Các loại tác nhân AI: Từ hệ thống đơn giản đến tự trị

Các loại tác nhân AI chủ yếu là các phân loại khác biệt của hệ thống tự trị dựa trên kiến trúc nội bộ và khả năng ra quyết định. Hiểu biết về các phân loại này, từ các tác nhân phản ứng đơn giản đến hệ thống học tập phức tạp, là bước đầu tiên cho bất kỳ nhà lãnh đạo doanh nghiệp nào muốn triển khai đúng công nghệ để giải quyết vấn đề một cách hiệu quả.

Hướng dẫn này cung cấp một phân tích đơn giản và rõ ràng của năm loại tác nhân AI cốt lõi. Chúng tôi sẽ phân tích các cơ chế của chúng, minh họa chúng với các ứng dụng kinh doanh cụ thể, và quan trọng nhất là xem xét các gia dịch thực tế về chi phí, độ phức tạp và giá trị của từng loại.

Những điểm chính

• Các loại tác nhân là một bậc thang gia tăng về khả năng và chi phí. Mỗi bước tăng lên trong hệ thống thứ bậc, từ tác nhân phản xạ đơn giản đến tác nhân học tập, càng thêm mạnh mẽ nhưng cũng đòi hỏi nhiều đầu tư hơn về dữ liệu, độ phức tạp và nguồn lực.
• Tránh ‘Sai lầm Chatbot’: Sai lầm phổ biến nhất là mong đợi một tác nhân hội thoại (dựa trên mô hình) thực hiện công việc phức tạp. Trả lời câu hỏi không giống như việc tự động hoàn thành quá trình kinh doanh.
• Tác nhân dựa trên mục tiêu là điểm khởi đầu thực sự cho tự động hóa. Đây là loại tác nhân đầu tiên có khả năng tự lập kế hoạch và thực hiện các hành động đa bước cần thiết để hoàn thành một nhiệm vụ kinh doanh từ đầu đến cuối.
• Các tác nhân tiên tiến nhất mang lại giá trị chiến lược cao nhất. Các tác nhân Dựa trên tiện ích tối ưu hóa cho kết quả kinh doanh như lợi nhuận, trong khi Các Tác nhân Học hỏi thích nghi với các thách thức mới.
• ‘Tác nhân Dọc’ là một chuyên gia, không phải loại mới: Đó là bất kỳ loại nào trong năm loại tác nhân cốt lõi đã được đào tạo với kiến thức chuyên sâu về ngành công nghiệp cụ thể, chẳng hạn như quy định tài chính hoặc thuật ngữ y khoa, để thực hiện các nhiệm vụ ở cấp độ chuyên gia.

Tác nhân AI là gì? (Các Thành phần Nền tảng)

Một tác nhân AI là một thực thể phần mềm tự động. Nó sử dụng cảm biến để nhận thức môi trường của mình và cơ cấu chấp hành để thực hiện các hành động nhằm đạt được các mục tiêu cụ thể, đã được xác định trước. Chức năng cốt lõi của tác nhân là hoạt động độc lập thông qua một chu kỳ ‘nhận thức-suy nghĩ-hành động’ liên tục, điều này phân biệt nó với phần mềm truyền thống cần lệnh trực tiếp từ con người cho mỗi hoạt động.

Điều gì xác định một hệ thống là ‘tác nhân AI’?

Một hệ thống đủ điều kiện là một tác nhân AI khi nó thể hiện tính tự chủ. Nó phải có khả năng đưa ra quyết định và thực hiện các nhiệm vụ mà không cần hướng dẫn từng bước từ con người. Điều này được cho phép bởi ba thành phần thiết yếu làm việc cùng nhau:

• Cảm biến: Các đầu vào mà một tác nhân sử dụng để nhận thức môi trường kỹ thuật số hoặc vật lý của mình, chẳng hạn như đọc dữ liệu từ API, xử lý văn bản từ một phiếu hỗ trợ, hoặc giám sát nhật ký máy chủ.
• Công cụ quyết định: Logic cốt lõi diễn giải dữ liệu từ cảm biến và xác định hành động phù hợp. Công cụ này có thể dao động từ hệ thống dựa trên quy tắc đơn giản đến Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) tinh vi.
• Cơ cấu hoạt động: Các công cụ mà một tác nhân sử dụng để tác động lên môi trường của nó, chẳng hạn như thực thi lệnh trong một ứng dụng khác, cập nhật bản ghi cơ sở dữ liệu, hoặc gửi giao dịch tài chính.

