Sự khác biệt giữa Trợ lý AI và Đại lý AI

Mục lục:

Giới thiệu
Trợ lý AI: Chờ đợi hướng dẫn của bạn
- Cách Trợ lý AI hoạt động
- Các trường hợp sử dụng của Trợ lý AI
  - Hỗ trợ khách hàng
  - Lao động kỹ thuật số
  - Tạo mã
  - Trợ lý ảo
Đại lý AI: Khởi xướng hành động
- Cách Đại lý AI hoạt động
- Các trường hợp sử dụng của Đại lý AI
  - Tạo nội dung
  - Giao dịch tự động
  - Giám sát mạng
  - Tự động hóa nhà thông minh
  - Điều hướng tự động
Lợi ích của Đại lý AI và Trợ lý AI
Rủi ro của Đại lý AI và Trợ lý AI
Tài nguyên
Bước tiếp theo

1. Giới thiệu

Trong thế giới của trí tuệ nhân tạo (AI), chúng ta thường nghe nói về "trợ lý AI" và "đại lý AI". Vậy sự khác biệt giữa hai loại này là gì?

Hãy tưởng tượng bạn là một ngôi sao điện ảnh hoặc cầu thủ bóng đá nổi tiếng. Bạn có thể có một đại lý và một trợ lý. Trợ lý của bạn thực hiện các nhiệm vụ dựa trên yêu cầu của bạn, ví dụ như đặt chỗ ăn tối, lấy đồ giặt khô, sắp xếp thư từ của người hâm mộ và giúp quản lý lịch trình của bạn.

Đại lý của bạn lại khác. Họ sử dụng chuyên môn của mình cả ngày lẫn đêm để tối đa hóa cơ hội và thu nhập của bạn. Họ có thể hành động dựa trên gợi ý của bạn – chẳng hạn như một sản phẩm bạn muốn quảng cáo – nhưng họ không cần gợi ý để tiếp tục công việc. Thực tế, đại lý Hollywood của bạn có thể hỗ trợ bạn theo những cách bạn thậm chí không biết phải hỏi.

Sự khác biệt giữa trợ lý AI và đại lý AI tương tự như vậy. Trợ lý AI phản ứng, thực hiện các nhiệm vụ theo yêu cầu của bạn. Hãy nghĩ đến chatbot. Đại lý AI chủ động, làm việc tự động để đạt được mục tiêu cụ thể bằng mọi cách có sẵn.

Cả hai loại trợ lý và đại lý đều giúp nâng cao hiệu suất của các nhân viên xuất sắc, biến họ thành ngôi sao hoặc duy trì vị thế ngôi sao của họ. Tương tự, trợ lý AI và đại lý AI có thể giúp các cá nhân và doanh nghiệp hoạt động tốt hơn bằng cách thực hiện các nhiệm vụ đơn giản và phức tạp.

2. Trợ lý AI: Chờ đợi hướng dẫn của bạn

- Cách Trợ lý AI hoạt động

Trợ lý AI là một ứng dụng thông minh có thể hiểu các lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên và sử dụng giao diện AI hội thoại để hoàn thành các nhiệm vụ cho người dùng.

Trợ lý AI có những hạn chế. Chúng không thể hành động mà không có gợi ý xác định, mặc dù chúng có thể sử dụng các công cụ theo cách hạn chế khi được trang bị và đào tạo để làm như vậy. Ví dụ, trợ lý có thể sử dụng bảng tính để tạo bảng so sánh "x so với y."

Trợ lý có thể được điều chỉnh theo nhu cầu cụ thể của người dùng; tuy nhiên, trợ lý AI không nhất thiết phải có bộ nhớ cố định. Các mô hình AI cung cấp sức mạnh cho trợ lý không tự nhiên học hỏi từ các tương tác trước đó. Mô hình AI không tự cải thiện theo thời gian; nó chỉ được cải thiện khi nhà sản xuất mô hình AI phát hành phiên bản mới.

