Hướng dẫn cơ bản về đại lý tự trị

Giới thiệu

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trải qua những tiến bộ đáng kể trong những năm gần đây. Ban đầu chỉ giới hạn ở việc tự động hóa các tác vụ cơ bản, lặp đi lặp lại, AI truyền thống đã phát triển thành một phần vô giá trong mọi ngành công nghiệp. Mặc dù chúng nâng cao hiệu quả và năng suất nhưng các hệ thống AI thông thường không thể xử lý các quy trình làm việc phức tạp và ra quyết định phức tạp. Lĩnh vực AI tác nhân mới nổi giải quyết hạn chế này, thể hiện bước nhảy vọt về khả năng của AI. Bài viết này đi sâu vào khái niệm về AI tác tử, các tính năng đặc biệt của nó và các ứng dụng tiềm năng của tác tử tự trị trong việc cách mạng hóa năng suất doanh nghiệp.

AI tác nhân là gì?

AI tác nhân, còn được gọi là AI tự động, thể hiện sự thay đổi cơ bản trong trí tuệ nhân tạo, được thiết kế để tự động hiểu và quản lý các quy trình công việc phức tạp với sự can thiệp tối thiểu của con người. Các tác nhân AI tự trị hoạt động khá giống với nhân viên của con người. Họ có thể nắm bắt các bối cảnh khác nhau, đặt ra và theo đuổi mục tiêu, suy luận thông qua các nhiệm vụ và điều chỉnh hành động của mình dựa trên các điều kiện thay đổi.

Các tính năng chính của AI Agentic

• Quyền tự trị: Agentic AI hoạt động độc lập. Có nghĩa là nó có thể bắt đầu và hoàn thành nhiệm vụ mà không cần sự giám sát liên tục của con người.
• Lý luận: Nó sở hữu khả năng ra quyết định tiên tiến, cho phép đưa ra các đánh giá theo ngữ cảnh, thiết lập các hành động chiến lược và thậm chí cân bằng các đánh đổi.
• Quy hoạch thích ứng: Nó thể hiện sự linh hoạt trong điều kiện năng động, điều chỉnh kế hoạch dựa trên hoàn cảnh hiện tại.
• Hiểu ngôn ngữ: Với khả năng diễn giải ngôn ngữ tự nhiên nâng cao, các hệ thống này có thể thực hiện chính xác các hướng dẫn phức tạp.
• Tối ưu hóa quy trình làm việc: AI tác nhân chuyển đổi hiệu quả giữa các nhiệm vụ phụ và ứng dụng, đảm bảo các quy trình được thực thi một cách tối ưu để đạt được kết quả mong muốn.

Sự khác biệt giữa AI tác nhân và AI truyền thống

Các hệ thống AI truyền thống được thiết kế chủ yếu để tự động hóa các nhiệm vụ cụ thể, lặp đi lặp lại, nâng cao tốc độ và hiệu quả trong phạm vi hạn chế. Tuy nhiên, họ thiếu khả năng xử lý các quy trình công việc phức tạp đòi hỏi sự hiểu biết toàn diện và phán đoán chiến lược. AI tác nhân, tận dụng những tiến bộ như mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), khả năng tính toán có thể mở rộng và bộ dữ liệu khổng lồ, mang lại cách tiếp cận năng động và linh hoạt hơn.

Dưới đây là những khác biệt chính giữa hệ thống AI truyền thống và hệ thống AI tự động:

• Mô hình ngôn ngữ lớn: LLM cho phép AI tác nhân hiểu được lời nói và văn bản mang nhiều sắc thái của con người, mang lại phạm vi giao tiếp không có trong AI truyền thống.
• Sức mạnh tính toán có thể mở rộng: Khả năng tính toán nâng cao cho phép các tác nhân AI tự trị quản lý các nhiệm vụ phức tạp và đào tạo các mô hình phức tạp.
• Bộ dữ liệu lớn: Bộ dữ liệu phong phú cho phép họ hiểu và giải thích các bối cảnh và mục tiêu phức tạp.
• Khả năng kết nối: Agentic AI vượt trội trong việc kết nối với các hệ thống và nguồn thông tin khác. Điều này nâng cao khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp và đưa ra các quyết định phức tạp.

