Các loại tác nhân AI – AI Agents

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi cách máy móc tương tác với thế giới – giúp hệ thống có khả năng cảm nhận, suy luận và hành động một cách thông minh. Công nghệ lõi của nhiều hệ thống AI là các tác nhân thông minh (intelligent agents) – những thực thể tự động có thể đưa ra quyết định và thực hiện nhiệm vụ dựa trên thông tin từ môi trường xung quanh.

Các tác nhân AI (AI Agent) có thể đơn giản như hệ thống dựa trên quy tắc (rule-based), hoặc phức tạp như các hệ thống học hỏi tiên tiến, được hỗ trợ bởi các Mô hình Ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLMs) có khả năng thích nghi và cải thiện theo thời gian.

Tác nhân AI được phân loại dựa trên mức độ thông minh, quá trình ra quyết định và cách chúng tương tác với môi trường để đạt được mục tiêu đề ra. Một số tác nhân hoạt động hoàn toàn dựa trên quy tắc định sẵn, trong khi một số khác sử dụng thuật toán học máy để điều chỉnh hành vi theo dữ liệu thực tế.

1. 5 loại tác nhân AI chính

Tác nhân AI là thực thể tự động có khả năng nhận biết, phân tích và hành động để đạt mục tiêu cụ thể.

• Tác nhân phản xạ đơn giản (simple reflex agents)
• Tác nhân phản xạ dựa trên mô hình (model-based reflex agents)
• Tác nhân dựa trên mục tiêu (goal-based agents)
• Tác nhân dựa trên tiện ích (utility-based agents)
• Tác nhân học tập (learning agents)

Trong nhiều trường hợp, cả 5 loại tác nhân AI có thể được triển khai đồng thời như một Hệ thống đa tác nhân (Multi-agent system), trong đó mỗi tác nhân đảm nhận phần nhiệm vụ phù hợp nhất với năng lực của nó.

1.1. Tác nhân phản xạ đơn giản (Simple reflex agents)

Tác nhân phản xạ đơn giản là loại tác nhân AI cơ bản nhất, được thiết kế để phản hồi trực tiếp với các điều kiện từ môi trường. Tác nhân này đưa ra quyết định theo những quy tắc cố định, thường gọi là các quy tắc điều kiện-hành động (condition-action rules) không xét đến trải nghiệm trong quá khứ hay hệ quả trong tương lai.

Tác nhân phản xạ đơn giản tiếp nhận dữ liệu đầu vào từ môi trường thông qua cảm biến, sau đó đưa ra hành động dựa trên các quy tắc được lập trình sẵn.

Ví dụ điển hình là bộ điều nhiệt (thermostat) – một tác nhân phản xạ đơn giản, nó bật máy sưởi khi nhiệt độ xuống dưới ngưỡng nhất định và tắt khi đạt đến mức mong muốn. Tương tự, hệ thống đèn tín hiệu giao thông tự động, hoạt động bằng cách thay đổi tín hiệu dựa trên dữ liệu từ cảm biến mà không cần ghi nhớ trạng thái trước đó.

Tác nhân phản xạ đơn giản phát huy hiệu quả trong những môi trường có cấu trúc ổn định và dễ dự đoán, nơi mọi tình huống đều có thể được xử lý bằng các quy tắc đã thiết lập. Tuy nhiên,  loại tác nhân này khó thích ứng với môi trường phức tạp hoặc thay đổi liên tục, nơi cần đến trí nhớ, khả năng học hỏi hoặc kế hoạch dài hạn.

Do không lưu trữ thông tin hay dữ liệu, tác nhân phản xạ đơn giản có thể lặp lại sai sót nếu bộ quy tắc hiện có không đủ để xử lý các tình huống mới phát sinh.

1.2. Tác nhân phản xạ dựa trên mô hình (Model-based reflex agents)

Tác nhân phản xạ có mô hình là phiên bản nâng cấp của tác nhân phản xạ đơn giản. Dù vẫn hoạt động dựa trên các quy tắc điều kiện-hành động (condition-action rules), loại tác nhân này được bổ sung thêm mô hình bên trong (internal model) về thế giới xung quanh. Mô hình này giúp tác nhân theo dõi trạng thái hiện tại của môi trường và hiểu được ảnh hưởng của các tương tác trước đó, từ đó đưa ra quyết định chính xác và hợp lý hơn trong từng tình huống.

