80

AI tác nhân (Agentic AI): Tương lai của hệ thống đa tác nhân và cách chúng sẽ thay đổi doanh nghiệp năm 2025

Năm 2025 đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo với sự trỗi dậy mạnh mẽ của AI tác nhân (Agentic AI). Không chỉ dừng lại ở việc tạo ra nội dung theo yêu cầu như các mô hình AI tạo sinh truyền thống, AI tác nhân đại diện cho một bước tiến vượt bậc – khả năng hoạt động độc lập, đưa ra quyết định và thực hiện hành động tự chủ trong môi trường thực tế. Báo cáo của Deloitte dự đoán rằng “25% công ty sử dụng AI tạo sinh sẽ triển khai các dự án thí điểm hoặc chứng minh khái niệm về AI tác nhân trong năm 2025, tăng lên 50% vào năm 2027”1. Bài viết này sẽ khám phá bản chất của AI tác nhân, khả năng tự chủ và cách chúng đang định hình lại tương lai của doanh nghiệp trong năm 2025.

Bản chất của AI tác nhân

AI tác nhân là hệ thống trí tuệ nhân tạo được thiết kế để hoạt động với tính tự chủ cao, khả năng thích ứng và phương pháp tiếp cận dựa trên mục tiêu. Khác với các hệ thống AI truyền thống thường bị giới hạn bởi các quy tắc được xác định trước, dữ liệu được giám sát hoặc hướng dẫn lập trình cụ thể, AI tác nhân có khả năng hoạt động độc lập và phát triển năng lực dựa trên dữ liệu thời gian thực và kinh nghiệm3.

Một trong những đặc điểm nổi bật của AI tác nhân là khả năng đưa ra quyết định tự chủ. AI truyền thống thường đòi hỏi đầu vào của con người để định hướng, dưới dạng lập trình rõ ràng hoặc quy trình học tập có giám sát. Ngược lại, AI tác nhân có thể hoạt động độc lập trong một tập hợp các tham số đã được thiết lập, đưa ra quyết định và thực hiện hành động mà không cần sự can thiệp của con người3.

AI tác nhân hoạt động như một thực thể độc lập, đưa ra quyết định bằng cách tổng hợp dữ liệu cấp cao, nhận thức ngữ cảnh và có khả năng thích nghi linh hoạt4. Nó không chỉ thực hiện các tác vụ được lập trình sẵn mà còn có thể “khởi xướng và hoàn thành các hoạt động phức tạp một cách độc lập” mà không cần sự giám sát trực tiếp của con người4.

Công nghệ cốt lõi của AI tác nhân

AI tác nhân hoạt động tự chủ bằng cách tận dụng kết hợp các phương pháp AI tiên tiến cho phép nó hành động, học hỏi và tối ưu hóa mà không cần hướng dẫn rõ ràng từ con người. Các thành phần cốt lõi bao gồm:

Học tăng cường (Reinforcement Learning): AI tác nhân phụ thuộc nhiều vào học tăng cường, nơi nó tương tác với môi trường, học hỏi từ phản hồi và tinh chỉnh chiến lược thông qua thử nghiệm. Điều này cho phép các tác nhân AI đưa ra quyết định một cách năng động thay vì dựa vào các quy tắc tĩnh5.

Hệ thống đa tác nhân (Multi-agent Systems): AI tác nhân thường liên quan đến các hệ thống đa tác nhân, nơi nhiều tác nhân AI giao tiếp và cộng tác. Những hệ thống này hoạt động tương tự như các nhóm con người, với khả năng phân chia nhiệm vụ phức tạp thành các phần nhỏ hơn và phối hợp để đạt được mục tiêu chung5.

AI tạo sinh (Generative AI): Được hỗ trợ bởi các kiến trúc dựa trên transformer (ví dụ: GPT-4, BERT, LLaMA), cho phép AI tạo ra các giải pháp mới mà không cần mẫu được xác định trước5. Điều này tạo nên khả năng sáng tạo và thích ứng cao trong việc giải quyết vấn đề.

Khả năng lý luận nâng cao: AI tác nhân có “khả năng lý luận tinh vi”, giúp nó phân tích bối cảnh phức tạp, xác định vấn đề và tự động tạo ra giải pháp. Điều này khiến nó trở thành “lựa chọn lý tưởng cho các lĩnh vực đặc trưng bởi tính biến động và không chắc chắn cao” như quản lý chuỗi cung ứng, tối ưu hóa quy trình công nghiệp hoặc hỗ trợ quyết định thời gian thực4.

