Khám phá AI Agents: Xu hướng định hình tương lai trí tuệ nhân tạo
Tóm tắt ngắn:
- Khái niệm chính: Podcast thảo luận về AI Agents, một xu hướng mới trong trí tuệ nhân tạo, được định nghĩa là "nhân viên AI".
- Điểm mấu chốt: AI Agents được cấu thành từ 4 yếu tố: trí thông minh (Intelligence), danh tính (Who - context), kiến thức (What - knowledge base), và phương pháp thực thi (How). Các công nghệ như ChatGPT, Claude, Gemini được đề cập như ví dụ về các mô hình ngôn ngữ lớn với khả năng khác nhau. FPT hợp tác với Nvidia xây dựng nhà máy AI, bao gồm thành phần AI Agents, được nêu làm ví dụ về ứng dụng thực tiễn tại Việt Nam.
- Ứng dụng và tác động: AI Agents có thể tự động hóa nhiều tác vụ, từ tìm kiếm thông tin đến phân tích dữ liệu, tạo báo cáo, tuyển dụng… Nó hứa hẹn tăng năng suất và hiệu quả công việc, thay đổi cách con người làm việc và tương tác với công nghệ. Tuy nhiên, vẫn còn những hạn chế như tỉ lệ sai sót của mô hình ngôn ngữ lớn.
- Quy trình: Podcast chi tiết hóa quy trình xây dựng AI Agent, bao gồm việc xác định trí thông minh cần thiết, tạo context (giống như mô tả công việc), cung cấp kiến thức và kỹ năng, và cuối cùng là chỉ định nhiệm vụ. Khái niệm "Agentic Workflow" – nhiều AI Agent làm việc cùng nhau – cũng được giải thích.
Tóm tắt chi tiết:
Podcast bắt đầu bằng lời giới thiệu về The Coming Wave, tập trung vào sự giao thoa giữa AI, cung ứng AI và kinh tế vĩ mô. Hai người dẫn chương trình, Nguyễn Mạnh Linh và Phạm Thanh Sơn, thảo luận về sự kiện FPT hợp tác với Nvidia xây dựng nhà máy AI tại Việt Nam, đặc biệt nhấn mạnh vào thành phần AI Agents.
Phần chính tập trung vào định nghĩa và giải thích AI Agents. Linh chia sẻ kinh nghiệm từ một hội thảo marketing quốc tế, đặt ra ba câu hỏi về việc sử dụng AI trong công việc hàng ngày, cho thấy sự phổ biến nhưng chưa tối ưu hóa việc sử dụng AI. Ông tiếp tục định nghĩa AI Agent như một "nhân viên AI", được cấu thành từ 4 yếu tố:
- Intelligence: Loại trí thông minh cần thiết (ChatGPT, Claude, Gemini được lấy ví dụ).
- Who (Context): Xác định danh tính và bối cảnh cho AI Agent thông qua việc tạo context, giống như viết mô tả công việc (JD) chi tiết.
- What (Knowledge Base): Cung cấp kiến thức cần thiết cho AI Agent.
- How: Chỉ định nhiệm vụ và phương pháp thực thi.
Linh minh họa quy trình xây dựng AI Agent bằng ví dụ về việc tạo báo cáo thị trường, cần nhiều AI Agent phối hợp (Agentic Workflow). Ông nhấn mạnh sự tương đồng giữa việc xây dựng AI Agent và tuyển dụng nhân viên. Sơn bổ sung bằng việc so sánh quy trình tuyển dụng với việc tạo AI Agent, cho thấy AI Agents có thể thay thế một số công việc của con người trong tương lai.
Cuối cùng, podcast thảo luận về ứng dụng thực tiễn của AI Agents, tiềm năng và thách thức, bao gồm cả tỉ lệ sai sót của mô hình ngôn ngữ lớn và sự phức tạp trong việc triển khai Agentic Workflow. Họ cũng đề cập đến vai trò của FPT trong việc phát triển công nghệ AI Agents tại Việt Nam và sự hợp tác với Nvidia. Podcast kết thúc bằng lời kêu gọi người nghe ủng hộ và chia sẻ. Một điểm nhấn là việc nhắc đến sự quan tâm của Nvidia đối với thị trường Việt Nam.