AI Agent là gì? Ứng dụng & tương lai AI Agent trong lĩnh vực Crypto

AI Agent là trí tuệ nhân tạo thông minh vượt trội, không chỉ phản hồi theo yêu cầu mà còn tự chủ động lập kế hoạch, suy luận và ra quyết định để hoàn thành mục tiêu cụ thể. Giống như một cộng sự kỹ thuật số, AI Agent đang mở ra một kỷ nguyên mới với khả năng tự động hóa các tác vụ phức tạp và nâng cao hiệu suất công việc đến mức chưa từng có. Cùng Block24 tìm hiểu chi tiết trong bài viết dưới đây nhé!

Hiểu sâu về AI Agent

AI Agent là gì?

AI Agent là một hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng tự động hành động một cách độc lập để đạt mục tiêu cụ thể. Điểm đặc biệt của các tác nhân AI này chính là khả năng chủ động, không cần con người hướng dẫn từng bước. AI Agent có thể tự cảm nhận môi trường, sử dụng công cụ, ra quyết định và thực thi để giải quyết vấn đề. 

Để dễ hình dung, anh em cứ tưởng tượng: Nếu chatbot là người “đợi lệnh”, nghĩa là chúng ta hỏi gì thì nó trả lời cái đó, thì AI Agent giống như một trợ lý chủ động. Mình chỉ cần nói “hãy giúp tôi tìm hiểu đồng coin tương tự với AIXBT”, là agent sẽ tự động:

• Tìm thông tin các dự án liên quan
• Quét các bài viết, báo cáo trên internet
• Tóm tắt điểm mạnh, yếu
• Thậm chí có những phân tích, đánh giá về từng đồng coin

Phân biệt AI Agent, AI Assistant và Chatbot

AI Agent workflow

Trước khi đi sâu vào cách AI Agent hoạt động, anh em cần hiểu qua một chút về LLM (mô hình ngôn ngữ lớn), vì đây là "bộ não" giúp Agent hiểu lời mình nói và đưa ra phản hồi thông minh. 

Nhưng khác với chatbot chỉ biết trả lời từng câu, AI Agent còn có thể tự nghĩ, tự lên kế hoạch và chủ động hành động để hoàn thành công việc. Vậy cụ thể workflow của AI Agent diễn ra như thế nào? Anh em cùng tìm hiểu tiếp nhé.

LLM là gì? Vai trò đối với AI Agent

LLM (Large Language Model) là một loại mô hình trí tuệ nhân tạo được huấn luyện trên khối lượng dữ liệu văn bản khổng lồ để hiểu, tạo và xử lý ngôn ngữ tự nhiên như con người.

Các mô hình này biết đọc, hiểu, phân tích, thậm chí “nói chuyện” rất tự nhiên. Một số LLM tiêu biểu hiện nay mà anh em thường nghe là:

• GPT-4o của OpenAI (đang chạy trong ChatGPT)
• Claude của Anthropic
• Gemini của Google
• LLaMA 3 của Meta

Trong AI Agent, LLM chính là thành phần quan trọng nhất. Mô hình này giúp AI Agent hiểu mục tiêu từ lời nói của người dùng, lên kế hoạch hành động và phản hồi linh hoạt như một “bộ não thông minh”. Không có LLM, AI Agent sẽ mất đi khả năng suy nghĩ và giao tiếp tự nhiên.

Các thành phần chính của AI Agents

AI Agent gồm 3 phần chính:

• Bộ não: Thường là một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đảm nhận việc “suy nghĩ” (hiểu ngữ cảnh, lập luận, quyết định)
• Phần cảm nhận (Perception): Để tiếp nhận thông tin từ môi trường (có thể qua văn bản, giọng nói, hình ảnh hoặc dữ liệu khác)
• Phần hành động (Action/Execution): Gồm các công cụ, hiệu lệnh giúp agent tác động ngược trở lại môi trường. 

AI Agents hoạt động như thế nào?

