Intelligent Agent là gì? Ứng dụng của Intelligent Agent trong thực tế

Theo báo cáo từ Grand View Research, thị trường trí tuệ nhân tạo toàn cầu dự kiến sẽ chạm mốc 50,31 tỷ USD vào năm 2030, với tốc độ tăng trưởng trung bình hàng năm (CAGR) lên tới 45,8% trong giai đoạn 2025-2030. Trong đó, các hệ thống Intelligent Agent đóng vai trò then chốt trong việc thúc đẩy sự phát triển này. Sự quan tâm và ứng dụng rộng rãi của Intelligent Agents đang mở ra nhiều cơ hội mới cho các ngành công nghiệp và lĩnh vực đời sống hàng ngày. Hãy cùng VNPT AI tìm hiểu chi tiết Intelligent Agent là gì trong bài viết dưới đây. 

Intelligent Agents là gì?

Intelligent Agent (IA) hay còn gọi là tác nhân thông minh, là một hệ thống phần mềm máy tính có khả năng hoạt động độc lập nhằm đạt được một hoặc nhiều mục tiêu cụ thể. Điểm đặc biệt của hệ thống này là khả năng phản hồi linh hoạt trước những thay đổi trong môi trường xung quanh, bao gồm con người, hay điều kiện thực tế.

Ví dụ, một trợ lý ảo như Siri hay Google Assistant chính là những tác nhân thông minh. Chúng có thể hiểu yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên, tìm kiếm thông tin, nhắc nhở người dùng và thậm chí học từ thói quen sử dụng để đáp ứng nhu cầu tốt hơn theo thời gian.

>>> Đọc thêm: Multi Agent System là gì?

Cấu trúc và nguyên lý hoạt động của Intelligent Agents

Để có thể tương tác và thích ứng với môi trường một cách hiệu quả, Intelligent Agent được thiết kế với ba thành phần cốt lõi, bao gồm: 

1. Cảm biến (Sensor) 

Cảm biến là bộ phận thu thập dữ liệu từ môi trường. Chúng có thể phát hiện những thay đổi về ánh sáng, âm thanh, chuyển động, nhiệt độ hoặc bất kỳ yếu tố nào liên quan đến hệ thống. Ví dụ như micro thu âm giọng nói, camera giám sát hình ảnh, cảm biến nhiệt độ hoặc vị trí trong robot.

2. Bộ truyền động (Actuator)

Actuator là bộ phận đảm nhận vai trò thực thi hành động trong hệ thống Intelligent Agent. Sau khi dữ liệu từ môi trường được cảm biến thu thập và xử lý bởi bộ xử lý trung tâm (hoặc bộ ra quyết định), actuator sẽ chuyển các quyết định này thành hành động cụ thể, giúp hệ thống tương tác trực tiếp với môi trường xung quanh.

Đây là cầu nối giúp tác tử thông minh thực hiện những mệnh lệnh mà nó đã quyết định sau khi xử lý dữ liệu từ cảm biến. Các ví dụ trong thực tế có thể thấy như động cơ làm quay bánh xe robot, đường ray giúp cánh tay máy di chuyển tới vị trí chính xác.

3. Bộ tác động (Effector)

Effector là phần tiếp xúc trực tiếp và tạo ra tác động vật lý lên môi trường. Chúng chính là bộ phận thực thi cuối cùng, tạo nên sự thay đổi mà Intelligent Agent mong muốn sau quá trình quan sát và xử lý. Ví dụ như bánh xe giúp robot di chuyển, màn hình hiển thị thông tin, cánh tay robot gắp đồ vật hoặc bàn tay máy gõ phím.

Quá trình hoạt động của Intelligent Agent có thể hình dung theo chu trình sau: Quan sát (cảm biến) -> Xử lý thông tin và ra quyết định -> Hành động (bộ truyền động + bộ tác động).

Sự khác nhau giữa Intelligent Agents và AI Agents

Hiện nay,một số người dùng vẫn nhầm lẫn giữa Intelligent Agents với AI Agents. Vậy hai khái niệm này khác nhau như thế nào? 

Phân loại Intelligent Agents phổ biến

Intelligent Agents bao gồm những loại phổ biến sau: 

Tác nhân dựa trên mục tiêu (Goal-Based Agents)

Tác nhân dựa trên mục tiêu là hệ thống đưa ra hành động dựa trên mục tiêu cụ thể, thay vì chỉ phản ứng với môi trường. Tác nhân này phân tích dữ liệu, đánh giá các phương án và lựa chọn lộ trình tối ưu để đạt được kết quả mong muốn.

