Agent AI xuất hiện sau làn sóng phát triển mạnh mẽ của công nghệ trí tuệ nhân tạo, khi mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và hệ thống học sâu đạt đủ khả năng hiểu ngữ cảnh, lập kế hoạch và thực thi nhiệm vụ phức tạp một cách tự chủ.

Từ khoảng giữa thập niên 2020, các "agent" kết hợp khả năng suy luận, truy cập dữ liệu thời gian thực, tương tác đa kênh đã nổi lên như bước tiến tiếp theo, chuyển AI từ công cụ phản hồi sang cộng sự có thể chủ động giải quyết vấn đề.

Trong thế giới thực, Agent AI được ứng dụng rộng rãi: tự động hóa dịch vụ khách hàng (chatbot giải quyết khiếu nại, hỗ trợ kỹ thuật), trợ lý cá nhân thông minh (lên lịch, tổng hợp email, tối ưu hành trình), điều phối logistics và chuỗi cung ứng (lập kế hoạch giao hàng, tối ưu kho), bảo trì dự đoán trong sản xuất (phân tích cảm biến, đề xuất sửa chữa), hỗ trợ chăm sóc sức khỏe (hỗ trợ bác sĩ sàng lọc, nhắc thuốc cho bệnh nhân), và tự động hóa công việc văn phòng hoặc phân tích dữ liệu cho doanh nghiệp. Những ứng dụng này giúp tăng hiệu suất, giảm lỗi thủ công và tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa hơn cho người dùng.

Bên dưới là 3 bài viết mang tính nhập môn được Bút Chì AI tổng hợp lại cho cộng đồng chuốt.

1/ Một năm Agent AI, một thập kỷ loài người
https://community.butchi.ai/portal/space/ibm-think/post/nam-cua-ai-agents-thap-ky-cua

2/ Khi nào chỉ cần LLM; khi nào cần Agent AI?
https://community.butchi.ai/portal/space/ibm-think/post/khi-nao-chi-can-llm-va-khi-nao-c

3/ Sự khác nhau giữa Agent và Agent team?
https://community.butchi.ai/portal/space/ibm-think/post/khi-nao-can-mot-agent-khi-nao-can-mot-t

Như bạn thấy, Agent AI đang định hình lại cách con người và máy móc hợp tác, biến các hệ thống thông minh từ công cụ thụ động thành đối tác chủ động trong công việc hàng ngày. Khi công nghệ tiếp tục tiến bộ và được triển khai có trách nhiệm - tập trung vào tính minh bạch, sự an toàn và đúng mục tiêu - Agent AI hứa hẹn đem lại năng suất cao hơn, quyết định chính xác hơn, mang đến trải nghiệm cá nhân hóa sâu sắc hơn cho cả doanh nghiệp lẫn cá nhân. Tất cả để phục vụ con người.

Trong kỷ nguyên AI hiện nay, nhiều người nghĩ chỉ cần một mô hình ngôn ngữ lớn đủ mạnh là có thể giải mọi bài toán. Tuy nhiên, không một cá nhân nào có thể xây cả một sản phẩm phức tạp từ A đến Z, một mô hình đơn lẻ cũng khó xử lý trọn vẹn những tác vụ nhiều bước, nhiều ràng buộc.

Vì thế, cách tiếp cận hiệu quả hơn là xây dựng một “đội nhóm” AI (AI agents), mỗi agent đảm nhiệm vai trò rõ ràng và phối hợp với nhau như một team làm sản phẩm thực thụ.

Hãy tưởng tượng bạn muốn xây một ứng dụng di động chỉ bằng vibe code. Nếu chỉ ném yêu cầu cho một mô hình duy nhất, kết quả thường rời rạc và khó kiểm soát. Thay vào đó, chúng ta thiết kế một đội:

• Một agent phân tích yêu cầu người dùng
• Một agent thiết kế kiến trúc bên trong
• Một agent chuyên sinh code
• Một agent kiểm tra, xử lý sự cố
• Một agent “thuyết trình” lại toàn bộ kết quả

Toàn bộ quá trình này giống hệt cách một nhóm phát triển phần mềm ngoài đời vận hành, chỉ khác là các thành viên đều là mô hình AI.

