Agentic AI là gì? Làm thế nào bạn có thể bắt đầu sử dụng nó?

Ý tưởng về các công cụ AI có thể hoạt động độc lập một cách đáng tin cậy luôn luôn hấp dẫn - và, trong một thời gian dài, nằm ngoài tầm với. Điều đó đang thay đổi: 84% các nhà lãnh đạo doanh nghiệp hiện cho biết họ có khả năng hoặc chắc chắn sẽ tăng cường đầu tư vào các AI agent trong 12 tháng tới.

Tuy nhiên, không phải mọi thứ được quảng cáo là Agentic AI đều thực sự đáp ứng được tiêu chuẩn. Hôm nay, chúng ta sẽ khám phá Agentic AI thực sự là gì, cách thức hoạt động của nó và một số ví dụ thực tế về Agentic AI workflow mà bạn có thể bắt đầu thử nghiệm ngay hôm nay.

Agentic AI là gì?

Agentic AI là một hệ thống AI có khả năng hoàn thành mục tiêu một cách tự động: Thực hiện các hành động, đưa ra quyết định và điều chỉnh hướng đi trong quá trình thực hiện mà không cần sự can thiệp của con người.

Các mục tiêu này có thể tập trung hẹp – như tự động trả lời email của khách hàng – hoặc rộng hơn, đòi hỏi nhiều bước phối hợp – như nghiên cứu khách hàng tiềm năng, soạn thảo email tiếp cận cá nhân hóa và ghi lại tương tác trong CRM mà không cần bạn can thiệp gì.

Agentic AI so với AI agent có gì khác biệt?

Các thuật ngữ này có liên quan nhưng không hoàn toàn giống nhau. Dưới đây là những điểm khác biệt chính.

• AI agent là một "worker" tự chủ duy nhất có thể nhận biết môi trường xung quanh, đưa ra quyết định và hành động hướng tới mục tiêu.
• Agentic AI là bức tranh tổng thể: Hệ thống toàn diện – bộ nhớ, công cụ, logic ra quyết định và vòng phản hồi – cho phép toàn bộ hệ thống hoạt động mà không cần sự can thiệp liên tục của con người.

Tuy nhiên, trên thực tế, ranh giới giữa hai khái niệm này đang ngày càng mờ đi. Khi công nghệ này trở nên phổ biến, mọi người có xu hướng sử dụng các thuật ngữ này thay thế cho nhau, vì vậy bạn sẽ thường thấy "AI agent" được sử dụng để chỉ toàn bộ hệ thống và ngược lại.

Cách thức hoạt động của Agentic AI

Hệ thống Agentic AI giải quyết vấn đề theo quy trình 4 bước: Nhận thức, suy luận, hành động và học hỏi.

Bước 1: Nhận thức

Trước khi một hệ thống Agentic AI có thể làm bất cứ điều gì, nó cần hiểu điều gì đang xảy ra. Nó tiếp nhận thông tin từ môi trường xung quanh thông qua email, tài liệu, API, cơ sở dữ liệu, prompt AI do người dùng nhập hoặc bất kỳ nguồn nào có liên quan đến nhiệm vụ đang thực hiện. Hãy coi đó như việc hệ thống định hướng: Nó đọc tình hình trước khi quyết định phải làm gì tiếp theo.

Bước 2: Suy luận

Khi hệ thống AI đã có cái nhìn tổng quan về tình hình, nó cần phải tìm ra cách giải quyết. Đây là lúc một mô hình AI, thường là LLM, xem xét mục tiêu, đánh giá các công cụ và thông tin có sẵn, và đưa ra một kế hoạch. Điều đó có thể có nghĩa là thu thập thêm ngữ cảnh bằng cách sử dụng các quy trình như tạo ra được tăng cường bằng truy xuất (RAG), hoặc chia một mục tiêu lớn thành một chuỗi những bước nhỏ hơn mà nó có thể giải quyết từng bước một.

Đối với các doanh nghiệp, đây thường là nơi các doanh nghiệp tích hợp logic và những rào cản, chẳng hạn như định tuyến các vấn đề khác nhau cho khách hàng VIP, thực thi chính sách hoàn tiền hoặc gắn cờ một số quyết định để con người xem xét.

Bước 3: Hành động

Với một kế hoạch trong tay, hệ thống bắt đầu hoạt động. Nó thực hiện hành động bằng cách sử dụng các công cụ có sẵn - trực tiếp thông qua tích hợp hoặc thông qua những giao thức như Model Context Protocol (MCP). Mỗi hành động thay đổi môi trường, mà hệ thống sau đó có thể nhận biết lại, khép kín vòng lặp.

Bước 4: Học hỏi

Đây là điều phân biệt Agentic AI với một script một lần. Thay vì chạy cùng một chuỗi cố định mỗi lần, hệ thống điều chỉnh dựa trên những gì đã hiệu quả và những gì không hiệu quả. Nếu một chiến lược thành công, nó sẽ tập trung vào chiến lược đó.

