Trong những năm gần đây, AI Agent (Tác nhân AI) đang trở thành tâm điểm trong các cuộc thảo luận công nghệ toàn cầu. Nhiều nhà lãnh đạo công nghệ nổi tiếng đã đưa ra nhận định rằng AI Agent sẽ là công nghệ bùng nổ vào năm 2025, đóng vai trò như một đòn bẩy thúc đẩy hiệu suất, đổi mới và tự động hóa trong doanh nghiệp.

Theo Sam Altman, Giám đốc điều hành OpenAI, các tác nhân AI có khả năng tự động thực hiện nhiệm vụ sẽ thay đổi sâu sắc cách doanh nghiệp vận hành, bắt đầu từ năm nay. Còn Jensen Huang, CEO của Nvidia, khẳng định rằng AI Agent sẽ định hình một ngành công nghiệp trị giá hàng nghìn tỷ USD và cách mạng hóa lực lượng lao động trên toàn cầu.

Vậy, AI Agent thực chất là gì? Công nghệ này vận hành ra sao? Và tại sao nó được xem là một trong những động lực then chốt của tương lai số hóa? Cùng VnResource tìm hiểu bài viết dưới đây:

1. AI Agent là gì?

1.1. Định nghĩa AI Agent

Tác nhân AI (AI Agent) là một hệ thống trí tuệ nhân tạo được thiết kế để tương tác một cách chủ động với môi trường xung quanh thông qua một chu trình liên tục: quan sát – phân tích – hành động – phản hồi. Nói một cách đơn giản, AI Agent là một “thực thể thông minh” có thể:

– Nhận diện các yếu tố trong môi trường (input).

– Lý giải hoặc suy luận dựa trên thông tin thu thập được.

– Ra quyết định và thực thi các hành động nhằm đạt mục tiêu cụ thể (output).

– Học hỏi và thích nghi từ phản hồi của môi trường.

Trong nhiều tài liệu nghiên cứu và ứng dụng, AI Agent còn được mô tả là một hệ thống có thể xử lý các tác vụ phức tạp, tự động hóa quá trình lập kế hoạch, đưa ra chuỗi hành động, và điều chỉnh hành vi khi có sự thay đổi từ môi trường hoặc mục tiêu.

Đặc điểm nổi bật của một AI Agent là tính tự chủ (autonomy) — nghĩa là hệ thống có thể thực hiện nhiệm vụ mà không cần sự giám sát trực tiếp từ con người. Bên cạnh đó, một tác nhân AI hiện đại thường được tích hợp khả năng tương tác với công cụ (tool usage) và khả năng lập kế hoạch đa bước (multi-step planning) nhằm xử lý những tình huống phức tạp, không xác định trước.

Môi trường của AI Agent

Môi trường (Environment) chính là không gian – ảo hoặc thực – mà tác nhân AI hoạt động trong đó. Tùy vào mục đích ứng dụng, môi trường có thể rất đa dạng:

– Nếu agent được huấn luyện để chơi game như Minecraft, Go hay Dota 2, thì trò chơi chính là môi trường nơi mọi hành động, phản ứng và phản hồi xảy ra.

– Nếu agent phục vụ nhiệm vụ tìm kiếm tri thức, như tra cứu thông tin trong hệ thống tài liệu nội bộ của doanh nghiệp, thì cơ sở dữ liệu, tài liệu số và hệ thống truy vấn chính là môi trường hoạt động.

– Trong trường hợp tác nhân hỗ trợ giao tiếp, như ChatGPT, thì môi trường là chuỗi hội thoại giữa người dùng và hệ thống, bao gồm cả văn bản, hình ảnh và các công cụ được tích hợp (như trình duyệt web, công cụ phân tích dữ liệu, công cụ lập mã,…).

Mỗi môi trường đòi hỏi AI Agent phải thích nghi về mặt logic ra quyết định, cách tương tác, và công cụ hỗ trợ mà nó sử dụng.

Hành động và công cụ

Để thực thi hành vi trong môi trường, tác nhân AI sử dụng các công cụ được trang bị (tools). Đây chính là những phương tiện giúp agent:

– Lấy thông tin mới từ thế giới ngoài mô hình (ví dụ: gọi API để lấy dữ liệu thời tiết, thị trường…).

– Tương tác với cơ sở dữ liệu (ví dụ: cập nhật trạng thái khách hàng, ghi nhận giao dịch…).

