentic AI đến từ mức độ tự chủ có kiểm soát, không phải tự chủ không giới hạn. Một hệ thống Agentic AI có vận hành an toàn và hữu ích hay không phụ thuộc vào nhiều yếu tố. Đó là mục tiêu rõ ràng, phân quyền giới hạn, công cụ đáng tin cậy, cơ chế giám sát và sự giám sát của con người.