AI Agentic là gì và tại sao nó quan trọng?
AI Agentic là gì? Đây có lẽ là câu hỏi được nhiều người trong ngành công nghệ Việt Nam quan tâm nhất trong thời gian gần đây. AI Agentic, hay còn gọi là trí tuệ nhân tạo tự chủ, đại diện cho một bước tiến vượt bậc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, nơi các hệ thống AI không chỉ đơn thuần trả lời câu hỏi mà còn có khả năng tự lập kế hoạch, suy luận và thực hiện các hành động phức tạp để đạt được mục tiêu cụ thể [1].
Hình 2: Các mô hình thiết kế AI Agentic phổ biến. Nguồn: Medium
Khác với các mô hình AI truyền thống chỉ dựa vào prompt engineering đơn giản, AI Agentic hoạt động theo các mô hình thiết kế có cấu trúc, cho phép chúng thể hiện những đặc tính gần giống với trí tuệ con người như khả năng phản ánh, lập kế hoạch và hợp tác. Theo nghiên cứu của AWS, các mô hình AI Agentic là “những khung công việc có thể tái sử dụng cho các tác nhân AI dựa trên LLM nhằm giải quyết các vấn đề phức tạp qua nhiều lĩnh vực thông qua các cấu trúc mô-đun, hướng mục tiêu” [2].
Tại Việt Nam, AI Agentic đang được các doanh nghiệp công nghệ như FPT, Viettel và nhiều startup công nghệ quan tâm đặc biệt. Theo báo cáo của VnEconomy, AI Agentic được xem là “chìa khóa mới giúp doanh nghiệp chuyển mình” trong kỷ nguyên số [3]. Điều này không chỉ thể hiện tiềm năng to lớn của công nghệ mà còn cho thấy sự sẵn sàng của thị trường Việt Nam trong việc áp dụng những công nghệ AI tiên tiến nhất.
Sự khác biệt giữa AI truyền thống và AI Agentic
Để hiểu rõ AI Agentic là gì, chúng ta cần phân biệt nó với các hệ thống AI truyền thống. Sự khác biệt này không chỉ nằm ở khả năng kỹ thuật mà còn ở cách tiếp cận giải quyết vấn đề hoàn toàn khác biệt.
AI Truyền thống: Mô hình Phản ứng Đơn giản
Các hệ thống AI truyền thống, bao gồm cả những mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thế hệ đầu, hoạt động theo nguyên tắc “input-output” đơn giản. Khi bạn đưa ra một câu hỏi hoặc yêu cầu, hệ thống sẽ xử lý thông tin và đưa ra một câu trả lời duy nhất. Quá trình này giống như việc sử dụng một công cụ tìm kiếm nâng cao – bạn hỏi, nó trả lời, và quá trình kết thúc ở đó.
Theo nghiên cứu của Paolo Perrone trên Medium, vấn đề lớn nhất của phương pháp này là “chúng ta về cơ bản chỉ đang ném từ ngữ vào một công cụ tự động hoàn thành được tôn vinh. Kết quả có vẻ thông minh, nhưng nó không thực sự hiểu gì cả. Nó không thể lập kế hoạch, điều chỉnh hay suy luận” [4].
AI Agentic: Hệ thống Tự chủ và Thích ứng
Ngược lại, AI Agentic hoạt động như một tác nhân thông minh có khả năng tự chủ. Thay vì chỉ đưa ra một câu trả lời, hệ thống AI Agentic có thể:
•Lập kế hoạch: Phân tích vấn đề phức tạp và chia nhỏ thành các bước thực hiện cụ thể
•Tự phản ánh: Đánh giá lại kết quả của chính mình và cải thiện liên tục
•Sử dụng công cụ: Kết nối với các hệ thống bên ngoài để thu thập thông tin hoặc thực hiện tác vụ
•Thích ứng: Điều chỉnh chiến lược dựa trên phản hồi từ môi trường
•Hợp tác: Làm việc với các AI agent khác để giải quyết vấn đề phức tạp
Điều quan trọng nhất mà AI Agentic mang lại là cấu trúc. Như Paolo Perrone đã chỉ ra: “Điều tôi thiếu là cấu trúc. Trí tuệ không chỉ là việc đưa ra câu trả lời: mà là về cách thức những câu trả lời đó được hình thành. Quá trình này rất quan trọng” [4].
