AI Agent là gì? Các loại và ứng dụng của AI Agent trong các lĩnh vực

 Sự phát triển mạnh mẽ của AI đã kéo theo sự ra đời của hàng loạt các công nghệ mới, trong đó có AI Agent. Không chỉ dừng lại ở việc trả lời câu hỏi hay phân tích dữ liệu, AI Agent có khả năng tự đặt mục tiêu, lập kế hoạch và hành động để đạt được kết quả cụ thể. Vậy AI Agent là gì? Doanh nghiệp cần làm gì để nắm bắt và tận dụng sức mạnh của công nghệ này? Hãy cùng Cogover tìm hiểu chi tiết trong bài viết dưới đây.

1. AI Agent là gì?

AI Agent hay tác nhân AI là một hệ thống AI có khả năng tự chủ nhận biết mục tiêu, lập kế hoạch và thực hiện hành động để hoàn thành nhiệm vụ trong một môi trường xác định. Khác với các mô hình AI truyền thống chỉ phản hồi theo từng câu lệnh riêng lẻ, AI Agent có thể vận hành liên tục theo một chuỗi hành động, biết mình cần làm gì tiếp theo và khi nào cần sử dụng công cụ hỗ trợ.

Về bản chất, AI Agent không chỉ “trả lời” mà còn hành động thay con người. Một AI Agent có thể phân tích bối cảnh, đánh giá nhiều phương án, đưa ra quyết định và tương tác với các hệ thống bên ngoài như phần mềm doanh nghiệp, API, cơ sở dữ liệu hoặc các ứng dụng khác. Chính khả năng kết hợp giữa nhận thức – suy luận – hành động này khiến AI Agent trở thành nền tảng cho tự động hóa thông minh.

Trong môi trường doanh nghiệp, AI Agent thường được xây dựng trên các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và được bổ sung thêm bộ nhớ, logic điều phối và tập công cụ (tools). Nhờ đó, AI Agent có thể đảm nhiệm những vai trò phức tạp như hỗ trợ ra quyết định, tự động hóa quy trình, vận hành hệ thống hoặc đóng vai trò như một “nhân sự số” làm việc 24/7.

Tìm hiểu ngay: AI-Native là gì? Tại sao AI-Native là tất yếu trong kỷ nguyên số?

2. AI Agent hoạt động như thế nào?

2.1 Khởi tạo mục tiêu và lập kế hoạch

Mặc dù AI Agent có tính tự chủ trong quá trình ra quyết định, chúng vẫn cần mục tiêu và các quy tắc định trước do con người xác lập. Có ba yếu tố chính ảnh hưởng đến hành vi của AI Agent:

• Đội ngũ nhà phát triển thiết kế và huấn luyện hệ thống AI agentic.
• Đội ngũ triển khai tác nhân và cung cấp quyền truy cập cho người dùng.
• Người dùng, người giao cho AI Agent các mục tiêu cụ thể cần hoàn thành và xác định các công cụ được phép sử dụng.

Dựa trên mục tiêu của người dùng và các công cụ sẵn có của tác nhân, AI Agent sẽ thực hiện phân rã nhiệm vụ để cải thiện hiệu suất. Về bản chất, tác nhân xây dựng một kế hoạch gồm các nhiệm vụ và tác vụ con cụ thể nhằm hoàn thành mục tiêu phức tạp.

Đối với những nhiệm vụ đơn giản, bước lập kế hoạch có thể không cần thiết. Thay vào đó, tác nhân có thể lặp lại quá trình phản tư trên các phản hồi của mình và cải thiện chúng, mà không cần lập kế hoạch cho các bước tiếp theo.

2.2 Lập luận và suy luận dựa trên các công cụ sẵn có

AI Agent đưa ra hành động dựa trên thông tin mà chúng nhận biết. Tuy nhiên, chúng thường không có đủ toàn bộ kiến thức để xử lý mọi tác vụ con trong một mục tiêu phức tạp. Để bù đắp khoảng trống này, chúng sử dụng các công cụ sẵn có như tập dữ liệu bên ngoài, tìm kiếm web, API và thậm chí cả các tác nhân khác.