Khác với tác nhân phản xạ đơn giản – vốn chỉ phản hồi dựa trên dữ liệu cảm biến hiện tại – tác nhân phản xạ có mô hình có thể lý giải động lực môi trường dựa trên mô hình bên trong, nhằm đưa ra hành động phù hợp.

Ví dụ, một robot di chuyển trong phòng không chỉ  tránh vật cản trước mặt mà còn có ghi nhớ vị trí các vật cản đã gặp và vị trí đi qua để tối ưu lộ trình tiếp theo.

Chính khả năng ghi nhớ trạng thái trước đó giúp tác nhân này hoạt động hiệu quả hơn trong các môi trường quan sát không đầy đủ (partially observable). Khi bối cảnh hiện tại không đủ để ra quyết định, tác nhân có thể dựa vào trí nhớ hay thông tin trước đó để đưa ra quyết định ở bước tiếp theo – điều mà tác nhân đơn giản không làm được.

Tuy vậy, dù linh hoạt hơn, tác nhân phản xạ dựa trên mô hình vẫn chưa đạt đến khả năng suy luận nâng cao hay ra quyết định dựa trên mục tiêu dài hạn.

1.3. Tác nhân dựa trên mục tiêu (Goal-based agents)

Tác nhân dựa trên mục tiêu mở rộng khả năng của tác nhân phản xạ đơn giản bằng cách kết hợp phương pháp giải quyết vấn đề chủ động, dựa trên mục tiêu. Thay vì chỉ phản ứng thụ động theo quy tắc định trước, tác nhân này xác định rõ mục tiêu cần đạt được, sau đó lập kế hoạch và đưa ra quyết định nhằm từng bước tiến gần hơn tới kết quả mong muốn.

Cơ chế hoạt động của tác nhân dựa trên mục tiêu bắt đầu từ việc thiết lập một mục tiêu cụ thể, tiếp đó đánh giá và so sánh nhiều hành động khả thi, sau đó lựa chọn phương án tối ưu nhất giúp nó đạt được mục tiêu.

Ví dụ, một robot được giao nhiệm vụ di chuyển đến một phòng nhất định trong tòa nhà, sẽ không chỉ các vật cản trước mắt, mà còn lập kế hoạch lộ trình di chuyển tối ưu, hạn chế đường vòng và tránh các chướng ngại vật đã biết, dựa trên phân tích logic về các lựa chọn hiện có.

Nhờ khả năng suy luận, tác nhân dựa trên mục tiêu có khả năng hành động với tầm nhìn xa hơn, cân nhắc đến các trạng thái tương lai và cách các yếu tố này ảnh hưởng đến việc đạt được mục tiêu.

Tuy vậy, so với các tác nhân tiên tiến hơn, tác nhân dựa trên mục tiêu vẫn còn một số hạn chế về mức độ phức tạp, bởi quá trình ra quyết định thường dựa vào chiến lược được lập trình sẵn hoặc cây quyết định (decision tree).

Tác nhân dựa trên mục tiêu được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như robot tự hành, phương tiện tự hành và hệ thống mô phỏng phức tạp, nơi đòi hỏi mục tiêu, đích đến rõ ràng nhưng đồng thời cũng yêu cầu khả năng thích ứng linh hoạt và ra quyết định theo thời gian thực.

1.4. Tác nhân dựa trên tiện ích (Utility-based agents)

Tác nhân dựa trên tiện ích là một bước tiến của tác nhân dựa trên mục tiêu, khi không chỉ dừng lại ở việc hoàn thành một mục tiêu cụ thể mà còn sử dụng hàm tiện ích (utility function) để đánh giá và lựa chọn hành động tối ưu nhằm tối ưu hóa lợi ích tổng thể.

Trong khi tác nhân dựa trên mục tiêu lựa chọn hành động dựa trên việc liệu hành động đó có giúp đạt được một mục tiêu cụ thể hay không, thì tác nhân dựa trên tiện ích xem xét nhiều kết quả tiềm năng khác nhau và gán một giá trị tiện ích (utility value) cho mỗi lựa chọn. Nhờ đó, tác nhân có thể xác định phương án tối ưu nhất. Cách tiếp cận này cho phép ra quyết định tinh tế hơn, đặc biệt hữu ích trong các tình huống có nhiều mục tiêu hoặc cần cân bằng giữa các yếu tố xung đột.

