Agentic AI: Tương lai của việc ra quyết định tự động

Bộ não con người là bộ phận tiêu thụ năng lượng lớn nhất trong cơ thể, và chúng ta có xu hướng giảm mức tiêu thụ năng lượng và cố gắng giảm thiểu tải nhận thức. Chúng ta vốn lười biếng, luôn tìm cách tự động hóa ngay cả những nhiệm vụ nhỏ nhất. Tự động hóa thực sự có nghĩa là không phải nhấc ngón tay để hoàn thành mọi việc. Đây chính là nơi AI tác nhân tỏa sáng, thuật ngữ "agentic" bắt nguồn từ khái niệm "agent", theo cách nói của AI, là một thực thể có khả năng thực hiện các nhiệm vụ một cách độc lập. Không giống như các hệ thống AI truyền thống hoạt động dựa trên các quy tắc và tập dữ liệu được xác định trước, AI tác nhân có khả năng đưa ra quyết định tự chủ, thích ứng với môi trường mới và học hỏi từ các tương tác của nó. Chúng ta sẽ khám phá sự phức tạp của AI tác nhân, khám phá tiềm năng và thách thức của nó.

Hiểu các thành phần chính của AI Agentic

AI đặc vụ hệ thống được thiết kế để hoạt động tự động, đưa ra quyết định mà không cần sự can thiệp của con người. Các hệ thống này được đặc trưng bởi khả năng nhận thức môi trường của chúng, lý giải về nó và thực hiện hành động để đạt được các mục tiêu cụ thể.

1. Nhận thức:Hệ thống AI Agentic được trang bị các cảm biến và thuật toán tiên tiến cho phép chúng nhận thức môi trường xung quanh. Bao gồm các cảm biến thị giác, thính giác và xúc giác cung cấp sự hiểu biết toàn diện về môi trường.
2. lý luận: Cốt lõi của AI agentic là khả năng lý luận của nó. Các hệ thống này sử dụng các thuật toán phức tạp, bao gồm học máy và học sâu, để phân tích dữ liệu, xác định các mẫu và đưa ra quyết định sáng suốt. Quá trình lý luận này là động, cho phép AI thích ứng với thông tin mới và hoàn cảnh thay đổi.
3. Giao tiếp: Đồng nghiệp AI là tập hợp các tác nhân dưới sự giám sát của một người, thực hiện các chức năng cụ thể từ đầu đến cuối. Các tác nhân này phối hợp với nhau và đưa con người vào vòng lặp trong trường hợp leo thang hoặc xác minh được xác định trước để hoàn thành một quy trình nhất định.
4. Cách tiếp cận phản ứng và chủ động:Hệ thống AI Agentic có thể phản ứng với các kích thích tức thời (phản ứng) và dự đoán nhu cầu hoặc thay đổi trong tương lai (chủ động). Khả năng kép này đảm bảo chúng có thể xử lý hiệu quả cả những thách thức hiện tại và tương lai.
5. Hoạt động: Khi đã đưa ra quyết định, các hệ thống AI đại lý có thể thực hiện hành động một cách tự động. Điều này có thể bao gồm từ hành động vật lý, chẳng hạn như điều hướng robot qua môi trường phức tạp, đến hành động kỹ thuật số, như quản lý danh mục đầu tư tài chính.

AI Agentic có thể hoạt động như thế nào trong đời thực

Để minh họa cách AI tác nhân có thể hoạt động trong các tình huống thực tế, hãy xem xét ví dụ sau liên quan đến ba đồng nghiệp AI riêng biệt thực hiện các nhiệm vụ song song để hoàn thành tổng hợp dữ liệu tự động, hợp lý:

1. Chuyên viên phân tích tiếp thị AI:Hệ thống AI này thu thập và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm tương tác trên trang web và phương tiện truyền thông xã hội. Nó xác định các mẫu và thông tin chi tiết có thể được sử dụng để hiểu hành vi của khách hàng và xu hướng thị trường.
2. Giám đốc phát triển kinh doanh AI: Tận dụng trí tuệ nhân tạo do AI Marketing Analyst cung cấp, hệ thống AI này tương tác với khách hàng tiềm năng hiệu quả hơn. Ví dụ: khi khách truy cập vào trang web, Giám đốc Phát triển Kinh doanh AI có thể xác định ý định mua hàng của khách truy cập dựa trên dữ liệu từ AI Marketing Analyst. Điều này cho phép tương tác tập trung và cá nhân hóa hơn, tăng khả năng chuyển đổi khách hàng tiềm năng thành khách hàng thực sự.
3. Giám đốc chăm sóc khách hàng AI: Dữ liệu từ nghe trên mạng xã hội và các nguồn khác do AI Marketing Analyst phân tích cũng được AI Customer Care Executive sử dụng. Hệ thống AI này xác định các vấn đề và mối quan tâm chung mà khách hàng đang phải đối mặt, thường là từ góc độ cạnh tranh. Được trang bị thông tin này, nhóm bán hàng có thể sử dụng những hiểu biết này để chủ động giải quyết các vấn đề của khách hàng và khám phá các cơ hội bán thêm.

