AI Agent Là Gì?

AI agent là gì?

AI agent là một hệ thống phần mềm sử dụng AI để hiểu mục tiêu, lập kế hoạch các bước và thực hiện hành động để hoàn thành một nhiệm vụ. Khác với chatbot thông thường chủ yếu phản hồi theo prompt, AI agent có thể tự thực hiện một quy trình. Ví dụ, nó có thể tìm kiếm thông tin, so sánh các nguồn, tổng hợp kết quả, tạo ra một sản phẩm đầu ra và chỉnh sửa lại khi thiếu sót điều gì.

Vì sao AI agent quan trọng vào lúc này

AI agent ngày càng trở nên quan trọng vì nhiều nhiệm vụ thực tế cần nhiều hơn một prompt. Nghiên cứu, viết bài, phân tích dữ liệu và viết code thường bao gồm việc thu thập thông tin, sử dụng công cụ, kiểm tra kết quả và cải thiện sản phẩm đầu ra. AI agent giúp tự động hóa các bước lặp lại này, để con người có thể tập trung nhiều hơn vào việc đặt ra mục tiêu, xem xét kết quả và đưa ra quyết định cuối cùng.

AI agent so với AI assistant và chatbot

AI agent, AI assistant và chatbot thường được dùng thay thế cho nhau, nhưng chúng giải quyết công việc ở các mức độ khác nhau. Chatbot chủ yếu chỉ phản hồi. AI assistant giúp người dùng làm việc nhanh hơn, thường với người dùng hướng dẫn từng bước. AI agent hướng đến kết quả nhiều hơn: nó có thể lập kế hoạch cho một chuỗi hành động, sử dụng công cụ, kiểm tra tiến độ và tiếp tục làm việc cho đến khi nhiệm vụ đạt được kết quả có thể sử dụng được.

Ranh giới giữa các khái niệm này không phải lúc nào cũng rõ ràng. Một AI assistant hiện đại có thể có các tính năng mang tính agentic, và một chatbot có thể sử dụng các mô hình AI ở phía sau. Sự khác biệt thực tế nằm ở việc hệ thống có thể chịu trách nhiệm đến đâu sau phản hồi đầu tiên: chatbot trả lời, assistant hỗ trợ, còn agent thực hiện xuyên suốt một mục tiêu.

Ví dụ, Kimi có thể hoạt động như một chatbot dựa trên web. Bạn cũng có thể tương tác với Kimi qua hội thoại và sử dụng nó như một AI assistant để hoàn thành các nhiệm vụ tìm kiếm đơn giản. Khi bạn bật chế độ Agent, Kimi có thể hoạt động như một AI agent, giúp bạn hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp hơn, chẳng hạn như tạo ra một bản nhạc khí nguyên bản.

Các đặc điểm chính của AI agent

AI agent có thể rất khác nhau, nhưng hầu hết các hệ thống hữu ích đều có chung năm đặc điểm cốt lõi:

Tự chủ: hành động với ít hướng dẫn từng bước

Tự chủ nghĩa là agent có thể tiếp tục làm việc mà không cần người dùng nhắc thủ công từng bước. Người dùng đưa ra mục tiêu, và agent tự quyết định hành động tiếp theo. Một số agent chỉ đề xuất hành động và chờ được chấp thuận, trong khi một số khác có thể chạy nhiệm vụ ở chế độ nền, gọi các công cụ hoặc điều phối các sub-agent.

Lập kế hoạch: chia mục tiêu thành các nhiệm vụ nhỏ hơn

Lập kế hoạch biến một mục tiêu mơ hồ thành một chuỗi hành động. Nếu người dùng yêu cầu một bản tóm tắt nghiên cứu, agent có thể lập kế hoạch xác định chủ đề, tìm kiếm nguồn, so sánh các kết quả, trích xuất các điểm chính, viết bản nháp và tạo ra một bản tóm tắt cuối cùng. Việc lập kế hoạch tốt cũng bao gồm các điểm kiểm tra, để agent có thể nhận biết khi cần thêm thông tin, khi chất lượng nguồn kém, hoặc khi sản phẩm đầu ra cần được con người xem xét.

Sử dụng công cụ: tìm kiếm, tệp, ứng dụng, code và API

Sử dụng công cụ là một trong những lý do chính khiến AI agent có khả năng vượt trội hơn chatbot cơ bản. AI agent có thể sử dụng tìm kiếm web để lấy thông tin mới nhất, công cụ đọc tệp cho PDF và bảng tính, thực thi code để phân tích, API để lấy dữ liệu ngoài, trình duyệt hoặc bộ kết nối ứng dụng cho các hành động trong quy trình làm việc, và các công cụ tạo nội dung cho tài liệu, slide, bảng tính hoặc trang web.