Bảng So sánh AI Truyền thống vs AI Agentic
| Đặc điểm | AI Truyền thống | AI Agentic |
| Cách thức hoạt động | Input → Output đơn giản | Lập kế hoạch → Thực hiện → Đánh giá → Cải thiện |
| Khả năng tự chủ | Thấp, cần hướng dẫn chi tiết | Cao, có thể tự quyết định |
| Xử lý vấn đề phức tạp | Hạn chế, cần chia nhỏ thủ công | Tự động phân tích và chia nhỏ |
| Tương tác với môi trường | Không có | Có thể sử dụng công cụ bên ngoài |
| Khả năng học hỏi | Tĩnh, không thay đổi | Động, tự cải thiện qua phản hồi |
| Độ tin cậy | Dễ bị lỗi, không tự kiểm tra | Cao hơn nhờ cơ chế tự phản ánh |
Tại Việt Nam, sự chuyển đổi từ AI truyền thống sang AI Agentic đang diễn ra mạnh mẽ. Các công ty như FPT đã phát triển nền tảng “FPT AI Agents” – một hệ thống AI Agent đa ngôn ngữ kết hợp AI tạo sinh và tri thức doanh nghiệp [5]. Điều này cho thấy thị trường Việt Nam đang nhanh chóng nhận ra giá trị của các hệ thống AI có khả năng tự chủ cao hơn.
5 Mô hình AI Agentic cốt lõi
Sau khi hiểu AI Agentic là gì, chúng ta cần tìm hiểu các mô hình thiết kế cụ thể giúp xây dựng những hệ thống AI thông minh này. Dựa trên nghiên cứu từ các chuyên gia hàng đầu và các framework như DeepLearning.AI, có 5 mô hình AI Agentic cốt lõi mà mọi nhà phát triển và doanh nghiệp cần nắm vững.
1. Mô hình Phản ánh (Reflection Pattern)
Mô hình Phản ánh là nền tảng của AI Agentic, cho phép hệ thống tự đánh giá và cải thiện kết quả của chính mình. Đây là khả năng mà con người thường xuyên sử dụng – sau khi hoàn thành một công việc, chúng ta thường xem xét lại để tìm cách cải thiện.
Hình 3: Cách thức hoạt động của Reflection Pattern trong AI Agentic. Nguồn: Analytics Vidhya
Cách thức hoạt động
Theo nghiên cứu của DeepLearning.AI, mô hình Reflection hoạt động theo quy trình ba bước [6]:
- Tạo kết quả ban đầu: AI tạo ra câu trả lời hoặc giải pháp đầu tiên
- Tự đánh giá: Hệ thống phân tích kết quả của chính mình, tìm ra điểm mạnh và điểm yếu
- Cải thiện: Dựa trên đánh giá, AI tạo ra phiên bản cải thiện của kết quả
“Mô hình Reflection cho phép các mô hình ngôn ngữ lớn trở thành những tác nhân hiệu quả hơn bằng cách phản ánh về hành vi của chính chúng” – DeepLearning.AI [6]
Hình 4: Quy trình chi tiết của Reflection Pattern. Nguồn: Analytics Vidhya
Ứng dụng thực tế tại Việt Nam
Tại Việt Nam, mô hình Reflection đang được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực:
- Giáo dục: Các nền tảng học trực tuyến như Topica, ELSA Speak sử dụng AI để tự đánh giá và cải thiện phương pháp giảng dạy
- Dịch vụ khách hàng: Chatbot của các ngân hàng như Vietcombank, Techcombank áp dụng reflection để cải thiện chất lượng phản hồi
- Sản xuất nội dung: Các công ty truyền thông sử dụng AI để tự kiểm tra và cải thiện chất lượng bài viết
2. Mô hình Lập kế hoạch (Planning Pattern)
Mô hình Lập kế hoạch là khả năng của AI trong việc phân tích một vấn đề phức tạp và tự động chia nhỏ thành các bước thực hiện cụ thể. Đây là một trong những đặc tính quan trọng nhất giúp AI Agentic xử lý được các tác vụ phức tạp mà AI truyền thống không thể thực hiện.