Những tiến bộ này cho phép AI tác nhân vượt xa các hướng dẫn đơn thuần để đặt ra các mục tiêu độc lập, lập chiến lược và thích ứng, từ đó mang đến một cách tiếp cận năng động để đạt được các mục tiêu phức tạp.

Sự phát triển của hệ thống AI tác nhân

Trong thập kỷ qua, AI đàm thoại đã phát triển từ việc khớp mẫu đơn giản chatbot đến các hệ thống tiên tiến có khả năng hiểu biết theo ngữ cảnh và ra quyết định tự chủ. AI đàm thoại ban đầu dựa vào đầu vào và phản hồi được xác định trước, hạn chế khả năng xử lý các mẫu ngôn ngữ phức tạp.

Sự chuyển đổi bắt đầu với quy mô lớn học máy, trong đó các mô hình hội thoại được đào tạo trên bộ dữ liệu khổng lồ bắt đầu tạo ra nhiều phản hồi giống con người hơn. Sự ra đời của LLM như GPT-4 đã chứng tỏ khả năng sáng tạo tiên tiến, tạo ra những phản ứng gần giống với các tương tác tự nhiên của con người.

Tuy nhiên, nhu cầu của doanh nghiệp đã nêu bật những hạn chế về khả năng đàm thoại đơn thuần của AI. Đã nảy sinh nhu cầu về các hệ thống AI có khả năng tự quản lý và thực hiện các quy trình công việc phức tạp. Điều này dẫn đến sự phát triển của các khả năng tác nhân, nâng cao hệ thống AI với khả năng tự thiết lập mục tiêu, ra quyết định theo ngữ cảnh, hiểu ngôn ngữ mạnh mẽ và tích hợp hệ thống.

Sự phát triển từ kỹ năng đàm thoại đến khả năng tác nhân đánh dấu một bước tiến đáng kể trong AI. Các doanh nghiệp yêu cầu hệ thống AI có thể tự động xử lý các quy trình công việc phức tạp, gồm nhiều bước.

Những khả năng này đã dẫn tới sự phát triển của Phi công phụ AI, hoạt động trên nhiều lĩnh vực. Họ diễn giải chính xác các hướng dẫn, đặt ra các mục tiêu phụ, đưa ra các quyết định thích ứng và thực hiện các quy trình gồm nhiều bước.

Giới thiệu phi công phụ AI

Phi công phụ AI đại diện cho thế hệ tiếp theo của AI doanh nghiệp giải pháp, mang lại phạm vi hoạt động được mở rộng đáng kể. Được thiết kế để hoạt động trên nhiều lĩnh vực khác nhau, các phi công phụ AI diễn giải chính xác các hướng dẫn phức tạp, quản lý các mục tiêu phụ một cách tự động và đưa ra các quyết định dựa trên ngữ cảnh.

Không giống như các hệ thống AI thông thường, các phi công phụ AI điều hướng linh hoạt các nhiệm vụ, hệ thống và ứng dụng khác nhau, hoàn thành các quy trình với sự giám sát tối thiểu của con người. Chúng thể hiện các khả năng tác nhân như tự thiết lập mục tiêu, lý luận, lập kế hoạch và thực thi, tạo thành xương sống của các giải pháp AI doanh nghiệp.

