![[TOP] 15 Ví dụ về AI Agents giúp bạn X10 Hiệu Suất công việc](https://splanet.vn/wp-content/uploads/2025/04/15-vi-du-ve-ai-agents-giup-ban-tang-hieu-suat-cong-viec.jpg "[TOP] 15 Ví dụ về AI Agents giúp bạn X10 Hiệu Suất công việc 1")
Trong bài viết này, bạn sẽ khám phá 15 ví dụ về AI Agents thực tế, để thấy được chúng tự động hóa các nhiệm vụ khó và cải thiện quy trình làm việc như thế nào. AI Agents đang thay đổi cách các nhóm kỹ thuật thực hiện tự động hóa. Thay vì sử dụng các quy trình truyền thống dựa trên quy tắc cố định, AI Agents ví dụ mang đến hệ thống thông minh, linh hoạt, có thể thích ứng và ra quyết định ngay tức thì.
Khác với tự động hóa tĩnh chỉ dựa trên các hành động được lập trình sẵn, các mẫu AI Agents phổ biến sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để xử lý dữ liệu phức tạp, hiểu ngữ cảnh và phản ứng nhanh với các tình huống bất ngờ.
AI Agents là gì?
AI Agents là những phần mềm tự động thực hiện nhiệm vụ, ra quyết định và tương tác với môi trường xung quanh. Chúng sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để hiểu mục tiêu từ ngôn ngữ tự nhiên, tạo ra các nhiệm vụ và hoàn thành chúng.
Tích hợp trong các hệ thống lớn hơn, tác nhân AI học hỏi và thích nghi dựa trên dữ liệu, giúp tự động hóa công việc và xử lý các nhiệm vụ nhận thức phức tạp.
Nói cách khác, chúng như một đội ngũ robot đồng nghiệp, hỗ trợ bạn và các cộng sự con người trong mọi hoạt động!
Xem thêm: [HOT] AI Agents là gì? 05 ứng dụng AI Agents bạn cần biết
5 loại AI Agents phổ biến bạn cần biết
Trước khi khám phá 15 ví dụ về AI Agents thực tế, hãy cùng tìm hiểu về 5 loại AI Agents chính. Việc hiểu rõ các mẫu AI Agents phổ biến này sẽ giúp bạn nắm được cách chúng hoạt động và cách áp dụng chúng vào dự án của mình.
1. Tác nhân phản xạ đơn giản
AI Agents thuộc loại phản xạ đơn giản hoạt động dựa trên dữ liệu hiện tại, không sử dụng thông tin từ quá khứ. Chúng tuân theo các quy tắc hành động-điều kiện được lập trình sẵn để đưa ra quyết định hoặc thực hiện hành động. Loại này đơn giản, phù hợp cho các tình huống cơ bản, nơi một điều kiện dẫn đến một hành động cụ thể.
AI Agents ví dụ như bộ lọc thư rác trong email là một trường hợp điển hình. Bộ lọc này phân tích email đến và phân loại chúng thành “thư rác” hoặc “không phải thư rác” dựa trên các quy tắc như từ khóa, liên kết đáng ngờ hoặc uy tín của người gửi.
2. Tác nhân phản xạ dựa trên mô hình
Các AI Agents phản xạ dựa trên mô hình chúng sẽ có sự phức tạp hơn một chút. Chúng sử dụng trạng thái hiện tại của môi trường và một mô hình nội bộ để đưa ra quyết định tối ưu. Bằng cách quan sát một phần môi trường bên ngoài, chúng cập nhật hiểu biết về thế giới dựa trên dữ liệu đã phân tích.
Loại này hữu ích trong các tình huống:
- Môi trường thiếu thông tin đầy đủ.
- Cần xem xét lịch sử hoặc ngữ cảnh trước đó.