– Tự động hóa quy trình (ví dụ: gửi email phản hồi, tạo báo cáo tài chính, kích hoạt một quy trình công việc trong hệ thống ERP…).

Một số ví dụ thực tế:

• ChatGPT là một AI Agent có khả năng tìm kiếm thông tin trên web, viết mã Python, phân tích dữ liệu, sinh ảnh,… nhờ được tích hợp công cụ chuyên biệt.

• Các hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) là một loại AI Agent chuyên sử dụng các công cụ tìm kiếm tài liệu, truy vấn dữ liệu (SQL), nhận diện hình ảnh,… để cung cấp câu trả lời chính xác và dựa trên nguồn xác thực.

1.2. Các thành phần cơ bản của AI Agent

Một AI Agent hiện đại thường được xây dựng dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM – Large Language Model) hoặc các mô hình đa thể thức (multimodal models), kết hợp với các thành phần kỹ thuật để điều phối hành vi, xử lý dữ liệu, và tương tác với thế giới bên ngoài. Các thành phần chính bao gồm:

Mô hình (Model)

Mô hình AI – thường là LLM hoặc mô hình đa thể thức – đóng vai trò là “bộ não” của agent, đảm nhiệm việc:

• Hiểu ngữ cảnh, chỉ dẫn và mục tiêu do con người đưa ra.

• Lập kế hoạch hành động (plan generation).

• Dự đoán kết quả của các hành động tiềm năng.

• Ra quyết định chọn lựa hành động tối ưu để đạt mục tiêu.

Để đảm bảo hiệu quả hoạt động, mô hình cần có các khả năng quan trọng như:

• Hiểu chỉ thị (Instruction following): hiểu và tuân theo yêu cầu của người dùng.

• Lập luận và phân tích (Reasoning): suy nghĩ logic để xác định giải pháp tối ưu.

• Ra quyết định công cụ (Tool selection): chọn đúng công cụ phù hợp cho mỗi tác vụ.

Trong một số trường hợp, mô hình cần được tinh chỉnh (fine-tuning) để nâng cao độ chính xác và phù hợp với ứng dụng cụ thể. Việc tinh chỉnh thường dựa trên:

• Tập dữ liệu chứa ngữ cảnh ứng dụng thực tế.

• Mẫu hành vi mong muốn từ Agent.

• Các tình huống điển hình và công cụ liên quan.

Ví dụ: Một Agent phục vụ lĩnh vực chăm sóc khách hàng cần được tinh chỉnh bằng các đoạn hội thoại thật, hành vi phản hồi hợp lý, và tương tác với hệ thống CRM.

Công cụ (Tools)

Dù các mô hình AI hiện đại rất mạnh trong việc sinh văn bản hoặc trả lời câu hỏi, chúng vẫn bị giới hạn trong khả năng thực thi hành động ngoài môi trường số hóa của mình. Đó là lý do vì sao cần đến các công cụ – thứ mở rộng “đôi tay” cho AI Agent.

Công cụ có thể là:

• API từ các hệ thống bên ngoài (CRM, ERP, Email, Google Search, SQL Database,…).

• Hệ thống xử lý ngôn ngữ, thị giác máy tính, nhận diện tiếng nói,…

• Các hàm lập trình hoặc đoạn mã nhỏ giúp xử lý dữ liệu, tính toán,…

Một AI Agent có thể sử dụng một hoặc nhiều công cụ theo chuỗi. Ví dụ:

1. Dùng công cụ để lấy lịch sử giao dịch khách hàng.

2. Phân tích hành vi tiêu dùng bằng mô hình.

3. Dùng công cụ khác để gửi khuyến nghị cá nhân hóa đến khách hàng.

Tầng điều phối (Orchestration Layer)

Đây là “bộ điều hành” đảm nhận vai trò:

• Nhận đầu vào từ môi trường (câu hỏi, dữ liệu,…).

• Giao tiếp với mô hình AI để phân tích và đưa ra hành động.

• Kích hoạt công cụ phù hợp dựa trên suy luận của mô hình.

• Quản lý luồng xử lý, duy trì ngữ cảnh, đánh giá kết quả và đưa ra bước tiếp theo.

Tầng điều phối có thể đơn giản như một chuỗi logic theo dạng “nếu – thì”, hoặc phức tạp hơn nhiều với khả năng:

• Lập kế hoạch đa bước (multi-step planning).

