Các AI agent chắc chắn có thể xử lý nhiều thứ, trong đó có những nhiệm vụ đơn giản mà chúng có thể đảm nhận. AI agent có thể tuân theo quy tắc, ghi nhớ ngữ cảnh, đưa ra lựa chọn hướng tới mục tiêu và (trong một số trường hợp) cải thiện theo thời gian.
Bài viết dưới đây sẽ đề cập đến 5 loại AI agent phổ biến, điểm mạnh của từng loại và cách chọn loại phù hợp với quy trình làm việc của bạn.
Tổng quan về các loại AI agent
Các loại AI agent chính bao gồm:
- Các agent phản xạ đơn giản: Chức năng phản hồi dữ liệu đầu vào bằng logic if/then; tốt nhất cho các nhiệm vụ đơn giản, dựa trên quy tắc, không cần bộ nhớ.
- Các agent phản xạ dựa trên mô hình: Chức năng xem xét bối cảnh và lịch sử gần đây; tốt nhất cho các tác vụ phụ thuộc vào ngữ cảnh hoặc dữ liệu lịch sử.
- Các agent dựa trên mục tiêu: Chức năng lập kế hoạch để đạt kết quả định sẵn; tốt nhất cho nhiệm vụ nhiều bước với mục tiêu cụ thể.
- Các agent dựa trên tiện ích: Chức năng cân nhắc các yếu tố đánh đổi để ra quyết định tốt nhất; tốt nhất cho việc tối ưu hóa và ra quyết định linh hoạt.
- Các agent học tập: Chức năng dùng kinh nghiệm để nâng cao hiệu suất; tốt nhất cho các nhiệm vụ diễn ra liên tục cần cải thiện theo thời gian.
Các loại AI agent chính
Có nhiều loại agent khác nhau, và chúng không giống nhau về khả năng ghi nhớ, suy luận và tính tự chủ mà chúng mang lại cho quá trình. Sẽ hữu ích hơn nếu coi chúng như những lớp: Mỗi loại được xây dựng dựa trên loại trước đó, và hầu hết các agent trong thế giới thực đều kết hợp một số thuộc tính này cùng một lúc.
Agent phản xạ đơn giản
Khi nào nên sử dụng: Các tác vụ đơn giản, dựa trên quy tắc, không cần bộ nhớ hoặc ngữ cảnh.
Ví dụ về agent phản xạ đơn giản: Một công cụ sàng lọc khách hàng tiềm năng, ngay lập tức phân loại các khách hàng tiềm năng ưu tiên cao bằng cách lọc theo ngân sách trên một số tiền nhất định.
Agent phản xạ đơn giản là một AI agent phản hồi lại môi trường hiện tại dựa trên một tập hợp các quy tắc "nếu điều này thì điều kia" cố định. Loại agent này hành động ngay lập tức dựa trên những gì trực tiếp ở trước mặt chúng, mà không lưu trữ bộ nhớ hoặc suy luận về các tương tác trong quá khứ.
Agent phản xạ dựa trên mô hình
Phù hợp nhất cho: Các tác vụ yêu cầu ngữ cảnh hoặc lịch sử gần đây để đưa ra quyết định tốt hơn, nhưng vẫn tuân theo những quy tắc đã định.
Ví dụ về agent phản xạ dựa trên mô hình: Một trình giám sát email tự động gán lại các liên hệ vào danh sách tương tác lại nếu họ chưa mở ba email gần đây nhất.
Agent phản xạ dựa trên mô hình duy trì "bức tranh" nội bộ về những gì đang diễn ra để đưa ra quyết định tốt hơn khi không thể nhìn thấy mọi thứ cùng một lúc. Nó xem xét ngữ cảnh liên quan và lịch sử gần đây trước khi hành động.
Agent dựa trên mục tiêu
Phù hợp nhất cho: Các nhiệm vụ nhiều bước với mục tiêu cuối cùng được xác định rõ ràng, yêu cầu lập kế hoạch và suy luận để hoàn thành.
Ví dụ về agent dựa trên mục tiêu: Một hệ thống lập lịch tính toán thời lượng cuộc họp và sự có mặt của người tham gia trước khi gửi lời mời đến tất cả các bên cho thời gian trống đầu tiên.
