AI Agent là gì? 10 ví dụ cụ thể (Hướng dẫn 2025)

Trong năm 2025, khái niệm AI Agent (tác nhân AI) đang trở thành một trong những chủ đề nóng nhất trong cộng đồng công nghệ. Khác với chatbot truyền thống chỉ “trả lời hội thoại”, AI Agent có thể tự động hóa hành động, phối hợp công cụ và ra quyết định như một trợ lý thông minh thực thụ.

Tại Việt Nam, ngày càng nhiều doanh nghiệp quan tâm đến việc ứng dụng AI Agent để tối ưu quy trình làm việc, chăm sóc khách hàng và tăng hiệu quả vận hành. Với sự phát triển nhanh chóng của ChatGPT Agent, multi-agent system và các nền tảng workflow automation như n8n, cơ hội để áp dụng AI Agent vào thực tế chưa bao giờ rõ ràng như hiện nay.

Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ: AI Agent là gì, gồm những thành phần nào, ví dụ thực tế ra sao, và cách xây dựng AI Agent hiệu quả. Qua đó, bạn có thể hình dung cách tận dụng AI Agent cho công việc hoặc doanh nghiệp một cách thiết thực nhất.

AI Agent là gì?

Thuật ngữ “AI Agent” gồm hai phần: Artificial Intelligence (AI) và Agent. Hiểu rõ từng phần sẽ giúp ta hình dung dễ hơn.

Về Artificial Intelligence (AI)

Trí tuệ nhân tạo (AI) là dạng trí tuệ phi sinh học, được xây dựng dựa trên việc mô phỏng cách con người suy nghĩ để thực hiện những nhiệm vụ vốn dĩ cần đến trí tuệ con người.

Phần lớn “sức mạnh” của AI đến từ machine learning và deep learning, trong đó các thuật toán — đặc biệt là các lớp mạng nơ-ron — học được mô hình và đặc trưng từ dữ liệu.

Ngày nay, AI có thể thực hiện nhiều tác vụ: phát hiện (detection), phân loại (classification), dự đoán (prediction), và nổi bật nhất là tạo nội dung nhờ sức mạnh của các mô hình transformer. Ở một số trường hợp, AI đã đạt hiệu suất ngang bằng thậm chí vượt cả con người.

Về Agent

Từ “Agent” vốn quen thuộc cả trong công nghệ lẫn đời sống.

1. Trong lĩnh vực công nghệ: Agent (hay software agent) là một hệ thống có khả năng cảm nhận môi trường và tương tác với môi trường đó thông qua các hành động. Một agent thường có đặc điểm:

• Tự chủ: có thể tự ra quyết định và hành động.
• Tương tác: biết giao tiếp với môi trường xung quanh.
• Theo đuổi mục tiêu: hướng đến hoàn thành một nhiệm vụ cụ thể.
• Học hỏi/ứng dụng tri thức: để nâng cao hiệu quả công việc.

2. Trong bối cảnh con người: Agent thường chỉ một người đại diện, làm việc thay mặt cho cá nhân, nhóm hoặc tổ chức. Ví dụ:

• Ra quyết định hoặc hành động dựa trên quyền được ủy thác.
• Đại diện chính thức trong các giao dịch, hợp đồng.
• Đóng vai trò trung gian giữa nhiều bên.

Kết hợp hai khái niệm AI và Agent

Khi kết hợp đặc điểm của “AI” và “Agent”, ta có thể hiểu tại sao AI Agent đặc biệt phù hợp để thực hiện các nhiệm vụ vốn cần trí tuệ và quyền đại diện của con người.

Định nghĩa tổng hợp:

AI Agent là một thực thể tính toán có khả năng nhận biết môi trường, được trang bị năng lực cảm nhận (thông qua đầu vào/input), hành động (thông qua sử dụng công cụ), và tư duy (dựa trên các mô hình nền tảng, có bộ nhớ ngắn hạn và dài hạn).

