Bài viết này sẽ khám phá sự khác biệt giữa Agentic AI (tác nhân AI) và Generative AI (AI tạo sinh). Cùng tìm hiểu khái niệm của từng công nghệ và những yếu tố tạo nên sự khác biệt giữa chúng.

Agentic AI vs. Generative AI: Hai công nghệ AI đang định hình tương lai

Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo đã và đang tái định hình các ngành công nghiệp, thay đổi cách chúng ta làm việc. Một trong những ví dụ điển hình nhất chính là Generative AI (GenAI) - AI tạo sinh, với những cái tên như Chat GPT của OpenAI, Gemini của Google hay gần đây nhất công nghệ DeepSeek từ Trung Quốc liên tục xuất hiện trên nhiều mặt báo.

Tuy nhiên, một kỷ nguyên AI mới đang dần hình thành—Agentic AI (tác nhân AI), một dạng trí tuệ nhân tạo tự động hóa ở mức cao hơn bao giờ hết. Công nghệ này hứa hẹn sẽ cách mạng hóa cách con người tương tác với phần mềm và hệ thống thông minh. Vậy giữa Agentic AI và Generative AI, đâu là những điểm khác biệt cốt lõi? Hãy cùng tìm hiểu dưới đây. 

1. Agentic AI và Generative AI là gì?

Trước khi so sánh Agentic AI vs Generative AI, chúng ta cần hiểu rõ định nghĩa và bản chất của từng công nghệ trí tuệ nhân tạo này.

• Generative AI (AI tạo sinh)

Công nghệ GenAI chủ yếu tập trung vào sáng tạo nội dung. GenAI này sử dụng các mô hình học máy tiên tiến như Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và Mạng đối sinh (GANs) để tạo ra văn bản, hình ảnh, video. GenAI hoạt động dựa trên tập dữ liệu khổng lồ, nhận diện mô hình và tạo ra nội dung mới dựa trên các yêu cầu từ con người. 

Đọc thêm bài viết: Generative AI là gì? Định nghĩa, ứng dụng và ảnh hưởng AI tạo sinh

Generative AI – Sáng tạo nội dung và đổi mới không giới hạn

• Agentic AI (tác nhân AI)

Đây là một trong những dạng AI tiên tiến nhất hiện nay. Khác với Generative AI chỉ tạo ra nội dung, Agentic AI có khả năng thực hiện những tác vụ phức tạp, tự đưa ra quyết định và thích nghi theo thời gian với mức độ can thiệp của con người tối thiểu. 

Đọc thêm bài viết: Agentic AI là gì? Định nghĩa và ứng dụng của Agentic AI

Công nghệ này ứng dụng AI agents (tác nhân AI) hoạt động theo mô hình hợp tác để tự động thực hiện nhiệm vụ, đưa ra quyết định độc lập dựa trên dữ liệu học được, ngữ cảnh và tương tác với môi trường. Nhờ cơ chế học hỏi và thích ứng liên tục, các agent có thể "tư duy" và phản ứng linh hoạt.

Agentic AI – Hệ thống AI tự động hành động và ra quyết định

Ví dụ, một chatbot thông thường chỉ phản hồi theo kịch bản được lập trình sẵn. Nhưng với Agentic AI, chatbot không chỉ hiểu nội dung câu hỏi mà còn có thể hành động dựa trên ngữ cảnh.

Giả dụ trong trường hợp nếu một khách hàng muốn trả hàng, chatbot không chỉ cung cấp thông tin về quy trình đổi trả mà còn chủ động truy xuất thông tin đơn hàng, tạo yêu cầu trả hàng và cập nhật trạng thái giao dịch theo thời gian thực—tất cả mà không cần sự can thiệp của con người.

2. Sự khác biệt giữa Agentic AI và Generative AI

Agentic AI đánh dấu một bước ngoặt mới trong sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, được coi là làn sóng AI thứ ba. Không giống như Generative AI, vốn chỉ tạo ra nội dung dựa trên câu lệnh (prompts), Agentic AI có tính “tự chủ" cao. Cụ thể, trong khi Generative AI mang tính phản ứng (reactive) – chỉ phản hồi theo câu lệnh từ con người nhập vào, Agentic AI mang tính chủ động (proactive) – có thể tự động giải quyết các vấn đề phức tạp mà không cần sự can thiệp của con người.

Những đặc tính khác biệt giữa 2 công nghệ Agentic AI và Generative AI - Ảnh: FabriXAI

Sau đây là bảng phân tích điểm khác biệt cụ thể giữa 2 công nghệ AI này:

3. Ứng dụng thực tế của Agentic AI và Generative AI

Cả Agentic AI và Generative AI đều có nhiều ứng dụng trong thực tế, tuy nhiên, trong khi Generative AI đã được triển khai rộng rãi, thì các ứng dụng của Agentic AI vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm. Dưới đây là những lĩnh vực ứng dụng tiềm năng của hai loại AI này.

Generative AI

Một vài ứng dụng nổi bật của Generative AI (AI tạo sinh) trong các ngành dịch vụ hiện nay

• Sáng tạo nội dung SEO:

Doanh nghiệp có thể sử dụng Generative AI để sản xuất một lượng lớn nội dung tối ưu hóa SEO, chẳng hạn như bài blog và trang đích (landing page), giúp thu hút lượng truy cập tự nhiên từ công cụ tìm kiếm.

