Các tác nhân AI không phải là LLM / Chatbot
Tóm lại
Chatbot đã lỗi thời và chỉ riêng LLM là không đủ — tương lai thuộc về các tác nhân AI thực sự kết hợp giữa hiểu biết, lý luận và hành động để tự động hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp trên các hệ thống thực tế.
Chỉ một năm nữa thôi, thế giới sẽ nhớ đến chatbot như nhớ đến máy fax: một bước đi vụng về trên con đường hướng đến một điều gì đó tốt đẹp hơn. Hãy hỏi bất kỳ giám đốc điều hành nào về việc triển khai chatbot của họ, và bạn sẽ thấy cùng một cái nhún vai lịch sự: "Nó cồng kềnh, tốn nhiều công sức bảo trì, và nó không trả lời được các câu hỏi thường gặp. Chúng ta vẫn cần con người."
Chúng ta đều đã từng trải qua chuyện này. Bạn cố gắng điều chỉnh thời gian giao hàng hoặc địa chỉ cho một bưu kiện quan trọng. Một chatbot lịch sự trả lời rằng nó đã ghi nhận yêu cầu của bạn và sẽ cử nhân viên hỗ trợ khách hàng thực hiện các công việc hậu cần. Nó không thực hiện bất kỳ hành động nào khác ngoài việc đó. Bạn cảm thấy bực bội.
Thực tế là: kỷ nguyên chatbot đã qua. Các doanh nghiệp còn bám víu vào nó sẽ lãng phí thời gian, tiền bạc và nhân lực. Một thế hệ mới - các tác nhân AI tự động - đang xuất hiện, và khoảng cách giữa hai phương pháp này sẽ quyết định công ty nào bứt phá và công ty nào sẽ mắc kẹt trong vòng xoáy dịch vụ khách hàng.
Chúng ta đã mắc kẹt với Chatbot Zombie như thế nào
Các chatbot ban đầu được cho là tuyến đầu của tự động hóa. Nhưng hóa ra, chúng lại trở thành trải nghiệm khách hàng kém hấp dẫn nhất. Tại sao? Bởi vì chúng chưa bao giờ được xây dựng để hiểu bất cứ điều gì.
Chúng đã được xây dựng dựa trên quy tắc ngay từ đầu. Các tập lệnh được mã hóa cứng, cây quyết định tuyến tính, các luồng "nếu thế này, thì thế kia" phức tạp hóa nhanh chóng. Chỉ cần nói đúng cụm từ là chúng sẽ phản hồi. Chỉ cần lệch một chút, bạn sẽ bị phớt lờ hoặc quay lại từ đầu. Giống như một menu IVR được sắp xếp hợp lý hơn. Các nhánh hàm mũ là lý do khiến các chatbot truyền thống không thể duy trì vượt quá 20 trường hợp sử dụng phổ biến, chứ đừng nói đến việc mang lại ROI.
Và vấn đề không chỉ nằm ở UX kém — mà còn ở kiến trúc. Các hệ thống dựa trên quy tắc không thể khái quát hóa. Chúng chỉ có thể phản hồi trước khidefiCác đầu vào và kịch bản cần thiết. Ngay khi có điều gì đó thay đổi — cập nhật chính sách, mức giá mới, khách hàng đặt câu hỏi hợp lệ hơi khác một chút — toàn bộ quy trình sẽ sụp đổ.
Chuyện gì xảy ra tiếp theo? Leo thang đến con người. Cứ thế lặp đi lặp lại.
Trong khi đó, nhân viên tuyến đầu phải thực hiện những nhiệm vụ lặp đi lặp lại mà bot không thể hoàn thành — cập nhật thủ công hồ sơ vận chuyển, gọi tài xế, ghi nhật ký cập nhật — trong khi bảng điều khiển báo cáo "tương tác thành công". Thực ra nó đang làm việc cho ai?
Ngày nay, hầu hết các triển khai "chatbot AI" cho doanh nghiệp chỉ là những cây quyết định được tô vẽ cầu kỳ. Những cải tiến về mặt thẩm mỹ — giọng điệu thân thiện hơn, hình đại diện mang thương hiệu — không thể thay đổi thực tế cơ bản: chúng dễ vỡ, hời hợt và dễ bị mắc kẹt.
