Khác Biệt Chính Giữa AI Tự chủ (AI Agent) và AI Tạo Sinh (Generative AI)

AI tự chủ (AI Agent) vs AI tạo sinh (Generative AI)

Gần đây từ khoá AI (trí tuệ nhân tạo) đã trở nên nóng hơn bao giờ hết, và có quá nhiều nhánh trong AI được nhắc đến, nổi bật là AI tạo sinh (Generative AI hay GenAI) và AI tự chủ (Agentic AI hay AI Agent). Vậy 2 nhánh này khác gì nhau về bản chất, định nghĩa và các trường hợp ứng dụng? 

Dựa trên bài viết của tác giả: Nikita Duggal đăng ngày 31 tháng 1 năm 2025 trên SimpliLearn.

Agent AI/ AI tự chủ (Agentic AI) và AI tạo sinh (Generative AI) đều là thành viên trong gia đình trí tuệ nhân tạo, nhưng chúng phục vụ cho những mục đích rất khác nhau. Trong khi Agent AI/ AI tự chủ tập trung vào việc ra quyết định và tự động hóa, thì AI tạo sinh lại chủ yếu về việc tạo ra nội dung. Mỗi loại đều có điểm mạnh và ứng dụng riêng, giải quyết các loại vấn đề khác nhau trong thế giới kỹ thuật số.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn về sự khác biệt giữa Agent AI/ AI tự chủ và AI tạo sinh cùng cách chúng được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Hiểu về AI Agent (AI Tự chủ)

Định nghĩa

AI Agent hay AI tự chủ/ AI đặc nhiệm/ AI tự động là một hình thức trí tuệ nhân tạo có thể thực hiện các hoạt động một cách tự chủ. Không giống như AI tạo sinh tạo ra nội dung như văn bản hoặc hình ảnh, AI agent  tập trung vào việc ra quyết định và chủ động tương tác với môi trường để đạt được các mục tiêu nhất định. Nó hoạt động độc lập mà không cần hướng dẫn liên tục từ con người, cho phép nó điều chỉnh hành vi theo yêu cầu của tình huống.

Đặc điểm chính của AI Agent

Vậy, điều gì làm cho AI tự chủ khác biệt? Dưới đây là một vài đặc điểm chính:

1. Tự chủ: AI agent có thể hoạt động hoàn toàn tự lập. Nó không cần đầu vào liên tục từ con người để đưa ra quyết định hoặc thực hiện nhiệm vụ. Nó chỉ đơn giản làm theo các mục tiêu và kế hoạch đã định trước, quyết định cách tốt nhất để hoàn thành chúng.
2. Hành vi hướng mục tiêu: Mục đích chính của AI agent/ AI tự chủ là đạt được các mục tiêu cụ thể. Nó quan sát môi trường, xử lý thông tin và đưa ra quyết định sẽ giúp nó đạt được những mục tiêu đó. Nó thực hiện điều này bằng cách sử dụng các thuật toán thông minh để cân nhắc các yếu tố khác nhau và chọn ra hướng hành động tốt nhất.
3. Tính tương tác: AI tự chủ không phải là một hệ thống thụ động. Nó tương tác với môi trường, thu thập dữ liệu và điều chỉnh hành động của mình để đáp ứng.

Ví dụ về AI Agent (AI tự chủ)

Hãy xem xét một vài ví dụ thực tế nơi AI tự chủ đang tạo ra tác động lớn:

• AI Agent tự động: Tương tự như trợ lý ảo như Siri hoặc Alexa, những hệ thống này không chỉ phản ứng với lệnh, chúng còn dự đoán nhu cầu, đưa ra quyết định và hành động dựa trên yêu cầu của bạn mà không cần chỉ dẫn liên tục.
• Robotics: Trong các ngành công nghiệp như chăm sóc sức khỏe, robotics được hỗ trợ bởi AI agent có thể xử lý mọi thứ từ phẫu thuật đến sản xuất. Những robot như vậy có khả năng thích ứng với tình huống mới, điều chỉnh hành động của chúng để phù hợp với nhiệm vụ.
• Xe tự lái: Xe tự lái sử dụng AI tự chủ để điều hướng trên đường. Chúng có thể đưa ra quyết định khi nào tăng tốc, giảm tốc hoặc chuyển làn, tất cả đều đáp ứng với dữ liệu thời gian thực như điều kiện giao thông và chướng ngại vật.

Hiểu về AI Tạo Sinh (Generative AI/ Gen AI) 

Định nghĩa

AI tạo sinh (Generative AI hay GenAI) là một loại trí tuệ nhân tạo tạo ra nội dung hoặc dữ liệu mới. Trong khi AI truyền thống được đào tạo để phân tích hoặc xử lý dữ liệu, AI tạo sinh được đào tạo để mô phỏng khả năng sáng tạo của con người. Nó tạo ra văn bản, hình ảnh, âm nhạc và thậm chí cả video có liên quan và nguyên bản. AI tạo sinh sử dụng kiến thức thu thập được từ dữ liệu và học cấu trúc từ đó, vì vậy sau khi đào tạo trên một lượng dữ liệu khổng lồ, nó bắt đầu tạo ra kết quả của mình.