Ghi nhớ và học hỏi: ghi nhớ chi tiết nhiệm vụ và cải thiện trong một quy trình làm việc

Các LLM mặc định là stateless: chúng không tự động ghi nhớ vĩnh viễn các lượt tương tác trước đó. Một agent có thể cung cấp cho LLM ngữ cảnh bền vững hơn, giúp agent có một hình thức bộ nhớ dài hạn. Bộ nhớ này giúp agent duy trì ngữ cảnh như hướng dẫn của người dùng, các tệp đã tải lên, các ràng buộc nhiệm vụ, các kết quả trung gian và các quyết định trước đó trong suốt quy trình làm việc.

Hợp tác: làm việc với con người hoặc các agent khác

AI agent hợp tác với con người bằng cách đặt câu hỏi làm rõ, hiển thị bản nháp và chờ được chấp thuận trước khi thực hiện các hành động có tác động lớn. Chúng cũng có thể hợp tác với các agent hoặc sub-agent khác khi một nhiệm vụ có thể được chia thành các luồng công việc song song. Ví dụ, một sub-agent có thể tìm kiếm nguồn, một sub-agent khác có thể trích xuất dữ liệu, một sub-agent khác có thể viết bản nháp, và một sub-agent khác nữa có thể kiểm tra các thiếu sót.

AI agent hoạt động như thế nào?

AI agent thường hoạt động theo một chu trình: hiểu mục tiêu, tạo kế hoạch, thu thập thông tin, sử dụng công cụ, thực hiện hành động, xem xét kết quả và tiếp tục nếu cần.

Bước 1: Hiểu mục tiêu của người dùng

Agent hiểu mục tiêu của người dùng bằng cách diễn giải yêu cầu, xác định kết quả mong muốn và chuyển ngôn ngữ mơ hồ thành một dạng biểu diễn nhiệm vụ có thể thực hiện được. Chúng tìm kiếm các dấu hiệu như loại nhiệm vụ, chủ đề, đối tượng, định dạng đầu ra, ràng buộc, các tệp có sẵn và yêu cầu về nguồn. Nếu yêu cầu mơ hồ, một agent được thiết kế tốt có thể đặt câu hỏi làm rõ hoặc đưa ra một giả định hợp lý trước khi tạo kế hoạch.

Bước 2: Tạo kế hoạch nhiệm vụ

Tiếp theo, agent tạo kế hoạch bằng cách chia mục tiêu thành các hành động nhỏ hơn, quyết định thứ tự thực hiện các hành động đó, và khớp mỗi bước với các công cụ hoặc thông tin cần thiết. Nó có thể xác định các mối phụ thuộc, ví dụ như nghiên cứu trước khi viết hoặc làm sạch dữ liệu trước khi tạo biểu đồ. Việc lập kế hoạch quan trọng vì nó cho phép người dùng điều chỉnh quy trình làm việc trước khi agent tốn thời gian vào nhiệm vụ sai.

Bước 3: Thu thập thông tin và sử dụng công cụ

Khi kế hoạch đã được xác lập, agent thu thập thông tin cần thiết. Việc này có thể bao gồm tìm kiếm web, các tệp đã tải lên, API, kiểm tra code, phân tích bảng tính hoặc các công cụ dành riêng cho nhiệm vụ. Việc sử dụng công cụ là điều cho phép AI agent tương tác với thông tin và hệ thống bên ngoài thay vì chỉ dựa vào kiến thức có sẵn trong mô hình.

Bước 4: Hành động và tạo kết quả đầu ra

Sau khi thu thập đủ thông tin cần thiết, agent sẽ hành động và tạo ra kết quả đầu ra. Tùy vào nhiệm vụ, kết quả này có thể là một báo cáo, một biểu đồ, một đoạn mã, một bộ slide, hoặc một quy trình làm việc đã hoàn thành. Kết quả tốt nhất là kết quả có cấu trúc rõ ràng, giúp việc xem xét, chỉnh sửa và sử dụng dễ dàng hơn.

Bước 5: Kiểm tra kết quả, chỉnh sửa và tiếp tục nếu cần

Bước cuối cùng là xem xét lại. Agent kiểm tra xem kết quả đầu ra có khớp với mục tiêu ban đầu hay không, và chỉnh sửa lại kết quả nếu phát hiện thiếu sót, lỗi sai, hoặc chi tiết còn thiếu. Con người vẫn nên xem xét lại những công việc quan trọng, đặc biệt khi nhiệm vụ liên quan đến việc ra quyết định hoặc công bố công khai. Chính vòng lặp kiểm tra lại này khiến các agent AI trở nên có giá trị hơn so với việc tạo văn bản một lần rồi thôi.

AI agent có thể làm được những gì?

