Agent AI là gì? Liệu đây có phải là xu hướng sắp tới trên thị trường

1. Agent AI là gì?

Agent AI là một đoạn code có thể lập kế hoạch, quyết định và hành động độc lập, làm việc hướng tới các mục tiêu của nó mà không cần can thiệp trực tiếp từ con người. Điều đặc biệt làm cho Agent AI khác biệt so với các bot trước đây sẽ đến từ 3 khía cạnh chính:

Lý luận & tự phản hồi: Các Agent AI có thể xem xét lại kết quả của mình, học từ sai lầm và cải thiện theo thời gian.
Hành động: Chúng tương tác với các ứng dụng và API, thực hiện các giao dịch trên blockchain, không chỉ đơn thuần tạo ra văn bản.
Lập kế hoạch: Chúng có thể lập kế hoạch và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước để đạt được mục tiêu.

Điều này chỉ mới trở nên khả thi trong khoảng 1 năm trở lại đây, nhờ vào những tiến bộ nhanh chóng trong khả năng lý luận và lập kế hoạch của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Hiện tại, hầu hết tương tác với các mô hình LLM như GPT-4 theo những cách cơ bản: đặt câu hỏi và AI cung cấp câu trả lời ngay lập tức.

Bước tiến thực sự sẽ đến với các Agent AI có thể tham gia vào lý luận và phân tích sâu hơn, suy nghĩ chậm rãi, cẩn trọng. Những Agent này sẽ không chỉ làm theo hướng dẫn mà sẽ tự giải quyết vấn đề, xử lý các nhiệm vụ phức tạp mà không cần giám sát liên tục từ con người.

Có thể hiểu qua ví dụ như sau: Bạn yêu cầu Agent AI của mình để khởi động một hoạt động kinh doanh thương mại điện tử có lợi nhuận. Nó xác định một thị trường ngách, đàm phán với các nhà cung cấp, thiết lập dịch vụ vận chuyển, xây dựng trang web và tối ưu hóa quảng cáo của bạn trong khi bạn ngồi lại, nhâm nhi cà phê và xem doanh thu tăng lên.

Bạn không muốn đối phó với những khách hàng cáu kỉnh? Không vấn đề gì Agent AI của bạn sẽ quản lý hoạt động hỗ trợ khách hàng, đưa ra đề xuất được cá nhân hóa và thậm chí bán thêm sản phẩm cho khách hàng cho bạn.

2. Khả năng ứng dụng của Agent AI

2.1. Chăm sóc khách hàng (Customer Service)

Chatbots và trợ lý ảo: Agent AI có thể trả lời câu hỏi của khách hàng, giúp giải quyết các vấn đề cơ bản và tư vấn sản phẩm một cách tự động, từ đó tiết kiệm thời gian và nguồn lực.
Cá nhân hóa trải nghiệm: Tác nhân AI có thể phân tích thông tin khách hàng để đưa ra các đề xuất, quảng cáo, hoặc dịch vụ phù hợp với nhu cầu từng cá nhân.

2.2. Quản lý quy trình kinh doanh (Business Process Management)

Tự động hóa quy trình làm việc: Các tác nhân AI có thể giúp quản lý lịch trình, phối hợp giữa các phòng ban, và tự động hóa các tác vụ hành chính (như phân loại và quản lý tài liệu).
Phân tích dữ liệu và dự đoán: AI có thể dự báo xu hướng thị trường, tối ưu hóa chuỗi cung ứng, hoặc hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu phân tích.

2.3. Y tế (Healthcare)

Tư vấn và hỗ trợ y tế từ xa: Các tác nhân AI có thể hỗ trợ bác sĩ tư vấn và chẩn đoán bệnh từ xa, giúp bệnh nhân theo dõi tình trạng sức khỏe và nhắc nhở uống thuốc.
Phân tích hình ảnh và phát hiện bệnh: Agent AI có thể được huấn luyện để nhận diện các bất thường trong hình ảnh y tế (như X-quang, MRI) và hỗ trợ chẩn đoán bệnh sớm.

2.4. Lĩnh vực sản xuất (Manufacturing)

Tự động hóa sản xuất: AI có thể điều khiển các robot sản xuất, giám sát chất lượng, tối ưu hóa quy trình sản xuất để đảm bảo chất lượng và giảm thiểu lỗi.
Dự đoán bảo trì: Các tác nhân AI có thể dự báo thời điểm bảo trì máy móc nhằm giảm thiểu thời gian chết và tối ưu hóa năng suất.

2.5. Giáo dục (Education)

Gia sư ảo và hệ thống học tập cá nhân hóa: Các tác nhân AI có thể cung cấp nội dung học tập phù hợp với trình độ và nhu cầu của học viên, hỗ trợ quá trình học tập một cách hiệu quả hơn.
Hỗ trợ giáo viên và quản lý lớp học: Agent AI có thể giúp giáo viên chấm bài, quản lý lớp học, hoặc giám sát học viên để phát hiện những học sinh gặp khó khăn.