Ví dụ về AI Agents như trợ lý ảo như Siri hay Google Assistant là đại diện tiêu biểu. Khi bạn hỏi “Thời tiết thế nào?”, trợ lý kết hợp truy vấn hiện tại với mô hình nội bộ (như vị trí hoặc thời gian) để đưa ra câu trả lời chính xác, dựa trên sở thích và tương tác trước đó của bạn.
3. Tác nhân dựa trên mục tiêu
Các ví dụ về AI Agents dựa trên mục tiêu sử dụng mô hình thế giới để đánh giá hậu quả của hành động và đạt được mục tiêu cụ thể. Loại tác nhân này lý tưởng cho các nhiệm vụ yêu cầu lập kế hoạch và ra quyết định phức tạp, nơi kết quả là ưu tiên hàng đầu.
AI Agents ví dụ như hệ thống đề xuất phim trên Netflix hoặc YouTube là một ví dụ điển hình. Các hệ thống này phân tích sở thích, hành vi trước đây của người dùng và nội dung có sẵn để đề xuất phim hoặc video phù hợp, nhằm tối đa hóa sự hài lòng và giữ chân người dùng.
4. Tác nhân dựa trên tiện ích
Mẫu AI Agents phổ biến dựa trên tiện ích tiên tiến hơn, không chỉ hướng tới mục tiêu mà còn tối ưu hóa “tiện ích” – thước đo sự hài lòng hoặc lợi ích. Chúng đánh giá các trạng thái khác nhau và chọn hành động mang lại giá trị cao nhất dựa trên các tiêu chí cụ thể.
Ví dụ về AI Agents như Bot giao dịch chứng khoán là một trường hợp điển hình. Các bot này phân tích dữ liệu thị trường để quyết định mua, bán hoặc giữ cổ phiếu, tối đa hóa lợi nhuận trong khi giảm thiểu rủi ro và chi phí giao dịch. Loại AI Agents này đặc biệt hiệu quả trong các tình huống cần cân bằng nhiều yếu tố.
5. Tác nhân học tập
Các AI Agents học tập có khả năng cải thiện hiệu suất theo thời gian bằng cách thích nghi với môi trường và học hỏi từ kinh nghiệm. Chúng bắt đầu với kiến thức cơ bản và liên tục điều chỉnh hành vi dựa trên dữ liệu mới, phù hợp với các môi trường thay đổi liên tục.
AI Agents ví dụ như xe tự lái là một ví dụ nổi bật. Những chiếc xe này học cách cải thiện kỹ năng lái thông qua dữ liệu thực tế, như xử lý thời tiết hoặc mô hình giao thông. Chúng sử dụng học có giám sát (dữ liệu được gắn nhãn) và học tăng cường (phản hồi từ mô phỏng hoặc thực tế) để tối ưu hóa chính sách lái xe.
15 Ví dụ về AI Agents
Các AI Agents rất đa dạng, từ các hệ thống đơn giản dựa trên quy tắc đến những mô hình tiên tiến có khả năng học hỏi và thích nghi. Những AI Agents này có thể được xây dựng bằng nhiều công cụ như LangChain để tạo các tác nhân ngôn ngữ phức tạp, AutoGen cho sự cộng tác giữa nhiều tác nhân, hoặc n8n để tự động hóa linh hoạt với ít hoặc không cần mã, tích hợp mạnh mẽ với AI. Mỗi công cụ mang lại lợi thế riêng, tùy thuộc vào nhu cầu về tùy chỉnh, phát triển nhanh hay quy trình làm việc mở rộng.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá 15 ví dụ về AI Agents, nổi bật nhờ tính linh hoạt, cho phép các nhà phát triển thiết kế và tự động hóa quy trình làm việc thông minh mà không bị giới hạn bởi một khuôn khổ cụ thể.
1. Trò chuyện với AI Agent Cơ Bản
Quy trình này tận dụng các mô hình ngôn ngữ từ OpenAI và SerpAPI để xây dựng một AI agent đàm thoại có khả năng phản hồi linh hoạt. Nó được tích hợp các tính năng kích hoạt hội thoại thủ công và bộ nhớ đệm, đảm bảo các tương tác diễn ra mượt mà và liền mạch.
