1. Agentic AI là gì?

Agentic AI là một lĩnh vực tiên tiến của trí tuệ nhân tạo, trong đó các hệ thống có khả năng tự chủ, tự xây dựng kế hoạch và hành động để đạt được các mục tiêu do con người đặt ra. Agentic AI hoạt động giống như một người trợ lý chủ động, thay vì chỉ đơn thuần làm theo các chỉ thị từng bước.

Ví dụ, nếu bạn yêu cầu một AI thông thường “đặt vé máy bay đi Hà Nội vào ngày mai”, nó sẽ chỉ thực hiện đúng yêu cầu đó. Nhưng với Agentic AI, bạn chỉ cần nói: “Lập kế hoạch cho chuyến công tác Hà Nội của tôi”, AI sẽ tự động thực hiện một loạt các hành động: xem lịch làm việc, tìm kiếm chuyến bay phù hợp, đặt vé máy bay và khách sạn gần địa điểm họp, tạo lịch trình di chuyển và thậm chí nhắc nhở bạn mang ô nếu thời tiết có mưa.

Điểm nổi bật của Agentic AI chính là khả năng tự định hướng và thích ứng: nó thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn, phân tích bối cảnh, đề xuất các chiến lược và thực hiện các hành động cho đến khi hoàn thành mục tiêu. AI không chỉ phản ứng mà còn dự đoán các nhu cầu, tối ưu hóa các phương pháp tiếp cận và liên tục cải thiện hiệu quả theo thời gian.

Do đó, Agentic AI đang trở thành một yếu tố quan trọng trong quá trình chuyển đổi số, từ việc cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng đến hỗ trợ chăm sóc sức khỏe và vận hành doanh nghiệp. Nó không còn là một công cụ trả lời thông minh mà là một “tác nhân số” có khả năng tự vận hành, học hỏi và hành động như con người.

Trong một thế giới ngày càng phức tạp và đòi hỏi khả năng xử lý đa nhiệm cao, Agentic AI được xem là một bước phát triển quan trọng, đóng vai trò như một “trợ lý thông minh” giúp con người xử lý các nhiệm vụ phức tạp.

2. Agentic AI hoạt động như thế nào?

Agentic AI hoạt động dựa trên một quy trình thông minh tuần hoàn gồm bốn bước chính, cho phép hệ thống AI này tiếp nhận dữ liệu, phân tích, hành động và học hỏi liên tục:

Perceive (Nhận biết): Các AI agent thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu truyền thống, cơ sở dữ liệu vector và các hệ thống số khác. Giai đoạn này giúp hệ thống hiểu rõ bối cảnh và xác định các thực thể có liên quan trong môi trường hoạt động.

Reason (Lý luận): Một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đóng vai trò trung tâm trong việc điều phối, phân tích mục tiêu, đề xuất các giải pháp và phối hợp các mô hình chuyên biệt khác. Các kỹ thuật như truy xuất tăng cường (RAG) cũng được sử dụng để truy cập dữ liệu nội bộ và tạo ra những phản hồi chính xác, phù hợp.

Act (Hành động): Các AI agent tương tác với các hệ thống bên ngoài thông qua API để thực hiện các hành động đã được lên kế hoạch. Các cơ chế kiểm soát (guardrails) giúp đảm bảo rằng các tác tử AI tuân thủ các giới hạn đã được xác định trước và tương tác an toàn với môi trường thực tế.

Learn (Học hỏi): Thông tin từ các hành động và phản hồi của người dùng được đưa vào hệ thống thông qua cơ chế vòng lặp dữ liệu (data flywheel). Dữ liệu này được dùng để tùy biến và cải tiến mô hình, giúp AI học hỏi, tối ưu hóa hiệu suất và thích nghi ngày càng tốt hơn theo thời gian.

Mô hình trên minh họa cách các AI agent hoạt động như một trung tâm tương tác giữa người dùng, dữ liệu, mô hình ngôn ngữ lớn và quy trình hành động – học hỏi. Đây là nền tảng cho phép Agentic AI không chỉ xử lý dữ liệu hiệu quả mà còn hành động độc lập và cải tiến liên tục trong nhiều lĩnh vực ứng dụng.

3. So sánh: Generative AI, AI Agent và Agentic AI

Mặc dù cùng thuộc hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo, Generative AI, AI Agent và Agentic AI thể hiện ba thế hệ phát triển với các vai trò và năng lực khác nhau rõ rệt. Nếu Generative AI là một công cụ tạo nội dung với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên mạnh mẽ, thì AI Agent truyền thống chỉ thực hiện các tác vụ cố định theo các kịch bản đã được xác định trước. Trong khi đó, Agentic AI là một bước tiến vượt bậc: không chỉ hiểu và phản hồi, mà còn có thể tự nhận thức mục tiêu, đưa ra quyết định và hành động linh hoạt trong môi trường thực tế. Việc phân biệt rõ ba loại hình này giúp doanh nghiệp xác định đúng công cụ phù hợp với bài toán vận hành, cá nhân hóa hoặc tự động hóa chiến lược.