Từ lý thuyết đến ứng dụng

Trong những tháng gần đây, nhiều nghiên cứu nổi bật từ Anthropic và Google đã chỉ ra cách xây dựng AI Agent hiệu quả — từ lý thuyết đến chiến lược triển khai thực tế. Từ các nguồn này, ta có thể tổng hợp rằng một AI Agent có thể:

1. Cảm nhận môi trường thông qua nhiều loại dữ liệu và tín hiệu đầu vào.
2. Tự hành động để đạt được mục tiêu đã định.
3. Xử lý thông tin và ra quyết định bằng mô hình AI.
4. Tương tác với công cụ và hệ thống bên ngoài để mở rộng khả năng.

Theo whitepaper của Google, điểm khác biệt then chốt giữa AI Agent và một mô hình AI độc lập là agent kết hợp được tư duy logic, lập luận và khả năng truy cập thông tin bên ngoài thành một hệ thống thống nhất, có thể vận hành tự động.

Các thành phần cốt lõi của AI Agent

Theo nhiều nghiên cứu và tài liệu, một AI Agent thường bao gồm ba thành phần chính:

1. Mô hình (The Brain – Bộ não)

• Đóng vai trò trung tâm trong việc ra quyết định
• Xử lý đầu vào và xác định hành động phù hợp
• Thường là một mô hình ngôn ngữ (LLM) được huấn luyện để làm theo hướng dẫn
• Thực hiện các tác vụ suy luận (reasoning) và lập kế hoạch (planning)

2. Công cụ (The Capabilities – Năng lực)

Công cụ của AI Agent thường chia thành 3 nhóm:

• Bổ sung kiến thức: Ví dụ truy xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu.
• Mở rộng năng lực: Ví dụ máy tính, công cụ dịch, code interpreter.
• Công cụ hành động: Có thể thay đổi môi trường, ví dụ gửi email, cập nhật dữ liệu CRM.

3. Lớp điều phối (The Orchestration Layer)

• Quản lý vòng lặp liên tục: nhận thông tin → suy luận → ra quyết định → thực hiện hành động.
• Giữ cho toàn bộ luồng hoạt động của agent luôn trôi chảy và hợp lý.

Môi trường và không gian hành động

Năng lực của một AI Agent phụ thuộc vào:

1. Môi trường: Nơi agent hoạt động (ví dụ: kho code, hệ thống chăm sóc khách hàng, hay một trò chơi).
2. Không gian hành động: Các việc agent có thể làm trong môi trường đó thông qua công cụ sẵn có.

Ví dụ:

• Với coding agent, môi trường là kho code với các hành động: “xem file”, “chỉnh sửa code”, “chạy test”.
• Với customer service agent, môi trường là hệ thống hỗ trợ khách hàng với các hành động: “truy xuất thông tin khách hàng”, “xử lý hoàn tiền”, “cập nhật ticket”.

Lập kế hoạch và suy luận

Để hoàn thành mục tiêu, AI Agent thường áp dụng các cách tiếp cận như:

• Decomposition: Chia nhỏ nhiệm vụ phức tạp thành các bước đơn giản, dễ quản lý.
• Reasoning frameworks (khung suy luận):
  • ReAct: Kết hợp suy luận và hành động.
  • Chain-of-Thought: Tạo các bước trung gian để giải quyết bài toán phức tạp.
  • Tree-of-Thoughts: Xem xét nhiều hướng giải pháp khác nhau.

Ví dụ cụ thể – Xử lý yêu cầu hoàn tiền:

1. Agent xác định thông tin cần thiết.
2. Truy xuất lịch sử mua hàng của khách.
3. Kiểm tra chính sách hoàn tiền.
4. Ra quyết định dựa trên dữ liệu đã có.
5. Thực hiện hành động phù hợp (ví dụ: hoàn tiền hoặc giải thích chính sách).