Trong đội hình đó, mỗi vai trò có “job description” riêng. Doer là người thực hiện – giống một bạn junior – chuyên viết, tóm tắt, sinh code, nhưng cần có người khác định hướng. Planner nhận yêu cầu và bẻ bài toán thành chuỗi bước logic, đảm bảo không bỏ sót công đoạn quan trọng. Bên cạnh đó là Tool Operator, chuyên kết nối với thế giới bên ngoài: gọi API, chạy script, truy vấn hệ thống, đảm bảo AI không chỉ “nói cho hay” mà thực sự hành động trên dữ liệu và công cụ có sẵn.

Để hệ thống bám sát thực tế, ta cần một vai trò Learner hoặc Retriever – thành phần đi thu thập thông tin từ bên ngoài, như tài liệu kỹ thuật, hành vi người dùng, hay sản phẩm cạnh tranh. Về bản chất, đây là nơi ta áp dụng các kỹ thuật như RAG: truy xuất tri thức, lọc, cung cấp lại cho các agent khác dưới dạng ngữ cảnh hữu ích. Ở chiều ngược lại, Critic là người “soi” kết quả: review nội dung, phát hiện lỗi suy luận, viết test cho code, hoặc chấm điểm nhiều phương án rồi chọn ra phương án tốt nhất. Vai trò này giúp giảm ảo tưởng và nâng độ tin cậy của toàn hệ thống.

Giống hầu hết mọi công ty, đội ngũ agent cũng cần một Supervisor. Đây là thành phần giám sát luồng công việc, theo dõi các bước đã hoàn thành, phát hiện chỗ nào bị kẹt hoặc thất bại để điều phối lại.

Cuối cùng, Presenter là “gương mặt đại diện” với người dùng: tổng hợp kết quả, giải thích những gì hệ thống đã làm, từ yêu cầu ban đầu đến kiến trúc và sản phẩm cuối cùng. Người dùng không cần biết bên trong có bao nhiêu agent, họ chỉ cần bản trình bày mạch lạc và dễ hiểu.

Xây được đội hình chỉ là bước đầu, làm sao để từng agent thực sự giỏi việc của mình mới là câu chuyện chính. Có 4 đòn bẩy quan trọng.

Thứ nhất là prompt: giống như onboarding nhân viên mới, bạn cần viết hướng dẫn cụ thể cho từng vai, bao gồm mục tiêu, cách xử lý khi thiếu thông tin, tiêu chí đánh giá đầu ra.

Thứ hai là chọn đúng mô hình cho đúng vai, có thể dùng mô hình nhỏ cho tác vụ đơn giản, mô hình mạnh hơn cho các công đoạn đòi hỏi suy luận sâu hoặc ra quyết định.

Thứ ba là tuning, tức “đào tạo nội bộ”: bạn cho mô hình xem ví dụ tốt và xấu, xây bộ dữ liệu chuẩn để nó học cách hành xử theo tiêu chuẩn của tổ chức. Dù tốn công sức và tài nguyên, việc này giúp một agent trở thành “chuyên gia” thực sự ở vai trò của mình.

Cuối cùng là quản lý ngữ cảnh: cung cấp cho mỗi agent đúng dữ liệu, tài liệu và quyền truy cập cần thiết, đủ để làm việc hiệu quả nhưng không nhồi nhét quá mức, tránh nhiễu và lãng phí chi phí xử lý.

Khi bắt đầu, bạn không cần đội hình phức tạp. Giống một startup nhỏ, vài vai trò cốt lõi là đủ để tạo ra phiên bản đầu tiên có thể hoạt động. Nhưng khi bài toán mở rộng, yêu cầu đa dạng hơn, chuẩn chất lượng cao hơn, hệ thống agent cũng cần “tuyển thêm người”, chuyên môn hóa sâu hơn, bổ sung các vòng phản hồi, giám sát, kiểm thử. Lúc đó, bạn không còn nghĩ về AI như một lệnh gọi duy nhất vào LLM, mà như đang điều hành cả một tổ chức sống động, biết phối hợp, học hỏi và cải tiến theo thời gian.
-----
https://baigon.ai/ là một siêu dự án về phân tích dữ liệu & chiến lược kinh doanh khi sử dụng cả agent team để thực hiện các task vụ phức tạp.