Agent dựa trên mục tiêu hoạt động ngược từ một mục tiêu cụ thể, sử dụng lập kế hoạch và suy luận để vạch ra chuỗi hành động. Hãy nghĩ về nó như một hệ thống định vị GPS: Cung cấp điểm đến, và nó sẽ tìm ra tuyến đường.
Các agent dựa trên tiện ích
Phù hợp nhất cho: Các tác vụ liên quan đến tối ưu hóa hoặc ra quyết định động, nơi có những ưu tiên cạnh tranh và sự đánh đổi cần cân nhắc.
Ví dụ về agent dựa trên tiện ích: Một agent tạo khách hàng tiềm năng so sánh các khách hàng tiềm năng bằng cách gán điểm dựa trên "tiện ích" hoặc tiêu chí như khả năng chuyển đổi hoặc tiềm năng doanh thu.
Agent dựa trên tiện ích thực hiện mọi thứ mà agent dựa trên mục tiêu làm, nhưng tiến xa hơn bằng cách cân nhắc sự đánh đổi để xác định hành động tốt nhất có thể - chứ không chỉ bất kỳ hành động nào đạt được mục tiêu.
Các agent học tập
Phù hợp nhất cho: Các tác vụ liên tục được cải thiện theo thời gian khi agent tích lũy dữ liệu và phản hồi.
Ví dụ về agent học tập: Một agent chiến dịch tiếp thị phân tích dữ liệu quảng cáo mới mỗi tuần và điều chỉnh các đề xuất của mình dựa trên hiệu suất chiến dịch đang phát triển.
Agent học tập là một AI agent thích ứng hành vi của nó dựa trên kinh nghiệm. Chúng đôi khi được coi là các agent dự đoán vì chúng sử dụng dữ liệu trong quá khứ, xu hướng hiện tại và Machine Learning để cải thiện hành vi và lập kế hoạch cho tương lai.
Góc nhìn chuyên gia từ TTC Việt Nam
Theo đội ngũ chuyên gia kỹ thuật tại TTC Việt Nam, việc lựa chọn đúng loại AI agent không chỉ phụ thuộc vào bài toán cần giải quyết mà còn phụ thuộc vào hạ tầng mạng và năng lực tính toán của doanh nghiệp. Một sai lầm phổ biến là cố gắng áp dụng các mô hình "Agent tự chủ" phức tạp cho các tác vụ có thể giải quyết gọn gàng bằng "Agent phản xạ đơn giản". Việc tối ưu hóa kiến trúc AI agent ngay từ đầu sẽ giúp doanh nghiệp tiết kiệm tài nguyên viễn thông và chi phí vận hành hệ thống đáng kể.
Các loại AI agent khác
Tất nhiên, có một số Generative AI agent khác. Tùy thuộc vào mục tiêu bạn muốn đạt được, bạn có thể muốn áp dụng một chiến lược khác. Dưới đây là một vài ví dụ:
- Agent phân cấp: Những agent này hoạt động theo cấu trúc phân cấp, trong đó các agent cấp cao quản lý chiến lược và giao nhiệm vụ phụ cho những agent cấp thấp hơn.
- Agent lai: Các mô hình này kết hợp những loại agent khác nhau, chẳng hạn như agent lai mục tiêu và tiện ích, để cân bằng các mục tiêu cụ thể với nhu cầu đánh giá sự cân bằng tinh tế.
- Các agent tự chủ: Đây là những agent độc lập nhất, sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để "suy nghĩ" về những vấn đề không giới hạn.
Lưu ý: Mặc dù tất cả mọi agent trong bài viết này đều hoạt động tự chủ ở các mức độ khác nhau, nhưng "các agent tự chủ" trong ngữ cảnh này đặc biệt đề cập đến khả năng suy luận không giới hạn được hỗ trợ bởi LLM.
- Hệ thống multi-agent (MAS): Hệ thống này bao gồm nhiều agent tự chủ giao tiếp và làm việc cùng nhau để giải quyết các vấn đề phức tạp.
Nếu bạn đang tìm kiếm giải pháp tích hợp các hệ thống AI thông minh vào hạ tầng mạng doanh nghiệp, hãy liên hệ ngay với TTC Việt Nam (ttcvn.net) để được tư vấn lộ trình triển khai tối ưu và chuyên nghiệp nhất.
