Các AI Agent hiện nay không còn chỉ dừng ở AI Chatbot hỏi gì đáp nấy. AI đã có thể tự tìm thông tin, phân tích dữ liệu, đưa ra quyết định, thực hiện nhiệm vụ và phối hợp với nhiều công cụ khác để hoàn thành cả một quy trình.
Nhưng không phải AI Agent nào cũng giống nhau. Có loại chỉ phản ứng theo yêu cầu, có loại biết lập kế hoạch, học từ dữ liệu, thậm chí nhiều Agent có thể “bắt tay” làm việc cùng nhau. Vậy các AI Agent hiện nay gồm những gì, khác nhau ở đâu và doanh nghiệp nên chọn loại nào? Cùng tìm hiểu chi tiết ngay dưới đây.
Trong các AI Agent hiện nay, Information Agent phù hợp với một bài toán rất quen thuộc của doanh nghiệp: nhân viên mất quá nhiều thời gian để tìm thông tin và trả lời những câu hỏi lặp đi lặp lại.
Thay vì mỗi lần khách hỏi giá, chính sách bảo hành hay tình trạng đơn hàng đều phải có người kiểm tra thủ công, Information Agent có thể tự tìm kiếm thông tin từ tài liệu nội bộ, website, dữ liệu sản phẩm hoặc Knowledge Base và phản hồi ngay.
Doanh nghiệp có thể ứng dụng Information Agent để:
Ví dụ: Khách hỏi “TV XYZ được bảo hành bao lâu?”. Information Agent có thể tự tra cứu chính sách trong dữ liệu doanh nghiệp và đưa ra câu trả lời phù hợp, thay vì để khách chờ nhân viên kiểm tra.
Với doanh nghiệp có lượng thông tin lớn và nhiều câu hỏi lặp lại mỗi ngày, đây là một trong các AI Agent hiện nay có thể triển khai tương đối sớm để giảm việc thủ công và giúp đội ngũ tập trung vào những yêu cầu cần con người xử lý hơn.
Nếu Information Agent chủ yếu tìm và trả lời thông tin, thì Task-Oriented Agent tiến thêm một bước: AI có thể trực tiếp thực hiện công việc thay cho người dùng hoặc nhân viên.
Trong các AI Agent hiện nay, loại Agent này đặc biệt hữu ích với doanh nghiệp có nhiều tác vụ lặp lại theo quy trình cố định. Thay vì khách hàng phải chờ nhân viên tiếp nhận rồi xử lý từng bước, AI có thể tự động dẫn dắt và hoàn thành một phần hoặc toàn bộ quy trình.
Doanh nghiệp có thể ứng dụng Task-Oriented Agent để:
Ví dụ: Khi khách nhắn “Tôi muốn đặt lại mật khẩu”, AI không chỉ gửi một bài hướng dẫn rồi để khách tự làm. Task-Oriented Agent có thể xác định yêu cầu → hướng dẫn xác thực → thực hiện các bước cần thiết → xác nhận khi hoàn tất.
Giá trị của loại Agent này nằm ở việc biến AI từ “người trả lời” thành “người thực hiện”. Với những doanh nghiệp phải xử lý hàng trăm tác vụ giống nhau mỗi ngày, đây là một trong các AI Agent hiện nay đáng cân nhắc để rút ngắn thời gian xử lý và giảm tải cho đội ngũ.
Một vấn đề khi doanh nghiệp dùng AI là khách hàng thay đổi nhưng AI cứ trả lời mãi theo một cách. Learning Agent được thiết kế để giải quyết điểm này.
Khác với những Agent hoạt động chủ yếu dựa trên quy tắc và dữ liệu đã thiết lập sẵn, Learning Agent có khả năng tận dụng dữ liệu tương tác, kết quả xử lý và phản hồi mới để cải thiện cách hoạt động theo thời gian.
Chẳng hạn, sau hàng nghìn cuộc hội thoại, hệ thống có thể phát hiện nhóm khách nào thường quan tâm đến giá, câu hỏi nào khiến khách dễ bỏ cuộc hoặc cách tư vấn nào mang lại kết quả tốt hơn. Những dữ liệu này có thể được sử dụng để cải thiện phản hồi, đề xuất sản phẩm phù hợp hơn hoặc cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng.
Learning Agent cũng có thể tận dụng những trường hợp nhân viên phải can thiệp. Nếu AI nhiều lần xử lý chưa tốt một dạng câu hỏi và nhân viên phải sửa lại, đây chính là nguồn dữ liệu để doanh nghiệp tiếp tục cải thiện hệ thống.
