Agentic AI và tầm nhìn máy tính: Tương lai của tự động hóa

Trí tuệ nhân tạo (AI) và thị giác máy tính giúp máy móc nhìn và hiểu thế giới. Nhờ những tiến bộ gần đây, chúng ta hiện đang chứng kiến một bước tiến nhảy vọt - những cải tiến AI không chỉ nhận thức mà còn suy nghĩ, lập kế hoạch và hành động theo cách riêng của chúng. Trong bài viết trước, chúng ta đã thảo luận về cách các tác nhân Vision có thể xử lý dữ liệu trực quan, phân tích dữ liệu và hành động. 

Hôm nay, chúng ta sẽ khám phá một khái niệm tương tự: AI tác nhân. Các hệ thống AI tác nhân được thiết kế để hoạt động độc lập và có khả năng lý 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, tập trung vào việc hoàn thành các nhiệm vụ riêng lẻ với các hướng dẫn được xác định trước, AI tác nhân có thể lập kế hoạch và hành động tự chủ để thực hiện các nhiệm vụ. Các tác nhân này thậm chí có thể học hỏi từ các tương tác trước đó và thực hiện các quyết định mà không cần bất kỳ sự can thiệp nào của con người. 

Khi nói đến tầm nhìn máy tính, các hệ thống AI tác nhân có thể tận dụng các kỹ thuật như phát hiện đối tượng bằng cách sử dụng các mô hình tầm nhìn máy tính như Ultralytics YOLO11 để phân tích dữ liệu hình ảnh theo thời gian thực, nhận dạng vật thể, hiểu các mối quan hệ không gian và đưa ra quyết định tự chủ dựa trên môi trường của chúng.

AI tác nhân là gì?

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

Ví dụ, trong một nhà kho, một hệ thống AI đại lý được trang bị thị giác máy tính có thể phát hiện các gói hàng, theo dõi hàng tồn kho và di chuyển xung quanh chướng ngại vật mà không cần sự can thiệp của con người. Sử dụng học tăng cường, 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, một chatbot hỗ trợ LLM có thể hỗ trợ người lao động bằng cách trả lời các truy vấn và đề xuất các cải tiến hoạt động, giúp toàn bộ quy trình làm việc hiệu quả hơn.

‍

Sự khác biệt chính giữa giải pháp AI truyền thống và giải pháp AI agentic là AI agentic có thể suy nghĩ trước và thích ứng với các tình huống thay đổi. Các hệ thống thị giác máy tính truyền thống rất tuyệt vời để nhận dạng các đối tượng hoặc phân loại hình ảnh, nhưng chúng không thể điều chỉnh hành vi của chúng một cách năng động. Chúng cần một con người bước vào và giúp đào tạo lại hoặc tinh chỉnh các mô hình. Trong khi đó, AI agentic sử dụng các kỹ thuật học máy tiên tiến để cải thiện theo thời gian bằng cách tương tác với môi trường của nó.

So sánh AI tác nhân với các cải tiến AI tiên tiến khác

AI đang phát triển nhanh chóng, với các khái niệm mới như AI tạo sinh , tự động hóa tác nhân và thị giác máy tính đang được áp dụng nhanh chóng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Hãy so sánh các công nghệ này để hiểu rõ hơn điều gì làm nên sự khác biệt của AI tác nhân.

Sự khác biệt giữa AI tạo sinh và AI tác nhân

Nếu bạn đã sử dụng các công cụ như ChatGPT , bạn đã quen thuộc với AI tạo sinh. Nhánh AI này chuyên tạo nội dung, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh hoặc mã, dựa trên lời nhắc của người dùng. Trong khi AI tạo sinh nâng cao khả năng sáng tạo và khám phá ý tưởng, nó tuân theo các mô hình đã học và hoạt động trong các ràng buộc được xác định trước, thiếu khả năng đưa ra quyết định tự chủ hoặc theo đuổi các mục tiêu độc lập.

Ngược lại, Agentic AI chủ động theo đuổi mục tiêu. Nó có thể thích ứng linh hoạt với môi trường của mình mà không cần sự can thiệp liên tục của con người. Thay vì chỉ tạo nội dung, nó hành động và giải quyết vấn đề một cách tự động.

Tự động hóa tác nhân và AI tác nhân có liên quan chặt chẽ với nhau

Tự động hóa tác nhân và AI tác nhân song hành với nhau, trong đó AI tác nhân cung cấp trí thông minh thúc đẩy tự động hóa. Hãy xem xét hệ thống bảo mật dựa trên tầm nhìn máy tính. 

