AI Agentic Workflows là gì?
AI Agentic Workflows sử dụng các tác nhân AI—các chương trình phần mềm tự động được thiết kế cho các nhiệm vụ cụ thể. Không giống như các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), các tác nhân này hoạt động tự động và có thể hợp tác trong quy trình làm việc nhiều tác nhân để giải quyết những thách thức phức tạp mà một tác nhân riêng lẻ không thể xử lý được.
4 mô hình thiết kế tư duy cho tác nhân AI để cải thiện AI Agentic Workflows
- Reflection (Phản tư): Tác nhân AI đánh giá và cải thiện kết quả đầu ra của mình thông qua học tập lặp đi lặp lại.
- Ví dụ: Một AI viết mã tự xem xét, sửa lỗi và nâng cao chất lượng mã của chính mình.
- Tool Use (Sử dụng công cụ): Mở rộng khả năng của AI bằng cách tích hợp các công cụ bên ngoài.
- Ví dụ: Sử dụng tìm kiếm web hoặc thực hiện các phân tích dữ liệu phức tạp.
- Planning (Lập kế hoạch): Phân chia các nhiệm vụ phức tạp thành các bước quản lý được.
- Ví dụ: Một AI logistics tạo chuỗi công việc và điều chỉnh khi gặp trở ngại.
- Multi-Agent Collaboration (Hợp tác nhiều tác nhân): Nhiều tác nhân AI làm việc cùng nhau, mỗi tác nhân đảm nhận một vai trò cụ thể.
- Ví dụ: Một tác nhân tạo nội dung, trong khi tác nhân khác đảm nhiệm việc kiểm tra chất lượng.
Mỗi mô hình tối ưu hóa các khía cạnh khác nhau của tác nhân AI, từ ra quyết định đến khả năng hợp tác.
Ứng dụng
- Dịch vụ khách hàng: Tự động hóa phản hồi, phân tích cảm xúc và cải thiện tương tác với khách hàng bằng máy học. Ví dụ: Zendesk tích hợp chatbot hỗ trợ AI để tự động trả lời các câu hỏi thường gặp của khách hàng.
- Phát hiện gian lận: Giám sát giao dịch theo thời gian thực, phát hiện các điểm bất thường và cảnh báo cho các nhà phân tích. Darktrace là một ví dụ tiêu biểu, cung cấp các giải pháp an ninh mạng dựa trên AI.
- Quản lý chuỗi cung ứng: Dự đoán nhu cầu, tối ưu hóa hàng tồn kho và đảm bảo thực hiện đơn hàng đúng thời hạn. Các ứng dụng như Llamasoft và ClearMetal là minh chứng điển hình.
- Phát triển phần mềm: Hỗ trợ viết mã, phát hiện lỗi và kiểm thử để nâng cao hiệu quả. GitHub Copilot, được hỗ trợ bởi OpenAI Codex, là một ví dụ nổi bật, giúp đề xuất mã và nhận diện lỗi để hỗ trợ các nhà phát triển.
AI Agentic Workflows mang lại tiềm năng to lớn trong việc tự động hóa quy trình. Để triển khai hiệu quả, cần lập kế hoạch cẩn thận, giải quyết các thách thức và căn chỉnh hệ thống tự động hóa với mục tiêu kinh doanh. Bạn nghĩ sao về tiềm năng của AI Agentic Workflows?
Đọc thêm các bài viết khác tại:
AI trong tự động hóa: Giải pháp tăng trưởng hiện đại
Quản trị AI: Lợi thế cạnh tranh hay rủi ro tiềm tàng cho doanh nghiệp?
