Các nhóm so sánh agent AI và agentic AI thường nhầm lẫn giữa tự động hóa nhiệm vụ và tự động hóa quy trình. Một AI agent có thể thực hiện một nhiệm vụ đã được xác định, nhưng quy trình xung quanh nó có thể vẫn cần con người chỉ đạo. Agentic AI giải quyết thách thức rộng hơn đó bằng cách cho phép hệ thống theo đuổi một mục tiêu và tự quyết định bước tiếp theo trong các giới hạn đã đặt ra. Bài viết này giải thích sự khác biệt giữa hai khái niệm và giúp bạn chọn cách tiếp cận phù hợp.
AI agent là gì?
AI agent là một hệ thống phần mềm nhận thông tin và quyết định phải làm gì trong một giới hạn hoạt động đã được xác định. Nó có thể sử dụng các quy tắc, một mô hình ngôn ngữ lớn, hoặc kết hợp nhiều thành phần phần mềm. Các công cụ bên ngoài cho phép agent truy vấn dữ liệu hoặc thực hiện một hành động thay vì chỉ trả về văn bản. Nhiệm vụ có thể hẹp, hoặc có thể bao gồm nhiều bước liên quan đến nhau.
Các đặc điểm chính của AI agent
Giới hạn hoạt động được xác định rõ
Một agent thường có một vai trò, một mục tiêu và các hành động được cho phép. Giới hạn của nó quyết định những gì nó có thể truy cập và những quyết định nào nó có thể đưa ra. Một agent xử lý ticket có thể phân loại một vấn đề và chuyển nó vào một hàng đợi mà không cần đảm nhận toàn bộ quy trình hỗ trợ rộng hơn.
Kích hoạt thực thi
Nhiều agent bắt đầu hoạt động sau một yêu cầu của người dùng hoặc một sự kiện của hệ thống. Một số agent theo dõi một môi trường và hành động khi một điều kiện đã định xuất hiện. Yếu tố kích hoạt giải thích thời điểm agent bắt đầu hoạt động, không phải mức độ tự chủ của nó.
Hành động có sử dụng công cụ
Một tương tác độc lập với mô hình thường tạo ra nội dung được sinh ra. Một agent có thể gọi một công cụ đã được phê duyệt sau khi diễn giải yêu cầu. Sau đó nó đọc kết quả và quyết định liệu nhiệm vụ đã hoàn thành hay chưa.
Trạng thái có thể cấu hình
Một agent có thể loại bỏ ngữ cảnh sau khi tác vụ kết thúc. Một thiết kế khác có thể giữ lại trạng thái phiên hoặc dùng bộ nhớ ngoài. Một quy trình dài hơn cần biết những bước nào đã hoàn tất.
Giới hạn do con người xác định
Con người đặt ra mục tiêu và giới hạn hoạt động. Agent làm việc độc lập trong phạm vi đó. Sự không chắc chắn, các vấn đề về quyền, và các quyết định có tác động lớn cần kích hoạt việc chuyển giao cho con người. Đây là sự ủy quyền có kiểm soát, không phải hành động không hạn chế.
Một agent có thể lập kế hoạch và thích ứng trong ranh giới của nó. Nhiều agent cũng có thể hoạt động độc lập mà không chia sẻ chung một kế hoạch. Chỉ số lượng agent không quyết định một hệ thống có mang tính agentic hay không.
Agentic AI là gì?
Agentic AI mô tả một hệ thống có hình thức thực thi hướng mục tiêu mạnh hơn. Thay vì chờ con người xác định từng bước tiếp theo, nó làm việc dựa trên một mục tiêu và tự xác định con đường phù hợp trong các giới hạn bảo vệ của nó. Nó có thể tạo kế hoạch, theo dõi tiến trình, và xem xét lại hành động tiếp theo khi tình huống thay đổi. Hệ thống vẫn hoạt động theo các chính sách, quyền hạn và quy tắc phê duyệt của con người. Vì vậy, agentic AI nên được hiểu là một hành vi hệ thống hoặc một mẫu kiến trúc, hơn là một danh mục sản phẩm riêng lẻ.
