AI Agent là gì? AI Agent là một khái niệm mới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và khiến nhiều người bối rối khi tìm hiểu. Trong bài viết này, Phần mềm MKT sẽ chia sẻ cho bạn chi tiết từ A-Z về AI Agent để bạn hiểu rõ hơn nhé!
I. AI Agent là gì? Giải mã khái niệm AI Agent
AI Agent là một hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng tự động thu thập dữ liệu, xử lý thông tin và đưa ra các quyết định để thực hiện hành động theo mục tiêu đã định sẵn.
Ví dụ như AI Agent chăm sóc khách hàng thì có khả năng tự phân tích câu hỏi của khách hàng, tự động tìm kiếm thông tin và rồi đưa ra các phản hồi chính xác cho khách hàng. Một số AI Agent thực tế hiện nay có thể kể đến như Siri của Apple hoặc Alexa của Amazon.
3 Đặc điểm nổi bật của AI Agent:
- Tự học và thích nghi: AI Agent có khả năng học hỏi từ dữ liệu và kinh nghiệm trong quá trình hoạt động để ngày càng thông minh hơn nhờ các thuật toán Machine Learning, khiến tác nhân AI có thể cải thiện hiệu suất theo thời gian.
- Tương tác đa kênh: Một ưu điểm lớn khác của AI Agent chính là khả năng giao tiếp với người dùng qua nhiều kênh khác nhau. Tác nhân AI có thể triển khai trên giao diện của Website hoặc ứng dụng di động, nền tảng mạng xã hội, nhắn tin hoặc qua giọng nói. Đảm bảo người dùng có thể tương tác với AI Agent mọi lúc mọi nơi.
- Cá nhân hóa cao: AI Agent có thể ghi nhớ dữ liệu và ngữ cảnh của người dùng để đưa ra các phản hồi phù hợp với từng cá nhân. Từ đó sẽ tùy biến câu trả lời cho sát với nhu cầu người dùng hơn.
II. Tác nhân AI (AI Agent) hoạt động như thế nào?
Sau khi đã tìm hiểu qua khái niệm về AI Agent, bạn có tò mò tác nhân AI hoạt động như nào không? Cùng tìm hiểu trong phần dưới đây nhé:
Một tác nhân AI (AI Agent) vận hành theo chu trình như sau: Cảm nhận → Xử lý → Hành động.
Cụ thể:
AI Agent sẽ thu thập dữ liệu đầu vào từ môi trường (qua cảm biến hoặc giao diện, v.v.) → Phân tích và xử lý thông tin bằng mô hình AI → Ra quyết định tối ưu dữ liệu đầu vào dựa trên mục tiêu đã được định sẵn → Thực hiện hành động thông qua các cơ chế đầu ra (thiết bị vật lý hoặc phần mềm) để tác động trở lại môi trường.
Ví dụ như Siri của Apple hiện tại khi nhận được câu hỏi của người dùng sẽ: Tiếp nhận câu hỏi → Xử lý ngôn ngữ để hiểu ý nghĩa câu hỏi → Tìm kiếm câu trả lời phù hợp với câu hỏi của người dùng → Phản hồi lại người dùng.
III. Lợi ích khi sử dụng AI Agent cho doanh nghiệp
Nhiều doanh nghiệp như Amazon, FPT, Meta,… đã ứng dụng AI Agent vào công việc và thành công, giúp tối ưu chi phí, nhân lực và thời gian hiệu quả hơn. Dưới đây là lợi ích khi sử dụng AI Agent cho doanh nghiệp:
- Tăng hiệu suất & năng suất: Theo McKinsey, việc sử dựng AI Agent giúp tăng tới 40% năng suất lao động nhờ các tác nhân AI này làm việc 24/7, không mệt mỏi, đảm bảo quy trình không bị gián đoạn.
- Giảm chi phí vận hành: AI Agent giúp giảm sai sót do con người và tối ưu hóa mọi quy trình. Tác nhân AI giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí và giảm 20-30% chi phí vận hành.
- Nâng cao trải nghiệm khách hàng: AI Agent phản hồi khách hàng nhanh chóng, dễ dàng cá nhân hóa tương tác với từng khách hàng khiến họ cảm thấy thoải mái và có cảm giác được quan tâm đặc biệt.
IV. Ứng dụng thực tế của AI Agent
Việc ứng dụng AI Agent vào trong thực tế đang được rất nhiều doanh nghiệp lựa chọn sử dụng, từ tài chính cho tới y tế. Cùng tìm hiểu kỹ hơn 1 số ứng dụng thực tế của AI Agent dưới đây nhé:
1. Chăm sóc khách hàng
Chăm sóc khách hàng là lĩnh vực ứng dụng AI Agent phổ biến nhất. Các doanh nghiệp triển khai AI Agent như một trợ lý ảo để trả lời câu hỏi của khách hàng 24/7, hỗ trợ giải quyết các khâu khiếu nại một cách nhanh chóng.