• Gọi mô hình nhiều lần để phản hồi theo giai đoạn.

• Kết hợp nhiều công cụ theo chuỗi hoặc song song.

• Theo dõi trạng thái (state) và cập nhật ngữ cảnh liên tục.

Ví dụ: Trong một Agent hỗ trợ lập kế hoạch du lịch, tầng điều phối có thể:

1. Nhận yêu cầu người dùng: “Lên kế hoạch du lịch Đà Lạt 3 ngày”.

2. Giao tiếp với mô hình để hiểu yêu cầu và phân tách từng bước.

3. Gọi công cụ tìm kiếm để tra giá khách sạn, phương tiện, nhà hàng.

4. Gộp dữ liệu lại, gọi mô hình để xây dựng lịch trình hợp lý.

5. Hiển thị kế hoạch hoặc gửi qua email cho người dùng.

2. AI Agent hoạt động như thế nào?

Tác nhân AI hoạt động theo một vòng lặp liên tục bao gồm các bước: (1) Thu thập thông tin; (2) lập kế hoạch; (3) đánh giá kế hoạch và điều chỉnh; (4) thực thi hành động bằng cách sử dụng các công cụ; (5) đánh giá kết quả của hành động và đưa ra điều chỉnh về kế hoạch nếu cần. 

Để dễ hình dùng hơn, hãy tưởng tượng bạn là một đầu bếp đang chuẩn bị bữa tiệc cho khách hàng. Để thực hiện công việc này, bạn có thể cần thực hiện các bước sau: 

• Thu thập thông tin, như yêu cầu về món ăn của khách hàng, sở thích của khách hàng, những nguyên liệu đang có trong bếp 

• Dựa trên các thông tin đã thu thập được, suy nghĩ và lập kế hoạch về các món ăn mà bạn sẽ làm 

• Bạn thực hiện các hành động để làm các món ăn như: thái rau, trộn gia vị, nướng thịt 

Ở mỗi giai đoạn trong quy trình, bạn cần thực hiện các điều chỉnh khi cần thiết, tinh chỉnh kế hoạch của mình, chẳng hạn khi nguyên liệu được sử dụng hết hoặc khi nhận được phản hồi từ khách hàng, và sử dụng các kết quả trước đó để xác định bước hành động tiếp theo.

Như vậy trong AI Agent hoạt động tốt hay không phụ thuộc vào khả năng lập, điều chỉnh kế hoạch hành động khi nhận thông tin và những công cụ mà Agent có thể sử dụng. Trung tâm của năng lực nhận thức của Agent nằm ở tầng điều phối – thành phần chịu trách nhiệm duy trì bộ nhớ, trạng thái, suy luận và lập kế hoạch. 

2.1. Lập kế hoạch 

Planning là một quy trình cốt lõi trong hoạt động của AI agent, nơi hệ thống tạo ra một lộ trình để đạt được mục tiêu của nhiệm vụ. Để hoàn thành một nhiệm vụ, AI agent phải trải qua các bước: hiểu nhiệm vụ, tạo kế hoạch, xác minh kế hoạch, thực thi, và điều chỉnh dựa trên phản hồi. Quy trình này giúp tối ưu hóa hiệu quả, giảm sai sót không cần thiết và tăng khả năng hoàn thành nhiệm vụ thành công.

Mô hình ngôn ngữ lớn thường được sử dụng trong bước lập kế hoạch. Các kỹ thuật prompt engineering và lập luận (reasoning) hiện đại được áp dụng để cải thiện hiệu quả của quy trình lập kế hoạch. Các framework cho prompt engineering và kỹ thuật lập luận phổ biến được sử dụng bao gồm: 

• ReAct (Reasoning and Acting) là một framework kết hợp giữa suy luận (Reasoning) và hành động (Acting) trong quá trình mô hình AI xử lý yêu cầu từ người dùng, được đề xuất bởi tác giả Yao vào năm 2022. Framework lập luận này kết hợp suy nghĩ và hành động, phân tích kết quả đầu ra, giúp AI vừa lập kế hoạch vừa thực thi và điều chỉnh ngay lập tức. 

• Chain-of-Thought (CoT): đây là kỹ thuật prompt engineering để hướng dẫn phép mô hình suy luận qua từng bước trung gian, phù hợp với các nhiệm vụ phức tạp. 