Quy trình tổng quát khi chạy một AI Agent như sau:

1. Nhận mục tiêu/đề bài: Người dùng cung cấp mục tiêu hoặc yêu cầu đầu vào cho AI Agent. Ví dụ: “Hãy tìm 5 dự án DeFi tiềm năng và lập báo cáo so sánh”
2. Phân tích và lập kế hoạch: LLM (bộ não) của agent sẽ phân tích yêu cầu này. Mô hình sẽ tự vạch ra kế hoạch gồm nhiều bước nhỏ để đạt mục tiêu
3. Tự động thực thi các nhiệm vụ con: Agent sẽ tuần tự thực thi từng tác vụ con một cách tự động. Với mỗi tác vụ, agent có thể sử dụng các công cụ và dữ liệu cần thiết. Sau khi hoàn thành một bước, kết quả thu được sẽ được agent lưu vào bộ nhớ làm “kinh nghiệm” cho bước tiếp theo
4. Ra quyết định linh hoạt: Trong quá trình chạy, nếu gặp tình huống mới hoặc kết quả không như mong muốn, AI Agent có thể tự điều chỉnh kế hoạch
5. Hoàn thành và báo cáo: Sau khi đã đạt được mục tiêu đề ra, AI Agent sẽ tổng hợp kết quả cuối (vd: bản báo cáo so sánh 5 dự án DeFi) và trả lại cho người dùng

Lợi ích và hạn chế của AI Agent

Lợi ích

Một số lợi ích chính khi sử dụng AI Agent là:

• Tự động hóa công việc phức tạp: Nếu như trước đây chỉ những việc đơn giản, lặp đi lặp lại mới tự động hóa được, thì với AI Agent, các nhiệm vụ phức tạp cũng có thể giao cho máy
• Bắt kịp tốc độ và quy mô dữ liệu: Trong kỷ nguyên dữ liệu khổng lồ, con người khó mà xử lý hết thông tin để ra quyết định kịp thời. AI Agent có thể phân tích lượng dữ liệu lớn với tốc độ cực nhanh, từ đó hỗ trợ quyết định chính xác và kịp thời hơn
• Hoạt động liên tục, không mệt mỏi: Không như con người cần nghỉ ngơi, AI Agent có thể chạy 24/7 không ngừng, rất hữu ích cho những nhiệm vụ cần giám sát hoặc phản ứng liên tục 
• Cải thiện độ chính xác và giảm lỗi: AI Agent giúp loại bỏ yếu tố cảm tính và sự chủ quan của con người, từ đó nâng cao độ chính xác và giảm thiểu lỗi trong quá trình làm việc
• Tiết kiệm chi phí vận hành: Việc sử dụng AI Agent có thể giúp doanh nghiệp tối ưu nguồn lực, giảm phụ thuộc vào nhân sự cho các công việc lặp lại, từ đó tiết kiệm chi phí dài hạn và tăng hiệu suất hoạt động
• Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng: AI Agent có khả năng học hỏi và ghi nhớ hành vi người dùng, từ đó tùy chỉnh phản hồi và dịch vụ theo nhu cầu cụ thể của từng cá nhân

Thách thức & rủi ro

Dù rất tiềm năng, AI Agent hiện tại vẫn đối mặt nhiều hạn chế và rủi ro đó là:

• Sai sót kỹ thuật và độ tin cậy: AI Agent tuy giỏi nhưng không hoàn hảo, có thể mắc lỗi trong quá trình hoạt động. Mô hình LLM đôi khi tự bịa ra thông tin sai mà nghe có vẻ rất thuyết phục
• Rủi ro an ninh và an toàn: Giao quá nhiều quyền cho AI Agent có thể dẫn đến các sự cố an ninh. Một agent truy cập hệ thống tài chính có thể bị lợi dụng để thực hiện giao dịch trái phép nếu bị tấn công
• Nguy cơ lệ thuộc và thay thế con người: Một rủi ro dài hạn là xã hội có thể phụ thuộc quá mức vào AI Agent, dẫn tới con người mất kỹ năng hoặc mất việc làm ở một số lĩnh vực
• Chi phí triển khai lớn: Xây dựng AI Agent đòi hỏi đầu tư lớn vào hạ tầng, nhân sự và tích hợp hệ thống. Doanh nghiệp còn phải duy trì, bảo mật và cập nhật thường xuyên, gây áp lực tài chính, đặc biệt với công ty nhỏ
• Phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu: AI Agent chỉ hoạt động tốt khi dữ liệu đầy đủ, chính xác và không thiên lệch. Dữ liệu kém chất lượng dễ dẫn đến sai sót, trong khi dữ liệu nhạy cảm cần được bảo vệ nghiêm ngặt để tránh rủi ro bảo mật

