Agentic AI là gì? Trí tuệ nhân tạo “tự chủ”

Agentic AI đang mở ra bước tiến vượt bậc trong tự động hóa và cộng tác giữa người với máy. Không chỉ đơn thuần phản hồi theo lệnh, Agentic AI có thể tự lên kế hoạch, ra quyết định và hành động để đạt được mục tiêu như một “cộng sự kỹ thuật số” đích thực. Từ xe tự lái cấp độ cao, giao dịch tài chính tự động đến chăm sóc sức khỏe cá nhân hóa, công nghệ này đang tái định hình cách doanh nghiệp vận hành và mở rộng giới hạn của trí tuệ máy. Cùng FPT IS khám phá tổng quan về Agentic AI trong bài viết sau đây.

1. Agentic AI là gì?

Agentic AI  là một nhánh tiên tiến của trí tuệ nhân tạo, nơi các hệ thống có khả năng tự chủ, thiết lập kế hoạch và hành động để đạt mục tiêu do con người thiết lập. Agentic AI giống như một người trợ lý biết chủ động làm việc thay vì chỉ làm theo lệnh từng bước.

Ví dụ, nếu bạn dùng một AI thông thường và yêu cầu “đặt vé máy bay đi Hà Nội ngày mai”, nó sẽ chỉ làm đúng việc đó. Nhưng với Agentic AI, bạn chỉ cần nói: “Giúp tôi lên kế hoạch đi công tác Hà Nội”, thì AI sẽ tự động thực hiện hàng loạt hành động: kiểm tra lịch làm việc của bạn, tìm chuyến bay phù hợp, đặt vé máy bay, đặt khách sạn gần địa điểm họp, lên lịch trình di chuyển, và thậm chí nhắc bạn mang ô nếu dự báo thời tiết cho thấy có mưa.

Điểm nổi bật của Agentic AI là khả năng tự định hướng và thích nghi: nó hấp thụ dữ liệu từ nhiều nguồn, phân tích tình huống, đề xuất chiến lược và thực hiện hành động đến cùng. AI không chỉ phản ứng mà còn dự đoán nhu cầu, tối ưu cách tiếp cận và liên tục cải thiện hiệu quả qua thời gian.

Nhờ đó, Agentic AI đang trở thành nền tảng quan trọng trong chuyển đổi số, từ cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng đến hỗ trợ chăm sóc sức khỏe hay vận hành doanh nghiệp. Đây không còn là công cụ trả lời thông minh, mà là “tác nhân số” có khả năng tự vận hành, học hỏi và hành động như con người.

Trong một thế giới ngày càng phức tạp và yêu cầu cao về xử lý đa tác vụ, Agentic AI được xem là bước phát triển quan trọng, và đóng vai trò như một “trợ lý thông minh” hỗ trợ con người xử lý những nhiệm vụ phức tạp.

2. Agentic AI hoạt động như thế nào?

Agentic AI vận hành dựa trên một quy trình tuần hoàn thông minh gồm bốn bước chính, giúp hệ thống AI này có thể tiếp nhận dữ liệu, phân tích, hành động và học hỏi liên tục:

Quy trình Agentic AI hoạt động 

1. Perceive (Nhận biết): AI agent tiếp nhận dữ liệu từ nhiều nguồn như cơ sở dữ liệu truyền thống, cơ sở dữ liệu vector (vector database), hoặc các hệ thống số khác. Giai đoạn này giúp hệ thống hiểu bối cảnh và xác định các thực thể liên quan trong môi trường hoạt động.
2. Reason (Lý luận): Một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đóng vai trò trung tâm điều phối, phân tích mục tiêu, đề xuất giải pháp và phối hợp các mô hình chuyên biệt khác. Các kỹ thuật như truy xuất tăng cường (RAG) cũng được áp dụng để truy cập dữ liệu nội bộ và tạo ra phản hồi chính xác, phù hợp.
3. Act (Hành động): AI agent tương tác với các hệ thống bên ngoài thông qua API để thực hiện hành động đã được lên kế hoạch. Các cơ chế kiểm soát (guardrails) giúp đảm bảo tác tử AI tuân thủ giới hạn được định sẵn và tương tác an toàn với môi trường thực tế.
4. Learn (Học hỏi): Thông tin từ các hành động và phản hồi của người dùng được đưa vào hệ thống theo cơ chế vòng lặp dữ liệu (data flywheel). Dữ liệu này được sử dụng để tùy biến và cải tiến mô hình (model customization), giúp AI học hỏi, tối ưu hóa hiệu suất và thích nghi ngày càng tốt hơn theo thời gian.

Mô hình trên cho thấy cách AI agent vận hành như một trung tâm tương tác giữa người dùng, dữ liệu, mô hình ngôn ngữ lớn và quy trình hành động – học hỏi. Đây là nền tảng giúp Agentic AI không chỉ xử lý dữ liệu hiệu quả mà còn hành động độc lập và cải tiến liên tục trong nhiều lĩnh vực ứng dụng.