Đặc điểm chính của AI Tạo Sinh

Hãy xem xét kỹ hơn về các đặc điểm chính xác định AI tạo sinh:

1. Tạo nội dung: Một trong những điểm mạnh nhất của AI tạo sinh là khả năng tạo ra nội dung mạch lạc, phù hợp với ngữ cảnh. Ví dụ, ChatGPT của OpenAI có khả năng tạo ra các bài luận, trả lời câu hỏi và thậm chí phát triển các hội thoại, tất cả từ đầu vào của người dùng.
2. Tổng hợp dữ liệu: AI này có thể kết hợp dữ liệu hiện có theo những cách sáng tạo. Các công cụ như DALL·E, chẳng hạn, tạo ra hình ảnh trực tiếp từ mô tả văn bản, kết hợp các yếu tố và phong cách khác nhau để tạo ra điều gì đó hoàn toàn độc đáo.
3. Khả năng thích ứng: AI tạo sinh có khả năng cải thiện theo thời gian. Khi nhận được phản hồi, nó điều chỉnh đầu ra của mình, trở nên chính xác và phù hợp hơn với mỗi tương tác.

Ví dụ về AI Tạo Sinh

Nhiều doanh nghiệp khác nhau đã sử dụng AI tạo sinh. Một vài ví dụ như sau:

• ChatGPT: Nổi tiếng với việc tạo ra phản hồi dựa trên văn bản, ChatGPT có thể viết bài, trả lời câu hỏi và tham gia vào các cuộc trò chuyện bằng cách dựa vào lượng dữ liệu đào tạo khổng lồ.
• DALL·E: Công cụ này tạo ra hình ảnh dựa trên mô tả văn bản. Ví dụ, bạn có thể yêu cầu một hình ảnh về "một con mèo đang mặc bộ đồ phi hành gia," và nó sẽ tạo ra một bức ảnh độc đáo dựa trên gợi ý đó.
• Stable Diffusion: Tương tự như DALL·E, Stable Diffusion tạo ra hình ảnh chất lượng cao từ gợi ý văn bản, cung cấp nhiều khả năng sáng tạo đa dạng.

Sự Khác Biệt Chính Giữa AI Tác Nhân và AI Tạo Sinh

Hãy xem xét kỹ hơn về những khác biệt chính giữa AI tác nhân và AI tạo sinh

Khác Biệt Chính (1) Giữa AI Tự chủ (AI Agent) và AI Tạo Sinh (Generative AI)

Khác Biệt Chính (2) Giữa AI Tự chủ (AI Agent) và AI Tạo Sinh (Generative AI)

Trường Hợp Sử Dụng và Ứng Dụng Thực Tế

Khi so sánh AI agent (AI tự chủ) và Generative AI (AI tạo sinh), điều quan trọng là phải hiểu các trường hợp sử dụng riêng biệt và ứng dụng thực tế của chúng.

AI tự chủ được sử dụng rộng rãi cho các nhiệm vụ như tự động phân loại và gắn nhãn email. Trong phát triển phần mềm, nó giúp xử lý các nhiệm vụ thường xuyên như gỡ lỗi và viết trường hợp kiểm thử.

AI tạo sinh, mặt khác, thường được ứng dụng trong việc tạo ra hình ảnh, nội dung quảng cáo và nội dung mạng xã hội. Nó cũng được sử dụng trong tự động hóa thiết kế, nơi nó hỗ trợ kiến trúc sư và nhà thiết kế đồ họa hoàn thành công việc hiệu quả hơn.

Xu Hướng và Ý Nghĩa Tương Lai

Trong tương lai, AI agent (AI tự chủ) được kỳ vọng sẽ cải thiện tự động hóa hơn nữa, dẫn đến mức độ hiệu quả cao hơn. Bằng cách thực hiện các hành động phức tạp với ít hoặc không có sự tham gia của con người, các quyết định quan trọng có thể được đưa ra và hoạt động có thể được đơn giản hóa đáng kể. Ngoài ra, AI tạo sinh sẽ hỗ trợ thêm trong việc tạo nội dung, làm cho tiếp thị và giải trí cá nhân hóa hơn. Cùng nhau, những công nghệ này sẽ thúc đẩy hiệu quả, tăng năng suất và định hình lại tương tác kỹ thuật số.

Kết Luận

Tóm lại, khi so sánh AI tự chủ và AI tạo sinh, rõ ràng rằng mỗi loại phục vụ một mục đích riêng biệt. AI tác nhân tập trung vào việc tự chủ đưa ra quyết định và thực hiện hành động để đạt được các mục tiêu cụ thể, trong khi AI tạo sinh tập trung vào việc tạo ra nội dung, chẳng hạn như hình ảnh, văn bản và thậm chí là các đề xuất cá nhân hóa. Hiểu rõ sự khác biệt giữa AI tạo sinh và AI tác nhân cho phép bạn khai thác đầy đủ tiềm năng của cả hai công nghệ trong các ngữ cảnh khác nhau.

Nguồn tham khảo: 

• Key Differences Between Agentic AI and Generative AI: https://www.simplilearn.com/agentic-ai-vs-generative-ai-article#:~:text=Unlike%20generative%20AI%20which%20produces,behavior%20as%20the%20situation%20demands.