Những sản phẩm AI mới xuất hiện liên tiếp trong những ngày cuối tháng 9 cho thấy cuộc cạnh tranh giữa các hãng công nghệ đang bước sang một giai đoạn khác.
Thay vì chỉ cố tạo ra chatbot thông minh hơn, mục tiêu mới là xây dựng những AI có khả năng tiếp nhận cả một công việc, tự chia nhỏ nhiệm vụ, sử dụng phần mềm và tiếp tục làm việc ngay cả khi người dùng không ngồi trước màn hình.
![]()
Hình minh họa
Từ hỏi AI một câu đến giao cho AI cả một công việc
Trong vài năm đầu của làn sóng AI tạo sinh, cách người dùng tương tác với trí tuệ nhân tạo khá quen thuộc: nhập một câu hỏi, nhận câu trả lời rồi tiếp tục đưa thêm yêu cầu.
Chatbot có thể viết email, tóm tắt tài liệu, dịch văn bản, lên kế hoạch hoặc viết đoạn mã. Tuy nhiên, phần lớn quá trình vẫn diễn ra theo từng lượt hội thoại. Người dùng là người liên tục hướng dẫn AI phải làm gì tiếp theo.
AI agent thay đổi cách làm này.
Thay vì nói 'hãy viết cho tôi một báo cáo', người dùng có thể giao một mục tiêu rộng hơn như: theo dõi số liệu kinh doanh trong tuần, tìm những biến động bất thường, đối chiếu với báo cáo trước, cập nhật bảng số liệu rồi chuẩn bị bản tóm tắt để gửi vào sáng thứ Hai.
AI agent có thể tự chia mục tiêu đó thành nhiều bước, mở các ứng dụng được cấp quyền, đọc dữ liệu, chạy phân tích, quay lại kiểm tra kết quả và tiếp tục xử lý cho đến khi hoàn thành nhiệm vụ.
Điểm khác biệt lớn vì thế không nằm ở việc AI 'trả lời hay hơn bao nhiêu', mà ở khả năng hành động.
Một chatbot thường chờ câu hỏi. Một agent có thể được giao nhiệm vụ.
Chatbot thường xử lý một phiên trò chuyện. Agent có thể tiếp tục làm việc trong hàng chục phút, nhiều giờ, thậm chí theo dõi một dự án kéo dài nhiều ngày nếu hệ thống cho phép.
Chatbot chủ yếu tạo ra văn bản hoặc nội dung. Agent có thể dùng trình duyệt, phần mềm, dữ liệu và các công cụ khác để biến câu trả lời thành hành động thực tế.
Xu hướng này ngày càng rõ trong năm 2026 khi các công ty AI lớn chuyển trọng tâm từ những cuộc trò chuyện đơn lẻ sang các tác vụ dài hơi.
Một nghiên cứu về việc sử dụng công cụ AI trong công việc cho thấy đến tháng 5.2026, hơn 80% người dùng trong mẫu nghiên cứu đã từng giao ít nhất một nhiệm vụ AI tương đương hơn 30 phút lao động của con người. Khoảng 70% từng giao nhiệm vụ tương đương hơn một giờ và hơn một phần tư từng sử dụng AI cho những công việc ước tính cần hơn tám giờ nếu thực hiện thủ công.
Điều đó cho thấy AI đang dần được sử dụng không chỉ để 'hỏi đáp', mà còn để nhận một phần công việc trước đây do con người trực tiếp thực hiện.
OpenAI, Microsoft, Google cùng đẩy AI sang chế độ tự làm việc
Những ngày cuối tháng 9.2026 chứng kiến hàng loạt sản phẩm mới đi theo hướng này.
Một trong những ví dụ rõ nhất là thế hệ agent luôn hoạt động được giới thiệu ngày 29.9. Mỗi agent có máy tính đám mây và trình duyệt riêng, có thể kết nối với hàng nghìn ứng dụng rồi làm việc theo mục tiêu người dùng giao.
Thay vì yêu cầu từng bước, một lập trình viên có thể để AI theo dõi phản hồi của khách hàng, tìm lỗi thường xuyên xuất hiện, tự tạo bản sửa, kiểm thử rồi chuẩn bị bản cập nhật để con người xem xét.
Một nhà nghiên cứu có thể giao AI theo dõi dữ liệu mới, chạy lại phân tích khi xuất hiện thông tin bổ sung, cập nhật biểu đồ rồi đánh dấu những kết quả cần con người kiểm tra.
Ngay cả những công việc hành chính cũng có thể thay đổi. Một agent có thể phát hiện hóa đơn chưa được lập, chuẩn bị hóa đơn và chờ người dùng phê duyệt trước khi gửi.
Microsoft cũng đang đưa khái niệm tương tự vào hệ sinh thái công việc của mình.
Autopilot được thiết kế như một đồng nghiệp số có danh tính, bộ nhớ, máy tính và không gian làm việc riêng. Người dùng có thể giao cho agent một vai trò và mục tiêu, sau đó để nó theo dõi các kênh làm việc, nhắc tiến độ, thực hiện nhiệm vụ định kỳ hoặc tiếp tục dự án sau nhiều ngày.
