Bài Liên quan
Khi trí tuệ nhân tạo tiếp tục phát triển với tốc độ nhanh chóng, các doanh nghiệp đang ngày càng khám phá việc sử dụng công nghệ hỗ trợ AI để nâng cao hoạt động và trải nghiệm khách hàng của họ. Hai giải pháp AI nổi bật đã thu hút sự chú ý đáng kể là chatbot AI tổng quát và AI Agent . Mặc dù cả hai đều tận dụng AI, nhưng điều quan trọng là phải hiểu sự khác biệt chính giữa hai công nghệ này.
Chatbot AI tổng quát
Chatbot AI tổng quát, thường được gọi là AI đàm thoại hoặc các mô hình ngôn ngữ, được thiết kế để tham gia vào các cuộc trò chuyện ngôn ngữ tự nhiên với người dùng. Họ được đào tạo về một lượng lớn dữ liệu văn bản để hiểu và tạo ra các phản hồi giống như con người. Những chatbot này vượt trội trong các nhiệm vụ như dịch vụ khách hàng, truy xuất thông tin và hoàn thành nhiệm vụ đơn giản.
Ví dụ: một công ty bán lẻ có thể sử dụng chatbot AI tổng quát để cung cấp hỗ trợ khách hàng 24/7, trả lời các câu hỏi phổ biến về tình trạng sẵn có của sản phẩm, trạng thái đơn hàng và trả hàng. Khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên và cung cấp phản hồi theo ngữ cảnh của chatbot có thể giúp nâng cao trải nghiệm của khách hàng và giảm gánh nặng cho đại diện dịch vụ khách hàng của con người.
Chatbot AI tổng quát đặc biệt thành thạo trong việc hiểu Bối cảnh và ý định đằng sau các truy vấn của người dùng, cho phép họ cung cấp phản hồi phù hợp và phù hợp. Họ có thể xử lý nhiều chủ đề và tham gia vào các cuộc đối thoại qua lại, khiến chúng trở thành một công cụ có giá trị cho các doanh nghiệp muốn cung cấp dịch vụ hỗ trợ khách hàng hiệu quả và dễ tiếp cận.
AI Agent
Ngược lại, các AI Agent là chuyên môn hơn và định hướng nhiệm vụ và thường được tích hợp vào các quy trình trong doanh nghiệp. Chúng được thiết kế để hỗ trợ người dùng thực hiện các nhiệm vụ cụ thể, phức tạp, chẳng hạn như nghiên cứu, phân tích hoặc công việc sáng tạo. Các AI Agent thường hiểu sâu hơn về lĩnh vực vấn đề và có thể tận dụng các khả năng AI khác nhau, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, trình bày kiến thức và suy luận, để cung cấp hỗ trợ toàn diện và được cá nhân hóa hơn.
Ví dụ: một công ty dịch vụ tài chính có thể sử dụng AI Agent để hỗ trợ các cố vấn quản lý tài sản của mình. AI Agent có thể phân tích dữ liệu tài chính, mục tiêu đầu tư và khả năng chấp nhận rủi ro của khách hàng, sau đó đưa ra các khuyến nghị phù hợp để đa dạng hóa danh mục đầu tư, phân bổ tài sản và lập kế hoạch nghỉ hưu. Bằng cách tích hợp với các nguồn dữ liệu khác nhau và tận dụng khả năng phân tích nâng cao, AI Agent có thể cung cấp thông tin chi tiết mà các cố vấn con người có thể gặp khó khăn trong việc tự tạo ra.
Điều gì làm cho chúng khác biệt về mặt kỹ thuật?
Ở cấp độ kỹ thuật, sự khác biệt chính giữa chatbot AI tổng quát và AI Agent nằm ở kiến trúc cơ bản và phương pháp đào tạo của chúng.
Chatbot AI tổng quát thường được xây dựng trên các mô hình ngôn ngữ lớn, được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu văn bản để phát triển sự hiểu biết sâu sắc về ngôn ngữ tự nhiên. Các mô hình này sau đó được tinh chỉnh cho các nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như dịch vụ khách hàng hoặc truy xuất thông tin. Trọng tâm là tạo ra các phản hồi mạch lạc và phù hợp với ngữ cảnh, thường thông qua việc sử dụng các kỹ thuật như học tăng cường và chia tỷ lệ nhiệt độ.
Mặt khác, các AI Agent thường kết hợp các kỹ thuật AI tiên tiến hơn, chẳng hạn như trình bày kiến thức, suy luận và lập kế hoạch. Họ có thể tận dụng dữ liệu có cấu trúc, cơ sở kiến thức dành riêng cho miền và các thuật toán chuyên biệt để giải quyết các vấn đề phức tạp, nhiều bước. Các AI Agent cũng có thể kết hợp các mô hình học máy, nhưng chúng thường được nhắm mục tiêu và tích hợp nhiều hơn vào kiến trúc hệ thống rộng lớn hơn.
Điểm khác biệt chính là trong khi các chatbot AI tổng quát vượt trội trong việc hiểu và tạo ngôn ngữ tự nhiên, các AI Agent được thiết kế để cung cấp các giải pháp toàn diện và phù hợp hơn cho các thách thức kinh doanh cụ thể.
Tại sao có sự nhầm lẫn?
Một số AI Agent có thể là chatbot, tuy nhiên không phải tất cả các Chatbot đều là AI Agent. Điều này có thể gây nhầm lẫn.
Như đã đề cập trong các đoạn trên, AI Agent được thiết kế để hỗ trợ người dùng thực hiện các nhiệm vụ cụ thể, phức tạp.
Một cách mà AI Agent có thể tương tác với người dùng là thông qua giao diện đàm thoại, tức là chatbot.