• Tree-of-Thoughts (ToT): Khám phá nhiều phương án song song để lựa chọn giải pháp tối ưu. 

AI Agent có thể áp dụng một hoặc nhiều kỹ thuật trên,  hoặc nhiều kỹ thuật khác, để chọn hành động tốt nhất tiếp theo cho yêu cầu của người dùng. 

2.2. Công cụ 

Việc sử dụng công cụ là cách mà các tác nhân AI (AI Agents) mở rộng khả năng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), vốn bị giới hạn bởi dữ liệu mà chúng đã được huấn luyện. Công cụ giúp các Agent tương tác với dữ liệu và các dịch vụ bên ngoài. Chúng ta có thể phân loại công cụ thành hai nhóm chính:

• Lời gọi hàm (Function calling) 

• Bổ sung tri thức từ kho dữ liệu (Data Store) 

Function calling 

Trong kỹ thuật phần mềm, hàm (function) là các module mã độc lập được thiết kế để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể và có khả năng tái sử dụng. Nhà phát triển chịu trách nhiệm viết các hàm, xác định logic khi nào nên gọi hàm nào, và đảm bảo rằng đầu vào (input) và đầu ra (output) của hàm đáp ứng đúng yêu cầu. Trong thế giới AI Agents, Function Calling hoạt động tương tự, nhưng điểm khác biệt là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sẽ tự động quyết định thời điểm sử dụng hàm và cung cấp các tham số cần thiết dựa trên thông số kỹ thuật của hàm đó.

Trong Function Calling, việc xử lý logic và gọi API không thực hiện trực tiếp trong agent mà được chuyển sang phía client-side (ứng dụng khách). Cách làm này giúp nhà phát triển kiểm soát chi tiết hơn cách dữ liệu được xử lý và di chuyển trong ứng dụng. Ví dụ, khi agent cần lấy thông tin từ Google Flights API, thay vì tự gọi API, agent sẽ đưa ra một hàm (Function) với tên và các tham số phù hợp. Sau đó, ứng dụng client sẽ chịu trách nhiệm gọi API, nhận kết quả và thực hiện các bước xử lý bổ sung trước khi gửi dữ liệu trở lại cho agent. 

Bổ sung tri thức từ kho dữ liệu 

Mô hình ngôn ngữ (language model) có thể được ví như một thư viện đồ sộ chứa các dữ liệu mà nó đã được huấn luyện. Tuy nhiên, khác với một thư viện thực tế có thể cập nhật sách mới liên tục, dữ liệu trong mô hình thường là tĩnh và không thể tự động bổ sung kiến thức mới. Điều này tạo ra một thách thức lớn vì thế giới thực luôn thay đổi và yêu cầu thông tin mới, chính xác, và liên quan. Kho dữ liệu (Data Store) chính là giải pháp giúp khắc phục hạn chế này bằng cách cung cấp nguồn dữ liệu động và cập nhật, từ đó giữ cho phản hồi của mô hình luôn dựa trên thực tế. 

Kho dữ liệu được triển khai trong các ứng dụng như Retrieval Augmented Generation (RAG), một phương pháp mở rộng kiến thức của mô hình AI. Một số loại dữ liệu mà mô hình có thể truy xuất bao gồm: 

• Dữ liệu từ website: Nội dung trang web được lưu trữ và sử dụng khi cần thiết. 

• Dữ liệu có cấu trúc: Các tệp CSV, bảng tính, hoặc tài liệu Word. 

• Dữ liệu không có cấu trúc: Tệp PDF, TXT, hoặc HTML. 

Ví dụ, khi người dùng hỏi: “Danh sách các khách hàng hàng đầu theo doanh thu năm 2023?”, hệ thống có thể tìm kiếm thông tin trong bảng tính hoặc tài liệu PDF và trả lời với kết quả chính xác, thay vì dựa vào dữ liệu tĩnh từ giai đoạn huấn luyện. 

3. Ứng dụng AI Agent trong doanh nghiệp

Năm 2025 được dự đoán sẽ là giai đoạn bùng nổ của AI Agent, khi nhiều công ty phần mềm lớn như Salesforce, ServiceNow, và Microsoft giới thiệu các giải pháp AI Agent riêng. Những công cụ này được thiết kế để tự động hóa các nhiệm vụ như tuyển dụng, liên hệ với khách hàng tiềm năng, tạo nội dung marketing, và quản lý công nghệ thông tin, mang lại hiệu quả cao hơn cho doanh nghiệp.

