Khi trí tuệ nhân tạo vượt ra khỏi vai trò trả lời câu hỏi, AI agent đang trở thành xu hướng công nghệ mới. Vậy AI agent là gì, chúng khác gì so với chatbot hay Generative AI truyền thống, và vì sao ngày càng nhiều doanh nghiệp quan tâm đến mô hình này? Bài viết này TOT sẽ giúp bạn nắm nhanh khái niệm, cách hoạt động và các loại AI agent phổ biến hiện nay.
AI agent là gì?
AI agent là một chương trình máy tính được vận hành bởi trí tuệ nhân tạo (AI), có khả năng thực hiện các tác vụ một cách tự động để hỗ trợ con người, ngay cả khi không có chỉ dẫn cụ thể. Khác với các phần mềm AI khác như chatbot, AI agent không bị giới hạn trong một ngữ cảnh dựa trên câu lệnh (prompt) cố định. Chúng có thể “bước ra ngoài” dữ liệu đã được huấn luyện, chủ động quan sát môi trường xung quanh để tìm kiếm thông tin, sau đó tự đưa ra hành động dựa trên những thông tin đó nhằm đạt được một mục tiêu lớn hơn.
AI agent có khả năng ra quyết định, học hỏi từ các trải nghiệm trước đây và điều chỉnh hành vi cho phù hợp. Chúng thậm chí có thể trao đổi với các AI agent khác để thu thập thông tin liên quan. Con người sẽ thiết lập mục tiêu cho AI agent, nhưng việc xác định cách thức thực hiện mục tiêu đó hoàn toàn do AI agent đảm nhiệm. Chúng có thể hoạt động độc lập hoặc chỉ cần rất ít sự can thiệp từ con người.
AI agent có thể được ứng dụng để điều khiển phần cứng (như trong lĩnh vực robot) hoặc chỉ hoạt động thuần túy dưới dạng phần mềm.
>>> Xem thêm các bài viết liên quan:
- Suy Luận Trong Thị Giác Máy Tính: Cách Thực Hiện & Triển Khai Mô Hình AI
- Hệ thống kiểm tra thị giác (VIS) là gì?
- Các Nhiệm Vụ Của Thị Giác Máy Tính và cách thực hiện chúng nhanh chóng
Agentic AI và AI agent
AI agent là các chương trình phần mềm cụ thể như đã đề cập ở trên, có khả năng tự đưa ra quyết định và xử lý công việc một cách độc lập. Trong khi đó, Agentic AI là lĩnh vực phát triển trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc xây dựng và tạo ra các AI agent.
Có thể hiểu sự khác biệt này tương tự như:
- Sự khác nhau giữa AI tạo sinh (generative AI) và một mô hình ngôn ngữ lớn cụ thể, chẳng hạn như Microsoft Copilot
- Hoặc giữa “nấu ăn” và một món ăn cụ thể
Nói cách khác, khi tìm hiểu AI agent là gì, bạn cần phân biệt rõ: AI agent là sản phẩm hoặc hệ thống AI hoàn chỉnh, còn Agentic AI là nền tảng và phương pháp phát triển giúp các AI agent có thể hoạt động tự chủ và hiệu quả.
Agentic AI và Generative AI
AI tạo sinh (Generative AI – GenAI) là một dạng mô hình học sâu có khả năng tạo ra nội dung dựa trên prompt do người dùng cung cấp.. Đây là nhóm AI mà các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT thuộc về. Agentic AI được xây dựng dựa trên nền tảng của GenAI. Tuy nhiên, trong khi một LLM chỉ có thể phản hồi prompt thông qua một giao diện hoặc API cụ thể, thì AI agent có thể vượt ra ngoài một ngữ cảnh xác định và thực hiện hành động ngay cả khi không có prompt.
Ví dụ, một giám đốc kinh doanh tại một công ty lớn có thể yêu cầu một LLM: “Hãy viết một email để tôi gửi cho 10 khách hàng lớn nhất của chúng ta, mời họ tham dự một bữa tối.” Nhưng với agentic AI, vị giám đốc đó có thể yêu cầu AI agent: “Hãy mời 10 khách hàng lớn nhất của chúng ta đi ăn tối.”
Nói cách khác, LLM chỉ có khả năng tạo nội dung văn bản, còn khi tìm hiểu AI agent là gì, bạn sẽ thấy AI agent không chỉ viết nội dung email, mà còn có thể xác định 10 khách hàng lớn nhất trong hệ thống CRM và gửi email mời được cá nhân hóa, miễn là nó có đủ quyền truy cập cần thiết.