Nguyên lý hoạt động
Theo Analytics Vidhya, mô hình Planning tập trung vào việc “chia nhỏ một vấn đề lớn thành các nhiệm vụ nhỏ hơn và quản lý những nhiệm vụ đó một cách hiệu quả” [7]. Quy trình bao gồm:
- Phân tích mục tiêu: AI hiểu rõ mục tiêu cuối cùng cần đạt được
- Phân rã vấn đề: Chia nhỏ vấn đề phức tạp thành các sub-task có thể quản lý
- Sắp xếp ưu tiên: Xác định thứ tự thực hiện các nhiệm vụ
- Theo dõi tiến độ: Giám sát quá trình thực hiện và điều chỉnh khi cần thiết
Ví dụ cụ thể
Giả sử bạn yêu cầu AI Agentic “Tạo một chiến lược marketing cho sản phẩm mới tại thị trường Việt Nam”. Thay vì đưa ra một câu trả lời chung chung, AI sẽ:
- Phân tích thị trường Việt Nam (nhân khẩu học, hành vi tiêu dùng)
- Nghiên cứu đối thủ cạnh tranh
- Xác định nhóm khách hàng mục tiêu
- Phát triển thông điệp marketing
- Lựa chọn kênh truyền thông phù hợp
- Lập ngân sách và timeline
- Đề xuất các KPI để đo lường hiệu quả
3. Mô hình Sử dụng Công cụ (Tool Use Pattern)
Mô hình Sử dụng Công cụ cho phép AI Agentic kết nối và tương tác với các hệ thống bên ngoài, từ đó mở rộng đáng kể khả năng của mình. Đây là điểm khác biệt lớn nhất giữa AI Agentic và các chatbot truyền thống.
Hình 5: Minh họa Tool Use Pattern trong hệ thống AI Agentic. Nguồn: Medium
Khả năng mở rộng vô hạn
Theo Microsoft, “Mô hình Tool Use tập trung vào việc cung cấp cho LLM khả năng tương tác với các công cụ bên ngoài để đạt được các mục tiêu cụ thể” [8]. Các công cụ này có thể bao gồm:
- API và Database: Truy vấn thông tin thời gian thực
- Công cụ tính toán: Thực hiện các phép tính phức tạp
- Hệ thống tệp: Đọc, ghi và xử lý tài liệu
- Dịch vụ web: Gửi email, đặt lịch hẹn, thanh toán
- Công cụ phân tích: Xử lý và trực quan hóa dữ liệu
Giảm thiểu Hallucination
Một lợi ích quan trọng của mô hình Tool Use là giảm thiểu hiện tượng “hallucination” – khi AI tạo ra thông tin không chính xác. Thay vì đoán mò, AI có thể truy cập trực tiếp vào nguồn dữ liệu đáng tin cậy.
“Mô hình Tool Use kết nối model với các công cụ thực tế. Thay vì tạo ra thông tin sai lệch, nó có thể truy vấn vector database, chạy code trong REPL, hoặc gọi API” – Paolo Perrone [4]
4. Mô hình ReAct (Reasoning + Acting)
Mô hình ReAct kết hợp hai khả năng quan trọng: suy luận (Reasoning) và hành động (Acting) trong một quy trình liên tục. Đây là mô hình giúp AI Agentic có thể thích ứng với môi trường động và giải quyết các vấn đề phức tạp theo thời gian thực.
Quy trình ReAct
Theo nghiên cứu gốc từ Google Research, ReAct hoạt động theo chu kỳ [9]:
- Suy luận (Reasoning): AI phân tích tình huống hiện tại và lập kế hoạch hành động
- Hành động (Acting): Thực hiện hành động cụ thể (gọi API, tìm kiếm thông tin, etc.)