Đây là chatbot AI cơ bản nhất mà bạn có thể tạo thông qua AI agent, rất phù hợp để làm quen và xây dựng niềm tin với sản phẩm cũng như quy trình của chúng tôi. Tuy nhiên, bạn cũng có thể phát triển các chatbot phức tạp hơn, chẳng hạn như “Chatbot AI agent với bộ nhớ dài hạn, tích hợp Google Docs và Telegram để lưu trữ ghi chú.”
2. Trình Thu Thập Dữ Liệu AI Dựa Trên Tầm Nhìn
Nếu bạn đã từng làm việc với việc thu thập dữ liệu từ web, chắc hẳn bạn hiểu cảm giác khó chịu khi phải xử lý bộ chọn CSS, XPath hay bất kỳ yếu tố liên quan nào. Đây chính là lúc quy trình này phát huy tác dụng!
Quy trình này giúp bạn trích xuất dữ liệu một cách đơn giản mà không cần bận tâm đến cấu trúc DOM (Mô hình Đối tượng Tài liệu), giúp loại bỏ những rắc rối thường gặp trong quá trình thu thập dữ liệu từ website.
Quy trình tự động hóa việc thu thập dữ liệu bằng cách sử dụng dữ liệu đầu vào từ cuộc trò chuyện để kích hoạt, lấy URL từ Google Sheets thông qua API ScrapeBee và xử lý dữ liệu bằng AI agent tích hợp Google Gemini. Nội dung thu thập được sẽ được trích xuất, sắp xếp thành định dạng có cấu trúc và lưu trữ lại vào Google Sheets để dễ dàng truy cập và sử dụng sau này.
Gemini chỉ là một trong số nhiều LLM mà bạn có thể tận dụng để nâng cao hiệu quả quy trình làm việc với AI.
Hãy luôn đảm bảo tuân thủ các quy định khi thu thập dữ liệu web, chẳng hạn như kiểm tra tệp robot.txt. Bên cạnh đó, bạn có thể bắt đầu sử dụng quy trình này ngay hôm nay để trải nghiệm việc thu thập dữ liệu một cách hiệu quả và vượt trội!
3. SQL AI Agent Giúp Hiển Thị Truy Vấn Dễ Hiểu Hơn
Việc sử dụng truy vấn SQL đôi khi khá phức tạp, đặc biệt khi bạn chỉ cần một biểu đồ đơn giản để hình dung dữ liệu. Quy trình này sẽ giúp bạn giải quyết vấn đề đó bằng cách tích hợp tính năng trực quan hóa dữ liệu vào SQL Agent, tận dụng OpenAI và QuickChart để làm mọi thứ trở nên dễ dàng hơn.
AI agent sẽ lấy thông tin bằng công cụ Information Extractor của OpenAI, thực hiện truy vấn trên cơ sở dữ liệu Postgres và lưu trữ lịch sử truy vấn. Sau đó, nó phân tích dữ liệu với Text Classifier, và nếu cần tạo biểu đồ, quy trình sẽ tự động kích hoạt QuickChart thông qua OpenAI API để hiển thị dữ liệu dưới dạng hình ảnh.
Quy trình này cho phép bạn tạo biểu đồ từ các truy vấn SQL một cách thông minh – chỉ khi AI agent nhận thấy cần thiết. Nói cách khác, bạn chỉ cần đặt các tiêu chí cơ bản, và hệ thống sẽ tự động xử lý, chỉ tạo biểu đồ khi thực sự cần. Điều này giúp tiết kiệm thời gian một cách tuyệt vời!
4. Trình Thu Thập Dữ Liệu Web AI
Việc thu thập dữ liệu từ web là một lĩnh vực rộng lớn, với nhiều chi tiết nhỏ cần được chú ý và xử lý. Công cụ này khác với phiên bản trước vì nó sử dụng ReAct AI Agent – một tác nhân AI có khả năng suy luận và hành động. Công cụ này hoạt động giống như các trình thu thập dữ liệu truyền thống, trích xuất nội dung HTML từ các trang web.