AI agent đã trở thành công cụ quan trọng trong nhiều ngành nghề và vị trí công việc khác nhau. Phần dưới đây sẽ dùng Kimi làm ví dụ để cho thấy AI agent có thể được áp dụng vào các tình huống khác nhau như thế nào.

Nghiên cứu và tổng hợp thông tin

Nghiên cứu là một trong những trường hợp sử dụng rõ ràng nhất của AI agent, vì công việc này thường đòi hỏi tìm kiếm, đọc, so sánh, trích xuất, tóm tắt và sắp xếp thông tin. Một quy trình làm việc dạng agentic có thể xử lý qua nhiều nguồn và tạo ra kết quả có cấu trúc hơn. Trong Kimi, người dùng có thể sử dụng Kimi Deep Research cho các quy trình nghiên cứu dài hơn, phù hợp với các bản tóm tắt chuyên sâu, phân tích chủ đề, khảo sát thị trường và báo cáo có dẫn nguồn.

Ví dụ về prompt:

Viết, tóm tắt và lên kế hoạch nội dung

AI agent có thể hỗ trợ việc viết bằng cách biến các dữ liệu đầu vào lộn xộn thành kết quả có cấu trúc: chúng có thể tóm tắt tài liệu dài, tạo dàn ý, viết nháp từng phần, điều chỉnh giọng văn và chỉnh sửa dựa trên phản hồi. Kimi AI Agent có thể được dùng để viết và trò chuyện với ngữ cảnh dài, điều này hữu ích khi làm việc với các ghi chú nguồn, tài liệu dài, hoặc các tác vụ nội dung nhiều bước.

Phân tích dữ liệu và làm việc với bảng tính

Nhiều công việc kinh doanh diễn ra trên bảng tính. AI agent có thể giúp làm sạch dữ liệu, phát hiện quy luật, tạo công thức, giải thích bảng dữ liệu, và tạo biểu đồ hoặc các bản tóm tắt dạng pivot. Với Kimi Sheets, bạn có thể tạo bảng tính, tạo công thức, xây dựng bảng pivot và biểu đồ, chuyển đổi định dạng tệp, và làm sạch dữ liệu lộn xộn.

Một số quy trình làm việc với bảng tính có thể bao gồm:

• Làm sạch tên gọi, danh mục, hoặc định dạng ngày tháng không nhất quán

• Giải thích công thức và tạo ra công thức mới

• Tóm tắt kết quả khảo sát hoặc dữ liệu bán hàng

• Tạo biểu đồ cho báo cáo

• Chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc thành bảng

Việc con người xem xét lại vẫn rất quan trọng. Agent có thể đọc sai dữ liệu lộn xộn hoặc chọn sai phương pháp phân tích, nhưng đối với các công việc bảng tính lặp đi lặp lại, chúng có thể giảm bớt công sức thủ công và giúp người dùng làm việc nhanh hơn.

Lập trình, kiểm thử và tự động hóa quy trình

AI agent ngày càng hữu ích trong phát triển phần mềm vì lập trình vốn dĩ là một quá trình nhiều bước. Một nhà phát triển có thể cần hiểu yêu cầu, kiểm tra logic hiện có, tạo mã, kiểm thử kết quả, đọc lỗi, và chỉnh sửa lại phần triển khai. Trong Kimi, người dùng có thể yêu cầu tạo mã, giải thích mã, đưa ra ý tưởng gỡ lỗi, viết các đoạn script nhỏ, và lập kế hoạch tự động hóa quy trình.

Tài liệu, slide, website và vận hành doanh nghiệp

AI agent hữu ích khi kết quả cuối cùng không chỉ đơn thuần là văn bản. Nhiều sản phẩm công việc là các bản giao có cấu trúc: tài liệu, bản trình chiếu, bảng tính, website, báo cáo và kế hoạch vận hành. Kimi có thể lập kế hoạch và hoàn thành các nhiệm vụ như tạo website, tạo PPT, nghiên cứu chuyên sâu, và xử lý tài liệu hoặc bảng tính.

Quy trình đa agent cho các nhiệm vụ lớn hơn

Một số nhiệm vụ quá rộng để chỉ dùng một quy trình làm việc tuyến tính duy nhất. Nghiên cứu đối thủ cạnh tranh, viết nội dung dài, tìm kiếm quy mô lớn, phân tích hàng loạt, và tổng hợp từ nhiều nguồn có thể được hưởng lợi khi có nhiều agent làm việc song song. Kimi Agent Swarm là một sản phẩm dành cho công việc agentic quy mô lớn hơn. Nó hỗ trợ tới 4.000 lệnh gọi công cụ song song và có thể điều phối hơn 300 sub-agent cho các trường hợp sử dụng như tìm kiếm quy mô lớn, viết nội dung dài, và các tác vụ hàng loạt. Ưu điểm là tốc độ và độ bao phủ.

