AI Agent: Giấc Mơ Tự Trị Hay Cơn Ác Mộng Thực Tế? Đã Đến Lúc Tỉnh Giấc!

Lê Lân

21/08/2025

Cuộc Cách Mạng AI: Vì Sao Giấc Mơ Đại Lý Tự Động Đang Thực Sự Vỡ Mộng?

Mở Đầu

Cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo (AI) không phải lúc nào cũng tiến thẳng đến đích. Đôi khi, những “đường vòng” trở thành bước ngoặt giúp chúng ta hiểu rõ hơn về giới hạn và tiềm năng thực sự của công nghệ.

Trong suốt những năm vừa qua, thị trường và giới công nghệ đã đặt nhiều kỳ vọng vào các hệ thống agent AI tự động, với viễn cảnh một nền tảng có thể tự giải quyết mọi vấn đề phức tạp mà không cần sự can thiệp thủ công. Thế nhưng, đến hiện tại, những thử nghiệm và ứng dụng thực tế cho thấy giấc mơ này vẫn còn quá xa vời. Bài viết sau sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về hành trình tiến hóa của AI, tại sao mô hình agent hoàn toàn tự động chưa thể bứt phá, và hướng đi mới, thiết thực hơn, cho các ứng dụng AI trong tương lai.

1. Sức Hút Và Cơn Sốt Của Các Agent AI

1.1 Agent AI Là Gì?

Trong bối cảnh các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), một agent là hệ thống sử dụng LLM để lập kế hoạch và thực thi những nhiệm vụ đa bước. Điều đó có nghĩa là agent sẽ phân tích mục tiêu, chọn công cụ hoặc API phù hợp, rồi tự thân thực hiện các bước cần thiết để hoàn thành nhiệm vụ, mà không cần sự hỗ trợ liên tục từ con người.

1.2 Tại Sao Agent Lại Được Kỳ Vọng Cao?

Tự động hóa toàn diện: chỉ cần cung cấp một mục tiêu, agent sẽ tự tìm ra cách thực hiện.

Tiết kiệm thời gian và công sức, thay thế những quy trình logic thủ công, nhàm chán.

Tính linh hoạt: agent có thể tự đưa ra quyết định, xử lý các trường hợp phức tạp và thay đổi môi trường.

1.3 Các Tác Nhân Trong Hệ Sinh Thái Agent

Các nhà phát triển framework: đổ tiền xây dựng công cụ hỗ trợ và giao thức để quản lý agent.

Nhà cung cấp phần cứng và hạ tầng điện toán đám mây: mong muốn tăng tải công việc AI để hưởng lợi nhuận.

Công ty nền tảng mô hình: như OpenAI, Anthropic, Google... vừa thúc đẩy, vừa giữ lối dự phòng cho chính mình.

Sự kết hợp của các lực lượng này đã tạo nên một câu chuyện đầy thu hút và khiến thị trường tin rằng agent tự động sẽ là tương lai không thể tránh khỏi.

2. Thực Trạng Hiện Tại: Thất Bại Của Agent Tự Động

2.1 Vào “Thung Lũng Thất Vọng” Của AI

Theo Gartner AI Hype Cycle và các chuyên gia, sau những kỳ vọng cao độ với thế hệ GPT-4.5, GPT-5… ngành AI đã nhận ra sự thật phũ phàng: agent không thể vận hành một cách tự động hoàn toàn, các lỗi như hallucination (ảo tưởng thông tin), mất ngữ cảnh hay suy luận sai lệnh vẫn tồn tại và trở nên trầm trọng khi quy mô nhiệm vụ tăng lên.

2.2 Thất Bại Trong Thực Tiễn

Thoát nhiệm vụ sớm: agent tự nghĩ đã hoàn thành trong khi bỏ sót các bước quan trọng.

Giới hạn phức tạp: với nhiều tham số và công cụ, độ ổn định giảm rõ rệt.

Lỗi chồng chất: sai sót ở bước đầu tạo hiện tượng domino lỗi, khó phục hồi.

Thiếu minh bạch: việc hiểu nguyên nhân agent hành xử không đúng rất khó khăn.

Phụ thuộc con người: cần người giám sát, điều chỉnh liên tục.

Nếu bạn còn tin rằng agent AI tự động hoàn toàn đang được triển khai thành công ngoài lĩnh vực sao chép mã nguồn thì hãy chỉ ra một ví dụ cụ thể!

3. Bài Học Lớn Từ Lịch Sử Và Benchmark AI

3.1 So Sánh Với Máy Động Cơ Pitton Trong Hàng Không

Trong lịch sử hàng không, máy động cơ pitton từng được kỳ vọng sẽ cứu cánh thế giới.

Qua thời gian, các động cơ này chỉ tăng công suất nhưng tốc độ máy bay không tăng tương ứng — báo hiệu sự cần thiết cho một paradigm shift.

LLM hiện nay cũng tương tự: nhỏ giọt các cải tiến sẽ không đủ để tạo ra một AI tự trị hoàn hảo.