Một ví dụ phổ biến là hệ thống định vị thông minh trên xe tự lái. Khi nhận điểm đến, tác tử sẽ liên tục cập nhật tình hình giao thông, so sánh các tuyến đường và chọn phương án nhanh nhất, có tính đến các yếu tố như tắc đường, tai nạn hay công trình đang thi công.

Tác nhân học tập (Learning Agents)

Tác nhân học tập có khả năng tự hoàn thiện qua quá trình tích lũy kinh nghiệm. Thay vì phụ thuộc vào các nguyên tắc cứng nhắc, chúng học từ dữ liệu thực tế và liên tục điều chỉnh hành vi để nâng cao hiệu quả hoạt động. Cơ chế hoạt động của mô hình này bao gồm: khai thác dữ liệu đầu vào phong phú, sử dụng mô hình học máy để phát hiện quy luật ẩn, đo lường hiệu suất theo thời gian và dựa vào phản hồi để tối ưu kết quả.

Để một learning agent hoạt động hiệu quả, cần có sự kết hợp của nhiều thành phần quan trọng:   

• Dữ liệu đầu vào: Cung cấp lượng dữ liệu đủ lớn và đa dạng để agent học được bản chất của vấn đề cần giải quyết.
• Thuật toán học máy và học sâu: Giúp agent phân tích dữ liệu, nhận diện mẫu và đưa ra dự đoán.
• Cơ chế phản hồi: Cho phép agent điều chỉnh hành vi dựa trên kết quả nhận được từ môi trường.
• Hệ thống đánh giá: Theo dõi và đo lường hiệu quả học tập để cải thiện hiệu suất theo thời gian.

Một ví dụ tiêu biểu là các hệ thống đề xuất nội dung trên Netflix. Hệ thống này liên tục phân tích lịch sử tương tác, xu hướng nổi bật và sở thích cá nhân để đưa ra các đề xuất ngày càng sát với nhu cầu của người dùng. 

Tác nhân dựa trên tiện ích (Utility-Based Agents)

Khác với tác nhân mục tiêu chỉ hướng đến việc đạt được một mục tiêu cụ thể, tác nhân dựa trên tiện ích còn tính đến nhiều yếu tố để lựa chọn phương án tối ưu nhất. Mục tiêu của chúng là tối đa hóa giá trị của hàm tiện ích để đạt hiệu quả cao nhất.

Ví dụ điển hình là hệ thống điều hòa thông minh. Thay vì chỉ bật/tắt dựa trên nhiệt độ hiện tại, tác nhân này sẽ phân tích các yếu tố như độ ẩm, thói quen sử dụng và thời tiết bên ngoài để điều chỉnh nhiệt độ sao cho vừa tiết kiệm năng lượng, vừa mang đến thoải mái cho người dùng.

Tác nhân phản xạ đơn giản (Simple Reflex Agents)

Tác nhân phản xạ đơn giản hoạt động theo nguyên tắc phản ứng trực tiếp với trạng thái hiện tại của môi trường xung quanh. Hệ thống này không ghi nhớ quá khứ hay dự đoán tương lai, do đó không có khả năng học hỏi hay thích nghi.

Một ví dụ quen thuộc là hệ thống cảm biến đèn tự động: khi phát hiện có người di chuyển trong khu vực, đèn sẽ lập tức bật sáng; khi không còn ai, đèn sẽ tự động tắt. Cơ chế hoạt động này hoàn toàn dựa vào trạng thái hiện tại mà không cần phân tích hay ghi nhớ các sự kiện trước đó.

Tác nhân phản xạ dựa trên mô hình (Model-Based Reflex Agents)

Tác nhân phản xạ dựa trên mô hình có khả năng nhận thức môi trường sâu hơn. Mô hình này giúp hệ thống lưu giữ thông tin về trạng thái trước đó và đưa ra phản ứng phù hợp trong bối cảnh hiện tại.

Ví dụ, trong hệ thống robot vệ sinh thông minh, robot không chỉ phản ứng khi phát hiện chướng ngại vật mà còn ghi nhớ bản đồ căn phòng, vị trí đã làm sạch và những khu vực còn sót. Nhờ đó, nó có thể tối ưu lộ trình di chuyển và tránh lặp lại thao tác không cần thiết.

>>> Bạn có thể quan tâm: Trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI) là gì?