Các loại AI agent chính là gì?

AI agent cũng có nhiều loại khác nhau, và mỗi loại phù hợp với các trường hợp sử dụng khác nhau:

Agent phản xạ đơn giản

Agent phản xạ đơn giản phản hồi đầu vào hiện tại dựa trên các quy tắc cố định. Chúng không xây dựng một mô hình chi tiết về thế giới hay lập kế hoạch xa. Một bot hỗ trợ cơ bản trả lời dựa trên từ khóa gần giống với mô hình này: nếu người dùng nói "đặt lại mật khẩu," nó sẽ đưa ra hướng dẫn đặt lại mật khẩu. Cách này có thể nhanh và đáng tin cậy đối với các nhiệm vụ hẹp, nhưng lại có hạn chế khi tình huống thay đổi.

Agent dựa trên mô hình (Model-based agents)

Agent dựa trên mô hình duy trì một biểu diễn nội bộ nào đó về môi trường và dùng mô hình đó để quyết định hành động nào là hợp lý. Ví dụ, một trợ lý lên lịch có thể theo dõi lịch trống, múi giờ, người tham gia và các ràng buộc cuộc họp trước khi đề xuất một khung giờ. Không chỉ đơn thuần phản ứng với tin nhắn, nó còn dùng ngữ cảnh để đưa ra quyết định tốt hơn.

Agent dựa trên mục tiêu (Goal-based agents)

Agent dựa trên mục tiêu lựa chọn hành động dựa trên kết quả mong muốn. Chúng có thể so sánh các con đường khả thi và chọn con đường có khả năng đạt được mục tiêu cao nhất. Điều này gần với cách nhiều agent AI hiện đại được mô tả trong sử dụng hàng ngày: người dùng đưa ra một mục tiêu, chẳng hạn "chuẩn bị một bản tóm tắt nghiên cứu", và agent làm việc ngược từ kết quả đó.

Agent dựa trên tiện ích (Utility-based agents)

Agent dựa trên tiện ích đánh giá không chỉ liệu một mục tiêu có thể đạt được hay không, mà còn xem kết quả nào là tốt nhất theo một hàm chấm điểm hoặc sự ưu tiên. Ví dụ, một agent lập kế hoạch du lịch có thể tối ưu hóa dựa trên chi phí, thời gian di chuyển, số điểm dừng, vị trí khách sạn và sở thích người dùng. Không chỉ cần tìm ra bất kỳ chuyến đi nào; nó cố gắng tìm ra chuyến đi tốt nhất trong giới hạn ràng buộc của người dùng.

Agent học tập (Learning agents)

Agent học tập cải thiện hành vi dựa trên phản hồi hoặc kinh nghiệm. Chúng có thể điều chỉnh các hành động trong tương lai khi kết quả trước đó chưa đầy đủ, không chính xác hoặc kém hiệu quả. Trong các sản phẩm hướng tới người dùng, việc học có thể bị giới hạn vì lý do quyền riêng tư và an toàn, nhưng ý tưởng chung vẫn quan trọng: phản hồi giúp agent đáp ứng ý định của người dùng tốt hơn.

Hệ thống đơn agent và đa agent

Hệ thống đơn agent sử dụng một agent duy nhất để xử lý toàn bộ luồng công việc, trong khi hệ thống đa agent chia công việc cho nhiều agent hoặc sub-agent. Các luồng công việc đa agent có thể hữu ích cho các tác vụ lớn vì các agent khác nhau có thể tìm kiếm, phân tích, viết, đánh giá hoặc kiểm thử song song. Đánh đổi ở đây là vấn đề phối hợp: nếu không có ranh giới nhiệm vụ rõ ràng, ngữ cảnh dùng chung và cơ chế đánh giá, công việc song song có thể tạo ra sự trùng lặp hoặc kết quả không nhất quán.

Kết luận

AI agent đang trở thành một cách thực tế để xử lý những công việc khó. Bằng cách hiểu mục tiêu, lập kế hoạch các bước, sử dụng công cụ, thực hiện hành động và xem xét kết quả, chúng có thể giúp người dùng hoàn thành các tác vụ phức tạp. Kimi AI Agent là một trong những thực hành tốt nhất, từ nghiên cứu chuyên sâu và bảng tính đến hỗ trợ lập trình, xử lý tài liệu, tạo website và Agent Swarm. Khi các AI agent tiếp tục cải thiện, việc học cách sử dụng chúng hiệu quả sẽ ngày càng trở thành một cách thực tế để tiết kiệm thời gian và nâng cao năng suất trong cả công việc lẫn cuộc sống hàng ngày.