Kiến trúc hạ tầng CNTT phục vụ đô thị thông minh hiện đại

Ngày 08/09/2025

Trong hệ sinh thái đô thị thông minh hiện đại, mô hình giao tiếp trực tiếp giữa các AI agent (A2A – Agent-to-Agent) là nền tảng cốt lõi để hiện thực hóa tự động hóa toàn diện, tối ưu hóa dịch vụ và cá nhân hóa trải nghiệm công dân. Không giống như các hệ thống truyền thống chỉ cho phép giao tiếp giữa người dùng với hệ thống (H2M – Human-to-Machine), A2A cho phép các AI agent đại diện cho từng cá nhân, tổ chức hoặc thiết bị có thể chủ động trao đổi, thương lượng, phối hợp và ra quyết định mà không cần sự can thiệp liên tục của con người. Để vận hành hiệu quả, kiến trúc A2A đòi hỏi một hệ thống đa lớp, tích hợp các thành phần giao tiếp, xử lý ngôn ngữ, quản lý tri thức, bảo mật và hạ tầng tính toán mạnh mẽ.

Những thách thức lớn khi triển khai đô thị thông minh hiện đại

Một trong những thách thức lớn nhất của mô hình A2A là xây dựng một lớp giao tiếp (communication layer) đủ linh hoạt và tiêu chuẩn hóa để các AI agent từ các nhà phát triển, tổ chức, quốc gia khác nhau có thể hiểu và phối hợp với nhau một cách hiệu quả, an toàn. Lớp giao tiếp này theo truyền thống thường được thiết kế dựa trên các giao thức agent communication language (ACL) như FIPA-ACL (Foundation for Intelligent Physical Agents – Agent Communication Language), KQML (Knowledge Query and Manipulation Language), hoặc các giao thức dựa trên RESTful API, gRPC, Message Queue (MQTT, AMQP) với phần mở rộng cho ngữ nghĩa (semantic extension).

Một câu hỏi quan trọng đặt ra với đô thị thông minh là: liệu các AI agent có thể giao tiếp với nhau bằng ngôn ngữ tự nhiên (natural language) hay không, và nếu có thì ở mức độ nào? Với sự phát triển vượt bậc của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM – Large Language Models) như GPT, PaLM, LLaMA, khả năng giao tiếp giữa các AI agent bằng ngôn ngữ tự nhiên đang trở thành hiện thực (Bommasani et al., 2021; OpenAI, 2023). Các nghiên cứu gần đây cho thấy, các AI agent có thể sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để truyền đạt mục tiêu, thương lượng, giải thích quyết định và thậm chí đồng kiến tạo các giải pháp dịch vụ (Shum et al., 2018; Andreas et al., 2020). Việc sử dụng ngôn ngữ tự nhiên giúp tăng khả năng tương tác, mở rộng phạm vi hợp tác liên ngành, đồng thời giảm chi phí phát triển các chuẩn giao tiếp riêng biệt. Tuy nhiên, để đảm bảo tính nhất quán và tránh hiểu sai, nhiều hệ thống hiện đại đang kết hợp cả hai lớp: ngôn ngữ hình thức cho các tác vụ cốt lõi (transactional tasks) và ngôn ngữ tự nhiên cho các tác vụ thương lượng, giải thích, hoặc phối hợp phức tạp.

Ví dụ, trong mô hình “Conversational Agent Cooperation” của Microsoft, các AI agent có thể dùng ngôn ngữ tự nhiên để thương lượng lịch trình, giải thích lý do đề xuất hoặc từ chối dịch vụ, sau đó chuyển sang giao thức hình thức để thực hiện các tác vụ giao dịch như đặt vé, thanh toán… (Shum et al., 2018). Điều này đặt ra yêu cầu rất cao về năng lực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), hiểu ngữ cảnh (context awareness), và khả năng ánh xạ giữa ngôn ngữ tự nhiên và các hành động máy (action mapping).