Nhưng những con bot này được bán như những viên đạn bạc. Vì vậy, các công ty tiếp tục đầu tư, hy vọng mỗi lần ra mắt mới cuối cùng sẽ khép lại vòng lặp. Nhưng điều đó đã không xảy ra. Nó không thể. Bởi vì kiến trúc chưa bao giờ được xây dựng cho sự hiểu biết hay hành động tự chủ — nó được xây dựng để chuyển hướng các ticket.
Đó là lý do tại sao hầu hết các KPI của chatbot đều ở mức bề nổi: CSAT, tỷ lệ chuyển giao, thời lượng phiên. Ngay khi bạn hỏi "Nó có thực sự giải quyết được vấn đề không?", bảng điều khiển sẽ im bặt.
Khi bạn ăn mừng số liệu chatbot, về cơ bản bạn đang ăn mừng một cỗ máy chạy bộ cho quãng đường đã đi. Nói một cách đơn giản: quá nhiều chuyển động, không có chỗ để đi.
Sau đó đến LLM - Người nói, không phải người làm
đăng ký hạng mục thi GPT và những người anh em họ của nó. Đột nhiên, bot có thể trò chuyện. Chúng hiểu tiếng lóng. Chúng xử lý sự mơ hồ. Chúng ghi nhớ mọi thứ và có trí nhớ ngữ cảnh dài.
Cảm giác như phép thuật vậy. Và đó thực sự là một bước tiến vượt bậc. Lần đầu tiên, AI có thể tạo ra những phản ứng giống con người ở quy mô lớn. AI rất thông minh.
Nhưng vấn đề ở đây là: LLM là những người ứng biến tài tình, không phải là người vận hành.
Họ không có mục tiêu rõ ràng. Họ không "biết" khi nào một nhiệm vụ hoàn thành. Họ không thể truy cập, cập nhật hoặc thực thi các quy tắc kinh doanh một cách đáng tin cậy nếu không có sự hỗ trợ. Những gì họ tạo ra là ngôn ngữ — hấp dẫn, mạch lạc, và đôi khi hữu ích, nhưng hiếm khi có trách nhiệm.
Khi một LLM thông báo đã gửi yêu cầu của bạn, thì thực tế là chưa. Trừ khi được bao bọc trong một lớp phối hợp kết nối ngôn ngữ với hành động, thì nó vẫn chỉ là lời nói suông.
Vậy nên, mặc dù LLM thúc đẩy ngành công nghiệp, chúng không giải quyết được khoảng cách thực thi. Chúng tạo ra một lớp kỳ vọng sai lầm mới. Giờ đây, người dùng không chỉ thất vọng với bot - họ còn bối rối trước AI nghe có vẻ thông minh nhưng thực tế lại chẳng giúp ích gì.
Chính sự nhầm lẫn đó dẫn chúng ta đến đây: quy trình làm việc AI và tác nhân AI.
Một tác nhân AI thực sự là gì
Quy trình làm việc AI là một LLM thực thi các lệnh theo các bước được xác định trước. Tuy nhiên, trong thế giới thực, các bước thường không thể được dự đoán trước.
Đó chính là lúc các tác nhân AI xuất hiện. Đây là một LLM tích hợp với các công cụ bên ngoài, có khả năng suy luận sâu sắc và — sử dụng mọi thứ nó có thể truy cập — giải quyết các vấn đề phức tạp mà con người sẽ mất nhiều thời gian hơn để giải quyết.
Các tác nhân AI thực hiện được điều này bằng cách kết hợp cả ba lớp.
Đầu tiên, một lớp hội thoại thường là LLM để diễn giải ý định (đúng, LLM rất hữu ích, chỉ là gọi LLM là "giải pháp AI" theo mặc định cũng giống như gọi modem quay số là WiFi); thứ hai, một lớp lý luận phác thảo tất cả các quy tắc, chính sách và kế hoạch tác vụ quyết định những gì sẽ xảy ra; và thứ ba, một lớp thực thi với các kết nối an toàn vào CRM, ERP, thanh toán, hệ thống thoại và bất kỳ thứ gì cũ kỹ ẩn giấu trong tủ.