5 Loại Tác Nhân AI Cốt Lõi theo Khả Năng

Các loại Tác Nhân AI được phân loại thành một hệ thống phân cấp dựa trên trí thông minh và sự tự chủ của chúng. Mỗi cấp độ kế tiếp đại diện cho sự gia tăng đáng kể về khả năng, nhưng cũng là chi phí, yêu cầu dữ liệu và độ phức tạp khi triển khai.

Loại 1: Tác Nhân Phản Xạ Đơn Giản

Một Tác Nhân Phản Xạ Đơn Giản là một hệ thống không trạng thái hoạt động trên cơ sở điều kiện-hành động trực tiếp. Nó tuân theo một tập hợp các quy tắc ‘nếu-thì’ được định sẵn mà không có bất kỳ ký ức nào về các sự kiện đã qua hoặc xem xét đến hậu quả trong tương lai.

• Cơ Chế Cốt Lõi: Logic của tác nhân là hoàn toàn phản ứng. Nó cảm nhận trạng thái hiện tại và ngay lập tức thực thi một phản hồi được lập trình sẵn.
• Ứng dụng Kinh Doanh: Hệ thống giám sát máy chủ tự động là một ví dụ hoàn hảo. Nếu việc sử dụng CPU của máy chủ vượt quá 90% trong hơn năm phút (điều kiện), tác nhân tự động thực thi một kịch bản để khởi động lại một dịch vụ không cần thiết (hành động).
• Implications và Thỏa Hiệp Kinh Doanh:
  • Chi Phí & Độ Phức Tạp: Rất thấp. Các tác nhân này là rẻ nhất và nhanh nhất để triển khai, yêu cầu ít dữ liệu và sức mạnh tính toán.
  • Hạn Chế Chính: Chúng dễ bị lỗi và không linh hoạt. Chúng không thể xử lý bất kỳ kịch bản nào mà không được định rõ trong quy tắc của chúng, khiến chúng không phù hợp cho các môi trường động.

Loại 2: Tác Nhân Dựa Trên Mô Hình

Một Tác Nhân Dựa Trên Mô Hình duy trì một ‘mô hình’ nội bộ về môi trường của nó. Ký ức về các trạng thái trước đó cho phép nó xử lý các tình huống khi thông tin không đầy đủ hoặc cần ngữ cảnh ngay lập tức.

• Cơ chế cốt lõi: Tác nhân lưu trữ lịch sử của các nhận thức gần đây để xây dựng một sự hiểu biết làm việc về thế giới của nó. Nó kết hợp mô hình nội bộ này với dữ liệu cảm giác hiện tại để đưa ra quyết định thông minh hơn.
• Ứng dụng kinh doanh: Một chatbot thương mại điện tử hiện đại sử dụng mô hình này. Nếu người dùng hỏi, ‘Bạn có màu đen không?’ tác nhân sử dụng trí nhớ của lần tương tác trước đó (‘Tôi đang xem đôi giày leo núi ‘Trekker Pro”) để hiểu ngữ cảnh và kiểm tra tồn kho cho sản phẩm cụ thể đó.
• Hệ luỵ & Thỏa hiệp trong kinh doanh:
  • Chi phí & Độ phức tạp: Thấp. Mặc dù phức tạp hơn một tác nhân phản xạ đơn giản, công nghệ để duy trì trí nhớ phiên làm việc đã trưởng thành và rộng rãi có sẵn.
  • Hạn chế chính: Nó thiếu mục tiêu dài hạn. Tác nhân hiểu ngữ cảnh tức thời của cuộc trò chuyện nhưng không thể tự động thực hiện quy trình kinh doanh nhiều bước, chẳng hạn như xử lý trả lại sản phẩm toàn bộ.

