Tính tự chủ và định hướng mục tiêu trong phát triển agentic agent
Trong lĩnh vực phát triển công nghệ thông tin hiện đại, khái niệm agentic agent development nổi lên như một bước đột phá lớn, đặc biệt khi các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) đang liên tục tiến hóa để hoạt động độc lập và linh hoạt hơn. Để phát triển những AI agent tự chủ, định hướng mục tiêu chính là yếu tố cốt lõi, mang lại sức mạnh thực sự cho hệ thống này.
Tính tự chủ (Autonomy) của AI agents mang lại khả năng hoạt động mà không cần sự giám sát liên tục từ con người. Thay vì chỉ thực hiện những hành động đã được lập trình sẵn, các AI agent hiện đại có thể tự đưa ra quyết định và triển khai các kế hoạch hành động để giải quyết những tình huống phức tạp. Điều này giúp tối ưu hóa hiệu suất làm việc và giảm thiểu áp lực giám sát liên tục từ người dùng cuối. Chẳng hạn, trong ngành tài chính tại Việt Nam, các AI agent tự chủ đã được áp dụng để quản lý danh mục đầu tư một cách tự động, tự điều chỉnh danh mục dựa trên thị trường biến động mà không cần can thiệp từ các nhà quản lý.
Mặt khác, định hướng mục tiêu (Goal-directedness) giúp các AI agent không chỉ phản ứng mà còn chủ động tìm cách đạt được các mục tiêu đã đề ra. Được lập trình để tối ưu hóa quy trình kinh doanh hoặc nâng cao trải nghiệm khách hàng, các AI agent có khả năng lập kế hoạch và lựa chọn chiến lược thích hợp dựa trên dữ liệu đầu vào phức tạp. Ví dụ, dịch vụ chăm sóc khách hàng của nhiều ngân hàng tại Việt Nam đã tích hợp AI agent để tự động hóa các cuộc gọi, cung cấp giải pháp nhanh chóng và hiệu quả hơn, từ đó cải thiện sự hài lòng của khách hàng.
Sự kết hợp nội tại giữa tính tự chủ và định hướng mục tiêu biến AI agents thành những công cụ hữu ích trong nhiều bối cảnh. Không chỉ giúp các tổ chức tiết kiệm chi phí và nhân lực, chúng còn là cơ sở cho những đổi mới sáng tạo hơn trong thời kỳ chuyển đổi số. Để hiện thực hóa giá trị đó, doanh nghiệp cần vận dụng phương pháp Agile trong quá trình phát triển, nhằm tận dụng tối đa khả năng của AI agent trước những thách thức kỹ thuật ngày càng gia tăng.
Tóm lại, với khả năng tự quyết và hướng đến mục tiêu rõ ràng, AI agents đang nhanh chóng trở thành lực lượng lao động kỹ thuật số ưu tú, đóng vai trò trung tâm trong quá trình chuyển đổi số. Chính sự kết hợp hai yếu tố này giúp mở ra kỷ nguyên mới cho ứng dụng trí tuệ nhân tạo, tạo động lực mạnh mẽ cho sự phát triển và sáng tạo tương lai. Để tìm hiểu thêm về phát triển agentic agent, bạn có thể xem thêm tại công nghệ AI agent.
Sử dụng công cụ và tích hợp trong phát triển agentic agent
Trong quá trình phát triển các agentic agents, việc sử dụng công cụ và tích hợp đóng vai trò quan trọng để đảm bảo rằng hệ thống AI có thể hoạt động một cách tự chủ và thông minh. Thông qua việc tận dụng công nghệ hiện đại, các agentic agents không chỉ thực hiện nhiệm vụ thông thường mà còn đưa ra quyết định độc lập trong những tình huống phức tạp, mang lại giá trị to lớn cho các lĩnh vực ứng dụng như giáo dục, chăm sóc sức khỏe, và đặc biệt là kinh doanh.
Khả năng học hỏi liên tục và thích nghi là một trong những đặc điểm nổi bật của agentic AI. Những system này không chỉ dựa trên dữ liệu huấn luyện ban đầu mà còn có khả năng học hỏi từ các tương tác thực tế và điều chỉnh hành vi theo thời gian. Điều này đòi hỏi sự tích hợp chặt chẽ với các hệ thống thu thập dữ liệu thực tế và phân tích dữ liệu thời gian thực, từ đó nâng cao hiệu suất và hiệu quả của hệ thống.
Để đạt được tính tương tác có ngữ cảnh sâu sắc, các agent cần hiểu sâu sắc bối cảnh của người dùng, lịch sử tương tác và đặc điểm cá nhân. Điều này yêu cầu các kết nối mạnh mẽ với cơ sở dữ liệu người dùng và các API quản lý hồ sơ để cá nhân hóa trải nghiệm người dùng hơn. Qua đó, các quyết định của agentic AI cũng sẽ sát thực tế hơn, phù hợp hơn với từng bối cảnh cụ thể.