Có thể thấy, sự thành công của một AI Agent phụ thuộc lớn vào khả năng lập kế hoạch, chọn đúng công cụ vào đúng thời điểm, và luôn theo dõi tiến trình để đảm bảo đạt được mục tiêu.

Ví dụ về AI Agent

Theo báo cáo State of AI Agents của LangChain và những phát triển gần đây trong lĩnh vực này, có hai cách tiếp cận chính để triển khai AI Agent: agent được kích hoạt bởi con người (human-activated) và agent được kích hoạt bởi sự kiện (event-activated hay ambient agent).

Hãy cùng xem một số ví dụ cụ thể.

1. Human-activated agents (do con người kích hoạt)

Các agent này phản hồi trực tiếp với yêu cầu của con người thông qua giao diện chat hoặc lệnh có cấu trúc.

1. Research agents (ví dụ: Perplexity)
   • Xử lý câu hỏi của người dùng.
   • Tìm kiếm, phân tích và tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn.
   • Giữ ngữ cảnh xuyên suốt các cuộc trò chuyện.
2. Customer service agents (tác nhân chăm sóc khách hàng)
   • Xử lý câu hỏi từ khách hàng.
   • Duy trì ngữ cảnh hội thoại.
   • Quyết định khi nào cần chuyển tiếp cho nhân viên hỗ trợ thật.

2. Event-activated (ambient) agents (tự động kích hoạt bởi sự kiện)

Các agent này hoạt động ngầm, phản hồi với sự kiện và tín hiệu hệ thống mà không cần con người can thiệp trực tiếp.

1. Email management agents (tác nhân quản lý email)
   • Theo dõi hộp thư đến.
   • Soạn sẵn phản hồi.
   • Gắn cờ những email quan trọng để con người xem xét.
2. Security monitoring agents (tác nhân giám sát bảo mật)
   • Kiểm tra log hệ thống.
   • Phát hiện bất thường.
   • Cảnh báo đội ngũ về rủi ro tiềm ẩn.
3. Data quality agents (tác nhân kiểm soát chất lượng dữ liệu)
   • Liên tục kiểm tra dữ liệu mới vào.
   • Áp dụng các quy tắc đảm bảo tính nhất quán.
   • Cảnh báo khi phát hiện dữ liệu sai lệch.
4. Development assistants (ví dụ: aider)
   • Là “trợ lý lập trình AI”.
   • Hiểu codebase, đề xuất cải tiến.
   • Giúp lập trình viên viết code nhanh và chất lượng hơn.

Tóm lại

AI Agent hiện có hai nhóm chính:

• Human-activated: phản hồi khi có sự tương tác trực tiếp từ con người.
• Event-activated: hoạt động ngầm và phản ứng tự động theo tín hiệu hệ thống.

Cả hai loại đều có chỗ đứng trong chiến lược tự động hóa hiện đại — việc lựa chọn phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp bạn.

Xây dựng AI Agent hiệu quả — Các mô hình thực tiễn

Workflows vs Agents: Hiểu sự khác biệt

Anthropic đưa ra một phân biệt quan trọng để giúp ta hiểu rõ hơn:

“Workflows là các hệ thống mà LLM và công cụ được điều phối theo luồng code định sẵn. Ngược lại, Agents là hệ thống mà LLM có thể tự điều hướng quá trình và cách sử dụng công cụ, giữ quyền kiểm soát việc hoàn thành nhiệm vụ.”

Các mô hình Workflow phổ biến

1. Prompt Chaining

Cấu trúc:

• Chia nhỏ nhiệm vụ thành các bước tuần tự.
• Mỗi lần gọi LLM là một lần xử lý đầu ra của bước trước.
• Có thể thêm bước kiểm tra/đánh giá ở giữa.

Khi dùng:

• Nhiệm vụ có các bước rõ ràng.
• Khi độ chính xác quan trọng hơn tốc độ.
• Ví dụ: Viết nội dung quảng cáo → Kiểm tra → Dịch.