- Quan sát (Observation): Nhận phản hồi từ môi trường
- Lặp lại: Quay lại bước suy luận với thông tin mới
Ưu điểm của ReAct
- Tính linh hoạt cao: Có thể thay đổi chiến lược dựa trên kết quả thực tế
- Xử lý bất định: Thích ứng với các tình huống không lường trước được
- Học hỏi liên tục: Cải thiện hiệu suất qua mỗi lần tương tác
5. Mô hình Hợp tác Đa tác nhân (Multi-Agent Collaboration)
Mô hình Hợp tác Đa tác nhân là đỉnh cao của AI Agentic, nơi nhiều AI agent chuyên biệt làm việc cùng nhau để giải quyết các vấn đề cực kỳ phức tạp. Đây là mô hình gần giống nhất với cách con người làm việc trong các tổ chức.
Hình 6: Hệ thống Multi-Agent Collaboration trong môi trường doanh nghiệp. Nguồn: AWS
Nguyên lý hoạt động
Theo IBM, “trong hợp tác đa tác nhân, các agent hợp tác bằng cách sử dụng các giao thức giao tiếp đã được thiết lập để trao đổi thông tin trạng thái, phân công trách nhiệm và điều phối các hành động” [10].
Hình 7: Lợi ích của hệ thống Multi-Agent AI trong doanh nghiệp. Nguồn: Codiste
Các loại Multi-Agent System
- Hierarchical (Phân cấp): Có agent chính điều phối các agent phụ
- Peer-to-peer (Ngang hàng): Các agent có quyền lực tương đương, tự điều phối
- Specialized (Chuyên biệt): Mỗi agent có chuyên môn riêng biệt
Ứng dụng trong doanh nghiệp Việt Nam
Các doanh nghiệp Việt Nam đang bắt đầu triển khai Multi-Agent System:
- Ngân hàng: Hệ thống phát hiện gian lận với nhiều agent chuyên biệt
- E-commerce: Agent quản lý kho, agent chăm sóc khách hàng, agent phân tích dữ liệu
- Logistics: Tối ưu hóa tuyến đường, quản lý kho bãi, dự báo nhu cầu
Bảng Tổng hợp 5 Mô hình AI Agentic
| Mô hình | Chức năng chính | Ưu điểm | Ứng dụng phổ biến |
| Reflection | Tự đánh giá và cải thiện | Tăng chất lượng output | Kiểm tra lỗi, cải thiện nội dung |
| Planning | Phân tích và lập kế hoạch | Xử lý vấn đề phức tạp | Quản lý dự án, chiến lược |
| Tool Use | Kết nối công cụ bên ngoài | Mở rộng khả năng, giảm hallucination | Truy vấn dữ liệu, tự động hóa |
| ReAct | Suy luận + Hành động | Thích ứng động, linh hoạt | Chatbot thông minh, hỗ trợ quyết định |
| Multi-Agent | Hợp tác nhiều agent | Giải quyết vấn đề cực phức tạp | Hệ thống doanh nghiệp lớn |
Ứng dụng thực tế của AI Agentic tại Việt Nam
Hiểu được AI Agentic là gì chỉ là bước đầu. Điều quan trọng hơn là nhận ra cách công nghệ này đang và sẽ thay đổi bối cảnh kinh doanh tại Việt Nam. Từ các tập đoàn lớn đến startup công nghệ, AI Agentic đang tạo ra những đột phá thực sự trong nhiều lĩnh vực.
Lĩnh vực Ngân hàng và Tài chính
Ngành ngân hàng Việt Nam đang dẫn đầu trong việc áp dụng AI Agentic. Các ngân hàng lớn như Vietcombank, BIDV, và Techcombank đã triển khai các hệ thống AI agent phức tạp để:
Phát hiện gian lận thời gian thực: Hệ thống Multi-Agent với các agent chuyên biệt theo dõi từng loại giao dịch khác nhau. Agent phân tích hành vi khách hàng, agent kiểm tra địa lý giao dịch, và agent đánh giá rủi ro hoạt động đồng thời để đưa ra cảnh báo trong vòng millisecond.