Đặc điểm|Generative AI|AI Agent cơ bản|Agentic AI -|-|—|Mục tiêu chính|Tạo ra nội dung mới (văn bản, hình ảnh)|Thực hiện các tác vụ cụ thể theo chỉ dẫn|Tự chủ lập kế hoạch, hành động để đạt mục tiêu Mức độ chủ động|Thấp – phản hồi theo prompt của người dùng|Trung bình – làm việc theo kịch bản có sẵn|Cao – hành động độc lập, thích nghi theo ngữ cảnh Khả năng học hỏi|Hạn chế thông qua tinh chỉnh (fine-tuning)|Giới hạn theo logic có sẵn|Có vòng phản hồi, tự cải thiện theo thời gian Cần sự giám sát con người|Cao|Trung bình|Thấp – có thể tự hành động trong giới hạn

Sự khác biệt lớn nhất nằm ở tính tự chủ và năng lực hành động. Nếu Generative AI là “người viết nội dung”, AI Agent là “trợ lý làm việc theo checklist”, thì Agentic AI chính là “người cộng sự” có thể hiểu mục tiêu, tự ra quyết định và hành động hiệu quả như một thành viên thực thụ trong tổ chức.

4. Ứng dụng thực tiễn của Agentic AI

4.1. Dịch vụ chăm sóc khách hàng

Agentic AI trong dịch vụ khách hàng giúp nâng cao khả năng tự phục vụ và tự động hóa các tương tác lặp lại. Các hệ thống này không chỉ phản hồi mà còn có thể chủ động nhận biết nhu cầu, dự đoán các vấn đề và xử lý các tình huống theo thời gian thực. Thực tế, hơn một nửa số chuyên gia dịch vụ khách hàng đã ghi nhận sự cải thiện rõ rệt trong tương tác và mức độ hài lòng của khách hàng.

Ngoài ra, “digital humans” – các tác tử AI mang hình dạng con người – đang được phát triển để đại diện cho thương hiệu, tương tác sinh động với khách hàng và hỗ trợ đội ngũ bán hàng trong các giai đoạn cao điểm như khi tổng đài quá tải.

4.2. Quản lý chuỗi cung ứng linh hoạt

Agentic AI đang định hình lại chuỗi cung ứng bằng cách cho phép tái cấu trúc theo thời gian thực và phản ứng linh hoạt với các biến động như thời tiết, khủng hoảng địa chính trị hoặc thay đổi trong hành vi của người tiêu dùng. Thay vì phụ thuộc vào các hệ thống phản ứng thụ động, các AI agent có thể chủ động dự báo, tối ưu hóa việc phân phối và phân bổ nguồn lực, từ đó giảm lượng hàng tồn kho và tăng hiệu quả vận hành.

4.3. Y tế – chăm sóc sức khoẻ

Trong lĩnh vực y tế, Agentic AI giúp các bác sĩ phân tích lượng lớn dữ liệu bệnh án để đưa ra các quyết định điều trị chính xác hơn. Các hệ thống này cũng tự động hóa các tác vụ hành chính như ghi chép y khoa, đặt lịch khám hoặc gửi lời nhắc cho bệnh nhân. Thêm vào đó, AI có thể cung cấp hỗ trợ 24/7 thông qua tư vấn sử dụng thuốc, hướng dẫn tuân thủ phác đồ điều trị và cải thiện sự gắn kết giữa bác sĩ và bệnh nhân bằng cách giảm tải khối lượng công việc lặp lại.

4.4. Sản xuất thông minh

Agentic AI đóng vai trò như một “nhà quản lý” trong các nhà máy thông minh, có khả năng theo dõi dữ liệu từ cảm biến, dự đoán hỏng hóc, phân tích hiệu suất và tự động điều chỉnh các quy trình sản xuất để đạt được hiệu quả tối ưu. Điều này giúp các doanh nghiệp giảm thiểu lãng phí, nâng cao chất lượng và đạt được các mục tiêu phát triển bền vững.

4.5. Tích hợp hệ thống và môi trường thông minh

Một ưu điểm nổi bật khác của Agentic AI là khả năng kết nối và phối hợp với các hệ thống AI khác hoặc cơ sở hạ tầng số như IoT, phần mềm quản lý và nền tảng giao tiếp kỹ thuật số. Điều này giúp tối ưu hóa toàn bộ quy trình xử lý, từ thu thập dữ liệu đến hành động và phản hồi. Ví dụ, trong một ngôi nhà thông minh, Agentic AI có thể đồng bộ với hệ thống chiếu sáng, điều hòa và an ninh để tạo ra một môi trường sống tối ưu và liền mạch.