Một nhà phát triển của IBM cho biết các công cụ AI hiện nay đảm nhiệm phần lớn công việc ban đầu trong việc xây dựng các bản demo, cho phép anh ấy bắt tay ngay vào việc thử nghiệm ý tưởng.

Các kỹ sư ngày càng sử dụng hệ thống AI để đẩy nhanh giai đoạn đầu của quá trình phát triển phần mềm. Các công cụ này có thể quét tài liệu, lắp ráp mã thô, tạo ra các ví dụ hoạt động chỉ trong vài phút. Ash Minhas, Giám đốc Nội dung Kỹ thuật tại IBM cho biết một công cụ phát triển AI mới có tên IBM Bob đã trở thành một phần trong quy trình làm việc hàng ngày của anh ấy.

“Tôi đang sử dụng nó để giúp tôi tạo ra các ứng dụng demo và nguyên mẫu kỹ thuật,” ông nói với IBM Think trong một cuộc phỏng vấn.

Bob là một đối tác phát triển phần mềm trí tuệ nhân tạo (AI) giúp các nhà phát triển tạo, xem xét và cải thiện mã nguồn trong quy trình làm việc, điều phối các tác vụ xuyên suốt toàn bộ vòng đời phát triển phần mềm (SDLC).

Tại hội nghị Think 2026, Chủ tịch kiêm Giám đốc điều hành của IBM, Arvind Krishna, đã minh họa một cách đơn giản về sản phẩm này, hiện đã được cung cấp rộng rãi. Ông nói: “Bob không chỉ là trợ lý lập trình. Khi chúng tôi nói về phát triển phần mềm, chúng tôi muốn nói đến những điều xa hơn như: kiến ​​trúc, lập kế hoạch, tạo mã, kiểm thử và bảo mật”.

Đối với Minhas, công cụ này giúp anh ấy bỏ qua giai đoạn nghiên cứu dài hơi trước khi bắt tay vào xây dựng bất cứ thứ gì.

“Thay vì mất hàng giờ để nghiên cứu ban đầu, tôi có thể dùng phần mềm này để quét tài liệu và thông số kỹ thuật, sau đó tìm ra các chi tiết liên quan gần như ngay lập tức,” ông nói. “Nó cho phép tôi bắt tay vào việc nhanh chóng để có thể tạo nguyên mẫu sớm hơn”.

Tuy vậy, Minhas nhấn mạnh khi các dự án tiến đến giai đoạn hoàn thành, chuyên môn của con người vẫn rất quan trọng. “Việc hoàn thành từ 0 đến 30% rất dễ dàng,” ông nói. “Từ 30 đến 80% cần nhiều sự trao đổi qua lại hơn với các gợi ý, và 20% cuối cùng đòi hỏi tôi phải xem xét mã nguồn”.

Nếu gần đây bạn có xem qua sơ đồ tổ chức của các công ty, bạn có thể nhận thấy một chức danh hầu như không tồn tại vài năm trước nhưng giờ đây có mặt ở khắp mọi nơi: Giám đốc trí tuệ nhân tạo (Chief AI Officer). Meta có một người. HSBC có một người. Ngay cả Heineken cũng có một người. Và nhiều công ty không hề nhỏ khác...

Theo Viện Giá trị Kinh doanh của IBM chia sẻ: 76% các công ty được khảo sát hiện có giám đốc AI – tăng từ 11% vào năm 2023. Và gần 70% CEO tin rằng vai trò này sẽ được thiết lập vào năm 2030.

Điều gì đang thúc đẩy nhu cầu này?

Nói ngắn gọn, đó là khả năng thực thi. “Trước đây, các giám đốc AI chỉ đóng vai trò tượng trưng – những người truyền bá công nghệ AI,” Jacob Dencik, Giám đốc Nghiên cứu tại IBV, cho biết. “Giờ đây, họ đang thúc đẩy sự chuyển đổi, giúp các tổ chức chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang thị trường.” Nói cách khác: ít bài thuyết trình hơn, nhiều kết quả hơn.