Các trợ lý AI sử dụng những mô hình cập nhật này có thể đặt các cuộc hội thoại trước đó vào cửa sổ ngữ cảnh của chúng. Điều này cho phép trợ lý ghi nhớ những gì đã được nói trước đó – toàn bộ cuộc hội thoại hoặc các phần được chọn gọi là "bộ nhớ" – để giúp cải thiện các phản hồi trong tương lai.

- Các trường hợp sử dụng của Trợ lý AI

Hỗ trợ khách hàng: Chatbot AI thường được sử dụng làm trợ lý có thể trò chuyện và trả lời các câu hỏi hỗ trợ khách hàng ngay lập tức hoặc chuyển hướng khách hàng đến đại lý hỗ trợ con người. Chatbot cũng được sử dụng cho các tương tác dịch vụ khách hàng trong suốt hành trình của khách hàng.
Lao động kỹ thuật số: Trợ lý AI ngày càng quan trọng hơn cho các mục đích lao động kỹ thuật số hiệu quả hơn. Tự động hóa quy trình nhân sự (HR) là một ví dụ quan trọng. Trợ lý AI có thể giúp nhân viên HR soạn thảo mô tả công việc, sắp xếp và tổ chức sơ yếu lý lịch của ứng viên và viết email giới thiệu cho các ứng viên đủ điều kiện.
Tạo mã: Là một người tạo nội dung, trợ lý AI có thể giúp viết mã dựa trên gợi ý văn bản mô tả mã nên làm gì. Điều này có thể làm tăng năng suất của nhà phát triển và cho phép các nhà phát triển ở mọi cấp độ kỹ năng đóng góp vào việc viết mã.
Trợ lý ảo: Trợ lý AI đôi khi được gọi là trợ lý ảo vì nhiều người nhận biết cách sử dụng trợ lý AI cụ thể này. Siri của Apple và Alexa của Amazon là những ví dụ về trợ lý ảo đầu tiên (link resides outside ibm.com) được truy cập thông qua nền tảng nhắn tin. Chúng có thể thực hiện các nhiệm vụ được đặt sẵn cho các câu hỏi thông dụng của người dùng, chẳng hạn như tìm kiếm thông tin về thời tiết hoặc đặt hẹn giờ. Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (gen AI), tương tự như ChatGPT, có thể khiến những trợ lý này mạnh mẽ hơn. Một ví dụ là quyết định của Apple về việc tích hợp ChatGPT vào Siri.

3. Đại lý AI: Khởi xướng hành động

- Cách Đại lý AI hoạt động

Để trích dẫn Elvis Presley, "Ít lời nói hơn, nhiều hành động hơn, xin vui lòng." Đó là lúc Đại lý AI xuất hiện.

Đại lý AI đề cập đến một hệ thống hoặc chương trình có thể tự động hoàn thành các nhiệm vụ thay mặt cho người dùng hoặc một hệ thống khác bằng cách thiết kế quy trình làm việc riêng và sử dụng các công cụ có sẵn.

Trong khi trợ lý AI cần người dùng đưa ra gợi ý cho mỗi hành động, thì sau một gợi ý khởi động ban đầu, đại lý AI không cần gợi ý để tiếp tục công việc. Chúng có thể lập chiến lược. Chúng có thể đánh giá mục tiêu hoặc gợi ý được giao, chia nhỏ nhiệm vụ thành các nhiệm vụ nhỏ hơn và phát triển quy trình làm việc riêng để đạt được mục tiêu cụ thể.

Các tính năng chính của Đại lý AI:

Tự động hóa đa thành phần: Sau một gợi ý ban đầu, đại lý AI không cần thêm gợi ý để tiếp tục công việc. Sự khác biệt chính giữa trợ lý và đại lý là đại lý AI có thể sử dụng các bộ dữ liệu và công cụ bên ngoài để suy luận, quyết định và giải quyết vấn đề. Ngay cả khi trợ lý có thể truy cập các ứng dụng bên ngoài thông qua tích hợp, chúng vẫn có khả năng cung cấp nó như một bước được đề xuất mà người dùng vẫn cần phải hành động. Một cách để suy nghĩ về đại lý AI là khung thiết kế của chúng cung cấp cho chúng khả năng thoát khỏi chế độ trò chuyện. Chuỗi suy nghĩ này là một khả năng quan trọng đối với đại lý AI. Đây là nơi đại lý có thể tự suy luận và chủ động, cho phép ra quyết định và học hỏi tốt hơn. Các mô hình mới hơn (link resides outside ibm.com) đang cải thiện khả năng suy luận để hỗ trợ điều này.
Ra quyết định và hành động: Khả năng tự động gọi các công cụ không biến LLM thành đại lý. Đại lý AI cũng có thể hành động tự động và quyết định công cụ nào cần áp dụng. Được dựa trên các mô hình nền tảng, đại lý AI vượt ra ngoài trò chuyện để tự mình hoàn thành nhiệm vụ, dựa trên mục tiêu cụ thể và vượt ra ngoài mô hình nền tảng để có thêm thông tin và khả năng. Khi được giao một mục tiêu, đại lý AI có thể phân tích vấn đề và chia nó thành các nhiệm vụ nhỏ hơn. Nó có thể tự lập kế hoạch mà không cần được hướng dẫn rõ ràng về việc nên làm gì tiếp theo. Điều đó có nghĩa là nó có thể xử lý các vấn đề động và mơ hồ hơn. Để hoàn thành nhiệm vụ, đại lý AI có thể sử dụng các công cụ bên ngoài hoặc kiểm soát giao diện người dùng khi cần thiết, theo cách tương tự như các đại lý con người có thể làm. Một ví dụ về điều này là việc sử dụng máy tính, được phát hành cho Claude của Anthropic (link resides outside ibm.com). LLM có thể nhấp chuột, nhập văn bản và vận hành máy tính để hoàn thành một nhiệm vụ.
Bộ nhớ cố định và cải thiện liên tục: So với trợ lý AI, đại lý AI có khả năng học hỏi lớn hơn. Đại lý AI lưu trữ các hành động, cuộc hội thoại và trải nghiệm trước đó và học hỏi từ chúng. Đại lý có bộ nhớ hoặc trạng thái cố định, cho phép chúng cải thiện các phản hồi trong tương lai bằng cách học hỏi từ quá khứ. Và bởi vì chúng có thể được kết nối với một hệ sinh thái các ứng dụng và công cụ bên ngoài, thay vì chỉ dựa vào dữ liệu đào tạo của mô hình, đại lý AI có thể hành động dựa trên thông tin cập nhật nhất. Chúng có thể sử dụng các đại lý AI khác hoặc con người trong vòng lặp để nhận phản hồi và điều chỉnh hành vi dựa trên kết quả.
Chơi theo nhóm: Đại lý AI thường giỏi các nhiệm vụ nằm trong phạm vi của chúng. Ví dụ, một loại đại lý AI có thể giỏi kiểm tra thực tế, trong khi loại khác có thể giỏi nghiên cứu. Đại lý AI có thể được kết hợp với các đại lý AI khác hoặc trợ lý AI để giải quyết các nhiệm vụ cùng nhau. Các đại lý AI riêng lẻ giỏi các nhiệm vụ cụ thể và chúng cũng có thể hình thành các nhóm để cùng nhau xử lý các nhiệm vụ phức tạp. Hiện nay, IBM hỗ trợ các đại lý được viết bằng LangChain, với LlamaIndex sắp ra mắt. Thay vì phụ thuộc nhiều vào nhà phát triển, khung của IBM cho phép người dùng soạn thảo và chỉnh sửa đại lý AI trong môi trường mã thấp hoặc không mã.

- Các trường hợp sử dụng của Đại lý AI

Vì đại lý AI giỏi hơn về chiến lược, thực hiện tự động và học hỏi, nên chúng phù hợp với các vai trò có suy luận cấp cao hơn và hỗ trợ. Những vai trò này bao gồm "nhà nghiên cứu", "biên tập viên" và "lập kế hoạch."