Nhờ khả năng xử lý dữ liệu, ngôn ngữ tự nhiên mà AI Agent có thể hiểu ý định của khách hàng và đưa ra các câu trả lời chính xác và nhất quán. Theo Báo Mới, nhiều ngân hàng và công ty viễn thông tại Việt Nam đã sử dụng trợ lý ảo để hỗ trợ khách hàng, giúp tăng năng suất phục vụ lên 1.7 lần và giảm nhân sự từ 600 người xuống còn 350 người.
2. Y tế
Lĩnh vực chăm sóc sức khỏe cũng được ứng dụng AI Agent một cách mạnh mẽ. AI Agent được ứng dụng làm trợ lý cho bác sĩ và nhân viên y tế. Các tác nhân AI có thể phân tích hình ảnh y khoa như X-quang, MRI để hỗ trợ chẩn đoán bệnh nhanh và chính xác hơn.
Ngoài ra, AI Agent cũng có thể để theo dõi tình trạng bệnh nhân, nhắc nhở bệnh nhân uống thuốc và đưa ra lịch tập luyện cho từng cá nhân chi tiết hơn cho bệnh nhân.
3. Tài chính
Ngành ngân hàng và tài chính cũng được sử dụng AI Agent rất nhiều. Các AI Agent sẽ đóng vai trò như là một cố vấn ảo hoặc trợ lý giao dịch. Các tác nhân AI này có thể tự động phân tích dữ liệu thị trường để tư vấn đầu tư, phát hiện giao dịch gian lận bất thường, tự động thực hiện các lệnh giao dịch theo chiến lược được lập trình.
Ngoài ra, tác nhân AI còn được các công ty tài chính ngân hàng sử dụng để hỗ trợ chăm sóc khách hàng, giải đáp thắc mắc của khách hàng về tài khoản, lịch thanh toán,… giúp các tổ chức tài chính phục vụ khách hàng tốt hơn mà vẫn đảm bảo mật riêng tư do AI có thể xác thực danh tính qua sinh trắc học, phát hiện gian lận.
4. Giáo dục
Trong giáo dục, AI Agent đóng vai trò tạo các lộ trình học tập được cá nhân hóa cho từng học viên hoặc cũng có thể đảm nhiệm vai trò giảng viên ảo, trả lời câu hỏi của học viên. Thậm chí tác nhân AI còn có thể chấm điểm tự động. Nhờ đó, giáo viên thật có thể tập trung vào thiết kế bài giảng và tương tác nhiều hơn với học sinh, còn học viên thì có trải nghiệm học tập chủ động, linh hoạt.
5. Sản xuất nông nghiệp
Trong các nhà mày, AI Agent được sử dụng để giám sát và điều khiển dây chuyền sản xuất. Chúng có thể tự động thu thập dữ liệu từ cảm biến máy móc, phát hiện điểm bất thường hoặc dự báo hỏng thiết bị, từ đó ra lệnh bảo trì kịp thời, giảm thiểu thời gian chết máy.
Bên cạnh đó, robot tự hành trong kho hàng cũng là một dạng AI Agent, tự động điều hướng và vận chuyển hàng hóa theo lịch trình tối ưu mà không cần con người điều khiển trực tiếp. Kết quả là năng suất lao động tăng, chi phí vận hành giảm và hạn chế sai sót do con người.
Nếu bạn quan tâm đến việc tích hợp AI Agent vào quy trình tự động hóa, hãy tham khảo bài viết Workflow Automation trên n8n: Hướng dẫn từ A-Z để tìm hiểu thêm về cách kết hợp các công cụ tự động hóa tiên tiến.