Schneider Electric là ví dụ điển hình ban đầu. Công ty đã tạo ra vị trí CAIO (California and Information Organization) từ năm 2021 – rất lâu trước khi trí tuệ nhân tạo trở thành nỗi ám ảnh trong các cuộc họp hội đồng quản trị – và tập trung hoàn toàn vào tác động vận hành. Philippe Rambach, Giám đốc Trí tuệ Nhân tạo của công ty, đã nói, AI nên “bắt đầu từ nhu cầu kinh doanh, chứ không phải công nghệ”. Ý tưởng đơn giản. Nhưng lại hiếm khi được áp dụng trong thực tế.

Cố vấn Chiến lược CIO Tim Crawford so sánh thời điểm này với sự trỗi dậy của các giám đốc kỹ thuật số cách đây một thập kỷ - có những thành công, cũng có không ít sự nhầm lẫn. Quan điểm của ông: đừng giải quyết sự phân mảnh AI bằng cách thêm một chức danh khác. Trong một số tổ chức, vai trò lãnh đạo AI có thể thuộc về CIO hoặc thậm chí là CEO - miễn trách nhiệm và sự phối hợp được rõ ràng.

Sự khác biệt giữa điều phối và kiểm soát đang trở thành câu chuyện thực sự. Nhiều nhà lãnh đạo AI thực chất không hề “sở hữu” AI. Họ điều phối nó trên khắp các nhóm, nền tảng và quy trình. Tại IBM, không có giám đốc AI chính thức, nhưng nhiều người coi Joanne Wright, Phó Chủ tịch cấp cao về Chuyển đổi và Vận hành, là người có vai trò tương đương. Phạm vi trách nhiệm của bà nằm ở giao điểm của mọi lĩnh vực hoạt động tại IBM, từ mua sắm đến dữ liệu và phân tích, CIO và hơn thế nữa.

Khi trí tuệ nhân tạo lan rộng khắp mọi nơi, vai trò lãnh đạo trong lĩnh vực AI không phải giành lấy cây gậy chỉ huy, mà là điều khiển dàn nhạc, đảm bảo mọi người cùng hòa nhịp.

Các AI agent riêng lẻ có thể suy luận, tạo nội dung và tự động hóa tác vụ khá tốt, nhưng nếu chúng không giao tiếp được với nhau hoặc với hệ thống hiện có (database, codebase, CRM, file system...), giá trị thực tế sẽ giới hạn. Khi mỗi agent, mỗi ứng dụng lại dùng một kiểu tích hợp khác nhau, bạn dễ rơi vào “ma trận” custom integration khó bảo trì và mở rộng.

Để giải quyết vấn đề này, cộng đồng đã đưa ra hai giao thức tiêu biểu: A2A (Agent‑to‑Agent) và MCP (Model Context Protocol). A2A tập trung giúp các agent nói chuyện với nhau, còn MCP giúp agent nói chuyện với dữ liệu và công cụ bên ngoài theo một cách chuẩn hóa.

A2A là gì và giải quyết vấn đề nào?

A2A (Agent‑to‑Agent Protocol) là giao thức mở, cho phép các AI agent, dù đến từ nhiều vendor hay framework khác nhau, có thể giao tiếp và phối hợp với nhau một cách nhất quán. Thay vì mỗi cặp agent phải viết một bộ API riêng, A2A đưa ra một kiểu “ngôn ngữ chung” để trao đổi request, response, đàm phán hay phối hợp nhiệm vụ.

Trọng tâm của A2A là giúp bạn xây dựng hệ thống multi‑agent: nhiều agent với kỹ năng khác nhau cùng xử lý một quy trình. Ví dụ, một agent chuyên thiết kế có thể tạo mockup, một agent khác review, và một agent khác đóng vai “khách hàng” phê duyệt – tất cả đều nói chuyện với nhau thông qua A2A.

MCP là gì và nó khác A2A ở đâu?

Nếu A2A giải quyết bài toán “agent nói chuyện với agent”, MCP (Model Context Protocol) giải bài toán “một agent nói chuyện với dữ liệu và công cụ bên ngoài”. MCP định nghĩa một lớp trừu tượng giúp model truy cập file system, code repository, database, hay các hệ thống khác theo một giao diện thống nhất.

