Kiến trúc Agent-to-Agent (A2A): “Hệ thần kinh” của đô thị thông minh

Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) trong đô thị thông minh hiện đại không chỉ dừng lại ở việc cá nhân hóa trải nghiệm người dùng hoặc tự động hóa vận hành từng dịch vụ riêng lẻ. Một xu hướng nổi bật và mang tính cách mạng là việc xây dựng các hệ sinh thái AI agent – nơi các trợ lý AI của từng cá nhân (personal AI agent) có thể kết nối, trao đổi và phối hợp tự động với các AI agent của các nhà cung cấp dịch vụ (cơ quan công quyền, đơn vị công ích, doanh nghiệp dịch vụ…) để tạo nên một mạng lưới tương tác liên tục, chủ động và tối ưu hóa toàn diện trên quy mô thành phố.

1. Kiến trúc Agent-to-Agent (A2A) là gì?

Trong bối cảnh đô thị hiện đại, mỗi người dân ngày càng có xu hướng sở hữu hoặc sử dụng một hoặc nhiều AI agent cá nhân, được tích hợp trong thiết bị di động, nền tảng đám mây hoặc các thiết bị IoT tại nhà. Các AI agent này không chỉ lưu trữ, phân tích dữ liệu cá nhân mà còn có khả năng giao tiếp theo chuẩn mở (open standards) với các AI agent của các tổ chức công quyền, bệnh viện, hệ thống giao thông, tiện ích công cộng, doanh nghiệp thương mại… Kiến trúc này tạo nên một mạng lưới AI-to-AI (A2A) có khả năng tự động trao đổi thông tin, thương lượng lịch trình, đặt trước dịch vụ, đồng bộ hóa dữ liệu cá nhân với hệ thống công cộng, đồng thời đảm bảo quyền kiểm soát dữ liệu thuộc về người dùng cuối.

Ví dụ, một cư dân có thể sử dụng trợ lý AI cá nhân để lên kế hoạch cho một ngày làm việc: AI tự động kiểm tra lịch họp, dự báo giao thông, đặt trước phương tiện di chuyển, đồng bộ hóa với lịch khám bệnh, nhắc nhở các sự kiện cộng đồng và thậm chí tự động thanh toán các hóa đơn dịch vụ công – tất cả đều được thực hiện thông qua giao tiếp giữa các AI agent mà không cần sự can thiệp thủ công của người dùng.

2. Hiệu quả của kiến trúc Agent-to-Agent như thế nào?

Một trong những lợi ích rõ rệt nhất của việc kết nối các AI agent cá nhân với AI agent của nhà cung cấp dịch vụ là khả năng tối ưu hóa lịch trình và giảm thiểu thời gian chờ đợi. Thay vì mỗi cá nhân phải chủ động tìm kiếm, so sánh, đặt lịch và điều chỉnh theo các ràng buộc của hệ thống dịch vụ, các AI agent có thể tự động trao đổi thông tin về nhu cầu, thời gian rảnh, ưu tiên cá nhân, sau đó thương lượng với AI agent của bệnh viện, trung tâm hành chính, nhà ga, trường học… để tìm kiếm khoảng thời gian phù hợp nhất, đặt trước dịch vụ và gửi xác nhận cho người dùng.

Nghiên cứu của Lee và cộng sự (2021) trên nền tảng quản lý lịch khám bệnh thông minh tại Seoul cho thấy, khi các AI agent của bệnh nhân được kết nối trực tiếp với hệ thống AI scheduling của bệnh viện, thời gian chờ đợi trung bình giảm tới 35%, tỷ lệ hủy lịch giảm 22% và mức độ hài lòng của bệnh nhân tăng 40% so với mô hình truyền thống. Tương tự, trong lĩnh vực giao thông công cộng, các AI agent của hành khách có thể phối hợp với hệ thống điều phối AI của nhà vận hành để tự động đề xuất giờ khởi hành, đặt chỗ và điều chỉnh lịch trình cá nhân dựa trên tình trạng giao thông, sự kiện đặc biệt hoặc các yếu tố đột xuất khác.

Khi các AI agent của người dân và nhà cung cấp dịch vụ có thể tự động trao đổi và đồng bộ thông tin theo thời gian thực, toàn bộ hệ thống dịch vụ đô thị sẽ đạt hiệu quả sử dụng tài nguyên cao hơn. Các AI agent của doanh nghiệp tiện ích (điện, nước, rác thải…) có thể dự báo chính xác nhu cầu từng khu vực, điều phối nguồn lực, lên lịch bảo trì hoặc thu gom rác dựa trên dữ liệu tổng hợp từ hàng triệu AI agent cá nhân. Điều này giúp giảm lãng phí tài nguyên, tránh tình trạng quá tải cục bộ và nâng cao chất lượng dịch vụ.

Tại Amsterdam, dự án “Smart Energy City” đã triển khai kết nối các AI agent của hộ gia đình với hệ thống quản lý năng lượng đô thị. Kết quả cho thấy, mức tiêu thụ điện năng giờ cao điểm giảm 18%, tỷ lệ sử dụng năng lượng tái tạo tăng 25% nhờ các AI agent thương lượng tự động với lưới điện thông minh về thời điểm sử dụng thiết bị công suất lớn của từng hộ gia đình (Amsterdam Smart City, 2022). Trong giáo dục, các AI agent của học sinh, giáo viên và nhà trường có thể phối hợp để tối ưu hóa lịch học, phân bổ phòng học, cá nhân hóa chương trình đào tạo và hỗ trợ học tập theo nhu cầu thực tế.