Những loại AI Agents phổ biến

• Simple Reflex Agents: Phản ứng theo quy tắc cố định, không có trí nhớ và không xét đến biến động môi trường
• Model-Based Reflex Agents: Có bộ nhớ lưu trạng thái hiện tại của môi trường để phản ứng chính xác hơn
• Goal-Based Agents: Hoạt động dựa trên mục tiêu cụ thể, biết lập kế hoạch và tìm cách để đạt được mục tiêu đó.
• Utility-Based Agents: Không chỉ đạt mục tiêu mà còn tối ưu theo hàm hữu ích (ví dụ: nhanh nhất, rẻ nhất, an toàn nhất…)
• Learning Agents: Có khả năng học từ kinh nghiệm và dần cải thiện hiệu suất qua thời gian
• Distributed Agents (Multi-Agent Systems): Nhiều agent độc lập phối hợp hoặc cạnh tranh để giải quyết bài toán lớn, thường có hệ thống điều phối hoặc cơ chế giao tiếp giữa các agent
• Hierarchical Agents: Các agent tổ chức dạng phân cấp, agent cấp cao điều phối, định hướng chiến lược, agent cấp thấp thực thi

Hướng dẫn tạo AI Agents

Có mấy loại AI Agents framework?

Có rất nhiều framework hỗ trợ phát triển AI Agent, dưới đây là một số tham khảo cho anh em:

• LangChain: Đây là một trong những framework phổ biến nhất hiện nay để xây dựng AI Agent. LangChain hỗ trợ kết nối mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với các công cụ bên ngoài như API, cơ sở dữ liệu vector, bộ nhớ, trình duyệt... Ưu điểm là dễ dùng, có cộng đồng lớn, tài liệu phong phú
• Haystack: Framework mã nguồn mở mạnh mẽ, rất phù hợp để xây dựng các agent xử lý thông tin dạng pipeline. Haystack hỗ trợ tích hợp nhiều nguồn dữ liệu, mô hình khác nhau và có thể triển khai ở quy mô sản phẩm thực tế
• CrewAI: CrewAI nổi bật nhờ khả năng xây dựng hệ thống multi-agent kiểu “làm việc theo nhóm”. Framework này cho phép định nghĩa vai trò cụ thể cho từng agent (như researcher, writer, tester...), sau đó các agent phối hợp với nhau để hoàn thành một mục tiêu chung
• AutoGen (Microsoft): AutoGen là framework do Microsoft phát triển, chuyên dùng để tổ chức nhiều agent cùng hoạt động theo mô hình actor. Các agent có thể trò chuyện với nhau, xử lý thông tin bất đồng bộ và phối hợp để giải quyết các tác vụ lớn

Những thách thức khi deploy AI Agents

Một số thách thức chính khi deploy AI Agents đó là:

• Chi phí tính toán cao: Agent chạy trên mô hình lớn thường tiêu tốn tài nguyên hoặc chi phí API, đặc biệt nếu hoạt động 24/7. Cần tối ưu bằng cách dùng mô hình “nhẹ” hơn hoặc kiến trúc serverless
• Khó giám sát và kiểm soát: Agent thực thi đa bước nên dễ gặp lỗi. Việc debug, log và thiết lập ngưỡng an toàn là bắt buộc để đảm bảo hoạt động đúng
• Tích hợp hệ thống phức tạp: Agent cần tương tác với API, cơ sở dữ liệu, UI,... Việc tích hợp dễ phát sinh lỗi phân quyền, rate limit hoặc không tương thích, đòi hỏi phải test kỹ trước khi đưa vào production
• Cần điều chỉnh liên tục: Deploy agent chỉ là bước đầu. Cần theo dõi hiệu suất, lắng nghe phản hồi, tinh chỉnh prompt, cập nhật kiến thức và mô hình định kỳ để agent hoạt động ổn định lâu dài

Hướng dẫn tạo AI Agents

Ứng dụng thực tế của AI Agent

AI Agent giờ không còn là khái niệm xa vời nữa, mà anh em có thể bắt gặp nó ở khắp nơi: Từ trợ lý cá nhân sắp xếp công việc hằng ngày, đến các công cụ tự động hóa giúp doanh nghiệp tăng hiệu suất gấp nhiều lần. Không phải chuyện tương lai nữa, agent đang hiện diện ngay trong đời sống và công việc của chúng ta.

