Knowledge: Giải pháp và tương lai của AI Agent và Agentic AI
| # | Kỹ thuật / Thành phần | Mô tả |
|---|---|---|
| 1 | 📚 Retrieval-Augmented Generation (RAG) <img  |
- Vấn đề gốc: LLM có kiến thức bị giới hạn tại thời điểm huấn luyện và dễ sinh “ảo tưởng” (hallucination). - Giải pháp: RAG giúp mở rộng khả năng truy xuất của AI Agent bằng cách: • Nhúng (embedding) truy vấn người dùng • Truy xuất tài liệu có liên quan từ các vector database như FAISS hoặc Pinecone • Sinh phản hồi có ngữ cảnh, gắn với dữ kiện thực tế. - Trong Agentic AI: • RAG hoạt động như một “tầng nền ngữ nghĩa chung” (semantic layer). • Các agent (retriever, summarizer, planner…) truy cập cùng một kho dữ liệu thống nhất. • Giảm rủi ro sai lệch ngữ cảnh khi nhiều agent xử lý song song. • Ví dụ: summarizer agent gọi retriever agent lấy tài liệu khoa học mới nhất trước khi tổng hợp báo cáo. 👉 Hiệu quả: tăng tính chính xác, nhất quán ngữ nghĩa, và giảm lan truyền thông tin sai giữa các agent. |
| 2 | 🧰 Tool-Augmented Reasoning (Function Calling) <img  |
- AI Agent: Function Calling giúp agent không chỉ phản hồi ngôn ngữ mà còn thực thi hành động thực tế: • Gọi API (ví dụ: kiểm tra thời tiết, truy vấn cơ sở dữ liệu, thực hiện tính toán Python) • Truy cập dịch vụ bên ngoài (lên lịch, gửi mail, vẽ biểu đồ…) • Biến LLM thành một “tác nhân hành động”. - Agentic AI: • Mỗi agent có thể đảm nhiệm một vai trò riêng → gọi API phù hợp với vai trò đó (planner, QA agent, chart generator…). • Các function call trở thành một phần trong pipeline điều phối nhiều agent. • Giảm mơ hồ khi bàn giao công việc giữa các agent. • Dễ kiểm soát hành vi nhờ tách biệt rõ vai trò và hành động. 👉 Hiệu quả: tăng tính tương tác, tự động hóa quy trình thực tế, giảm lỗi do hiểu sai ngữ cảnh. |
| 3 | 🔁 Agentic Loop: Reasoning – Action – Observation (ReAct) <img  |
- Vấn đề gốc: Nhiều AI Agent hoạt động theo kiểu 1 lượt → xử lý → trả kết quả, dễ sai và không có cơ chế kiểm soát vòng sau. - ReAct pattern: giới thiệu vòng lặp: • Lý luận → Gọi tool/API → Quan sát kết quả → Cập nhật ngữ cảnh → Lặp lại nếu cần. - Agentic AI: • Nhiều agent chia sẻ vòng lặp này → buộc phải đồng bộ observation qua shared memory/log. • Mỗi agent có thể phản hồi với các thay đổi từ agent khác. • Giảm sai lệch do mỗi agent nhìn một lát cắt thông tin khác nhau. 👉 Hiệu quả: tăng khả năng phản ứng thời gian thực, logic chặt chẽ hơn, dễ kiểm soát dòng xử lý nhiều bước. |
| 4 | 🧠 Memory Architectures (Episodic – Semantic – Vector) <img  |
- Episodic Memory: ghi nhớ lịch sử các hành động và phản hồi (giống bộ nhớ ngắn hạn). - Semantic Memory: lưu trữ kiến thức có cấu trúc, ví dụ: facts, bảng dữ liệu, định nghĩa domain. - Vector Memory: hỗ trợ truy xuất theo ngữ nghĩa (semantic similarity). - AI Agent: giúp giữ ngữ cảnh xuyên suốt phiên làm việc, nâng cao độ chính xác và độ “có nhận thức”. - Agentic AI: • Kết hợp bộ nhớ cục bộ (local) và bộ nhớ toàn cục (global/shared). • Các agent có thể vừa nhớ riêng phần của mình, vừa chia sẻ thông tin quan trọng cho toàn hệ thống. • Đồng bộ bộ nhớ → tăng hiệu quả phối hợp, lập kế hoạch dài hạn. 👉 Hiệu quả: tăng độ bền ngữ cảnh, khả năng học từ lịch sử và tái sử dụng thông tin. |
| 5 | 🤝 Multi-Agent Orchestration & Role Specialization <img  |
- AI Agent: nếu tác vụ đơn giản → một agent có thể xử lý toàn bộ. - Khi tác vụ phức tạp: chia nhỏ thành các vai trò rõ ràng: • Planner (lập kế hoạch) • Retriever (truy xuất thông tin) • Summarizer (tóm tắt) • Critic (đánh giá/kiểm định) - Agentic AI: • Một orchestrator/meta-agent điều phối toàn bộ quy trình. • Giao việc cho từng agent chuyên trách → gom kết quả → xuất ra output cuối. • Giúp dễ kiểm soát, dễ mở rộng, cô lập lỗi. 👉 Hiệu quả: hệ thống dễ hiểu hơn, dễ debug, mở rộng mà không bị rối logic. |