>>> Xem thêm:
- Vertex AI là gì? Nền tảng học máy của Google Cloud
- Xây Dựng Mô Hình Ngôn Ngữ Thị Giác với Next.js & Roboflow
- Các mô hình phát hiện đối tượng trên iOS tốt nhất hiện nay
AI agent hoạt động như thế nào?
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs)
AI agent được xây dựng trên nền tảng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). LLM là một dạng mô hình AI được huấn luyện trên khối lượng dữ liệu mẫu khổng lồ, cho phép nó hiểu nội dung do con người tạo ra và tự sinh nội dung mới. LLM có khả năng hiểu cả những prompt hoặc yêu cầu chưa thật sự chính xác hay đầy đủ từ con người.
Nhờ được xây dựng trên LLM, AI agent có thể xử lý và diễn giải nhiều loại dữ liệu và nội dung khác nhau, từ các yêu cầu hội thoại của người dùng cho đến nội dung video được lưu trữ trên web. AI agent có thể hiểu nội dung từ nhiều loại phương tiện: mã nguồn, văn bản, âm thanh, video, v.v. Sau đó, chúng sử dụng những gì học được từ các nội dung này để tinh chỉnh và cải thiện hành động của mình.
>>> Xem thêm:
- Xây dựng quy trình Vision AI nghiên cứu khoa học
- Top 7 Công cụ Theo dõi Đối tượng Mã nguồn mở Tốt Nhất 2025
- Top 5 trình soạn thảo mã cho thị giác máy tính tốt nhất
Tích hợp và tương tác với hệ thống bên ngoài
Ngoài ra, AI agent còn có các cách để tương tác với thế giới bên ngoài. Trong lĩnh vực robot, điều này có thể bao gồm các cảm biến vật lý và camera. Đối với các AI agent chỉ hoạt động bằng phần mềm, việc tương tác có thể diễn ra dưới nhiều hình thức:
- AI agent có thể kết nối trực tiếp với các ứng dụng bên ngoài thông qua API.
- Một số AI agent có thể tương tác với ứng dụng web giống như người dùng thật, chẳng hạn như điền biểu mẫu, đọc nội dung trang web… (thường sử dụng trình duyệt headless).
- Một tiêu chuẩn mới đang nổi lên có tên Model Context Protocol (MCP), cho phép kết nối AI agent với nhiều công cụ khác nhau như email, CRM, hệ thống thanh toán…, với cơ chế xác thực và phân quyền phù hợp cho từng agent.
Những cách tương tác này giúp AI agent có thể thực hiện hành động bên ngoài môi trường nội bộ của nó. Doanh nghiệp có thể thiết lập các “hàng rào an toàn” (guardrails) để đảm bảo hành động của AI agent là chính xác, tương tự như việc người dùng con người chỉ có quyền truy cập giới hạn trong hệ thống CNTT.
Bên cạnh việc lập trình sẵn các chính sách cho AI agent, tổ chức còn có thể áp dụng mô hình human-in-the-loop, trong đó con người sẽ xác minh độ chính xác của phản hồi hoặc phê duyệt các hành động do AI agent đề xuất. Điều này đặc biệt quan trọng khi tìm hiểu AI agent là gì và triển khai chúng trong môi trường doanh nghiệp thực tế.
Học hỏi thông qua vòng quay dữ liệu
AI agent cũng có khả năng học hỏi bằng cách sử dụng kết quả từ các hành động trong quá khứ và phản hồi từ người dùng để cải thiện hành động trong tương lai. Chúng có “trí nhớ” — không chỉ là bộ nhớ tính toán như RAM, mà còn là khả năng ghi nhớ các tương tác và kết quả trước đó. Quá trình học này diễn ra thông qua một vòng phản hồi gọi là data flywheel: dữ liệu về các tương tác của AI agent được sử dụng để cải thiện hiệu suất của mô hình nền tảng theo thời gian.
Các loại AI agent
Có hai loại AI agent chính:
- Background agents (AI agent nền): Thực hiện các tác vụ, đặc biệt là các công việc mang tính lặp lại, ở chế độ nền với rất ít tương tác từ người dùng. Background agent giống như những nhân viên hậu cần hay bảo trì, âm thầm đảm bảo mọi thứ trong “văn phòng” vận hành trơn tru và ổn định.
