Các doanh nghiệp trên nhiều ngành công nghiệp đối mặt với một thách thức chung: các tác vụ lặp đi lặp lại làm cạn kiệt thời gian và trì hoãn sự đổi mới. Trong khi tự động hóa truyền thống có thể xử lý các quy trình làm việc đơn giản, nó gặp khó khăn với sự phức tạp và không thể dự đoán.
AI agent cung cấp một giải pháp thay đổi bước ngoặt. Không giống như chatbot cơ bản hoặc công cụ dựa trên quy tắc, chúng có thể phân tích thông tin, đưa ra quyết định và thích ứng với các tình huống mới—mà không cần đầu vào con người liên tục. Khả năng này đang thúc đẩy việc áp dụng nhanh chóng, với thị trường AI agent đạt 5,4 tỷ USD vào năm 2024 và dự kiến tăng trưởng 45,8% hàng năm đến năm 2030.
Hướng dẫn này khám phá các giải pháp AI agent hàng đầu vào năm 2025—từ công cụ low-code đến nền tảng doanh nghiệp—tập trung vào triển khai và chiến lược thực tế. Cho dù bạn là nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu hay nhà lãnh đạo công nghệ, bạn sẽ tìm thấy những hiểu biết thực tế để hướng dẫn bước tiếp theo của mình.
Đối với những người mới làm quen với khái niệm này, hướng dẫn Hiểu về AI Agents: Tương lai của các hệ thống tự động của chúng tôi cung cấp ngữ cảnh nền tảng bổ sung.
AI Agent là gì?
Trước khi chọn giải pháp, điều quan trọng là phải hiểu AI agent là gì và chúng khác với tự động hóa truyền thống như thế nào.
AI agent là một hệ thống phần mềm có thể cảm nhận môi trường của nó, phân tích dữ liệu, đưa ra quyết định và hành động để đạt được mục tiêu—mà không cần đầu vào con người liên tục. Không giống như phần mềm thông thường tuân theo các quy tắc cố định, AI agent thích ứng dựa trên thông tin chúng thu thập và học hỏi từ kinh nghiệm.
Hầu hết các agent dựa vào bốn thành phần chính:
- Nhận thức (Perception): Thu thập đầu vào từ người dùng, cảm biến hoặc cơ sở dữ liệu
- Ra quyết định (Decision-making): Phân tích dữ liệu bằng thuật toán hoặc LLM như Claude Sonnet 4
- Hành động (Action): Phản hồi thông qua cập nhật hệ thống, sử dụng công cụ hoặc đầu ra
- Học tập (Learning): Cải thiện theo thời gian dựa trên phản hồi và kết quả
Điều khiến các agent hiện đại khác biệt là khả năng xử lý đầu vào đa phương thức; không chỉ văn bản mà còn cả hình ảnh, âm thanh và video. Điều này mang lại cho chúng sự hiểu biết về ngữ cảnh giống con người hơn, cho phép các phản hồi tinh vi và linh hoạt hơn.
Ứng dụng
AI agent đã giải quyết các vấn đề thực tế trên các ngành công nghiệp:
- Dịch vụ khách hàng: Các nền tảng như Agentforce quản lý các yêu cầu 24/7 và cải thiện theo thời gian sử dụng
- Chăm sóc sức khỏe: Agent hỗ trợ chẩn đoán và giám sát dữ liệu bệnh nhân
- Tài chính: Chúng thích ứng để phát hiện gian lận và hỗ trợ giao dịch thuật toán
Các trường hợp sử dụng này cho thấy cách AI agent vượt xa tự động hóa để cung cấp ra quyết định thông minh, có thể thích ứng.
Các AI Agent tốt nhất: Danh sách toàn diện
Thị trường AI agent cung cấp hàng chục giải pháp, nhưng việc chọn nền tảng phù hợp đòi hỏi phải hiểu cách mỗi giải pháp giải quyết các nhu cầu kinh doanh cụ thể và yêu cầu kỹ thuật.
Với điều đó, hãy cùng Infinity News tìm hiểu một số AI agent tốt nhất trên nhiều định dạng khác nhau, từ các framework và công cụ phát triển đến các agent doanh nghiệp được xây dựng sẵn.
Framework và công cụ phát triển AI agent tốt nhất
Trong khi các agent doanh nghiệp được xây dựng sẵn hoạt động tốt cho các tổ chức lớn có khả năng chi trả, việc xây dựng các agent tùy chỉnh cung cấp một lựa chọn đáng tin cậy để có được chính xác những gì bạn cần. Trong phần này, Infinity News sẽ phác thảo các framework phát triển hàng đầu để xây dựng agent dựa trên code và các giải pháp mã nguồn mở không cần code tốt nhất giúp phát triển agent dễ tiếp cận với các nhóm không có chuyên môn lập trình sâu rộng.
1. LangGraph
LangGraph là một framework chuyên biệt trong hệ sinh thái LangChain tập trung vào việc xây dựng các agent có trạng thái, có thể kiểm soát với hỗ trợ streaming.
Với hơn 14.000 sao GitHub và 4,2 triệu lượt tải xuống hàng tháng, nó đã chứng minh sự áp dụng mạnh mẽ của doanh nghiệp, với các công ty như Klarna giảm 80% thời gian giải quyết hỗ trợ khách hàng.
Các tính năng chính:
- Điều phối agent có trạng thái: Duy trì ngữ cảnh trong suốt các tương tác kéo dài
- Hỗ trợ đa agent: Xử lý quy trình làm việc agent đơn, đa agent, phân cấp và tuần tự
- Tích hợp LangSmith: Giám sát và theo dõi hiệu suất tích hợp sẵn
- Quy trình làm việc có con người tham gia: Bao gồm các bước phê duyệt và điểm can thiệp thủ công
- Khả năng streaming: Tạo phản hồi theo thời gian thực để cải thiện trải nghiệm người dùng
- Bộ nhớ dài hạn: Ngữ cảnh bền vững qua các phiên và cuộc trò chuyện
2. AutoGen
AutoGen là framework cuộc trò chuyện đa agent của Microsoft sử dụng kiến trúc hướng sự kiện cho các tác vụ cộng tác phức tạp. Được phát hành vào tháng 9 năm 2023, nó đã tăng lên hơn 45.000 sao GitHub và vượt trội hơn các giải pháp agent đơn trên các điểm chuẩn GAIA, với các công ty như Novo Nordisk triển khai nó cho quy trình làm việc khoa học dữ liệu.