Khi đã thu thập được thông tin còn thiếu, tác nhân sẽ cập nhật cơ sở tri thức và tiến hành suy luận theo cơ chế agentic. Quá trình này bao gồm việc liên tục đánh giá lại kế hoạch hành động và tự điều chỉnh, từ đó cho phép đưa ra các quyết định linh hoạt và có cơ sở hơn.

2.3 Học hỏi và phản tư (tự đánh giá, rút kinh nghiệm)

Một đặc điểm quan trọng giúp AI Agent ngày càng hiệu quả là khả năng học hỏi từ phản hồi. Sau mỗi lần hoàn thành nhiệm vụ, AI Agent có thể tự đánh giá kết quả, ghi nhận phản hồi từ người dùng hoặc từ các agent khác và lưu trữ những thông tin này vào bộ nhớ.

Quá trình phản tư và tinh chỉnh lặp giúp AI Agent tránh lặp lại sai sót, hiểu rõ hơn sở thích và kỳ vọng của người dùng, đồng thời cải thiện chất lượng ra quyết định trong tương lai. Theo thời gian, AI Agent không chỉ hoàn thành nhiệm vụ nhanh hơn mà còn đưa ra các kết quả chính xác, cá nhân hóa và sát với mục tiêu kinh doanh hơn.

Xem thêm: AI viết tắt là gì? Ứng dụng của công nghệ AI trong các lĩnh vực

3. Các thành phần chính của AI Agent

Một AI Agent không phải là một mô hình đơn lẻ, mà là sự kết hợp của nhiều thành phần chức năng phối hợp với nhau để giúp agent có thể nhận thức, suy luận, hành động và học hỏi theo thời gian. Các thành phần chính bao gồm:

• Nhận thức & xử lý đầu vào (Perception & Input): Giúp AI Agent tiếp nhận và hiểu dữ liệu từ người dùng, hệ thống, API, cơ sở dữ liệu hoặc môi trường bên ngoài, chuyển dữ liệu thô thành thông tin có ý nghĩa.
• Lập kế hoạch & phân rã nhiệm vụ (Planning & Task Decomposition): Cho phép AI Agent xác định chuỗi hành động cần thực hiện, chia nhỏ mục tiêu lớn thành các nhiệm vụ và tác vụ con để xử lý hiệu quả.
• Suy luận & ra quyết định (Reasoning & Decision-making): Thành phần trung tâm giúp agent đánh giá nhiều phương án, cân nhắc bối cảnh, ràng buộc và mục tiêu để lựa chọn hành động phù hợp nhất.
• Bộ nhớ (Memory): Lưu trữ thông tin từ các tương tác trước đó, trạng thái hiện tại và kết quả đã đạt được, giúp AI Agent duy trì ngữ cảnh và cải thiện hiệu quả theo thời gian.
• Gọi công cụ & thực thi hành động (Tool Calling & Action): Cho phép AI Agent tương tác với các công cụ bên ngoài như API, hệ thống nội bộ, phần mềm doanh nghiệp hoặc các agent khác để hoàn thành nhiệm vụ trong thế giới thực.
• Giao tiếp (Communication): Đảm nhiệm việc trao đổi thông tin với con người hoặc các AI Agent khác, thường thông qua ngôn ngữ tự nhiên hoặc các giao thức hệ thống.
• Học hỏi & thích ứng (Learning & Adaptation): Giúp AI Agent cải thiện chất lượng suy luận và hành động thông qua phản hồi, tự đánh giá và rút kinh nghiệm, từ đó ngày càng phù hợp hơn với mục tiêu và ngữ cảnh sử dụng.

Sự kết hợp chặt chẽ của các thành phần này tạo nên một AI Agent tự chủ, linh hoạt và có khả năng mở rộng, khác biệt rõ rệt so với các mô hình AI truyền thống chỉ phản hồi theo từng câu lệnh riêng lẻ.

