AI tác nhân và thị giác máy tính: Tương lai của tự động hóa

Trí tuệ nhân tạo (AI) và computer vision giúp máy móc nhìn và hiểu thế giới. Nhờ những tiến bộ gần đây, chúng ta đang chứng kiến một bước nhảy vọt - các đổi mới AI không chỉ nhận thức mà còn tự suy nghĩ, lập kế hoạch và hành động. Trong một bài viết trước, chúng tôi đã thảo luận về cách vision agents có thể xử lý dữ liệu trực quan, phân tích và hành động.

Hôm nay, chúng ta sẽ khám phá một khái niệm tương tự: agentic AI. Các hệ thống agentic AI được thiết kế để vận hành độc lập, sở hữu khả năng suy luận và giải quyết vấn đề giống con người để đạt được các mục tiêu đã xác định. Không giống như các hệ thống AI truyền thống vốn tập trung vào việc hoàn thành các nhiệm vụ riêng lẻ theo hướng dẫn định sẵn, agentic AI có thể lập kế hoạch và hành động tự chủ để thực hiện công việc. Những tác nhân này thậm chí có thể học hỏi từ các tương tác trước đó và thực thi quyết định mà không cần bất kỳ sự can thiệp nào từ con người.

Khi nói đến computer vision, các hệ thống agentic AI có thể tận dụng các kỹ thuật như phát hiện đối tượng sử dụng các computer vision models như Ultralytics YOLO11 để phân tích dữ liệu trực quan theo thời gian thực, nhận diện đối tượng, hiểu mối quan hệ không gian và đưa ra các quyết định tự động dựa trên môi trường của chúng.

Agentic AI là gì?#

Về cốt lõi, các hệ thống agentic AI được thiết kế với tư duy tự chủ, hướng tới mục tiêu, khả năng giải quyết vấn đề thích ứng và năng lực học hỏi liên tục. Chúng sử dụng các AI agents để hiểu môi trường, đưa ra quyết định và thực thi nhiệm vụ. Những AI agents này sử dụng các mô hình thị giác máy tính, kỹ thuật học tăng cường và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để thực hiện những tác vụ phức tạp. Điều này làm cho chúng trở nên lý tưởng cho việc tự động hóa các quy trình kinh doanh và nâng cao chất lượng ra quyết định.

Ví dụ, trong một nhà kho, hệ thống agentic AI được trang bị computer vision có thể phát hiện kiện hàng, theo dõi hàng tồn kho và điều hướng tránh chướng ngại vật mà không cần sự can thiệp của con người. Sử dụng reinforcement learning, nó có thể cải thiện hiệu quả di chuyển theo thời gian, học các tuyến đường tốt nhất để tránh tắc nghẽn. Trong khi đó, chatbot tích hợp LLM có thể hỗ trợ công nhân bằng cách trả lời các truy vấn và đề xuất cải tiến vận hành, giúp toàn bộ quy trình làm việc hiệu quả hơn.

Fig 1. Tổng quan về cách thức hoạt động của agentic AI.

Sự khác biệt chính giữa một giải pháp AI truyền thống và một giải pháp agentic AI là agentic AI có khả năng suy nghĩ trước và thích nghi với các tình huống thay đổi. Các hệ thống thị giác máy tính truyền thống rất hiệu quả trong việc nhận diện đối tượng hoặc phân loại hình ảnh, nhưng chúng không thể tự điều chỉnh hành vi một cách linh hoạt. Chúng cần con người can thiệp để giúp đào tạo lại hoặc tinh chỉnh (fine-tune) các mô hình. Trong khi đó, agentic AI sử dụng các kỹ thuật học máy tiên tiến để cải thiện theo thời gian thông qua việc tương tác với môi trường của nó.

So sánh agentic AI với các cải tiến AI tiên tiến khác#

AI đang phát triển nhanh chóng, với các khái niệm mới như generative AI, tự động hóa theo tác nhân (agentic automation) và computer vision đang được áp dụng nhanh chóng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Hãy cùng so sánh các công nghệ này để hiểu rõ hơn điểm khác biệt của agentic AI.