Các tính năng chính:
- Cuộc trò chuyện đa agent: Điều phối nhiều AI agent để giải quyết vấn đề cộng tác
- Kiến trúc hướng sự kiện: Xử lý các tương tác phức tạp giữa các agent
- Tài liệu mở rộng: Hướng dẫn toàn diện và hướng dẫn di chuyển
- Tích hợp LLM: Hoạt động với các mô hình ngôn ngữ lớn khác nhau
- Quy trình làm việc có thể mở rộng: Được thiết kế cho các tác vụ doanh nghiệp phức tạp
- Công cụ giáo dục: Phổ biến trong môi trường học thuật và đào tạo
3. CrewAI
CrewAI điều phối các AI agent đóng vai để thực hiện các tác vụ cộng tác với trọng tâm vào sự đơn giản và yêu cầu thiết lập tối thiểu. Ra mắt vào đầu năm 2024, nó đã đạt được hơn 32.000 sao GitHub và gần 1 triệu lượt tải xuống hàng tháng, khiến nó trở nên phổ biến cho dịch vụ khách hàng và tự động hóa tiếp thị.
Các tính năng chính:
- Agent dựa trên vai trò: Gán trách nhiệm cụ thể cho từng agent trong nhóm
- Triển khai đơn giản: Cần code tối thiểu để thiết lập agent
- Độc lập với LangChain: Hoạt động không có sự phụ thuộc framework phức tạp
- Quy trình làm việc cộng tác: Các agent làm việc cùng nhau về các mục tiêu chung
- Được áp dụng phổ biến: Được sử dụng rộng rãi trong dịch vụ khách hàng và lĩnh vực tiếp thị
- Triển khai nhanh chóng: Thiết lập nhanh cho các hệ thống đa agent
4. OpenAI Agents SDK
OpenAI Agents SDK là một framework Python nhẹ được phát hành vào tháng 3 năm 2025 tập trung vào việc tạo quy trình làm việc đa agent với theo dõi toàn diện và rào chắn bảo vệ. Với hơn 11.000 sao GitHub, nó cung cấp khả năng tương thích không phụ thuộc nhà cung cấp với hơn 100 LLM khác nhau.
Các tính năng chính:
- Thiết kế nhẹ: Chi phí tối thiểu cho quy trình làm việc đa agent
- Không phụ thuộc nhà cung cấp: Tương thích với hơn 100 mô hình ngôn ngữ khác nhau
- Theo dõi toàn diện: Khả năng giám sát và gỡ lỗi chi tiết
- Rào chắn tích hợp sẵn: Cơ chế an toàn và kiểm soát hành vi
- Đường cong học tập thấp: Dễ tiếp cận với các nhà phát triển Python
- Tích hợp OpenAI: Kết nối liền mạch với các dịch vụ OpenAI
5. Google Agent Development Kit (ADK)
Google ADK là một framework modular được công bố vào tháng 4 năm 2025 tích hợp với hệ sinh thái Google, bao gồm Gemini và Vertex AI. Với khoảng 10.000 sao GitHub, nó hỗ trợ các thành phần agent phân cấp và yêu cầu ít hơn 100 dòng code để phát triển hiệu quả.
Các tính năng chính:
- Tích hợp hệ sinh thái Google: Kết nối gốc với Gemini và Vertex AI
- Kiến trúc modular: Phương pháp phát triển dựa trên thành phần linh hoạt
- Thành phần phân cấp: Hỗ trợ các mối quan hệ và phụ thuộc agent phức tạp
- Phát triển công cụ tùy chỉnh: Xây dựng công cụ chuyên biệt cho các trường hợp sử dụng cụ thể
- Yêu cầu code tối thiểu: Phát triển hiệu quả với dưới 100 dòng code
- Nền tảng Agentspace: Được sử dụng trong nền tảng triển khai agent của chính Google
So sánh Framework AI Agent
Bảng dưới đây so sánh các framework và công cụ hàng đầu để xây dựng AI agent, làm nổi bật các tính năng chính, trường hợp sử dụng lý tưởng và sự áp dụng trong thực tế để giúp bạn chọn phù hợp với nhu cầu của mình.
| Framework / Công cụ | Các tính năng chính | Lý tưởng cho | Người dùng đáng chú ý / Tích hợp |
|---|---|---|---|
| LangGraph | – Điều phối agent có trạng thái-
Quy trình làm việc đa agent (đơn, phân cấp, tuần tự) – Tích hợp LangSmith để giám sát- Quy trình làm việc có con người tham gia- Khả năng streaming – Hỗ trợ bộ nhớ dài hạn |
Các nhóm xây dựng agent mạnh mẽ, nhận thức ngữ cảnh cho các tương tác kéo dài | Klarna (giảm 80% thời gian giải quyết hỗ trợ) |
| AutoGen | – Framework cuộc trò chuyện đa agent
– Kiến trúc hướng sự kiện- Không phụ thuộc LLM Tài liệu mạnh và công cụ giáo dục – Có thể mở rộng cho quy trình làm việc phức tạp |
Môi trường doanh nghiệp và học thuật cần cộng tác giữa các agent | Novo Nordisk (pipeline khoa học dữ liệu) |
| CrewAI | – Cấu trúc agent dựa trên vai trò
– Thiết lập đơn giản với code tối thiểu – Không phụ thuộc framework – Triển khai nhanh cho quy trình làm việc cộng tác |
Dịch vụ khách hàng, tiếp thị và các nhóm tìm kiếm điều phối nhẹ | Được áp dụng rộng rãi cho tự động hóa dịch vụ |
| OpenAI Agents SDK | – Thiết kế đa agent nhẹ
– Không phụ thuộc nhà cung cấp (100+ LLM) – Theo dõi và gỡ lỗi tích hợp- Rào chắn tích hợp sẵn để thực thi an toàn – Dễ dàng cho nhà phát triển Python |
Nhà phát triển cần quy trình làm việc có thể tùy chỉnh với sự an toàn và linh hoạt | Liền mạch với dịch vụ OpenAI |
| Google Agent Dev Kit (ADK) | – Tích hợp gốc Gemini và Vertex AI
– Kiến trúc modular, dựa trên thành phần – Thành phần agent phân cấp- Hiệu quả với dưới 100 dòng code – Hỗ trợ phát triển công cụ tùy chỉnh |
Các tổ chức sử dụng hệ sinh thái Google Cloud để triển khai AI | Hỗ trợ nền tảng Agentspace nội bộ của Google |
AI Agent không cần code và mã nguồn mở tốt nhất
Đối với các nhóm không có chuyên môn lập trình sâu hoặc những người muốn tiến nhanh, các công cụ AI agent không cần code và mã nguồn mở này cung cấp chức năng mạnh mẽ với thiết lập tối thiểu.