Trên thực tế, việc học hỏi không phải lúc nào cũng là một bước rõ ràng, riêng biệt. Thay vào đó, nó diễn ra liên tục trong toàn bộ vòng lặp nhận thức – lý luận – hành động, khi hệ thống tích lũy kinh nghiệm và hoàn thiện phương pháp tiếp cận của mình. Theo thời gian, đặc biệt là với các vòng phản hồi rõ ràng được tích hợp sẵn, hệ thống sẽ ngày càng giỏi hơn trong việc đạt được mục tiêu của mình.

Ví dụ về Agentic AI workflow

Để cho bạn thấy Agentic AI workflow trông như thế nào trong thực tế, đây là một vài ví dụ. Một số là giả định (nhưng hoàn toàn có thể xảy ra), và một số dựa trên các workflow thực tế được tạo ra bằng hệ thống Agentic AI trên Zapier.

Agentic AI workflow trong việc phân loại yêu cầu hỗ trợ

Nhóm hỗ trợ của ClickUp xử lý khoảng 5.000 yêu cầu mỗi tháng, mỗi yêu cầu 15 phút nghiên cứu thủ công trước khi nhân viên có thể trả lời. Đây là cách họ sử dụng Zapier để kết nối hệ thống hỗ trợ của họ thông qua Zapier MCP và xây dựng một hệ thống Agentic AI tự động xử lý công việc ban đầu đó.

• Nhận thức: Khi một yêu cầu được gửi đến Zendesk, Zapier tự động lấy toàn bộ yêu cầu, bao gồm lịch sử khách hàng, mô tả sự cố và bất kỳ siêu dữ liệu liên quan nào, và đối chiếu nó với cơ sở kiến ​​thức nội bộ của ClickUp và các yêu cầu trước đó.
• Lý do: AI by Zapier diễn giải dữ liệu yêu cầu không có cấu trúc, phân loại sự cố và ánh xạ nó đến các tài liệu, sổ tay hướng dẫn và đường dẫn phản hồi được đề xuất có liên quan.
• Hành động: Trước khi nhân viên hỗ trợ gõ bất kỳ từ nào, AI đã cung cấp bản tóm tắt có cấu trúc: Các tài liệu liên quan được hiển thị, lịch sử được trích xuất và những bước tiếp theo được vạch ra.
• Học hỏi: Hệ thống Agentic AI theo dõi những đường dẫn phản hồi được đề xuất nào dẫn đến giải quyết thành công và những đường dẫn nào bị nhân viên hỗ trợ ghi đè, và sử dụng tín hiệu đó để cải thiện phân loại của nó theo thời gian.

Agentic AI workflow để sửa lỗi

Bây giờ, hãy xem xét một điều hơi khác: Một agent lập trình AI được giao nhiệm vụ sửa lỗi.

• Nhận biết: Agentic AI có quyền truy cập vào codebase, nhật ký server và cơ sở dữ liệu báo cáo lỗi. Nếu nhật ký server hiển thị lỗi hoặc nó nhận được báo cáo lỗi từ khách hàng hoặc người dùng nội bộ, nó sẽ hành động.
• Lý luận: Hệ thống agent sử dụng LLM để xem xét báo cáo lỗi, tìm kiếm trong codebase để tìm ra vấn đề và đưa ra giải pháp. Nó cũng có thể cần lấy thông tin từ các cơ sở dữ liệu nội bộ, tài liệu trợ giúp bên ngoài và thậm chí hỏi nhà phát triển phần mềm để biết thêm thông tin.
• Hành động: Sau khi hệ thống agent xác định được giải pháp tiềm năng, nó sẽ kiểm tra giải pháp đó trong môi trường cục bộ chuyên dụng. Nếu thành công, nó sẽ gửi yêu cầu hợp nhất lên GitHub để nhà phát triển phần mềm xem xét. Nếu thất bại, nó sẽ xem xét thông báo lỗi và cố gắng tạo ra một giải pháp mới.
• Học hỏi: Hệ thống agent sẽ thấy liệu các yêu cầu hợp nhất của nó được chấp thuận hay bị từ chối và cũng học hỏi từ những thông báo lỗi khi kiểm tra các bản sửa lỗi code của chính nó.

Agentic AI workflow cho việc theo dõi bán hàng tự động

Giả sử bạn muốn loại bỏ công việc thủ công khỏi việc theo dõi cuộc gọi sau bán hàng. Đây là cách hình dung workflow đó sẽ trông như thế nào.

• Nhận biết: Agentic AI nhận các bản ghi âm cuộc gọi từ nhóm bán hàng và phiên âm chúng.
• Lý luận: Hệ thống agent sử dụng LLM để quét bản phiên âm và trích xuất thông tin chi tiết của khách hàng tiềm năng và bất kỳ mục hành động nào.
• Hành động: Sau khi hệ thống agentic xác định được các mục hành động, nó sẽ tạo một email nháp đính kèm bất kỳ tài liệu, tài liệu quảng cáo và file cần thiết nào. Nó cũng ghi lại tất cả các chi tiết liên quan trong CRM.
• Học hỏi: Agent theo dõi xem giao dịch có được hoàn tất trong CRM hay không và cũng biết được email mà nó soạn thảo có được gửi đi hay không.