Cụ thể, nó sử dụng nút ReAct AI Agent để lấy thông tin từ các trang web, chuyển đổi các truy vấn thành định dạng JSON và thu thập nội dung thông qua nút Yêu cầu HTTP.
Công cụ này áp dụng quy trình thu thập dữ liệu quen thuộc mà bất kỳ kỹ sư nào cũng từng dùng. Dù bạn cần xử lý phần thân HTML, các thẻ và các yếu tố liên quan, đây sẽ là điểm khởi đầu lý tưởng nếu bạn mới bắt đầu sử dụng AI Agents để thu thập dữ liệu từ web.
5. Đại Lý Phân Tích Dữ Liệu AI
Ví dụ về AI agent này giúp biến dữ liệu từ bảng tính thành một cơ sở kiến thức tương tác, được hỗ trợ bởi AI. Người dùng có thể dễ dàng tìm kiếm, phân tích so sánh hoặc đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên để có được những thông tin chi tiết, nhờ vào việc dữ liệu được lưu trữ.
Thành thật mà nói, ai cũng từng sử dụng bảng tính như một cơ sở dữ liệu ít nhất một lần, đúng không? Công cụ này đặc biệt hữu ích khi bạn làm việc với các bảng tính lớn. Các nhà phân tích dữ liệu thường gặp khó khăn khi phải kết hợp nhiều bảng tính khác nhau hoặc xử lý các bảng tính khổng lồ để tìm thông tin. Quy trình này giúp bạn bỏ qua mọi rắc rối đó chỉ với vài cú nhấp chuột, tiết kiệm thời gian và công sức!
6. AI Agent Trò Chuyện Với SQL lite Giúp Dễ Hiểu Hơn
Bạn có bao giờ nghĩ sẽ tuyệt vời thế nào nếu chỉ cần hỏi cơ sở dữ liệu bằng ngôn ngữ thông thường thay vì viết các câu truy vấn phức tạp? Nghe hấp dẫn đúng không? Quy trình này làm đúng như vậy! AI agent sẽ hiểu các câu hỏi của bạn bằng ngôn ngữ tự nhiên và tương tác với cơ sở dữ liệu SQLite để đưa ra câu trả lời chính xác.
Tuy nhiên, để áp dụng vào tình huống thực tế, bạn cần tùy chỉnh quy trình này theo nhu cầu riêng. Nếu trường hợp của bạn phức tạp hơn, bạn có thể tham khảo các quy trình nâng cao hơn của chúng tôi, chẳng hạn như “Tạo truy vấn SQL từ lược đồ bằng AI”.
7. AI Agent Tóm Tắt Email
Quy trình này giúp bạn quản lý email tự động bằng AI. Nó sẽ lấy email từ tài khoản Gmail của bạn vào một thời điểm bạn chọn trong ngày, tóm tắt các ý chính và các việc cần làm, rồi gửi hai bản cập nhật ngắn gọn: một vào buổi sáng và một vào buổi tối. Bạn sẽ không còn bị làm phiền bởi thông báo liên tục hay mất hàng giờ để đọc từng email nữa!
8. AI Agents Tóm Tắt Cuộc Họp
Bạn có thường xuyên tham gia các cuộc họp video và cần ghi chú lại nội dung nhưng cảm thấy mất thời gian? Đừng lo, quy trình này chính là giải pháp dành cho bạn! Nó tự động ghi âm và chuyển lời nói thành văn bản theo thời gian thực, giúp bạn lưu lại các cuộc thảo luận và quyết định quan trọng một cách chính xác, dễ dàng xem lại sau này. Điều này không chỉ tăng hiệu suất làm việc mà còn giúp giao tiếp trong nhóm rõ ràng hơn.
