Trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh hơn bao giờ hết, và các doanh nghiệp liên tục đang tìm kiếm các cách thức đột phá để tự động hóa, tối ưu hóa và cải tiến. Hãy đến với agentic AI — một khái niệm đang tạo nên nhiều nhiều tiếng tăm ở giữa các nhà lãnh đạo công nghệ, kỹ sư và người quyết định. Nhưng agentic AI chính xác là cái gì, và tại sao doanh nghiệp của bạn nên đặc biệt quan tâm tới nó?

Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ phân tích một cách toàn diện về agentic AI là gì, nó hoạt động theo cách nào và tại sao đó lại là bước ngoặt quan trọng trong công nghệ trí tuệ nhân tạo. Từ các thành lập lý thuyết đến các ứng dụng thực tế, chúng tôi sẽ thảo luận mọi thứ bạn cần biết để bắt kịp xu hướng đỉnh cao.

Giac định ngã: khái niệm trung tâm của ngã định trong trí tuệ nhân tạo

Để hiểu được agentic AI, chúng ta cần hiểu khái niệm "ngã". Mọi thứ bắt đầu từ ý tưởng của ngã — khả năng tự do hành động theo cách tiến bộ hướng tới mục tiêu. Nhưng làm thế nào nó khi vận dụng vào trí tuệ nhân tạo?

Trí tuệ nhân tạo — đó là thuật ngữ trong công nghệ, phân biệt với traditional AI. Agentic AI có thể tự hành động độc lập.

Trong công nghệ, "ngã định" mô tả các hệ thống có khả năng vận hành độc lập, tự đưa ra câu trả lời mà không cần sự phân tích bởi con người. Không giống với các mô hình trí tuệ nhân tạo truyền thống đòi hỏi phải có các quy tắc xác định và sự can thiệp của con người để đưa ra quyết định, agentic AI có kỹ năng đưa ra lựa chọn, xử lý các yếu tố còn thiếu ngay lập tức sau khi có dữ liệu mới rất đáng kể.

At its core, agentic AI is designed to emulate the kind of goal-oriented decision-making that humans or intelligent agents demonstrate in real-world scenarios.

Nền tảng triết học của loài

Khái niệm về loài có nguồn gốc từ triết học, nơi nó đề cập đến khả năng của một thực thể hành động độc lập và ra quyết định. Áp dụng vào AI, triết lý này định hình cách chúng ta thiết kế các hệ thống có khả năng suy luận và hành động độc lập. Agentic AI lấy cảm hứng từ các lý thuyết về hành vi và ra quyết định của con người, tận dụng những nguyên tắc này để tạo ra các hệ thống có thể hoạt động với mục tiêu và hướng đi.

Các đặc điểm chính xác định hành vi loài

Vậy, điều gì khiến một hệ thống AI thực sự có loại hành vi người? Có một số đặc điểm định hình:

• Tự chủ: Khả năng hoạt động mà không cần can thiệp của con người liên tục.
• Hành vi hướng mục tiêu: Tap trung vào việc đạt được các kết quả cụ thể dựa trên một tập hợp các mục tiêu.
• Khả năng thích nghi: Khả năng học hỏi và điều chỉnh với tình huống hoặc thông tin mới.
• Khả năng ra quyết định: Khả năng đánh giá các lựa chọn và chọn lựa phương án tốt nhất dựa trên dữ liệu có sẵn.

Các đặc điểm này phân biệt AI hành vi loài khỏi các hệ thống AI đơn giản hơn, phản ứng hơn, mở cánh cửa cho các ứng dụng phức tạp và hiệu quả hơn.

Agentic AI: các thành phần chính và khả năng

AI đa định hình cách các hệ thống trí tuệ nhân tạo được thiết kế và triển khai. Nhưng điều gì tạo nên sức mạnh của các hệ thống này? Hãy khám phá các thành phần nền tảng của chúng và cách chúng khác biệt so với AI truyền thống.

