AI thế hệ mới: agentic bắt đầu từ dữ liệu

[Love AI]

Bước đột phá tiếp theo của AI không phải là tăng kích cỡ mô hình mà là thay đổi kiến trúc dữ liệu. Hệ thống tác nhân (agentic AI) yêu cầu bộ nhớ chung, mô hình dữ liệu linh hoạt và quản trị để hoạt động hiệu quả.

Không phải mô hình lớn nữa, mà là kiến trúc​

Thập kỷ qua chứng kiến AI tiến bộ bằng cách tăng tham số và cải thiện benchmark. Cách tiếp cận đó đã đem lại kết quả, nhưng giờ đây giới hạn của “to hơn” đã lộ rõ.

Thay vì đổ mọi thứ vào một mô hình khổng lồ, xu hướng tiếp theo là kiến trúc — cách các thành phần phối hợp, chia sẻ ngữ cảnh và thực thi quyết định theo thời gian.

Agentic AI: nhiều tác nhân nhỏ, cùng mục tiêu​

Agentic AI không chỉ là một từ khóa; đó là mô hình phân phối trí tuệ. Thay vì một mô hình chờ lệnh rồi trả lời, hệ thống gồm nhiều tác nhân nhỏ, mỗi tác nhân có mục đích riêng, quan sát, suy luận và hành động trong vòng lặp liên tục.

Những tác nhân này cộng tác với nhau — trí tuệ nằm ở sự phối hợp, không phải ở một mô hình làm mọi thứ.

Độ bền thời gian và vòng lặp hành động​

Khác với mô hình sinh tạo truyền thống dạng hỏi-đáp, tác nhân hoạt động liên tục: quan sát, quyết định, thử nghiệm và trở lại khi tình huống thay đổi. Nó hoạt động giống cách một đội ngũ con người tốt vận hành hơn là một tác vụ một lần.

Điều này đòi hỏi ngữ cảnh kéo dài hơn một yêu cầu đơn lẻ; dữ liệu và trạng thái phải tồn tại để hỗ trợ các quyết định dài hạn.

Vấn đề thực sự: dữ liệu phân mảnh và bộ nhớ chung​

Nếu mỗi tác nhân dùng profile thống nhất còn tác nhân khác kéo dữ liệu cũ, kết quả sẽ bị lệch và khó dự đoán. Dữ liệu phân mảnh vốn khó chịu — trong hệ agentic, nó trở nên nguy hiểm.

Một lớp nhận dạng thống nhất, giải quyết danh tính và làm bộ nhớ chung là cần thiết. Nó giữ cho các tác nhân đồng bộ và ngăn tình trạng mỗi tác nhân “tin” một thực tại khác nhau.

Tương tác không chỉ là API mà là ý nghĩa​

Giao tiếp giữa tác nhân không chỉ cần trao đổi dữ liệu mà phải hiểu cùng một ý nghĩa. Hai tác nhân nhận cùng một tín hiệu cần rút ra hiểu biết tương đương; nếu không, bạn có được hỗn loạn thay vì tự chủ.

Đó là thách thức kỹ thuật lớn: khả năng tương tác mạnh mẽ nghĩa là chuẩn hóa ngữ nghĩa, không chỉ giao thức.

Thiết kế hệ thống cho AI đầu tiên​

Nhiều đội vẫn xem AI như một plugin gắn vào hệ thống hiện hữu. Với agentic AI, điều đó không đủ. Cần:

• Mô hình dữ liệu cho lược đồ thay đổi liên tục
• Quy trình quản trị có thể xử lý hành vi tự động
• Cơ sở hạ tầng hỗ trợ vòng phản hồi lâu dài thay vì giao dịch một lần

Trong kiến trúc lấy AI làm trung tâm, trí tuệ là phần của “đường ống” – dữ liệu chảy để hỗ trợ quyết định dài hạn, schema tiến hóa, và ngữ cảnh tồn tại vượt quá một truy vấn.

Vai trò của con người vẫn quan trọng​

Lo ngại rằng agentic AI sẽ thay thế con người là hiểu nhầm. Tác nhân xử lý các vòng quyết định hàng phút, nhưng con người vẫn đặt mục tiêu, ưu tiên, ràng buộc và đánh đổi.

Giám sát trở nên dễ quản lý hơn ở cấp mẫu: thay vì theo dõi từng hành động, con người sẽ kiểm tra xu hướng — trôi dạt, sai lệch, thiên lệch — và điều chỉnh hệ thống tổng thể.

Kết luận​

Tương lai của AI là phân tán và có tính cơ động — các tác nhân chuyên biệt hợp tác dựa trên một bộ dữ liệu và ngữ cảnh chung. Để tận dụng lợi thế đó, các tổ chức phải đầu tư lại vào kiến trúc dữ liệu, quản trị và hạ tầng thay vì chỉ theo đuổi mô hình lớn hơn.