9. Nhân Viên Hỗ Trợ Khách Hàng Bằng AI
Nếu bạn làm trong lĩnh vực hỗ trợ khách hàng, chắc hẳn bạn hiểu cảm giác bị ngập trong hàng loạt yêu cầu từ khách hàng. Quy trình này sẽ giúp bạn giảm bớt áp lực! Nó tự động xử lý hỗ trợ qua email bằng AI, đưa ra các phản hồi thông minh, phù hợp ngữ cảnh dựa trên dữ liệu từ cơ sở kiến thức được lưu trên Google Drive. Hơn nữa, nó còn tạo sẵn bản nháp phản hồi để bạn xem lại và gửi đi, giúp bạn tiết kiệm thời gian và không còn “chìm” trong đống yêu cầu hỗ trợ nữa!
Quy trình này có thể thay đổi hoàn toàn cách bạn hỗ trợ khách hàng! Nếu đội ngũ hỗ trợ của bạn đang quá tải với các yêu cầu, thay vì tuyển thêm nhân sự, bạn có thể thử tự động hóa phản hồi bằng quy trình này.
10. Ví Dụ Về AI Agent Hỗ Trợ Tài Liệu Công Ty
Các công ty lớn thường có rất nhiều tài liệu, và điều này có thể khiến nhân viên cảm thấy khó khăn khi cần tìm kiếm thông tin trong một “kho” dữ liệu khổng lồ. Mẫu AI Agents phổ biến này này rất hữu ích vì nó tạo ra một chatbot RAG, giúp trả lời các câu hỏi của nhân viên dựa trên tài liệu công ty được lưu trên Google Drive.
Tài liệu công ty thường tăng lên theo thời gian, đôi khi không có cấu trúc rõ ràng. Điều này càng khó khăn hơn nếu bạn không quản lý trực tiếp tài liệu và đồng nghiệp liên tục cập nhật hay thêm dữ liệu mới, khiến bạn cảm thấy mất kiểm soát với thông tin của công ty. Quy trình AI này sẽ giúp bạn tiết kiệm hàng giờ tìm kiếm, nhanh chóng tìm ra câu trả lời từ cơ sở tài liệu lớn.
11. AI Agents Ví Dụ Về Tự Động Nâng Cao Cảnh Báo SIEM Với MITRE ATT&CK
Vào năm 2025, an ninh mạng là mối quan tâm hàng đầu của mọi doanh nghiệp. Các đội bảo mật thường phải đối mặt với hàng loạt cảnh báo SIEM (Quản lý thông tin và sự kiện bảo mật) thô sơ, thiếu thông tin cụ thể để hành động, và việc kiểm tra từng cảnh báo thủ công rất mất thời gian. Vi dụ về AI Agents này sẽ giúp giải quyết vấn đề đó bằng cách:
- Tự động bổ sung thông tin cho cảnh báo SIEM với các TTP (Chiến thuật, Kỹ thuật và Quy trình) từ MITRE ATT&CK.
- Gắn nhãn và phân loại cảnh báo theo các kỹ thuật tấn công đã được ghi nhận.
- Đưa ra các bước khắc phục cụ thể để hỗ trợ đội ngũ phản ứng nhanh.
- Cập nhật phiếu bảo mật trên Zendesk với thông tin về mối đe dọa liên quan.
12. Chatbot Hỗ Trợ Tương Tác Với GitHub API
GitHub là một trong những nền tảng Git phổ biến nhất với các chuyên gia công nghệ. Tuy nhiên, việc sử dụng API của GitHub đôi khi khá phức tạp. Quy trình này sẽ giúp bạn giải quyết vấn đề đó bằng cách tạo một chatbot cho phép bạn trò chuyện với tài liệu GitHub API bằng ngôn ngữ tự nhiên, giúp tiết kiệm thời gian tìm hiểu, đặc biệt khi bạn cần sử dụng nhanh mà không có nhiều thời gian.