4. Các loại AI Agent

AI Agent có thể được phát triển với nhiều cấp độ năng lực khác nhau. Đối với những mục tiêu dễ thực hiện, một agent đơn giản thường được ưu tiên nhằm hạn chế sự phức tạp tính toán không cần thiết. Theo thứ tự từ đơn giản nhất đến nâng cao nhất, có 5 loại AI Agent chính:

4.1 Simple reflex agents (tác nhân phản xạ đơn giản)

Simple reflex agents là dạng agent đơn giản nhất, trong đó hành động được quyết định trực tiếp dựa trên nhận thức (perception). Loại agent này không có bộ nhớ, cũng không tương tác với các agent khác khi thiếu thông tin. Chúng hoạt động dựa trên một tập các phản xạ hoặc quy tắc cố định, nghĩa là agent được lập trình sẵn để thực hiện hành động tương ứng khi một điều kiện cụ thể được thỏa mãn.

Nếu agent gặp phải một tình huống ngoài những gì đã được chuẩn bị trước, nó sẽ không thể phản hồi một cách phù hợp. Simple reflex agents hoạt động hiệu quả trong các môi trường có khả năng quan sát đầy đủ, nơi agent có quyền truy cập vào toàn bộ thông tin cần thiết.

Ví dụ: Nếu là 8 giờ tối thì hệ thống sưởi được bật - chẳng hạn như một bộ điều nhiệt tự động bật hệ thống sưởi vào một thời điểm cố định mỗi đêm.

4.2 Model-based reflex agents (tác nhân phản xạ dựa trên mô hình)

Model-based reflex agents sử dụng cả nhận thức hiện tại và bộ nhớ để duy trì một mô hình nội tại của thế giới. Khi agent tiếp tục nhận được thông tin mới, mô hình này sẽ được cập nhật liên tục. Hành động của agent phụ thuộc vào mô hình nội tại, các phản xạ, những nhận thức trước đó và trạng thái hiện tại.

Không giống simple reflex agents, loại agent này có khả năng lưu trữ thông tin trong bộ nhớ và có thể hoạt động trong các môi trường chỉ quan sát được một phần và liên tục thay đổi. Tuy nhiên, chúng vẫn bị giới hạn bởi tập quy tắc đã được định sẵn.

Ví dụ: Robot hút bụi. Khi làm sạch một căn phòng bẩn, robot nhận biết các chướng ngại vật như đồ nội thất và điều chỉnh đường đi để tránh. Đồng thời, robot lưu trữ mô hình về các khu vực đã được làm sạch để tránh việc lặp lại một vòng dọn dẹp không cần thiết.

4.3 Goal-based agents (tác nhân dựa trên mục tiêu)

Goal-based agents sở hữu mô hình nội tại của thế giới và đồng thời có một hoặc nhiều mục tiêu. Các agent này tìm kiếm chuỗi hành động có thể đưa chúng đến mục tiêu và lập kế hoạch cho các hành động đó trước khi thực thi. Quá trình tìm kiếm và lập kế hoạch giúp chúng hiệu quả hơn so với simple reflex agents và model-based reflex agents.

Ví dụ: Hệ thống dẫn đường đề xuất tuyến đường nhanh nhất đến điểm đến. Mô hình của agent xem xét nhiều tuyến đường khác nhau có thể đạt được mục tiêu (điểm đến). Trong trường hợp này, quy tắc điều kiện - hành động của agent là: nếu tìm thấy tuyến đường nhanh hơn, agent sẽ đề xuất tuyến đó.

4.4 Utility-based agents (tác nhân dựa trên tiện ích)

Utility-based agents lựa chọn chuỗi hành động không chỉ đạt được mục tiêu mà còn tối đa hóa mức tiện ích (utility) hoặc phần thưởng. Tiện ích được tính toán thông qua một hàm tiện ích, trong đó mỗi kịch bản được gán một giá trị tiện ích - thước đo mức độ hữu ích của hành động hoặc mức độ “hài lòng” của agent dựa trên một tập tiêu chí cố định.

Các tiêu chí này có thể bao gồm mức độ tiến gần tới mục tiêu, yêu cầu về thời gian hoặc độ phức tạp tính toán. Sau đó, agent lựa chọn các hành động tối đa hóa tiện ích kỳ vọng. Vì vậy, loại agent này đặc biệt hữu ích trong những trường hợp có nhiều phương án đều đạt được mục tiêu và cần chọn phương án tối ưu nhất.