Là một nhà nghiên cứu, đại lý AI có thể truy xuất thông tin bên ngoài từ các trang web hoặc cơ sở dữ liệu và cung cấp bản tóm tắt, hiểu biết hoặc kiểm tra thực tế. Đối với hỗ trợ biên tập, đại lý có thể tạo ra các loại nội dung khác nhau ở các định dạng khác nhau. Là người lập kế hoạch, đại lý AI quyết định hành động nào sẽ giúp nó hoàn thành mục tiêu được đưa ra. Nó sử dụng các hướng dẫn nội bộ và phản hồi về điều kiện hiện tại trong thế giới bên ngoài để cung cấp thông tin cho nó về cách tiến hành và cách tốt nhất để thực hiện hành động của mình.

Tạo nội dung: Đại lý AI có thể sử dụng khả năng gen AI để giúp tạo ra bản sao tiếp thị và nội dung cho các nền tảng khác nhau. Sau đó, những đại lý này có thể đề xuất các kênh phân phối hoặc tạo ra bản cá nhân hóa dựa trên dữ liệu khách hàng mới.
Giao dịch tự động: Trong lĩnh vực tài chính, đại lý AI được sử dụng cho giao dịch thuật toán. Chúng có thể thực hiện phân tích dữ liệu về các xu hướng lịch sử và tin tức hiện tại, sau đó sử dụng chúng để trích xuất các yếu tố có thể dự đoán cách thị trường sẽ hoạt động. Sau đó, đại lý có thể thực hiện giao dịch dựa trên những hiểu biết thu được từ phân tích của mình.
Giám sát mạng: Vì chúng có thể được tích hợp với các phần mềm và hệ thống khác, nên đại lý AI là đối tác hiệu quả trong việc giám sát mạng. Đại lý AI được sử dụng để cung cấp giám sát liên tục và phát hiện mối đe dọa, giúp đảm bảo hiệu suất tối ưu và phát hiện các vấn đề theo thời gian thực.
Tự động hóa nhà thông minh: Một loại đại lý AI được gọi là "đại lý phản xạ đơn giản" có thể thực hiện các hành động định kỳ dựa trên một quy tắc được đặt sẵn. Những đại lý AI này có thể bật hoặc tắt đèn hoặc tự động điều chỉnh bộ điều nhiệt dựa trên các yếu tố động như nhiệt độ trong nhà và thời gian hoàng hôn.
Điều hướng tự động: Ô tô tự lái và các phương tiện khác có tích hợp công nghệ AI có thể sử dụng đại lý AI trong hệ thống điều hướng của chúng. Là một nhà nghiên cứu cấp cao, đại lý AI có thể phân tích tình trạng sức khỏe của xe, lưu lượng giao thông thời gian thực, điều kiện thời tiết, đóng đường và hiệu quả nhiên liệu. Sau đó, với tư cách là người lập kế hoạch, đại lý có thể xem xét mọi thứ nó đã học và quyết định tuyến đường tốt nhất.

4. Lợi ích của Đại lý AI và Trợ lý AI

Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới và các công cụ AI có tiềm năng tối ưu hóa quy trình làm việc, đẩy nhanh các nhiệm vụ thường lệ, cải thiện năng suất và hỗ trợ con người trong việc giải quyết vấn đề. Cả đại lý AI và trợ lý AI đều có thể cải thiện trải nghiệm của người dùng.

Trợ lý AI cung cấp cho người dùng hỗ trợ tương tác, tính linh hoạt để xử lý nhiều loại nhiệm vụ và truy vấn, và khả năng học hỏi hoặc thích nghi dựa trên phản hồi và lịch sử cuộc hội thoại.

Đại lý AI cung cấp hoạt động tự động, chuyên môn tập trung và khả năng mở rộng. Đại lý có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ đồng thời và độc lập với người dùng con người của chúng.

Sự hợp tác hiệu quả giữa đại lý AI và trợ lý AI đầy tiềm năng. Chìa khóa cho việc làm việc cùng nhau nằm ở điểm mạnh bổ sung của chúng: khả năng của đại lý AI để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể hoặc phức tạp một cách tự động, và khả năng của trợ lý AI để hiểu và tương tác với người dùng một cách tự nhiên. Sự kết hợp này có thể tạo ra các giải pháp AI mạnh mẽ và trực quan hơn so với bất kỳ loại nào có thể cung cấp riêng lẻ.