Loại bỏ bất kỳ lớp nào và tòa tháp sẽ sụp đổ. Giữ chúng lại với nhau và hệ thống sẽ chuyển từ "trả lời" sang "giải quyết".
Chúng ta hãy xem lại tình huống của khách hàng cần chuyển hướng bưu kiện.
Theo truyền thống, chatbot có thể hoàn thành bước đầu tiên — xử lý phiếu yêu cầu. LLM có thể giúp bạn tiến xa hơn một bước. Sau đó, con người cần can thiệp. Họ đưa ra quyết định, rồi nhập câu trả lời thủ công. Điều này thật phiền phức. Giờ đây, một tác nhân AI chủ động thực hiện toàn bộ quy trình công việc, tự động đưa ra quyết định, tương tác với các hệ thống phụ trợ và ghi lại các hoạt động cho mục đích kiểm toán, tất cả đều không cần sự can thiệp của con người trừ khi thực sự cần thiết.
Ảnh: Jurin AI
Trong vòng ba mươi giây, người đại diện có thể thực hiện những việc mà thông thường phải làm qua lại giữa nhiều phòng ban. Người đại diện nắm quyền thực hiện nhiệm vụ, từ đầu đến cuối.
Vậy nên chúng ta hãy ngừng gọi mọi thứ là "Đặc vụ"
Thuật ngữ "đại lý AI" đang lên ngôi — nhưng giống như mọi thuật ngữ thông dụng khác, nó đang bị lạm dụng. Mọi nhà cung cấp chatbot và API hiện nay đều tuyên bố cung cấp "đại lý". Một số thậm chí còn sử dụng từ này chỉ vì bằng Thạc sĩ Luật (LLM) của họ nhớ tên bạn trong năm lượt.
Việc lạm dụng này không chỉ là chiêu trò quảng cáo thương hiệu — mà còn gây ra sự nhầm lẫn thực sự. Nó khiến người mua kỳ vọng vào những kết quả từ các công cụ vốn không được thiết kế để mang lại chúng. Nó làm chậm quá trình áp dụng bằng cách tạo ra những kỳ vọng sai lầm, tiếp theo là sự thất vọng thực sự. Tệ hơn nữa, nó khiến các doanh nghiệp tự thuyết phục mình rằng họ đang đổi mới, trong khi tất cả những gì họ làm chỉ là gắn một giao diện người dùng mới vào cùng một bộ phận hỗ trợ khách hàng cũ.
Nhưng sự chuyển đổi AI là có thật.
Các tác nhân AI thực thụ không chỉ giao tiếp tốt hơn. Chúng còn có trách nhiệm hơn. Chúng tích hợp sâu sắc, hành động có trách nhiệm và mang lại kết quả có thể theo dõi, thiết yếu cho doanh nghiệp. Chúng không chỉ là một giao diện — chúng là cơ sở hạ tầng.
Và chúng ta chỉ mới ở giai đoạn đầu.
Tương lai của thông tin: Từ ứng dụng đến tác nhân AI
Trong nhiều năm, chúng ta đã thích nghi với logic của máy móc. Chúng ta đã nhấp qua các menu, ghi nhớ giao diện, chuyển đổi qua lại năm tab chỉ để hoàn thành một tác vụ. Tìm kiếm trở nên thông minh hơn, ứng dụng trở nên mượt mà hơn — nhưng gánh nặng vẫn nằm ở người dùng.
Các tác nhân AI đảo ngược điều đó.
Thay vì yêu cầu bạn tìm hiểu cách hệ thống hoạt động, hệ thống sẽ tìm hiểu cách bạn làm việc — thông qua cuộc trò chuyện tự nhiên.
Bạn muốn đặt chuyến đi? Chỉ cần trò chuyện với chuyên gia tư vấn AI riêng của bạn:
“Lên kế hoạch cho chuyến đi bộ đường dài ở dãy Alps vào đầu tháng 9, nơi ít người lui tới.”