Đối với cá nhân

Với người dùng cá nhân, AI Agent chính là những “trợ lý ảo” vô cùng hữu ích trong nhiều mặt của cuộc sống:

• Trợ lý cá nhân thông minh: AI Agent có thể giúp anh em quản lý lịch trình, nhắc nhở công việc, đặt lịch hẹn,... hoàn toàn tự động. Ví dụ, anh em có thể sử dụng Dify để tạo một AI Agent tích hợp với Google Calendar tự động sắp xếp lịch họp, nhắc việc qua Telegram và đề xuất khung giờ trống để lên lịch hẹn cho anh em
• Gia sư/hỗ trợ học tập: Trong giáo dục cá nhân, AI Agent đóng vai trò gia sư ảo hướng dẫn học tập. Một học sinh luyện IELTS có thể dùng AI Agent tích hợp ChatGPT để luyện nói mỗi ngày, nhận phản hồi về phát âm, chấm điểm theo band điểm thật, và điều chỉnh bài học theo nhu cầu cá nhân
• Hỗ trợ tài chính cá nhân: Quản lý chi tiêu, đầu tư cá nhân cũng dễ hơn với AI Agent. Một agent tài chính có thể tự động theo dõi thu chi, lập ngân sách hàng tháng, nhắc anh em khi tiêu quá đà. 

Đối với doanh nghiệp

• Chăm sóc khách hàng: Nhiều công ty đã triển khai AI Agent làm nhân viên hỗ trợ khách hàng ảo. Khác với chatbot truyền thống chỉ trả lời theo kịch bản, agent hiện đại có thể xử lý yêu cầu phức tạp từ khách.
• Phân tích dữ liệu và hỗ trợ quyết định: Doanh nghiệp ngày nay có lượng dữ liệu khổng lồ. AI Agent chính là những nhà phân tích dữ liệu và đưa ra insight cho người dùng. Chẳng hạn, phòng kinh doanh có thể dùng agent để theo dõi số liệu bán hàng real-time, phân tích xu hướng và gửi cảnh báo nếu doanh số tụt giảm hoặc có cơ hội thị trường mới. 
• Tự động hóa quy trình nội bộ: Rất nhiều tác vụ hành chính, vận hành trong doanh nghiệp có thể giao cho AI Agent. Một công ty logistic có thể dùng AI Agent để xử lý phiếu giao hàng, tự điền form, gửi email xác nhận và cập nhật trạng thái giao hàng trên hệ thống
• Sáng tạo nội dung và marketing: AI Agent có thể viết nội dung quảng cáo, tạo post mạng xã hội, soạn email marketing rồi lên lịch đăng tự động
• Tài chính và đầu tư: AI Agent được dùng trong giao dịch chứng khoán, crypto,... 

AI Agents và Crypto

AI Agent đang trở thành “trợ lý không ngủ” trong thế giới Crypto, giúp phân tích dữ liệu, tin tức và tín hiệu mạng xã hội theo thời gian thực để đưa ra quyết định giao dịch nhanh chóng, chính xác. Không chỉ thay thế con người trong giao dịch, AI Agent còn mở ra xu hướng DeFAI, tự động hóa toàn diện việc đầu tư, tối ưu danh mục và tạo lợi nhuận bằng trí tuệ nhân tạo.

Vai trò của AI Agent trong Crypto

Anh em đều biết rằng, Crypto là một thị trường cực kỳ nhạy cảm với thông tin. Mỗi phút trôi qua đều có thể là cơ hội hoặc rủi ro tiềm tàng. Trong bối cảnh ấy, việc theo dõi, phân tích và phản ứng kịp thời gần như là nhiệm vụ bất khả thi nếu chỉ dựa vào con người. 

Đây chính là lúc AI Agent bước vào cuộc chơi. Chúng hoạt động như một nhà giao dịch không mệt mỏi, một chuyên gia dữ liệu và một trợ lý tài chính sẵn sàng hành động 24/7. Để hiểu thêm các dự án AI Agent trong Crypto, anh em có tham khảo bài viết Crypto AI Agent là gì?

Tự động hóa giao dịch và tối ưu lợi nhuận

Crypto nổi tiếng với thị trường 24/7 và biến động mạnh. AI Agent giao dịch (trading bots) đã xuất hiện từ lâu, nhưng nay với AI Agent thông minh hơn, việc tự động hóa giao dịch đã lên tầm cao mới. Các tác nhân AI có thể phân tích hàng loạt dữ liệu thị trường, tin tức, mạng xã hội trong thời gian thực và ra quyết định mua bán chỉ trong tích tắc, nhanh hơn con người rất nhiều.