Lợi ích của việc sử dụng tác nhân AI

Việc triển khai AI tác nhân mang lại nhiều lợi ích, bao gồm:

• Tự thiết lập mục tiêu: AI tự trị xây dựng các mục tiêu riêng dựa trên bối cảnh rộng hơn và các yêu cầu nhiệm vụ cụ thể.
• Tăng hiệu quả: Agentic AI tự động hóa các quy trình công việc phức tạp, nâng cao hiệu quả hoạt động.
• Tiết kiệm thời gian: Nó giải phóng nhân viên để tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị cao hơn bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại.
• Hoạt động năng động: Các tác nhân AI tự động thích ứng với các điều kiện thay đổi, giúp hoạt động linh hoạt và linh hoạt hơn.
• Hệ thống tích hợp: Các hệ thống này tích hợp với các hệ thống doanh nghiệp đa dạng, cho phép tự động hóa liền mạch trên nhiều nền tảng khác nhau.
• Tối ưu hóa quy trình làm việc: Agentic AI đặt ra các mục tiêu phụ một cách chiến lược và tối ưu hóa các quy trình để thực hiện nhiệm vụ hiệu quả.
• Ra quyết định nâng cao và thích ứng: Tận dụng học kĩ càng và xử lý dữ liệu rộng lớn, AI tự động cải thiện các quyết định về chiến lược và chính sách.

Những lợi ích này dẫn đến sự chuyển đổi căn bản nơi làm việc, thúc đẩy chiến lược nguồn nhân lực phân bổ và thúc đẩy đổi mới. Bằng cách nhúng AI tác nhân vào các bộ phận khác nhau, các tổ chức có thể xác định lại vai trò và tăng cường sự hợp tác giữa con người và AI. Doanh nghiệp có thể sử dụng AI để tự động hóa các công việc thường ngày trong khi nhân viên xử lý các trách nhiệm chiến lược.

Các trường hợp sử dụng của Agentic AI

Agentic AI nắm giữ tiềm năng to lớn trên các lĩnh vực khác nhau, bao gồm:

• Đội ngũ CNTT: Agentic AI cho phép nhân viên CNTT tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp bằng cách tự động hóa các yêu cầu và sự cố thông thường. Đại lý mã hóa tự động cũng có thể được sử dụng để hợp lý hóa và lập trình tự động hóa nhiệm vụ.
• Đội ngũ nhân sự: Các hệ thống AI này có thể hợp lý hóa các nhiệm vụ hành chính và cho phép nhân viên nhân sự tham gia vào các sáng kiến ​​chiến lược.
• Dịch vụ khách hàng: Agentic AI cải thiện thời gian giải quyết và trải nghiệm của khách hàng bằng cách quản lý các truy vấn một cách tự động. Các tác nhân AI tự trị cũng có thể cung cấp 24/7 dịch vụ khách hàng.
• Chế tạo: Tự động hóa robotic được hỗ trợ bởi AI trong các nhà máy và chế tạo nhà máy giúp tăng tốc độ sản xuất và giảm chi phí.
• Giám sát gian lận: AI tự động có thể giảm thiểu tổn thất do gian lận và báo cáo sai bằng cách cung cấp khả năng giám sát liên tục trong lĩnh vực tài chính ngân hàng.
• Chẩn đoán: AI tác nhân có thể hỗ trợ chăm sóc sức khỏe các chuyên gia bằng cách phân tích dữ liệu bệnh nhân. Điều này cải thiện độ chính xác và kết quả chẩn đoán bằng một biên độ lớn.

Thay vì thay thế nhân viên, AI tự động hóa các công việc thường ngày và phân tích các tập dữ liệu lớn, cho phép nhân viên tập trung vào các quyết định chiến lược và tăng cường tương tác giữa con người với nhau.

AI tác nhân như một khuôn khổ mới cho AI doanh nghiệp

Các đại lý tự trị đang đảm nhận hầu hết các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và nhàm chán trong các ngành công nghiệp. Việc tích hợp AI tác nhân vào doanh nghiệp hiện là một lĩnh vực khám phá đang bùng nổ. Các hệ thống AI này phải được thiết kế tốt, được đào tạo đặc biệt và thử nghiệm theo nhiều tiêu chí để hỗ trợ việc ra quyết định ở cấp doanh nghiệp. Dưới đây là các tính năng mà hệ thống AI tự trị phải có để quản lý quy trình làm việc phức tạp của doanh nghiệp:

• Lập kế hoạch và lý luận: AI tự trị phải đặt ra các mục tiêu phụ và thiết kế quy trình làm việc tối ưu để đạt được các mục tiêu phức tạp.
• Plugin và hành động: Các thành phần mô-đun cho phép AI tác nhân thực hiện các hoạt động vận hành trên toàn hệ thống.
• Bộ nhớ theo ngữ cảnh: Việc giữ lại các tương tác và trạng thái trước đó cho phép AI tác nhân đưa ra quyết định sáng suốt.
• Đa phương thức: Việc kết hợp văn bản, giọng nói và hình ảnh giúp nâng cao khả năng hiểu và thực hiện nhiệm vụ của AI.
• Rào chắn quản trị: Quyền riêng tư, tuân thủ, minh bạch và giám sát của con người đảm bảo việc sử dụng AI có trách nhiệm.

Việc tích hợp các thành phần này cho phép AI tự động hóa và tối ưu hóa hoạt động, mang lại khả năng lập kế hoạch chiến lược và giải quyết vấn đề nâng cao.

Rủi ro tiềm ẩn và cách xử lý chúng

Mặc dù AI tác nhân mang lại nhiều lợi ích nhưng nó cũng tiềm ẩn những rủi ro. Vì nó dựa trên các mô hình thống kê nên nó có thể bỏ qua các trường hợp và bất thường hiếm gặp. Điều này có thể dẫn đến lỗi vận hành. Các thuật toán phức tạp cung cấp năng lượng cho các tác nhân AI tự trị có thể mang tính bí truyền. Đây là một rủi ro khác vì nó khiến người dùng khó hiểu hoặc dự đoán hành vi của họ. Điều này càng làm tăng thêm vấn đề về niềm tin và tính minh bạch.

Để giải quyết những rủi ro này, các tổ chức phải thực hiện các chiến lược sử dụng có trách nhiệm, đảm bảo sự giám sát và kiểm soát đầy đủ của con người. Đầu tiên, việc kiểm tra nghiêm ngặt phải được thực hiện trước khi triển khai và triển khai để phát hiện các sai sót tiềm ẩn. Hầu hết các lỗi chức năng và các tình huống có thể xảy ra đều có thể được xử lý và sửa chữa trong giai đoạn này.

Phải thiết lập các tham số được xác định trước, cơ chế tắt khẩn cấp và quy trình bắt lỗi để kiểm soát quyền tự chủ của AI. Ngoài ra, các hệ thống AI nên được thiết kế để đưa ra lời giải thích cho các quyết định của chúng nhằm nâng cao tính minh bạch và tin cậy. Cuối cùng, việc kiểm tra thường xuyên phải được thực hiện để đảm bảo tuân thủ các chỉ thị và phát hiện ra bất kỳ mô hình không hiệu quả hoặc không mong muốn nào. AI tác nhân, xét cho cùng, là một công nghệ do con người tạo ra và do đó, cần có sự giám sát của con người để xác thực các quyết định và hành động của nó.

Phần kết luận

Agentic AI đại diện cho một kỷ nguyên mới trong công nghệ doanh nghiệp. Nó kết hợp quyền tự chủ, lý luận và hiểu biết ngôn ngữ nâng cao để cách mạng hóa hoạt động kinh doanh. Vượt trội hơn AI truyền thống, AI tác nhân tự động quản lý các quy trình công việc phức tạp, đưa ra các quyết định chiến lược và tối ưu hóa các quy trình.

Việc triển khai AI tự động một cách có trách nhiệm hứa hẹn mang lại những lợi ích đáng kể, từ nâng cao hiệu quả hoạt động đến cải thiện khả năng ra quyết định. Khi các doanh nghiệp nắm bắt công nghệ này, điều quan trọng là phải thực hiện các biện pháp bảo vệ, đảm bảo tính minh bạch, trách nhiệm giải trình và sự giám sát của con người.