5. Thách thức và rủi ro của Agentic AI

5.1. Lệch mục tiêu và định nghĩa không rõ ràng

Agentic AI hoạt động với nhiều mục tiêu phức tạp và thay đổi theo thời gian. Việc thiết lập mục tiêu không rõ ràng hoặc không phản ánh đúng các giá trị đạo đức xã hội có thể dẫn đến việc hệ thống hành động sai lệch. Ví dụ, một AI y tế tối ưu hóa tỷ lệ phục hồi nhanh có thể vô tình bỏ qua các yếu tố dài hạn như chất lượng cuộc sống sau điều trị.

5.2. Hạn chế trong việc thích ứng với môi trường biến động

Agentic AI cần hoạt động trong môi trường thực tế, nơi các điều kiện thay đổi liên tục, chẳng hạn như giao thông, thời tiết, thị trường tài chính… Điều này đòi hỏi khả năng thích ứng nhanh chóng, đưa ra quyết định với dữ liệu không đầy đủ. Mặc dù reinforcement learning hay meta-learning giúp cải thiện điều này, nhưng vẫn bị giới hạn bởi thời gian huấn luyện và tài nguyên xử lý.

5.3. Hạn chế tài nguyên và chi phí đầu tư cao

Việc đào tạo và triển khai Agentic AI đòi hỏi một lượng lớn tài nguyên tính toán và năng lượng. Đặc biệt, các mô hình sử dụng reinforcement learning thường yêu cầu quá trình mô phỏng và xử lý dữ liệu chuyên sâu, làm tăng cao chi phí và thời gian huấn luyện. Điều này đặc biệt khó khăn trong các môi trường đòi hỏi đưa ra quyết định theo thời gian thực như tài chính, vận tải tự động hoặc chăm sóc sức khỏe.

Ngoài ra, để AI có thể hoạt động trong thế giới thực như trên drone, robot hoặc phương tiện tự hành, nó cần có cảm biến chính xác, khả năng phản ứng nhanh và nguồn điện năng ổn định. Hệ thống càng thông minh, càng cần nhiều năng lượng để duy trì hoạt động liên tục và xử lý các tình huống đa dạng. Điều này không chỉ làm tăng chi phí duy trì mà còn tạo ra áp lực lớn lên cơ sở hạ tầng công nghệ hiện có.

5.4. Rủi ro đạo đức và pháp lý

Agentic AI càng tự chủ, càng khó xác định trách nhiệm khi xảy ra hậu quả. Hơn nữa, các mục tiêu mà AI học được có thể mâu thuẫn với các chuẩn mực đạo đức xã hội hoặc văn hóa của từng ngành nghề. Việc thiếu tiêu chuẩn hóa trong cách đánh giá hành vi AI và các khung pháp lý rõ ràng có thể dẫn đến việc mất kiểm soát khi AI hành động sai lệch.

Một ví dụ điển hình là khi Amazon phải dừng việc triển khai một công cụ tuyển dụng AI thử nghiệm sau khi phát hiện hệ thống này có xu hướng đánh giá thấp hồ sơ của phụ nữ cho các vị trí kỹ thuật như lập trình viên. Do việc học hỏi từ dữ liệu tuyển dụng lịch sử vốn thiên về nam giới, hệ thống này đã vô tình loại trừ các ứng viên nữ – gây ra sự thiên vị nghiêm trọng trong tuyển dụng.

6. Tương lai của Agentic AI

Agentic AI đang mở ra một giai đoạn chuyển đổi sâu rộng trong cách con người cộng tác với máy móc. Không chỉ dừng lại ở khả năng tự động hóa, công nghệ này còn có thể đưa ra quyết định độc lập, thích ứng theo thời gian thực và phối hợp hiệu quả trong các môi trường phức tạp – từ nhà máy, bệnh viện đến hệ thống đô thị. Khi các mô hình này kết hợp giữa học hỏi thích nghi, phản hồi linh hoạt và khả năng điều phối nhiều tác vụ, chúng có thể đảm đương những nhiệm vụ mà trước đây chỉ con người mới có thể làm được.

Theo báo cáo từ Statista, vào năm 2024, giá trị thị trường của Agentic AI đạt khoảng 5,1 tỷ USD và được dự báo sẽ vượt mốc 47 tỷ USD trong những năm tới, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) lên đến hơn 44%. Con số này phản ánh tiềm năng mạnh mẽ của Agentic AI trong việc thay đổi cách các ngành công nghiệp vận hành, nhờ vào khả năng hành động và đưa ra quyết định tự chủ.

Tuy nhiên, đi kèm với sự tự chủ là trách nhiệm phải đảm bảo rằng các hệ thống Agentic AI được thiết kế một cách minh bạch, công bằng và phù hợp với các tiêu chuẩn đạo đức. Trong tương lai, việc phát triển Agentic AI không chỉ đòi hỏi năng lực công nghệ mà còn cần một hệ sinh thái quản trị rõ ràng – nơi các yếu tố an toàn, độ tin cậy và khả năng chịu trách nhiệm được đặt lên hàng đầu. Chỉ khi đó, Agentic AI mới có thể phát huy trọn vẹn tiềm năng mà không tạo ra các rủi ro ngoài tầm kiểm soát.