Bài 1: AI Agent là gì và tại sao nó đang định hình thế hệ ứng dụng mới

From Prompt to Action – Hành trình xây dựng AI Agent thực chiến

Bài 1: AI Agent là gì? Tại sao AI Agent đang định hình thế hệ ứng dụng mới?

1. Cuộc cách mạng sau ChatGPT

Khi ChatGPT xuất hiện, cả thế giới công nghệ tin rằng ta đã chạm đến đỉnh cao của trí tuệ nhân tạo hội thoại. Nhưng chỉ sau một năm, AI Agent đã khiến mọi thứ thay đổi.

Nếu ChatGPT là một bộ não biết nói, thì AI Agent là một bộ não biết hành động.

AI Agent không chỉ “trả lời câu hỏi” mà có thể tự lập kế hoạch, sử dụng công cụ, và hoàn thành nhiệm vụ thực tế.
Chính vì vậy, nhiều người gọi đây là bước tiến từ “prompting” sang “acting” — và là thế hệ ứng dụng GenAI thứ hai.

2. AI Agent là gì?

Một cách đơn giản, có thể hình dung:

AI Agent = LLM + Memory + Tool

3. Khi Agent bắt đầu “hành động”

Dưới đây là một ví dụ minh họa cho khả năng “hoạt động” của AI Agent.

Thay vì chỉ trả lời “hãy so sánh 3 sản phẩm tốt nhất”, một Agent có thể thực hiện chuỗi hành động có kế hoạch:

User: Hãy so sánh 3 sản phẩm thiết bị y tế tốt nhất hiện nay.
Agent:
1. Gọi API product_catalog để lấy danh sách sản phẩm.
2. Tìm top sản phẩm có rating cao nhất.
3. Tạo bảng Markdown và gửi lại cho user.

Kết quả không chỉ là đoạn text, mà là hành động có kế hoạch, sử dụng dữ liệu thật, và có thể tái lặp.

4. Chatbot vs. AI Agent – Sự khác biệt căn bản

Nói ngắn gọn: Chatbot “trả lời” — Agent “làm việc”.

5. Vì sao AI Agent đang bùng nổ?

(1) Giải quyết giới hạn của LLM

• LLM mạnh về ngôn ngữ nhưng không nhớ dài hạn và không thể thao tác thế giới thực.
• Agent giải quyết bằng Memory (lưu và truy xuất ngữ cảnh) và Tool use (thao tác API, file, web,…).

(2) Hệ sinh thái đang mở rộng cực nhanh

(3) Tính ứng dụng cực rộng

• Data Analyst Agent — tự đọc dữ liệu, phân tích, vẽ biểu đồ.
• BO Chat / EC Chat Agent — hiểu insight khách hàng, gợi ý cải tiến sản phẩm hoặc tối ưu thương mại điện tử.
• Voice Agent — hỗ trợ giao tiếp song ngữ/hội thoại thời gian thực.
• Business Assistant — tự động báo cáo, tổng hợp thông tin, lập kế hoạch.

6. Bên trong một Agent: Các khối cơ bản

Một Agent hiện đại thường có 4 thành phần chính:

1. Planner – Lên kế hoạch hành động dựa trên yêu cầu người dùng.
2. Executor – Thực hiện từng bước và gọi tool.
3. Memory – Lưu trạng thái, ngữ cảnh và bài học cũ.
4. Toolset – Tập hợp các công cụ để tương tác với môi trường.

Sơ đồ kiến trúc đề xuất (thực tế triển khai):

User → Memory → Planner → Executor → Tool/API → Output

“Memory” đi trước vì Agent thường cần truy xuất ngữ cảnh trước khi lập kế hoạch, đặc biệt với Google ADK hoặc LangGraph.

7. Vì sao AI Agent được xem là “thế hệ ứng dụng mới”?

• Khả năng tự chủ một phần trong tác vụ.
• Tự phản tư (self-reflect) để cải thiện hành vi.
• Hợp tác trong hệ thống multi-agent để giải quyết bài toán phức tạp.

Hãy hình dung: thay vì một chatbot, bạn có một “đội ngũ” AI biết làm báo cáo, viết code, tra cứu dữ liệu và thảo luận với nhau để ra quyết định.

8. Tóm tắt nhanh

9. Kết luận – Từ “Prompt” đến “Action”

AI Agent không chỉ là công nghệ mới, mà là cách tư duy mới về cách máy móc hỗ trợ con người.
Thay vì hỏi AI — hãy giao việc cho AI.
Đó là sự chuyển đổi từ người dùng chủ động prompt → sang AI chủ động thực thi.

10. Bài tiếp theo

Trong Bài 2, chúng ta sẽ đi sâu vào kiến trúc của một AI Agent hiện đại, bao gồm: Memory, Planner, Executor, Toolset — và cách những phần này phối hợp để tạo nên hành vi thông minh.
Bạn sẽ thấy: Agent không chỉ là “một prompt dài”, mà là một hệ thống phần mềm tự vận hành.

11. Toàn bộ Series “From Prompt to Action”

Biện Hoàng Thy Developer