Dưới đây là một số ứng dụng của AI Agent trong doanh nghiệp: 

• Ứng dụng trong phân tích tài chính: Moody’s – một công ty dịch vụ kinh doanh và tài chính của Mỹ, đã phát triển hệ thống gồm 35 AI Agent thực hiện các tác vụ từ quản lý dự án đến phân tích tài chính phức tạp. Các agent này được trang bị dữ liệu và có thể đưa ra những phân tích độc lập, thậm chí khác nhau về cùng một vấn đề. Hệ thống đa tác nhân của Moody’s giúp tăng cường hiệu suất và khả năng ra quyết định nhờ việc kết hợp kết quả phân tích của các tác nhân này. 

• Nghiên cứu và phát triển: AI Agent kết hợp năng lực lập kế hoạch, suy luận của mô hình ngôn ngữ và công cụ tìm kiếm thông tin trên Internet sẽ trở thành một trợ thủ đắc lực trong công việc nghiên cứu và phát triển. Google đã phát triển công cụ Gemini Advanced Deep Research có có thể tự lập kế hoạch, tìm kiếm thông tin trên Internet bằng công cụ Web search, sau đó phân tích kết quả và viết thành một bài nghiên cứu có trích dẫn đầy đủ. 

• Chăm sóc khách hàng: Cosentino, một công ty chuyên sản xuất vật liệu xây dựng, đã phát triển “nhân viên số” để khắc phục những hạn chế trong dịch vụ khách hàng. Tại đây, các AI agents được xem như nhân viên thực thụ, được đào tạo bài bản và giám sát cẩn thận. Hệ thống này đã thay thế công việc của 3-4 nhân viên, giúp họ có thể tập trung vào những nhiệm vụ mang lại giá trị cao hơn. 

• Phát triển phần mềm: Agent không chỉ dừng lại ở việc tạo mã nguồn mà còn có khả năng quản lý toàn bộ quá trình phát triển phần mềm. Các AI Agents có thể tự động hóa từ thiết kế kiến trúc hệ thống, viết và kiểm tra mã, đến giám sát các quy trình đảm bảo chất lượng. Điều này không chỉ tăng tốc độ phát triển mà còn cách mạng hóa cách chúng ta thiết kế và duy trì các sản phẩm số. 
• Hỗ trợ nội bộ: Deutsche Telekom – một công ty viễn thông của Đức, đã triển khai AI agent nội bộ, gọi là askT, để hỗ trợ hơn 10.000 nhân viên mỗi tuần trong việc trả lời câu hỏi liên quan đến chính sách, lợi ích nội bộ, và sản phẩm dịch vụ. Ngoài ra, askT còn được thử nghiệm thực hiện các nhiệm vụ thay mặt nhân viên, như gửi yêu cầu nghỉ phép vào hệ thống nhân sự. 

4. Lợi ích và thách thức khi ứng dụng AI Agent

4.1. Lợi ích

Ứng dụng AI Agent trong các tổ chức, doanh nghiệp và đời sống cá nhân đang mở ra một làn sóng đổi mới mạnh mẽ, mang đến nhiều lợi ích thiết thực, cả về hiệu suất lẫn trải nghiệm người dùng. Một số lợi ích nổi bật có thể kể đến như:

Tự động hóa và tiết kiệm thời gian

AI Agent có khả năng thực hiện hàng loạt tác vụ một cách hoàn toàn tự động – từ các công việc lặp đi lặp lại, có quy trình rõ ràng (như gửi email phản hồi, nhập liệu, tổng hợp báo cáo), đến những tác vụ phức tạp hơn đòi hỏi phân tích và ra quyết định (như phân tích hành vi khách hàng, điều phối lịch làm việc, dự đoán nhu cầu thị trường,…).

Điều này giúp doanh nghiệp:

• Giảm đáng kể khối lượng công việc thủ công.

• Tối ưu hóa nguồn lực nhân sự.

• Rút ngắn thời gian xử lý công việc từ hàng giờ xuống còn vài giây hoặc vài phút.

• Tăng năng suất làm việc mà không cần tăng số lượng nhân viên.

Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng

Một trong những điểm mạnh đặc biệt của AI Agent là khả năng học hỏi từ dữ liệu tương tác trước đó, giúp điều chỉnh phản hồi hoặc hành động sao cho phù hợp với hành vi, sở thích, lịch sử sử dụng và bối cảnh cụ thể của từng người dùng.