Tác động của AI tác nhân đến doanh nghiệp năm 2025

Theo khảo sát Chuyển đổi Số năm 2025 của Deloitte, các tổ chức triển khai AI tác nhân báo cáo giảm 35% thời gian đưa ra quyết định và tăng 40% năng suất nhân viên11. Dưới đây là những cách AI tác nhân đang và sẽ tiếp tục thay đổi doanh nghiệp trong năm 2025:

Tự động hóa quy trình kinh doanh

AI tác nhân đang cách mạng hóa cách doanh nghiệp vận hành bằng cách tích hợp liền mạch vào hệ thống doanh nghiệp và thúc đẩy những cải tiến đáng kể về hiệu quả và ra quyết định10. Khả năng đưa ra quyết định tự chủ dựa trên dữ liệu thời gian thực khiến nó trở thành một yếu tố thay đổi cuộc chơi cho các ngành đòi hỏi các hành động nhanh chóng, có thông tin.

Ví dụ, trong lĩnh vực hậu cần, một hệ thống AI tác nhân có thể quản lý hàng tồn kho, tối ưu hóa tuyến đường giao hàng và điều chỉnh cho những thay đổi không lường trước được, tất cả đồng thời cải thiện hiệu quả hoạt động10. Trong dịch vụ khách hàng, nó có thể xử lý các truy vấn một cách tự chủ, cung cấp các đề xuất được cá nhân hóa và thậm chí giải quyết các vấn đề mà không cần sự can thiệp của con người.

Tăng cường ra quyết định

AI tác nhân nâng cao việc ra quyết định kinh doanh thông qua phân tích và dự đoán tinh vi. Nó cho phép:

• Phân tích dự đoán cho xu hướng thị trường và hành vi khách hàng
• Phân tích dữ liệu lịch sử để xác định mẫu và dự đoán kết quả trong tương lai
• Đánh giá nhiều kịch bản để đưa ra quyết định tối ưu
• Cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực để điều chỉnh chiến lược

Các công ty triển khai AI tác nhân để ra quyết định báo cáo cải thiện đến 25% độ chính xác dự báo và tăng 20% tỷ lệ hài lòng của khách hàng11.

Tối ưu hóa quy trình làm việc

AI tác nhân chuyển đổi quản lý dự án và tối ưu hóa quy trình làm việc thông qua tự động hóa quy trình thông minh. Các hệ thống quản lý dự án AI hiện đại có thể:

• Tự động phân bổ nhiệm vụ dựa trên kỹ năng, khối lượng công việc và thời hạn
• Dự đoán các nút thắt cổ chai tiềm ẩn và đề xuất giải pháp chủ động
• Tối ưu hóa lịch trình dự án dựa trên phản hồi thời gian thực
• Tự động hóa báo cáo và cập nhật trạng thái11

Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng

Khả năng cung cấp trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa cao ở quy mô lớn là điểm khác biệt của AI tác nhân so với các công cụ tự động hóa truyền thống. Các hệ thống CRM tiên tiến được hỗ trợ bởi AI tác nhân cung cấp:

• Phân tích hành vi khách hàng theo thời gian thực để cung cấp đề xuất có liên quan
• Tương tác được cá nhân hóa dựa trên lịch sử mua hàng và sở thích
• Hỗ trợ khách hàng chủ động, dự đoán nhu cầu trước khi được yêu cầu
• Chiến dịch tiếp thị tự động được điều chỉnh cho từng phân khúc khách hàng11

Ứng dụng thực tế của AI tác nhân trong năm 2025

Đến năm 2025, nhiều công ty hàng đầu đã triển khai AI tác nhân trong các hoạt động kinh doanh của họ:

Salesforce’s Einstein Copilot: Vượt xa khả năng tự động hóa CRM cơ bản bằng cách chủ động xác định cơ hội bán hàng, đề xuất thời gian liên hệ tối ưu và thậm chí soạn thảo thông tin liên lạc theo dõi được cá nhân hóa dựa trên lịch sử mối quan hệ11.

Walmart’s Supply Chain Agent: Quản lý hàng tồn kho trên 11.000+ cửa hàng bằng cách tự động điều chỉnh đơn đặt hàng, dự đoán mô hình nhu cầu địa phương và phối hợp với nhà cung cấp – dẫn đến giảm 23% tình trạng hết hàng11.

