Trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh chóng, mang đến cả sự đổi mới và thuật ngữ mới đôi khi có thể gây nhầm lẫn. Một sự mơ hồ như vậy tồn tại giữa AI Agents và Agentic AI. Mặc dù các thuật ngữ này nghe có vẻ giống nhau, nhưng chúng đại diện cho các khái niệm về cơ bản khác nhau trong quá trình phát triển và triển khai AI.
Hiểu được sự khác biệt này là rất quan trọng, đặc biệt là khi các ngành như bất động sản, tài chính và chăm sóc sức khỏe tích hợp các giải pháp do AI thúc đẩy. Hãy cùng phân tích để làm rõ ý nghĩa và ứng dụng của chúng.
1. AI Agents là gì?
AI Agents là hệ thống AI hiện đại được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ một cách tự động hoặc bán tự động. Không giống như phần mềm dựa trên quy tắc truyền thống, các tác nhân này tận dụng khả năng học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các khả năng AI khác để cung cấp hỗ trợ thông minh trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.
Đặc điểm của tác nhân AI:
Tập trung vào nhiệm vụ – Được thiết kế để hoàn thành các nhiệm vụ được xác định rõ ràng như trả lời truy vấn, phân tích dữ liệu hoặc tự động hóa quy trình làm việc.
Trí thông minh do AI điều khiển – Hoạt động bằng các mô hình tiên tiến, bao gồm học sâu, mô hình ngôn ngữ lớn và xử lý dữ liệu thời gian thực.
Phản ứng hoặc Chủ động – Một số tác nhân phản ứng với thông tin đầu vào của người dùng (ví dụ: trả lời câu hỏi), trong khi những tác nhân khác chủ động hỗ trợ dựa trên các mẫu (ví dụ: đề xuất thời gian họp).
Ví dụ:
- Trợ lý hỗ trợ khách hàng được hỗ trợ bởi AI
- Trợ lý lập lịch ảo
- Công cụ AI tóm tắt email hoặc tài liệu
Tìm hiểu thêm: https://vnexpress.net/ai-agent-buoc-tiep-theo-cua-lan-song-ai-thay-the-luc-luong-lao-dong-4850643.html
2. Agentic AI là gì?
Agentic AI là tập hợp nhiều AI Agent làm việc đồng thời với mức độ tự chủ, khả năng thích ứng và khả năng ra quyết định cao hơn. Không giống như các AI Agent độc lập, hệ thống Agentic AI có thể cộng tác trên nhiều miền, đặt mục tiêu và thích ứng động với các tình huống mới.
Đặc điểm của AI Agentic:
Thiết lập mục tiêu tự động – Thay vì chỉ phản hồi các đầu vào, AI Agentic xác định các mục tiêu dựa trên bối cảnh và dữ liệu và hướng tới chúng.
Tự cải thiện – Liên tục tinh chỉnh sự hiểu biết và chiến lược của mình thông qua các cơ chế tự học.
Ra quyết định & Lập kế hoạch – Vượt ra ngoài AI một nhiệm vụ bằng cách phối hợp nhiều AI Agent để giải quyết các vấn đề phức tạp.
Ví dụ:
- Trợ lý nghiên cứu do AI điều khiển thu thập, phân tích và tóm tắt dữ liệu từ nhiều nguồn
- Hệ thống tư vấn tài chính do AI điều khiển quản lý đầu tư một cách năng động
- Hoạt động kinh doanh tự động AI tối ưu hóa quy trình làm việc giữa các nhóm
Tìm hiểu thêm: https://ictvietnam.vn/agentic-ai-buoc-dot-pha-tiep-theo-trong-linh-vuc-cong-nghe-66828.html
3. Sự khác biệt chính: AI Agents so với Agentic AI
4. Tại sao sự khác biệt này lại quan trọng
Khi các doanh nghiệp và ngành công nghiệp áp dụng AI, việc biết được sự khác biệt giữa AI Agents và Agentic AI giúp các tổ chức đưa ra quyết định chiến lược. AI Agents đã được sử dụng rộng rãi trong tự động hóa, nhưng Agentic AI đại diện cho ranh giới tiếp theo—mang lại cả cơ hội và thách thức.
Ví dụ, trong bất động sản, AI Agents hỗ trợ bằng cách tự động hóa các đề xuất về bất động sản, trả lời các câu hỏi hoặc phân tích giá nhà. Tuy nhiên, một trợ lý bất động sản do Agentic AI điều khiển có thể tiến xa hơn bằng cách hiểu các mục tiêu tài chính dài hạn, sở thích về lối sống và biến động của thị trường của người mua. Nó có thể tự động đề xuất các cơ hội đầu tư, dự đoán giá trị bất động sản và thậm chí phối hợp với các AI Agents về thế chấp để được tư vấn tài chính—tất cả mà không cần hướng dẫn trực tiếp của con người.
Kết luận
AI Agents đang chuyển đổi các ngành công nghiệp, cung cấp các khả năng hiện đại do AI điều khiển giúp nâng cao năng suất và khả năng ra quyết định. Tuy nhiên, Agentic AI đại diện cho sự phát triển tiếp theo, nơi nhiều AI Agents làm việc cùng nhau một cách tự động để giải quyết các thách thức phức tạp.
Khi AI tiếp tục phát triển, các doanh nghiệp và nhà hoạch định chính sách phải cân nhắc cách khai thác tính tự chủ ngày càng tăng của AI một cách có trách nhiệm, đảm bảo nó phù hợp với mục tiêu, đạo đức và nhu cầu của con người. Hiểu được những tiến bộ này ngay hôm nay sẽ giúp các ngành công nghiệp chuẩn bị cho làn sóng đổi mới AI tiếp theo.