Một hệ thống agentic có thể chỉ chứa một agent có năng lực. Nó cũng có thể điều phối nhiều agent chuyên biệt hoặc các dịch vụ phần mềm thông thường. Kiến trúc phụ thuộc vào quy trình làm việc. Một quy trình đơn giản không tự nhiên trở nên tốt hơn chỉ vì có thêm nhiều agent.
Các năng lực cốt lõi của agentic AI
Lập luận hướng mục tiêu
Agentic AI bắt đầu từ một kết quả mong muốn. Nó đánh giá trạng thái hiện tại và xác định phần nào còn chưa được giải quyết. Hành động tiếp theo được chọn dựa trên khoảng cách đó. Một điều kiện hoàn thành rõ ràng là điều quan trọng, vì tính tự chủ cao hơn không thể khắc phục một mục tiêu mơ hồ.
Lập kế hoạch nhiều bước
Một mục tiêu phức tạp có thể chứa các tác vụ phụ thuộc lẫn nhau. Hệ thống có thể chia công việc thành các phần nhỏ hơn và xác định thứ tự thực hiện. Nó có thể lập toàn bộ lộ trình trước khi thực thi, hoặc điều chỉnh lộ trình từng bước một. Mức độ tự do dành cho bộ lập kế hoạch nên tương ứng với mức độ rủi ro của quy trình.
Thích ứng linh hoạt
Một kế hoạch có thể thất bại khi một công cụ trả về lỗi hoặc thông tin mới làm thay đổi tình huống. Một hệ thống agentic sẽ đánh giá vấn đề và chọn một phương án thay thế đã được cho phép, nếu có. Nếu không có phương án an toàn nào, nó sẽ yêu cầu con người can thiệp. Thích ứng không có nghĩa là hệ thống học vĩnh viễn từ mọi tương tác.
Tính liên tục của quy trình
Một quy trình dài hơn cần nhiều hơn chỉ là một chuỗi prompt. Hệ thống phải biết bước nào đã hoàn tất và nó đang chờ điều gì. Nó nên giữ lại trạng thái cần thiết để tiếp tục sau một khoảng trễ hoặc gián đoạn. Tính liên tục này cho phép hệ thống quản lý một kết quả rộng hơn, thay vì xử lý mỗi hành động như một yêu cầu riêng lẻ.
Việc quản trị càng trở nên quan trọng khi ranh giới hoạt động mở rộng. Các hành động có tác động lớn nên có một bước phê duyệt. Các lệnh gọi công cụ và thay đổi trạng thái nên được ghi lại để người vận hành có thể điều tra những gì đã xảy ra.
Sự khác biệt chính: AI agent so với agentic AI
Cụm từ sự khác biệt giữa agentic AI và AI agent dễ hiểu nhất khi được xem như một sự so sánh về phạm vi và trách nhiệm. Một AI agent thường là một thành phần có vai trò được giao. Agentic AI mô tả một hệ thống rộng hơn, có thể điều phối tiến trình hướng tới một kết quả. Cả hai có thể cùng xuất hiện trong một kiến trúc.
