AI tạo sinh đang chuyển từ các chatbot mới lạ sang các tác nhân được xây dựng chuyên biệt, tích hợp trực tiếp vào các quy trình làm việc thực tế. Sau khi theo dõi hàng chục triển khai trong các lĩnh vực y tế, chăm sóc khách hàng và đội ngũ dữ liệu, bảy nguyên mẫu đã liên tục xuất hiện. Bảng so sánh dưới đây trình bày chức năng của chúng, các ngăn xếp công nghệ hỗ trợ và các biện pháp bảo mật mà người mua hiện đang mong đợi.

🔧 Bảng So Sánh Các Loại Tác Nhân AI Nhu Cầu Cao​

Tại sao lại là bảy loại này?​

• ROI rõ ràng – Mỗi tác nhân thay thế một trung tâm chi phí có thể đo lường được: thời gian phân loại bệnh nhân của bác sĩ, xử lý hỗ trợ cấp một, trợ lý pháp lý hợp đồng, nhà phân tích BI, v.v.
• Dữ liệu riêng tư phong phú – Chúng phát triển mạnh ở những nơi ngữ cảnh nằm sau một lần đăng nhập (EHR, CRM, mạng nội bộ). Chính dữ liệu đó nâng cao tiêu chuẩn về kỹ thuật quyền riêng tư.
• Các lĩnh vực được quản lý – Y tế, tài chính và giáo dục buộc các nhà cung cấp phải coi việc tuân thủ là một tính năng hàng đầu, tạo ra những lợi thế cạnh tranh bền vững.

Các luồng kiến trúc chung​

• Quản lý cửa sổ ngữ cảnh → Nhúng “bộ nhớ làm việc” ngắn hạn (nhiệm vụ hiện tại) và thông tin hồ sơ dài hạn (vai trò, quyền, lịch sử) để các phản hồi luôn phù hợp mà không bị "ảo giác".

• Điều phối công cụ → LLM xuất sắc trong việc phát hiện ý định; các API chuyên biệt đảm nhận công việc nặng nhọc. Các sản phẩm chiến thắng kết hợp cả hai trong một quy trình làm việc rõ ràng: hãy nghĩ “ngôn ngữ vào, SQL ra.”

• Các lớp tin cậy & an toàn → Các tác nhân sản xuất được trang bị các công cụ chính sách: che giấu PHI, bộ lọc từ ngữ thô tục, nhật ký giải thích, giới hạn tốc độ. Các tính năng này quyết định các giao dịch doanh nghiệp.

Các mẫu thiết kế phân biệt người dẫn đầu với các nguyên mẫu​

• Bề mặt hẹp, tích hợp sâu – Tập trung vào một nhiệm vụ có giá trị cao (ví dụ: báo giá gia hạn) nhưng tích hợp vào hệ thống ghi nhận để việc áp dụng cảm thấy tự nhiên.

• Các rào cản bảo vệ hiển thị cho người dùng – Hiển thị trích dẫn nguồn hoặc chế độ xem khác biệt cho đánh dấu hợp đồng. Tính minh bạch biến những người hoài nghi về pháp lý và y tế thành những người ủng hộ.

• Tinh chỉnh liên tục – Thu thập các vòng lặp phản hồi (thích/không thích, SQL đã sửa) để củng cố các mô hình chống lại các trường hợp ngoại lệ cụ thể theo lĩnh vực.

Hàm ý về chiến lược tiếp cận thị trường​

• Theo chiều dọc vượt trội hơn theo chiều ngang Việc bán một “trợ lý PDF đa năng” gặp khó khăn. Một “công cụ tóm tắt ghi chú X quang tích hợp vào Epic” sẽ chốt giao dịch nhanh hơn và mang lại ACV cao hơn.

• Tích hợp là lợi thế cạnh tranh Quan hệ đối tác với các nhà cung cấp EMR, CRM hoặc BI khóa chặt đối thủ cạnh tranh hiệu quả hơn so với chỉ riêng kích thước mô hình.

• Tuân thủ như một chiến lược tiếp thị Các chứng nhận (HIPAA, SOC 2, GDPR) không chỉ là những ô kiểm—chúng trở thành nội dung quảng cáo và công cụ loại bỏ sự phản đối cho những người mua ngại rủi ro.

Con đường phía trước

Chúng ta đang ở giai đoạn đầu của chu kỳ tác nhân. Làn sóng tiếp theo sẽ làm mờ ranh giới các danh mục—hãy hình dung một bot không gian làm việc duy nhất có thể xem xét hợp đồng, soạn thảo báo giá gia hạn và mở trường hợp hỗ trợ nếu các điều khoản thay đổi. Cho đến lúc đó, các nhóm thành thạo việc xử lý ngữ cảnh, điều phối công cụ và bảo mật vững chắc sẽ chiếm phần lớn tăng trưởng ngân sách.