Ví dụ, một chiếc xe tự hành có thể phải lựa chọn giữa tốc độ, tiết kiệm nhiên liệu và đảm bảo an toàn khi di chuyển. Thay vì chỉ tập trung vào việc đến đích, tác nhân dựa trên tiện ích sẽ đánh giá các phương án dựa trên nhiều yếu tố như rút ngắn thời gian di chuyển, tối ưu mức tiêu hao nhiên liệu, hoặc đảm bảo an toàn cho hành khách – sau đó chọn phương án có điểm tổng thể lợi ích cao nhất.

Một công ty thương mại điện tử có thể sử dụng tác nhân dựa trên tiện ích để tối ưu hoá giá bán và gợi ý sản phẩm. Tác nhân này sẽ đánh giá nhiều yếu tố khác nhau như lịch sử mua hàng, sở thích của khách hàng và tình trạng tồn kho nhằm đưa ra quyết định định giá hợp lý hoặc đề xuất sản phẩm phù hợp.

Các tác nhân phản xạ dựa trên tiện ích (utility-based reflex agents) đặc biệt hiệu quả trong những môi trường phức tạp và biến động, nơi các quyết định chỉ dựa trên mục tiêu đơn lẻ thường không đủ đáp ứng. Nhờ khả năng cân bằng giữa nhiều mục tiêu và thích ứng linh hoạt với thay đổi, loại tác nhân này giúp hệ thống đưa ra quyết định một cách thông minh và tối ưu hơn.

Tuy nhiên, việc xây dựng một hàm tiện ích chính xác và đáng tin cậy là không đơn giản bởi quá trình này đòi hỏi phải cân nhắc kỹ lưỡng nhiều yếu tố và tác động đối với kết quả ra quyết định.

1.5. Tác nhân học tập (Learning agents)

Đây là loại tác nhân AI có khả năng cải thiện hiệu suất theo thời gian thông qua việc thích nghi với trải nghiệm và dữ liệu mới. Khác với các tác nhân khác (thường phụ thuộc vào các quy tắc hay mô hình định sẵn), tác nhân học tập liên tục cập nhật hành vi của mình dựa trên phản hồi từ môi trường, từ đó cải thiện khả năng ra quyết định và ứng phó hiệu quả hơn trong các tình huống phức tạp và biến động.

Một tác nhân học tập thường bao gồm 4 thành phần chính:

• Bộ phận thực thi (Performance element): Đưa ra quyết định dựa trên cơ sở tri thức hiện tại.
• Bộ phận học tập (Learning element): Cập nhật và cải thiện kiến thức của tác nhân dựa trên phản hồi và trải nghiệm.
• Bộ phận đánh giá (Critic): Phân tích các hành động của tác nhân và cung cấp phản hồi – thường dưới dạng phần thưởng hoặc hình phạt.
• Bộ phận tạo ra vấn đề (Problem generator): Đề xuất các hành động thử nghiệm nhằm giúp tác nhân tìm ra chiến lược mới và mở rộng khả năng học hỏi hiệu.

Ví dụ, trong học tăng cường (reinforcement learning), tác nhân học tập có thể thử nghiệm nhiều chiến lược khác nhau, nhận phần thưởng cho hành động đúng và hình phạt cho hành động sai. Qua thời gian, tác nhân học tập sẽ học được cách lựa chọn hành động giúp tối đa hóa phần thưởng và cải thiện hiệu suất tổng thể.

Tác nhân học tập có tính linh hoạt cao và có khả năng thích ứng tốt với môi trường phức tạp, thay đổi liên tục. Tác nhân này đặc biệt hữu ích trong các lĩnh vực như điều khiển phương tiện tự hành, robot và trợ lý ảo – hỗ trợ con người trong các tác vụ như chăm sóc khách hàng.

Khả năng học từ tương tác thực tế giúp tác nhân học tập trở thành giải pháp hàng đầu trong các ứng dụng như chatbot hay mạng xã hội, nơi kỹ thuật Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP) được dùng để phân tích hành vi người dùng để đưa ra dựa đoán nhằm tối ưu hoá đề xuất nội dung.