| Khía cạnh | Các AI agent | Agentic AI |
|---|---|---|
| Vai trò chính | Thực hiện một tác vụ được giao | Theo đuổi một kết quả rộng hơn |
| Phạm vi | Thường giới hạn trong một vai trò hoặc tác vụ | Thường mở rộng xuyên suốt cả một quy trình làm việc |
| Lập kế hoạch | Có thể đi theo một lộ trình đã biết | Có thể tạo hoặc điều chỉnh kế hoạch |
| Hành động tiếp theo | Được chọn trong phạm vi ngữ cảnh cục bộ | Được chọn dựa trên trạng thái tổng thể của quy trình làm việc |
| Bộ nhớ | Có thể dùng ngữ cảnh trong phiên làm việc | Lưu giữ trạng thái cần thiết để đảm bảo tính liên tục |
| Sử dụng công cụ | Sử dụng các công cụ được gán cho agent | Điều phối các công cụ trong toàn bộ luồng công việc |
| Cách xử lý khi thất bại | Có thể dừng lại hoặc báo cáo lên cấp trên | Có thể chọn một phương án thay thế đã được phê duyệt |
| Mức độ tham gia của con người | Đưa ra hướng dẫn và xem xét các trường hợp ngoại lệ | Đặt mục tiêu và kiểm soát các điểm phê duyệt |
| Kiến trúc | Một tác nhân hoặc một thành phần trong luồng công việc | Một mô hình điều phối |
| Độ phức tạp vận hành | Thường dễ kiểm tra hơn | Cần giám sát và quản trị rộng hơn |
| Phù hợp nhất với | Công việc có thể dự đoán trước | Công việc thay đổi với nhiều phụ thuộc |
Bảng này mô tả các cách triển khai điển hình, không phải các quy tắc kỹ thuật cứng nhắc. "Agent" chỉ tên tác nhân. "Agentic" mô tả cách hệ thống theo đuổi một mục tiêu. Một AI agent có thể thể hiện hành vi mang tính agentic, còn một hệ thống agentic có thể sử dụng phần mềm thông thường cùng với các AI agent.
Ví dụ về AI agent so với agentic AI
Sự khác biệt trở nên rõ ràng hơn khi cả hai cách tiếp cận cùng xử lý một công việc. Một agent bị giới hạn phạm vi đảm nhận một tác vụ cục bộ. Một thiết kế mang tính agentic hơn quản lý toàn bộ quy trình xung quanh tác vụ đó.
Hỗ trợ IT
Một AI agent có thể phân loại một yêu cầu (ticket) và chuyển nó đến hàng chờ phù hợp. Một hệ thống mang tính agentic hơn có thể điều tra trên nhiều hệ thống được cho phép và thay đổi hướng xử lý khi có bằng chứng mới. Các hành động gây gián đoạn vẫn cần sự phê duyệt của con người.
Onboarding nhân viên
Một AI agent có thể xác thực thông tin nhân viên hoặc tạo tài khoản. Một hệ thống mang tính agentic hơn có thể theo dõi toàn bộ quá trình onboarding và chờ các phê duyệt cần thiết trước khi tiếp tục.
Xử lý tài liệu
Một AI agent có thể trích xuất các trường thông tin được chọn. Một hệ thống mang tính agentic hơn có thể xác thực kết quả và chuyển các trường hợp không rõ ràng để xem xét, thay vì ghi dữ liệu không chắc chắn vào các bước tiếp theo.
Ứng phó sự cố an ninh
Một AI agent có thể tóm tắt một cảnh báo hoặc truy xuất nhật ký. Một hệ thống mang tính agentic hơn có thể điều phối một cuộc điều tra và cập nhật kế hoạch của nó khi bằng chứng thay đổi. Việc con người phê duyệt vẫn cần thiết đối với các biện pháp ngăn chặn có tác động lớn.
Nghiên cứu và tạo nội dung
Một AI agent có thể trả lời một câu hỏi nghiên cứu đã được xác định rõ. Một hệ thống mang tính agentic hơn có thể chia một mục tiêu lớn hơn thành các giai đoạn và xem lại kế hoạch khi bằng chứng mới làm thay đổi hướng đi.
Những ví dụ này cho thấy vì sao agent và agentic không phải là hai nhãn đối lập nhau. Một agent chuyên biệt có thể xử lý một phần của quy trình làm việc, trong khi một lớp điều phối sẽ đảm nhận mục tiêu tổng thể rộng hơn.
Cách lựa chọn giữa AI agent và agentic AI
Hãy bắt đầu từ quy trình làm việc thay vì từ nhãn công nghệ. Trước tiên, xác định thế nào là hoàn thành, sau đó xem xét cách quy trình đạt được kết quả đó. Một kiến trúc đơn giản, đáng tin cậy là điểm khởi đầu thực tế.
Chọn AI agent giới hạn phạm vi khi
Một AI agent giới hạn phạm vi phù hợp với công việc có phạm vi ổn định. Đầu vào và đầu ra nên dễ xác định. Nhiệm vụ không cần quá nhiều ngữ cảnh sau khi hoàn tất. Nếu xảy ra ngoại lệ, quy trình cần có bước chuyển giao rõ ràng cho con người.