Vì vậy, một AI Agent có thể có giao diện giống như chatbot, nơi người dùng có thể tương tác với AI Agent thông qua các tương tác ngôn ngữ tự nhiên.
Không phải tất cả các chatbot đều là AI Agent :
Chatbot AI tổng quát, như được mô tả trong bài viết này, chủ yếu tập trung vào việc hiểu và tạo ngôn ngữ tự nhiên.
Các chatbot này được thiết kế cho các tác vụ như dịch vụ khách hàng, truy xuất thông tin và hoàn thành nhiệm vụ đơn giản.
Mặc dù họ tận dụng các mô hình ngôn ngữ tiên tiến, nhưng họ có thể không có cùng trình độ kiến thức chuyên môn, lý luận và khả năng giải quyết vấn đề như các AI Agent .
Nhiều chatbot dựa trên quy tắc hoặc sử dụng các mô hình học máy tương đối đơn giản, không có khả năng AI toàn diện hơn của AI Agent .
Tóm lại: Các AI Agent có thể được triển khai với giao diện giống như chatbot, khiến chúng trở thành một loại chatbot.
Tuy nhiên, không phải tất cả các chatbot đều sở hữu cùng mức độ khả năng AI nâng cao như các AI Agent , được thiết kế cho các tác vụ phức tạp, chuyên biệt hơn.
Vì vậy, mặc dù có sự trùng lặp giữa các AI Agent và chatbot, nhưng hai khái niệm này không đồng nghĩa. Chatbot đại diện cho một danh mục rộng hơn, trong đó các AI Agent có thể là một loại giao diện đàm thoại cụ thể.
Khái niệm về Agentic AI
Agentic AI, một khái niệm do Andrew Ng giới thiệu, vượt qua khả năng phản ứng của chatbot và copilot Generative AI (Gen-AI) bằng cách hành động tự chủ, lập kế hoạch trước và thích ứng với nhu cầu của người dùng. Một ví dụ về điều này là GLUCOSE của 5.Y, thể hiện khả năng của hệ thống Agentic AI bằng cách tự động tương tác với người dùng và cung cấp trải nghiệm theo ngữ cảnh và được cá nhân hóa trong toàn bộ vòng đời của khách hàng.
Các tính năng chính của Agentic AI
Agentic được đặc trưng bởi khả năng hành động độc lập và đưa ra quyết định để đạt được các mục tiêu cụ thể. Theo Andrew Ng, việc thiết kế các hệ thống Agentic AI hiệu quả bao gồm bốn thành phần chính:
- Ảnh: AI kiểm tra đầu ra và quy trình của nó, học hỏi từ chúng để cải thiện hiệu suất trong tương lai.
- Sử dụng công cụ: AI sử dụng các công cụ bên ngoài, chẳng hạn như tìm kiếm web hoặc thực thi mã, để nâng cao khả năng của nó.
- Kế hoạch: AI phát triển và thực hiện các chiến lược nhiều bước để đạt được các mục tiêu phức tạp.
- Cộng tác đa tác nhân: Nhiều AI Agent cộng tác để đạt được kết quả tốt hơn so với một tác nhân duy nhất.
Các thành phần này cho phép Agentic AI hoạt động như một đối tác chủ động và chiến lược, thay vì chỉ đơn thuần là một công cụ phản ứng.
So sánh: Agentic AI so với Chatbot Gen-AI và Copilot Trong
khi chatbot Gen-AI và copilot hỗ trợ các nhiệm vụ cụ thể, chúng phần lớn phản ứng, phản hồi đầu vào của người dùng dựa trên logic được xác định trước. Ngược lại, các hệ thống Agentic AI chủ động, lên kế hoạch trước và thích ứng với những thách thức mới. Ví dụ: khi chatbot có thể trả lời một truy vấn, hệ thống Agentic AI sẽ dự đoán câu hỏi tiếp theo, lập kế hoạch trả lời và cộng tác với các công cụ hoặc hệ thống AI khác để cung cấp giải pháp toàn diện.
Kết luận
Khi các doanh nghiệp tiếp tục khám phá tiềm năng của AI, điều quan trọng là phải hiểu sự khác biệt giữa chatbot AI tổng quát và AI Agent và quyết định loại nào phù hợp nhất với trường hợp sử dụng kinh doanh cụ thể của bạn. Mặc dù cả hai đều tận dụng công nghệ AI, nhưng chúng phục vụ các mục đích riêng biệt và cung cấp các khả năng độc đáo. Bằng cách hiểu những khác biệt này, doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định sáng suốt về các giải pháp AI phù hợp nhất với nhu cầu của họ và giúp họ đạt được mục tiêu của mình.
Agentic AI đại diện cho một sự thay đổi đáng kể từ hỗ trợ phản ứng sang tương tác tự động và chủ động. Điều này làm cho nó trở thành một tài sản chiến lược trong hoạt động kinh doanh, có khả năng thúc đẩy các quy trình về phía trước với tính tự chủ và thông minh theo ngữ cảnh. Hiểu được sự khác biệt cơ bản giữa Agentic AI và Generative AI là rất quan trọng khi các doanh nghiệp khám phá thế hệ công nghệ AI tiếp theo.
Giới thiệu về tác giả
Kevin Derman là Giám đốc Liên minh Chiến lược Quốc gia hỗ trợ AWS & Snowflake tại Slalom ở Canada và hiện đang hoàn thành bằng Tiến sĩ về Công nghệ mới nổi tập trung vào GenAI thông qua Đại học Golden Gate.
Kevin Derman Thạc sĩ MBA
Giám đốc Liên minh Chiến lược – Slalom Canada