Tư vấn tài chính cá nhân hóa: Sử dụng mô hình Planning và Tool Use, AI agent có thể phân tích tình hình tài chính của khách hàng, truy cập dữ liệu thị trường thời gian thực, và đưa ra lời khuyên đầu tư phù hợp với từng cá nhân.
Xử lý khiếu nại tự động: Áp dụng mô hình ReAct, hệ thống có thể hiểu vấn đề của khách hàng, tìm kiếm thông tin liên quan, và đưa ra giải pháp hoặc chuyển tiếp cho nhân viên phù hợp.
E-commerce và Thương mại điện tử
Thị trường e-commerce Việt Nam với những tên tuổi như Shopee, Tiki, Lazada đang tận dụng AI Agentic để nâng cao trải nghiệm khách hàng:
Hệ thống gợi ý thông minh: Không chỉ dựa trên lịch sử mua hàng, AI agent sử dụng mô hình Reflection để liên tục cải thiện độ chính xác của gợi ý dựa trên phản hồi của khách hàng.
Quản lý kho hàng tự động: Multi-Agent system với agent dự báo nhu cầu, agent quản lý nhà cung cấp, và agent tối ưu hóa logistics làm việc cùng nhau để đảm bảo hàng hóa luôn sẵn có mà không tồn kho quá mức.
Chăm sóc khách hàng 24/7: AI agent sử dụng Tool Use pattern để truy cập hệ thống đơn hàng, thông tin sản phẩm, và chính sách công ty để giải quyết hầu hết các vấn đề của khách hàng mà không cần can thiệp của con người.
Giáo dục và Đào tạo
Lĩnh vực giáo dục Việt Nam đang chứng kiến cuộc cách mạng nhờ AI Agentic:
Gia sư AI cá nhân hóa: Các nền tảng như ELSA Speak, Topica sử dụng AI agent có khả năng Planning để tạo ra lộ trình học tập riêng biệt cho từng học viên, điều chỉnh theo tiến độ và phong cách học của mỗi người.
Đánh giá và phản hồi tự động: Mô hình Reflection được áp dụng để AI không chỉ chấm điểm mà còn đưa ra nhận xét chi tiết, gợi ý cải thiện, và theo dõi tiến bộ của học sinh theo thời gian.
Hỗ trợ giảng viên: AI agent giúp giáo viên chuẩn bị bài giảng, tạo câu hỏi kiểm tra, và phân tích hiệu quả giảng dạy dựa trên phản hồi của học sinh.
Sản xuất và Công nghiệp 4.0
Các doanh nghiệp sản xuất Việt Nam như Vingroup, Hòa Phát đang áp dụng AI Agentic trong:
Bảo trì dự đoán: Hệ thống Multi-Agent giám sát thiết bị, dự báo hỏng hóc, và tự động lên lịch bảo trì để tối ưu hóa thời gian hoạt động của máy móc.
Tối ưu hóa chuỗi cung ứng: AI agent sử dụng Tool Use để kết nối với các hệ thống ERP, theo dõi thị trường nguyên liệu, và đưa ra quyết định mua hàng tối ưu.
Kiểm soát chất lượng: Mô hình ReAct cho phép AI liên tục điều chỉnh các thông số sản xuất dựa trên kết quả kiểm tra chất lượng thời gian thực.
Y tế và Chăm sóc sức khỏe
Ngành y tế Việt Nam đang từng bước ứng dụng AI Agentic:
Chẩn đoán hỗ trợ: AI agent sử dụng mô hình Reflection để phân tích kết quả xét nghiệm, hình ảnh y học, và đưa ra gợi ý chẩn đoán cho bác sĩ, đồng thời tự đánh giá độ tin cậy của kết quả.
Quản lý bệnh án điện tử: Tool Use pattern cho phép AI truy cập và cập nhật thông tin bệnh nhân từ nhiều nguồn khác nhau, tạo ra bức tranh toàn diện về tình trạng sức khỏe.
Lên lịch và quản lý tài nguyên: Multi-Agent system tối ưu hóa việc sắp xếp lịch khám, phân bổ nhân lực y tế, và quản lý thiết bị y tế.