Sự khác biệt giữa generative AI và agentic AI#

Nếu bạn từng sử dụng các công cụ như ChatGPT, bạn đã quen thuộc với generative AI. Nhánh AI này chuyên tạo nội dung như văn bản, hình ảnh hoặc mã nguồn dựa trên câu lệnh người dùng. Mặc dù generative AI nâng cao sự sáng tạo và khả năng khám phá ý tưởng, nó tuân theo các mẫu đã học và hoạt động trong các ràng buộc định sẵn, thiếu khả năng ra quyết định tự động hoặc theo đuổi các mục tiêu độc lập.

Ngược lại, agentic AI chủ động theo đuổi các mục tiêu. Nó có thể thích nghi linh hoạt với môi trường mà không cần sự đầu vào liên tục từ con người. Thay vì chỉ tạo ra nội dung, nó hành động và giải quyết vấn đề một cách tự chủ.

Tự động hóa agentic và agentic AI có mối quan hệ chặt chẽ#

Tự động hóa agentic và agentic AI luôn song hành cùng nhau, trong đó agentic AI cung cấp trí thông minh điều khiển quá trình tự động hóa. Hãy xem xét một hệ thống an ninh dựa trên thị giác máy tính.

Hệ thống agentic AI phân tích tình huống, quyết định phản hồi tốt nhất và tự hành động. Ví dụ, nếu một AI security camera tích hợp computer vision phát hiện kẻ đột nhập, hệ thống agentic AI không chỉ gửi cảnh báo; nó kiểm tra xem người đó có phải nhân viên không, khóa cửa nếu cần, theo dõi chuyển động của họ và thậm chí điều một drone để giám sát họ.

Tự động hóa agentic đảm bảo tất cả các hành động này phối hợp nhịp nhàng với nhau. Nó kết nối các hệ thống khác nhau, như camera an ninh, khóa cửa và thiết bị bay, để chúng có thể phản ứng tự động và đồng bộ. Trong khi agentic AI đưa ra quyết định, tự động hóa agentic đảm bảo các quyết định đó được thực hiện hiệu quả mà không cần sự can thiệp của con người.

Hình 2. So sánh giữa agentic AI và tự động hóa agentic. Ảnh của tác giả.

Cách thức hoạt động của agentic AI#

Sau khi đã hiểu rõ hơn về agentic AI, hãy cùng khám phá cách thức hoạt động của nó.

Các hệ thống agentic AI vận hành thông qua quy trình tuần hoàn bao gồm nhận thức, ra quyết định, hành động và thích nghi, giúp chúng học hỏi và cải thiện theo thời gian. Vòng lặp liên tục này cho phép các hệ thống này tự vận hành và đạt được các mục tiêu phức tạp.

Dưới đây là cái nhìn nhanh về các bước trong vòng lặp liên tục này:

• Nhận thức: Hệ thống agentic AI thu thập và phân tích dữ liệu từ camera, cảm biến và tương tác người dùng để hiểu rõ hơn về môi trường xung quanh.
• Ra quyết định: Hệ thống đánh giá các lựa chọn khác nhau, dự đoán kết quả có thể xảy ra và chọn hành động tốt nhất dựa trên lập luận và đánh giá rủi ro.
• Hành động: Sau khi quyết định được đưa ra, hệ thống thực thi các tác vụ bằng cách điều khiển các thiết bị vật lý, tương tác với các hệ thống khác hoặc tạo ra các đầu ra.
• Khả năng thích ứng: Hệ thống học hỏi từ kinh nghiệm sử dụng phản hồi, áp dụng machine learning và reinforcement learning để cải thiện hiệu suất theo thời gian, đặc biệt trong các tác vụ phức tạp hơn.

Fig 3. Hiểu cách thức hoạt động của agentic AI.

Các ứng dụng thực tế của agentic AI#

Tiếp theo, hãy cùng xem xét một số ví dụ thực tế về agentic AI trong hành động. Các hệ thống này đang được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp, giúp máy móc phân tích dữ liệu và đưa ra các quyết định độc lập nhằm cải thiện kết quả.

Agentic AI trong lĩnh vực khám phá thuốc#

Drug discovery bao gồm một số giai đoạn chính, từ việc xác định các mục tiêu sinh học liên quan đến bệnh đến sàng lọc các hợp chất tiềm năng, tối ưu hóa cấu trúc hóa học và tiến hành thử nghiệm tiền lâm sàng. Đây là một quá trình phức tạp và tốn thời gian, đòi hỏi phân tích dữ liệu rộng rãi và thử nghiệm để tìm ra các phương pháp điều trị hiệu quả và an toàn.