Ví dụ: Hệ thống dẫn đường đề xuất tuyến đường đến điểm đến sao cho tối ưu mức tiêu thụ nhiên liệu, giảm thời gian kẹt xe và hạn chế chi phí trạm thu phí. Agent đánh giá tiện ích dựa trên các tiêu chí này để chọn ra tuyến đường có lợi nhất.

4.5 Learning Agents (Tác nhân học tập)

Learning agents sở hữu các năng lực tương tự những loại agent khác, nhưng điểm khác biệt là khả năng học hỏi. Những trải nghiệm mới được tự động bổ sung vào cơ sở tri thức ban đầu. Quá trình học này giúp agent hoạt động hiệu quả hơn trong các môi trường chưa quen thuộc. Learning agents có thể sử dụng suy luận theo hướng tiện ích hoặc mục tiêu và bao gồm bốn thành phần chính:

• Learning (Học tập): Cải thiện tri thức của agent bằng cách học từ môi trường thông qua các nhận thức và cảm biến.
• Critic (Bộ phê bình): Cung cấp phản hồi cho agent về việc chất lượng phản hồi có đạt tiêu chuẩn hiệu suất hay không.
• Performance (Hiệu suất): Chịu trách nhiệm lựa chọn hành động dựa trên những gì đã học.
• Problem generator (Bộ tạo vấn đề): Tạo ra các đề xuất khác nhau cho những hành động có thể được thực hiện.

Ví dụ: Hệ thống gợi ý cá nhân hóa trên các trang thương mại điện tử. Các agent này theo dõi hoạt động và sở thích của người dùng trong bộ nhớ. Thông tin này được sử dụng để đề xuất các sản phẩm và dịch vụ phù hợp. Chu trình này lặp lại mỗi khi có gợi ý mới và hành vi của người dùng liên tục được lưu trữ phục vụ cho việc học. Nhờ đó, agent cải thiện độ chính xác theo thời gian.

5. AI Agent ứng dụng trong các lĩnh vực nào?

5.1 Trải nghiệm khách hàng

AI Agent có thể được tích hợp vào website và ứng dụng nhằm nâng cao trải nghiệm khách hàng bằng cách hoạt động như trợ lý ảo, hỗ trợ chăm sóc sức khỏe tinh thần, mô phỏng phỏng vấn và thực hiện nhiều tác vụ liên quan khác. Hiện nay có nhiều mẫu No-code cho phép người dùng tự triển khai, giúp quá trình xây dựng các AI Agent này trở nên đơn giản và dễ tiếp cận hơn.

Tìm hiểu thêm: No code là gì? Giải thích toàn diện về phát triển ứng dụng không cần mã

5.2 Y tế

AI Agent có thể được ứng dụng trong nhiều kịch bản y tế thực tế. Các hệ thống đa tác nhân (multiagent systems) đặc biệt hữu ích cho việc giải quyết vấn đề trong lĩnh vực này. Từ lập kế hoạch điều trị cho bệnh nhân tại khoa cấp cứu đến quản lý quy trình sử dụng thuốc, các hệ thống này giúp giảm tải thời gian và công sức của đội ngũ y tế, để họ tập trung vào những nhiệm vụ khẩn cấp và quan trọng hơn.

5.3 Ứng phó khẩn cấp

Khi xảy ra thiên tai, AI Agent có thể sử dụng thuật toán học sâu để thu thập thông tin của những người cần được cứu hộ trên các nền tảng mạng xã hội. Vị trí của các cá nhân này có thể được xác định và hiển thị trên bản đồ, hỗ trợ lực lượng cứu hộ giải cứu được nhiều người hơn trong thời gian ngắn hơn. Nhờ đó, AI Agent mang lại lợi ích lớn cho con người, không chỉ trong các công việc thường nhật, lặp đi lặp lại mà còn trong những tình huống cứu người mang tính sống còn.

