Khi công nghệ AI có bước nhảy vọt mạnh mẽ, một khái niệm mới đang dần bước ra ánh sáng: Agentic AI. Đây không đơn giản là một trí tuệ nhân tạo làm theo yêu cầu. Thay vào đó, nó tự động đưa ra quyết định. Mọi quy trình đều tự cải tiến và thay đổi cách thức làm việc trong nhiều lĩnh vực. Rõ ràng, cái tên này chính là bước nhảy vọt lớn nhất về AI hiện nay.
Hãy tưởng tượng AI vừa là một cỗ máy làm theo lệnh, vừa thực sự hiểu và tự hành động. Agentic AI có thể giải quyết vấn đề một cách có chiến lược. Nó xử lý từng bước mà không cần nghỉ ngơi. Đây có thể là “chìa khoá” cho các công việc quan trọng cần tư duy linh hoạt. Từ việc lập kế hoạch đến ra quyết định chiến lược.
Agentic AI chính là công nghệ của tương lai. Từ việc cải thiện chăm sóc sức khỏe, tối ưu hóa giao dịch tài chính, đến cách mạng hóa dịch vụ khách hàng. Nó đang mở ra một kỷ nguyên mới của tự động hóa thông minh. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu tất tần tật về Agentic AI. Bắt đầu nào!
Agentic AI
Agentic AI là trí tuệ nhân tạo tự ra quyết định và hành động độc lập. Nó có thể nhận dạng vấn đề và tìm giải pháp mà không cần can thiệp từ con người. Khác với AI truyền thống, Agentic AI chủ động quản lý công việc và đưa ra quyết định thông qua phân tích dữ liệu. Thuật ngữ “Agentic” bắt nguồn từ “agent”, chỉ sự chủ động trong hành động. Khả năng tự điều chỉnh giúp Agentic AI thích ứng linh hoạt với môi trường thay đổi.
Trí tuệ nhân tạo đã phát triển trong nhiều thập kỷ, nhưng Agentic AI mới nổi bật gần đây. Công nghệ học sâu và mô hình ngôn ngữ lớn đã thúc đẩy sự phát triển của Agentic AI. Những tiến bộ này giúp AI xử lý và phân tích dữ liệu phức tạp hơn. Khả năng tự động hóa và ra quyết định dựa trên dữ liệu thực tế sẽ mở ra kỷ nguyên mới. Nhờ phương pháp “Chain of Thought Prompting” – đã giúp nó đạt được khả năng tư duy chủ động. Hiện nay chưa có tên tiếng Việt chính thức cho phương pháp này. ICTGO tạm gọi nó là “Chuỗi suy nghĩ”.
Chuỗi suy nghĩ
Chuỗi suy nghĩ (Chain of Thought Prompting) là phương pháp giúp AI phân tích vấn đề hệ thống. AI giải quyết vấn đề qua từng bước, thay vì thực hiện lệnh đơn giản. Mỗi bước trong chuỗi suy nghĩ giúp nó hiểu và đánh giá các yếu tố liên quan. Phương pháp này tạo ra quá trình suy luận có logic, khác với AI truyền thống. AI không chỉ làm theo yêu cầu mà tự xây dựng chuỗi suy nghĩ để đưa ra giải pháp. Điều này mang đến khả năng giải quyết vấn đề phức tạp bằng cách xác định các yếu tố phụ trợ. Ví dụ, khi tìm chuyến bay, AI vừa tìm vé vừa xét thời tiết và so sánh giá cả. Sau đó đưa ra quyết định chính xác và phù hợp với bối cảnh cụ thể.
Lợi ích của chuỗi suy nghĩ là khả năng cải thiện qua thời gian. AI học hỏi từ tình huống thực tế, tối ưu hóa chiến lược và khả năng ra quyết định. Điều này mang lại sự linh hoạt và giúp AI thích ứng với thay đổi trong môi trường. Kỹ thuật này giúp AI phân tích vấn đề giống như con người. Kết quả là, AI đưa ra quyết định thông minh hơn và đáp ứng tốt các yêu cầu phức tạp. Với sự phát triển của chuỗi suy nghĩ, AI tự động hóa các tác vụ phức tạp. Đây là bước tiến quan trọng trong phát triển trí tuệ nhân tạo tương tác giống con người.
Làm thế nào?
Để tạo ra phương pháp chuỗi suy nghĩ trong trí tuệ nhân tạo, bước đầu tiên là thu thập dữ liệu. Dữ liệu cần rõ ràng và có cấu trúc logic. Ngoài ra, dữ liệu phải phản ánh các trường hợp cụ thể mà AI gặp phải. Ví dụ, khi yêu cầu AI giải quyết một vấn đề, dữ liệu phải mô tả các bước cần thiết. Điều này giúp AI phân tích các yếu tố quan trọng trong từng trường hợp. Nó khá tương đồng như cách đứa trẻ được bố mẹ nuôi dạy bằng tình huống thực tế.