Agentic AI, tích hợp với thị giác máy tính, đang giúp tự động hóa các bước quan trọng như tổng hợp hóa học, làm cho quá trình diễn ra nhanh chóng và hiệu quả hơn. Tổng hợp hóa học là quy trình kết hợp các hợp chất hóa học khác nhau để tạo ra các chất mới, chẳng hạn như dược phẩm, thông qua các phản ứng có kiểm soát. Theo truyền thống, các nhà khoa học phải điều chỉnh thủ công các yếu tố như nhiệt độ, thành phần dung môi và thời gian kết tinh thông qua phương pháp thử và sai.

Giờ đây, các hệ thống agentic AI có thể giám sát phản ứng trong thời gian thực, phân tích các thay đổi hình ảnh như chuyển đổi màu sắc hoặc sự hình thành tinh thể và đưa ra quyết định ngay tại chỗ. Ví dụ, nếu hệ thống phát hiện phản ứng không diễn ra như dự kiến, nó có thể điều chỉnh ngay lập tức nhiệt độ hoặc bổ sung các hóa chất cần thiết để tối ưu hóa quy trình. Bằng cách liên tục học hỏi từ các phản ứng trong quá khứ, hệ thống cải thiện độ chính xác theo thời gian, giảm nhu cầu can thiệp thủ công và đẩy nhanh quá trình phát triển thuốc.

Fig 4. Ví dụ về thiết lập phòng thí nghiệm tự động.

Tái định hình thương mại điện tử với agentic AI#

Agentic AI đang thay đổi cách chúng ta mua sắm trực tuyến bằng cách làm cho trải nghiệm trở nên cá nhân hóa, hiệu quả và tự động hơn. Thay vì chỉ gợi ý sản phẩm dựa trên các giao dịch mua hàng trước đây, agentic AI có thể phân tích thói quen duyệt web, dự đoán những gì khách hàng có thể muốn tiếp theo và điều chỉnh các đề xuất sản phẩm trong thời gian thực.

Với sự trợ giúp của thị giác máy tính, agentic AI cũng có thể phân tích các tìm kiếm bằng hình ảnh, nhận diện hình ảnh sản phẩm để đưa ra các gợi ý chính xác hơn. Ví dụ, nếu một người thường xuyên xem giày sneaker, hệ thống agentic AI có thể làm nổi bật các kiểu dáng đang thịnh hành, cung cấp ưu đãi giảm giá hoặc gợi ý các phụ kiện phù hợp. Nó cũng có thể tối ưu hóa giá cả và khuyến mãi dựa trên nhu cầu, giúp việc mua sắm trở nên năng động hơn.

Ngoài các đề xuất, agentic AI đang cải thiện phần logistics thương mại điện tử bằng cách quản lý hàng tồn kho, dự đoán nhu cầu nhập hàng và tự động hóa việc thực hiện đơn hàng. Computer vision cho phép các hệ thống agentic AI theo dõi mức tồn kho theo thời gian thực, nhận diện các mặt hàng đặt nhầm chỗ và đảm bảo sản phẩm được phân loại chính xác. Nếu một mặt hàng bán rất chạy, hệ thống có thể kích hoạt việc nhập hàng hoặc đề xuất các giải pháp thay thế. Bằng cách học hỏi và thích ứng theo thời gian, agentic AI giúp việc mua sắm trực tuyến trở nên nhanh chóng, thông minh và mượt mà hơn cho cả khách hàng lẫn doanh nghiệp.

Cách xây dựng một hệ thống agentic AI#

Sau khi đã xem xét các ví dụ thực tế về agentic AI, hãy thảo luận về cách xây dựng một hệ thống như vậy.

Nếu bạn đang phát triển một ứng dụng dựa trên computer vision, việc sử dụng các model mới nhất như Ultralytics YOLO11 có thể giúp hệ thống agentic AI của bạn hiểu rõ hơn về môi trường xung quanh. Với sự hỗ trợ cho nhiều computer vision tasks, YOLO11 giúp các hệ thống agentic AI phân tích dữ liệu trực quan một cách chính xác.

Dưới đây là cách bạn có thể xây dựng một hệ thống AI tác tử bằng cách sử dụng Ultralytics YOLO11:

• Xác định mục tiêu: Phác thảo rõ ràng mục đích, mục tiêu của AI agent và các nhiệm vụ cụ thể mà nó cần thực hiện để đạt được chức năng dự kiến.