Loại 3: Tác nhân Dựa trên Mục tiêu

Tác nhân Dựa trên Mục tiêu là một hệ thống tự động có thể lập kế hoạch một chuỗi hành động để đạt được một trạng thái tương lai đã được định nghĩa. Nó có thể điều chỉnh kế hoạch của mình nếu môi trường thay đổi, khiến nó trở thành loại tác nhân thực tế đầu tiên cho tự động hóa quy trình.

• Cơ chế cốt lõi: Những tác nhân này sử dụng các thuật toán lập kế hoạch để vạch ra một con đường đến mục tiêu của họ. Họ đánh giá các chuỗi hành động tiềm năng để tìm ra một chuỗi thành công đạt được mục tiêu.
• Ứng dụng kinh doanh: Một tác nhân đặt chỗ du lịch là hệ thống cổ điển dựa trên mục tiêu. Với mục tiêu ‘Đặt vé máy bay rẻ nhất từ New York đến London vào thứ Ba tuần tới,’ nó sẽ truy vấn các API của hãng hàng không, so sánh giá và thực hiện đặt chỗ. Nếu lựa chọn rẻ nhất hết vé trong quá trình tìm kiếm, nó sẽ điều chỉnh và tìm lựa chọn tốt nhất tiếp theo để vẫn hoàn thành mục tiêu của mình.
• Hệ luỵ & Thỏa hiệp trong kinh doanh:
  • Chi phí & Độ phức tạp: Trung bình. Việc triển khai đòi hỏi kế hoạch cẩn thận và tích hợp API mạnh mẽ với nhiều hệ thống bên ngoài.
  • Hạn chế chính: Nó thành công nhưng không nhất thiết phải hiệu quả. Nó sẽ đặt chuyến bay rẻ nhất, nhưng sẽ không xem xét một chuyến bay đắt hơn chút ít nhưng có thời gian đến tốt hơn hoặc ít điểm dừng chân hơn. Nó giải quyết cho mục tiêu, không phải chất lượng của kết quả.

Loại 4: Tác nhân Dựa trên Tiện ích

Một Tác nhân Dựa trên Tiện ích là một tác nhân dựa trên mục tiêu tiên tiến tối ưu hóa cho giá trị tổng thể. Khi có nhiều con đường có thể đạt được mục tiêu, nó sẽ chọn con đường tối đa hóa chức năng ‘tiện ích’ cụ thể, chẳng hạn như lợi nhuận, tốc độ hoặc sự hài lòng của khách hàng.

• Cơ chế Cốt lõi: Tác nhân gán một điểm số ‘tiện ích’ số cho mức độ mong muốn của các kết quả khác nhau. Nó thực hiện chuỗi các hành động dẫn đến trạng thái có tiện ích cao nhất, cho phép nó thực hiện sự cân nhắc tinh vi.
• Ứng dụng Kinh doanh: Một ví dụ điển hình là tác nhân phân bổ ngân sách tiếp thị. Mục tiêu của nó là tạo ra khách hàng tiềm năng, nhưng chức năng tiện ích của nó là tối đa hóa khách hàng tiềm năng đủ điều kiện tiếp thị (MQL) trong khi giữ chi phí mỗi khách hàng dưới $50.
• Hệ quả & Trao đổi Kinh doanh:
  • Chi phí & Độ phức tạp: Cao. Những tác nhân này đòi hỏi kiến thức chuyên sâu về miền để thiết kế một chức năng tiện ích hiệu quả, nguồn lực tính toán đáng kể và kỹ năng khoa học dữ liệu mạnh mẽ để quản lý và tinh chỉnh.
  • Hạn chế chính: Hiệu suất của nó hoàn toàn bị chi phối bởi chức năng tiện ích của nó. Một chức năng được định nghĩa kém có thể khiến tác nhân tối ưu hóa cho một chỉ số ảo (như lần nhấp chuột) thay vì một kết quả kinh doanh trọng yếu (như doanh thu).