Tương lai của AI Agentic tại Việt Nam
Nhìn về tương lai, AI Agentic không chỉ là một xu hướng công nghệ mà còn là động lực chính thúc đẩy chuyển đổi số toàn diện tại Việt Nam. Dựa trên các nghiên cứu quốc tế và xu hướng phát triển trong nước, chúng ta có thể dự đoán những thay đổi quan trọng trong 5-10 năm tới.
Chính phủ số và Dịch vụ công
Chính phủ Việt Nam đang đẩy mạnh chuyển đổi số với mục tiêu xây dựng “Chính phủ số, Kinh tế số, Xã hội số”. AI Agentic sẽ đóng vai trò then chốt trong:
Dịch vụ công trực tuyến thông minh: Thay vì các form điền thông tin phức tạp, công dân sẽ tương tác với AI agent có khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên, tự động điền thông tin từ các cơ sở dữ liệu liên thông, và hướng dẫn từng bước một cách cá nhân hóa.
Quản lý đô thị thông minh: Hệ thống Multi-Agent sẽ quản lý giao thông, môi trường, an ninh, và các dịch vụ đô thị khác một cách tự động và hiệu quả. Ví dụ, AI agent giao thông có thể điều chỉnh đèn tín hiệu dựa trên lưu lượng thực tế, trong khi agent môi trường theo dõi chất lượng không khí và đưa ra cảnh báo kịp thời.
Nông nghiệp thông minh
Việt Nam với 70% dân số nông thôn sẽ được hưởng lợi lớn từ AI Agentic trong nông nghiệp:
Nông dân AI: Mỗi nông dân sẽ có một AI agent cá nhân giúp theo dõi thời tiết, tình trạng cây trồng, giá cả thị trường, và đưa ra lời khuyên về thời điểm gieo trồng, thu hoạch, và bán sản phẩm.
Chuỗi giá trị nông sản: Hệ thống Multi-Agent sẽ kết nối nông dân, nhà phân phối, và người tiêu dùng, tối ưu hóa toàn bộ chuỗi giá trị từ sản xuất đến tiêu thụ.
Giáo dục cá nhân hóa toàn diện
Hệ thống giáo dục Việt Nam sẽ trải qua cuộc cách mạng với AI Agentic:
Giáo viên AI cho mọi học sinh: Mỗi học sinh sẽ có một AI agent giáo viên riêng, hiểu rõ điểm mạnh, điểm yếu, và phong cách học của từng em, từ đó tạo ra chương trình học tập hoàn toàn cá nhân hóa.
Đánh giá năng lực thực tế: Thay vì các kỳ thi truyền thống, AI agent sẽ đánh giá năng lực học sinh thông qua các dự án thực tế, theo dõi tiến bộ liên tục, và đưa ra phản hồi kịp thời.
Thách thức và Cơ hội
Tuy nhiên, việc phát triển AI Agentic tại Việt Nam cũng đối mặt với những thách thức:
Thách thức về nhân lực: Cần đào tạo một lượng lớn chuyên gia AI có khả năng thiết kế và triển khai các hệ thống AI Agentic phức tạp.
Hạ tầng công nghệ: Đòi hỏi đầu tư mạnh vào hạ tầng điện toán đám mây, mạng 5G, và các trung tâm dữ liệu hiện đại.
Quy định pháp lý: Cần xây dựng khung pháp lý phù hợp để quản lý và đảm bảo an toàn cho các hệ thống AI tự chủ.
Cơ hội phát triển: Việt Nam có thể trở thành một trong những quốc gia dẫn đầu về AI Agentic trong khu vực ASEAN nhờ vào:
- Dân số trẻ, am hiểu công nghệ
- Chính phủ ủng hộ mạnh mẽ chuyển đổi số
- Hệ sinh thái startup công nghệ phát triển
- Chi phí phát triển cạnh tranh so với các nước phát triển
Kết luận
AI Agentic là gì? Qua bài viết này, chúng ta đã có cái nhìn toàn diện về công nghệ đang định hình lại tương lai của trí tuệ nhân tạo. AI Agentic không chỉ là một bước tiến kỹ thuật mà còn là cuộc cách mạng trong cách chúng ta thiết kế, triển khai và tương tác với các hệ thống AI.