Những thách thức và cân nhắc về đạo đức

Mặc dù tiềm năng của AI đại lý là rất lớn, nhưng nó cũng đặt ra một số thách thức và cân nhắc về mặt đạo đức:

1. An toàn và tin cậy: Đảm bảo rằng các hệ thống AI của agentic hoạt động an toàn và đáng tin cậy là điều tối quan trọng. Các hệ thống này phải được kiểm tra nghiêm ngặt để ngăn ngừa trục trặc có thể dẫn đến tai nạn hoặc hậu quả không mong muốn.
2. Minh bạch:Quy trình ra quyết định của hệ thống AI đại lý có thể phức tạp và không rõ ràng. Điều quan trọng là phải phát triển các phương pháp để làm cho các quy trình này trở nên minh bạch và dễ hiểu đối với con người, đặc biệt là trong các ứng dụng quan trọng như chăm sóc sức khỏe và tài chính.
3. Ra quyết định có đạo đức:Hệ thống AI Agentic phải được lập trình với các hướng dẫn đạo đức để đảm bảo chúng đưa ra quyết định phù hợp với các giá trị xã hội. Điều này bao gồm giải quyết các vấn đề như thiên vị, công bằng và trách nhiệm giải trình.
4. Quy định và Quản trị: Khi AI tác nhân trở nên phổ biến hơn, sẽ cần có khuôn khổ pháp lý mạnh mẽ để quản lý việc sử dụng nó. Điều này bao gồm việc thiết lập các tiêu chuẩn về an toàn, quyền riêng tư và hành vi đạo đức.

So sánh AI của Agentic với RPA truyền thống

Truyền thống Tự động hóa quá trình robot Nền tảng (RPA) chủ yếu tập trung vào việc xây dựng các bot tương tác chủ yếu thông qua giao diện người dùng (UI). Điểm mạnh của chúng nằm ở việc tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại bằng cách mô phỏng tương tác của con người với UI; tuy nhiên, khi chúng ta chuyển sang phương pháp tiếp cận tác nhân, mô hình sẽ thay đổi đáng kể.

Trong khuôn khổ tác nhân, trọng tâm mở rộng ra ngoài các tương tác UI bao gồm quyết định tự động hóa phần cuối thay vì chỉ dựa vào tự động hóa UI, trọng tâm chuyển sang tận dụng API tích hợp các công nghệ như Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cho phép thực hiện quy trình làm việc thông minh, hiệu quả và đưa ra quyết định.

Những điểm khác biệt chính bao gồm:

• Bộ năng lực nâng cao: Agentic giới thiệu khả năng cấp cao hơn vượt xa các chức năng RPA truyền thống bao gồm khả năng tích hợp Xử lý tài liệu thông minh (IDP) tiên tiến, khả năng quản lý quy trình làm việc phức tạp, khả năng ra quyết định được thúc đẩy bởi LLM.
• Hội tụ công nghệ:Các cộng sự AI nắm bắt chiến lược tạo ra hệ sinh thái, trong đó nhiều công nghệ tương tác liền mạch, không giống như các hệ thống RPA trước đây chủ yếu phụ thuộc vào mô hình tương tác dựa trên UI cho phép phối hợp tích hợp trực tiếp giữa các thành phần API và các hệ thống khác.
• Tự động hóa đầu cuối không cần sự giám sát của con người: Một đồng nghiệp AI, bao gồm một tập hợp các tác nhân dưới sự giám sát, quản lý toàn bộ quy trình làm việc một cách tự động. Các tác nhân này phối hợp với nhau và chỉ liên quan đến con người để leo thang hoặc xác minh được xác định trước, đảm bảo tự động hóa đầu cuối thực sự.

Tương lai của AI Agentic

Phương pháp tiếp cận tác nhân không hoàn toàn mới. Trên thực tế, nó đã là một phần cốt lõi của quá trình phát triển AI trong nhiều năm. Khái niệm này liên quan đến việc tạo ra các đồng nghiệp AI, mỗi người hoạt động như một tác nhân cụ thể—hay chính xác hơn là một tập hợp các tác nhân. Một đồng nghiệp AI về cơ bản là một nhóm các tác nhân làm việc cùng nhau theo một khuôn khổ thống nhất được thiết kế để phối hợp liền mạch với các nhóm tương tự khác. Ví dụ, một đồng nghiệp AI có thể chuyên về Xử lý tài liệu thông minh (IDP) với các tác nhân riêng xử lý các nhiệm vụ phụ cụ thể. Các nhóm này, mỗi nhóm có các tác nhân và giám sát viên chuyên biệt của mình, có thể làm việc cùng nhau để đạt được các mục tiêu rộng hơn.

Tóm lại, AI đại diện cho một bước tiến đáng kể trong trí tuệ nhân tạo, cung cấp những khả năng chưa từng có cơ hội đổi mới và hiệu quả trong khi đòi hỏi phải điều hướng cẩn thận để đảm bảo lợi ích của nó được hiện thực hóa theo cách an toàn, minh bạch và có đạo đức.