Các ví dụ điển hình gồm gắn nhãn ticket, truy xuất hồ sơ theo quy trình cố định, và trích xuất trường dữ liệu từ tài liệu. Những nhiệm vụ này dễ kiểm thử hơn vì kết quả mong đợi mang tính cục bộ và có thể đo lường được.
Chọn hệ thống mang tính agentic hơn khi
Một hệ thống mang tính agentic hơn phù hợp với mục tiêu phụ thuộc vào nhiều bước. Quy trình làm việc có thể trải dài qua nhiều hệ thống khác nhau, và hành động tiếp theo có thể phụ thuộc vào thông tin phát hiện được trong quá trình thực thi. Tính liên tục cũng quan trọng khi quy trình có thể tạm dừng để chờ phê duyệt.
Thiết kế này phù hợp hơn cho việc onboarding, xử lý sự cố phức tạp, và điều phối ứng phó sự cố. Nó cũng đòi hỏi nhiều giám sát và quản trị hơn.
Trải nghiệm Kimi Agent mà không cần xây dựng từ đầu
Một kiến trúc tùy chỉnh mang lại khả năng kiểm soát chi tiết, nhưng cũng đòi hỏi công sức điều phối và đánh giá. Kimi Agent cung cấp trải nghiệm agent tổng quát cho người dùng muốn hoàn thành các tác vụ tri thức nhiều bước mà không phải tự xây dựng toàn bộ hệ thống đó.
Các tính năng chính
Lập kế hoạch tác vụ tự động: Kimi AI Agent có thể chuyển một yêu cầu tổng quát thành một chuỗi các bước, sau đó thực hiện để đạt được kết quả được yêu cầu.
Tìm kiếm web theo thời gian thực: Kimi có thể sử dụng tìm kiếm web để truy xuất thông tin mới nhất khi một tác vụ phụ thuộc vào sự kiện, nguồn tin, hoặc bối cảnh thị trường mới cập nhật.
Quy trình Deep Research: Đối với các tác vụ đòi hỏi nhiều nghiên cứu, Kimi có thể thu thập, so sánh và tổng hợp thông tin thành các báo cáo chi tiết hơn cùng nhiều định dạng đầu ra khác nhau.
Tạo tài liệu, slide, bảng tính và website: Kimi có các giao diện chuyên biệt cho Docs, Slides, Sheets và Websites, giúp công việc của agent có thể kết thúc bằng những sản phẩm có thể sử dụng ngay thay vì chỉ là văn bản thuần túy.
Suy luận đa phương thức: Kimi có thể suy luận trên văn bản, hình ảnh, biểu đồ, tài liệu và các tài liệu tải lên khác khi quy trình làm việc đòi hỏi khả năng hiểu hình ảnh hoặc tài liệu.
Điều phối Agent Swarm: Với những công việc quy mô lớn hoặc có thể xử lý song song, K2.6 Agent Swarm [Beta] có thể điều phối nhiều sub-agent để các phần khác nhau của một tác vụ được thực hiện cùng lúc.
Nếu bạn không muốn mất thời gian phân biệt giữa AI agent và agentic AI, mà chỉ đơn giản muốn dùng một agent để cải thiện việc học tập, công việc, hoặc các dự án khác, hãy thử Kimi Agent.
Kết luận
AI agent và agentic AI mô tả những phần có liên quan trong một kiến trúc tự động hóa. Một agent giới hạn phạm vi phù hợp với một tác vụ lặp lại có kết quả rõ ràng. Một hệ thống mang tính agentic hơn phù hợp với quy trình làm việc phải tiếp tục xuyên suốt các phụ thuộc hoặc điều kiện thay đổi. Lựa chọn thực tế không nằm ở việc chọn nhãn nào nghe có vẻ tiên tiến hơn. Hãy bắt đầu với thiết kế nhỏ nhất, đáng tin cậy nhất, rồi bổ sung mức độ tự chủ khi quy trình làm việc và các cơ chế kiểm soát của nó có thể đáp ứng được.