| 6 | 🪞 Reflexive & Self-Critique Mechanisms <img  |
- AI Agent: có thể tự đánh giá lại đầu ra của mình qua một vòng reasoning thứ 2. • Ví dụ: agent luật kiểm tra lại điều khoản so với luật định. - Agentic AI: • Các agent có thể kiểm định chéo lẫn nhau → tăng độ tin cậy (Verifier kiểm tra Summarizer). • Kết hợp log + feedback loop → cải thiện chất lượng theo thời gian. 👉 Hiệu quả: giảm lỗi ngầm, tăng độ tin cậy, hỗ trợ QA nội bộ trong hệ thống. |
| 7 | 📝 Programmatic Prompt Engineering Pipelines <img  |
- Vấn đề: Prompt thủ công → dễ lỗi, khó tái lập, dễ sai lệch khi phức tạp. - Giải pháp: • Dùng prompt template + biến động (dynamic variables) • Tạo prompt theo vai trò agent, loại tác vụ, ngữ cảnh thực tế. - Agentic AI: • Tự động hoá việc định dạng message • Giữ giao tiếp giữa các agent nhất quán, dễ kiểm soát hơn. 👉 Hiệu quả: giảm phụ thuộc vào con người, tăng tính ổn định, dễ mở rộng quy mô. |
| 8 | 🧭 Causal Modeling & Simulation-Based Planning <img  |
- AI Agent: nếu chỉ dựa vào thống kê → khó suy luận nhân quả. - Causal Modeling: giúp agent: • Phân biệt giữa tương quan và nhân quả • Mô phỏng tình huống trước khi ra quyết định • Lập kế hoạch dựa trên hiểu biết “nếu - thì” - Agentic AI: • Các agent có thể dự đoán tác động hành động của mình tới agent khác. • Giúp hệ thống phối hợp chiến lược, tránh phản ứng dây chuyền không mong muốn. 👉 Hiệu quả: tăng độ chính xác chiến lược, giúp hệ thống hoạt động ổn định trong môi trường biến động. |
| 9 | 🕵️ Monitoring – Auditing – Explainability <img  |
- Ghi log toàn bộ: • Prompt • Tool call • Cập nhật bộ nhớ • Output - Cho phép truy ngược khi lỗi xảy ra: agent nào, ở đâu, tại sao. - Agentic AI: • Có nhiều agent → khả năng truy vết và giải thích trở nên cực kỳ quan trọng. • Dễ dàng phát hiện “nút lỗi” trong chuỗi tác vụ. 👉 Hiệu quả: tăng khả năng kiểm soát hệ thống, tăng tính minh bạch và độ tin cậy. |
| 10 | 🛡 Governance-Aware Architectures (Quản trị & cách ly vai trò) <img  |
- Giới hạn quyền theo vai trò (Role-based Access Control) - Sandbox hành vi agent → tránh vượt quyền - Gán trách nhiệm rõ ràng → dễ truy cứu khi có sự cố. - Agentic AI: • Cơ chế quản trị phải bao trùm toàn bộ hệ thống đa agent. • Đảm bảo tính an toàn, tuân thủ đạo đức và chuẩn hoá hành vi.<b |
🚀 Tầm nhìn phát triển trong tương lai
Với AI Agent:
- Chuyển từ mô hình phản ứng sang chủ động.
- Tích hợp nhiều công cụ & khả năng lập luận sâu hơn.
- Học liên tục qua phản hồi.
- Tăng khả năng suy luận nhân quả.
- Tập trung vào độ tin cậy và khả năng kiểm soát.
Với Agentic AI:
- Mở rộng hệ thống nhiều agent hoạt động song song.
- Có lớp điều phối thống nhất (Unified Orchestration).
- Bộ nhớ dài hạn giúp duy trì ngữ cảnh xuyên suốt.
- Khả năng mô phỏng để dự đoán và tối ưu chiến lược.
- Tích hợp quản trị đạo đức, trách nhiệm, và an toàn hệ thống.
- Xây dựng hệ thống chuyên biệt theo từng lĩnh vực (Domain-Specific Systems).
✅ Kết luận:
- Đây là 10 kỹ thuật & hướng phát triển cốt lõi giúp chuyển từ AI Agent đơn lẻ → Agentic AI hợp tác, thông minh, thích nghi.
- Hệ thống tương lai sẽ có khả năng:
- Phối hợp giữa nhiều agent
- Ra quyết định có suy luận nhân quả
- Ghi nhớ dài hạn
- Giải thích rõ ràng
- Có quản trị rõ ràng & đáng tin cậy.
Refer: https://arxiv.org/html/2505.10468v1#S3
Tiếp theo:
- http://mikesholic.com/knowledgeai/2025/10/12/AI_Agentic_Summary.html
- http://mikesholic.com/knowledgeai/2025/10/12/Challenges-AI-Agent.html
- http://mikesholic.com/knowledgeai/2025/10/12/Challenges-Agentic-AI.html
- http://mikesholic.com/knowledgeai/2025/10/12/LLM-based-Multi-Agents(LLM-MA).html