Trong các AI Agent hiện nay, Learning Agent đáng chú ý ở khả năng tốt dần lên dựa trên dữ liệu thực tế, thay vì doanh nghiệp phải liên tục chỉnh từng kịch bản cố định.
Khách hàng có 50 sản phẩm để lựa chọn nhưng thực tế họ chỉ cần 2–3 sản phẩm phù hợp nhất. Nhân viên có hàng trăm dữ liệu để xem nhưng cuối cùng vẫn phải tìm ra phương án nào nên ưu tiên.
Decision/Recommender Agent xuất hiện để rút ngắn quá trình đó.
Trong các AI Agent hiện nay, loại Agent này có khả năng phân tích dữ liệu, nhu cầu và hành vi để đưa ra những lựa chọn phù hợp nhất, thay vì để người dùng tự tìm kiếm và so sánh từng phương án.
Ví dụ, một khách hàng nói: “Tôi cần điện thoại chụp ảnh đẹp, pin khỏe, ngân sách khoảng 15 triệu.” Agent có thể đối chiếu nhu cầu với dữ liệu sản phẩm, sau đó lọc ra một vài mẫu phù hợp và giải thích lý do nên lựa chọn.
Với doanh nghiệp, khả năng này có thể được đưa vào nhiều bài toán thực tế:
Một AI Agent có thể giỏi một việc. Nhưng một quy trình doanh nghiệp thường cần nhiều việc được xử lý liên tiếp. Đây là lúc Collaborative Agent phát huy giá trị.
Có thể hình dung mô hình này giống như một “team AI”, trong đó nhiều Agent đảm nhận những vai trò khác nhau nhưng cùng phối hợp để hoàn thành một mục tiêu chung. Agent này xử lý xong có thể chuyển dữ liệu hoặc kết quả cho Agent tiếp theo, thay vì tất cả công việc đều dồn vào một AI duy nhất.
Ví dụ, khi doanh nghiệp nhận được một khiếu nại phức tạp:
Agent 1 tiếp nhận và phân loại yêu cầu → Agent 2 kiểm tra thông tin khách hàng và lịch sử giao dịch → Agent 3 tra cứu chính sách liên quan → Agent 4 tổng hợp dữ liệu và đề xuất phương án xử lý.
Trong các AI Agent hiện nay, mô hình Collaborative Agent đặc biệt đáng chú ý với doanh nghiệp muốn tiến xa hơn từ việc dùng AI cho từng tác vụ riêng lẻ sang tự động hóa cả một chuỗi công việc.
Xem thêm:
Một AI đơn giản có thể không hiểu khách đang hỏi giá sản phẩm nào. Nhưng Model-Based Reflex Agent có thể dựa vào thông tin từ những tương tác trước đó để hiểu ngữ cảnh và tiếp tục cuộc trò chuyện.
Thay vì xử lý mỗi câu hỏi như một yêu cầu hoàn toàn mới, Agent có thể ghi nhận trạng thái hiện tại: khách đang quan tâm sản phẩm nào, vừa cung cấp thông tin gì hoặc cuộc trò chuyện đang ở bước nào.
Trong các AI Agent hiện nay, khả năng này mang lại nhiều giá trị khi ứng dụng vào CSKH và bán hàng:
Điểm khác biệt của Goal-Based Agent nằm ngay ở tên gọi: AI được giao một mục tiêu và chủ động tìm cách hoàn thành mục tiêu đó.
Thay vì chỉ chờ khách hỏi rồi phản hồi từng câu, Agent có thể xác định những bước cần thực hiện, thu thập thông tin còn thiếu và lần lượt xử lý cho đến khi đạt được kết quả cuối cùng.
Ví dụ, doanh nghiệp đặt mục tiêu cho AI là “giúp khách hoàn tất yêu cầu đổi trả sản phẩm”. Agent có thể tự triển khai một chuỗi công việc:
Trong các AI Agent hiện nay, đây là bước chuyển đáng chú ý từ AI chỉ biết “phản hồi” sang AI có thể “theo đuổi một kết quả”.
Hoàn thành công việc chưa chắc đã đủ. Doanh nghiệp còn muốn biết: Có cách nào làm nhanh hơn, ít tốn kém hơn hoặc mang lại trải nghiệm tốt hơn không?
Đó là bài toán của Utility-Based Agent.
Nếu Goal-Based Agent tập trung vào “làm sao đạt mục tiêu?”, Utility-Based Agent sẽ tính thêm “trong các phương án có thể chọn, phương án nào tốt hơn?”