2. Routing

Cấu trúc:

• Phân loại đầu vào.
• Điều hướng tới bộ xử lý chuyên biệt.
• Tối ưu cho nhiều dạng đầu vào khác nhau.

Khi dùng:

• Nhiệm vụ phức tạp, nhiều loại khác nhau.
• Khi cần xử lý chuyên biệt theo từng loại input.
• Ví dụ: Yêu cầu chăm sóc khách hàng → phân hướng đến đúng phòng ban.

3. Parallelization

Cấu trúc:

• Sectioning: chia nhiệm vụ thành nhiều nhiệm vụ nhỏ chạy song song.
• Voting: chạy nhiều phiên bản song song, sau đó chọn kết quả tốt nhất.

Khi dùng:

• Nhiệm vụ có thể xử lý song song để tăng tốc.
• Khi nhiều góc nhìn giúp tăng độ chính xác.
• Ví dụ: review code từ nhiều hướng cùng lúc.

4. Orchestrator-Workers

Cấu trúc:

• LLM trung tâm chia nhỏ nhiệm vụ.
• Giao cho các “worker” (tác nhân phụ) chuyên biệt.
• Tổng hợp kết quả.

Khi dùng:

• Nhiệm vụ phức tạp, cần sinh ra các bước con một cách linh hoạt.
• Khi cần phối hợp nhiều worker.
• Ví dụ: chỉnh sửa code trên nhiều file.

5. Evaluator-Optimizer

Cấu trúc:

• Một LLM sinh đầu ra.
• Một LLM khác đánh giá và phản hồi.
• Lặp lại để cải thiện.

Khi dùng:

• Nhiệm vụ có tiêu chí đánh giá rõ ràng.
• Khi cần tinh chỉnh nhiều vòng để nâng chất lượng.
• Ví dụ: dịch văn học với độ chính xác tinh tế.

Thách thức: Sai số cộng dồn (Compound Errors)

Chip Huyen nhấn mạnh: với workflow nhiều bước, sai số sẽ nhân lên.

“Nếu mô hình chính xác 95% mỗi bước, sau 10 bước, độ chính xác chỉ còn 60%, và sau 100 bước, chỉ còn 0,6%.”

Điều này có ảnh hưởng lớn đến việc chọn mô hình workflow:

• Prompt Chaining: càng nhiều bước, rủi ro sai số càng cao → nên gộp bước khi có thể, dùng model mạnh hơn cho chuỗi dài và thêm validation ở các điểm quan trọng.
• Routing: giữ phân loại đơn giản, đặt ngưỡng độ tin cậy cao cho quyết định điều hướng, thêm fallback khi không chắc chắn.
• Parallelization: có thể giảm tích lũy lỗi bằng voting/consensus, nhưng cần cân nhắc sự đánh đổi (trade-off) chi phí.
• Orchestrator-Workers: cần kiểm chứng quyết định của orchestrator (tác nhân điều phối), xác minh kết quả của các worker, chia nhỏ nhiệm vụ ngắn hơn.
• Evaluator-Optimizer: đặt tiêu chí đánh giá rõ ràng, lặp lại ở mức hợp lý để tránh hiệu quả giảm dần.

Nguyên tắc thiết kế giảm sai số

• Giảm số bước: chỉ giữ lại những bước thật sự cần thiết.
• Kiểm tra/đánh giá chiến lược (validation): thêm checkpoint ở bước quan trọng, có thể dùng model mạnh hơn hoặc con người kiểm tra.
• Thiết kế khả năng phục hồi: cho phép retry, rollback khi lỗi.
• Theo dõi & đo lường: track độ chính xác từng bước, phát hiện chuỗi dễ lỗi.

Từ Workflows đến Agents

Khác biệt chính: Workflows có cấu trúc cứng nhắc, còn Agents linh hoạt hơn.