Và điều đó đã xảy ra. Chuyến bay, khách sạn, hướng dẫn viên địa phương — thậm chí cả những viên ngọc ẩn mà bạn sẽ không bao giờ tự mình khám phá. Không có trang web thập niên 90 hay ứng dụng di động cồng kềnh với trải nghiệm người dùng kém. Chỉ cần một cuộc trò chuyện để hoàn thành công việc.
Đây là sự chuyển đổi từ ứng dụng bạn vận hành sang các tác nhân vận hành thay mặt bạn.
Và nó sẽ không dừng lại ở du lịch. Các đại lý sẽ định hình lại cách chúng ta tương tác với mọi thứ — hậu cần, mua sắm, tuân thủ, nhân sự. Âm thầm chuyển đổi các công cụ dễ hỏng và quy trình làm việc rời rạc bằng các hệ thống thông minh có khả năng suy luận, hành động và cải thiện theo thời gian.
Đây chính là tương lai của đại lý: nơi các nhiệm vụ được hoàn thành ngay lập tức thông qua giọng nói hoặc văn bản bởi AI có khả năng hiểu, hành động và thực hiện — trợ lý điều hành của riêng bạn.
Đây không phải là viễn cảnh khoa học viễn tưởng. Nó chỉ cách chúng ta một đến hai năm nữa thôi. Và chúng tôi đang xây dựng nó tại Jurin AI.
Thời đại của AI đại diện đã đến, và chúng ta mới chỉ chạm đến bề nổi. Tôi chưa bao giờ phấn khích hơn thế.
Trách nhiệm công ty
Phù hợp với Hướng dẫn của Dự án Tin cậy, xin lưu ý rằng thông tin được cung cấp trên trang này không nhằm mục đích và không được hiểu là tư vấn pháp lý, thuế, đầu tư, tài chính hoặc bất kỳ hình thức tư vấn nào khác. Điều quan trọng là chỉ đầu tư những gì bạn có thể đủ khả năng để mất và tìm kiếm lời khuyên tài chính độc lập nếu bạn có bất kỳ nghi ngờ nào. Để biết thêm thông tin, chúng tôi khuyên bạn nên tham khảo các điều khoản và điều kiện cũng như các trang trợ giúp và hỗ trợ do nhà phát hành hoặc nhà quảng cáo cung cấp. MetaversePost cam kết báo cáo chính xác, không thiên vị nhưng điều kiện thị trường có thể thay đổi mà không cần thông báo trước.
Giới thiệu về Tác giả
Rise Ooi là một nhà sáng lập, kỹ sư và nhà đầu tư công nghệ ba lần, nổi tiếng với khả năng nhận ra các cơ hội tỷ đô từ sớm. Ông đã góp phần đưa Applied Intuition trở thành một kỳ lân trị giá hàng tỷ đô la bằng cách xây dựng sự hiện diện tại châu Á ngay từ đầu và hiện đang lãnh đạo Jurin AI, nơi ông đang tập hợp một đội ngũ đẳng cấp thế giới để định hình lại năng suất làm việc trên khắp khu vực Châu Á - Thái Bình Dương. Từng là nhà khoa học AI tại các phòng thí nghiệm quốc gia Nhật Bản, Rise mang đến chuyên môn kỹ thuật sâu rộng và toàn cầu cho mọi thứ ông xây dựng.
Xem thêm bài viết
Rise Ooi là một nhà sáng lập, kỹ sư và nhà đầu tư công nghệ ba lần, nổi tiếng với khả năng nhận ra các cơ hội tỷ đô từ sớm. Ông đã góp phần đưa Applied Intuition trở thành một kỳ lân trị giá hàng tỷ đô la bằng cách xây dựng sự hiện diện tại châu Á ngay từ đầu và hiện đang lãnh đạo Jurin AI, nơi ông đang tập hợp một đội ngũ đẳng cấp thế giới để định hình lại năng suất làm việc trên khắp khu vực Châu Á - Thái Bình Dương. Từng là nhà khoa học AI tại các phòng thí nghiệm quốc gia Nhật Bản, Rise mang đến chuyên môn kỹ thuật sâu rộng và toàn cầu cho mọi thứ ông xây dựng.