3. So sánh: Generative AI, AI Agent và Agentic AI

Sự khác biệt cách hoạt động của 3 loại trí tuệ nhân tạo

Dù đều thuộc cùng hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo, Generative AI, AI Agent và Agentic AI đại diện cho ba thế hệ tiến hóa với vai trò và năng lực khác biệt rõ rệt. Nếu Generative AI là công cụ tạo nội dung với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên mạnh mẽ, thì AI Agent truyền thống chỉ thực hiện các tác vụ cố định theo kịch bản có sẵn. Trong khi đó, Agentic AI là bước nhảy vọt: không chỉ hiểu và phản hồi, mà còn có thể tự nhận thức mục tiêu, đưa ra quyết định và hành động linh hoạt trong môi trường thực tế. Việc phân biệt rõ ba loại hình này giúp doanh nghiệp xác định đúng công cụ phù hợp với bài toán vận hành, cá nhân hóa hay tự động hóa chiến lược.

Sự khác biệt lớn nhất nằm ở tính tự chủ và năng lực hành động. Nếu Generative AI là “người viết nội dung”, AI Agent là “trợ lý làm việc theo checklist”, thì Agentic AI chính là “người cộng sự” có thể hiểu mục tiêu, tự ra quyết định và hành động hiệu quả như một thành viên thực thụ trong tổ chức.

4. Ứng dụng thực tiễn của Agentic AI 

4.1. Dịch vụ chăm sóc khách hàng

Agentic AI trong dịch vụ khách hàng giúp nâng cao khả năng tự phục vụ và tự động hóa các tương tác lặp lại. Các hệ thống này không chỉ phản hồi mà còn có thể chủ động phát hiện nhu cầu, dự đoán vấn đề và xử lý tình huống theo thời gian thực. Trên thực tế, hơn một nửa số chuyên gia dịch vụ khách hàng ghi nhận sự cải thiện rõ rệt trong tương tác và mức độ hài lòng của khách hàng.

Ngoài ra, “digital humans” – các tác tử AI mang hình dạng con người – đang được phát triển để đại diện thương hiệu, tương tác sống động với khách hàng và hỗ trợ đội ngũ bán hàng trong các giai đoạn cao điểm như tổng đài quá tải.

4.2. Quản lý chuỗi cung ứng linh hoạt 

Agentic AI đang định hình lại chuỗi cung ứng bằng cách cho phép tái cấu trúc theo thời gian thực và phản ứng linh hoạt với các biến động như thời tiết, khủng hoảng địa chính trị hay thay đổi trong hành vi tiêu dùng. Không còn phụ thuộc vào hệ thống phản ứng thụ động, các AI agent có thể chủ động dự báo, tối ưu phân phối và phân bổ nguồn lực, từ đó giảm tồn kho và tăng hiệu quả vận hành.

4.3. Y tế – chăm sóc sức khoẻ 

Trong lĩnh vực y tế, Agentic AI hỗ trợ bác sĩ phân tích lượng lớn dữ liệu bệnh án để đưa ra quyết định điều trị chính xác hơn. Các hệ thống này còn tự động hóa tác vụ hành chính như ghi chú y khoa, đặt lịch khám hay gửi nhắc nhở cho bệnh nhân. Ngoài ra, AI có thể cung cấp hỗ trợ 24/7 thông qua tư vấn sử dụng thuốc, hướng dẫn tuân thủ phác đồ điều trị và cải thiện sự gắn kết giữa bác sĩ và người bệnh bằng cách giảm tải khối lượng công việc lặp lại.

Agentic AI giúp tự động hoá tác vụ hành chính trong y tế

4.4. Sản xuất thông minh

Agentic AI đóng vai trò như một “nhà quản lý” trong các nhà máy thông minh, với khả năng theo dõi dữ liệu từ cảm biến, dự đoán hỏng hóc, phân tích hiệu suất và tự động điều chỉnh quy trình sản xuất để đạt hiệu quả tối ưu. Điều này giúp doanh nghiệp giảm thiểu lãng phí, nâng cao chất lượng và đạt được mục tiêu phát triển bền vững.

Agentic AI trong vai trò “nhà quản lý” thông minh

4.5. Tích hợp hệ thống và môi trường thông minh

Một ưu điểm nổi bật khác của Agentic AI là khả năng kết nối và phối hợp với các hệ thống AI khác hoặc hạ tầng số như IoT, phần mềm quản lý và nền tảng giao tiếp kỹ thuật số. Điều này giúp tối ưu hóa toàn bộ quy trình xử lý, từ thu thập dữ liệu đến hành động và phản hồi. Chẳng hạn, trong một ngôi nhà thông minh, Agentic AI có thể đồng bộ với hệ thống chiếu sáng, điều hòa và an ninh để tạo nên môi trường sống tối ưu và liền mạch

.

Ngôi nhà thông minh được tích hợp Agentic AI 

5. Thách thức và rủi ro của Agentic AI

5.1. Lệch mục tiêu và định nghĩa không rõ ràng

Agentic AI hoạt động với nhiều mục tiêu phức tạp và thay đổi theo thời gian. Việc thiết lập mục tiêu không rõ ràng hoặc không phản ánh đúng giá trị đạo đức xã hội có thể khiến hệ thống hành động sai lệch. Ví dụ, một AI y tế tối ưu hóa tỷ lệ phục hồi nhanh có thể vô tình bỏ qua các yếu tố lâu dài như chất lượng sống sau điều trị.