2. Hệ thống đa tác nhân (Multi-agent systems)

Khi các hệ thống AI ngày càng phức tạp, nhu cầu xây dựng các tác nhân theo hệ thống thứ bậc cũng gia tăng. Các tác nhân này được thiết kế để chia nhỏ những vấn đề phức tạp thành các nhiệm vụ con dễ quản lý hơn – giúp việc xử lý các tình huống thực tế trở nên hiệu quả hơn. Các tác nhân cấp cao đảm nhiệm việc điều phối mục tiêu tổng thể, trong khi các tác nhân cấp thấp tập trung xử lý những tác vụ cụ thể hơn.

Một hệ thống điều phối AI (AI orchestration) tích hợp nhiều loại tác nhân AI khác nhau có thể tạo nên một hệ thống đa tác nhân thông minh, linh hoạt, và đủ khả năng xử lý các nhiệm vụ phức tạp trên nhiều lĩnh vực cùng lúc. 

Hệ thống này có thể vận hành theo thời gian thực, thích ứng với môi trường thay đổi liên tục và không ngừng cải thiện hiệu suất dựa trên dữ liệu quá khứ.

Ví dụ, trong một nhà máy thông minh, hệ thống quản lý có thể sử dụng các tác nhân phản xạ tự động (reflexive autonomous agents) để xử lý các tác vụ tự động cơ bản bằng cách phản hồi tín hiệu từ cảm biến theo các quy tắc định sẵn. Nhờ đó, máy móc có thể phản ứng tức thì trước các tình huống như dừng băng chuyền khi phát hiện rủi ro về an toàn.

Trong khi đó, các tác nhân phản xạ dựa trên mô hình duy trì một mô hình bên trong của môi trường, cho phép theo dõi trạng thái bên trong của máy móc và điều chỉnh hoạt động dựa trên các tương tác trước đó – chẳng hạn như nhận biết nhu cầu bảo trì trước khi sự cố xảy ra.

Ở cấp độ cao hơn, tác nhân dựa trên mục tiêu đảm nhiệm việc hoàn thành các mục tiêu cụ thể của nhà máy, như tối ưu hóa lịch trình sản xuất hoặc giảm thiểu lãng phí. Các tác nhân này đánh giá nhiều phương án hành động khác nhau để lựa chọn hướng đi hiệu quả nhất nhằm đạt được mục tiêu đã đề ra.

Tác nhân dựa trên tiện ích tiếp tục tinh chỉnh quá trình này bằng cách cân nhắc nhiều yếu tố như mức tiêu thụ năng lượng, hiệu quả chi phí và tốc độ sản xuất để lựa chọn hành động hành động mang lại lợi ích kỳ vọng cao nhất.

Cuối cùng, tác nhân học tập không ngừng cải tiến hoạt động nhà máy thông qua học tăng cường và các kỹ thuật học máy. Các tác nhân này phân tích dữ liệu, điều chỉnh quy trình làm việc và đề xuất những chiến lược đổi mới để nâng cao hiệu quả sản xuất.

Việc tích hợp cả 5 loại tác nhân AI trong cùng một hệ thống điều phối không chỉ hỗ trợ cải thiện quá trình quyết định, mà còn giúp phân bổ tài nguyên hiệu quả và giảm thiểu sự can thiệp của con người – hướng tới một hệ thống công nghiệp tự động và thông minh hơn.

Khi AI dạng tác nhân (agentic AI) tiếp tục phát triển, những đột phá trong AI tạo sinh (generative AI) sẽ nâng cao năng lực của các tác nhân AI trong nhiều ngành công nghiệp. Các hệ thống AI đang ngày càng thành thạo trong việc xử lý các bài toán phức tạp và cải thiện trải nghiệm người dùng. 

Dù là trong thương mại điện tử, chăm sóc sức khỏe hay lĩnh vực robot, các tác nhân AI đang góp phần tối ưu hoá quy trình làm việc, tự động hoá vận hành và giúp doanh nghiệp giải quyết vấn đề nhanh chóng, hiệu quả hơn bao giờ hết.

Nguồn: IBM