1. Dify
Dify là nền tảng low-code để tạo AI agent với hơn 93.000 sao GitHub giúp phát triển agent dễ tiếp cận với người dùng không có kỹ thuật. Giao diện trực quan của nó hỗ trợ hàng trăm LLM khác nhau và bao gồm các chiến lược RAG, Function Calling và ReAct tích hợp sẵn để có khả năng agent toàn diện.
Các tính năng chính:
- Giao diện trực quan: Các thành phần kéo và thả để phát triển agent
- Hỗ trợ đa LLM: Tương thích với hàng trăm mô hình ngôn ngữ khác nhau
- Chiến lược tích hợp sẵn: Bao gồm các phương pháp RAG, Function Calling và ReAct
- TiDB Vector Search: Tích hợp cơ sở dữ liệu vector có thể mở rộng
- Tính năng doanh nghiệp: Tạo tài liệu và phân tích báo cáo tài chính
- Tạo mẫu nhanh chóng: Phát triển nhanh cho startup và doanh nghiệp.
2. AutoGPT
AutoGPT đã thiết lập không gian AI agent mã nguồn mở bằng cách phân chia các mục tiêu phức tạp thành các nhiệm vụ con có thể quản lý mà nó có thể thực thi độc lập.
Được xây dựng trên các mô hình GPT của OpenAI, nó có thể truy cập internet, tương tác với các API khác nhau và duy trì bộ nhớ qua các phiên. Khả năng thích ứng của nền tảng làm cho nó có giá trị cho nghiên cứu, thu thập dữ liệu và tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại.
Bản chất mã nguồn mở và thiết kế modular của nó cung cấp những lợi thế độc đáo cho các nhóm kỹ thuật:
Các tính năng chính:
- Phân tách nhiệm vụ: Tự động phân chia các mục tiêu phức tạp thành các nhiệm vụ con có thể thực thi
- Truy cập internet: Tìm kiếm và tương tác với các dịch vụ web độc lập
- Quản lý bộ nhớ: Duy trì ngữ cảnh qua các chuỗi nhiệm vụ kéo dài
- Tích hợp API: Thiết kế modular hỗ trợ nhiều công cụ của bên thứ ba
- Tự do mã nguồn mở: Quyền tùy chỉnh và sửa đổi hoàn toàn
- Cấu trúc chi phí: Nền tảng miễn phí với chi phí API OpenAI ($0,03-$0,06 mỗi 1.000 token)
3. n8n
n8n cung cấp nền tảng tự động hóa quy trình làm việc cho phép các nhóm tạo quy trình làm việc AI agent thông qua giao diện kéo và thả. Công cụ mã nguồn mở này hỗ trợ tích hợp AI và cung cấp khả năng xây dựng quy trình làm việc trực quan để tự động hóa các quy trình kinh doanh phức tạp mà không cần kiến thức lập trình.
Các tính năng chính:
- Giao diện kéo và thả: Tạo quy trình làm việc trực quan mà không cần lập trình
- Hỗ trợ tích hợp AI: Kết nối với các dịch vụ và mô hình AI khác nhau
- Tự động hóa quy trình làm việc: Tự động hóa các quy trình kinh doanh phức tạp và luồng dữ liệu
- Nền tảng mã nguồn mở: Phát triển theo cộng đồng với các tùy chọn self-hosting
- Trình kết nối mở rộng: Hỗ trợ hàng trăm dịch vụ và API khác nhau
- Công cụ gỡ lỗi trực quan: Khắc phục sự cố dễ dàng và các công cụ giám sát quy trình làm việc
4. Rasa
Rasa cung cấp framework mã nguồn mở để xây dựng AI đàm thoại tinh vi với tiềm năng tùy chỉnh rộng rãi. Được tin cậy bởi các doanh nghiệp như American Express, kiến trúc CALM của nó tách biệt hiểu ngôn ngữ khỏi logic kinh doanh, cho phép tích hợp bất kỳ LLM nào mà không làm gián đoạn quy trình làm việc.
Các tính năng chính:
- Kiểm soát tùy chỉnh đầy đủ: Sửa đổi bất kỳ khía cạnh nào của hệ thống đàm thoại
- Kiến trúc CALM: Tách biệt sạch sẽ giữa hiểu ngôn ngữ và logic kinh doanh
- Triển khai tại chỗ: Duy trì kiểm soát dữ liệu hoàn toàn cho các ứng dụng nhạy cảm
- Hỗ trợ doanh nghiệp: Dịch vụ chuyên nghiệp và hỗ trợ cho triển khai sản xuất
- Hỗ trợ đa ngôn ngữ: Xử lý các yêu cầu ngôn ngữ đa dạng
- Phát triển cộng đồng: Hệ sinh thái đóng góp tích cực với cập nhật thường xuyên
5. BotPress
BotPress kết hợp trình xây dựng luồng trực quan với hook code để tạo chatbot có thể tùy chỉnh cao với khả năng phân tích rộng rãi. Nền tảng mã nguồn mở này cung cấp trình xây dựng luồng GUI trong khi hỗ trợ tích hợp tùy chỉnh và giám sát hiệu suất chi tiết cho các tương tác agent.