Chẳng hạn, khi xử lý một yêu cầu của khách hàng, Agent có thể cân nhắc nhiều yếu tố:
Ví dụ, với một sản phẩm gặp lỗi, hệ thống có thể có nhiều lựa chọn như hướng dẫn khách tự khắc phục, đặt lịch kỹ thuật viên, đổi sản phẩm hoặc chuyển sang bộ phận chuyên trách. Utility-Based Agent sẽ đánh giá các yếu tố được doanh nghiệp thiết lập để đề xuất phương án phù hợp hơn.
| AI Agent | Phù hợp nhất cho | Khả năng nổi bật | Điểm khác biệt chính |
|---|---|---|---|
| Manus My Computer | Tự động hóa công việc trên máy tính | Đọc, phân tích, chỉnh sửa file cục bộ; chạy lệnh và làm việc với ứng dụng trên máy | Hoạt động trực tiếp trên môi trường máy tính thông qua terminal, giúp AI xử lý cả những tác vụ nằm ngoài trình duyệt. |
| Perplexity Computer | Nghiên cứu, phân tích và workflow dài | Tìm kiếm web, chạy nhiều tác vụ song song, kết nối ứng dụng, tạo báo cáo và tự động hóa công việc định kỳ | Có thể điều phối nhiều model, sub-agent và hàng trăm connector để hoàn thành một workflow từ đầu đến cuối. |
| Claude Cowork | Tài liệu, dữ liệu và công việc văn phòng nhiều bước | Làm việc với file, trình duyệt và các ứng dụng kết nối; có thể nhận một đầu việc rồi tạo ra deliverable hoàn chỉnh | Khác Claude Chat ở chỗ người dùng có thể giao cả một công việc, thay vì phải tương tác từng bước. Hỗ trợ Skills, Projects, plugins và workflow dài. |
| ChatGPT Work | Công việc đa bước và tạo sản phẩm hoàn chỉnh | Có thể xử lý các nhiệm vụ dài, sử dụng công cụ và browser workflow trong hệ sinh thái ChatGPT | Là hướng kế nhiệm của ChatGPT Agent, tập trung vào việc giao cả nhiệm vụ và nhận về kết quả hoàn chỉnh thay vì chỉ hội thoại. |
| Genspark Super Agent | Tự động hóa công việc đa dạng | Tự chia nhiệm vụ thành nhiều bước, chọn công cụ, nghiên cứu, phân tích, thiết kế, coding và giao tiếp | Có kiến trúc agent có thể phối hợp nhiều khả năng trong một nhiệm vụ và cho phép biến workflow thành Skill để tái sử dụng. |
Doanh nghiệp không thiếu công cụ AI. Thứ khó hơn là làm sao để AI thực sự đi vào quy trình đang vận hành, hiểu đúng dữ liệu, biểu mẫu, quy định và cách phối hợp giữa các bộ phận.
BCanvas AI App được xây dựng theo hướng thiết kế AI App riêng cho từng bài toán doanh nghiệp, thay vì áp một công cụ chung cho mọi mô hình.
AI có thể được đưa trực tiếp vào các bước như tiếp nhận dữ liệu, xử lý nghiệp vụ, tổng hợp báo cáo, phân tích và hỗ trợ ra quyết định.
Doanh nghiệp có thể triển khai các AI App cho nhiều nhu cầu thực tế như:
Điểm khác biệt không nằm ở việc AI trả lời được bao nhiêu câu hỏi.
Mà là AI có thể thích nghi đến đâu với chính cách doanh nghiệp đang vận hành.
Với BCanvas AI App, doanh nghiệp có thể từng bước biến những quy trình nhiều thao tác thủ công thành workflow có AI hỗ trợ, từ đó rút ngắn thời gian xử lý, giảm phụ thuộc vào thao tác lặp lại và khai thác dữ liệu nội bộ hiệu quả hơn.
Nếu doanh nghiệp đang muốn đưa AI sâu hơn vào vận hành thay vì chỉ dừng ở ChatGPT hay các công cụ rời rạc, BCanvas AI App là một hướng triển khai đáng cân nhắc.
Đăng ký demo BCanvas AI App dành riêng cho mô hình kinh doanh của bạn!
Nhận tư vấn toàn bộ tính năng phần mềm được thiết kế riêng cho doanh nghiệp bạn với sự tư vấn, đồng hành từ đội ngũ chuyên gia chuyên môn sâu.
Xem thêm: AI Agent nào tốt nhất? Tham khảo ngay 10 AI Agent giúp giao phó công việc của bạn!
TacaSoft,