Kiến trúc cơ bản của các hệ thống AI hành vi loài

Ở mức cao, các hệ thống AI hành vi loài kết hợp nhiều công nghệ để đạt được các khả năng độc đáo của chúng. Các hệ thống này thường bao gồm:

• Khung quyết định tự động: Thuật toán cho phép hệ thống đánh giá các kịch bản và ra quyết định trong thời gian thực.
• Các mô-đun thiết lập mục tiêu: Các thành phần xác định mục tiêu và hướng dẫn các hành động của hệ thống để đạt được chúng.
• Cơ chế học hỏi: Công cụ như học tăng cường hoặc học tự giám sát cho phép hệ thống cải thiện theo thời gian.
• Xử lý hiểu bối cảnh: Khả năng hiểu và điều chỉnh với môi trường mà hệ thống hoạt động.

Những yếu tố này hợp tác để tạo ra một hệ thống AI không chỉ phản ứng với các đầu vào mà còn tiến hành các bước hành động tích cực để đạt được mục tiêu của mình.

Cách mà AI hành vi loài khác biệt so với các mô hình AI truyền thống

Các mô hình AI truyền thống thường dựa trên quy tắc, đòi hỏi lập trình của con người một cách rộng lớn để xác định hệ thống nên làm gì trong các tình huống cụ thể. Chúng rất tuyệt vời để giải quyết các vấn đề có thể dự đoán nhưng không đủ sức mạnh khi đối mặt với môi trường phức tạp, động.

Ngược lại, AI Agentic được xây dựng để xử lý sự không thể đoán trước. Bằng cách tập trung vào tự chủ, đặt mục tiêu và tính sẵn sàng thích ứng, các hệ thống agentic có thể hoạt động với một mức độ độc lập và thông minh vượt xa những gì mà AI truyền thống có thể đạt được.

Các công nghệ cốt lõi cho hành vi agentic

Một số công nghệ cắt lỗ sục tích cực cấp nguồn cho AI agentic, bao gồm:

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Để hiểu và phản hồi vào giao tiếp của con người.
• Học máy (ML): Để cho phép hệ thống học từ kinh nghiệm và cải thiện hiệu suất theo thời gian.
• Kiến trúc nhận thức: Khung trình mô phỏng các quy trình suy luận của con người.
• Thuật toán quyết định vững chắc: Để phân tích dữ liệu và thực thi các hành động hiệu quả.

Những công nghệ này cho phép AI agentic thực hiện các nhiệm vụ phức tạp với sự giám sát tối thiểu, khiến chúng trở nên lý tưởng cho các ngành công nghiệp tập trung vào tự động hóa và hiệu quả.

Quyết định agentic trong các hệ thống AI hiện đại

Khả năng thực hiện quyết định tự động là điều làm nên sự khác biệt của agentic AI. Nhưng thực chất nó hoạt động thế nào?

Hiểu về quy trình quyết định tự động

Ở trung tâm của AI agentic là khả năng phân tích tình huống, cân nhắc các lựa chọn và ra quyết định - mà không cần can thiệp của con người. Các hệ thống này dựa vào các thuật toán tiên tiến để xử lý lượng lớn dữ liệu, đánh giá kết quả tiềm năng và xác định hành động tốt nhất.

Vai trò của mục tiêu và các mục tiêu

Các hệ thống AI agentic được đặt mục tiêu. Cho dù đó là tối ưu hóa chuỗi cung ứng hay đáp ứng các yêu cầu của khách hàng, các hệ thống này hoạt động với một bộ mục tiêu rõ ràng. Mục tiêu hoạt động như "ngôi sao phía bắc,

Cân bằng tự chủ với kiểm soát

Mặc dù tự chủ là một đặc điểm chính, điều quan trọng là cân bằng nó với sự giám sát. Các doanh nghiệp có thể đặt ranh giới hoặc ràng buộc để đảm bảo các quyết định của AI phù hợp với chính sách công ty, tiêu chuẩn đạo đức và yêu cầu quy định.