V. Các loại tác nhân AI hiện tại
Hiện nay có rất nhiều loạt tác nhân AI, Phần mềm MKT sẽ tập hợp cho bạn trong bảng dưới đây để bạn hiểu rõ hơn nhé:
|
Loại Tác Nhân AI |
Đặc điểm chính |
Ứng dụng chủ yếu |
Ví dụ minh họa |
Ưu điểm |
Hạn chế |
|
Tác nhân phản ứng |
Phản ứng ngay lập tức với đầu vào mà không lưu trữ trạng thái hoặc sử dụng thông tin quá khứ; xử lý theo kịch bản cố định. |
Hệ thống cảm biến, robot đơn giản |
Robot hút bụi (ví dụ: Roomba) |
Phản hồi nhanh, đơn giản và hiệu quả trong môi trường ổn định. |
Không có khả năng học hỏi hay xử lý tình huống phức tạp. |
|
Tác nhân dựa trên mô hình |
Là dạng cải tiến của tác nhân phản ứng có khả năng lưu trữ trạng thái nội bộ (mô hình môi trường) để cải thiện quyết định; xử lý phức tạp hơn so với tác nhân phản ứng đơn giản. |
Hệ thống điều khiển tự động trong môi trường thay đổi liên tục |
Hệ thống điều khiển robot công nghiệp có lưu trữ trạng thái. |
Có khả năng “nhớ” trạng thái trước đó, cho phép phản ứng chính xác hơn trong môi trường phức tạp. |
Yêu cầu tính toán và lưu trữ thông tin, có thể làm chậm phản hồi khi môi trường quá biến đổi. |
|
Tác nhân hướng mục tiêu |
Đưa ra quyết định dựa trên mục tiêu cụ thể; lập kế hoạch và chọn hành động để đạt được mục tiêu đó; có khả năng tính toán các kịch bản và dự đoán kết quả. |
Hệ thống lập kế hoạch, quản lý sản xuất và hỗ trợ ra quyết định trong các ứng dụng doanh nghiệp |
Hệ thống hoạch định lộ trình giao hàng tự động. |
Có khả năng lập kế hoạch chi tiết và giải quyết vấn đề phức tạp thông qua dự báo và logic. |
Quá trình tính toán và lập kế hoạch có thể tiêu tốn thời gian và tài nguyên khi đối mặt với các tình huống mới. |
|
Tác nhân dựa trên tiện ích |
Tương tự tác nhân hướng mục tiêu nhưng thêm vào yếu tố “tiện ích” – đo lường mức độ hài lòng hoặc lợi ích của các hành động, từ đó chọn hành động tối ưu nhất theo hàm tiện ích. |
Ứng dụng trong tối ưu hóa quy trình, lựa chọn đầu tư và hệ thống đề xuất trong kinh doanh |
Hệ thống đề xuất đầu tư tự động, tối ưu hóa chiến lược marketing. |
Tối đa hóa lợi ích qua việc so sánh giá trị của các hành động khác nhau, mang lại kết quả “tốt nhất” theo tiêu chí. |
Đòi hỏi định nghĩa chính xác hàm tiện ích và dữ liệu đầy đủ; phức tạp trong việc triển khai trong môi trường không ổn định. |
|
Tác nhân học hỏi |
Sử dụng các thuật toán học máy để tự cải thiện và tối ưu hóa hành động dựa trên kinh nghiệm; cập nhật mô hình khi có dữ liệu mới. |
Chatbot thông minh, hệ thống dự báo, phân tích dữ liệu và các ứng dụng AI tự cải thiện khác |
Chatbot tự động cải thiện qua phản hồi của người dùng, hệ thống dự báo thời tiết. |
Khả năng tự động học hỏi từ dữ liệu, nâng cao hiệu suất và tính thích nghi qua thời gian. |
Yêu cầu lượng dữ liệu lớn; nếu dữ liệu đầu vào không chất lượng, có thể dẫn đến kết quả sai lệch. |
|
Tác nhân giao tiếp |
Tương tác với người dùng qua ngôn ngữ tự nhiên, xử lý và phản hồi thông tin theo cách thân thiện và tự nhiên; thường dựa trên mô hình học sâu về ngôn ngữ. |
Trợ lý ảo, chatbot hỗ trợ khách hàng, giao tiếp tự động trên các nền tảng di động và web |
Siri, Google Assistant, Amazon Alexa, ChatGPT. |
Giao tiếp tự nhiên, thân thiện; cải thiện trải nghiệm người dùng qua việc tương tác đa kênh. |
Đôi khi gặp hạn chế trong xử lý ngữ cảnh phức tạp; phụ thuộc vào chất lượng của dữ liệu huấn luyện. |
|
Tác nhân tự chủ |
Hoạt động độc lập với khả năng tự ra quyết định và tự thực hiện hành động mà không cần can thiệp liên tục của con người; tích hợp cảm biến và bộ điều khiển. |