Một trong những công cụ hỗ trợ đắc lực cho việc này là SDK OpenAI Agents và MCP Servers. Những công nghệ này cho phép xây dựng và phối hợp giữa nhiều loại agent khác nhau để thực hiện các nhiệm vụ chuyên biệt. Đồng thời, chúng cũng giúp giảm độ phức tạp khi cần tương tác với các tài nguyên từ xa, đảm bảo sự mạch lạc và hiệu quả trong toàn bộ quá trình hoạt động của AI.
Ví dụ điển hình là việc phát triển một Agentic AI cho doanh nghiệp, nơi mà cần xác định rõ các nguồn dữ liệu mà đồng thời cần truy cập và các API hoặc phần mềm doanh nghiệp mà hệ thống phải sẻ chia thông tin. Việc này không chỉ giúp tối ưu hóa giá trị mà còn đảm bảo rằng agentic agents có thể đáp ứng chính xác các nhu cầu kinh doanh một cách linh hoạt và hiệu quả.
Áp dụng phương pháp Agile trong quá trình phát triển cũng là một yếu tố quan trọng. Phương pháp này giúp nhanh chóng điều chỉnh cấu hình của agent theo yêu cầu thực tế và xử lý được những giới hạn kỹ thuật hiện tại của AI. Nhờ vậy, các agent này có thể phản ứng kịp thời với những thay đổi trong môi trường hoạt động, nhanh chóng thích ứng và vượt qua những thử thách mới.
Cuối cùng, nền tảng Super Agent như Genspark đã chứng minh khả năng tự động hóa các quy trình phức tạp mà không cần giám sát liên tục từ con người, thông qua sự kết nối chặt chẽ giữa các module chức năng. Điều này minh chứng rằng việc sử dụng đúng công cụ SDK chuyên biệt cùng hạ tầng MCP servers không chỉ giúp đơn giản hoá quá trình gọi tài nguyên bên ngoài mà còn đóng vai trò then chốt trong việc tạo nên những agentic agents mạnh mẽ, đáp ứng tốt các nhu cầu tự động hóa thông minh.
Thêm vào đó, việc tích hợp linh hoạt vào hệ sinh thái doanh nghiệp sẽ tạo nên những agentic agents mạnh mẽ, đáp ứng tốt nhu cầu tự động hoá thông minh ở nhiều lĩnh vực khác nhau như giáo dục, chăm sóc sức khỏe hay kinh doanh hiện đại. Để biết thêm chi tiết về quá trình phát triển này, bạn có thể tham khảo tại agentic agent.
Vòng lặp sự kiện bền vững cho phát triển agentic agent
Trong quá trình phát triển agentic agent, việc xây dựng vòng lặp sự kiện bền vững là một yếu tố then chốt để đảm bảo AI không chỉ phản ứng nhanh với các tình huống xảy ra mà còn có khả năng tự lập kế hoạch và điều chỉnh hành vi nhằm đạt được mục tiêu lâu dài. Đây là bước tiến vượt bậc trong lĩnh vực AI, đặc biệt khả năng áp dụng của nó trong môi trường thực tế đang ngày càng rõ rệt.
Một ví dụ điển hình về áp dụng vòng lặp sự kiện bền vững hiện thức hóa ở Việt Nam là trong lĩnh vực chăm sóc khách hàng tự động. Các doanh nghiệp đã triển khai hệ thống AI có khả năng tự động hóa quá trình tư vấn, giải đáp thắc mắc của khách hàng. Những hệ thống này không chỉ làm nhiệm vụ hỗ trợ mà thông qua thu thập dữ liệu liên tục và phân tích sâu rộng, chúng còn giúp cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, cải thiện độ hài lòng và giữ chân khách hàng lâu dài.
Thu thập dữ liệu liên tục: Đây là bước mở đầu của vòng lặp, nơi agentic agent nhận thông tin từ môi trường hoặc tương tác với người dùng thông qua các giao diện lập trình ứng dụng (API). Việc này đảm bảo hệ thống luôn cập nhật trạng thái hiện tại và có cái nhìn tổng quát về bối cảnh đang diễn ra.
Phân tích & học hỏi: Với sức mạnh của AI và các thuật toán học máy, agent tiến hành phân tích những dữ liệu thu thập được, từ đó hiểu rõ hơn về tình huống, thường xuyên dự báo và chuẩn bị cho các tình huống có thể xảy ra. Đồng thời, đây cũng là quá trình mà agent tự cải thiện nhờ học hỏi từ kinh nghiệm quá khứ.