Không dùng MCP, bạn hoàn toàn có thể tự code tích hợp trực tiếp giữa model và từng hệ thống. Nhưng bạn sẽ phải viết lại mỗi khi đổi model, đổi công cụ, hoặc muốn tái sử dụng tích hợp cho một ứng dụng khác, dẫn tới lãng phí và phụ thuộc chặt. Khá là phiền phức.

A2A và MCP bổ trợ nhau, không cạnh tranh

Thực tế cho thấy A2A và MCP không cạnh tranh mà bổ trợ nhau. A2A phù hợp cho lớp “social” của agent, giúp chúng tìm thấy nhau, mô tả khả năng, chia sẻ nhiệm vụ và cập nhật tiến độ.

Trong khi đó, MCP phù hợp cho lớp “context” – cách một agent truy cập vào dữ liệu, công cụ và hạ tầng để có đủ ngữ cảnh thực tế cho công việc của mình.

Khi thiết kế hệ thống AI agent hiện đại, sự kết hợp cả hai giúp bạn vừa đảm bảo khả năng cộng tác giữa agent, vừa đảm bảo khả năng kết nối sâu với thế giới hệ thống và dữ liệu sẵn có.

❉ ❉ ❉

Dự án https://baigon.ai/ là ví dụ tiêu biểu cho cách thiết kế hệ thống multi AI agent đầu tiên tại Việt Nam. Mỗi chức năng có một agent team riêng biệt bổ trợ cho nhau khi cần phân tích sâu. Và đặc biệt hơn, tất cả được kiểm soát chặt chẽ, nếu không sẽ rối như canh hẹ 😭

Trong bài phát biểu khai mạc mang đậm hơi hướng tương lai, với hơn 100 robot trên sân khấu, Giám đốc điều hành NVIDIA, Jensen Huang, đã mở đầu hội nghị thường niên của công ty bằng cách hé lộ một cái nhìn thoáng qua về quá khứ của ngành điện toán.

Với sự tham dự của hơn 30.000 nhà phát triển, nhà nghiên cứu và lãnh đạo doanh nghiệp, Huang đã giới thiệu những tiến bộ mới nhất trong hệ sinh thái NVIDIA bằng một video về cách IBM tiên phong trong lĩnh vực điện toán doanh nghiệp và xử lý dữ liệu sáu thập kỷ trước.

Khởi đầu là System/360, nền tảng hiện đại đầu tiên dành cho điện toán đa năng, tiếp theo là SEQUEL (ngày nay được biết đến nhiều hơn với tên gọi SQL) mà Huang mô tả là “một trong những ngôn ngữ chuyên dụng quan trọng nhất mọi thời đại”.

Hiện nay, NVIDIA đang hợp tác với IBM để tăng tốc điện toán cho vô số khách hàng, trong đó có Nestlé, công ty đã được giới thiệu trên sân khấu như một ví dụ về những gì có thể đạt được khi kết hợp dữ liệu doanh nghiệp kịp thời với trí tuệ được tăng tốc bằng GPU.

Nestlé đưa ra hàng triệu quyết định về chuỗi cung ứng mỗi ngày trong hoạt động của mình tại hơn 180 quốc gia. Với hệ thống watsonx.data được IBM tăng tốc chạy trên GPU của NVIDIA, Nestlé hiện có thể chạy cùng một khối lượng công việc nhanh hơn gấp năm lần, với chi phí thấp hơn 83%.

“Trọng tâm của chúng tôi hiện nay là biến khả năng này thành tác động kinh doanh hữu hình, tiếp tục cải thiện tốc độ ra quyết định trong các lĩnh vực như sản xuất và kho bãi, đồng thời mở rộng các khả năng này trên toàn doanh nghiệp,” ông Chris Wright, Giám đốc Thông tin và Kỹ thuật số của Nestlé, cho biết trong thông cáo báo chí.

Tăng tốc điện toán chỉ là một trong những cách mà NVIDIA và IBM đang hợp tác để cung cấp cho doanh nghiệp nền tảng dữ liệu, cơ sở hạ tầng và chuyên môn cần thiết để đưa AI từ giai đoạn thử nghiệm sang sản xuất. Hệ sinh thái là chủ đề xuyên suốt bài phát biểu quan trọng kéo dài hai giờ của Huang.