Để giao tiếp hiệu quả trong đô thị thông minh, các AI agent cần chia sẻ một nền tảng tri thức chung (shared ontology) hoặc có khả năng ánh xạ (mapping) giữa các nền tr thức khác nhau. Điều này đặc biệt quan trọng trong đô thị thông minh, nơi các nhà cung cấp dịch vụ, doanh nghiệp, cơ quan công quyền và người dân có thể sử dụng các hệ thống tri thức, thuật ngữ và tiêu chuẩn khác nhau Ví dụ, trong hệ thống quản lý dịch vụ công của thành phố Vienna, các AI agent của người dân và cơ quan công quyền sử dụng một cơ sở tri thức chung về các loại giấy tờ, quy trình hành chính, sự kiện xã hội… giúp tự động hóa quá trình xác minh, bổ sung thông tin và phân luồng xử lý yêu cầu (City of Vienna, 2022). Ở quy mô lớn hơn, các dự án như “Open Knowledge Network” của Mỹ đang xây dựng các lớp tri thức liên ngành, cho phép các AI agent tự động truy vấn, khai thác và cập nhật dữ liệu từ hàng ngàn nguồn khác nhau (US NSF, 2023).

Một trong những yêu cầu then chốt để triển khai thành công kiến trúc A2A của đô thị thông minh là phải có hạ tầng tính toán đủ mạnh, linh hoạt, phân tán và bảo mật để phục vụ hàng triệu, thậm chí hàng tỷ AI agent hoạt động đồng thời. Hạ tầng này bao gồm các thành phần cốt lõi sau:

Điện toán đám mây (Cloud Computing): Cho phép lưu trữ, xử lý và huấn luyện các mô hình AI lớn, cung cấp năng lực tính toán theo nhu cầu (on-demand), đảm bảo khả năng mở rộng (scalability) và phục hồi (resilience). Các nhà cung cấp lớn như AWS, Azure, Google Cloud đều đã phát triển các dịch vụ AI agent platform cho đô thị thông minh.
Điện toán biên (Edge Computing): Để giảm độ trễ, tiết kiệm băng thông và tăng tính riêng tư, nhiều tác vụ AI được xử lý trực tiếp tại các thiết bị đầu cuối (edge devices) như cảm biến, camera, thiết bị IoT, điện thoại thông minh… Mô hình này đặc biệt phù hợp với các tác vụ yêu cầu phản hồi thời gian thực (real-time), như điều khiển giao thông, giám sát an ninh, quản lý năng lượng.
Điện toán sương mù (Fog Computing): Là lớp trung gian giữa cloud và edge, cho phép xử lý, lưu trữ và tổng hợp dữ liệu cục bộ trước khi gửi lên đám mây, giúp tối ưu hóa tài nguyên và tăng độ tin cậy hệ thống.
Hệ thống mạng truyền thông tốc độ cao: Việc trao đổi dữ liệu giữa các AI agent đòi hỏi mạng lưới truyền thông tốc độ cao, ổn định và bảo mật, bao gồm cả 5G/6G, mạng quang, mạng mesh…
Hệ thống lưu trữ và chia sẻ dữ liệu phân tán: Các nền tảng như IPFS (InterPlanetary File System), blockchain, distributed ledger đảm bảo dữ liệu được lưu trữ an toàn, minh bạch, có thể truy xuất và kiểm soát quyền truy cập ở cấp độ agent.

Khi hàng triệu AI agent trao đổi dữ liệu nhạy cảm, các vấn đề về bảo mật, quyền riêng tư, xác thực và phân quyền truy cập trở nên cực kỳ quan trọng với đô thị thông minh. Ngoài các giải pháp bảo mật truyền thống, các mô hình “data sovereignty” như MyData (Phần Lan) hoặc Solid (Berners-Lee, 2021) cho phép mỗi cá nhân kiểm soát hoàn toàn việc chia sẻ dữ liệu của AI agent cá nhân với các AI agent khác, quy định rõ ràng phạm vi, mục đích, thời hạn và đối tượng truy cập. Công nghệ blockchain và hợp đồng thông minh (smart contract) cũng được sử dụng để ghi nhận, giám sát và tự động hóa các giao dịch dữ liệu giữa các AI agent, đảm bảo minh bạch và không thể sửa đổi.