Hệ thống AI agentic phân tích tình hình, quyết định phản ứng tốt nhất và tự hành động. Ví dụ, nếu camera an ninh AI tích hợp với thị giác máy tính phát hiện ra kẻ đột nhập, hệ thống AI agentic không chỉ gửi cảnh báo; nó kiểm tra xem người đó có phải là nhân viên không, khóa cửa nếu cần, theo dõi chuyển động của họ và thậm chí gửi máy bay không người lái để theo dõi họ.

Tự động hóa Agentic đảm bảo tất cả các hành động này hoạt động trơn tru cùng nhau. Nó kết nối các hệ thống khác nhau, như camera an ninh, khóa cửa và máy bay không người lái, để chúng có thể phản hồi tự động và đồng bộ. Trong khi AI Agentic 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. 

‍

AI tác nhân hoạt động như thế nào

Bây giờ chúng ta đã hiểu rõ hơn về AI đại lý là gì, hãy cùng khám phá cách thức hoạt động của nó. 

Hệ thống AI Agentic hoạt động thông qua một quá trình tuần hoàn của nhận thức, ra quyết định, hành động và thích ứng, giúp chúng học hỏi và cải thiện theo thời gian. Vòng lặp liên tục này cho phép các hệ thống này hoạt động độc lập và đạt được các mục tiêu phức tạp.

Sau đây là cái nhìn nhanh về các bước liên quan đến vòng lặp liên tục:

• Nhận thức : Hệ thống AI tác nhân thu thập và phân tích dữ liệu từ camera, cảm biến và tương tác của 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 các kết quả có thể xảy ra và lựa chọn hành động tốt nhất dựa trên lý luận và đánh giá rủi ro.
• Hành động : Khi đã đưa ra quyết định, hệ thống sẽ thực hiện các tác vụ bằng cách điều khiển các thiết bị vật lý, tương tác với các hệ thống khác hoặc tạo ra đầu ra.
• Thích ứng : Hệ thống học hỏi từ kinh nghiệm bằng cách sử dụng phản hồi, áp dụng máy học và học tăng cường để cải thiện hiệu suất theo thời gian, đặc biệt là đối với các tác vụ phức tạp hơn.

‍

Ứng dụng thực tế của AI đại lý

Tiếp theo, chúng ta hãy xem qua một số ví dụ thực tế về AI tác nhân đang hoạt động. Các hệ thống này đang được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, giúp máy móc phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định độc lập để cải thiện kết quả.

AI Agentic trong khám phá thuốc

Khám phá thuốc bao gồm một số giai đoạn chính, từ việc xác định các mục tiêu sinh học liên quan đến bệnh tật đến sàng lọc các hợp chất tiềm năng, tối ưu hóa cấu trúc hóa học của chúng và tiến hành thử nghiệm tiền lâm sàng. Đây là một quá trình phức tạp và tốn thời gian, đòi hỏi phải phân tích dữ liệu và thử nghiệm rộng rãi để tìm ra 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 chính như tổng hợp hóa học, giúp quá trình này nhanh hơn và hiệu quả hơn. Tổng hợp hóa học là quá trình kết hợp các hợp chất hóa học khác nhau để tạo ra các chất mới, chẳng hạn như thuốc dược phẩm, thông qua các phản ứng được 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 thử nghiệm và sai sót.

Hiện nay, các hệ thống AI agentic có thể theo dõi phản ứng theo thời gian thực, phân tích những thay đổi trực quan như thay đổi màu sắc hoặc 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 mong đợi, nó có thể ngay lập tức điều chỉnh nhiệt độ hoặc thêm 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.

‍

Tái tạo thương mại điện tử với AI đại lý

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 đề xuất sản phẩm dựa trên các lần mua trước, 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 theo thời gian thực. 

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

Ngoài các khuyến nghị, AI agentic đang cải thiện hậu cần thương mại điện tử bằng cách quản lý hàng tồn kho, dự đoán việc bổ sung hàng tồn kho và tự động hóa việc hoàn tất đơn hàng. Tầm nhìn máy tính cho phép các hệ thống AI agentic theo dõi mức tồn kho theo thời gian thực, xác định các mặt hàng bị thất lạc và đảm bảo các sản phẩm được phân loại chính xác. Nếu một mặt hàng bán hết nhanh chóng, hệ thống có thể kích hoạt việc bổ sung hàng tồn kho hoặc đề xuất các lựa chọn thay thế. Bằng cách học hỏi và thích ứng theo thời gian, AI agentic đang giúp mua sắm trực tuyến nhanh hơn, thông minh hơn và liền mạch hơn cho cả khách hàng và doanh nghiệp.