Các tính năng chính:
- Trình xây dựng luồng trực quan: Thiết kế cuộc trò chuyện dựa trên GUI mà không cần yêu cầu lập trình
- Hook code: Tích hợp lập trình tùy chỉnh cho chức năng nâng cao
- Bảng điều khiển phân tích: Theo dõi toàn diện hiệu suất agent và tương tác người dùng
- Triển khai đa nền tảng: Hỗ trợ các kênh nhắn tin và nền tảng khác nhau
- Tính linh hoạt mã nguồn mở: Phát triển theo cộng đồng với kiến trúc có thể mở rộng
- Tích hợp tùy chỉnh: Kết nối với API bên ngoài và hệ thống kinh doanh
So sánh AI agent không cần code và mã nguồn mở
Bảng sau phân tích các công cụ AI agent không cần code và mã nguồn mở hàng đầu, so sánh các tính năng cốt lõi, điểm mạnh và trường hợp sử dụng lý tưởng, giúp bạn dễ dàng chọn giải pháp phù hợp dựa trên nhu cầu kỹ thuật và mục tiêu của nhóm.
|
Công cụ |
Các tính năng chính |
Lý tưởng cho |
Thuộc tính đáng chú ý / Trường hợp sử dụng |
|
Làm nổi bật |
– Trình tạo tác nhân kéo và thả trực quan – Hỗ trợ hàng trăm LLM – RAG, ReAct và Function Calling tích hợp – Tích hợp cơ sở dữ liệu vectơ TiDB – Tạo và phân tích tài liệu |
Người dùng không chuyên môn, các công ty khởi nghiệp và nhóm doanh nghiệp cần tạo mẫu nhanh |
Kết hợp sự đơn giản với chức năng chuyên sâu cho các trường hợp sử dụng kinh doanh |
|
Tự động GPT |
– Phân chia mục tiêu thành các nhiệm vụ phụ – Truy cập Internet và tương tác API – Bộ nhớ dai dẳng – Mô-đun và mã nguồn mở – Miễn phí sử dụng (áp dụng chi phí API OpenAI) |
Các nhóm kỹ thuật và nhà nghiên cứu tự động hóa quy trình làm việc nhiều bước |
Tiên phong trong phát triển tác nhân tự động, có thể thích ứng với nhiều lĩnh vực |
|
n8n |
– Trình tạo quy trình làm việc kéo và thả không cần mã – Tự động hóa trực quan với tích hợp dịch vụ AI – Mã nguồn mở và tự lưu trữ – Hỗ trợ hàng trăm API – Công cụ gỡ lỗi trực quan |
Các nhóm kinh doanh tự động hóa quy trình mà không cần mã hóa |
Lý tưởng để tự động hóa các quy trình làm việc phức tạp, đa dịch vụ |
|
Rasa |
– Khung AI đàm thoại nguồn mở – Kiến trúc CALM tách biệt logic và ngôn ngữ – Triển khai tại chỗ – Hỗ trợ đa ngôn ngữ – Tùy chỉnh đầy đủ |
Các doanh nghiệp và nhóm phát triển cần chatbot riêng tư, có khả năng mở rộng |
Được các tổ chức lớn như American Express tin tưởng |
|
BotPress |
– Trình xây dựng luồng trực quan với hỗ trợ móc mã – Tích hợp và khả năng mở rộng tùy chỉnh – Bảng điều khiển phân tích – Hỗ trợ nhắn tin đa nền tảng – Tính linh hoạt của mã nguồn mở |
Các nhóm xây dựng chatbot đa nền tảng tiên tiến với tính năng phân tích |
Kết hợp sự dễ dàng trực quan với khả năng kiểm soát và hiểu biết ở cấp độ phát triển |
AI Agent doanh nghiệp được xây dựng sẵn tốt nhất
Các công cụ dưới đây đại diện cho các AI agent doanh nghiệp được xây dựng sẵn hàng đầu—được thiết kế để triển khai có thể mở rộng, cấp độ sản xuất. Các nền tảng này cung cấp khả năng mạnh mẽ ngay lập tức, với tích hợp sâu vào các hệ sinh thái hiện có.
1. Devin AI (Cognition Labs)
Devin AI nổi bật như kỹ sư phần mềm AI thực sự có khả năng đầu tiên, xử lý các dự án phát triển hoàn chỉnh từ lập kế hoạch đến triển khai. Được xây dựng bởi các lập trình viên cạnh tranh với 10 huy chương vàng IOI, nền tảng này kết hợp các mô hình ngôn ngữ lớn với học tăng cường trong môi trường sandbox.
Các công ty như Nubank đã báo cáo cải thiện hiệu quả gấp 12 lần và tiết kiệm chi phí gấp 20 lần khi di chuyển cơ sở mã hàng triệu dòng. Nền tảng này xuất sắc trong di chuyển mã kế thừa, sửa lỗi và tinh chỉnh mô hình AI.
Khả năng và cấu trúc giá của nền tảng phản ánh trọng tâm vào phát triển:
- Lập trình độc lập: Viết, gỡ lỗi và triển khai các ứng dụng hoàn chỉnh một cách độc lập
- Cộng tác theo thời gian thực: Cho phép các nhà phát triển làm việc cùng với AI agent
- Di chuyển mã kế thừa: Chuyên về hiện đại hóa các cơ sở mã phức tạp, lỗi thời
- Tích hợp API: Kết nối với VSCode và các công cụ phát triển khác
- Giá linh hoạt: Gói Core ở mức $20/tháng, Team ở mức $500/tháng, giá Enterprise tùy chỉnh
- Khả năng học tập: Cải thiện hiệu suất thông qua phản hồi người dùng và huấn luyện
2. Agentforce (Salesforce)
Agentforce mở rộng sự thống trị CRM của Salesforce vào lĩnh vực AI agent, cung cấp các giải pháp được xây dựng sẵn cho các chức năng bán hàng, dịch vụ, tiếp thị và thương mại.