Agentic AI workflow để đánh giá ứng viên tiềm năng

Nếu bạn là nhà tuyển dụng đang bị ngập trong đơn xin việc, một hệ thống Agentic AI có thể xử lý việc sàng lọc ban đầu cho bạn. Đây là cách hoạt động trong thực tế:

• Nhận biết: AI tự động nhận đơn xin việc.
• Lý luận: Hệ thống tự động sử dụng LLM để phân tích đơn xin việc và xem liệu họ có đáp ứng các tiêu chí công việc hay không.
• Hành động: Nếu AI xác định ứng viên tiềm năng đáp ứng các tiêu chí công việc, nó sẽ kết nối với cơ sở dữ liệu chuyên môn để kiểm tra chi tiết giấy phép, lấy lịch sử công việc từ LinkedIn, tìm kiếm trên Google bất kỳ thông tin cá nhân hoặc chuyên môn có liên quan nào và tạo ra bản tóm tắt các phát hiện của mình rồi gửi email cho nhà tuyển dụng - cùng với sơ yếu lý lịch đính kèm. Nó cũng tính toán điểm khả năng tuyển dụng.
• Học hỏi: Agent học hỏi những ứng viên nào được tuyển dụng hoặc không và sử dụng đánh giá khả năng tuyển dụng của mình như một thước đo mức độ đánh giá tốt từng ứng viên. Nếu nó chấm điểm ứng viên không chính xác, nó sẽ cập nhật tiêu chí của mình.

Những thách thức của Agentic AI

Bên cạnh sự hào hứng mà nó mang lại, Agentic AI cũng đặt ra những thách thức mới về kiểm soát, an toàn và vận hành – những vấn đề mà các doanh nghiệp vẫn đang nỗ lực tìm lời giải.

• Giám sát và kiểm soát: Khi các AI agent ngày càng trở nên tự chủ hơn, quá trình ra quyết định của chúng có thể trở nên khó hiểu hơn. Việc đảm bảo chúng luôn tuân thủ các chính sách đề ra cũng trở nên khó khăn hơn. Đây là lý do tại sao các bước phê duyệt rõ ràng đóng vai trò thiết yếu trong bất kỳ agentic workflow nào. Ví dụ, công cụ "Human in the Loop" của Zapier giúp bạn dễ dàng thiết lập các checkpoint này, cho phép bạn xem xét, can thiệp hoặc điều chỉnh hướng đi tại những thời điểm quan trọng trước khi AI tiếp tục thực hiện các bước tiếp theo.
• Bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu: Các hệ thống Agentic thường xuyên tiếp cận những thông tin nhạy cảm như hồ sơ khách hàng, dữ liệu tài chính hoặc code độc quyền. Theo khảo sát của Zapier, 18% lãnh đạo doanh nghiệp cho biết vấn đề bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu là rào cản khiến họ ngần ngại áp dụng AI agent. Do đó, các cơ chế kiểm soát cấp doanh nghiệp – chẳng hạn như phân quyền truy cập dựa trên vai trò và nhật ký kiểm toán – trở thành những yêu cầu bắt buộc.
• Độ phức tạp và bảo trì: Việc điều phối nhiều agent trên các ứng dụng và giao diện lập trình ứng dụng (API) khác nhau khiến hệ thống trở nên khó gỡ lỗi và bảo trì hơn. Một thay đổi nhỏ ở một công cụ hoặc câu lệnh (prompt) có thể tạo ra hiệu ứng dây chuyền, ảnh hưởng đến các giai đoạn sau đó. Nhiều đội ngũ chọn cách bắt đầu với các quy trình làm việc có phạm vi hẹp, mang tính xác định – trong đó AI chỉ tham gia vào một số bước nhất định – rồi dần dần tăng mức độ tự chủ. Ví dụ, Zapier được thiết kế để hỗ trợ phương pháp này với tính năng "AI by Zapier", bạn có thể tích hợp các bước sử dụng AI vào quy trình làm việc hiện có mà không cần phải chuyển đổi sang trạng thái tự chủ hoàn toàn ngay từ đầu.
• Kết quả đầu ra khó dự đoán: Hệ thống agentic càng tự chủ, việc đảm bảo tính nhất quán trong hành vi càng trở nên khó khăn, đặc biệt là khi gặp các tình huống ngoại lệ hoặc dữ liệu đầu vào mơ hồ mà hệ thống chưa được thiết kế để xử lý. Nếu không được kiểm soát, một kết quả sai lệch có thể dẫn đến những vấn đề lớn hơn trong các bước tiếp theo. Ví dụ, tính năng "AI Guardrails" của Zapier cho phép bạn thiết lập các giới hạn về phạm vi hoạt động của những agent, đảm bảo hệ thống luôn vận hành trong khuôn khổ bạn đã định sẵn, ngay cả khi nó đang tự động thực hiện các tác vụ.