Tiếp theo, một mô hình AI cơ bản sẽ được xây dựng. Mô hình này cần có khả năng học từ dữ liệu và thực hiện các tác vụ đơn giản. AI sẽ được huấn luyện để nhận diện mối quan hệ giữa các yếu tố trong dữ liệu. Sau khi học được những mối liên hệ này, AI sẽ sử dụng chúng để đưa ra phản hồi chính xác hơn. Quan trọng là AI phải đưa ra câu trả lời trực tiếp. Đồng thời phân tích vấn đề qua các bước logic, giúp giải quyết vấn đề một cách có hệ thống.
Cuối cùng, AI sẽ cần cải thiện khả năng suy luận của mình qua thời gian. Để làm điều này, các mô hình học sâu sẽ được áp dụng. Qua mỗi lần xử lý tình huống, AI sẽ học cách ra quyết định tốt hơn. Điều này giúp chúng vừia giải quyết các nhiệm vụ đơn giản, vừa có thể xử lý các tình huống phức tạp hơn. Khi AI có thể tự động hóa và tối ưu hóa quyết định theo thời gian, nó sẽ trở nên hiệu quả hơn trong việc giải quyết vấn đề.
“Đèn giao thông” biết suy nghĩ
Câu chuyện đèn đỏ đang rất thú vị tại Việt Nam. Hãy lấy nó làm trường hợp ví dụ về Agentic AI cho đèn giao thông nhé! Để phát triển phương pháp chuỗi suy nghĩ cho đèn giao thông có tích hợp Agentic AI. Đầu tiên, chúng thu thập dữ liệu về mật độ giao thông, giờ cao điểm,… Hệ thống cũng nhận diện xe cứu hỏa hoặc cứu thương cần di chuyển qua khu vực qua camera.
Tiếp theo, chúng sẽ phân tích tình huống giao thông hiện tại. Ví dụ nó nhận thấy vào giờ cao điểm, mật độ giao thông rất cao. Hay nhận diện được xe cứu thương hoặc cứu hỏa. Những yếu tố này sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định điều khiển đèn. Dựa trên phân tích, Agentic AI sẽ tính toán thời gian đổi đèn giao thông. Khi có xe cứu thương, nó sẽ chuyển đèn để ưu tiên cho xe cứu thương. Các tuyến đường ít tắc nghẽn sẽ được điều chỉnh đèn để giảm ùn tắc cho tuyến đang bị tắc.
Qua thời gian, Agentic AI sẽ cải thiện quyết định dựa trên tình huống thực tế. Mỗi lần giải quyết, hệ thống học hỏi và tối ưu hóa phương án. Nó sẽ ghi nhận các chiến lược thành công và áp dụng cho các tình huống sau. Nhờ vậy, chúng cải thiện khả năng ra quyết định trong tương lai.
Tôi hy vọng đội nhóm IT nào đó đọc được ý tưởng này. Ít nhất là trang của tôi được duy trì vì giữ lại được khoản tiền phạt trễ chấm công.
Tác động
Dễ thấy Agentic AI mang lại những lợi ích đáng kể. Rõ ràng nhất là khả năng tự động hóa một cách “có suy nghĩ”. Nó giúp nâng cao hiệu quả, tiết kiệm thời gian trong nhiều ngành nghề. Đặc biệt là tối ưu hóa quy trình để giảm thiểu sai sót. Điều này có thể làm tăng năng suất, giảm bớt gánh nặng về nhân công. Tương tự, trong lĩnh vực tài chính, Agentic AI giúp phân tích thị trường và hỗ trợ thực hiện giao dịch. Việc đưa ra quyết định đầu tư có lẽ sẽ hiệu quả hơn. Tôi rất mong chờ thứ này áp dụng vào chứng khoán, bản thân đã đu đỉnh cổ phiếu gần 1 năm qua.
Tuy nhiên, Agentic AI có thể mang đến một số thách thức. Đầu tiên là bảo mật thông tin. Nếu hệ thống bị xâm nhập, hậu quả có thể rất nghiêm trọng. Các dữ liệu cá nhân có thể bị lộ hoặc sử dụng sai mục đích. Thêm vào đó, sự phát triển của Agentic AI có thể thay thế nhiều công việc của con người. Điều này gây lo ngại về việc mất việc làm trong một số ngành nghề.
Agentic AI là thuật ngữ mới mẻ tại Việt Nam. Đây là mô hình với khả năng tự động hóa nhưng lại biết suy nghĩ. Hứa hẹn sẽ là làn gió mới cho giai đoạn tiếp theo của thời hiện đại. Mong rằng sẽ không ai bị trúng gió bởi anh “Gen Tít” này. Hy vọng bài viết sẽ giúp ích cho bạn. Nếu có suy nghĩ hay thắc mắc, hãy để lại bình luận ở phía dưới nhé!
Xem thêm: Công nghệ: “Chiếc lưới tàng hình” bao trùm cuộc sống
Lê Nhật Nam