Nền tảng kết hợp AI tạo sinh với lý luận agentic, sử dụng Data Cloud của Salesforce để tự động hóa nhận thức ngữ cảnh. Các khách hàng lớn như The Adecco Group, OpenTable và Saks sử dụng Agentforce để cung cấp phản hồi khách hàng nhanh hơn, được cá nhân hóa hơn.
Điểm mạnh của nền tảng nằm ở tích hợp CRM sâu và mối quan hệ doanh nghiệp đã được thiết lập.
Trọng tâm doanh nghiệp của nền tảng mang lại khả năng tự động hóa kinh doanh toàn diện:
- Tích hợp CRM: Kết nối trực tiếp với dữ liệu và quy trình làm việc Salesforce hiện có
- Agent được xây dựng sẵn: Giải pháp có sẵn cho các chức năng kinh doanh phổ biến
- Trình xây dựng low-code: Công cụ Agent Builder để tạo tự động hóa tùy chỉnh mà không cần lập trình
- Triển khai đa kênh: Hoạt động trên web, di động, Slack và các nền tảng khác
- Truy cập Data Cloud: Sử dụng dữ liệu khách hàng thống nhất của Salesforce cho các tương tác được cá nhân hóa
- Giá đăng ký: Tích hợp với các gói Salesforce hiện có (chi phí cụ thể không được tiết lộ)
3. Microsoft Copilot Studio
Microsoft Copilot Studio cung cấp nền tảng toàn diện để xây dựng trợ lý AI tích hợp với các ứng dụng Microsoft 365.
Phương pháp low-code cho phép người dùng kinh doanh tạo các agent tùy chỉnh mà không cần kiến thức lập trình sâu rộng. Các công ty như ICG đã báo cáo tiết kiệm chi phí $500.000 và cải thiện lợi nhuận 20% thông qua triển khai Copilot.
Tích hợp chặt chẽ của nền tảng với Microsoft 365 cung cấp giá trị ngay lập tức cho các tổ chức đã sử dụng các công cụ này. Bạn có thể làm quen với Microsoft Copilot trong khóa học Giới thiệu về Microsoft Copilot của chúng tôi.
Trọng tâm năng suất của nền tảng mang lại giá trị ngay lập tức cho người dùng hệ sinh thái Microsoft:
- Tích hợp Microsoft 365: Tự động hóa gốc trên Word, Excel, Outlook và Teams
- Phát triển low-code: Công cụ trực quan để tạo agent mà không cần lập trình
- Điều phối đa agent: Điều phối nhiều AI agent cho quy trình làm việc phức tạp
- Tích hợp Azure AI: Truy cập hơn 1.800 mô hình Azure AI Foundry
- Khả năng sử dụng máy tính: Cập nhật gần đây cho phép agent tương tác với các ứng dụng máy tính để bàn
- Mô hình đăng ký: Bao gồm với giá tiện ích bổ sung Microsoft 365 Copilot
4. IBM Watsonx Assistant
IBM Watsonx Assistant mang hàng thập kỷ kinh nghiệm nghiên cứu AI vào phát triển giao diện đàm thoại, tập trung vào yêu cầu bảo mật và tuân thủ cấp độ doanh nghiệp.
Nền tảng kết hợp hiểu ngôn ngữ tự nhiên với học máy và trình chỉnh sửa hộp thoại trực quan. Nó phù hợp với các ngành có yêu cầu tuân thủ nghiêm ngặt, chẳng hạn như ngân hàng và chăm sóc sức khỏe, nơi danh tiếng của IBM về bảo mật doanh nghiệp cung cấp sự tự tin. Tuy nhiên, nền tảng có thể liên quan đến chi phí cao hơn và thiết lập phức tạp hơn so với các đối thủ mới hơn.
Di sản doanh nghiệp của nền tảng mang lại khả năng AI đàm thoại mạnh mẽ:
- Bảo mật doanh nghiệp: Đáp ứng các yêu cầu tuân thủ nghiêm ngặt cho các ngành được quản lý
- Hỗ trợ đa kênh: Xử lý các tương tác văn bản và giọng nói trên các nền tảng khác nhau
- Trình chỉnh sửa hộp thoại không cần code: Giao diện trực quan để tạo luồng cuộc trò chuyện
- Tích hợp hệ thống kinh doanh: Kết nối với các ứng dụng doanh nghiệp và cơ sở dữ liệu hiện có
- Cải thiện AI tạo sinh: Sử dụng LLM watsonx để cải thiện chất lượng phản hồi
- Giá dựa trên đám mây: Gói đăng ký thông qua IBM Cloud (chi phí cụ thể thay đổi theo mức sử dụng)
Các đề cập đáng chú ý khác
Một số nền tảng chuyên biệt giải quyết các nhu cầu kinh doanh cụ thể với các phương pháp độc đáo.
- OpenAI’s Codex: Codex là agent kỹ thuật phần mềm dựa trên đám mây của OpenAI được thiết kế để tự động hóa các tác vụ lập trình như viết tính năng, sửa lỗi, chạy thử nghiệm và đề xuất pull request. Mỗi tác vụ hoạt động trong sandbox đám mây an toàn riêng, được tải sẵn với kho lưu trữ của người dùng.
- Google Jules: Jules là trợ lý lập trình AI không đồng bộ của Google tích hợp trực tiếp với các kho lưu trữ của nhà phát triển. Nó sao chép cơ sở mã vào máy ảo Google Cloud an toàn, hiểu ngữ cảnh đầy đủ của dự án và thực hiện các tác vụ như viết thử nghiệm, xây dựng tính năng mới, sửa lỗi và cập nhật phụ thuộc.
- OpenAI’s Operator: Một AI agent được thiết kế để tương tác với các trang web như con người, bằng cách nhấp, gõ và điều hướng giao diện dựa trên đầu vào trực quan. Chạy trong môi trường trình duyệt an toàn, nó có thể đặt du lịch, đặt đồ ăn và điền biểu mẫu. Các hành động nhạy cảm như đăng nhập hoặc thanh toán yêu cầu sự chấp thuận của người dùng. Tìm hiểu thêm trong blog về Operator của OpenAI này.
