Trong kỷ nguyên số, AI Agents đang trở thành công cụ hỗ trợ đắc lực, giúp con người xử lý tác vụ phức tạp nhanh chóng và thông minh hơn. Với khả năng tự chủ, học hỏi liên tục và phản ứng linh hoạt, chúng không chỉ tối ưu hiệu suất mà còn mở ra hướng đi mới cho nhiều ngành nghề. Vậy AI Agents là gì? gồm những thành phần nào và cơ hội nghề nghiệp nào đang chờ bạn? Cùng Langmaster Careers tìm hiểu chi tiết ngay trong bài viết này!

1. Ai agents là gì?

Ai agents là gì? Hiểu đơn giản, đây là những hệ thống phần mềm hoặc nền tảng trí tuệ nhân tạo được thiết kế để tự động thực hiện các nhiệm vụ mà trước đây con người phải đảm nhận. 

Một agent AI có thể hoạt động tự chủ hoặc bán tự chủ, tức là chúng có khả năng phân tích dữ liệu, lập kế hoạch, đưa ra quyết định và thực hiện hành động dựa trên mục tiêu được giao mà không cần quá nhiều sự can thiệp của con người.

Khác với các công cụ AI chỉ phản hồi theo yêu cầu, AI Agents có thể “theo đuổi mục tiêu” trong một khoảng thời gian, liên tục cập nhật chiến lược và điều chỉnh hành vi dựa trên dữ liệu mới. Điều này giúp chúng ngày càng thông minh hơn và mang lại hiệu quả tối ưu trong công việc.

2. Các thành phần chính tạo nên một ai agents

AI Agent không phải là một phần mềm đơn lẻ, mà là sự kết hợp của nhiều thành phần cùng vận hành như một cơ thể sống. Mỗi thành phần đóng một vai trò riêng biệt nhưng có sự kết nối chặt chẽ: thu nhận dữ liệu, phân tích, ghi nhớ, học hỏi và cuối cùng là hành động.

2.1 Nhận diện và thu thập thông tin (sensors)

Nhận diện và thu thập thông tin là “cửa ngõ giác quan” của agent.

• Trong robot vật lý: các cảm biến như camera, lidar, micro, cảm biến nhiệt độ hoặc gia tốc kế cho phép robot quan sát môi trường thực. 

Ví dụ: xe tự lái Tesla sử dụng camera và radar để “nhìn” đường, phát hiện vật cản và nhận diện tín hiệu giao thông.

• Trong phần mềm: sensors không phải là thiết bị cứng mà là API, cơ sở dữ liệu, website crawler, email inbox hoặc các công cụ đọc file (PDF, Excel, CSV). 

Ví dụ: một AI Agent trong lĩnh vực tài chính có thể “quét” dữ liệu từ báo cáo thị trường và feed trực tiếp vào hệ thống phân tích.

Chính nhờ lớp cảm biến này mà agent biết mình đang ở đâu, bối cảnh ra sao và điều gì cần được xử lý.

2.2 Bộ truyền động và hành động (actuators)

Nếu cảm biến giúp agent “nghe – nhìn – cảm nhận”, thì bộ truyền động chính là cách nó “hành động”.

• Với robot: bộ truyền động có thể là bánh xe di chuyển, cánh tay máy gắp vật thể, hoặc loa phát âm thanh phản hồi.
• Với tác nhân phần mềm: hành động có thể là gửi một email xác nhận, đặt lịch họp trên Google Calendar, cập nhật CRM hoặc tự động nhập dữ liệu vào ERP.

Ví dụ: một AI Agent chăm sóc khách hàng không chỉ đọc nội dung email (sensor) mà còn trả lời lại bằng tin nhắn phù hợp (actuator), đồng thời lưu lịch sử trao đổi vào CRM.