Một khái niệm đang nổi là DeFAI (kết hợp giữa DeFi và AI), mô tả việc tài chính phi tập trung được tự động hóa hoàn toàn nhờ AI Agent. Cụ thể, Agent sẽ quản lý tài sản crypto, tự tối ưu danh mục, farm lợi nhuận,... Nếu như đang tò mò về các dự án DeFAI và muốn hiểu rõ hơn cách công nghệ này hoạt động, anh em có thể khám phá ngay tại đây: DeFAI là gì?

Hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu thời gian thực

Anh em đều biết rằng thị trường Crypto biến động rất mạnh theo tin tức. Giá coin có thể tăng gấp đôi trong 1 giờ vì một tin tweet, hoặc một lỗi smart contract có thể làm sập cả giao thức. 

Vậy nên, việc nắm bắt thông tin kịp thời và phân tích chính xác là chìa khóa. AI agent có thể theo dõi hàng trăm nguồn tin (Twitter KOLs, thông báo dự án, dữ liệu on-chain, tin tức chính thống,...) và phân tích chỉ trong vài giây, sau đó đưa ra khuyến nghị hoặc hành động tức thì.

Nâng cao trải nghiệm người dùng

Crypto và blockchain vốn khá phức tạp với người mới: Khái niệm khó, giao diện DeFi rối rắm, quy trình giao dịch nhiều bước. AI Agent có thể làm “hướng dẫn viên” giúp người dùng trải nghiệm crypto dễ dàng hơn, từ đó tiến tới “mass adoption”.

Bên cạnh đó, Agent có thể làm cầu nối giúp người dùng tương tác dễ hơn với blockchain. Ví dụ, dự án Edwin kết hợp khung agent LangChain với hệ ElizaOS, cho phép agent tương tác trực tiếp với giao thức DeFi như Aave, Uniswap qua ngôn ngữ tự nhiên. 

Các loại AI Agent Crypto phổ biến

AI Agent trong DeFi

• Agent tối ưu lợi suất: Những agent này tự động di chuyển tài sản giữa các giao thức DeFi để kiếm lãi suất cao nhất. Ví dụ: Dự án Sentism sử dụng AI Agent để theo dõi hàng trăm pool cho vay, farm trên nhiều chain, tính toán lợi nhuận sau phí,... 
• Agent hỗ trợ giao dịch: Đây là các AI Agent hỗ trợ thực hiện tự động lệnh giao dịch của người dùng chỉ bằng ngôn ngữ tự nhiên. Ví dụ, anh em chỉ cần nhập “mua token SOL ở giá 140 USDT”. AI Agent sẽ hiểu và tự động thực hiện lệnh theo yêu cầu
• Agent bảo mật DeFi: AI Agent hỗ trợ phát hiện các bất thường trong giao thức (như lượng token rút quá lớn hay phát hiện smart contract có lỗ hổng bị tấn công). Ví dụ, chúng ta có dự án Forta Network sử dụng các Agent giám sát giao dịch và cảnh báo cộng đồng ngay khi nghi ngờ hack

AI Agent phân tích dữ liệu

• Phân tích on-chain: Agent quét dữ liệu blockchain (giao dịch, ví, hợp đồng thông minh) để phát hiện hành vi bất thường và dự đoán xu hướng dòng tiền.
• Tổng hợp tin tức & sentiment: Dùng NLP đọc tin tức, tweet và phân loại cảm xúc thị trường. Ví dụ: dự án Cookie.fun theo dõi tương tác và mức độ quan tâm đến các dự án.
• Phân tích kỹ thuật: Agent học từ dữ liệu giá lịch sử, nhận diện mô hình biểu đồ và kết hợp nhiều nguồn dữ liệu để đưa ra tín hiệu giao dịch chính xác hơn bot truyền thống.
• Trợ lý dữ liệu cá nhân: Agent trả lời truy vấn của trader cá nhân bằng cách tự thu thập và tổng hợp dữ liệu từ nguồn như Dune Analytics.

AI Agent trong lĩnh vực giải trí

• NPC thông minh trong game: NPC dùng AI Agent để phản hồi linh hoạt theo hành vi người chơi thay vì kịch bản cố định.
• Quản lý cộng đồng/sự kiện: Làm MC ảo, tổng hợp câu hỏi AMA, quản lý hoạt động Discord trong DAO giải trí.
• Virtual Influencer/Avatar: Các nhân vật ảo tương tác với fan, tham gia biểu diễn, livestream, giao dịch,...

