Gartner đã gọi xu hướng công nghệ hàng đầu năm 2025 là Agentic AI. Đây là hệ thống AI tự chủ hoặc bán tự chủ, có khả năng hành động, lập luận và lên kế hoạch để giải quyết các vấn đề phức tạp, hứa hẹn mang lại sự tiến bộ trong năng suất và vận hành cho nhiều ngành nghề.

Khác biệt so với các AI truyền thống, Agentic AI có thể đưa ra quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp mà không cần sự can thiệp của con người. Các hệ thống này không chỉ phản hồi yêu cầu mà còn chủ động học hỏi và thích ứng từ trải nghiệm của chính nó. Điều này giúp chúng giải quyết các vấn đề phức tạp thay vì chỉ làm theo hướng dẫn.

Một trong những điểm mạnh của Agentic AI là khả năng "xâu chuỗi", tức là thực hiện một chuỗi hành động để hoàn thành nhiệm vụ bằng cách chia nhỏ các bước phức tạp thành những phần đơn giản và dễ quản lý. Khả năng chủ động giúp nó dự đoán nhu cầu, đưa ra giải pháp sáng tạo và tối ưu hóa cách tiếp cận để đạt hiệu quả cao nhất. Quy trình hoạt động của Agentic AI bao gồm bốn bước: nhận thức, lập luận, hành động và học hỏi. Nó thu thập và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn để hiểu môi trường, sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để lập kế hoạch, thực hiện nhiệm vụ qua công cụ bên ngoài và học từ các tương tác để cải thiện hiệu suất. Sự khác biệt giữa GenAI và Agentic AI nằm ở mục tiêu cuối cùng: GenAI tạo nội dung sáng tạo, còn Agentic AI tạo ra các hành động và giải pháp thực tế.

Vào năm 2025, Agentic AI sẽ trở thành xu hướng chủ đạo, thay vì chỉ hỗ trợ người dùng, nó sẽ thực hiện các nhiệm vụ phức tạp trong các doanh nghiệp. Ví dụ, trong dịch vụ khách hàng, Agentic AI có thể tự động hóa các cuộc trò chuyện, còn trong sáng tạo nội dung, nó sẽ tạo ra các chiến dịch marketing cá nhân hóa. Nó cũng có thể được ứng dụng trong phát triển phần mềm, y tế và các lĩnh vực khác. Dự kiến, thị trường Agentic AI sẽ đạt 30,89 tỷ USD vào năm 2024 và sẽ tăng trưởng 31,68% mỗi năm đến năm 2030.

Các công ty như Google, Anthropic và OpenAI đang tiên phong trong việc phát triển nền tảng Agentic AI. Vào cuối năm 2024, các công nghệ mới từ OpenAI, Microsoft và Salesforce sẽ thúc đẩy sự bùng nổ của Agentic AI vào năm 2025. Công nghệ này sẽ giúp tự động hóa trải nghiệm khách hàng và cải thiện quy trình ra quyết định trong doanh nghiệp. Trong lĩnh vực bán lẻ, Agentic AI có thể tích hợp vào các hệ thống quản lý kho để dự đoán nhu cầu mua và tự động đặt lại hàng hóa. Gartner dự đoán rằng vào năm 2028, ít nhất 15% quyết định công việc hàng ngày sẽ được đưa ra tự động thông qua Agentic AI, thay vì 0% vào năm 2024. Công nghệ này sẽ giúp nâng cao năng suất và cải thiện quy trình ra quyết định, tạo ra sự hợp tác giữa nhân viên và hệ thống AI.

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc triển khai Agentic AI cũng đối mặt với một số thách thức. Các vấn đề như gián đoạn thị trường lao động, bảo mật, quyền riêng tư và chi phí năng lượng cần được giải quyết. Việc thiếu kiểm soát của con người trong các quyết định của AI cũng tạo ra mối lo ngại về đạo đức và sự vận hành không ổn định. Theo Forrester Research, hiện đã có khoảng 400 nhà cung cấp dịch vụ liên quan đến Agentic AI.

Để đối phó với những rủi ro này, cần có các quy định pháp lý và biện pháp bảo vệ để đảm bảo sự an toàn và bền vững khi triển khai AI. Các quy định cần đảm bảo rằng hệ thống AI hoạt động theo đúng mục đích của nhà cung cấp và người sử dụng, từ đó giảm thiểu các vấn đề tiềm ẩn trong tương lai.

Sự khác biệt giữa Agentic AI và Generative AI

Tính năng	AI truyền thống	AI tạo sinh (GenAI)	AI tác nhân độc lập (Agentic AI)
Khả năng chính	Tự động hóa tác vụ lặp lại, theo quy tắc cố định. Phụ thuộc hoàn toàn vào sự lập trình và giám sát của con người.	Tạo nội dung mới như văn bản, hình ảnh, âm thanh và mã nguồn. Hoạt động dựa trên các lệnh do con người đưa ra, giúp tăng tính sáng tạo và giảm thời gian làm việc.	Tự hành động dựa trên mục tiêu được đặt ra. Có khả năng tự đặt mục tiêu, lập chiến lược, đưa ra quyết định và thực hiện hành động độc lập.
Tính tự chủ	Không có khả năng tự chủ, chỉ làm theo các quy tắc lập trình trước.	Hạn chế về tự chủ, vẫn bị phụ thuộc vào hướng dẫn của con người để tạo ra nội dung.	Có khả năng tự chủ, đưa ra quyết định và hành động mà không cần sự can thiệp liên tục của con người.
Học tập	Không có khả năng học hỏi, chỉ thực thi các quy tắc đã được lập trình sẵn.	Có khả năng học từ dữ liệu lớn để tạo ra các kết quả tốt hơn, nhưng không thể tự hành động hay cải thiện mà không có lệnh từ con người.	Có khả năng học từ kinh nghiệm, thích ứng và cải thiện hiệu suất theo thời gian, tự học để tối ưu hành động và mục tiêu.
Mức độ phản ứng	Phản ứng theo cách định trước, không thay đổi dựa trên tình huống hoặc môi trường.	Có thể phản hồi linh hoạt hơn dựa trên ngữ cảnh và dữ liệu đầu vào, nhưng chủ yếu phụ thuộc vào mô hình huấn luyện và lệnh cụ thể từ người dùng.	Phản ứng tự động và chủ động, có thể thay đổi chiến lược và mục tiêu dựa trên tình huống và mục tiêu tổng thể.
Khả năng ra quyết định	Giới hạn, theo quy tắc cố định	Có thể sinh đề xuất dựa trên prompt	Tự đặt mục tiêu và ra quyết định dựa trên bối cảnh

P.A.T (NASATI), theo Gartner, 6/2025