Nhìn về phía trước, Huang đã phác họa bức tranh về trí tuệ nhân tạo (AI) đang định hình lại mọi ngành công nghiệp, không phải thông qua các mô hình riêng lẻ, mà thông qua các nhà máy AI hoàn chỉnh tích hợp: năng lượng, chip bán dẫn, mạng lưới, phần mềm và robot.

Ngay khi bạn nghĩ mình đã đạt đến giới hạn với OpenClaw và phần còn lại của thế giới AI, một bước ngoặt mới xuất hiện: Meta đã mua lại Moltbook, mạng xã hội của OpenClaw nơi các agent giao lưu, trao đổi gợi ý và thử nghiệm các giao thức.

Trong tập mới nhất của chương trình Mixture of Experts, nhà khoa học nghiên cứu chính của IBM, Kaoutar El Maghraoui, thừa nhận rằng động thái này thoạt nhìn có vẻ “kỳ lạ”. Nhưng nó cũng có những ý nghĩa kỹ thuật và chiến lược sâu sắc hơn. Bà nói: “Tôi nghĩ Meta không chỉ mua một nơi để các con bot tụ tập. Họ đang mua lớp cơ sở hạ tầng cho cách thức hoạt động thực sự của internet trong tương lai.”

Đối với Meta, Moltbook cung cấp môi trường thiết lập sẵn, hay còn gọi là “đĩa petri” để quan sát quá trình học tăng cường đa tác nhân trong môi trường thực tế”, El Maghraoui cho biết. Cụ thể, nó cho phép các nhà khoa học nghiên cứu các mô hình, chủ đề và hành vi mới nổi trên nhiều agent khác nhau từ các công ty khác nhau khi chúng tương tác với nhau.

Ngoài môi trường ảo, Moltbook còn mang đến một “kho dữ liệu tổng hợp quý giá”, El Maghraoui cho biết, đặc biệt liên quan đến cách các agent (và những người đóng vai agent) tương tác với nhau. Dữ liệu này, một số được tạo ra bởi các agent, một số bởi con người đóng vai trò là agent, cung cấp manh mối về cách các agent hành xử trong không gian chung.

Sandi Besen, kỹ sư AI tại IBM, cho biết trên podcast rằng những phát hiện từ Moltbook cũng có thể hữu ích trong môi trường doanh nghiệp. "Chúng tôi đang tiến hành rất nhiều thử nghiệm để hiểu cách agent có thể giao tiếp hiệu quả với nhau, cho dù đó là trong phạm vi doanh nghiệp hay trong cộng đồng nơi chúng có quyền truy cập mạng", bà nói.

Hơn nữa, khi mọi người ngày càng dựa vào agent để mua sắm, so sánh giá và tìm kiếm sản phẩm, việc học cách giao tiếp với họ đã trở thành ưu tiên hàng đầu đối với các nhà tiếp thị và quảng cáo. “Moltbook có thể là nơi thử nghiệm cho Meta về cách quảng cáo nhắm đến thuật toán thay vì con người”, El Maghraoui nói.

Từ trước đến nay, câu chuyện về trí tuệ nhân tạo thường xuyên được nhắc đi nhắc lại: làm cho các mô hình trở nên lớn hơn và thông minh hơn.

Giờ đây, một ý tưởng khác đang dần được chấp nhận: sức mạnh thực sự không đến từ một mô hình xuất sắc duy nhất, mà từ sự phối hợp nhịp nhàng của nhiều mô hình, mỗi mô hình làm tốt nhất công việc của mình.

Perplexity Computer ra mắt gần đây, là biểu hiện mới nhất của ý tưởng đó. Thay vì giao một nhiệm vụ phức tạp cho một mô hình AI duy nhất và hy vọng mọi việc sẽ ổn, hệ thống chia nhỏ công việc thành nhiều phần và gửi từng phần đến một tác nhân AI chuyên biệt, một chương trình phần mềm được thiết kế để tự thực hiện hành động và đưa ra quyết định.

Các tác nhân này hoạt động đồng thời, thường là trên nền tảng đám mây, chứ không phải trên máy tính của người dùng, và báo cáo lại khi hoàn thành.

Lý do khiến nhiều nhà nghiên cứu và công ty theo đuổi ý tưởng này là do hai giới hạn khó khắc phục mà ngay cả những mô hình AI mạnh nhất cũng gặp phải.