Lập kế hoạch & ra quyết định: Dựa vào những hiểu biết đã tích lũy, hệ thống tự mình hoạch định chiến lược hành động để đạt những mục tiêu dài hạn, hạn chế phụ thuộc vào can thiệp của con người.
Thực thi & tương tác: Agent thực hiện hành động đã được lên kế hoạch, có thể là việc điều chỉnh một quy trình, ra quyết định mới, hoặc tương tác với người dùng và các hệ thống khác.
Phản hồi & điều chỉnh: Phần này giúp vòng lặp khép kín bằng việc đưa ra cải tiến cho các hành động đã thực hiện, đảm bảo sự hoàn thiện liên tục của hệ thống. Thông qua các phản hồi từ kết quả đạt được, agent tự điều chỉnh mô hình hoặc chiến thuật để trở nên hiệu quả hơn trong lần kế tiếp.
Trong kỷ nguyên số hóa, vòng lặp sự kiện bền vững không chỉ giúp cải tiến khả năng của agentic agent mà còn đóng góp vào quá trình tăng trưởng kinh doanh của tổ chức thông qua tối ưu hóa hiệu quả vận hành và nâng cao năng lực cạnh tranh trên thị trường toàn cầu.
Phối hợp đa tác nhân trong phát triển agentic agent
Trong bối cảnh phát triển công nghệ hiện đại, Phối hợp đa tác nhân trong phát triển agentic agent đã nổi lên như một hướng đi tiên tiến và nhiều triển vọng cho các hệ thống AI. Khác với mô hình AI truyền thống, nơi các tác nhân hoạt động đơn lẻ, kỹ thuật này tập trung vào việc hợp tác và giao tiếp giữa nhiều tác nhân độc lập để hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp với hiệu quả tối ưu.
Theo Nguyễn Minh Tâm, một chuyên gia hàng đầu trong ngành CNTT, cấu trúc đa tác nhân là trái tim của phương pháp này. Các hệ thống được kiến tạo từ nhiều AI agents, mỗi agent đóng vai trò cụ thể trong chuỗi công việc, từ phân tích dữ liệu, ra quyết định đến thực thi tác vụ. Điều này không chỉ giúp chia đều khối lượng công việc mà còn giảm thiểu rủi ro khi một tác nhân gặp sự cố sẽ không ảnh hưởng lớn đến toàn hệ thống.
Một trong những bước đi quan trọng là phát triển cơ chế tương tác và chuyển giao giữa các tác nhân. Điều này được thực hiện thông qua kiến trúc API mở, cho phép các agent truy cập và sử dụng các nguồn lực của nhau một cách hiệu quả. Ví dụ, trong môi trường sản xuất, một agent có thể chịu trách nhiệm quản lý kho, trong khi agent khác theo dõi quá trình vận chuyển. Mô hình này đã chứng tỏ khả năng vượt trội trong việc cải thiện hiệu suất và độ chính xác, chẳng hạn như các công ty logistics lớn tại Việt Nam đã áp dụng mô hình tương tự để tối ưu hóa hoạt động của mình.
Để bắt kịp xu hướng, doanh nghiệp cần chú trọng đến việc sử dụng SDK và nền tảng mã nguồn mở như OpenAI Agents SDK, một công cụ mạnh mẽ giúp tổ chức và phát triển hệ thống đa tác nhân một cách linh hoạt. Nền tảng này không chỉ cung cấp khung tổ chức rõ ràng mà còn hỗ trợ tích hợp dễ dàng với các công cụ bên ngoài. Tất nhiên, việc ghi nhật ký thực thi cũng đóng vai trò không thể thiếu, cho phép theo dõi hiệu quả và tối ưu hóa quy trình liên tục.
Tuy nhiên, để thực sự thành công, chiến lược phát triển cần có tầm nhìn xa hơn, vượt ra khỏi việc chạy theo xu hướng. Sử dụng các thành phần “plug and play” và nền tảng mở giúp đảm bảo sự linh hoạt và tránh bị ràng buộc với một nhà cung cấp duy nhất. Đồng thời, việc hiểu rõ giới hạn của từng loại agent là cần thiết để tạo ra giá trị bền vững cho doanh nghiệp.
Tóm lại, phối hợp đa tác nhân trong phát triển agentic agent không chỉ là một bước đột phá về công nghệ mà còn là giải pháp tối ưu cho các doanh nghiệp muốn tăng cường hiệu quả và sức cạnh tranh. Việc sử dụng công cụ SDK chuyên biệt kết hợp với chiến lược mở mang lại khả năng xây dựng những hệ thống AI linh hoạt, dễ tích hợp, đáp ứng tốt những nhu cầu phức tạp trong thực tiễn kinh doanh hiện nay.