Xe tự lái, drone, robot tự động trong sản xuất và quân sự |
Xe tự lái Tesla, drone quân sự tự động. |
Tự động hóa cao, có khả năng hoạt động liên tục 24/7 mà không cần giám sát trực tiếp. |
Triển khai phức tạp và chi phí đầu tư ban đầu cao; rủi ro cao khi gặp các tình huống bất ngờ. |
|
Hệ thống đa tác nhân |
Hệ thống gồm nhiều tác nhân hoạt động cùng nhau, giao tiếp và phối hợp để giải quyết các vấn đề phức tạp; mỗi tác nhân đảm nhiệm một vai trò cụ thể trong hệ thống chung. |
Quản lý giao thông thông minh, an ninh và các ứng dụng trong mô phỏng, game chiến thuật |
Hệ thống quản lý giao thông thành phố thông minh, trò chơi chiến thuật trực tuyến. |
Tăng cường khả năng giải quyết vấn đề quy mô lớn qua sự phối hợp của nhiều tác nhân; linh hoạt và mở rộng. |
Quản lý đồng bộ giữa các tác nhân khá phức tạp, đòi hỏi hạ tầng và thuật toán đặc thù để đảm bảo hiệu quả. |
|
Tác nhân hỗ trợ quyết định |
Phân tích dữ liệu và cung cấp khuyến nghị dựa trên các tiêu chí định sẵn; hỗ trợ quá trình ra quyết định cho doanh nghiệp hoặc cá nhân thông qua phân tích chuyên sâu. |
Tư vấn đầu tư, phân tích rủi ro và hỗ trợ ra quyết định kinh doanh |
Hệ thống tư vấn đầu tư tự động, phân tích rủi ro tài chính. |
Cung cấp thông tin chi tiết và khuyến nghị chính xác dựa trên dữ liệu; hỗ trợ quá trình ra quyết định. |
Không thể tự động đưa ra quyết định cuối cùng; phụ thuộc nhiều vào dữ liệu và tiêu chí được định sẵn. |
|
Tác nhân tích hợp IoT |
Kết nối và xử lý dữ liệu từ các thiết bị IoT; điều khiển và tối ưu hóa hoạt động của hệ thống thiết bị thông minh trong nhà hoặc doanh nghiệp. |
Nhà thông minh, hệ thống điều khiển công nghiệp, thiết bị y tế thông minh |
Trợ lý ảo trong nhà thông minh, hệ thống điều chỉnh nhiệt độ tự động. |
Tích hợp hiệu quả với các thiết bị thông minh, giúp tối ưu hóa hoạt động và quản lý hệ thống một cách tự động. |
Phụ thuộc vào kết nối và bảo mật của hệ thống IoT; rủi ro bảo mật nếu không được quản lý chặt chẽ. |
|
Tác nhân lai |
Kết hợp các đặc điểm của tác nhân phản ứng và tác nhân hướng mục tiêu; vừa phản ứng nhanh theo kịch bản có sẵn, vừa có khả năng lập kế hoạch và học hỏi từ dữ liệu để điều chỉnh hành động. |
Các ứng dụng đòi hỏi sự kết hợp giữa phản ứng nhanh và tính toán phức tạp; hệ thống thông minh trong sản xuất, logistics. |
Hệ thống quản lý kho thông minh kết hợp với dự báo nhu cầu. |
Tận dụng ưu điểm của cả hai loại tác nhân, cho khả năng phản ứng nhanh lẫn tối ưu hóa chiến lược hành động. |
Cấu trúc phức tạp, đòi hỏi tích hợp chặt chẽ giữa các mô-đun; khó khăn trong việc cân bằng giữa tốc độ và tính chính xác. |
|
Tác nhân xã hội/Hình thể |
Có yếu tố “hình thể” hoặc được thiết kế để tương tác trong môi trường xã hội; có khả năng nhận diện, giao tiếp và thể hiện cảm xúc nhằm tăng cường trải nghiệm tương tác. |
Ứng dụng trong robot xã hội, trợ lý cá nhân có hình thể, và các hệ thống tương tác thực tế ảo. |
Robot Pepper của SoftBank, trợ lý ảo nhân hóa trong triển lãm. |
Cải thiện trải nghiệm người dùng qua tính tương tác trực quan và cảm xúc; tạo cảm giác thân thiện, tự nhiên. |
Đòi hỏi công nghệ cảm biến và xử lý hình ảnh phức tạp; chi phí phát triển và triển khai cao. |
Kết luận
HIỆU QUẢ – NHANH – DỄ DÙNG là những gì mà sản phẩm của Phần mềm MKT đã, đang và luôn hướng tới. Chúng tôi luôn sẵn sàng chia sẻ mọi thông tin hữu ích về Phần mềm MKT. Kết nối ngay để được hỗ trợ MIỄN PHÍ nhanh nhất:
Hotline: 0862.757.222
Group: https://www.facebook.com/groups/807240710504127/
Fanpage: https://www.facebook.com/phanmemmkt.vn