• Trong Workflow: luồng được định sẵn, xử lý lỗi bằng code, bước cố định.
• Trong Agent: luồng động, xử lý lỗi có tính thích ứng với tình hình, bước được quyết định trong lúc chạy.

Như vậy, workflows không loại trừ agents — chúng có thể xem như các khối xây dựng để agents linh hoạt sử dụng theo từng nhiệm vụ.

Best Practices khi triển khai

• Bắt đầu đơn giản: chọn workflow cơ bản, thêm phức tạp khi cần.
• Xem xét sự đánh đổi (trade-off): tốc độ vs độ chính xác, chi phí vs năng lực.
• Theo dõi liên tục: đo lường hiệu quả, phân tích lỗi.
• Chuẩn bị cho scale: thiết kế dễ bảo trì (maintainable), bổ sung khả năng quan sát hệ thống (observability), và xử lý lỗi ngay từ sớm.

Câu hỏi thường gặp (FAQ)

LLM có thể hoạt động như một AI Agent không?

Mặc dù LLM không thể tự mình trở thành một AI Agent hoàn chỉnh, nhưng chúng lại là một trong những thành phần then chốt của AI Agent. Lý do là:

Nghiên cứu AI hiện đại chủ yếu xoay quanh mạng nơ-ron. Trước đây, hầu hết các mạng chỉ có thể thực hiện một nhiệm vụ hoặc một nhóm nhiệm vụ gần nhau. Ví dụ điển hình là Agent57 của DeepMind, có thể chơi cả 57 trò Atari bằng một mô hình duy nhất và đạt hiệu suất vượt trội con người trong phần lớn trò chơi.

Điều này đã thay đổi với sự xuất hiện của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) dựa trên transformer. Các phiên bản GPT đầu tiên chỉ giống như chatbot nâng cấp với kiến thức bách khoa. Nhưng khi số lượng tham số mô hình tăng lên, các LLM hiện đại có thể nắm bắt nhiều khái niệm từ dữ liệu văn bản mà không cần huấn luyện riêng cho từng nhiệm vụ. Ví dụ: không ai huấn luyện GPT để dịch văn bản hay sửa code, nhưng nó vẫn làm được.

Điều LLM có thể làm phần lớn phụ thuộc vào số lượng tham số mô hình. Kết hợp dữ liệu huấn luyện khổng lồ và số tham số lớn đã giúp “gói gọn” nhiều kiến thức thực tế vào mô hình. Sau khi tinh chỉnh thêm, các mô hình này có khả năng làm theo hướng dẫn tốt hơn, mở đường cho việc xây dựng AI Agent chỉ bằng tập hợp các hướng dẫn phức tạp được gọi là “prompt”.

ChatGPT có phải là một AI Agent không?

ChatGPT là một hệ thống ấn tượng, kết hợp khả năng của LLM với nhiều công cụ tích hợp sẵn như duyệt web, phân tích dữ liệu, lập lịch tác vụ, cùng với các tính năng mới như Agent Mode, Memory, và công cụ tạo Custom GPTs. Những nâng cấp này giúp ChatGPT tiến gần hơn đến hành vi của một AI Agent, nhưng nhìn chung vẫn chưa hoàn toàn tự động và thường cần con người khởi tạo hoặc giám sát ở các bước quan trọng.

Việc lựa chọn giữa ChatGPT và AI Agent tùy chỉnh phụ thuộc vào nhu cầu và kịch bản sử dụng:

• ChatGPT phù hợp cho hội thoại tổng quát, sáng tạo nội dung và ứng dụng rộng rãi.
• AI Agent tùy chỉnh lại phù hợp hơn cho các nhiệm vụ chuyên biệt, xử lý dữ liệu thời gian thực và tích hợp sâu với hệ thống doanh nghiệp.

Multi-agent system là gì?