>>> B2B LÀ GÌ? ĐẶC ĐIỂM CỦA MÔ HÌNH KINH DOANH B2B TRONG DOANH NGHIỆP

2.3 Bộ não xử lý và ra quyết định (processors & control)

Đây là trung tâm điều hành mọi hoạt động của agent, có thể ví như “bộ não số”:

• Bộ xử lý: tiếp nhận dữ liệu thô từ cảm biến và biến chúng thành thông tin có ý nghĩa. Ví dụ: chuyển đoạn âm thanh thành văn bản (speech-to-text) hoặc phân loại email theo mức độ ưu tiên.
• Hệ thống điều khiển: đảm bảo các thành phần khác vận hành đồng bộ, không bị xung đột.
• Cơ chế ra quyết định: lựa chọn hành động tối ưu nhất dựa trên dữ liệu hiện tại, mục tiêu được giao và kiến thức đã có.

Ví dụ: trong thương mại điện tử, khi khách hàng hỏi “sản phẩm này còn hàng không?”, bộ não agent sẽ phân tích câu hỏi để hiểu ý định của khách hàng. Sau đó, nó kết nối kho dữ liệu kiểm tra hàng tồn kho rồi soạn câu trả lời cho phù hợp.

2.4 Bộ nhớ và cơ sở tri thức (memory & knowledge base)

Một agent thông minh cần có khả năng ghi nhớ để phục vụ cho những lần tương tác sau. Bộ nhớ được chia thành:

• Ngắn hạn: lưu thông tin trong phiên làm việc hiện tại. 

Ví dụ: agent nhớ rằng bạn vừa đặt câu hỏi “giá ship là bao nhiêu?” để liên kết với yêu cầu trước đó.

• Dài hạn: lưu toàn bộ lịch sử, thói quen và dữ liệu cũ để cá nhân hóa trải nghiệm. 

Ví dụ: Netflix dùng memory để gợi ý phim dựa trên lịch sử xem của bạn.

Ngoài ra, cơ sở tri thức (knowledge base) là nơi lưu trữ thông tin quy tắc, tài liệu, quy trình vận hành… giúp agent có “kho tàng” để tham chiếu và đưa ra quyết định chính xác hơn.

2.5 Hệ thống học tập và thích nghi (learning system)

Hệ thống học tập và thích nghi là phần “linh hồn” của một tác nhân AI, biến nó từ một cỗ máy lặp lại thành một hệ thống có khả năng tiến hóa.

• Học từ dữ liệu: agent nhận ra mẫu trong dữ liệu (pattern recognition), ví dụ chatbot học cách phân loại câu hỏi khách hàng thường gặp.
• Điều chỉnh hành vi: sau khi thử nghiệm nhiều lần, agent rút kinh nghiệm và thay đổi chiến lược cho hiệu quả hơn.
• Thích nghi với môi trường: nếu dữ liệu đầu vào thay đổi (ví dụ: xu hướng khách hàng mua hàng vào ban đêm thay vì ban ngày), agent sẽ cập nhật để phản hồi phù hợp.

Ví dụ: một AI Agent trong logistics có thể học được rằng vào ngày cuối tháng, nhu cầu vận chuyển tăng cao, từ đó tự động phân bổ nhiều phương tiện hơn để giảm thời gian giao hàng.

>>> VĂN HÓA DOANH NGHIỆP LÀ GÌ? CHÌA KHÓA GIÚP DOANH NGHIỆP VỮNG MẠNH

3. Ai agents vận hành như thế nào? 

Một AI Agent không chỉ đơn thuần làm theo lệnh, mà hoạt động dựa trên một vòng lặp khép kín. Vòng lặp này bắt đầu từ việc xác định mục tiêu, thu thập dữ liệu, thực thi nhiệm vụ, đánh giá kết quả và học hỏi để cải thiện. Nhờ vậy, agent có thể ngày càng “thông minh” và tự chủ hơn.

3.1 Xác định mục tiêu và phân rã nhiệm vụ

Xác định mục tiêu và phân chia nhiệm vụ là bước nền tảng giúp agent hiểu rõ “mình cần làm gì”. Nếu không có mục tiêu rõ ràng, agent sẽ khó tối ưu hành động.

