Từ chatbot đến AI Agent: Bước chuyển trong thiết kế sản phẩm công nghệ

AI Agent (tác nhân trí tuệ nhân tạo) đang trở thành một hướng phát triển đáng chú ý của các sản phẩm AI. Khác với chatbot truyền thống chủ yếu phản hồi theo câu hỏi hoặc trợ lý AI tập trung hỗ trợ từng yêu cầu, AI Agent được thiết kế để tiếp nhận một mục tiêu, chia nhỏ thành các bước, sử dụng công cụ và dữ liệu liên quan, sau đó thực hiện các hành động cần thiết dưới sự chỉ đạo và giám sát của người dùng.

Chẳng hạn, thay vì chỉ hỗ trợ soạn một email, AI Agent có thể được giao nhiệm vụ rà soát hộp thư, xác định các thông tin quan trọng, tổng hợp thời hạn vào lịch và chuẩn bị thư trả lời để người dùng kiểm tra trước khi gửi. Điểm khác biệt nằm ở khả năng kết nối nhiều bước thành một quy trình thống nhất, thay vì yêu cầu người dùng hướng dẫn riêng từng thao tác.

Sự chuyển dịch này phản ánh một hướng phát triển mới của sản phẩm công nghệ: từ công cụ cung cấp thông tin sang hệ thống hỗ trợ thực hiện công việc. Tuy nhiên, mức độ tự động hóa phụ thuộc vào năng lực của từng sản phẩm, quyền truy cập được cấp và phạm vi nhiệm vụ được giao.

Công nghệ phía sau AI Agent

Một hệ thống AI Agent hiện đại thường kết hợp một số thành phần công nghệ chính.

Thứ nhất, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đóng vai trò là thành phần xử lý trung tâm của AI Agent, giúp hệ thống tiếp nhận và hiểu yêu cầu, phân tích thông tin liên quan, đồng thời xác định bước cần thực hiện tiếp theo dựa trên yêu cầu ban đầu và kết quả của các bước trước đó.

Thứ hai, khả năng ghi nhớ thông tin và duy trì ngữ cảnh. AI Agent có thể sử dụng thông tin đã trao đổi trong cuộc hội thoại và dữ liệu được lưu giữ qua các lần tương tác, như sở thích hoặc yêu cầu trước đây, để thực hiện các nhiệm vụ tiếp theo mà không cần người dùng nhắc lại.

Thứ ba, khả năng lập kế hoạch và phân chia nhiệm vụ. AI Agent có thể phân tách mục tiêu được giao thành các nhiệm vụ nhỏ, sắp xếp trình tự thực hiện, lựa chọn hành động phù hợp và xác định bước tiếp theo dựa trên kết quả của từng giai đoạn mà không cần người dùng hướng dẫn ở mỗi bước.

Bên cạnh đó, kết nối với các công cụ, ứng dụng và giao diện lập trình ứng dụng (API) giúp AI Agent không chỉ tạo văn bản mà còn có thể truy xuất dữ liệu, cập nhật thông tin hoặc kích hoạt một số quy trình tự động hóa được cấp quyền.

Quy trình hoạt động có thể khái quát thành 05 bước: Tiếp nhận mục tiêu, lập kế hoạch, thực hiện bằng công cụ phù hợp, kiểm tra kết quả và điều chỉnh khi cần thiết. Một số hệ thống còn sử dụng nhiều tác nhân chuyên biệt để xử lý các phần việc khác nhau của cùng một nhiệm vụ.

Nguồn: candede.com

Bốn hướng thiết kế AI Agent

AI Agent không phải một loại sản phẩm đồng nhất. Tùy theo cách thiết kế và mức độ tự chủ, có thể nhận diện bốn dạng tác nhân tiêu biểu.

• Tác nhân phản ứng: Xử lý thông tin hoặc sự kiện đang diễn ra, chẳng hạn cảnh báo giao dịch bất thường hoặc kiểm tra tồn kho trước khi xác nhận đơn hàng.
• Tác nhân hướng mục tiêu: Lựa chọn hành động nhằm đạt một kết quả xác định, chẳng hạn lập và điều chỉnh kế hoạch công việc theo mục tiêu người dùng.
• Tác nhân tối ưu hóa lợi ích: So sánh các phương án theo tiêu chí và mức độ ưu tiên được đặt ra để đề xuất lựa chọn phù hợp.
• Tác nhân học hỏi: Sử dụng phản hồi và kết quả từ những lần thực hiện trước để điều chỉnh hành vi trong phạm vi cơ chế học hỏi được thiết kế.

Đây là các mô hình thiết kế có thể kết hợp với nhau, không phải những nhóm sản phẩm hoàn toàn tách biệt. Một sản phẩm AI Agent có thể đồng thời thể hiện nhiều đặc điểm trên.

Cơ hội ứng dụng trong thương mại điện tử

Trong thương mại điện tử, AI Agent có tiềm năng hỗ trợ nhiều khâu trong quá trình kinh doanh. Với người bán, hệ thống có thể hỗ trợ thu thập thông tin sản phẩm, soạn nội dung đăng bán, tổng hợp câu hỏi của khách hàng và chuẩn bị phản hồi. Với hoạt động vận hành, AI Agent có thể hỗ trợ tra cứu đơn hàng, đối chiếu thông tin theo quy trình, tổng hợp dữ liệu và chuẩn bị phương án xử lý yêu cầu đổi trả.

Đối với người tiêu dùng, các sản phẩm tích hợp AI Agent có thể hỗ trợ tìm kiếm và so sánh hàng hóa theo ngân sách, nhu cầu và tiêu chí lựa chọn; tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn; hoặc chuẩn bị các bước cần thiết cho một giao dịch để người dùng xem xét và xác nhận.

Tuy nhiên, đây là những khả năng ứng dụng tiềm năng, không đồng nghĩa mọi sản phẩm AI Agent hiện nay đều đã thực hiện được đầy đủ các tác vụ này. Hiệu quả thực tế cần được đánh giá theo từng trường hợp, dựa trên độ chính xác, thời gian xử lý, chi phí, mức độ hài lòng của người dùng và khả năng tích hợp với hệ thống hiện có.