Điều này có giá trị lớn trong:

• Chăm sóc khách hàng: AI Agent có thể “nhớ” khách hàng là ai, thích sản phẩm nào, có khiếu nại gì trước đây để phục vụ tốt hơn.

• Tiếp thị và bán hàng: Đưa ra gợi ý sản phẩm phù hợp, nội dung quảng cáo cá nhân hóa, thời điểm gửi email tối ưu,…

• Dịch vụ cá nhân: Quản lý sức khỏe, nhắc việc, tư vấn tài chính theo từng hồ sơ cụ thể.

Kết quả là doanh nghiệp tăng mức độ hài lòng và giữ chân khách hàng hiệu quả hơn.

Tăng khả năng phối hợp và nâng cao hiệu quả hệ thống

Trong môi trường đa hệ thống hoặc đa tác nhân (multi-agent systems), các AI Agent không chỉ hoạt động độc lập mà còn có thể:

• Giao tiếp và phối hợp với nhau để chia nhỏ và giải quyết các bài toán phức tạp.

• Chia sẻ dữ liệu theo thời gian thực để tạo ra bức tranh tổng thể chính xác hơn.

• Điều phối nguồn lực hiệu quả giữa các phòng ban, đội nhóm, hoặc hệ thống khác nhau.

Ví dụ: trong chuỗi cung ứng, một AI Agent phụ trách dự báo nhu cầu, một agent khác quản lý tồn kho, và một agent khác giám sát vận chuyển – khi phối hợp với nhau, chúng tạo nên hệ thống tự vận hành trơn tru và tối ưu chi phí vận hành.

Khả năng mở rộng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực

AI Agent không bị giới hạn ở một ngành nghề cụ thể, mà có thể được tùy biến và triển khai trong hàng loạt lĩnh vực, bao gồm:

• Y tế: tư vấn chẩn đoán, nhắc lịch tái khám, hỗ trợ bác sĩ phân tích hình ảnh y khoa.

• Giáo dục: trợ giảng thông minh, hỗ trợ học cá nhân hóa theo năng lực từng học sinh.

• Tài chính – ngân hàng: tư vấn đầu tư, phát hiện gian lận, hỗ trợ khách hàng tự động.

• Sản xuất: điều phối robot, giám sát chất lượng, dự đoán bảo trì thiết bị.

• Thương mại điện tử: tư vấn mua sắm, chăm sóc khách hàng, cá nhân hóa trải nghiệm người dùng.

Với khả năng thích ứng linh hoạt, AI Agent mang lại giá trị gia tăng mạnh mẽ trong việc nâng cao hiệu quả, chất lượng dịch vụ và khả năng cạnh tranh của tổ chức.

4.2. Thách thức khi triển khai AI Agent

Dù tiềm năng là rất lớn, việc đưa AI Agent vào ứng dụng thực tế cũng đối mặt với không ít rào cản. Những thách thức này không chỉ mang tính kỹ thuật mà còn liên quan đến yếu tố con người, tổ chức và xã hội.

Chi phí vận hành và mở rộng ở quy mô lớn

Việc triển khai AI Agent ở quy mô công nghiệp đòi hỏi:

• Hạ tầng tính toán mạnh mẽ (máy chủ, GPU, cloud computing).

• Dữ liệu huấn luyện chất lượng cao, đa dạng và đầy đủ.

• Chi phí tích hợp hệ thống (API, bảo mật, đồng bộ dữ liệu).

Khi số lượng agent tăng lên, hoặc tác vụ trở nên phức tạp hơn, nhu cầu về tài nguyên (RAM, CPU, thời gian xử lý) cũng tăng theo cấp số nhân. Điều này khiến chi phí triển khai và duy trì hệ thống trở nên tốn kém, đặc biệt với các doanh nghiệp vừa và nhỏ.