- Project Astra đại diện cho tầm nhìn của Google về trợ lý AI toàn cầu có thể hiểu và tương tác thông qua nhiều phương thức. Nguyên mẫu này kết hợp các mô hình ngôn ngữ tiên tiến với thị giác máy tính và khả năng xử lý thời gian thực, cho phép tương tác tự nhiên thông qua văn bản, giọng nói, hình ảnh và video.
- Yellow.ai chuyên về tự động hóa đàm thoại với hỗ trợ cho hơn 135 ngôn ngữ, phục vụ các công ty toàn cầu như Domino’s và Hyundai.
- Moveworks tập trung vào tự động hóa hỗ trợ nhân viên, giúp các tổ chức như CVS Health giảm 50% cuộc trò chuyện với agent trực tiếp.
- AWS Q Dev: Amazon đã nâng cấp Amazon Q Developer Chat với lý luận agentic, nhiều bước để trợ lý có thể tự động gọi hơn 200 API AWS, chẩn đoán các vấn đề tài nguyên và áp dụng sửa chữa bên trong console hoặc Slack mà không cần sự can thiệp của con người.
- SAP Joule: Joule Studio cho phép khách hàng SAP xây dựng các agent không cần code (“kỹ năng”) kéo dữ liệu ERP trực tiếp, đề xuất các hành động tốt nhất tiếp theo và tự động phê duyệt—giữ quản trị nguyên vẹn trong khi tăng tốc các quyết định. GA cho các kỹ năng tùy chỉnh vào tháng 6; các agent tùy chỉnh sẽ ra mắt sau trong năm nay.
Phân tích so sánh
| Nền tảng | Chức năng chính | Mô hình truy cập | Giá | Tốt nhất cho | Hạn chế chính |
|---|---|---|---|---|---|
| Devin AI | Kỹ thuật phần mềm độc lập | SaaS với API | $20–$500/tháng | Nhóm phát triển, di chuyển mã kế thừa | Giới hạn cho các tác vụ lập trình |
| Auto-GPT | Tự động hóa tác vụ | Mã nguồn mở | Miễn phí + chi phí API | Nhóm kỹ thuật, tự động hóa tùy chỉnh | Yêu cầu thiết lập kỹ thuật |
| Agentforce | Tự động hóa kinh doanh | Đăng ký Salesforce | Một phần của gói Salesforce | Người dùng CRM, dịch vụ khách hàng | Phụ thuộc vào hệ sinh thái Salesforce |
| Copilot Studio | Tự động hóa năng suất | Đăng ký Microsoft 365 | Một phần của Microsoft 365 | Người dùng Microsoft, tự động hóa quy trình làm việc | Tập trung vào Microsoft |
| Watsonx Assistant | AI đàm thoại doanh nghiệp | Đăng ký IBM Cloud | Gói dựa trên đám mây | Các ngành được quản lý, bảo mật doanh nghiệp | Thiết lập phức tạp, chi phí cao hơn |
Các nhóm phát triển cũng nên xem xét các trợ lý lập trình AI như các công cụ bổ sung cho các nền tảng agent đầy đủ.
Sự lựa chọn giữa các nền tảng thường phụ thuộc nhiều hơn vào các khoản đầu tư công nghệ hiện có và khả năng tổ chức hơn là so sánh tính năng thuần túy.
Các nền tảng tập trung vào phát triển như Devin AI xuất sắc trong các tác vụ lập trình, trong khi các giải pháp doanh nghiệp như Agentforce và Watsonx Assistant ưu tiên tích hợp hệ thống kinh doanh.
Các tùy chọn mã nguồn mở cung cấp khả năng thích ứng nhưng yêu cầu chuyên môn kỹ thuật, trong khi các nền tảng dựa trên đăng ký cung cấp hỗ trợ toàn diện với các phụ thuộc hệ sinh thái.
Chiến lược triển khai và thực hành tốt nhất
Chuyển từ đánh giá agent sang triển khai thành công đòi hỏi một phương pháp có cấu trúc giải quyết cả yêu cầu kỹ thuật và sự sẵn sàng của tổ chức.
Bắt đầu
Nếu bạn mới bắt đầu, những mẹo này có thể giúp bạn nhanh chóng làm quen.
1. Bắt đầu với đánh giá và lập kế hoạch
Triển khai AI agent thành công bắt đầu với đánh giá kỹ lưỡng về quy trình làm việc hiện tại và cơ sở hạ tầng kỹ thuật của bạn. Xác định các quy trình liên quan đến ra quyết định lặp đi lặp lại hoặc phân tích dữ liệu, vì đây đại diện cho các ứng cử viên mạnh nhất cho tự động hóa agent. Ghi lại các điểm đau hiện có, đo lường các chỉ số hiệu suất hiện tại và thiết lập các phép đo cơ sở để đánh giá hiệu quả agent sau này.
2. Chọn nền tảng phù hợp cho nhóm của bạn
Lựa chọn nên căn chỉnh khả năng agent với các trường hợp sử dụng cụ thể của bạn thay vì chọn dựa trên sự phổ biến một mình. Các nhóm kỹ thuật được hưởng lợi từ các framework như LangGraph hoặc AutoGen để phát triển tùy chỉnh, trong khi người dùng kinh doanh thường tìm thấy nhiều giá trị hơn trong các nền tảng low-code như Dify hoặc các giải pháp doanh nghiệp đã được thiết lập. Xem xét chuyên môn lập trình của nhóm bạn, ngăn xếp công nghệ hiện có và khả năng bảo trì dài hạn.
3. Chạy thử nghiệm pilot tập trung
Bắt đầu với một trường hợp sử dụng duy nhất, được xác định rõ ràng cung cấp giá trị kinh doanh có thể đo lường nhưng sẽ không làm gián đoạn hoạt động nếu có vấn đề phát sinh. Hầu hết các tổ chức nhận thấy rằng thời gian pilot 2–3 tháng cung cấp đủ thời gian để đánh giá hiệu quả và giải quyết các trở ngại kỹ thuật ban đầu.