- Surface agents (AI agent giao diện): Loại AI này tương tác trực tiếp với người dùng nhiều hơn. Các chatbot, AI chăm sóc khách hàng hay trợ lý ảo đều thuộc nhóm này. Surface agent có thể được ví như nhân viên lễ tân trong một tòa nhà văn phòng, tiếp xúc với người ra vào và thực hiện các nhiệm vụ cụ thể khi được yêu cầu.
Ngoài cách phân loại trên, còn có hệ thống AI agent đơn và hệ thống AI agent đa tác nhân:
- Single-agent system: Hệ thống AI chỉ được xây dựng trên một mô hình duy nhất.
- Multi-agent system: Kết hợp nhiều AI agent có khả năng trao đổi, tham vấn lẫn nhau để cùng giải quyết vấn đề phức tạp.
Việc hiểu rõ các loại này giúp bạn nắm vững hơn AI agent là gì và lựa chọn mô hình phù hợp cho từng bài toán ứng dụng thực tế.
>>> Xem thêm:
- Các mô hình phát hiện đối tượng tốt nhất
- Các Mô Hình Ngôn Ngữ Thị Giác Chạy Cục Bộ Tốt Nhất
- Phát hiện đối tượng trong video với RF-DETR
Agentic AI chatbot là gì??
Agentic AI chatbot là một dạng AI hội thoại không chỉ có khả năng trò chuyện với người dùng mà còn có thể tự thực hiện các hành động bên ngoài phạm vi cuộc trò chuyện thay mặt họ. Khác với chatbot truyền thống chỉ dừng lại ở việc hướng dẫn, agentic AI chatbot có thể trực tiếp thực hiện tác vụ, chẳng hạn như tự động tạo và gửi ticket hỗ trợ kỹ thuật.
Agentic AI chatbot khác gì so với chatbot AI thông thường?
Chatbot AI không mang tính agent (non-agentic) thường hoạt động theo cơ chế phản hồi thụ động, chủ yếu cung cấp thông tin hoặc hướng dẫn dựa trên dữ liệu đã được huấn luyện, ngay cả khi chúng được xây dựng trên LLM.
Ngược lại, agentic AI chatbot có khả năng chủ động khởi tạo và hoàn thành hành động, vượt ra ngoài tương tác trực tiếp với người dùng, đồng thời học hỏi từ dữ liệu thực tế phong phú hơn, không chỉ giới hạn trong dữ liệu huấn luyện ban đầu.
Sự khác biệt này giúp làm rõ hơn AI agent là gì trong bối cảnh chatbot hiện đại: không chỉ “trả lời”, mà còn “hành động”.
>>> Xem thêm:
- Thị giác máy tính trong ngành nhà hàng đang tái định hình mô hình vận hành như thế nào?
- Hướng dẫn Gán Nhãn Dữ Liệu AI
- Đếm Đối Tượng Bằng Thị Giác Máy Tính
Cloudflare hỗ trợ Agentic AI như thế nào?
Nền tảng dành cho lập trình viên của Cloudflare cung cấp đầy đủ công cụ để xây dựng và triển khai AI agent có thể:
- Tự động thực hiện tác vụ
- Giao tiếp với người dùng theo thời gian thực
- Gọi và sử dụng các mô hình AI
- Duyệt web
- Truy vấn cơ sở dữ liệu
- Hỗ trợ mô hình human-in-the-loop
Ngoài ra, mạng lưới toàn cầu của Cloudflare cho phép triển khai AI agent với mã nguồn chạy ở bất kỳ đâu trên thế giới, gần với người dùng cuối nhất có thể.
Câu hỏi thường gặp
AI agent là gì?
AI agent là một chương trình máy tính được vận hành bởi trí tuệ nhân tạo, có khả năng tự động thực hiện các tác vụ phức tạp cho con người, ngay cả khi không có chỉ dẫn rõ ràng. Khác với các phần mềm AI khác như chatbot, AI agent có thể hoạt động vượt ra ngoài ngữ cảnh prompt cố định, tự tìm kiếm thông tin và thực hiện hành động để đạt được mục tiêu lớn hơn.
AI agent hoạt động như thế nào?
AI agent được xây dựng trên nền tảng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và có khả năng xử lý, diễn giải nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm yêu cầu hội thoại và nội dung được lưu trữ trên web. Chúng có thể:
- Tương tác với các ứng dụng bên ngoài thông qua API
- Mô phỏng hành vi người dùng khi làm việc với ứng dụng web (ví dụ: điền form, đọc trang web)
- Kết nối với nhiều công cụ khác nhau thông qua các tiêu chuẩn mới như Model Context Protocol (MCP)
Những khả năng này cho phép AI agent thực hiện hành động vượt ra ngoài môi trường nội bộ của nó. Ngoài ra, AI agent còn liên tục học hỏi và cải thiện hành động trong tương lai thông qua cơ chế “data flywheel”, sử dụng dữ liệu từ các tương tác trước đó và phản hồi của con người.