Loại 5: Tác nhân Học hỏi

Một Tác nhân Học hỏi là loại tác nhân tiên tiến nhất. Nó có thể tự động cải thiện hiệu suất của mình bằng cách phân tích kết quả từ các hành động trước đó và thích ứng với logic ra quyết định nội bộ của mình.

• Cơ chế cốt lõi: Nhân tố chứa một phần tử hiệu suất (một tác nhân dựa trên mục tiêu hoặc tiện ích) và một phần tử học tập. Phần tử học tập hoạt động như một nhà phê bình, quan sát kết quả và cung cấp phản hồi để điều chỉnh logic của phần tử hiệu suất, cho phép nó thích ứng với các tình huống mới, chưa thấy trước.
• Ứng dụng kinh doanh: Một tác nhân an ninh mạng được hỗ trợ bởi AI là một hệ thống học tập quan trọng. Nó không chỉ chặn các mối đe dọa dựa trên các chữ ký đã biết mà còn sử dụng học tăng cường để xác định các mô hình tấn công mới trong lưu lượng mạng. Sau đó, nó tự động cập nhật các giao thức bảo mật của riêng mình để bảo vệ chống lại các mối đe dọa mới này, một khả năng cần thiết khi 69% tổ chức đã chứng kiến sự gia tăng của các cuộc tấn công mạng, theo nghiên cứu của PwC.
• Hệ quả kinh doanh & Cân nhắc thương mại:
  • Chi phí & Phức tạp: Rất cao. Đây là loại tác nhân đòi hỏi nhiều tài nguyên nhất, yêu cầu các bộ dữ liệu khổng lồ, chất lượng cao, sức mạnh tính toán rộng lớn và một cơ sở hạ tầng MLOps (Vận hành Máy học) trưởng thành.
  • Hạn chế chính: Nó mang rủi ro quản trị đáng kể. Nếu không có giám sát chặt chẽ, tác nhân có thể học và kéo dài hành vi sai hoặc có thành kiến ở quy mô doanh nghiệp.

Các loại tác nhân AI khác nhau – Bảng so sánh

Tác nhân AI Dọc là gì? (Lớp Chuyên môn Hóa)

Tác nhân dọc không phải là một loại khả năng riêng biệt mà là một phân loại kinh doanh. Chúng là bất kỳ loại tác nhân cốt lõi nào trong năm loại tác nhân đã được chuyên môn hóa với kiến thức chuyên sâu, cụ thể cho ngành để thực hiện các công việc yêu cầu bối cảnh chuyên môn cao.

Tác nhân dọc khác gì so với tác nhân đa năng?

Sự khác biệt là chuyên môn sâu trong ngành so với khả năng rộng. Một tác nhân đa năng có thể tóm tắt một tài liệu pháp lý; một tác nhân dọc có thể xác định liệu tài liệu đó có tuân theo các quy định tài chính cụ thể hay không. Sự chuyên môn hóa này được đạt được bằng cách đào tạo tác nhân trên các tập dữ liệu được chọn lọc của dữ liệu, thuật ngữ và khung pháp lý chuyên ngành.

Những ví dụ thực tế về tác nhân dọc là gì?

• Trong Tài Chính: Một tác nhân dựa trên tiện ích chuyên môn hóa thành một tác nhân tuân thủ, được đào tạo về các quy định Chống Rửa Tiền (AML) để xác định và ưu tiên các giao dịch có rủi ro cao với độ chính xác cao hơn so với các mô hình đa năng.
• Trong Chăm Sóc Sức Khỏe: Một tác nhân dựa trên mục tiêu chuyên môn hóa thành một tác nhân mã hóa y tế, được đào tạo theo các tiêu chuẩn ICD-10 và CPT để đọc các ghi chú không có cấu trúc của bác sĩ và đề xuất các mã lập hóa đơn đúng, một quy trình có thể giảm tỷ lệ từ chối bồi hoàn trên 30%.

Hệ Thống Đa Tác Nhân Là Gì?

Hệ thống đa tác nhân đại diện cho tương lai của các hoạt động tự chủ, nơi mạng lưới các tác nhân chuyên môn hóa hợp tác để quản lý các quy trình kinh doanh phức tạp từ đầu đến cuối.