2.6. Tài chính và ngân hàng (Finance & Banking)

Phân tích rủi ro và đầu tư: Agent AI có thể phân tích dữ liệu thị trường, đánh giá rủi ro đầu tư, và tư vấn chiến lược đầu tư.
Chống gian lận: AI có thể giám sát các giao dịch và phát hiện các hành vi đáng ngờ, từ đó ngăn chặn gian lận một cách hiệu quả.

2.7. Giao thông vận tải và Logistics

Tối ưu hóa lộ trình vận chuyển: Các tác nhân AI có thể tìm kiếm và điều chỉnh lộ trình di chuyển tối ưu cho các phương tiện, từ đó giảm chi phí vận chuyển và thời gian giao hàng.
Xe tự hành: AI đóng vai trò quan trọng trong công nghệ xe tự lái, giúp phương tiện nhận diện môi trường, điều khiển tốc độ, và ra quyết định khi gặp tình huống bất ngờ.

2.8. Trò chơi và Giải trí (Gaming & Entertainment)

Tương tác nhân vật thông minh: Trong trò chơi, AI có thể đóng vai trò là các nhân vật không do người chơi điều khiển (NPCs), tạo ra các tương tác và thử thách thú vị.
Đề xuất nội dung giải trí: Agent AI có thể cá nhân hóa các đề xuất phim, bài hát, hay nội dung dựa trên sở thích của người dùng.

2.9. An ninh mạng (Cybersecurity)

Phát hiện và ngăn chặn mối đe dọa: Agent AI có thể phân tích các mẫu lưu lượng mạng, phát hiện các dấu hiệu của mã độc, và ngăn chặn các cuộc tấn công mạng.
Đáp ứng và phục hồi sau sự cố: AI có thể hỗ trợ phân tích và phục hồi sau các sự cố an ninh mạng để giảm thiểu thiệt hại.

Agent AI có thể phát triển và tối ưu hóa để phù hợp với các lĩnh vực khác nhau, từ đó giúp tăng hiệu quả, giảm chi phí và nâng cao trải nghiệm người dùng.

3. Ứng dụng của Agent AI trong thị trường Crypto

Dưới đây là một số công ty Agent AI đã thu hút mà tôi đánh giá là có tiềm năng tăng trưởng tốt trong thị trường.

3.1. Defi

Hiện tại, các tác Agent AI on-chain là ở DeFi hãy nghĩ đến các bot giao dịch, trình tối ưu hóa lợi nhuận, quỹ đầu cơ tự động hoặc thậm chí là các Agent AI ra mắt memecoin của riêng mình. Một điểm khác biệt chính mà các Agent AI mang lại là cá nhân hóa.

Điều này có thể hiểu qua ví dụ sau: bạn sử dụng Agent AI, các Agent sẽ tìm hiểu về tài sản, khả năng chịu rủi ro của bạn và xây dựng một chiến lược phù hợp với bạn, từ đó sẽ cá nhân hoá được việc đầu tư trong defi giúp bạn dễ dàng tham gia Defi và kiếm tiền hơn. Dưới đây là một số dự án tiềm năng trong lĩnh vực này:

Spectral: Tạo và khởi chạy các Agent chuỗi tự động và hợp đồng thông minh bằng ngôn ngữ tự nhiên và không cần viết mã. Có $SPEC với mức vốn hóa thị trường là $130M và FDV là $1B.

Almanak: Xây dựng quant trading tech cho các Agent DeFi, đây là nền tảng tập trung vào Agent để tối ưu hóa và triển khai các chiến lược tài chính. Nền tảng này sử dụng các công nghệ mô phỏng Monte Carlo để phân tích hành vi thị trường và tối ưu hóa các chiến lược giao dịch.
AIFi Alliance: AIFi là một Tổ chức nghiên cứu nhằm ứng dụng AI trong Decentralized Finance, đây là nơi cung cấp đủ các thông để bạn có thể bắt đầu thiết lập và xác định các tiêu chuẩn cho xu hướng về Agent AI mới ra đời.

3.2. Infrastructure

Wayfinder: có thể coi đây là “Google Maps” dành cho các Agent On-chain, cho phép các Agent sử dụng các Blockchain để thực hiện các nhiệm vụ. Dự án được xây dựng bởi nhóm Parallel nên có thể stake $PRIME để kiếm $PROMPT (token tương lai của Wayfinder). Giai đoạn alpha khép kín hiện đang được tiến hành.
TheoriqAI: đây là dự án về modular và có thể kết hợp tập thể Agent AI, nó cho phép người dùng xây dựng, triển khai và kiếm tiền thông qua thị trường Agent AI.
Autonolas: Xây dựng nền kinh tế đa Agent AI bằng cách sử dụng các open source frameworks và thiết kế tokeneconomic.

4. Kết luận

Agent AI là một đoạn code có thể lập kế hoạch, quyết định và hành động độc lập, làm việc hướng tới các mục tiêu của nó mà không cần can thiệp trực tiếp từ con người. Đây sẽ là tương lai tiếp theo của AI trong thị trường chung khi tính ứng dụng của nó đang ngày càng được mở rộng. Đây cũng sẽ là cơ hội để các bạn có thể nắm bắt nên đừng bỏ lỡ trend này.

Đọc thêm: