Sự trỗi dậy của Trí tuệ nhân tạo Agentic và Kiến trúc sẽ cung cấp năng lượng cho nó

Trong những năm gần đây, hầu hết các tiến bộ trong AI đã gắn liền với kích thước. Các mô hình lớn hơn, tập dữ liệu lớn hơn, mọi thứ lớn hơn. Và chắc chắn, điều đó đã đưa chúng ta đi được một chặng đường dài. Nhưng khi chúng ta bước vào năm 2026, nó feels như chúng ta đã đạt đến một điểm mà sự trở lại đang giảm dần. Các mô hình tiếp tục lớn hơn và các video demo tiếp tục trở nên ấn tượng hơn, nhưng điều đó không chuyển thành giá trị hoạt động thực sự cho hầu hết các công ty. Khoảng cách giữa “bản mẫu cool” và “điều này thực sự chạy kinh doanh của chúng tôi” vẫn còn quá rộng.

Điều đang bắt đầu di chuyển dòng đó là sự chuyển dịch hướng tới trí tuệ nhân tạo agentic. Thay vì chờ đợi một lời nhắc và tạo ra một câu trả lời duy nhất, các hệ thống này hoạt động giống như các thành phần phần mềm持续 mà theo đuổi một mục tiêu, phản ứng với thông tin mới và điều chỉnh khi chúng đi. Đó là một tư duy rất khác so với những gì chúng ta đã xây dựng trong thập kỷ qua, và nó yêu cầu chúng ta phải suy nghĩ lại kiến trúc xung quanh AI – không chỉ các mô hình bản thân.

Sự chuyển dịch từ Đầu ra Một lần sang Hành động Liên tục

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh đã thay đổi cách con người tương tác với máy tính, nhưng vòng lặp chưa thay đổi nhiều. Bạn hỏi, nó trả lời, và cuộc trò chuyện được đặt lại. Các hệ thống agentic không hành xử như vậy. Chúng nhận dữ liệu trực tiếp, theo dõi các thay đổi, đưa ra quyết định và sửa đổi chúng nếu mọi thứ không diễn ra như dự kiến.

Nghĩ về các vấn đề không phù hợp hoàn hảo vào một bước duy nhất: hành trình khách hàng diễn ra trong vài ngày hoặc vài tuần, mức tồn kho thay đổi theo giờ, mẫu gian lận phát triển theo thời gian thực. Những vấn đề này không phải là “cho tôi một câu trả lời một lần và tôi đã xong” vấn đề. Chúng là vòng lặp liên tục.

Điều ngạc nhiên là nút thắt không phải là mô hình. Đó là kiến trúc xung quanh nó. Nếu một tác nhân không có dữ liệu đúng, hoặc dữ liệu không đồng ý trên các hệ thống, tác nhân sẽ đưa ra quyết định sai, nhanh chóng và tự tin.

Dữ liệu Thống nhất Trở thành Sự thật Cơ bản cho Mọi Tác nhân

Chúng ta đã sống với nỗi đau của dữ liệu hỗn độn, phân mảnh. Trong một hệ thống agentic, dữ liệu hỗn độn không chỉ là một bất tiện – nó phá vỡ toàn bộ vòng lặp.

Các tác nhân cần hiểu thế giới theo cách kinh doanh của bạn. Trong tiếp thị, điều đó có nghĩa là hiểu ai là khách hàng, họ đã làm gì và điều gì quan trọng với họ ngay bây giờ. Khi một hệ thống nghĩ “Khách hàng A” là cùng một người và một hệ thống khác nhìn thấy ba hồ sơ khác nhau, tác nhân không thể đưa ra một lựa chọn thông minh.

Dữ liệu khách hàng thống nhất, được giải quyết về mặt danh tính trở thành “lớp nhớ” cho các hệ thống tự động. Nó giữ cho mọi tác nhân hoạt động từ cùng một sự thật. Một lợi ích: nó làm cho các hệ thống này dễ hiểu hơn. Khi các quyết định truy xuất từ dữ liệu sạch, nhất quán, các đội không cần phải chạy các cuộc điều tra pháp y để tìm hiểu tại sao một AI đã làm điều gì đó kỳ lạ.

Các Hệ sinh thái Tác nhân Thay thế Các Nền tảng AI Tất cả trong Một

Nhiều công ty đã chuyển hướng tới các nền tảng AI tất cả trong một, thường vì sợ phải khâu lại mọi thứ. Với trí tuệ nhân tạo agentic, sự cân bằng thay đổi.

Chúng ta sẽ thấy các hệ sinh thái của các tác nhân nhỏ, chuyên môn hóa chia sẻ ngữ cảnh và phối hợp với nhau. Nó gần giống với sự chuyển dịch chúng ta đã thấy từ các ứng dụng lớn, monolithic sang microservices—trừ khi bây giờ những “dịch vụ” này có thể suy luận.

Để thực hiện điều này, dữ liệu và danh tính phải nhất quán. Các API cần phải mang ý nghĩa, không chỉ là các trường. Hai tác nhân nên nhìn thấy cùng một sự kiện và giải thích nó theo cùng một cách. Khi bạn làm điều này đúng, bạn có thể thêm các tác nhân mới hoặc nâng cấp các tác nhân hiện có mà không cần phải loại bỏ toàn bộ hệ thống của mình.

Marketing Sẽ Cảm nhận Chuyển đổi Này Sớm

Nếu có một phần của kinh doanh sẽ cảm nhận chuyển đổi này trước, đó là tiếp thị.

Hiện tại, các thông tin chi tiết sống ở một nơi, công việc sáng tạo sống ở một nơi khác và kích hoạt xảy ra trong một công cụ hoàn toàn khác. Mọi thứ được khâu lại với nhau bằng các bàn giao và xuất khẩu đã lỗi thời. Với các hệ thống agentic, các bước này ngừng trở thành riêng biệt.

Các tác nhân có thể lấy các hồ sơ thống nhất, mẫu hành vi và tín hiệu ý định thời gian thực và sử dụng chúng để định hình nội dung và đề xuất theo cách linh hoạt. Các chiến dịch trở thành các đối tượng sống mà điều chỉnh khi khách hàng hành xử khác nhau. Theo thời gian, chồng trở nên nhẹ hơn và kết nối hơn vì trí tuệ nằm ở trung tâm chứ không bị phân tán trên các công cụ.

Hầu hết Các Công ty Sẽ Cần Cập nhật Kiến trúc của Họ

Đây là thực tế: hầu hết các công ty đang cố gắng cắm trí tuệ nhân tạo agentic vào các hệ thống không được xây dựng cho nó. Và các vết nứt đang bắt đầu xuất hiện.

Trong một cuộc khảo sát gần đây, gần 60% của các nhà lãnh đạo AI nói rằng các chướng ngại vật lớn nhất của họ là tích hợp di sản và quản lý rủi ro. Đó là một cách khác của việc nói: các hệ thống của chúng tôi không được thiết kế cho phần mềm tự động, và quản trị chưa theo kịp.

Để làm cho điều này hoạt động ở quy mô, các tổ chức sẽ cần phải:

• Xây dựng các mô hình dữ liệu có thể phát triển khi các tác nhân học hỏi và kinh doanh thay đổi
• Đặt các rào cản an toàn để theo dõi hành vi của tác nhân, bắt các chuyển động và đánh dấu các vấn đề
• Tạo các vòng lặp phản hồi để các tác nhân có thể cải thiện mà không cần phải đặt lại liên tục bởi con người

Con người Chuyển từ Hướng dẫn sang Điều khiển

Khi các tác nhân thực hiện nhiều công việc chiến thuật hơn, vai trò của con người trở nên liên quan đến việc sắp xếp hơn là hướng dẫn. Thay vì nói cho một tác nhân biết phải làm gì từng bước, con người sẽ đặt mục tiêu, ràng buộc và nguyên tắc. Giám sát trở thành việc theo dõi các mẫu, không phải phê duyệt mọi hành động.

Đây là cách duy nhất để giám sát có thể mở rộng quy mô. Một người có thể giám sát nhiều tác nhân nếu mục tiêu là kiểm tra xem họ có đang đi theo đúng hướng hay không. Con người vẫn đưa ra các quyết định quan trọng, đặt ưu tiên và quản lý các rào cản an toàn. Tác nhân thực hiện công việc nặng nhọc trong vòng lặp.

Phát hiện Thực sự Sẽ Không Phải là Mô hình Lớn hơn

Khi chúng ta nhìn lại năm 2026, câu chuyện sẽ không phải là “mô hình với hai lần số tham số đã thay đổi mọi thứ.” Nó sẽ là sự chuyển dịch từ tư duy tập trung vào mô hình sang tư duy tập trung vào kiến trúc.

Các hệ thống agentic cần sự liên tục, ngữ cảnh chia sẻ và khả năng hợp tác. Không có gì trong số đó đến từ kích thước alone. Nó đến từ kiến trúc bạn xây dựng xung quanh trí tuệ.

Các công ty suy nghĩ lại dữ liệu của họ, hiện đại hóa cơ sở hạ tầng và chấp nhận các tác nhân tương tác sẽ là những công ty mở khóa khả năng thực sự của các hệ thống tự động—trước khi một vòng tròn khác của việc mở rộng mô hình xuất hiện trên thị trường.