Bạn có thể nghĩ rằng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT có thể trả lời mọi thắc mắc về GitHub API. Nhưng thực tế, LLM không được cập nhật thường xuyên và có thể bỏ sót thông tin mới. Quy trình này khắc phục vấn đề đó bằng cách lấy tài liệu mới nhất qua HTTP request, đảm bảo bạn nhận được câu trả lời chính xác và cập nhật nhất.
13. AI Agents Tinh Chỉnh Mô Hình OpenAI
Một trong những điểm mạnh lớn nhất của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là khả năng tinh chỉnh để trả lời các yêu cầu cụ thể. Ý tưởng rất đơn giản: bạn lấy một mô hình đã được huấn luyện sẵn và điều chỉnh nó với dữ liệu của riêng bạn. Quy trình này thực hiện chính xác điều đó: tinh chỉnh mô hình OpenAI với tài liệu của bạn lưu trên Google Drive, giúp mô hình trả lời chính xác dựa trên thông tin cụ thể của bạn.
Quy trình này cực kỳ dễ thực hiện, chỉ mất vài phút để tinh chỉnh mô hình, giúp bạn nhận được câu trả lời phù hợp với tài liệu của mình. Tuy nhiên, hãy cẩn thận với các vấn đề bảo mật, đặc biệt nếu tài liệu của bạn “nhạy cảm”, vì dữ liệu sẽ được tải trực tiếp lên nền tảng OpenAI. Nếu muốn an toàn hơn, bạn có thể điều chỉnh quy trình này để sử dụng Ollama và chạy Mistral NeMo dưới dạng LLM tự lưu trữ, đảm bảo bảo mật dữ liệu của bạn.
14. Chatbot AI Cho Telegram
Nếu bạn đang tìm kiếm một chatbot Telegram sử dụng mô hình ngôn ngữ mới DeepSeek, thì quy trình này chính là lựa chọn dành cho bạn. Quy trình ví dụ về AI Agents này tích hợp khả năng ghi nhớ dài hạn thông qua Google Docs, giúp chatbot đưa ra các phản hồi được cá nhân hóa và phù hợp với ngữ cảnh người dùng.
15. AI Agent Trò Chuyện Với Airtable Và Phân Tích Dữ Liệu
Nếu bạn từng cảm thấy khó khăn khi phải tìm kiếm và lấy dữ liệu từ Airtable, thì đây là tin vui: những ngày đó đã qua! Quy trình này tạo ra một AI agent đàm thoại, được kết nối với dữ liệu từ Airtable, rất hữu ích cho những ai muốn tương tác với dữ liệu dễ dàng hơn qua giao diện trò chuyện. Thay vì phải sử dụng các truy vấn phức tạp, bạn chỉ cần trò chuyện với AI để lấy thông tin cần thiết một cách nhanh chóng.
Tìm kiếm dữ liệu trên Airtable đôi khi rất khó khăn, và quy trình này sẽ giúp bạn giải quyết vấn đề đó! Điểm đặc biệt là bộ nhớ được quản lý trực tiếp qua API OpenAI, khác với các cách tiếp cận khác mà chúng ta đã thấy. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng bước đầu tiên của quy trình yêu cầu bạn phải nhập thủ công các trường hợp và mẫu dữ liệu liên quan đến thông tin bạn muốn lấy. Điều này có thể hơi khó vì các thuộc tính không phải lúc nào cũng rõ ràng từ đầu.
Kết Luận
Trên đây là 15 ví dụ về AI Agents phổ biến nhất giúp bạn có thể dựa vào đó để tự mình đưa ra quy trình làm việc hiệu quả. Tuy nhiên đây cũng chỉ là một số ít khả năng của AI Agents, vì vậy, hãy khám phá thêm và tạo ra một tác nhân AI của riêng bạn nha!
Nếu bạn cần hỗ trợ? Hãy liên hệ ngay đến chúng tôi:
COWI Media – Đồng Hành Vương Xa
– Fanpage: COWI Media
– SĐT/ Zalo: 0366.814.262