5.4 Tài chính và chuỗi cung ứng

AI Agent có thể được thiết kế để phân tích dữ liệu tài chính theo thời gian thực, dự đoán xu hướng thị trường trong tương lai và tối ưu hóa quản lý chuỗi cung ứng. Khả năng tùy biến cao của các AI Agent tự chủ cho phép tạo ra những kết quả đầu ra phù hợp với từng bộ dữ liệu riêng biệt. Khi làm việc với dữ liệu tài chính, việc áp dụng các biện pháp bảo mật nhằm đảm bảo quyền riêng tư và an toàn dữ liệu là yêu cầu đặc biệt quan trọng.

6. Lợi ích của AI Agent

• Tự động hóa thông minh & mở rộng quy mô: AI Agent có thể tự động xử lý các tác vụ phức tạp, tối ưu quy trình làm việc và đạt mục tiêu nhanh hơn, với chi phí thấp và ở quy mô lớn mà không cần con người can thiệp liên tục.
• Hiệu suất vượt trội nhờ phối hợp đa tác nhân: Các AI Agent có thể kết hợp tri thức, phản hồi và năng lực chuyên biệt của nhiều agent khác nhau, giúp học hỏi nhanh hơn, ra quyết định tốt hơn và xử lý các bài toán phức tạp hiệu quả hơn so với AI đơn lẻ.
• Phản hồi chất lượng cao, chính xác và cá nhân hóa: Nhờ khả năng gọi công cụ, trao đổi thông tin và cập nhật bộ nhớ, AI Agent cung cấp phản hồi toàn diện, đúng ngữ cảnh và ngày càng phù hợp với nhu cầu người dùng, từ đó nâng cao trải nghiệm tổng thể.

7. Rủi ro và các hạn chế của AI Agent

7.1 Phụ thuộc đa tác nhân

Một số tác vụ phức tạp đòi hỏi kiến thức từ nhiều AI Agent khác nhau. Việc điều phối các khung đa tác nhân này tiềm ẩn nguy cơ xảy ra sự cố. Các hệ thống đa tác nhân được xây dựng trên cùng một mô hình nền tảng có thể gặp phải những điểm yếu chung. 

Những điểm yếu này có thể dẫn đến lỗi lan rộng trên toàn hệ thống của tất cả các agent liên quan hoặc làm lộ lỗ hổng trước các cuộc tấn công bất lợi. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của quản trị dữ liệu trong quá trình xây dựng mô hình nền tảng, cũng như đào tạo và kiểm thử kỹ lưỡng.

7.2 Vòng phản hồi vô hạn

Sự tiện lợi của việc để AI Agent tự suy luận mà không cần con người can thiệp cũng đi kèm với những rủi ro nhất định. Những agent không thể xây dựng kế hoạch toàn diện hoặc phản tư kết quả, có thể rơi vào tình trạng liên tục gọi lặp lại cùng một công cụ, dẫn đến vòng phản hồi vô hạn. Để tránh sự dư thừa này, có thể cần một mức độ giám sát của con người theo thời gian thực.

7.3 Độ phức tạp tính toán

Việc xây dựng AI Agent từ đầu vừa tốn nhiều thời gian vừa đòi hỏi chi phí tính toán lớn. Các tài nguyên cần thiết để huấn luyện một agent có hiệu suất cao có thể rất đáng kể. Ngoài ra, tùy thuộc vào độ phức tạp của nhiệm vụ, AI Agent có thể mất nhiều ngày để hoàn thành một tác vụ.

7.4 Quyền riêng tư dữ liệu

Nếu không được quản lý chặt chẽ, việc tích hợp AI Agent vào quy trình kinh doanh và hệ thống quản lý khách hàng có thể làm phát sinh những rủi ro nghiêm trọng về bảo mật. Ví dụ, hãy tưởng tượng AI Agent dẫn dắt toàn bộ quá trình phát triển phần mềm, nâng các công cụ hỗ trợ lập trình lên một cấp độ mới, hoặc tự động quyết định giá cho khách hàng - tất cả đều không có sự giám sát hay rào chắn kiểm soát của con người. Kết quả của những kịch bản như vậy có thể gây tác động tiêu cực, do bản chất thử nghiệm và thường khó dự đoán của AI agentic.

