Nếu bạn đã từng dùng AI để soạn email hay trả lời câu hỏi, bạn đã chạm tay vào sức mạnh của trí tuệ nhân tạo. Nhưng hãy tưởng tượng một viễn cảnh xa hơn: AI không chỉ trả lời mà còn biết tự lên kế hoạch, giải quyết vấn đề và tự phản biện công việc của chính mình mà không cần bạn cầm tay chỉ việc. Đó chính là thế giới của AI Agent (Tác tử AI). Đối với những người dùng không có nền tảng kỹ thuật, các thuật ngữ như “RAG” hay “ReAct” có vẻ xa lạ, nhưng thực tế, hiểu về AI Agent đơn giản hơn bạn nghĩ. Bài viết này của Tanika AI sẽ dẫn dắt bạn đi từ những nền tảng cơ bản đến những hệ thống tiên tiến nhất qua 3 cấp độ cụ thể.
Cấp độ 1: Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) – Nền tảng sơ khai
Mọi hệ thống AI hiện nay đều bắt đầu từ các Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT hay Google Gemini. Bản chất của LLM là các mô hình được huấn luyện trên kho dữ liệu văn bản khổng lồ, cực kỳ giỏi trong việc tạo và chỉnh sửa nội dung. Quy trình tương tác ở cấp độ này rất đơn giản: con người đưa ra “câu lệnh” (prompt) và AI trả về kết quả dựa trên dữ liệu đã học. Tuy nhiên, LLM có hai hạn chế chí mạng: chúng không có quyền truy cập vào dữ liệu cá nhân (như lịch làm việc của bạn) và hoàn toàn thụ động — chúng chỉ phản hồi khi được hỏi chứ không thể tự mình thực hiện nhiệm vụ. Đây chỉ là bước đệm đầu tiên trong hành trình hướng tới khả năng tự chủ của AI.
Cấp độ 2: Quy trình AI (AI Workflows) – Sự trỗi dậy của tính hệ thống
Cấp độ tiếp theo là xây dựng các quy trình AI, nơi bạn cung cấp cho mô hình một bộ quy tắc hướng dẫn cụ thể. Thay vì chỉ hỏi đáp, bạn thiết lập một lộ trình kiểm soát: “Mỗi khi tôi hỏi về sự kiện cá nhân, hãy tra cứu lịch Google trước khi phản hồi”. Đây là cốt lõi của RAG (Retrieval Augmented Generation) — một phương pháp giúp AI truy xuất thông tin từ các nguồn bên ngoài để trả lời chính xác và cập nhật hơn. Tuy nhiên, quy trình này vẫn mang tính cứng nhắc; AI chỉ có thể đi theo đúng con đường mà con người đã vạch sẵn. Nếu phát sinh một câu hỏi nằm ngoài kịch bản (như hỏi về thời tiết trong khi quy trình chỉ có lệnh tra lịch), hệ thống sẽ thất bại. Dù bạn có thêm bao nhiêu bước phức tạp, miễn là con người vẫn là bên thiết lập từng mắt xích, đó vẫn chỉ được coi là một quy trình AI đơn thuần.
Cấp độ 3: AI Agent – Khi AI thực sự biết Tư duy và Hành động
Sự khác biệt thực sự xuất hiện ở cấp độ 3: AI Agent. Tại đây, LLM không còn chờ đợi chỉ dẫn từng bước mà thay thế con người trở thành bên đưa ra quyết định. Một Tác tử AI sở hữu hai khả năng then chốt là Tư duy (Reason) để xác định phương pháp tối ưu và Hành động (Act) bằng cách sử dụng các công cụ có sẵn để đạt được mục tiêu cuối cùng. Mô hình này thường được gọi là khung ReAct (Reasoning and Acting).
Điểm vượt trội nhất của AI Agent là khả năng tự cải thiện thông qua các vòng lặp. Thay vì để con người phải sửa lỗi thủ công, một Agent có thể tự thiết lập một bước phản biện nội bộ để đánh giá sản phẩm của chính mình dựa trên các tiêu chuẩn định sẵn. Nó sẽ tự lặp lại quá trình này cho đến khi kết quả đạt yêu cầu mà không cần sự can thiệp của con người trong từng công đoạn. AI Agent không chỉ làm việc theo một lộ trình có sẵn; nó quan sát kết quả, tự điều chỉnh và nỗ lực đạt được mục tiêu một cách tự chủ nhất.
Tóm tắt 3 cấp độ tương tác AI
Để dễ hình dung, chúng ta có thể chia sự tương tác với AI thành 3 nấc thang:
– LLM (Cấp độ 1): Đóng vai trò là công cụ tạo nội dung thụ động, hoạt động theo cơ chế đầu vào – đầu ra dựa trên dữ liệu huấn luyện.
– Quy trình AI (Cấp độ 2): Bổ sung thêm một lộ trình được con người lập trình sẵn, cho phép AI sử dụng các công cụ bên ngoài nhưng phải tuân thủ nghiêm ngặt các hướng dẫn cố định.
– AI Agent (Cấp độ 3): Đại diện cho bước nhảy vọt về khả năng tự chủ. Con người chỉ cần đưa ra mục tiêu, AI sẽ tự lập kế hoạch, thực thi, quan sát kết quả và tự sửa lỗi cho đến khi hoàn thành nhiệm vụ.
Tại Tanika AI, chúng tôi tập trung giúp các doanh nghiệp khai phá tiềm năng này, biến các quy trình thủ công thành những hệ thống thông minh và tự vận hành. Tương lai của AI không chỉ dừng lại ở việc trả lời câu hỏi, mà là trở thành những cộng sự đắc lực biết tự mình giải quyết vấn đề để thúc đẩy doanh nghiệp phát triển bền vững.
