Google định hình tương lai của các tác nhân AI: Năm bài học cho doanh nghiệp

Google dự báo tương lai của các tác nhân AI: Năm bài học cho doanh nghiệp

Một báo cáo mới của Google, mang tên “Agents”, hình dung một tương lai nơi AI đảm nhận vai trò chủ động và độc lập hơn trong kinh doanh. Báo cáo dài 42 trang này, được xuất bản lặng lẽ vào tháng 9, hiện đang thu hút sự chú ý trên X.com (trước đây là Twitter) và LinkedIn.

Báo cáo giới thiệu khái niệm về tác nhân AI (AI agents) — các hệ thống phần mềm không chỉ dựa vào dữ liệu huấn luyện có sẵn mà còn có khả năng suy luận, lập kế hoạch và thực hiện hành động để đạt được mục tiêu cụ thể. Khác với các hệ thống AI truyền thống chỉ tạo ra phản hồi từ dữ liệu huấn luyện, các tác nhân AI có thể tương tác với hệ thống bên ngoài, đưa ra quyết định và hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp một cách tự động.

“Các tác nhân là các hệ thống tự trị, có thể hoạt động mà không cần sự can thiệp của con người,” báo cáo giải thích, mô tả chúng như các hệ thống kết hợp khả năng suy luận, logic và truy cập dữ liệu theo thời gian thực. Tầm nhìn này đầy tham vọng: các tác nhân AI có thể giúp doanh nghiệp tự động hóa công việc, giải quyết vấn đề và đưa ra các quyết định từng do con người đảm nhận.

Các tác giả của báo cáo, gồm Julia Wiesinger, Patrick Marlow và Vladimir Vuskovic, phân tích chi tiết cách các tác nhân AI hoạt động và những gì chúng cần để vận hành. Tuy nhiên, ý nghĩa sâu rộng hơn mới là điều quan trọng. Tác nhân AI không chỉ là một nâng cấp công nghệ — chúng đại diện cho sự thay đổi trong cách tổ chức vận hành, cạnh tranh và đổi mới. Doanh nghiệp áp dụng sớm công nghệ này có thể đạt được những bước nhảy vọt về hiệu suất và năng suất, trong khi những doanh nghiệp chần chừ có nguy cơ bị bỏ lại phía sau.

Năm bài học quan trọng từ báo cáo:

1. Tác nhân AI không chỉ là những mô hình thông minh hơn

Google cho rằng tác nhân AI là một bước đột phá cơ bản so với các mô hình ngôn ngữ truyền thống. Trong khi các mô hình như GPT-4o hoặc Gemini của Google chỉ tạo ra phản hồi dựa trên dữ liệu huấn luyện, tác nhân AI có thể tương tác với hệ thống bên ngoài, học từ dữ liệu thời gian thực và thực hiện các nhiệm vụ nhiều bước.

Ví dụ, nếu một mô hình truyền thống được yêu cầu đề xuất lịch trình du lịch, nó chỉ có thể gợi ý ý tưởng dựa trên kiến thức chung. Trong khi đó, một tác nhân AI có thể kiểm tra lịch chuyến bay, đặt vé và cập nhật gợi ý dựa trên phản hồi của người dùng.

Khả năng này biến tác nhân AI thành một “nhân viên số” mới, có thể xử lý các quy trình phức tạp và giúp tự động hóa nhiều vai trò trước đây do con người đảm nhận.

2. Kiến trúc nhận thức giúp đưa ra quyết định

Khả năng cốt lõi của tác nhân AI nằm ở kiến trúc nhận thức của chúng, thứ được Google mô tả như một khung xử lý để suy luận, lập kế hoạch và ra quyết định. Kiến trúc này, gọi là lớp điều phối (orchestration layer), giúp tác nhân xử lý thông tin theo chu kỳ, liên tục cập nhật và tinh chỉnh hành động dựa trên dữ liệu mới.

Các phương pháp như ReAct (suy luận và hành động thời gian thực), CoT (chuỗi suy nghĩ) và ToT (cây suy nghĩ) cung cấp các cách tiếp cận có cấu trúc để giải quyết nhiệm vụ phức tạp.

Điều này giúp tác nhân không chỉ phản ứng mà còn hành động chủ động, giảm sự cần thiết của con người trong việc giám sát liên tục.

3. Công cụ mở rộng khả năng tiếp cận dữ liệu

Tác nhân AI có thể truy cập thông tin thời gian thực và tương tác với các hệ thống bên ngoài thông qua công cụ như API hoặc kho dữ liệu. Điều này biến chúng thành những người tham gia tích cực trong quy trình kinh doanh, thay vì chỉ là những thư viện tĩnh.

Ví dụ, một tác nhân AI có thể kiểm tra lịch trình bay, truy xuất chính sách du lịch và tìm kiếm khách sạn gần đó, giúp tự động hóa toàn bộ quy trình lên kế hoạch.

4. Kỹ thuật RAG làm tăng độ thông minh của tác nhân

Phương pháp truy xuất kết hợp sinh nội dung (RAG) giúp tác nhân AI truy vấn các nguồn dữ liệu bên ngoài để bổ sung thông tin khi dữ liệu huấn luyện không đủ. Điều này đặc biệt hữu ích trong các lĩnh vực thay đổi nhanh như tài chính hoặc y tế, nơi tác nhân có thể lấy dữ liệu thị trường hoặc nghiên cứu mới nhất để đưa ra đề xuất chính xác.

5. Google cung cấp công cụ để triển khai dễ dàng

Google giới thiệu hai nền tảng chính: LangChain (một framework mã nguồn mở để phát triển tác nhân) và Vertex AI (nền tảng quản lý triển khai quy mô lớn). LangChain cho phép lập trình viên dễ dàng xây dựng các tác nhân, trong khi Vertex AI cung cấp các tính năng như thử nghiệm và đánh giá hiệu suất.

Ý nghĩa đối với doanh nghiệp

Báo cáo của Google không chỉ là một tầm nhìn mà còn là lời kêu gọi hành động. Các tác nhân AI hứa hẹn mang lại lợi thế lớn, nhưng để đạt được điều đó, doanh nghiệp cần lập kế hoạch kỹ lưỡng và sẵn sàng đổi mới cách vận hành truyền thống. Những ai nhanh chóng áp dụng công nghệ này sẽ có lợi thế vượt trội, trong khi những người chậm chân có thể bị bỏ lại phía sau trong một thế giới mà AI đang ngày càng chi phối.