Sự khác biệt giữa agentic AI và AI agent là gì?
AI agent là các chương trình phần mềm cụ thể có khả năng tự đưa ra quyết định và xử lý công việc. Agentic AI là lĩnh vực nghiên cứu và phát triển tập trung vào việc xây dựng các AI agent đó.
Agentic AI khác gì so với AI tạo sinh?
AI tạo sinh (GenAI) được thiết kế để tạo nội dung dựa trên prompt, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh hoặc mã nguồn. Agentic AI được xây dựng trên GenAI nhưng tiến xa hơn bằng cách cho phép AI agent thực hiện hành động ngoài ngữ cảnh prompt, ví dụ như tự tìm dữ liệu và hoàn thành công việc trọn vẹn.
Có những loại AI agent nào?
Có hai nhóm AI agent chính:
- Background agent: Xử lý các tác vụ thường nhật với rất ít tương tác người dùng, tương tự như nhân viên bảo trì.
- Surface agent: Tương tác trực tiếp với người dùng, giống như nhân viên lễ tân hỗ trợ công việc hằng ngày.
Ngoài ra còn có:
- Single-agent system: Hệ thống chỉ sử dụng một AI agent
- Multi-agent system: Hệ thống kết hợp nhiều AI agent cùng phối hợp để giải quyết vấn đề
Agentic AI chatbot là gì?
Agentic AI chatbot là một dạng AI hội thoại không chỉ trò chuyện mà còn có thể thực hiện hành động thay cho người dùng bên ngoài khung chat, chẳng hạn như tự động tạo ticket hỗ trợ kỹ thuật.
Agentic AI chatbot khác gì so với chatbot AI thông thường?
Chatbot AI không mang tính agent hoạt động theo kiểu phản hồi thụ động, chủ yếu cung cấp thông tin dựa trên dữ liệu huấn luyện. Ngược lại, agentic AI chatbot có thể chủ động khởi tạo và hoàn thành hành động, đồng thời học hỏi từ dữ liệu thực tế phong phú hơn, không chỉ giới hạn trong dữ liệu ban đầu.
Cloudflare hỗ trợ phát triển agentic AI như thế nào?
Cloudflare cung cấp nền tảng và công cụ để xây dựng, triển khai AI agent có khả năng tự động hóa tác vụ, giao tiếp thời gian thực, truy cập mô hình AI, duyệt web, truy vấn cơ sở dữ liệu và đảm bảo sự giám sát của con người, cùng với hạ tầng toàn cầu giúp tối ưu hiệu suất cho người dùng cuối.
>>> Xem thêm:
- Khả năng thị giác của Chat GPT-5 và Cách Prompt hiệu quả
- LLMs.txt là gì? Có nên sử dụng không?
- Các nền tảng gán nhãn dữ liệu cho thị giác máy tính tốt nhất
Hiểu rõ AI agent là gì giúp bạn nhận ra tiềm năng to lớn của AI trong việc tự động hóa và tối ưu vận hành. Với khả năng tự học, tự hành động và thích nghi theo mục tiêu, AI agent đang dần trở thành nền tảng quan trọng trong các hệ thống AI hiện đại và sẽ tiếp tục đóng vai trò then chốt trong tương lai.
Nguồn tham khảo: What is an AI agent?
TOT là đơn vị tiên phong trong hành trình chuyển đổi số. Chúng tôi mang đến giải pháp thiết kế website, mobile app và viết phần mềm theo yêu cầu với dịch vụ linh hoạt, tối ưu theo đúng nhu cầu của doanh nghiệp.
Lấy cảm hứng từ triết lý “Công nghệ vì con người”, TOT giúp doanh nghiệp vận hành hiệu quả hơn, nâng tầm trải nghiệm khách hàng và tạo dấu ấn bền vững cho thương hiệu.
Thông tin liên hệ TopOnTech (TOT):
📞 Hotline/WhatsApp/Zalo: 0906 712 137
✉️ Email: long.bui@toponseek.com
🏢 Địa chỉ: 31 Đường Hoàng Diệu, Phường Xóm Chiếu, TP. Hồ Chí Minh, Việt Nam