- Đầu tiên là tốc độ: một mô hình đơn lẻ sẽ xử lý một nhiệm vụ dài và phức tạp từng bước một, giống như một bác sĩ phẫu thuật đơn độc thực hiện mọi vai trò trong phòng mổ cùng một lúc.

 - Thứ hai là bộ nhớ: mỗi mô hình AI đều có một cửa sổ ngữ cảnh , một giới hạn về lượng thông tin mà nó có thể lưu giữ trong bộ nhớ làm việc cùng một lúc. Nếu đẩy mô hình vượt quá giới hạn đó, nó bắt đầu mất phương hướng, quên các chỉ dẫn trước đó và mắc phải những lỗi ngày càng trầm trọng.

“Nếu được phối hợp đúng cách và nhiệm vụ có thể được thực hiện song song, N tác nhân có thể hoàn thành nhiệm vụ nhanh hơn N lần so với một tác nhân đơn lẻ,” Eugene Vinitsky, trợ lý giáo sư tại Đại học New York, cho biết trong một cuộc phỏng vấn với IBM Think.

Phân bổ công việc cho nhiều tác nhân cũng giúp dễ dàng phát hiện lỗi hơn. Niranjan Balasubramanian, trợ lý giáo sư Khoa học Máy tính tại Đại học Stony Brook, cho biết trong một cuộc phỏng vấn với IBM Think rằng thiết kế của Perplexity Computer tuân theo nguyên tắc quen thuộc từ kỹ thuật phần mềm: chia các hệ thống phức tạp thành các phần mô-đun nhỏ hơn, dễ xây dựng, kiểm thử và khắc phục sự cố hơn.

Trong vài năm gần đây, khi xây dựng ứng dụng AI, chúng ta thường đứng trước hai lựa chọn: dùng trực tiếp một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hay thiết kế hẳn hệ thống AI agent phức tạp hơn. Câu hỏi tưởng đơn giản này lại quyết định mức độ hiệu quả, chi phí và độ ổn định của giải pháp AI trong thực tế.

Ví dụ đời thường trong quán cà phê. Khi bạn chỉ nói: “Cho mình một đồ uống ấm, không quá ngọt, hợp ngày mưa”, cách tiếp cận giống agent là barista hỏi hàng loạt câu chi tiết: muốn sữa không, size gì, trà hay cà phê, có đường hay không…

Ngược lại, cách tiếp cận kiểu LLM là barista hiểu ý ngay và đề xuất: “Có vẻ bạn thích một ly latte nóng, thơm và hợp trời mưa.” Thông điệp ở đây rất rõ: đôi khi chúng ta xây quá nhiều bước, quá nhiều “agent” trong khi một lời nhắc (prompt) cho LLM là đủ.

LLM – như GPT-4 – được mô tả là công cụ lý tưởng cho các tác vụ một bước: trả lời câu hỏi, viết email, tóm tắt tài liệu, dịch văn bản, tạo ý tưởng. Bạn đưa vào yêu cầu, mô hình xử lý và trả về kết quả trong một lần, không cần lập kế hoạch hay gọi thêm công cụ bên ngoài. LLM tỏa sáng khi nhiệm vụ đơn giản, không đòi hỏi nhiều tương tác với hệ thống khác và tốc độ là ưu tiên hàng đầu.

Ngược lại, AI agent là “trợ lý mini” có khả năng lập kế hoạch, suy luận nhiều bước, tự động tương tác với công cụ, API, cơ sở dữ liệu hay dịch vụ ngoài. Agent thường dùng LLM ở bên dưới, nhưng được bổ sung thêm các lớp logic để quyết định: cần làm gì tiếp theo, nên gọi công cụ nào, kết quả trả về ra sao. Vì vậy, agent phù hợp với các quy trình đa bước, cần mức độ tự chủ cao, giống như “quản lý dự án” biết tự chia nhỏ và thực thi công việc.

Khi bạn cần viết một bài blog đơn giản: dùng LLM là đủ. Nghiên cứu đối thủ, tổng hợp dữ liệu rồi tự động gửi email báo cáo: nên dùng agent. Tạo một đoạn code nhỏ: LLM xử lý tốt. Nhưng gỡ lỗi, kiểm thử rồi đẩy code lên GitHub với nhiều bước và công cụ liên quan: đó là bài toán lý tưởng cho agent.