AI Agent hỗ trợ quản trị DAO

• Tổng hợp thông tin & thảo luận: Mỗi tuần DAO có thể có hàng chục đề xuất, comment dài lê thê. AI Agent sẽ tự động đọc, hiểu, tóm tắt ngắn gọn thành các điểm chính. Điều này giúp thành viên DAO không cần đọc hết mà vẫn nắm được đề xuất nào đang hot, ai đang ủng hộ, ai phản đối
• Bỏ phiếu tự động: Dự án Event Horizon cho phép tạo agent tự bỏ phiếu theo luật định sẵn, điều này giúp user bận rộn vẫn có thể tham gia hoạt động governance
• DAO do AI vận hành: Ví dụ ElizaOS là một hệ điều hành DAO do AI điều phối, con người chỉ định hướng. Đã vận hành quỹ hơn 25 triệu đô.

Đánh giá tiềm năng của AI Agent

AI Agent đang là từ khóa cực hot nhưng liệu đây chỉ là “trend” nhất thời hay thực sự là cuộc cách mạng tiếp theo của AI? Nhiều chuyên gia đã đưa ra nhận định, nhiều startup đã đầu tư hàng triệu đô, nhưng còn góc nhìn của người dùng và cộng đồng thì sao? Phần này mình sẽ cùng anh em nhìn lại tổng thể những tín hiệu cho thấy AI Agent có thể trở thành nền tảng công nghệ quan trọng không kém gì smartphone hay internet ngày trước nhé.

Chuyên gia nói gì về AI Agent?

Rất nhiều chuyên gia công nghệ và tài chính đang chú ý đến AI Agent, đưa ra các dự đoán táo bạo:

• Sam Altman (CEO OpenAI): Sam Altman phát biểu trong ​​OpenAI DevDay 2024 rằng đến năm 2025, AI Agent sẽ trở thành công cụ mà ai cũng dùng hàng ngày. Ông tin rằng giống như sự bùng nổ của smartphone, AI Agent thông minh sẽ sớm phổ biến cho cả công việc lẫn đời sống, giúp con người tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu suất chưa từng có
• Bill Gates: Theo CNBC, Bill Gates cũng lạc quan về “assistant AI” thế hệ mới (tức AI Agent). Ông cho rằng “Ai chiến thắng được mảng trợ lý AI cá nhân sẽ tạo ra cú sốc lớn như internet”, vì một khi mỗi người có trợ lý AI riêng, cách chúng ta tìm kiếm thông tin, mua sắm, làm việc sẽ thay đổi hoàn toàn
• Deloitte: Các hãng tư vấn thì đưa ra con số cụ thể, Deloitte dự báo đến năm 2027,  khoảng 50% doanh nghiệp dùng AI tạo sinh sẽ có thử nghiệm AI Agent
• World Economic Forum (WEF): WEF trong whitepaper 12/2024 đánh giá AI Agent sẽ mang lại chuyển đổi lớn cho nhiều ngành, từ khám phá khoa học đến vận hành chuỗi cung ứng,...

AI Agents có phải là xu hướng tương lai?

Phạm vi ứng dụng tăng theo thời gian

AI Agent đang ngày càng chen sâu vào nhiều lĩnh vực mà trước đây ít ai ngờ đến. Nếu như năm 2023 anh em chỉ nghe nói đến ChatGPT viết code, hỏi đáp đơn giản,..., thì sang 2024 - 2025, AI Agent đã có mặt trong mọi ngóc ngách từ marketing, chăm sóc khách, HR, tài chính, logistics,... 

Bên cạnh đó, điều thú vị là giờ không chỉ 1 agent làm việc, mà còn có multi-agent, tức là nhiều agent phối hợp như team cực kỳ linh hoạt. Vậy nên, các nhiệm vụ phức tạp, dài hơi,... trong tương lai gần hoàn toàn có thể đảm đương bởi AI Agent.

Các công cụ hỗ trợ AI Agent ngày càng hoàn thiện

Các công cụ hỗ trợ AI Agent hiện nay ngày càng đa dạng và được chuẩn hóa. Những giao thức như MCP (Model Context Protocol) giúp agent dễ dàng truy cập và sử dụng các công cụ bên ngoài, như gọi API hay thao tác hệ thống. Bên cạnh đó, chuẩn Agent-to-Agent protocol do Google đề xuất cũng hỗ trợ cho việc giao tiếp và phối hợp giữa nhiều agent khác nhau.

