Cùng nhau tìm hiểu về AI AGENT

Một thứ sẽ BÙNG NỔ và THỐNG LĨNH trong năm 2025

• Nhân sự AI: AI Agent được định nghĩa cơ bản là một nhân sự, nhưng là nhân sự được tạo ra bằng trí tuệ nhân tạo (AI). Nó hoạt động như một nhân viên, nhưng có khả năng tự động hóa cao hơn.

• Không phải chỉ là Chatbot: AI Agent không chỉ là một chatbot đơn thuần. Nó có khả năng suy luận, logic, hiểu ngữ cảnh và tự thực hiện các công việc phức tạp.

• Intelligence (Trí thông minh):
  Mỗi AI Agent có một dạng trí thông minh riêng biệt, tương tự như con người.
  Có nhiều mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) khác nhau, mỗi mô hình có thế mạnh riêng.
  Chat GPT: Giỏi về logic chung, tìm kiếm thông tin, viết lách cơ bản.
  Claude: Giỏi về viết sáng tạo, văn phong cao cấp.
  Gemini: Giỏi về trí nhớ dài hạn, xử lý lượng lớn dữ liệu.
  Việc lựa chọn mô hình trí tuệ phù hợp là bước quan trọng đầu tiên.

• Who (Định danh và Bối cảnh):
  Cần xác định rõ “nhân thân” và vai trò của AI Agent.
  Tạo một “context” (bối cảnh) chi tiết, giống như một bản mô tả công việc (JD) cho nhân viên.
  Ví dụ: “Hãy tưởng tượng bạn là chuyên gia địa chính trị làm việc cho UNICEF…”
  Context giúp AI thu hẹp phạm vi kiến thức và phản hồi chính xác hơn.
  Nêu rõ vai trò, nhiệm vụ, trách nhiệm, phạm vi công việc và KPI.

• What (Kiến thức và Kỹ năng):
  Cung cấp kiến thức liên quan đến công việc và doanh nghiệp cho AI Agent.
  Quy trình làm việc, kiến thức chuyên môn, báo cáo lịch sử, v.v.
  Trang bị các kỹ năng cần thiết để thực hiện công việc.
  Làm Excel, tạo chart, làm PowerPoint, phân tích dữ liệu, truy vấn database, v.v.

• How (Cách thức thực hiện):
  Dạy AI Agent cách thực hiện công việc cụ thể, kết hợp kiến thức, kỹ năng và trí tuệ.
  Tạo workflow, chỉ rõ các bước cần thiết để hoàn thành một tác vụ.
  Ví dụ:
  Agent 1: Nghiên cứu thị trường, tìm báo cáo.
  Agent 2: Phân tích dữ liệu từ Agent 1.
  Agent 3: Viết báo cáo dựa trên phân tích.
  Các Agent làm việc theo quy trình, tự động phối hợp để hoàn thành công việc.

• Tự động hóa quy trình: AI Agent có thể tự động hóa các tác vụ, từ đơn giản đến phức tạp, mà không cần sự can thiệp của con người.

• Ví dụ về tuyển dụng: AI Agent có thể tự động tìm kiếm, lọc CV, gửi email cho ứng viên, sắp lịch phỏng vấn.

• Ví dụ về phân tích tài chính: AI Agent có thể nghiên cứu, phân tích, viết báo cáo, tạo chart.

• Thay thế con người: AI Agent có tiềm năng thay thế con người trong nhiều công việc, đặc biệt là các công việc lặp đi lặp lại hoặc cần phân tích dữ liệu.

• Agentic workflow: Các AI Agent phối hợp với nhau trong một quy trình làm việc, tự động chuyển dữ liệu và kết quả cho nhau.

• Tự động hóa: Tự động thực hiện công việc.

• Hiệu quả: Tăng năng suất và hiệu quả công việc.

• Chính xác: Có khả năng xử lý dữ liệu nhanh và chính xác hơn con người (trong một số trường hợp).

• Tiết kiệm chi phí: Giảm chi phí nhân công.

• Mở rộng quy mô: Dễ dàng mở rộng quy mô khi cần thiết.

• Ảo giác: Các mô hình ngôn ngữ lớn vẫn có khả năng tạo ra thông tin sai lệch (ảo giác).

• Độ phức tạp: Thiết lập và triển khai AI Agent workflow còn phức tạp.

• Cần thời gian: Cần thời gian để hoàn thiện và triển khai rộng rãi.

• Phổ biến: AI Agent sẽ trở nên phổ biến và được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực.

• Công cụ AI tạo ra AI: Sẽ có các công cụ AI dùng để tạo ra và quản lý AI Agent.

• Thay đổi cách làm việc: AI Agent sẽ thay đổi cách chúng ta làm việc, sống và trải nghiệm.

• Cạnh tranh: Các công ty công nghệ lớn đang cạnh tranh để phát triển AI Agent và các công cụ liên quan.