Triển khai các giải pháp AI agentic

Cảnh báo tự giới thiệu: AI Agentic có vẻ như là một khái niệm cao và tinh vi, nhưng các công cụ như Guru's Knowledge Agents khiến việc đưa các khả năng này vào doanh nghiệp trở nên dễ dàng hơn.

Bắt đầu với Guru's Knowledge Agents

Nếu bạn sẵn lòng khám phá AI agentic, Knowledge Agents của Guru cung cấp một cách thực tiễn và tùy chỉnh để triển khai nó. Knowledge Agents được thiết kế để hỗ trợ các nhóm cụ thể trong tổ chức của bạn bằng cách giải quyết nhu cầu tìm kiếm doanh nghiệp độc đáo của họ. Các nhóm như IT, HR, Hỗ trợ, Bán hàng và Sản phẩm có thể tạo ra các đại lý tìm kiếm tùy chỉnh phục vụ luồng làm việc và ứng dụng cụ thể của họ.

Ví dụ, nhóm IT của bạn có thể cấu hình một Knowledge Agent để hiển thị câu trả lời cho các câu hỏi sửa chữa thông thường, trong khi nhóm HR của bạn có thể sử dụng một để nhanh chóng cung cấp các chính sách như hướng dẫn ngày nghỉ phép hoặc hướng dẫn lần đầu tiên. Đội ngũ hỗ trợ có thể thiết kế các đại lý để truy xuất FAQs của khách hàng hoặc hướng dẫn xử lý sự cố, đảm bảo đại lý phản hồi nhanh hơn với các vấn đề của khách hàng. Và tất nhiên, các Đại lý Kiến thức có thể được sử dụng một cách chéo chức năng, giúp mọi người tìm thông tin từ các nhóm khác mà không làm gián đoạn họ bằng các câu hỏi.

Bằng cách cho phép các đội cấu hình chính bản thân Đại lý tìm kiếm, Những Đại lý Kiến thức của Guru không chỉ là một bí mật mà còn được điều chỉnh theo nhu cầu cụ thể của những người sử dụng nó nhất. Phương pháp này loại bỏ sự khó chịu do kết quả tìm kiếm chung hoặc không liên quan, trao quyền cho các đội làm việc hiệu quả hơn và đưa ra quyết định một cách tự tin.

Hướng phát triển tương lai trong việc phát triển AI đại diện

Cái gì tiếp theo cho AI đại diện? Tương lai đầy tiềm năng.

Xu hướng mới nổi lên và các đổi mới

Từ vi xử lý ngôn ngữ tự nhiên được tăng cường đến các thuật toán ra quyết định phức tạp hơn, công nghệ đứng sau AI đại diện đang tiến triển nhanh chóng. Các tiến bộ này sẽ mở ra các trường hợp sử dụng và khả năng mới.

Biên pháp nghiên cứu

Các nhà nghiên cứu đang khám phá các lĩnh vực như AI có thể giải thích được, nơi mà hệ thống đại diện có thể diễn giải lý do đứng sau quyết định của họ, giúp việc tin tưởng và tích hợp trở nên dễ dàng hơn.

Ứng dụng tiềm năng và tác động

Các ứng dụng tiềm năng cho AI đại diện là rộng lớn, từ xe tự lái đến chăm sóc sức khỏe cá nhân. Bằng cách thông qua công nghệ này từ bây giờ, doanh nghiệp có thể định vị bản thân mình đứng ở tầm cao nhất của sự đổi mới.

AI đại diện không chỉ là một từ vựng thông thường—nó thay đổi cuộc chơi cho các ngành công nghiệp đang tìm cách tăng cường hiệu quả, giảm chi phí và mở ra cơ hội mới. Bằng cách hiểu về khả năng và tiềm năng của nó, bạn có thể đưa ra quyết định thông minh về cách tận dụng công nghệ biến đổi này trong các hoạt động của bạn.

‍