• Marketing và Sales:

Đội ngũ bán hàng thường mất nhiều thời gian cho các công việc hành chính thay vì tập trung vào công việc chính là tìm kiếm và phát triển khách hàng tiềm năng. GenAI có thể hỗ trợ tự động hóa một số tác vụ như trả lời email, nghiên cứu khách hàng, đề xuất kịch bản bán hàng và tạo nội dung tiếp thị. Một số chatbot và trợ lý ảo AI hiện nay đã giúp tối ưu hóa quy trình tìm kiếm khách hàng và tiếp cận người mua tiềm năng.

• Thiết kế và phát triển sản phẩm: 

GenAI đã giúp nhiều doanh nghiệp tạo ra ý tưởng và thiết kế sản phẩm mới dựa trên nghiên cứu thị trường, xu hướng và sở thích người dùng. Nhờ đó, quá trình phát triển sản phẩm có thể diễn ra nhanh hơn. Ví dụ trong ngành thời trang, doanh nghiệp có thể sử dụng AI để tạo các thiết kế trang phục mới dựa trên dữ liệu phản hồi từ khách hàng và phân tích xu hướng thị trường.

• Hỗ trợ khách hàng tự động:

Generative AI hỗ trợ doanh nghiệp tạo phản hồi tự động cho các câu hỏi thường gặp của khách hàng, đồng thời hỗ trợ xử lý vấn đề trong thời gian thực. Trong lĩnh vực thương mại điện tử, GenAI có thể tích hợp chatbot AI để hỗ trợ khách hàng về tình trạng đơn hàng, yêu cầu hoàn tiền hoặc thông tin vận chuyển, giúp giảm tải cho nhân viên hỗ trợ. 

Agentic AI

Một vài ứng dụng của Agentic AI (tác nhân AI) trong những lĩnh vực hiện nay

• Dịch vụ khách hàng: 

Chatbot truyền thống thường bị giới hạn bởi kịch bản lập trình sẵn và đôi khi cần sự can thiệp của con người. Ngược lại, Agentic AI có thể chủ động hiểu ý định và cảm xúc của khách hàng, sau đó tự động xử lý vấn đề mà không cần trợ giúp từ nhân viên. 

Một hệ thống Agentic AI có thể đánh giá tình huống của khách hàng, đề xuất giải pháp thích hợp và đảm bảo quá trình tương tác diễn ra suôn sẻ hơn. Điều này không chỉ nâng cao trải nghiệm khách hàng mà còn giúp doanh nghiệp cải thiện tỷ lệ giữ chân khách hàng và sự trung thành với thương hiệu.

• Y tế và chăm sóc sức khỏe:

Trí tuệ nhân tạo đã được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực y tế, từ chẩn đoán bệnh, chăm sóc bệnh nhân đến tối ưu hóa quy trình hành chính. Đặc biệt, bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư của bệnh nhân là yếu tố quan trọng khi ứng dụng AI trong ngành này.

Một ví dụ về ứng dụng của Agentic AI trong y tế là Propeller Health, công ty đang tích hợp AI vào thiết bị hô hấp thông minh để theo dõi dữ liệu sức khỏe bệnh nhân theo thời gian thực. Thiết bị này có thể thu thập thông tin về việc sử dụng thuốc, chất lượng không khí và cảnh báo tình trạng bệnh nhân cho bác sĩ khi cần thiết.

• Quản lý quy trình làm việc tự động

Agentic AI có thể tự động quản lý các quy trình kinh doanh, xử lý nhiệm vụ phức tạp như đặt hàng nguyên vật liệu hoặc tối ưu hóa chuỗi cung ứng mà không cần sự can thiệp của con người.

Ví dụ trong lĩnh vực logistics và vận tải hàng hóa, Agentic AI có thể tự động điều chỉnh tuyến đường giao hàng và lịch trình dựa trên tình trạng giao thông theo thời gian thực, giúp tối ưu hóa hiệu suất vận hành.

• Quản trị rủi ro tài chính

Agentic AI có thể phân tích xu hướng thị trường và dữ liệu tài chính để đưa ra quyết định đầu tư hoặc quản lý rủi ro tín dụng một cách tự động. Các tổ chức tài chính sử dụng AI để bảo vệ tài sản của khách hàng đồng thời tối ưu hóa lợi nhuận đầu tư.

Hiện nay, xu hướng tích hợp Agentic AI vào phần mềm để theo dõi biến động thị trường và tự động điều chỉnh danh mục đầu tư dựa trên những sự kiện kinh tế, xã hội và chính trị theo thời gian thực đang được các công ty Fintech tích cực nghiên cứu và ứng dụng. 

Kết luận

Trong khi Generative AI đang được ứng dụng rộng rãi trong sáng tạo nội dung và tối ưu hóa quy trình làm việc, thì Agentic AI đang mở ra tiềm năng mới cho các hệ thống tự động hóa và ra quyết định theo thời gian thực. Khi hai loại AI này tiếp tục phát triển, chúng có thể kết hợp với nhau để tạo ra các giải pháp AI toàn diện hơn, tối ưu hóa cả hiệu suất vận hành lẫn khả năng sáng tạo trong nhiều lĩnh vực.

Nguồn tham khảo:

https://www.virtuosoqa.com/post/agentic-ai-vs-generative-ai