Các nhóm kỹ thuật có thể xây dựng chuyên môn thông qua học tập có cấu trúc với track Associate AI Engineer for Developers của chúng tôi, trong khi các nhóm khoa học dữ liệu được hưởng lợi từ con đường Associate AI Engineer for Data Scientists.
Thực hành tốt nhất
Khi bạn đã chọn công cụ phù hợp và bắt đầu phát triển AI agent của mình, đây là một số thực hành tốt nhất cần ghi nhớ.
1. Xây dựng hệ thống agent, không phải công cụ cô lập
Thay vì triển khai các agent cô lập, hãy xây dựng hệ thống agent nơi các thành phần chuyên biệt làm việc cùng nhau—một agent xử lý thu thập dữ liệu trong khi agent khác thực hiện phân tích và agent thứ ba hành động dựa trên kết quả. Phương pháp này phản ánh các quy trình làm việc cộng tác mà các công ty hàng đầu như OpenAI và Anthropic khuyến nghị.
2. Tuân theo quy trình làm việc bốn bước đã được chứng minh
Triển khai quy trình làm việc agent bốn bước: gán nhiệm vụ người dùng, lập kế hoạch và phân bổ công việc, cải thiện đầu ra lặp đi lặp lại và thực thi hành động. Xây dựng các vòng phản hồi nơi các agent có thể xem xét và tinh chỉnh công việc của họ trước khi giao hàng cuối cùng, cải thiện chất lượng đầu ra theo thời gian.
3. Tránh các sai lầm triển khai phổ biến
Agent hoạt động tốt nhất cho các tình huống không thể dự đoán nơi các hệ thống dựa trên quy tắc sẽ thất bại, thay vì tự động hóa quy trình làm việc đơn giản. Tránh tự động hóa mọi thứ ngay lập tức; thay vào đó, hãy tập trung vào các quy trình giá trị cao được hưởng lợi từ ra quyết định thông minh.
4. Đo lường những gì quan trọng
Theo dõi cả các chỉ số định lượng như tỷ lệ giải quyết vấn đề và các biện pháp định tính như sự hài lòng của người dùng. Đặt các đường cơ sở hiệu suất rõ ràng và thiết lập các chu kỳ xem xét thường xuyên để xác định các cơ hội tối ưu hóa.
5. Lập kế hoạch cho tăng trưởng từ ngày đầu tiên
Xem xét chi phí sử dụng API tăng lên, yêu cầu cơ sở hạ tầng và nhu cầu hỗ trợ khi việc sử dụng agent tăng lên. Phát triển chuyên môn nội bộ thông qua các chương trình đào tạo để giảm sự phụ thuộc vào các nhà cung cấp bên ngoài. Các triển khai agent thành công thường dẫn đến tái tưởng tượng quy trình và các sáng kiến chuyển đổi kỹ thuật số rộng hơn.
Suy nghĩ cuối cùng
AI agent đang phát triển nhanh chóng, từ các chatbot đơn giản đến các hệ thống lập kế hoạch, hành động và cộng tác với đầu vào tối thiểu. Chúng đang trở nên có khả năng hơn, đa phương thức hơn và được tích hợp nhiều hơn vào các quy trình làm việc kinh doanh thực tế.
Nhưng với sức mạnh này đi kèm trách nhiệm. Các quy định như Đạo luật AI của EU có nghĩa là các tổ chức phải ưu tiên giám sát, minh bạch và tuân thủ từ đầu.
Muốn học cách làm việc với các AI agent hiện đại? Hãy xem khóa học Xây dựng agent LangChain động của chúng tôi để thực hành với các công cụ định hình kỷ nguyên mới này.
Câu hỏi thường gặp về AI Agent tốt nhất
AI agent là gì và chúng khác với chatbot như thế nào?
AI agent là các chương trình phần mềm có thể phân tích thông tin, đưa ra quyết định và thực thi nhiệm vụ mà không cần sự giám sát liên tục của con người. Không giống như chatbot tuân theo các đường dẫn được xác định trước, AI agent đưa ra các quyết định độc lập dựa trên dữ liệu họ thu thập và có thể thích ứng với các tình huống mới thông qua học tập.
Nền tảng AI agent nào là tốt nhất cho doanh nghiệp của tôi?
Nền tảng tốt nhất phụ thuộc vào ngăn xếp công nghệ hiện có và trường hợp sử dụng của bạn. Devin AI xuất sắc cho các nhóm phát triển, Agentforce hoạt động tốt nhất cho người dùng Salesforce, Microsoft Copilot Studio phù hợp với môi trường Microsoft 365, trong khi các tùy chọn mã nguồn mở như Auto-GPT cung cấp tùy chỉnh tối đa cho các nhóm kỹ thuật.
Chi phí triển khai AI agent là bao nhiêu?
Chi phí thay đổi rộng rãi theo nền tảng. Các giải pháp mã nguồn mở như Auto-GPT là miễn phí (cộng với chi phí API), trong khi các nền tảng doanh nghiệp dao động từ $20/tháng (Devin AI Core) đến $500/tháng (Devin AI Team). Nhiều giải pháp doanh nghiệp tích hợp với các gói đăng ký hiện có thay vì giá riêng biệt.
Tôi có thể xây dựng AI agent của riêng mình mà không có kinh nghiệm lập trình không?
Có, một số nền tảng không cần code làm cho phát triển AI agent dễ tiếp cận. Dify cung cấp giao diện kéo và thả trực quan, Microsoft Copilot Studio cung cấp công cụ low-code cho người dùng kinh doanh và BotPress kết hợp trình xây dựng luồng trực quan với tùy chỉnh code tùy chọn.
Quy trình kinh doanh nào hoạt động tốt nhất cho tự động hóa AI agent?