Không dừng ở đó, việc xây dựng AI Agent đã trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết nhờ các platform no-code và low-code. Điều này có nghĩa là anh em không có kiến thức về lập trình cũng có thể tự build một cách rất đơn giản và nhanh chóng. 

Về phía hạ tầng, các nhà cung cấp cloud và công nghệ đang không ngừng tối ưu tài nguyên cho AI, từ tốc độ xử lý đến bộ nhớ lưu trữ. Tất cả cho thấy rằng, chúng ta đang bước vào thời kỳ AI Agent được “đại chúng hóa” với đầy đủ công cụ, nền tảng và tiêu chuẩn để phát triển ở quy mô lớn.

Xu hướng tiêu thụ nội dung AI

Xã hội ngày càng cởi mở và dễ dàng chấp nhận nội dung do AI tạo ra, từ code gen bởi AI, video deepfake giải trí, đến bài viết do ChatGPT hỗ trợ,... Theo một khảo sát năm 2024 của Saleforce, 70% Gen Z tham gia khảo sát đã từng sử dụng Generative AI, trong số đó, 52% tin tưởng AI có thể giúp họ đưa ra quyết định thông minh hơn. 

Trong đời sống thường nhật, anh em cũng dễ thấy là nội dung tạo bởi AI ngày càng nhiều, phủ khắp trên các trang mạng xã hội, tiktok, thậm chí là trên đài truyền hình chính thống. 

Góc nhìn cá nhân

Theo mình, AI Agents chắc chắn là một phần quan trọng trong tương lai. Chúng không chỉ giúp tự động hóa công việc lặp lại mà còn có hỗ trợ con người ra quyết định, phối hợp và xử lý tác vụ phức tạp. Khi công nghệ, hạ tầng và niềm tin người dùng ngày càng chín muồi, việc AI Agents trở thành “đồng nghiệp số” trong cả đời sống cá nhân lẫn doanh nghiệp chỉ còn là vấn đề thời gian.

FAQ

ChatGPT có phải AI Agent không?

Không hẳn. ChatGPT hiện là một AI assistant, phản hồi theo yêu cầu chứ không tự hành động hay đạt mục tiêu dài hạn. Tuy nhiên, ChatGPT đang dần tiến gần đến khái niệm agent nhờ các tính năng như plugin và trí nhớ dài hạn (long-term memory).

AI Agent có cướp mất công việc của con người không?

Không “cướp”, nhưng sẽ thay đổi thị trường lao động. Những công việc lặp lại, dễ tự động hóa có thể bị thay thế. AI Agent cũng tạo ra các nghề mới như quản lý AI, tích hợp và sử dụng Agent,... Con người sẽ chuyển sang các vai trò cần sáng tạo, giao tiếp và tư duy chiến lược hơn.

Sự khác biệt giữa LLM và AI Agent là gì?

Anh em có thể hiểu LLM là “bộ não” còn AI Agent là “cơ thể hoàn chỉnh”. LLM (như GPT-4o) giúp hiểu ngôn ngữ, lập luận. AI Agent bao gồm: LLM, công cụ hành động, khả năng cảm nhận và mục tiêu cụ thể. LLM là một phần quan trọng, nhưng chưa đủ để tạo thành agent.

AI Agent có đưa ra kết quả dựa theo thiên kiến không?

Có thể có. Vì học từ dữ liệu quá khứ, nên AI Agent có những định kiến xã hội (bias) nếu không được kiểm soát.

Tôi có nên tin tưởng sử dụng AI Agent trong giao dịch Crypto?

Có thể dùng nhưng đừng giao toàn bộ niềm tin. AI Agent giúp phân tích nhanh, ra quyết định hiệu quả nhưng thị trường crypto rất rủi ro. Anh em nên xem agent là trợ lý thông minh, không phải người thay thế hoàn toàn quyết định đầu tư.

Lưu ý: Nội dung bên trên không phải là lời khuyên đầu tư. Chỉ nên tham khảo và tự mình tìm hiểu kỹ trước khi quyết định xuống tiền. Hãy là nhà đầu tư có trách nhiệm với tài sản của mình, chúc anh em thành công!