Đại lý và trợ lý có thể tăng cường khả năng của nhau và cải thiện việc quản lý nhiệm vụ chung. Ví dụ, đại lý có thể giải thích nhu cầu của người dùng và giao nhiệm vụ cụ thể cho trợ lý. Trợ lý có thể lấy dữ liệu và cập nhật từ đại lý để tạo ra đầu ra trực quan.

Cả đại lý AI và trợ lý AI đều sử dụng máy học và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để tương tác với người dùng và giải thích dữ liệu. Những tiến bộ trong mô hình AI, thuật toán và NLP có thể nâng cao hiệu suất của những hệ thống AI này.

Khi những mô hình AI này mở rộng cơ sở kiến thức của chúng, việc tích hợp lớn hơn là có thể. Chúng có thể xử lý các chuyển tiếp phức tạp hơn giữa các thành phần hội thoại và tự động. Điều này sẽ cung cấp phản hồi chất lượng cao hơn trong thời gian ngắn hơn.

5. Rủi ro của Đại lý AI và Trợ lý AI

Có những rủi ro và hạn chế của công nghệ AI cần xem xét. LLM dễ vỡ, có nghĩa là chúng dễ bị ảnh hưởng bởi những thay đổi nhỏ nhất trong gợi ý, dẫn đến cấu trúc không hợp lệ, tải trọng không chính xác hoặc ảo giác. Điều này có nghĩa là đại lý AI và trợ lý AI có thể gặp lỗi nếu, ví dụ, mô hình nền tảng cơ bản ảo giác hoặc bị hỏng.

Đặc biệt đối với đại lý AI, vẫn còn là những ngày đầu. Nếu chúng gặp khó khăn trong việc tạo ra kế hoạch toàn diện hoặc không phản ánh những phát hiện của mình, đại lý AI sẽ bị mắc kẹt trong các vòng lặp phản hồi vô hạn. Và bởi vì đại lý AI xem xét các môi trường và công cụ bên ngoài, chúng phải đối phó với những thay đổi đối với các công cụ đó. Theo thời gian, những thay đổi đó có thể khiến bộ thiết lập đại lý bị hỏng. Mặt khác, trợ lý AI có thể được sử dụng một cách đáng tin cậy trong hầu hết các trường hợp, vì chúng không sử dụng các công cụ bên ngoài.

Đối với các nhiệm vụ khó hơn, đại lý AI yêu cầu rất nhiều đào tạo và chúng vẫn có thể mất nhiều thời gian để hoàn thành. Ngoài ra, chúng thường có thể tốn kém về mặt tính toán.

Các mô hình nền tảng ngày nay chưa đủ thông minh để hoạt động đáng tin cậy như đại lý, nhưng những tiến bộ trong lý luận mô hình sẽ cải thiện tình hình. Do đó, chúng ta vẫn đang ở những ngày đầu để hiểu và thấy những gì đại lý AI có thể làm. Tương lai AI có thể thấy các ứng dụng tự hướng dẫn mở rộng của công nghệ AI. Nhưng ở giai đoạn phát triển này, can thiệp của con người thường vẫn cần thiết để cung cấp hướng dẫn hoặc định hướng lại.

6. Tài nguyên

7. Bước tiếp theo

Đào tạo, xác thực, tinh chỉnh và triển khai khả năng trí tuệ nhân tạo thế hệ mới, mô hình nền tảng và máy học với IBM watsonx.ai, studio doanh nghiệp thế hệ tiếp theo cho các nhà xây dựng AI. Xây dựng các ứng dụng AI trong thời gian ngắn hơn với một phần nhỏ dữ liệu.
Khám phá watsonx.ai
Đặt lịch trình trình diễn trực tiếp

Sự khác biệt giữa Trợ lý AI và Đại lý AI