AI agent xuất sắc trong các quy trình liên quan đến ra quyết định lặp đi lặp lại, phân tích dữ liệu và các tình huống không thể dự đoán nơi các hệ thống dựa trên quy tắc sẽ thất bại. Các ứng dụng phổ biến bao gồm dịch vụ khách hàng, thu thập và phân tích dữ liệu, tạo nội dung và điều phối quy trình làm việc trên nhiều hệ thống.
Tổng quan về xu hướng AI Agent 2025
Năm 2025 đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong sự phát triển của AI agent. Từ những chatbot đơn giản, công nghệ này đã tiến hóa thành các hệ thống phức tạp có khả năng tự chủ cao, có thể lập kế hoạch, thực thi và học hỏi từ kinh nghiệm.
Những điểm nổi bật chính:
Thị trường đang bùng nổ: Với giá trị 5,4 tỷ USD năm 2024 và tốc độ tăng trưởng 45,8% hàng năm, thị trường AI agent đang thu hút sự quan tâm mạnh mẽ từ cả doanh nghiệp và nhà đầu tư.
Đa dạng giải pháp: Từ các framework phát triển như LangGraph và AutoGen đến các nền tảng doanh nghiệp như Agentforce và Copilot Studio, người dùng có nhiều lựa chọn phù hợp với từng nhu cầu cụ thể.
Dân chủ hóa AI: Các công cụ không cần code như Dify và BotPress đang làm cho công nghệ AI agent dễ tiếp cận hơn với những người không có nền tảng kỹ thuật sâu.
Tích hợp sâu rộng: Các agent hiện đại không chỉ hoạt động độc lập mà còn được tích hợp sâu vào các hệ sinh thái hiện có như Microsoft 365, Salesforce và Google Cloud.
Khuyến nghị từ Infinity News:
Cho doanh nghiệp nhỏ và startup: Bắt đầu với các giải pháp không cần code hoặc low-code như Dify hoặc n8n để tự động hóa các quy trình cơ bản mà không cần đầu tư lớn vào đội ngũ kỹ thuật.
Cho doanh nghiệp vừa và lớn: Xem xét các nền tảng doanh nghiệp như Agentforce (nếu đang dùng Salesforce), Copilot Studio (nếu trong hệ sinh thái Microsoft) hoặc Watsonx Assistant (cho các ngành có yêu cầu tuân thủ cao).
Cho đội ngũ phát triển: Khám phá các framework như LangGraph, AutoGen hoặc CrewAI để xây dựng các giải pháp tùy chỉnh đáp ứng nhu cầu đặc thù của tổ chức.
Cho các tổ chức có nhu cầu bảo mật cao: Ưu tiên các giải pháp mã nguồn mở như Rasa hoặc các nền tảng hỗ trợ xử lý cục bộ để đảm bảo kiểm soát dữ liệu tối đa.
Lưu ý quan trọng về tuân thủ và đạo đức:
Khi triển khai AI agent, các tổ chức cần chú ý đến các quy định mới như Đạo luật AI của EU và các yêu cầu tuân thủ cụ thể của từng ngành. Điều này bao gồm:
- Minh bạch: Người dùng cần biết khi nào họ đang tương tác với AI
- Giải trình: Các quyết định của AI phải có thể giải thích và kiểm tra được
- Bảo mật dữ liệu: Tuân thủ GDPR, CCPA và các quy định bảo vệ dữ liệu khác
- Giám sát con người: Duy trì sự giám sát phù hợp, đặc biệt cho các quyết định quan trọng
- Thiên kiến và công bằng: Đảm bảo AI agent không tạo ra hoặc khuếch đại sự thiên kiến
Tương lai của AI Agent:
Infinity News dự đoán rằng trong những năm tới, AI agent sẽ tiếp tục phát triển theo các hướng sau:
Đa phương thức nâng cao: Agent sẽ ngày càng tốt hơn trong việc xử lý và tích hợp nhiều loại dữ liệu (văn bản, hình ảnh, âm thanh, video) để đưa ra quyết định toàn diện hơn.
Cộng tác đa agent: Các hệ thống agent sẽ làm việc cùng nhau hiệu quả hơn, với các agent chuyên biệt kết hợp để giải quyết các vấn đề phức tạp.
Tự chủ cao hơn: Agent sẽ đòi hỏi ít sự can thiệp của con người hơn trong khi vẫn duy trì độ chính xác và an toàn cao.
Cá nhân hóa sâu sắc: Agent sẽ học và thích ứng tốt hơn với phong cách làm việc và ưu tiên của từng người dùng hoặc tổ chức.
Tích hợp IoT và Edge Computing: Agent sẽ mở rộng ra khỏi các ứng dụng phần mềm để kiểm soát các thiết bị vật lý và đưa ra quyết định thời gian thực tại biên mạng.
Bước tiếp theo:
Cho dù bạn là nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu, nhà lãnh đạo công nghệ hay người dùng kinh doanh, đây là thời điểm tuyệt vời để bắt đầu với AI agent. Bắt đầu nhỏ, học hỏi từ các thử nghiệm pilot và dần dần mở rộng khi bạn hiểu rõ hơn về những gì phù hợp với tổ chức của mình.
AI agent không chỉ là một xu hướng công nghệ—chúng đại diện cho sự chuyển đổi cơ bản trong cách chúng ta làm việc, tự động hóa và giải quyết vấn đề. Các tổ chức áp dụng sớm và chiến lược sẽ có lợi thế cạnh tranh đáng kể trong những năm tới.
Lời kết từ Infinity News:
Thị trường AI agent năm 2025 mang đến cơ hội chưa từng có để các doanh nghiệp tăng cường năng suất, cải thiện trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa hoạt động. Tuy nhiên, thành công không chỉ đến từ việc chọn công cụ phù hợp mà còn từ việc triển khai chiến lược, đào tạo nhân sự và duy trì cam kết dài hạn với đổi mới AI.
Bằng cách kết hợp kiến thức kỹ thuật, tầm nhìn chiến lược và cách tiếp cận có trách nhiệm, các tổ chức có thể khai thác toàn bộ tiềm năng của AI agent để thúc đẩy tăng trưởng bền vững và tạo ra giá trị thực sự trong kỷ nguyên số.