• Tiếp nhận mục tiêu: có thể là lệnh của người dùng (“lên kế hoạch đăng bài Facebook”) hoặc tín hiệu từ hệ thống (“tự động phân loại đơn hàng mới”).
• Phân rã thành nhiệm vụ con: từ mục tiêu lớn, agent chia nhỏ thành chuỗi nhiệm vụ cụ thể, dễ triển khai và đo lường.
• Sắp xếp thứ tự ưu tiên: xác định nhiệm vụ nào cần thực hiện trước, nhiệm vụ nào có thể xử lý song song.

Ví dụ: Khi mục tiêu là “phân tích xu hướng tiêu dùng”, agent sẽ tách ra các bước nhỏ: thu thập dữ liệu bán hàng → phân loại khách hàng → tìm mẫu hành vi → tổng hợp báo cáo.

3.2 Thu thập và xử lý dữ liệu

Sau khi có kế hoạch, agent AI cần nguồn dữ liệu chính xác để hành động hiệu quả.

• Truy xuất dữ liệu bên ngoài: internet, báo cáo ngành, mạng xã hội, API công khai.
• Khai thác dữ liệu nội bộ: CRM, ERP, email, lịch sử giao dịch hoặc tương tác khách hàng.
• Kết hợp dữ liệu thời gian thực: cảm biến IoT, hệ thống giám sát, luồng thông tin live.
• Xử lý và chuẩn hóa dữ liệu: dùng NLP để hiểu ngôn ngữ, ML để nhận diện mẫu, và pipeline để làm sạch dữ liệu.

Ví dụ: Một agent trong thương mại điện tử sẽ vừa lấy dữ liệu từ Google Trends, vừa kiểm tra tồn kho trong ERP, rồi kết hợp với lịch sử mua hàng để đưa ra gợi ý khuyến mãi.

3.3 Thực thi nhiệm vụ

Khi đã có dữ liệu và kế hoạch, agent bắt đầu biến ý tưởng thành hành động cụ thể.

• Triển khai nhiệm vụ theo kế hoạch: xử lý từng bước đã được phân rã trước đó.
• Tương tác trực tiếp với hệ thống: có thể gửi email, cập nhật báo cáo, điều khiển robot hoặc kích hoạt quy trình tự động.
• Theo dõi phản hồi tức thì: quan sát kết quả đầu ra, phát hiện lỗi hoặc sai lệch ngay khi phát sinh.

Ví dụ: Một agent hỗ trợ marketing có thể tự động viết bài quảng cáo, đăng lên fanpage, và đồng thời đo lường lượt tương tác trong thời gian thực.

3.4 Phản hồi và tự điều chỉnh

AI Agent không dừng lại ở việc hoàn thành nhiệm vụ, mà còn tự đánh giá để cải thiện.

• Đối chiếu kết quả với mục tiêu: so sánh đầu ra với yêu cầu ban đầu để đo mức độ hoàn thành.
• Phát hiện vấn đề: xác định sai sót, dữ liệu thiếu hoặc hành động chưa tối ưu.
• Tự điều chỉnh: thay đổi chiến lược, tạo thêm nhiệm vụ phụ hoặc thử phương pháp mới.
• Ghi nhớ kinh nghiệm: lưu lại vào bộ nhớ để nâng cao chất lượng cho lần sau.

Ví dụ: Nếu agent trả lời sai ý định khách hàng, lần sau nó sẽ điều chỉnh bộ phân loại ngôn ngữ để không lặp lại lỗi.

3.5 Hợp tác trong hệ thống đa tác nhân

Với những tác vụ phức tạp, nhiều agent có thể phối hợp làm việc như một nhóm chuyên môn.

• Phân chia vai trò: mỗi agent đảm nhận một phần – tìm kiếm dữ liệu, phân tích, viết báo cáo, kiểm duyệt.
• Trao đổi thông tin: agents chia sẻ kết quả trung gian để bổ sung lẫn nhau.
• Ra quyết định phối hợp: kết hợp đầu ra của từng agent để tạo thành giải pháp hoàn chỉnh.
• Tối ưu tốc độ và chất lượng: nhiều agent xử lý song song giúp rút ngắn thời gian và giảm sai sót.

Ví dụ: Trong một dự án nghiên cứu thị trường, agent A thu thập dữ liệu, agent B phân tích xu hướng, agent C viết báo cáo và agent D kiểm tra nội dung trước khi gửi cho người dùng.

>>> 3D5S là gì? Giải pháp quản lý vượt trội cho doanh nghiệp

4. So sánh ai agents, chatbot và llm

Trong thực tế, nhiều người vẫn nhầm lẫn giữa chatbot truyền thống, LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) và AI Agents. Tuy có liên quan chặt chẽ, ba khái niệm này khác nhau về khả năng, phạm vi và mức độ thông minh. 

Chatbot thường chỉ dừng lại ở phản hồi kịch bản, LLM đóng vai trò là “bộ não ngôn ngữ”, còn AI Agents là cấp độ cao hơn khi có thể lập kế hoạch, tự chủ và hành động trên nhiều hệ thống.

4.1 So sánh chatbot agentic với chatbot truyền thống

Chatbot agentic vì vậy là sự mở rộng và nâng cấp của chatbot truyền thống: không chỉ trả lời, mà còn biết lập kế hoạch, chủ động xử lý và học hỏi để cải thiện.

4.2 Vai trò của LLM trong AI Agents

LLM (Large Language Models) như GPT hoặc Claude đóng vai trò là “bộ não ngôn ngữ” của hệ thống. Chúng có thể:

• Hiểu câu hỏi, ngữ cảnh và tạo phản hồi tự nhiên.
• Phân tích ngôn ngữ, phân loại ý định, trích xuất dữ liệu từ văn bản.

Tuy nhiên, LLM có những giới hạn: không có trí nhớ dài hạn, không thể gọi API hay hành động trên hệ thống khác, và cũng không tự lên kế hoạch để theo đuổi mục tiêu.

AI Agents giải quyết khoảng trống này bằng cách bổ sung thêm:

• Bộ nhớ để ghi nhớ dài hạn và cá nhân hóa trải nghiệm.
• Cơ chế lập kế hoạch và phân rã nhiệm vụ phức tạp.
• Kết nối công cụ và hệ thống bên ngoài để thực hiện hành động thực tế.
• Vòng lặp đánh giá để học hỏi và cải thiện theo thời gian.

4.3 Ví dụ minh họa

• Chatbot truyền thống: Khi khách hàng hỏi “Shop còn size M không?”, chatbot chỉ phản hồi dựa trên kịch bản cố định như “Có” hoặc “Không”, và thường thiếu ngữ cảnh hoặc gợi ý thay thế.
• LLM: Với cùng câu hỏi, LLM có thể tạo câu trả lời tự nhiên hơn, ví dụ “Theo thông tin huấn luyện, sản phẩm này thường có size M, nhưng tôi không chắc tình trạng hiện tại”. Tuy nhiên, nó không thể kiểm tra kho hàng thực tế.
• AI Agent: Với cùng tình huống, agentic chatbot sẽ kết nối kho dữ liệu (API kiểm tra tồn kho), phân tích lịch sử mua hàng của khách để gợi ý sản phẩm thay thế nếu hết hàng, và thậm chí tạo đơn nháp để khách xác nhận ngay.

Như vậy, AI Agents là bước phát triển cao nhất: tận dụng sức mạnh ngôn ngữ của LLM, mở rộng trí nhớ, lập kế hoạch hành động và tích hợp công cụ để thực sự giải quyết vấn đề trong đời thực.