3.2 Vấn Đề Benchmark

Mảng Đánh Giá	Hiệu Quả Thực Tế	Ghi Chú
Các bài kiểm tra chuẩn	Cao	Thuật toán làm tốt các nhiệm vụ quen thuộc
Nhiệm vụ phức tạp, mới	Thấp	Agent hay bỏ sót, sai sót, không tin cậy

Nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng, việc chạy điểm số cao trên các bài kiểm tra không đồng nghĩa với việc hiểu ngôn ngữ và ứng dụng hiệu quả thực tế.

4. Hướng Đi Mới: LLM Là Công Cụ, Không Phải Người Lái

4.1 Tính Chất Cốt Lõi Của Phần Mềm

Phần mềm chuyên nghiệp dựa vào:

Tách bạch các module rõ ràng.

Giao diện và hợp đồng (API) minh bạch, có thể kiểm thử.

Quản lý trạng thái và lỗi rõ ràng.

Dễ dàng can thiệp và nâng cấp khi cần.

4.2 Tại Sao Không Phải Agent?

Agent tự do, với logic mờ, luôn tiềm ẩn rủi ro cao, khó kiểm soát, gây khó khăn trong bảo trì. Trong khi đó, một hệ thống dựa trên workflow và API rõ ràng giúp nhà phát triển giữ quyền kiểm soát tối đa.

4.3 Quy Trình Workflow Với LLM

Nhận đầu vào và phân tích cấu trúc (dùng LLM nhưng rất chặt chẽ dựa trên schema).

Gọi các API tìm chuyến bay, khách sạn, xử lý song song, không cho phép hallucination.

LLM chỉ dùng để xếp hạng, chọn lọc kết quả dựa trên tiêu chí rõ ràng.

Thông tin sai sót được phát hiện, người dùng tương tác để sửa đổi.

Giao diện người dùng và logic xử lý không phụ thuộc vào agent mà được kiểm soát bởi mã nguồn rõ ràng.

Key point: LLM là phần “ống nước” truyền tải thông tin tin cậy, không phải phần “người lái” toàn quyền trong hệ thống.

4.4 So Sánh Workflow và Agent

Tiêu Chí	Workflow (Tích hợp mã)	Agent (Tự động hoàn toàn)
Kiểm soát	Cao, rõ ràng	Thấp, thất thường
Khả năng mở rộng	Tốt, dựa vào logic và API cụ thể	Kém, dễ sai sót lan rộng
Tính minh bạch	Cao, dễ debug	Thấp, khó xác định lỗi
Khả năng tái sử dụng	Rất cao	Giới hạn
Yêu cầu giám sát/babysit	Thấp	Cao

5. Các Lưu Ý Và Ngoại Lệ

5.1 Vòng Phản Hồi Có Giới Hạn

Việc cho phép LLM nhận lại kết quả để sửa lỗi (ví dụ: query SQL, hay đánh giá) là cần thiết nhưng phải được giới hạn về phạm vi và rõ ràng về schema.

5.2 Lập Luận Đa Bước Nội Tại

Các mô hình mới (ví dụ o3, Deepseek R1) ngày càng được thiết kế có thể xử lý reasoning phức tạp trong nội bộ prompt mà không cần agent lặp lại.

5.3 Kỹ Thuật Gọi Hàm Và Dụng Cụ

Trong vài trường hợp khó, LLM vẫn cần quyền quyết định gọi các tool. Nhưng cần giữ agent đơn giản, tập trung, và có ít công cụ nhất có thể.

Kết Luận

Cuộc cách mạng AI chưa dừng lại, nhưng cuộc chơi đã thay đổi. Giấc mơ về agent tự động toàn diện hiện nay là bất khả thi trong thực tiễn sản xuất. Người xây dựng phần mềm AI chuyên nghiệp nên chuyển sang mô hình sử dụng LLM như một bộ phận hỗ trợ có kiểm soát chặt chẽ, không để nó làm chủ hệ thống.

Chấp nhận giới hạn hiện tại, tập trung vào thiết kế workflow rõ ràng, module có ràng buộc và API chặt chẽ chính là con đường tin cậy để phát triển các ứng dụng AI bền vững và có giá trị thật sự cho doanh nghiệp.

Hãy quên đi mô hình agent “thần thánh” và bắt đầu thiết kế AI như một phần mềm thực sự chuyên nghiệp để khai thác tốt nhất công nghệ này!

Tham Khảo

Gartner AI Hype Cycle 2025 - Gartner

The Economist - AI trough of disillusionment - The Economist

Anthropic - Building Effective Agents - Anthropic Engineering

OpenAI Structured Outputs - OpenAI Documentation

Edward Constant’s Aviation History Analysis - grahamhoyland.com

Research Paper on LLM Benchmark Paradox - arXiv 2412.03597v1

Research on AI Benchmark Limitations - arXiv 2502.14318v1