AI tác nhân (Agentic AI) đang là làn sóng công nghệ mới nhất, hứa hẹn phá vỡ mọi giới hạn về những gì AI có thể làm. Vượt xa các bot tự động hóa dựa trên kịch bản hay trợ lý ảo, các AI agent có khả năng tự chủ thực hiện các tác vụ phức tạp, nâng cao hiệu quả và thúc đẩy những đột phá kinh doanh chưa từng có.
Điểm cốt lõi tạo nên sự khác biệt chính là sự chuyển giao quyền lực trong việc ra quyết định – từ con người sang máy móc. Đây là nền tảng tạo ra giá trị của AI tác nhân và là lý do tại sao nó có tiềm năng định hình lại toàn bộ các ngành công nghiệp.
Tuy nhiên, giữa cơn sốt kỳ vọng và thực tế triển khai là một khoảng cách không hề nhỏ. Một cuộc khảo sát của Gartner vào tháng 1 năm 2025 cho thấy: 53% doanh nghiệp mới chỉ đang ở giai đoạn tìm hiểu, 25% đang thử nghiệm (piloting), và chỉ vỏn vẹn 6% đã đưa vào vận hành chính thức.
Vậy làm thế nào để doanh nghiệp vượt qua “tiếng ồn” của sự cường điệu, hiểu rõ bản chất và triển khai AI agent một cách hiệu quả để tạo ra giá trị thực sự?
Vấn đề cốt lõi: tại sao các dự án AI agent dậm chân tại chỗ?
Nhiều tổ chức đang xây dựng AI agent trên nền tảng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Mặc dù các giải pháp này có thể thu thập thông tin và tương tác với ứng dụng, chúng thường gặp khó khăn trong việc ra quyết định dựa trên ngữ cảnh chuyên sâu của doanh nghiệp.
Khoảng cách giữa hứa hẹn và thực tế vận hành này khiến các tổ chức xem nhẹ chi phí và độ phức tạp thực sự của việc triển khai ở quy mô lớn, dẫn đến việc các dự án bị đình trệ trước khi có thể đi vào hoạt động.
Để thành công, doanh nghiệp cần tập trung vào các thành phần thiết yếu cần có để xây dựng hoặc sử dụng AI agent mang lại giá trị kinh doanh. Dưới đây là 3 chiến lược cốt lõi.
Chiến lược 1: “Trộn và kết hợp” (mix and match) các năng lực
Không có một AI agent nào phù hợp cho tất cả các bài toán. Thay vào đó, doanh nghiệp cần áp dụng một cách tiếp cận linh hoạt, “trộn và kết hợp” các năng lực phù hợp nhất cho từng trường hợp sử dụng cụ thể.
Điều này có nghĩa là cấu hình hoặc xây dựng một agent dựa trên:
- Dữ liệu sẵn có: Agent cần được truy cập những nguồn dữ liệu nào?
- Công cụ và hệ thống: Agent cần tương tác với những API, phần mềm, hay hệ thống nào trong doanh nghiệp?
- Năng lực LLM: Mức độ suy luận, hiểu ngôn ngữ, hay sáng tạo mà agent cần là gì?
Mức độ tùy chỉnh này giúp agent tiến gần hơn đến ngữ cảnh kinh doanh, từ đó tối đa hóa giá trị mà nó có thể mang lại.
Chiến lược 2: Thấu hiểu các giới hạn cốt lõi
Việc thẳng thắn nhìn nhận những giới hạn của AI agent không phải là một bước lùi, mà là yếu tố tiên quyết để khai thác toàn bộ tiềm năng của chúng. Điều này giúp định hướng quá trình triển khai và quản lý kỳ vọng của các bên liên quan.
Một số giới hạn quan trọng cần hiểu rõ:
- Thiếu “mô hình thế giới” (world models): Con người chúng ta hiểu thế giới vận hành như thế nào thông qua các mô hình trừu tượng trong tâm trí. Ví dụ, một đứa trẻ thấy quả táo rơi nhiều lần sẽ dự đoán được lần tiếp theo nó sẽ rơi như thế nào. AI agent hiện tại thiếu khả năng này. Bộ nhớ của chúng thường chỉ dựa trên lịch sử trò chuyện hoặc log hệ thống, không đủ để nắm bắt và lưu trữ sự năng động của môi trường xung quanh.
- Học từ tương quan, không phải nhân-quả: LLM xác định các mối tương quan và xác suất trong dữ liệu, chứ không thực sự hiểu quan hệ nhân-quả. Điều này khiến chúng không phải là kỹ thuật tối ưu cho mọi tác vụ.
Ví dụ, trong việc lập kế hoạch lộ trình (route planning), nơi độ chính xác và hiệu quả là tối quan trọng, các thuật toán dựa trên đồ thị (graph-based algorithms) vẫn cho hiệu năng vượt trội hơn LLM.
- Agent không chỉ là một model: Đây là một nhận định cực kỳ quan trọng. Một AI agent là một hệ thống phức hợp kết hợp nhiều kỹ thuật để nhận thức, suy luận và hành động. Các năng lực như dự báo, lập kế hoạch hay tối ưu hóa nằm ngoài thế mạnh của LLM và cần được xử lý bởi các kỹ thuật AI chuyên biệt khác.
Hiểu rõ những giới hạn này cho thấy chúng ta vẫn còn một chặng đường dài trước khi có thể hoàn toàn giao phó các quyết định quan trọng cho các agent dựa trên LLM.
Chiến lược 3: Tiếp cận agile và ưu tiên nền tảng mở
Thế giới AI agent đang phát triển với tốc độ chóng mặt và độ phức tạp kỹ thuật cao. Do đó, áp dụng phương pháp phát triển linh hoạt (Agile) là điều cần thiết. Nó giúp tổ chức giảm thiểu độ trễ, xây dựng lòng tin và duy trì khả năng thích ứng khi công nghệ liên tục thay đổi.
Khi xây dựng các framework cho AI agent, hãy cân nhắc:
- Các thành phần “cắm và chạy” (plug and play): Tránh việc tự xây dựng toàn bộ các công cụ và framework đồ sộ trong nội bộ (in-house).
- Ưu tiên giải pháp mở: Lựa chọn các giải pháp từ nhà cung cấp có tính mở, có khả năng tương tác cao (interoperable).
- Tận dụng mã nguồn mở: Chủ động tận dụng và đóng góp cho các bộ công nghệ (technology stack) về AI agent mã nguồn mở để tránh bị phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất (vendor lock-in).
Lời kết
AI tác nhân không phải là một cây đũa thần. Nó là một công nghệ mạnh mẽ nhưng vô cùng phức tạp, đòi hỏi một cách tiếp cận chiến lược, thực tế và rõ ràng. Thành công không đến từ việc chạy theo “cơn sốt”, mà đến từ việc triển khai có kỷ luật: kết hợp linh hoạt các năng lực, thấu hiểu sâu sắc các giới hạn, và áp dụng một quy trình phát triển linh hoạt dựa trên các nền tảng mở. Chỉ khi đó, doanh nghiệp mới có thể biến tiềm năng to lớn của AI agent thành giá trị kinh doanh bền vững.
Bài viết liên quan