Những điểm quan trọng cần nhớ
- AI Agentic khác biệt hoàn toàn với AI truyền thống thông qua khả năng tự chủ, lập kế hoạch, và thích ứng với môi trường động.
- 5 mô hình cốt lõi – Reflection, Planning, Tool Use, ReAct, và Multi-Agent Collaboration – tạo nên nền tảng cho các hệ thống AI thông minh và đáng tin cậy.
- Ứng dụng thực tế tại Việt Nam đang diễn ra mạnh mẽ trong ngân hàng, e-commerce, giáo dục, sản xuất, và y tế.
- Tương lai của AI Agentic hứa hẹn mang lại những thay đổi căn bản trong cách chúng ta làm việc, học tập, và sinh sống.
Lời khuyên cho doanh nghiệp Việt Nam
Để không bị tụt hậu trong cuộc đua công nghệ, các doanh nghiệp Việt Nam cần:
- Đầu tư vào nghiên cứu và phát triển AI Agentic ngay từ bây giờ
- Đào tạo nhân lực có khả năng thiết kế và triển khai các hệ thống AI tự chủ
- Xây dựng hạ tầng dữ liệu chất lượng cao để hỗ trợ AI Agentic hoạt động hiệu quả
- Hợp tác với các trường đại học và viện nghiên cứu để phát triển công nghệ phù hợp với bối cảnh Việt Nam
AI Agentic không phải là tương lai xa vời mà là hiện tại đang diễn ra. Những doanh nghiệp và cá nhân nào hiểu rõ và áp dụng sớm công nghệ này sẽ có lợi thế cạnh tranh vượt trội trong thời đại mới.
Tài liệu tham khảo
[1] AWS Prescriptive Guidance. “Agentic AI patterns and workflows on AWS”. https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/agentic-ai-patterns/introduction.html [2] AWS Prescriptive Guidance. “Agentic AI patterns and workflows on AWS”. https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/agentic-ai-patterns/introduction.html [3] VnEconomy. “Agentic AI: ‘Chìa khóa’ mới giúp doanh nghiệp chuyển mình”. https://vneconomy.vn/techconnect/agentic-ai-chia-khoa-moi-giup-doanh-nghiep-chuyen-minh.htm [4] Paolo Perrone. “Stop Prompting, Start Designing: 5 Agentic AI Patterns That Actually Work”. https://medium.com/data-science-collective/stop-prompting-start-designing-5-agentic-ai-patterns-that-actually-work-a59c4a409ebb [5] FPT AI. “FPT AI Agents – Nền Tảng Tạo Lập Nhân Sự AI”. https://fpt.ai/vi/san-pham/fpt-ai-agents/ [6] DeepLearning.AI. “Agentic Design Patterns Part 2: Reflection”. https://www.deeplearning.ai/the-batch/agentic-design-patterns-part-2-reflection/ [7] Analytics Vidhya. “What is Agentic AI Planning Pattern?”. https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/11/agentic-ai-planning-pattern/ [8] Microsoft Open Source. “Tool Use Design Pattern”. https://microsoft.github.io/ai-agents-for-beginners/04-tool-use/ [9] Google Research. “ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models”. https://research.google/blog/react-synergizing-reasoning-and-acting-in-language-models/ [10] IBM. “What is Multi-Agent Collaboration?”. https://www.ibm.com/think/topics/multi-agent-collaborationCredit hình ảnh
- Hình 1: Daily Dose of Data Science – “5 Agentic AI Design Patterns”
- Hình 2: Medium – “Top Agentic AI Design Patterns”
- Hình 3: Analytics Vidhya – “What is Agentic AI Reflection Pattern?”
- Hình 4: Analytics Vidhya – “What is Agentic AI Reflection Pattern?”
- Hình 5: Medium – “5 Agentic AI Patterns to Build Smarter LLM Systems”
- Hình 6: AWS – “Unlocking complex problem-solving with multi-agent”
- Hình 7: Codiste – “Multi-Agent Collaboration: The Game-changing AI Innovations”