Tự động hóa doanh nghiệp đang chuyển sang một giai đoạn mới khi AI không chỉ hỗ trợ con người xử lý thông tin mà còn có thể lập kế hoạch, lựa chọn hành động và thực hiện nhiều bước trong một quy trình. Đây là nền tảng của Agentic Automation – mô hình kết hợp AI Agent với các hệ thống tự động hóa, dữ liệu và công cụ doanh nghiệp.

Agentic Automation là gì?

Agentic Automation là gì?

Agentic Automation là mô hình tự động hóa sử dụng các AI Agent có khả năng tiếp nhận mục tiêu, phân tích bối cảnh, đưa ra quyết định và thực hiện hành động thông qua các công cụ hoặc hệ thống được kết nối. Thay vì chỉ làm theo một chuỗi lệnh cố định, AI Agent có thể xác định các bước cần thiết để hoàn thành một mục tiêu và điều chỉnh cách xử lý khi tình huống thay đổi.

Điểm khác biệt nằm ở cách hệ thống tiếp cận công việc. Với tự động hóa truyền thống, doanh nghiệp thường xác định trước từng bước: nếu điều kiện A xảy ra thì thực hiện B, sau đó chuyển sang C. Cách tiếp cận này phù hợp với những quy trình ổn định, lặp lại và có quy tắc rõ ràng.

Trong khi đó, Agentic có thể được giao một mục tiêu ở cấp độ cao hơn. AI Agent sẽ sử dụng dữ liệu và các công cụ được cấp quyền để xác định cách hoàn thành mục tiêu đó. Microsoft mô tả hai thành phần này có thế mạnh bổ sung cho nhau: workflow cung cấp cấu trúc, tính nhất quán và khả năng kiểm soát; còn agent đảm nhiệm những phần cần suy luận và thích ứng.

Điều này không có nghĩa AI Agent được phép tự do thực hiện mọi hành động. Trong môi trường doanh nghiệp, agent thường phải hoạt động trong phạm vi quyền hạn được thiết lập, có nhật ký hoạt động và có thể chuyển những trường hợp ngoại lệ cho con người kiểm tra. NIST cũng nhấn mạnh rằng khả năng cho agent tương tác với công cụ và hệ thống bên ngoài tạo ra cả cơ hội lẫn những yêu cầu mới về bảo mật và độ tin cậy.

Xem thêm: 5 Nhóm Robot Peitian: Chọn Đúng Theo Ứng Dụng

Công nghệ này hoạt động ra sao?

Công nghệ này hoạt động ra sao?

Agentic Automation thường vận hành thông qua một chu trình gồm tiếp nhận mục tiêu → phân tích thông tin → lập kế hoạch → sử dụng công cụ → đánh giá kết quả → tiếp tục hoặc điều chỉnh hành động. Tùy từng hệ thống, một số bước có thể được kiểm soát bởi workflow cố định, trong khi AI Agent đảm nhiệm những phần cần khả năng suy luận.

Nhận biết và phân tích

Trước tiên, AI Agent cần hiểu mục tiêu và thu thập những thông tin liên quan trước khi hành động. Dữ liệu có thể đến từ email, tài liệu, cơ sở dữ liệu, phần mềm quản trị doanh nghiệp hoặc các hệ thống khác mà agent được cấp quyền truy cập.

Khả năng này đặc biệt quan trọng với những quy trình chứa nhiều dữ liệu phi cấu trúc. Thay vì yêu cầu con người chuyển toàn bộ thông tin thành các điều kiện cố định, agent có thể sử dụng mô hình AI để đọc, tổng hợp và xác định những thông tin cần thiết cho bước tiếp theo.

Ví dụ, trong quy trình xử lý yêu cầu khách hàng, agent có thể tiếp nhận nội dung từ email, xác định vấn đề, tra cứu thông tin đơn hàng và đánh giá xem trường hợp đó có thể xử lý tự động hay cần chuyển cho nhân viên. NIST cho biết các AI Agent hiện có khả năng sử dụng công cụ để tương tác với môi trường bên ngoài, thay vì chỉ tạo ra phản hồi bằng văn bản.

Lập kế hoạch và thực thi

Sau khi xác định mục tiêu và bối cảnh, AI Agent có thể chia nhiệm vụ thành nhiều bước, lựa chọn công cụ phù hợp và thực hiện từng hành động. Nếu kết quả của một bước không đúng như dự kiến, hệ thống có thể đánh giá lại tình huống và điều chỉnh kế hoạch thay vì chỉ dừng lại như một quy trình tự động hóa cố định.

Chẳng hạn, với một yêu cầu cần kiểm tra dữ liệu từ nhiều hệ thống, agent có thể truy xuất thông tin, đối chiếu kết quả, cập nhật dữ liệu vào phần mềm doanh nghiệp và chuyển trường hợp bất thường cho nhân viên phụ trách. IBM mô tả Agentic theo hướng AI Agent có thể phân rã mục tiêu thành các bước hành động, ưu tiên nhiệm vụ và thực thi chúng theo bối cảnh thực tế.

