Các tác nhân AI đang thu hút sự chú ý như một xu hướng mới nối tiếp AI sáng tạo Đặc biệt, năm 2025 đang được gọi là “năm đầu tiên của các tác nhân AI” và có vẻ như việc sử dụng công nghệ AI đã bước sang một giai đoạn mới Việc sử dụng AI trong AI tổng hợp chỉ giới hạn ở việc "trả lời câu hỏi", nhưng với các tác nhân AI, AI đã phát triển thành một công cụ có thể tạo ra kết quả trong nhiều lĩnh vực kinh doanh khác nhau

Công cụ sử dụng AI mới Tác nhân AI

Tốc độ phát triển của AI trong những năm gần đây thật đáng kinh ngạc Ví dụ: ChatGPT được thông báo là đã đạt 1 triệu người dùng chỉ sau 5 ngày kể từ khi ra mắt vào tháng 11 năm 2022 Ngược lại, theo một cuộc khảo sát, phải mất khoảng 5 năm để số lượng người dùng điện thoại di động đạt được một triệu, Internet trong khoảng hai năm rưỡi và SNS (Facebook) trong khoảng 10 tháng, điều này cho thấy mức độ kỳ vọng đang được đặt vào AI

Mặt khác, khi sức mạnh tư duy của AI đã phát triển vượt bậc trong một thời gian ngắn, một công cụ mới gọi là tác nhân AI đã bắt đầu thu hút sự chú ý Tác nhân AI là phần mềm sử dụng AI hiểu nội dung và mục tiêu công việc để tự động xây dựng kế hoạch và giải quyết các nhiệm vụ trong khi sử dụng nhiều công cụ khác nhau mà không cần hướng dẫn chi tiết từ con người Tức là,Khi được đưa ra một mục đích (mục tiêu), AI sẽ hiểu được tình huống, đưa ra quyết định và hành động một cách tự chủ, đồng thời tiếp tục cải thiện kết quả

Công việc chính của AI thế hệ thông thường là tạo ra nội dung như văn bản, hình ảnh và âm thanh theo hướng dẫn của người dùng Ngược lại, các tác nhân AI đạt được kết quả bằng cách tìm kiếm thông tin cần thiết để hoàn thành thành công một nhiệm vụ nhất định, cập nhật cơ sở dữ liệu và liên kết với email và lịch Nói cách khác, việc sử dụng AI hiện nay được kỳ vọng sẽ mang lại nhiều kết quả khác nhau không chỉ trong lĩnh vực sáng tạo mà còn trong lĩnh vực kinh doanh

Đa tác nhân xử lý các tác vụ phức tạp bằng cách điều phối các tác nhân AI

Điều đang thu hút sự chú ý đặc biệt là ``đa tác nhân'', kết hợp nhiều tác nhân AI khác nhau Theo truyền thống, mọi người làm việc cùng nhau trong các tổ chức, tận dụng các lĩnh vực chuyên môn tương ứng của họ để tăng lợi nhuận và giải quyết vấn đề Nhiều tác nhân hiện thực hóa cấu trúc như vậy thông qua sự hợp tác của các tác nhân AI

Trong hệ thống nhiều tác nhân, nhiều tác nhân có vai trò và chuyên môn khác nhau thực hiện một nhiệm vụ nhất định trong khi hoàn thành vai trò tương ứng và trao đổi thông tin Ví dụ: "tác nhân phản xạ" hoạt động dựa trên các điều kiện, quy tắc và dữ liệu trong quá khứ được xác định trước Ngoài ra, `` tác nhân dựa trên mục tiêu '' chọn phương pháp tối ưu trong khi đưa ra dự đoán và lý luận đồng thời tập trung vào việc đạt được một mục tiêu cụ thể, trong khi `` tác nhân dựa trên tiện ích '' xem xét nhiều lựa chọn, đưa ra quyết định và hành động để tối đa hóa kết quả

Những tác nhân AI này có thể được chính người dùng chỉ định vai trò Bằng cách kết hợp và điều phối các tác nhân khác nhau một cách thích hợp, các báo cáo được tạo bằng cách sử dụng một tác nhân AI có thể được một tác nhân khác xem xét để cải thiện độ chính xác Cũng có thể tạo ra một cấu trúc phân cấp trong đó các tác nhân chuyên biệt được tạo ra và tổ chức cho từng bộ phận và cuối cùng được quản lý theo cách tích hợp bởi con người

Vai trò của con người là đưa ra quyết định đúng đắn

Thực tế, đa tác nhân được sử dụng cho loại công việc nào? Ví dụ: trong quá trình tự động hóa hoạt động của nhà điều hành trung tâm cuộc gọi, các nhân viên AI không chỉ đơn giản trả lời các câu hỏi của khách hàng mà còn truy cập và hỏi về nhiều thông tin khác nhau từ các hệ thống khác nhau trong quá trình trò chuyện và áp dụng các thủ tục khác nhau trong công ty ngay cả sau khi đã giải quyết xong vấn đề với khách hàng Nói cách khác, đại lý đầu tiên nhận được yêu cầu của khách hàng sẽ ghi lại và phân tích nội dung, đồng thời phân phối phản hồi cho từng đại lý chuyên biệt Sau đó, một đại lý khác xử lý hỗ trợ kỹ thuật, thanh toán, thông tin sản phẩm, vv để giải quyết vấn đề của khách hàng

Trong ngành sản xuất, nhân viên bảo trì dự đoán có vai trò giám sát thiết bị trên dây chuyền tự động hóa của nhà máy Khi phát hiện sự bất thường, họ làm việc với các đại lý bảo trì và đại lý quản lý hàng tồn kho để tự động tạo và thực hiện lịch sửa chữa Điều này ngăn ngừa những rắc rối và tai nạn không mong muốn và giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động của dây chuyền sản xuất Hơn nữa, các đại lý tham gia thu mua nguyên vật liệu, quản lý quy trình, kiểm tra chất lượng, vv chia sẻ thông tin theo thời gian thực, cho phép họ xây dựng lại lịch trình một cách linh hoạt để đáp ứng những biến động về nhu cầu

Trong ngành hậu cần, nhiều đại lý tối ưu hóa toàn bộ chuỗi cung ứng Ví dụ: một tác nhân chịu trách nhiệm tối ưu hóa các tuyến giao hàng trong hệ thống giao thông sẽ phân tích điều kiện giao thông và thời tiết theo thời gian thực Căn cứ vào kết quả, công ty sẽ làm việc với đại lý quản lý kho để lên kế hoạch giao hàng hiệu quả nhất Hơn nữa, trong lĩnh vực bán lẻ và thương mại điện tử, mức giá tối ưu được thiết lập dựa trên dữ liệu từ các đại lý phân tích cạnh tranh và các đại lý dự đoán nhu cầu, dự đoán xu hướng bán hàng và điều chỉnh số lượng đặt hàng Điều này sẽ cho phép tối ưu hóa việc quản lý hàng tồn kho và tránh các tổn thất cơ hội

Bằng cách này, các tác nhân AI có thể tự động và ngay lập tức tiếp quản các quyết định khác nhau mà con người thường đưa ra Trong tương lai, con người sẽ cần khả năng nhận biết loại tác nhân nào là cần thiết và liệu cuối cùng chúng có thể tạo ra kết quả chính xác hay không