Ưu điểm và thách thức khi triển khai Intelligent Agents

Việc triển khai Intelligent Agents mang lại những lợi ích vượt trội như:

• Tăng hiệu quả và tự động hóa quy trình: Intelligent Agents giúp tự động hóa nhiều tác vụ lặp đi lặp lại, từ xử lý dữ liệu đến điều phối công việc. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể tiết kiệm thời gian, giảm chi phí vận hành và nâng cao hiệu suất tổng thể.
• Cải thiện trải nghiệm cho nhân viên và khách hàng: Khi các tác vụ đơn giản được tự động xử lý, nhân viên có nhiều thời gian tập trung vào công việc mang tính chiến lược hơn. Đồng thời, khách hàng cũng nhận được phản hồi nhanh chóng và chính xác hơn, từ chatbot hỗ trợ 24/7 đến hệ thống đề xuất cá nhân hóa.
• Khả năng ra quyết định: Thay vì quyết định theo cảm tính như con người, Intelligent Agent phản hồi bằng cách chọn hành động tối ưu dựa trên dữ liệu thu thập được và thuật toán định sẵn. Mọi phản ứng đều được tính toán theo quy tắc đã lập trình hoặc học được.
• Tương tác tự nhiên hơn: Với sự phát triển của xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy, nhiều Intelligent Agents có thể giao tiếp tự nhiên, hiểu ngữ cảnh và phản hồi linh hoạt, từ đó tăng tính tương tác giữa người dùng và hệ thống.

Bên cạnh những lợi ích đó, Intelligent Agent cũng tồn tại một số thách thức cho doanh nghiệp khi triển khai:

• Quyền riêng tư và bảo mật thông tin: Intelligent Agents xử lý lượng lớn dữ liệu cá nhân, đặt ra yêu cầu cao về bảo mật. Nếu không kiểm soát chặt chẽ, dữ liệu dễ bị rò rỉ hoặc khai thác sai mục đích.
• Vấn đề đạo đức: Vấn đề đạo đức ngày càng được quan tâm, nhất là khi Intelligent Agent thay con người đưa ra quyết định trong các lĩnh vực nhạy cảm như y tế, pháp luật hay tuyển dụng. Những câu hỏi về trách nhiệm và tính công bằng của hệ thống vẫn là thách thức lớn chưa có lời giải rõ ràng.
• Quy trình triển khai phức tạp: Việc xây dựng và tích hợp Intelligent Agents vào hệ thống sẵn có đòi hỏi nguồn lực kỹ thuật cao, chi phí đầu tư lớn và quy trình thử nghiệm nghiêm ngặt như thu thập dữ liệu, đào tạo mô hình đến kiểm soát đầu ra.

Ứng dụng của Intelligent Agents trong thực tế

Với khả năng phân tích, phản hồi và ra quyết định, Intelligent Agents đang dần trở thành công cụ thiết yếu trong nhiều lĩnh vực. 

• Trong y tế: Intelligent Agent hỗ trợ chẩn đoán bệnh, phân tích hình ảnh y khoa và theo dõi tình trạng bệnh nhân theo thời gian thực. Hệ thống này giúp bác sĩ đưa ra quyết định nhanh và chính xác hơn, đặc biệt trong các ca cấp cứu hoặc điều trị từ xa.
• Trong lái xe tự động: Xe tự lái sử dụng Intelligent Agent để nhận diện môi trường xung quanh, dự đoán tình trạng giao thông và tự động điều chỉnh tốc độ, hướng đi nhằm đảm bảo an toàn tối đa.

• Trợ lý ảo (Virtual Assistant): Các trợ lý ảo như Siri, Google Assistant hay Alexa là ví dụ điển hình. Hệ thống này tương tác với người dùng bằng ngôn ngữ tự nhiên, thực hiện lệnh, cung cấp thông tin hoặc điều khiển các thiết bị thông minh trong nhà.
• Công cụ tìm kiếm web: Intelligent Agent giúp phân tích và xếp hạng kết quả tìm kiếm dựa trên mục đích và hành vi người dùng, từ đó mang lại thông tin phù hợp và cá nhân hóa hơn.
• Hệ thống gợi ý (Recommendation System): Trong thương mại điện tử hoặc nền tảng giải trí như Netflix hay Spotify, Intelligent Agent được tích hợp nhằm đề xuất phim ảnh hoặc nội dung phù hợp với sở thích và lịch sử hoạt động của từng người dùng.

Tạm kết 

Qua bài viết trên, VNPT AI giúp bạn đọc hiểu rõ hơn Intelligent Agents là gì và những ứng dụng thực tiễn của hệ thống này. Với khả năng tự động hóa, thích ứng linh hoạt và tương tác thông minh, Intelligent Agent giúp nâng cao hiệu quả công việc và cải thiện trải nghiệm người dùng. Tuy nhiên, để phát huy tối đa tiềm năng của công nghệ này, các doanh nghiệp cần cân nhắc kỹ lưỡng các thách thức về bảo mật, đạo đức và độ phức tạp khi triển khai. Việc giải quyết những vấn đề này sẽ là chìa khóa để Intelligent Agents ngày càng phổ biến và hữu ích hơn.