Độ tin cậy và tính minh bạch

Một trong những rào cản lớn nhất của AI Agent là khả năng “giải thích được hành vi” (explainability). Trong nhiều trường hợp, người dùng hoặc doanh nghiệp cần hiểu rõ tại sao agent lại đưa ra một quyết định hay hành động nào đó – đặc biệt trong các lĩnh vực nhạy cảm như:

• Tài chính (ra quyết định đầu tư, xét duyệt tín dụng,…)

• Y tế (đưa ra chẩn đoán, kê đơn thuốc,…)

• Pháp lý (tư vấn pháp luật, hỗ trợ xét xử,…)

Nếu AI Agent không thể cung cấp lời giải thích rõ ràng, minh bạch, thì người dùng sẽ thiếu niềm tin và không dám giao nhiệm vụ quan trọng cho hệ thống. Đây là lý do vì sao khả năng “giải thích được” (explainable AI) và kiểm chứng được (verifiable AI) là xu hướng nghiên cứu quan trọng hiện nay.

Thách thức đạo đức và xã hội

Việc triển khai AI Agent trong xã hội hiện đại kéo theo nhiều vấn đề đạo đức và pháp lý, như:

• Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: Agent cần truy cập thông tin cá nhân để hoạt động hiệu quả, nhưng nếu không kiểm soát chặt, dữ liệu có thể bị lạm dụng, rò rỉ hoặc khai thác sai mục đích.

• Lo ngại mất việc: Nhiều người lo sợ AI Agent sẽ thay thế hoàn toàn con người trong một số lĩnh vực, gây mất việc làm và gia tăng bất bình đẳng xã hội.

• Sự phụ thuộc và khả năng kiểm soát: Khi AI ngày càng thông minh, câu hỏi đặt ra là: Ai kiểm soát agent? Làm thế nào để đảm bảo chúng không hành động ngoài tầm kiểm soát?

Giải quyết những vấn đề này đòi hỏi sự kết hợp giữa kỹ thuật, pháp lý, giáo dục và truyền thông, nhằm hướng đến một hệ sinh thái AI phát triển bền vững, nhân văn.

Thiếu tiêu chuẩn hóa và tương thích hệ thống

AI Agent là một hệ thống phức hợp, gồm nhiều thành phần như mô hình AI, công cụ bên ngoài, dữ liệu, hạ tầng,… Do đó, việc thiếu các tiêu chuẩn chung về:

• Giao thức truyền dữ liệu.

• Cấu trúc API và cách thức tích hợp.

• Cơ chế bảo mật, xác thực.

• Tương thích giữa các phần mềm và nền tảng khác nhau.

…có thể gây ra tình trạng phân mảnh, khó bảo trì, và không mở rộng được ở quy mô lớn. Việc xây dựng và áp dụng các chuẩn công nghiệp là yếu tố quan trọng để đảm bảo AI Agent có thể triển khai ổn định và hiệu quả trong môi trường thực tế.

AI Agent mở ra cơ hội để con người và máy móc phối hợp hiệu quả hơn, nhưng đi kèm là thách thức về chi phí, đạo đức và độ tin cậy. Để tận dụng tiềm năng này, các tổ chức cần áp dụng AI một cách chiến lược, đồng thời đảm bảo sự bền vững. Liệu AI có chỉ thay thế công việc, hay còn tạo ra những cơ hội mới vượt xa dự đoán? Đây là thời điểm để chúng ta định hình tương lai của trí tuệ nhân tạo một cách có trách nhiệm.

VnResource – Đối tác đồng hành đáng tin cậy trong hành trình chuyển đổi số của doanh nghiệp

Với hơn 20 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực tư vấn và triển khai các giải pháp công nghệ quản trị doanh nghiệp, VnResource tự hào là một trong những đơn vị tiên phong tại Việt Nam trong việc đồng hành cùng các doanh nghiệp trong công cuộc chuyển đổi số toàn diện.

Chúng tôi hiểu rằng mỗi doanh nghiệp đều có đặc thù riêng về quy mô, ngành nghề và mô hình vận hành. Vì vậy, VnResource cam kết mang đến những giải pháp “đo ni đóng giày”, được thiết kế riêng biệt để phù hợp với mục tiêu, nguồn lực và lộ trình phát triển của từng tổ chức.

Nếu Quý doanh nghiệp đang tìm kiếm một đối tác am hiểu, chuyên sâu và luôn đặt lợi ích khách hàng làm trung tâm trong hành trình chuyển đổi số, VnResource chính là sự lựa chọn lý tưởng.

👉 Vui lòng để lại thông tin liên hệ [TẠI ĐÂY], đội ngũ tư vấn của chúng tôi sẽ nhanh chóng kết nối và hỗ trợ giải pháp phù hợp nhất cho doanh nghiệp của bạn.