Trong thực tế, Agentic Automation thường không thay thế hoàn toàn workflow truyền thống. Mô hình hiệu quả hơn là AI Agent đảm nhiệm phần cần suy luận, còn workflow và các hệ thống tự động hóa đảm bảo những bước có quy tắc rõ ràng được thực hiện nhất quán. Đây cũng là cách Microsoft đang định hướng kết hợp agent với workflow trong các quy trình doanh nghiệp.

Những lợi ích mà Agentic Automation mang lại

Những lợi ích mà Agentic Automation mang lại

Giảm công việc thủ công: Những nhiệm vụ lặp lại như tổng hợp thông tin, phân loại yêu cầu, kiểm tra dữ liệu hoặc chuyển tiếp hồ sơ có thể được agent hỗ trợ hoặc thực hiện tự động theo phạm vi được thiết lập.

Xử lý quy trình linh hoạt hơn: Agent có khả năng phân tích tình huống và điều chỉnh hành động dựa trên dữ liệu mới, phù hợp với những quy trình không phải lúc nào cũng diễn ra theo một kịch bản cố định. IBM cho rằng khả năng thích ứng với dữ liệu và điều kiện thay đổi là một trong những điểm khác biệt quan trọng của Agentic Automation.

Kết nối nhiều hệ thống: Agent có thể làm việc với API, cơ sở dữ liệu, phần mềm doanh nghiệp, tài liệu và các công cụ khác nếu được cấp quyền phù hợp. Nhờ đó, một quy trình có thể được xử lý xuyên suốt nhiều hệ thống thay vì yêu cầu nhân viên chuyển dữ liệu thủ công giữa từng phần mềm.

Giải phóng nhân sự cho công việc có giá trị cao hơn: Khi những tác vụ có tính lặp lại được tự động hóa, nhân viên có thể tập trung nhiều hơn vào các công việc cần chuyên môn, giao tiếp, sáng tạo và ra quyết định. Một khảo sát năm 2026 của UiPath trên gần 600 lãnh đạo và chuyên gia công nghệ tại các doanh nghiệp lớn ghi nhận các lợi ích được doanh nghiệp kỳ vọng gồm tăng thời gian dành cho công việc giá trị cao, tăng khả năng tích hợp giữa các ứng dụng và cải thiện khả năng giám sát quy trình.

Xem thêm: AIR15-950 – Bứt tốc sản xuất với cánh tay robot để bàn 15kg

Agentic Automation được ứng dụng ở đâu?

Tài chính – kế toán: Agent có thể hỗ trợ xử lý hóa đơn, đối chiếu dữ liệu, phân loại giao dịch, theo dõi các trường hợp bất thường và chuyển hồ sơ cần kiểm tra cho nhân viên.

Chăm sóc khách hàng: Thay vì chỉ trả lời câu hỏi, agent có thể tiếp nhận yêu cầu, tìm kiếm thông tin liên quan, kiểm tra trạng thái đơn hàng hoặc hồ sơ và thực hiện các bước tiếp theo trên những hệ thống được kết nối. Với những trường hợp vượt quá phạm vi được cấp quyền, quy trình có thể chuyển sang nhân viên.

Công nghệ thông tin: AI Agent có thể hỗ trợ tiếp nhận và phân loại ticket, tìm nguyên nhân từ dữ liệu hệ thống, thực hiện một số thao tác khắc phục đã được phê duyệt hoặc chuyển các sự cố phức tạp cho kỹ thuật viên. NIST cũng ghi nhận AI Agent đang được thử nghiệm trong những tác vụ như phát triển phần mềm và tương tác với các hệ thống bên ngoài.

Sản xuất: Trong nhà máy, AI Agent có thể kết hợp với dữ liệu từ hệ thống sản xuất, phần mềm quản lý và các công cụ tự động hóa để hỗ trợ những quy trình như xử lý yêu cầu bảo trì, quản lý tài liệu, điều phối công việc hoặc xử lý các trường hợp ngoại lệ. 

MỌI THÔNG TIN XIN LIÊN HỆ

CÔNG TY CỔ PHẦN CÔNG NGHIỆP VÀ THƯƠNG MẠI HTV VIỆT NAM

Chuyên cung cấp các máy móc, thiết bị và robot tự động hóa trong các nhà máy sản xuất lĩnh vực công nghiệp điện tử, công nghiệp phụ trợ và tự động hóa.

🏭 Địa chỉ: Tuyến số 2, khu công nghiệp Lai Xá, Hoài Đức, Hà Nội

☎️ Hotline: 024 8588 3625      Email: infor@htvtools.com

🌐Website: htvtools.com, robotcongnghiep.com.vn, pogopin.com.vn