8. Muốn ứng dụng AI Agent, doanh nghiệp nên bắt đầu từ đâu?

Để ứng dụng AI Agent hiệu quả, doanh nghiệp cần xuất phát từ bài toán vận hành và mục tiêu kinh doanh cụ thể, còn công nghệ mới là thứ đi sau hỗ trợ. AI Agent chỉ thực sự tạo ra giá trị khi được triển khai đúng ngữ cảnh, có dữ liệu phù hợp và đi theo một lộ trình rõ ràng.

Bước 1: Xác định bài toán ưu tiên và phạm vi triển khai

Doanh nghiệp nên lựa chọn những quy trình có tính lặp lại cao, tiêu tốn nhiều nguồn lực hoặc phụ thuộc lớn vào con người như chăm sóc khách hàng, xử lý yêu cầu nội bộ, báo cáo, điều phối công việc hoặc hỗ trợ ra quyết định. Bắt đầu từ các use case nhỏ nhưng có giá trị rõ ràng sẽ giúp giảm rủi ro và dễ đo lường hiệu quả.

Bước 2: Chuẩn hóa dữ liệu và quy trình trước khi giao cho AI

AI Agent chỉ hoạt động tốt khi dữ liệu được chuẩn hóa, có cấu trúc rõ ràng và quy trình đã được định nghĩa minh bạch. Doanh nghiệp cần rà soát dữ liệu, phân quyền truy cập, làm rõ các luồng xử lý để AI Agent hiểu đúng bối cảnh và hành động chính xác.

Bước 3: Lựa chọn nền tảng và mô hình triển khai phù hợp

Thay vì tự xây dựng AI Agent từ đầu với chi phí và độ phức tạp cao, doanh nghiệp nên ưu tiên các nền tảng hỗ trợ agentic, No-code/Low-code và tích hợp linh hoạt. Cách tiếp cận này giúp rút ngắn thời gian triển khai, dễ mở rộng và kiểm soát rủi ro tốt hơn.

Bước 4: Triển khai có kiểm soát và duy trì giám sát của con người

Trong giai đoạn đầu, AI Agent nên được vận hành theo mô hình human-in-the-loop, cho phép con người theo dõi, phản hồi và điều chỉnh hành vi của agent. Điều này giúp hạn chế sai lệch, đồng thời hỗ trợ AI Agent học hỏi nhanh và phù hợp hơn với mục tiêu doanh nghiệp.

Bước 5: Đo lường – học hỏi – mở rộng

Sau khi triển khai, doanh nghiệp cần theo dõi các chỉ số như hiệu suất, độ chính xác, chi phí tiết kiệm được và trải nghiệm người dùng. Dựa trên kết quả này, AI Agent có thể được tinh chỉnh và mở rộng sang các quy trình khác, dần trở thành một phần trong hệ thống vận hành số của doanh nghiệp.

Ứng dụng AI Agent không phải là một dự án ngắn hạn, mà là một hành trình chuyển đổi dài hạn, nơi doanh nghiệp từng bước xây dựng năng lực tự động hóa thông minh và ra quyết định dựa trên AI.

Tổng kết.

AI Agent đang đánh dấu một bước tiến quan trọng trong cách doanh nghiệp tiếp cận và ứng dụng trí tuệ nhân tạo, từ công cụ hỗ trợ đơn lẻ sang những tác nhân tự chủ có khả năng suy luận, hành động và học hỏi liên tục. Khi được triển khai đúng bài toán, đúng dữ liệu và có lộ trình rõ ràng, AI Agent không chỉ giúp tự động hóa quy trình mà còn nâng cao hiệu suất, chất lượng quyết định và trải nghiệm người dùng. 

Tuy nhiên, để khai thác hiệu quả tiềm năng này, doanh nghiệp cần tiếp cận một cách thận trọng, có kiểm soát và đặt yếu tố quản trị, bảo mật lên hàng đầu. Trong tương lai gần, AI Agent hứa hẹn sẽ trở thành một thành phần cốt lõi trong hệ thống vận hành số của các tổ chức hiện đại