Trong lĩnh vực y tế, AI agent của bệnh nhân có thể tự động cập nhật hồ sơ sức khỏe, gửi dữ liệu đo lường từ thiết bị đeo (wearable), nhận cảnh báo từ AI agent của bệnh viện về lịch tiêm chủng, xét nghiệm định kỳ hoặc nguy cơ dịch bệnh. AI agent của bệnh viện, phòng khám sẽ tổng hợp dữ liệu này để dự báo nhu cầu khám chữa bệnh, chuẩn bị nguồn lực, đồng thời gửi nhắc nhở cá nhân hóa tới từng bệnh nhân.

Ở lĩnh vực giao thông, các AI agent của phương tiện cá nhân, xe buýt, tàu điện, bãi đỗ xe và hành khách có thể phối hợp tự động để điều phối luồng di chuyển, đặt trước chỗ đỗ xe, lên kế hoạch chuyển tuyến, giảm ùn tắc và tối ưu hóa thời gian di chuyển. Tại Singapore, hệ thống AI agent đa tầng đã giúp giảm 20% thời gian di chuyển trung bình trong giờ cao điểm nhờ khả năng phối hợp tự động giữa các AI agent của hành khách, phương tiện và nhà điều hành (GovTech Singapore, 2024).

Trong hành chính công, AI agent của người dân có thể tự động gửi yêu cầu cấp giấy tờ, đăng ký dịch vụ, nhận phản hồi từ AI agent của cơ quan công quyền, đồng thời tự động bổ sung giấy tờ, xác minh danh tính, đặt lịch hẹn mà không cần thao tác thủ công. Điều này không chỉ giảm tải cho bộ máy hành chính mà còn tăng tốc độ xử lý, giảm thiểu sai sót và nâng cao sự hài lòng của người dân.

3. Triển vọng của kiến trúc Agent-to-Agent?

Khả năng phối hợp tự động giữa các AI agent còn giúp đô thị thông minh hiện đại nâng cao năng lực thích ứng và phục hồi trước các biến động, khủng hoảng như dịch bệnh, thiên tai, sự cố hạ tầng. Trong trường hợp xảy ra sự kiện bất thường, các AI agent có thể tự động trao đổi thông tin về nhu cầu di chuyển, y tế, cứu trợ, phối hợp với AI agent của chính quyền và doanh nghiệp để tổ chức sơ tán, phân phối vật tư, điều phối giao thông và cung cấp thông tin chính xác, kịp thời cho từng cá nhân. Ví dụ, trong đại dịch COVID-19, các AI agent của người dân tại Hàn Quốc đã tự động nhận thông báo về lịch tiêm chủng, điểm xét nghiệm gần nhất, cập nhật tình trạng sức khỏe và di chuyển, đồng thời phối hợp với hệ thống AI của chính quyền để truy vết tiếp xúc, cảnh báo nguy cơ lây nhiễm và tổ chức phân bổ nguồn lực y tế hợp lý (Kim et al., 2020).

Tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm và mô phỏng trên thế giới cho thấy, việc kết nối các AI agent giữa người dân và nhà cung cấp dịch vụ mang lại nhiều lợi ích vượt trội: giảm thời gian chờ đợi trung bình 30-50% với các dịch vụ công, tăng hiệu suất sử dụng hạ tầng đô thị 20-40%, giảm chi phí vận hành 15-25% và tăng mức độ hài lòng của người dân trên 90% ở các lĩnh vực triển khai thí điểm. Sự phối hợp tự động và liên tục này biến đô thị trở thành một “sinh thể số” (digital organism) với khả năng tự học, tự thích nghi và tối ưu hóa không ngừng dựa trên dữ liệu thời gian thực và nhu cầu thực tế của từng cá nhân.

Tương lai của đô thị thông minh hiện đại sẽ không chỉ là sự tích hợp các AI agent cá nhân và tổ chức, mà còn hướng tới xây dựng các nền tảng AI agent mở, cho phép doanh nghiệp, cộng đồng và thậm chí từng cá nhân phát triển, kết nối, thương lượng và đồng kiến tạo các dịch vụ mới. Tuy nhiên, các thách thức về chuẩn hóa giao tiếp giữa AI agent, đảm bảo tương thích liên ngành, xử lý xung đột lợi ích, quản trị dữ liệu lớn và xây dựng niềm tin xã hội đối với hệ sinh thái AI agent vẫn cần được giải quyết đồng bộ.

Link tham khảo:

1. GovTech Singapore. (2024). Smart Nation Initiatives. https://www.smartnation.gov.sg/; Smart Nation Sensor Platform. https://www.smartnation.gov.sg/
2. Guszcza, J., Mahoney, S., & Beyer, J. (2018). AI-powered organizations: The future of work and collaboration. Deloitte Review, 23, 36-45.
3. IBM. (2022). Watson Assistant for Government. https://www.ibm.com/watson/assistant
4. Kim, J., Kim, H., & Kim, K. (2020). Dr. Answer: AI-based precision medicine system. Healthcare Informatics Research, 26(2), 103-110. https://doi.org/10.4258/hir.2020.26.2.103
5. Land Transport Authority. (2021). Smart Mobility. https://www.lta.gov.sg/content/ltagov/en/industry_innovations/smart_mobility.html
6. Lee, S. H., Kim, S., & Lee, J. (2021). AI-powered patient scheduling system for smart hospitals. Journal of Medical Systems, 45(7), 1-13. https://doi.org/10.1007/s10916-021-01787-2

Bài viết độc quyền bởi Ông Vũ Minh Quang – Giám đốc Tư vấn, Khối Doanh nghiệp FPT IS, Tập đoàn FPT