Trong tài chính, bạn có thể hỏi LLM về xu hướng hiệu suất trong một tập dữ liệu, LLM sẽ tóm tắt thông tin cho bạn. Nhưng nếu quy trình là: tự lấy dữ liệu, chạy mô hình, tạo biểu đồ phù hợp với dữ liệu mới rồi gửi email cho lãnh đạo, bạn đã bước sang vùng của agent – nơi cần điều phối nhiều bước và nhiều công cụ.

Tương tự với xử lý sự cố IT: hỏi “mã lỗi này nghĩa là gì?” LLM trả lời rất nhanh, nhưng phát hiện lỗi, tìm nguyên nhân, sửa lỗi, thông báo cho đội vận hành và tạo báo cáo cuối cùng lại là chuỗi tác vụ dành cho agent.

Mỗi lần bạn định xây hệ thống AI phức tạp, hãy tự hỏi: “Mình có thực sự cần agent không, hay một LLM đơn giản đã đủ?” Sự đơn giản đúng lúc không chỉ tiết kiệm chi phí và thời gian, mà giúp bạn triển khai thần tốc những giải pháp AI gọn nhẹ, dễ bảo trì và dễ mở rộng về sau.

Theo một chuyên gia IBM, năm nay các công ty sẽ ngừng ám ảnh về tốc độ xây dựng các AI Agent và bắt đầu giải quyết vấn đề khó khăn hơn là vận hành chúng trong môi trường thực tế.

Sự thay đổi đó, theo Maryam Ashoori, Phó Chủ tịch Sản phẩm và Kỹ thuật của IBM Watsonx, phản ánh việc thị trường đang chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang giai đoạn vận hành thực tế. Trong cuộc phỏng vấn với IBM Think, Ashoori cho biết sau nhiều chu kỳ của sự hào hứng, thất vọng và tăng tốc, các doanh nghiệp hiện đang đối mặt với những gì xảy ra khi các Agent được kết nối với hệ thống đang hoạt động.

Theo Ashoori, các dự án AI tạo sinh ban đầu mang lại giá trị khi các công ty tập trung vào nhiệm vụ cụ thể như tóm tắt, phân loại, trả lời câu hỏi và tạo mã. Khi thiếu những giới hạn đó, bà cho biết, các dự án thử nghiệm chỉ tạo ra những hiểu biết sâu sắc chứ không mang lại tác động kinh doanh. Nhưng cục diện đã thay đổi vào năm 2024, khi các mô hình có khả năng gọi API và thực hiện chuỗi hành động, dẫn đến việc triển khai ồ ạt các AI Agent trên toàn doanh nghiệp.

Đến cuối năm 2025, nhiều tổ chức đã vận hành hàng chục, thậm chí hàng trăm Agent – thường được xây dựng bởi các nhóm khác nhau, sử dụng các công cụ khác nhau và hoạt động dựa trên các giả định khác nhau. Thông thường, các nhóm tập trung vào tốc độ hơn cấu trúc. “Bạn có thể xây dựng một AI Agent trong chưa đầy năm phút,” Ashoori nói. “Vấn đề là những gì xảy ra sau đó.”

Khi các Agent hành động thay vì phản hồi, những lỗi quen thuộc trong mô hình sẽ biến thành rủi ro vận hành. Ảo giác không còn là câu trả lời tồi mà là một lệnh gọi hệ thống sai, một lỗ hổng dữ liệu hoặc một thất bại kinh doanh. Do đó, các doanh nghiệp đang chuyển trọng tâm từ thời điểm xây dựng sang thời điểm vận hành.

Sự thay đổi đó khiến việc quan sát trở nên không thể tránh khỏi. Các Agent thực hiện chuỗi quyết định, mỗi quyết định liên quan đến lựa chọn mô hình và thường là một công cụ hoặc nguồn dữ liệu. Khi sự cố xảy ra, các công ty cần theo dõi từng bước.

“Trọng tâm đã chuyển dịch,” bà nói. “Hiện tại, trọng tâm là làm thế nào để vận hành các AI Agent một cách tự tin và trên quy mô lớn.”