Bây giờ là lúc để chọn lĩnh vực chuyên biệt của bạn, tích hợp nơi dữ liệu tồn tại và cung cấp các biện pháp bảo vệ như các tính năng—chứ không phải là những suy nghĩ sau cùng.

Trong khi các mô hình ngôn ngữ như GPT-4 và Gemini đã thu hút sự chú ý của công chúng với khả năng hội thoại của chúng, một cuộc cách mạng sâu sắc hơn đang diễn ra: sự trỗi dậy của các tác nhân AI. Như được mô tả chi tiết trong sách trắng gần đây của Google, những tác nhân này không chỉ là chatbot thông minh – chúng là các hệ thống AI có thể chủ động nhận thức, lý luận và ảnh hưởng đến thế giới thực.

Sự phát triển của khả năng AI​

Hãy nghĩ về các mô hình AI truyền thống như những giáo sư cực kỳ uyên bác bị nhốt trong một căn phòng không có internet hay điện thoại. Họ có thể đưa ra những hiểu biết sâu sắc, nhưng chỉ dựa trên những gì họ đã học trước khi vào phòng. Ngược lại, các tác nhân AI giống như những giáo sư với đầy đủ các công cụ hiện đại trong tay – họ có thể tra cứu thông tin hiện tại, gửi email, thực hiện tính toán và phối hợp các nhiệm vụ phức tạp.

Đây là những gì làm cho các tác nhân khác biệt với các mô hình truyền thống:

• Thông tin thời gian thực: Trong khi các mô hình bị giới hạn bởi dữ liệu huấn luyện của chúng, các tác nhân có thể truy cập thông tin hiện tại thông qua các công cụ và API bên ngoài
• Thực hiện hành động: Các tác nhân không chỉ đề xuất hành động – họ có thể thực hiện chúng thông qua các cuộc gọi hàm và tương tác API
• Quản lý bộ nhớ: Các tác nhân duy trì ngữ cảnh qua nhiều tương tác, học hỏi từ mỗi lần trao đổi để cải thiện phản hồi của họ
• Tích hợp công cụ: Khả năng sử dụng các công cụ và API bên ngoài được tích hợp sẵn trong kiến trúc của họ, không phải là một suy nghĩ sau

Cách các tác nhân suy nghĩ: Kiến trúc nhận thức​

Điều kỳ diệu thực sự của các tác nhân nằm ở "kiến trúc nhận thức" của chúng – hệ thống điều khiển cách chúng lý luận và đưa ra quyết định. Sách trắng chi tiết ba phương pháp chính:

1. ReAct: Một khung làm việc nơi các tác nhân luân phiên giữa việc lý luận về tình huống của họ và thực hiện các hành động cụ thể. Hãy tưởng tượng một đầu bếp liên tục đánh giá tiến độ của mình và điều chỉnh chiến lược nấu ăn.

2. Chuỗi suy nghĩ: Các tác nhân chia nhỏ các vấn đề phức tạp thành các bước nhỏ hơn, dễ quản lý hơn, thể hiện công việc của họ trên đường đi. Điều này giống như cách một nhà toán học giải quyết các phương trình phức tạp từng bước một.

3. Cây suy nghĩ: Các tác nhân khám phá nhiều con đường giải pháp có thể đồng thời, giống như một người chơi cờ đang xem xét các nước đi khác nhau và hậu quả của chúng.

Dưới đây là một ví dụ thực tế từ sách trắng về cách một tác nhân có thể xử lý yêu cầu đặt vé máy bay:

Người dùng: "Tôi muốn đặt vé máy bay từ Austin đến Zurich"

Suy nghĩ của tác nhân: Tôi nên tìm kiếm chuyến bay trước
Hành động: [Gọi API tìm kiếm chuyến bay]
Quan sát: Tìm thấy nhiều tùy chọn chuyến bay

Suy nghĩ của tác nhân: Tôi nên kiểm tra giá cả và tuyến đường tốt nhất
Hành động: [Phân tích kết quả tìm kiếm]
Quan sát: Tìm thấy các kết nối và giá cả tối ưu

Suy nghĩ của tác nhân: Người dùng cần tóm tắt rõ ràng về các tùy chọn
Câu trả lời cuối cùng: "Đây là những tùy chọn chuyến bay tốt nhất..."