Adobe’s Creative AI Partner: Làm việc cùng với các nhà thiết kế bằng cách tạo ra các khái niệm thiết kế thay thế, đề xuất bảng màu dựa trên hướng dẫn thương hiệu và thậm chí dự đoán xu hướng thiết kế dựa trên phân tích thị trường11.

Trong lĩnh vực sản xuất, Toyota đã triển khai AI tác nhân trong chuỗi cung ứng của họ, dẫn đến giảm 17% chi phí vận hành, cải thiện 22% thời gian giao hàng và giảm 31% lỗi sản xuất11.

Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, Mayo Clinic đã áp dụng AI tác nhân để cải thiện chẩn đoán bệnh với độ chính xác tăng 28%, giảm 42% thời gian chờ đợi của bệnh nhân và tăng 35% hiệu quả quản lý hồ sơ y tế11.

Thách thức và tương lai của AI tác nhân

Mặc dù tiềm năng to lớn, việc triển khai AI tác nhân không phải không có thách thức. Doanh nghiệp cần chuẩn bị cho một tương lai với AI tác nhân bằng cách:

1. Điều chỉnh quy trình làm việc của tác nhân với khả năng hoạt động: Quy trình làm việc kỹ thuật số phải đồng bộ với mô hình giao hàng vật lý. Nếu có sự ngắt kết nối giữa cách công việc được xử lý kỹ thuật số và cách nó được thực hiện trong thế giới thực, bạn có nguy cơ mất lợi ích của tốc độ đến giá trị12.
2. Xác định đầu ra và kết quả lý tưởng: Vì tiềm năng đầy đủ của quy trình làm việc tác nhân vẫn đang được khai thác, hãy đặt mục tiêu đầy tham vọng. Bắt đầu bằng cách xác định đầu ra và kết quả lý tưởng, sau đó chia chúng thành các bước nhỏ, có thể quản lý được12.
3. Xác định điểm chèn con người trong vòng lặp: Quy trình làm việc tác nhân không phải là giải pháp “thiết lập và quên đi”. Sẽ có những điểm chuyển hướng đòi hỏi sự giám sát của con người để đảm bảo chất lượng và tính chính xác12.
4. Thiết lập vòng phản hồi tác nhân: AI tác nhân cải thiện thông qua một vòng phản hồi liên tục, nơi dữ liệu từ mỗi tương tác được sử dụng để tinh chỉnh mô hình và nâng cao hiệu suất tác nhân12.

Kết luận

AI tác nhân đại diện cho một bước tiến quan trọng trong sự phát triển của trí tuệ nhân tạo. Với khả năng tự chủ, thích ứng và ra quyết định, AI tác nhân đang định hình lại cách doanh nghiệp vận hành trong năm 2025. Từ tự động hóa quy trình kinh doanh đến cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, tiềm năng của AI tác nhân là vô cùng to lớn.

Theo lời của John Roese, Giám đốc Công nghệ của Dell Technologies: “‘Tác nhân’ sẽ là từ của năm 2025. Sự ra đời của kiến trúc AI tác nhân đánh dấu một chương mới trong tương tác giữa con người và AI… Các công cụ AI tạo sinh đang phát triển để cho phép các tác nhân AI, những tác nhân này có khả năng cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với các hệ thống AI”8.

Khi chúng ta tiến vào năm 2025, rõ ràng rằng các doanh nghiệp nào áp dụng AI tác nhân sẽ có lợi thế cạnh tranh đáng kể. Những ai không thích nghi sẽ bị thay thế bởi những ai thích nghi5. Đây là năm các doanh nghiệp hoặc áp dụng AI tác nhân hoặc bị bỏ lại phía sau.

Nguồn:

1. https://www.forbes.com/sites/kolawolesamueladebayo/2025/02/05/here-comes-the-big-strong-agentic-ai-wave/
2. https://siliconangle.com/2025/02/28/agentic-ai-top-2025-predictions-nextfrontiersai/
3. https://www.cogentinfo.com/resources/the-rise-of-agentic-ai-an-essential-skill-for-2025-and-beyond
4. https://tech4future.info/en/agentic-ai-cognitive-autonomy/
5. https://www.fluid.ai/blog/why-agentic-ai-will-replace-traditional-businesses-by-2025
6. https://cygnis.co/blog/agentic-ai-business-impact/
7. https://www.ekimetrics.com/articles/2025-apac-data-ai-trends-ai-driven-business-transformation—are-you-ready-for-the-change
8. https://www.rcrwireless.com/20250122/fundamentals/agentic-ai-2025-breakout
9. https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work
10. https://www.ema.co/additional-blogs/addition-blogs/understanding-agentic-ai-and-its-role-in-enterprise-evolution
11. https://www.linkedin.com/pulse/rise-agentic-ai-transforming-business-2025-procaltech-jfo8c
12. https://www.weforum.org/stories/2025/03/ai-agent-business-value/
13. https://www.testingxperts.com/blog/agentic-ai-in-business-industry/
14. https://www.readytensor.ai/agentic-ai-2025/
15. https://www.forbes.com/sites/timothypapandreou/2025/01/15/2025-agentic–physical-aia-multi-trillion-dollar-economy-emerges/
16. https://www.atera.com/blog/agentic-ai-predictions/
17. https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-2J9MY6NO&ct=241104&st=sb
18. https://sloanreview.mit.edu/article/five-trends-in-ai-and-data-science-for-2025/
19. https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/01/21/looking-at-the-crystal-ball-2025-predictions-for-agentic-ai/
20. https://blogs.nvidia.com/blog/agentic-ai-gtc-2025/
21. https://fptsoftware.com/resource-center/blogs/top-5-ai-trends-in-2025
22. https://www.scworld.com/feature/ai-to-change-enterprise-security-and-business-operations-in-2025
23. https://www.linkedin.com/pulse/7-key-articles-understand-agentic-ai-its-impact-2025-rpatech-ns0uc
24. https://www.uipath.com/newsroom/agentic-ai-report-findings
25. https://www.buildingaiagents.ai/p/our-predictions-for-2025
26. https://www.linkedin.com/pulse/future-ai-agentic-reasoning-power-atul-yadav-dbidc
27. https://www.weforum.org/stories/2024/12/agentic-ai-financial-services-autonomy-efficiency-and-inclusion/
28. https://www.ibm.com/think/insights/ai-agents-2025-expectations-vs-reality
29. https://hbr.org/2024/12/what-is-agentic-ai-and-how-will-it-change-work
30. https://www.talkdesk.com/blog/agentic-ai/
31. https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/01/29/why-2025-wont-be-the-year-of-agentic-ai/
32. https://www.telusdigital.com/insights/ai-data/article/agentic-ai-in-the-enterprise
33. https://lucinity.com/blog/understanding-agentic-ai-the-future-of-autonomous-workflows
34. https://blog.openreplay.com/agentic-ai-in-2025-trends-technologies/
35. https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-agentic-ai/
36. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5123621
37. https://www.linkedin.com/posts/andiedovgan_how-agentic-ai-will-change-our-workplaces-activity-7285278177063546880-OIzG
38. https://www.linkedin.com/pulse/embracing-future-how-agentic-ai-transforming-business-nick-parmar-yyptc
39. https://www.cnbc.com/2025/03/06/meta-is-targeting-hundreds-of-millions-of-businesses-for-agentic-ai.html
40. https://www.bcg.com/capabilities/artificial-intelligence/ai-agents
41. https://corporate-blog.global.fujitsu.com/fgb/2025-02-14/02/
42. https://www.crayon.com/resources/insights/visions-2025-data-and-ai/
43. https://www.cio.com/article/3829620/how-to-know-a-business-process-is-ripe-for-agentic-ai.html
44. https://thecuberesearch.com/six-predictions-for-ai-in-2025/
45. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-03-05-gartner-predicts-agentic-ai-will-autonomously-resolve-80-percent-of-common-customer-service-issues-without-human-intervention-by-20290
46. https://www.linkedin.com/pulse/top-predictions-trends-watch-2025-banking-dawn-agentic-ai-ciwif
47. https://techinformed.com/2025-informed-the-year-of-agentic-ai/
48. https://blog.kore.ai/what-is-agentic-reasoning
49. https://www.linkedin.com/pulse/agentic-ai-future-autonomous-collaboration-between-humans-ff6wf
50. https://www.ciklum.com/resources/blog/agentic-ai
51. https://www.moveworks.com/us/en/resources/blog/how-ai-copilots-use-agentic-reasoning
52. https://kms-technology.com/emerging-technologies/ai/agentic-ai-the-next-evolution-in-intelligent-automation.html
53. https://www.productiveedge.com/blog/gartners-top-10-tech-trends-of-2025-agentic-ai-and-beyond