• Train Ultralytics YOLO11: Thu thập dữ liệu hình ảnh và video liên quan, gán nhãn dữ liệu đó và custom-train YOLO11 dựa trên ứng dụng cụ thể của bạn.

• Tích hợp YOLO11: Kết nối YOLO11 với một framework AI cho phép phân tích thời gian thực và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu hình ảnh đã phát hiện.

• Bật tính năng ra quyết định tự động: Thiết lập logic hoặc các model machine learning cho phép AI agent thực hiện hành động dựa trên kết quả phát hiện của Ultralytics YOLO11, chẳng hạn như kích hoạt cảnh báo, điều chỉnh cài đặt hoặc điều hướng hệ thống robot.

• Kết hợp các vòng lặp phản hồi: Triển khai một hệ thống tự học nơi Ultralytics YOLO11 tinh chỉnh độ chính xác bằng cách huấn luyện lại với dữ liệu mới, cải thiện hiệu suất model theo thời gian.

Hình 5. Cách xây dựng một hệ thống AI tác tử bằng cách sử dụng Ultralytics YOLO11. Hình ảnh bởi tác giả.

Ưu điểm và nhược điểm của hệ thống agentic AI#

Dưới đây là một số lợi ích chính mà hệ thống agentic AI có thể mang lại cho nhiều ngành công nghiệp:

• Tăng hiệu quả: Các hệ thống agentic AI có thể tự động hóa các tác vụ phức tạp, tốn thời gian, giúp giảm sai sót và giải phóng nhân lực cho các công việc có giá trị cao hơn.

• Khả năng mở rộng: Những hệ thống này có thể dễ dàng thích nghi với các ngành công nghiệp khác nhau và phát triển để xử lý khối lượng công việc lớn hơn khi cần.

• Giảm chi phí: Bằng cách giảm nhu cầu lao động thủ công và tối ưu hóa vận hành, agentic AI giúp doanh nghiệp cắt giảm chi phí và sử dụng tài nguyên hiệu quả hơn.

Mặc dù agentic AI mang lại nhiều lợi ích cho các lĩnh vực khác nhau, nhưng cũng cần nhận thức về những hạn chế tiềm ẩn. Dưới đây là một số lo ngại chính cần lưu tâm:

• Bias in AI: Các hệ thống agentic AI có thể kế thừa độ lệch từ dữ liệu huấn luyện, dẫn đến kết quả không công bằng hoặc không chính xác, đặc biệt trong các lĩnh vực như tuyển dụng và thực thi pháp luật.

• Thiếu tính minh bạch: Nhiều mô hình AI hoạt động như những "hộp đen", khiến việc hiểu cách chúng đưa ra quyết định trở nên khó khăn, điều này có thể gây ra vấn đề trong các ngành như chăm sóc sức khỏe và tài chính.

• Thách thức về quy định: Việc phát triển agentic AI đang tiến nhanh hơn các quy định pháp luật, tạo ra những bất ổn về pháp lý và các tiêu chuẩn tuân thủ toàn cầu không đồng nhất.

Nhìn chung, trong khi các hệ thống agentic AI có rất nhiều tiềm năng, điều quan trọng là phải cân bằng giữa lợi ích với các cân nhắc về đạo đức, tính minh bạch và quy định phù hợp để đảm bảo chúng được sử dụng một cách có trách nhiệm.

Các điểm chính cần lưu ý#

Khi được kết hợp với các model vision AI như Ultralytics YOLO11, các hệ thống AI tác tử có thể thay đổi cách thức hoạt động của tự động hóa. Từ xe tự lái đến mua sắm trực tuyến và y tế, các hệ thống này giúp doanh nghiệp vận hành tự động và với tốc độ nhanh hơn.

Tuy nhiên, các thách thức như thành kiến, thiếu minh bạch và quy định chưa rõ ràng vẫn cần được giải quyết. Khi các hệ thống agentic AI cải thiện, việc tìm kiếm sự cân bằng đúng đắn giữa đổi mới và trách nhiệm sẽ là chìa khóa để tận dụng tối đa những cải tiến này.

Tham gia community và GitHub repository của chúng tôi để tìm hiểu thêm về AI. Khám phá các ứng dụng đa dạng của AI in manufacturing và computer vision in healthcare trên các trang giải pháp của chúng tôi. Kiểm tra Ultralytics YOLO licenses của chúng tôi để bắt đầu với computer vision ngay hôm nay!