5.2. Hạn chế trong việc thích ứng với môi trường biến động

Agentic AI cần hoạt động trong môi trường thực – nơi các điều kiện thay đổi liên tục như giao thông, thời tiết, thị trường tài chính… Điều này đòi hỏi khả năng thích nghi nhanh, ra quyết định với dữ liệu không đầy đủ. Dù reinforcement learning hay meta-learning giúp cải thiện điều này, nhưng vẫn bị giới hạn bởi thời gian huấn luyện và tài nguyên xử lý.

5.3. Hạn chế tài nguyên và chi phí đầu tư cao

Việc đào tạo và triển khai Agentic AI đòi hỏi lượng lớn tài nguyên tính toán và năng lượng (computation and energy resources). Đặc biệt, các mô hình sử dụng reinforcement learning thường yêu cầu quá trình mô phỏng và xử lý dữ liệu chuyên sâu, khiến chi phí và thời gian huấn luyện tăng cao. Điều này đặc biệt thách thức trong các môi trường đòi hỏi ra quyết định thời gian thực như tài chính, vận tải tự động hoặc chăm sóc sức khỏe.

Agentic AI đòi hỏi lượng lớn tài nguyên tính toán và năng lượng (computation and energy resources)

Bên cạnh đó, để AI có thể hoạt động trong thế giới thực như trên drone, robot hoặc phương tiện tự hành, nó cần có cảm biến chính xác, khả năng phản ứng nhanh và nguồn điện năng ổn định. Càng thông minh, hệ thống càng cần nhiều năng lượng để duy trì hoạt động liên tục và xử lý các tình huống đa dạng. Điều này không chỉ làm gia tăng chi phí duy trì mà còn tạo ra áp lực lớn lên hạ tầng công nghệ hiện có.

5.4. Rủi ro đạo đức và pháp lý

Agentic AI càng tự chủ, càng khó xác định trách nhiệm khi xảy ra hậu quả. Ngoài ra, các mục tiêu AI học được có thể mâu thuẫn với chuẩn mực đạo đức xã hội hoặc văn hóa từng ngành/nghề. Việc thiếu chuẩn hóa trong cách đánh giá hành vi AI và khung pháp lý rõ ràng có thể dẫn đến mất kiểm soát khi AI hành động sai lệch.

Sự thiên vị trong triển khai công cụ AI tuyển dụng

Một trường hợp điển hình là khi Amazon phải dừng triển khai một công cụ tuyển dụng AI thử nghiệm sau khi phát hiện hệ thống này có xu hướng đánh giá thấp hồ sơ của phụ nữ cho các vị trí kỹ thuật như lập trình viên. Việc học từ dữ liệu tuyển dụng lịch sử thiên về nam giới, nó đã vô tình loại trừ các ứng viên nữ – gây ra sự thiên vị nghiêm trọng trong tuyển dụng.

6. Tương lai của Agentic AI

Agentic AI đang mở ra một giai đoạn chuyển mình sâu rộng trong cách con người cộng tác với máy móc. Không chỉ dừng lại ở khả năng tự động hóa, công nghệ này còn có thể ra quyết định độc lập, thích ứng theo thời gian thực và phối hợp hiệu quả trong các môi trường phức tạp – từ nhà máy, bệnh viện đến hệ thống đô thị. Khi các mô hình này kết hợp giữa học thích nghi, phản hồi linh hoạt và khả năng điều phối nhiều tác vụ, chúng có thể đảm nhận những nhiệm vụ mà trước đây chỉ con người mới làm được.

Dự báo tăng trưởng thị trường Agentic AI toàn cầu từ 2024 đến 2030 (tỷ USD)

Theo báo cáo từ Statista, vào năm 2024, giá trị thị trường của Agentic AI đạt khoảng 5,1 tỷ USD và được dự báo sẽ vượt mốc 47 tỷ USD trong những năm tới, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) lên đến hơn 44%. Con số này phản ánh tiềm năng mạnh mẽ của Agentic AI trong việc thay đổi cách các ngành công nghiệp vận hành, nhờ vào khả năng hành động và ra quyết định tự chủ.

Tuy nhiên, đi kèm với sự tự chủ là trách nhiệm phải bảo đảm rằng các hệ thống Agentic AI được thiết kế một cách minh bạch, công bằng và phù hợp với các tiêu chuẩn đạo đức. Trong tương lai, việc phát triển Agentic AI không chỉ đòi hỏi năng lực công nghệ mà còn cần một hệ sinh thái quản trị rõ ràng – nơi yếu tố an toàn, độ tin cậy và khả năng chịu trách nhiệm được đặt lên hàng đầu. Chỉ khi đó, Agentic AI mới có thể phát huy trọn vẹn tiềm năng mà không tạo ra rủi ro ngoài tầm kiểm soát.