>>> CMO LÀ GÌ? VAI TRÒ CHIẾN LƯỢC CỦA GIÁM ĐỐC MARKETING THỜI 4.0

>>> 6 MÔ HÌNH CHIẾN LƯỢC NHÂN SỰ HIỆU QUẢ DÀNH CHO DOANH NGHIỆP

5. Câu hỏi thường gặp về AI agents

5.1 Nên tự xây hay thuê ngoài AI agents

Điều này phụ thuộc vào nguồn lực và mục tiêu của doanh nghiệp.

• Tự xây: phù hợp với tổ chức có đội ngũ kỹ thuật mạnh, muốn toàn quyền kiểm soát và bảo mật dữ liệu. Tuy nhiên, chi phí phát triển và duy trì cao.
• Thuê ngoài: tiết kiệm thời gian và chi phí, dễ tiếp cận công nghệ mới nhưng có rủi ro phụ thuộc nhà cung cấp.

Thực tế, nhiều doanh nghiệp chọn mô hình kết hợp: thuê ngoài để triển khai nhanh giai đoạn đầu, sau đó dần xây đội ngũ nội bộ để làm chủ công nghệ.

5.2 Chat Gpt có phải là ai agent không?

ChatGPT bản thân chỉ là một LLM (mô hình ngôn ngữ lớn), có khả năng tạo văn bản tự nhiên nhưng không có trí nhớ dài hạn, không thể gọi API hay tự lên kế hoạch. 

Khi ChatGPT được kết hợp với bộ nhớ, công cụ bên ngoài và cơ chế lập kế hoạch, nó mới trở thành một phần của AI Agent. Nói cách khác: ChatGPT là “bộ não ngôn ngữ”, còn AI Agent là “hệ thống hoàn chỉnh” vận hành trên nhiều tầng.

5.3 Làm thế nào để tích hợp ai agents vào hệ thống hiện tại?

Có ba hướng tiếp cận phổ biến:

• Tích hợp API: kết nối AI Agent với CRM, ERP, chatbot hoặc các ứng dụng hiện có để tự động hóa tác vụ.
• Dùng nền tảng không cần code/low-code: như LangChain, AutoGen hoặc các giải pháp SaaS, giúp triển khai nhanh mà không cần đội ngũ kỹ thuật quá lớn.
• Xây module tuỳ chỉnh: phù hợp với doanh nghiệp lớn, có yêu cầu đặc thù và quy trình phức tạp.

5.4 Con người nên tham gia ở giai đoạn nào trong vòng lặp ai agent?

Mặc dù AI Agents có khả năng tự chủ, con người vẫn đóng vai trò quan trọng trong “vòng lặp giám sát”:

• Xác định mục tiêu: người dùng đặt bài toán rõ ràng để agent thực hiện.
• Đánh giá kết quả: con người kiểm duyệt, đảm bảo tính chính xác và phù hợp.
• Điều chỉnh chiến lược: nếu agent sai hướng, con người can thiệp để hiệu chỉnh.

Cách làm này được gọi là Human-in-the-loop, giúp tận dụng sức mạnh của AI nhưng vẫn duy trì tính minh bạch và trách nhiệm.

>>> ỨNG DỤNG AI TRONG GIÁO DỤC - 11 ỨNG DỤNG NỔI BẬT NHẤT HIỆN NAY

Qua bài viết trên, Langmaster Careers hy vọng bạn đã hiểu rõ hơn về AI Agents, cách chúng hoạt động và giá trị mang lại. Đây cũng là cơ hội để bạn sớm trang bị kỹ năng liên quan, đón đầu xu hướng nghề nghiệp trong kỷ nguyên số.

Nếu bạn đang tìm kiếm một môi trường trẻ trung, năng động, với lộ trình thăng tiến rõ ràng và cơ hội ứng dụng AI trong sự nghiệp, hãy gia nhập Langmaster Careers ngay hôm nay.

👉 XEM CHI TIẾT TẠI TRANG TUYỂN DỤNG LANGMASTER CAREERS