Để đáp ứng sự phát triển nhanh chóng về số lượng và chủng loại AI agent trong đô thị thông minh, kiến trúc A2A phải có khả năng mở rộng linh hoạt (horizontal/vertical scaling), hỗ trợ đa chuẩn giao tiếp, đa ngôn ngữ, đa hệ điều hành và đa nền tảng phần cứng. Bên cạnh đó, các AI agent hiện đại ngày càng được tích hợp khả năng tự học (self-learning), tự thích nghi (self-adaptation) và tự tổ chức (self-organization) dựa trên các thuật toán học sâu (deep learning), học tăng cường (reinforcement learning) và học chuyển tiếp (transfer learning). Điều này giúp hệ sinh thái AI agent liên tục cải thiện hiệu quả phối hợp, phát hiện và thích ứng với các tình huống mới, đồng thời giảm thiểu sự phụ thuộc vào cập nhật thủ công từ nhà phát triển.

Nhiều thành phố lớn trên thế giới đang thử nghiệm hoặc triển khai các mô hình A2A với các lớp giao tiếp, hạ tầng tính toán và bảo mật mạnh mẽ. Tại Singapore, hệ thống “Smart Nation Sensor Platform” cho phép hàng triệu AI agent từ các cảm biến, phương tiện, thiết bị cá nhân và doanh nghiệp trao đổi dữ liệu qua lớp giao tiếp tiêu chuẩn, được bảo vệ bởi các lớp mã hóa và xác thực đa tầng (GovTech Singapore, 2024). Ở châu Âu, dự án “SynchroniCity” xây dựng một lớp middleware cho phép các AI agent của các thành phố, doanh nghiệp và người dân phối hợp cung cấp dịch vụ xuyên biên giới (SynchroniCity, 2021).

Tuy nhiên, các thách thức lớn vẫn tồn tại như: chi phí đầu tư hạ tầng tính toán cao, độ phức tạp trong quản lý tương thích giữa các agent dị chủng (heterogeneous agents), nguy cơ tấn công mạng, lạm dụng dữ liệu cá nhân, và khó khăn trong chuẩn hóa giao thức liên ngành. Việc xây dựng các khung pháp lý, tiêu chuẩn kỹ thuật, mô hình hợp tác công-tư và cơ chế kiểm soát xã hội là điều kiện tiên quyết để phát triển bền vững hệ sinh thái A2A trong đô thị thông minh hiện đại.

Với sự tiến bộ nhanh chóng của AI, điện toán phân tán, công nghệ mạng và các mô hình quản trị dữ liệu mới, kiến trúc A2A hứa hẹn sẽ trở thành xương sống của đô thị thông minh thế hệ tiếp theo. Các AI agent không chỉ giao tiếp, phối hợp mà còn đồng kiến tạo dịch vụ, học hỏi lẫn nhau, phát hiện bất thường, thích ứng với biến động xã hội và góp phần xây dựng một môi trường đô thị bền vững, bao trùm và linh hoạt (Chatterjee et al., 2023). Sự kết hợp giữa AI, IoT, blockchain và các công nghệ mới sẽ tạo nên một hệ sinh thái đô thị “sống”, nơi các AI agent đóng vai trò là “cơ quan thần kinh” của thành phố, kết nối mọi nguồn lực, tối ưu hóa mọi dịch vụ và nâng cao chất lượng sống cho toàn cộng đồng.

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
Land Transport Authority. (2021). Smart Mobility. https://www.lta.gov.sg/content/ltagov/en/industry_innovations/smart_mobility.html
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
Mohler, G. O., Short, M. B., Brantingham, P. J., Schoenberg, F. P., & Tita, G. E. (2015). Randomized controlled field trials of predictive policing. Journal of the American Statistical Association, 110(512), 1399-1411. https://doi.org/10.1080/01621459.2015.1077710
Moovit. (2024). Mobility as a Service. https://moovit.com/
OpenAI. (2023). GPT-4 Technical Report. https://cdn.openai.com/papers/gpt-4.pdf
Rajkomar, A., Dean, J., & Kohane, I. (2019). Machine learning in medicine. New England Journal of Medicine, 380(14), 1347-1358. https://doi.org/10.1056/NEJMra1814259
Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.
Seoul Metropolitan Government. (2023). Seoul Bot: AI-powered city services. https://english.seoul.go.kr/