Bộ công cụ của tác nhân: Cách họ tương tác với thế giới​

Sách trắng xác định ba cách riêng biệt mà các tác nhân có thể tương tác với các hệ thống bên ngoài:

1. Tiện ích mở rộng​

Đây là công cụ phía tác nhân cho phép gọi API trực tiếp. Hãy nghĩ về chúng như đôi tay của tác nhân – chúng có thể vươn ra và tương tác trực tiếp với các dịch vụ bên ngoài. Sách trắng của Google cho thấy cách chúng đặc biệt hữu ích cho các hoạt động thời gian thực như kiểm tra giá vé máy bay hoặc dự báo thời tiết.

2. Chức năng​

Không giống như tiện ích mở rộng, chức năng chạy trên phía khách hàng. Điều này cung cấp nhiều kiểm soát và bảo mật hơn, làm cho chúng lý tưởng cho các hoạt động nhạy cảm. Tác nhân chỉ định những gì cần phải làm, nhưng việc thực hiện thực tế diễn ra dưới sự giám sát của khách hàng.

Sự khác biệt giữa tiện ích mở rộng và chức năng:

3. Kho dữ liệu​

Đây là thư viện tham khảo của tác nhân, cung cấp quyền truy cập vào cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc. Sử dụng cơ sở dữ liệu vector và nhúng, các tác nhân có thể nhanh chóng tìm thấy thông tin liên quan trong các tập dữ liệu lớn.

Cách các tác nhân học hỏi và cải thiện​

Sách trắng phác thảo ba phương pháp thú vị để học tập của tác nhân:

1. Học trong ngữ cảnh: Giống như một đầu bếp được cung cấp công thức và nguyên liệu mới, các tác nhân học cách xử lý các nhiệm vụ mới thông qua các ví dụ và hướng dẫn được cung cấp tại thời gian chạy.

2. Học dựa trên truy xuất: Hãy tưởng tượng một đầu bếp có quyền truy cập vào một thư viện sách nấu ăn rộng lớn. Các tác nhân có thể linh hoạt lấy các ví dụ và hướng dẫn liên quan từ kho dữ liệu của họ.

   

3. Tinh chỉnh: Điều này giống như gửi một đầu bếp đến trường dạy nấu ăn – đào tạo có hệ thống về các loại nhiệm vụ cụ thể để cải thiện hiệu suất tổng thể.

Xây dựng tác nhân sẵn sàng cho sản xuất​

Phần thực tế nhất của sách trắng đề cập đến việc triển khai các tác nhân trong môi trường sản xuất. Sử dụng nền tảng Vertex AI của Google, các nhà phát triển có thể xây dựng các tác nhân kết hợp:

• Hiểu ngôn ngữ tự nhiên cho các tương tác với người dùng
• Tích hợp công cụ cho các hành động trong thế giới thực
• Quản lý bộ nhớ cho các phản hồi theo ngữ cảnh
• Hệ thống giám sát và đánh giá

Tương lai của kiến trúc tác nhân​

Có lẽ điều thú vị nhất là khái niệm "chuỗi tác nhân" – kết hợp các tác nhân chuyên biệt để xử lý các nhiệm vụ phức tạp. Hãy tưởng tượng một hệ thống lập kế hoạch du lịch kết hợp:

• Một tác nhân đặt vé máy bay
• Một tác nhân đề xuất khách sạn
• Một tác nhân lập kế hoạch hoạt động địa phương
• Một tác nhân giám sát thời tiết

Mỗi tác nhân chuyên về lĩnh vực của mình nhưng làm việc cùng nhau để tạo ra các giải pháp toàn diện.

Điều này có ý nghĩa gì cho tương lai​

Sự xuất hiện của các tác nhân AI đại diện cho một sự thay đổi cơ bản trong trí tuệ nhân tạo – từ các hệ thống chỉ có thể suy nghĩ đến các hệ thống có thể suy nghĩ và thực hiện. Mặc dù chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu, kiến trúc và phương pháp được phác thảo trong sách trắng của Google cung cấp một lộ trình rõ ràng về cách AI sẽ phát triển từ một công cụ thụ động thành một đối tác tích cực trong việc giải quyết các vấn đề thực tế.

Đối với các nhà phát triển, lãnh đạo doanh nghiệp và những người đam mê công nghệ, việc hiểu biết về các tác nhân AI không chỉ là theo kịp xu hướng – đó là chuẩn bị cho một tương lai nơi AI trở thành một đối tác hợp tác thực sự trong các nỗ lực của con người.

Bạn thấy các tác nhân AI sẽ thay đổi ngành của bạn như thế nào? Chia sẻ suy nghĩ của bạn trong phần bình luận bên dưới.