Multi-agent system là môi trường trong đó nhiều AI Agent cùng làm việc, mỗi agent phụ trách một nhiệm vụ cụ thể nhưng phối hợp với nhau. Hãy hình dung như một đội ngũ chuyên gia: một agent xử lý yêu cầu khách hàng, agent khác phân tích dữ liệu, và một agent khác quản lý lịch trình. Các agent này giao tiếp, hợp tác để hoàn thành mục tiêu phức tạp mà một agent đơn lẻ khó có thể xử lý.

Trong các công cụ như n8n, bạn có thể xây dựng multi-agent system bằng cách kết nối nhiều workflow, mỗi workflow đại diện cho một agent chuyên biệt.

AI Agent học hỏi và cải thiện theo thời gian như thế nào?

AI Agent có thể học và cải thiện theo nhiều cách mà không nhất thiết phải thay đổi mô hình gốc:

• Few-shot learning: học từ các tương tác thành công gần đây để áp dụng cho tình huống tương tự trong tương lai. Ví dụ: agent chăm sóc khách hàng có thể dùng phản hồi thành công trước đó làm mẫu cho câu hỏi mới.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG): xây dựng và truy xuất cơ sở tri thức mở rộng để cung cấp câu trả lời chính xác và phù hợp ngữ cảnh hơn, đặc biệt khi làm việc với dữ liệu riêng của doanh nghiệp.
• Tối ưu prompt (Prompt optimization): lưu trữ các prompt thành công và kết quả của chúng trong cơ sở dữ liệu vector, sau đó tự động điều chỉnh prompt dựa trên hiệu suất. Ví dụ: nếu một cấu trúc prompt mang lại sự hài lòng cao từ người dùng, agent sẽ ưu tiên sử dụng lại.

Đối với kịch bản nâng cao, việc học có thể xảy ra ngay ở cấp mô hình:

• Continuous pre-training: cập nhật mô hình với dữ liệu lĩnh vực mới để mở rộng kiến thức.
• Fine-tuning: tinh chỉnh mô hình cho các nhiệm vụ cụ thể để đạt hiệu quả cao hơn.

Tuy nhiên, không phải agent nào cũng cần khả năng học phức tạp. Với một số nhiệm vụ, agent có hành vi cố định và tiêu chí đánh giá rõ ràng sẽ phù hợp hơn. Điều quan trọng là lựa chọn cách tiếp cận học tập phù hợp với nhu cầu thực tế.

Kết luận

AI Agent không chỉ là một khái niệm công nghệ, mà đang trở thành công cụ thực tiễn giúp doanh nghiệp và cá nhân tăng tốc tự động hóa, nâng cao hiệu suất và mở rộng khả năng sáng tạo. Từ ChatGPT Agent cho đến multi-agent system, các ứng dụng ngày càng đa dạng: từ chăm sóc khách hàng, quản lý dữ liệu đến hỗ trợ lập trình.

Điều quan trọng là hiểu rõ thành phần cốt lõi của AI Agent, các mô hình triển khai và cách hạn chế sai sót trong quy trình phức tạp. Bắt đầu đơn giản, thử nghiệm trên các workflow nhỏ, rồi dần mở rộng là hướng đi phù hợp cho nhiều doanh nghiệp Việt.

Trong kỷ nguyên mà AI ngày càng gắn liền với mọi hoạt động, việc nắm bắt sớm xu hướng AI Agent sẽ mang lại lợi thế cạnh tranh bền vững. Đây chính là thời điểm để bạn tìm hiểu, thử nghiệm và biến AI Agent thành một phần trong chiến lược phát triển của mình.

Tham khảo

1. Anthropic. Building Effective Agents. anthropic.com
2. Kaggle. Agents Whitepaper. kaggle.com
3. MongoDB. AI Agents: The Basics. mongodb.com
4. n8n. AI Agents: From Theory to Workflows. blog.n8n.io
5. IBM. AI Agents – Concepts and Applications. ibm.com
6. Chip Huyen. AI Agents in 2025. huyenchip.com