Làm thế nào để xây dựng một hệ thống AI đại lý 

Bây giờ chúng ta đã xem xét các ví dụ thực tế về AI đại lý, hãy cùng thảo luận về cách xây dựng một AI như vậy. 

Nếu bạn đang phát triển một ứng dụng dựa trên tầm nhìn máy tính, sử dụng các mô hình mới nhất như Ultralytics YOLO11 có thể giúp hệ thống AI của bạn hiểu rõ hơn về môi trường xung quanh. Với sự hỗ trợ của nó cho nhiều tác vụ thị giác máy tính , YOLO11 có thể giúp các hệ thống AI có khả năng phân tích dữ liệu trực quan một cách chính xác.

Sau đây là cách bạn có thể xây dựng một hệ thống AI đại lý bằng cách sử dụng YOLO11 :

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

• Đào tạo YOLO11 : Thu thập dữ liệu hình ảnh và video có liên quan, gắn nhãn và đào tạo tùy chỉnh YOLO11 dựa trên ứng dụng cụ thể của bạn.

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

• Cho phép ra quyết định tự động : Thiết lập các mô hình logic hoặc máy học cho phép tác nhân AI thực hiện các hành động dựa trên YOLO11 các phát hiện như kích hoạt cảnh báo, điều chỉnh cài đặt hoặc hướng dẫn hệ thống rô-bốt.

• Kết hợp các vòng phản hồi : Triển khai một hệ thống tự học trong đó YOLO11 cải thiện độ chính xác bằng cách đào tạo lại với dữ liệu mới, cải thiện hiệu suất mô hình theo thời gian.

‍

Ưu và nhược điểm của hệ thống AI đại lý

Sau đây là một số lợi ích chính mà hệ thống AI đại lý có thể mang lại cho nhiều ngành công nghiệp khác nhau:

• Nâng cao hiệu quả: Hệ thống AI Agentic có thể tự động hóa các tác vụ phức tạp, tốn nhiều thời gian, giảm lỗi và giải phóng nhân công để thực hiện những công việc có giá trị cao hơn.

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

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

Trong khi AI agentic mang lại nhiều lợi ích trong nhiều lĩnh vực khác nhau, điều quan trọng là phải nhận thức được những hạn chế tiềm ẩn đi kèm với nó. Sau đây là một số mối quan tâm chính cần lưu ý:

• Sự thiên vị trong AI : Các hệ thống AI có thể thừa hưởng sự thiên vị từ dữ liệu đào tạo, dẫn đến kết quả không công bằng hoặc không chính xác, đặc biệt là trong các lĩnh vực như tuyển dụng và thực thi pháp luật.

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

• Thách thức về mặt quy định: Sự phát triển của AI Agentic đang diễn ra nhanh hơn các quy định, tạo ra sự bất ổn về mặt pháp lý và các tiêu chuẩn tuân thủ toàn cầu không nhất quán.

Nhìn chung, mặc dù các hệ thống AI đại lý có nhiều lợi ích, nhưng điều quan trọng là phải cân bằng giữa lợi ích của chúng với các cân nhắc về mặt đạo đức, tính minh bạch và quy định phù hợp để đảm bảo chúng được sử dụng một cách có trách nhiệm.

Những điểm chính

Khi kết hợp với các mô hình Vision AI như YOLO11 , hệ thống AI agentic có thể thay đổi cách thức hoạt động của tự động hóa. Từ xe tự lái đến mua sắm trực tuyến và chăm sóc sức khỏe, các hệ thống này giúp doanh nghiệp hoạt động tự chủ và nhanh hơn. 

Tuy nhiên, những thách thức như thiên vị, thiếu minh bạch và các quy định không rõ ràng vẫn cần được giải quyết. Khi các hệ thống AI đại lý được cải thiện, việc tìm ra sự cân bằng phù hợp giữa đổi mới và trách nhiệm sẽ là chìa khóa để tận dụng tối đa những đổi mới này.

Tham gia cộng đồng và kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về AI. Khám phá nhiều ứng dụng khác nhau của AI trong sản xuất và thị giác máy tính trong chăm sóc sức khỏe trên các trang giải pháp của chúng tôi. Hãy xem giấy phép Ultralytics YOLO của chúng tôi để bắt đầu với thị giác máy tính ngay hôm nay!