Hệ thống đa tác nhân hoạt động như thế nào?

Một hệ thống đa tác nhân hoạt động như một ‘lực lượng lao động kỹ thuật số.’ Đây là một mạng phối hợp, nơi các tác nhân độc lập giao tiếp, phân công các nhiệm vụ nhỏ, và thương lượng với nhau để đạt được một mục tiêu kinh doanh cao cấp mà một tác nhân đơn lẻ không thể xử lý.

Ví dụ kinh doanh nào về một hệ thống đa tác nhân?

Hãy xem xét một quy trình hoàn tất đơn hàng thương mại điện tử tự động:

1. Một Tác Nhân Bán Hàng hoàn tất đơn đặt hàng của khách hàng và chuyển nhiệm vụ cho một Tác Nhân Kho.
2. Tác Nhân Kho xác nhận hàng tồn kho và người giao nhiệm vụ vận chuyển cho một Tác Nhân Vận Chuyển.
3. Tác Nhân Vận Chuyển, một hệ thống dựa trên tiện ích, tìm ra lựa chọn vận chuyển hiệu quả chi phí nhất và xác nhận việc lấy hàng.
4. Một Tác Nhân Tài Chính sau đó xử lý việc thanh toán và cập nhật hồ sơ tài chính của công ty.

Nỗ lực phối hợp này giữa các tác nhân chuyên môn hóa tạo ra một quy trình hoàn tất tự động hoàn toàn, hiệu quả và bền vững.

Làm Thế Nào Để Chọn Loại Tác Nhân AI Phù Hợp Với Nhu Cầu Kinh Doanh Của Bạn

Lựa chọn loại đặc vụ phù hợp là một quyết định chiến lược quan trọng cân bằng giữa khả năng với chi phí và rủi ro. Sử dụng khung này có thể hướng dẫn lựa chọn của bạn.

Những câu hỏi chính nào bạn nên đặt ra để xác định loại đặc vụ phù hợp?

Lựa chọn của bạn nên dựa trên các yêu cầu cụ thể của nhiệm vụ bạn muốn tự động hóa:

1. Nhiệm vụ có yêu cầu bối cảnh hoặc bộ nhớ không?
   • Nếu không, một Đặc vụ Phản xạ Đơn giản là đủ và có chi phí thấp.
   • Nếu có, bạn cần ít nhất là một Đặc vụ Dựa trên Mô hình.
2. Nhiệm vụ có một mục tiêu cuối cụ thể không?
   • Nếu không, một đặc vụ phản ứng Dựa trên Mô hình là phù hợp.
   • Nếu có, bạn cần một Đặc vụ Dựa trên Mục tiêu có khả năng lập kế hoạch.
3. Tìm kiếm kết quả tốt nhất có quan trọng không?
   • Nếu chỉ đạt được mục tiêu là đủ, một Đặc vụ Dựa trên Mục tiêu sẽ làm việc.
   • Nếu bạn cần tối ưu hóa chi phí, tốc độ hoặc lợi nhuận, bạn cần một Đặc vụ Dựa trên Tiện ích.
4. Đặc vụ phải thích ứng với môi trường đang thay đổi mà không cần lập trình lại không?
   • Nếu môi trường ổn định, một đặc vụ không học là đủ.
   • Nếu môi trường động và không thể dự đoán, một Đặc vụ Học hỏi là một khoản đầu tư dài hạn cần thiết.

Sai lầm phổ biến nhất khi lựa chọn đặc vụ là gì?

Sai lầm phổ biến và tốn kém nhất là Ngụy luận Chatbot. Đây là sai lầm khi triển khai một công cụ hội thoại (một Đặc vụ Dựa trên Mô hình) và kỳ vọng nó thực hiện công việc phức tạp, định hướng mục tiêu. Sự không khớp giữa khả năng này không thể tránh khỏi dẫn đến thất bại của dự án và sự thất vọng của các bên liên quan. Hiểu rõ các loại Đặc vụ AI khác nhau và những đánh đổi đi kèm là bước đầu tiên hướng tới xây dựng một chiến lược AI thành công và đem lại giá trị.