Agentic AI (Trí tuệ nhân tạo tác nhân) là một nhánh mới của trí tuệ nhân tạo, nó có khả năng học hỏi tăng cường (Reinforcement Learning), tự nhận thức ngôn ngữ và tư duy quyết định dựa trên bối cảnh. Nó có thể phân tích, đặt mục tiêu, hoạch định chiến lược, tự ra quyết định, thậm chí tự điều chỉnh hành vi của mình thông qua cơ chế thử – sai để đảm bảo đạt được mục tiêu mà không cần sự can thiệp liên tục từ con người.
Đặc biệt, Agentic AI có khả năng “xâu chuỗi” – chia nhỏ các nhiệm vụ phức tạp thành nhiều bước nhỏ, dễ quản lý và triển khai hiệu quả.
Mục tiêu của Agentic AI là tập trung vào việc tạo ra các hệ thống AI có khả năng:
- Tự chủ: Hoạt động độc lập để đạt được các mục tiêu cụ thể.
- Suy luận: Phân tích thông tin, đưa ra quyết định và lập kế hoạch.
- Hành động: Thực hiện các nhiệm vụ để đạt được kết quả mong muốn.
Một số đặc điểm chính của Agentic AI:
- Khả năng lập kế hoạch và thực thi: Agentic AI có khả năng đặt mục tiêu, lập kế hoạch hành động và thực hiện các bước cần thiết để đạt được mục tiêu đó mà không cần sự can thiệp liên tục của con người.
- Tự học và thích ứng: Chúng có thể học hỏi từ kinh nghiệm, điều chỉnh kế hoạch và hành động của mình dựa trên những thay đổi của môi trường.
- Khả năng tương tác: Agentic AI có thể tương tác với môi trường và các tác nhân khác để thu thập thông tin và phối hợp hành động.
- Ra quyết định dựa trên bối cảnh: Hệ thống này có thể phân tích tình huống, đặt mục tiêu, lập kế hoạch và thực hiện các nhiệm vụ mà không cần sự can thiệp thường xuyên của con người.
Agentic AI vận hành qua bốn bước chính, bao gồm:
- Nhận thức (Perceive): Agentic AI thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn, như cảm biến hoặc cơ sở dữ liệu, và phân tích để hiểu rõ bối cảnh. Ví dụ, nó có thể nhận diện các đối tượng trong môi trường hoặc tìm thông tin quan trọng từ dữ liệu sẵn có.
- Lý luận (Reason): Hệ thống sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để hiểu nhiệm vụ, tìm giải pháp, và phối hợp với các công cụ chuyên dụng như xử lý hình ảnh hoặc tạo nội dung. Với kỹ thuật tiên tiến, Agentic AI truy cập vào các nguồn dữ liệu đặc biệt để đưa ra kết quả phù hợp nhất cho từng tình huống.
- Hành động (Act): Sau khi có kế hoạch, Agentic AI kết nối với các công cụ hoặc phần mềm bên ngoài để thực hiện nhiệm vụ. Nó cũng có thể được thiết lập các giới hạn an toàn, chẳng hạn như kiểm soát mức chi tiêu trong một quy trình.
- Học hỏi (Learn): Mỗi lần thực hiện nhiệm vụ, Agentic AI lại rút kinh nghiệm để cải thiện. Dữ liệu mới được thu thập và phân tích liên tục giúp hệ thống trở nên thông minh hơn, ra quyết định tốt hơn và hoạt động hiệu quả hơn theo thời gian.
Agentic AI được kỳ vọng sẽ mang lại những đột phá lớn trong nhiều lĩnh vực, từ tự động hóa công việc, quản lý chuỗi cung ứng, đến phát triển robot và xe tự hành.
Bài viết liên quan