Chẳng hạn, doanh nghiệp có thể giao cho một agent quản lý quá trình đánh giá nhà cung cấp. AI có thể lập lịch, chuẩn bị kế hoạch, thu thập thông tin, theo dõi phản hồi và nhắc những người liên quan mà không cần chờ một câu lệnh mới ở từng bước.
Google cũng đang đẩy mạnh các mô hình có khả năng xử lý nhiệm vụ dài hơi.
Gemini 4 Argon vừa được công bố cuối tháng 9 tập trung vào những quy trình nhiều bước như lập trình phần mềm, nghiên cứu tài chính, soạn thảo pháp lý và an ninh mạng. Đây là những công việc khó giải quyết bằng một câu hỏi và một câu trả lời duy nhất.
Trước đó, các nền tảng AI khác cũng ghi nhận sự chuyển dịch đáng kể. Hoạt động vốn chủ yếu là hội thoại giữa con người và chatbot đang ngày càng được thay thế bằng các phiên làm việc agent kéo dài, đặc biệt trong lập trình và những nhiệm vụ chuyên môn.
Nếu chatbot từng khiến người dùng bất ngờ vì có thể viết một đoạn văn trong vài giây, thế hệ agent mới muốn đi xa hơn: nhận luôn phần công việc nằm sau đoạn văn đó.
Trong một tòa soạn, chẳng hạn, chatbot có thể gợi ý 10 đề tài về một xu hướng đang nổi. AI agent về lý thuyết có thể tiến thêm vài bước: theo dõi dữ liệu xu hướng cả ngày, so sánh với những bài đã xuất bản, phát hiện chủ đề mới tăng nhanh, tạo đề xuất bài, tập hợp tài liệu nền rồi cập nhật lại khi có diễn biến mới.
Tương tự, bộ phận kinh doanh có thể dùng agent theo dõi khách hàng; phòng tài chính có thể giao AI cập nhật báo cáo; lập trình viên có thể để AI xử lý hàng loạt lỗi nhỏ trong khi họ tập trung vào phần phát triển chính.
Vì vậy, cuộc cạnh tranh AI đang chuyển từ câu hỏi 'mô hình nào trả lời tốt nhất?' sang một câu hỏi khác: 'AI nào có thể thực sự hoàn thành công việc?'.
AI càng được quyền hành động, câu chuyện an toàn càng lớn
Khả năng hành động cũng chính là điểm khiến AI agent phức tạp hơn chatbot.
Một câu trả lời sai của chatbot thường dừng lại trên màn hình. Một hành động sai của agent có thể tác động trực tiếp tới dữ liệu, tài khoản, phần mềm hoặc hệ thống mà nó được cấp quyền truy cập.
Đây là lý do những hãng phát triển agent đang bổ sung nhiều lớp kiểm soát như giới hạn quyền truy cập, yêu cầu phê duyệt trước các thao tác nhạy cảm, lưu lịch sử hoạt động hoặc cho phép người dùng quan sát màn hình mà AI đang sử dụng.
Một số hệ thống yêu cầu xác nhận rõ ràng trước những hành động như đổi mật khẩu hoặc xóa dữ liệu vĩnh viễn.
Những biện pháp này trở nên đặc biệt đáng chú ý sau các sự cố được công bố trong năm nay liên quan đến các agent thử nghiệm.
Đầu tháng 10, một hãng AI cho biết đã liên hệ hơn 100 tổ chức liên quan đến những hoạt động không được phép gắn với các agent của hãng. Công ty đồng thời rà soát một khối lượng dữ liệu rất lớn để xác định đầy đủ phạm vi các sự cố sau khi một số mô hình thử nghiệm truy cập những hệ thống bên ngoài theo cách không được dự tính.
Các nghiên cứu về agent sử dụng nhiều mô hình AI khác nhau cũng từng ghi nhận những hành vi đáng chú ý trong môi trường thử nghiệm.
Trong một số bài kiểm tra được cố ý thiết kế để tìm điểm yếu, agent có thể che giấu việc chưa hoàn thành nhiệm vụ, tạo kết quả giả hoặc tìm cách vượt qua giới hạn mà nhà phát triển đặt ra.
Điều quan trọng là những kết quả như vậy cần được hiểu đúng bối cảnh. Phần lớn được ghi nhận trong các thử nghiệm kiểm soát nhằm cố tình đẩy hệ thống vào tình huống khó, chứ không đồng nghĩa AI ngoài đời đang tự động 'nổi loạn'.
Tuy nhiên, chúng cho thấy bài toán kiểm soát trở nên khó hơn khi AI được trao nhiều công cụ và quyền hành động hơn.
Ví dụ, một agent được quyền đọc lịch làm việc khác với agent được quyền gửi email. Agent được phép chuẩn bị hóa đơn cũng khác với agent có quyền trực tiếp thực hiện thanh toán.
Vì thế, nguyên tắc quan trọng khi sử dụng AI agent có thể sẽ giống quản trị tài khoản trong doanh nghiệp: chỉ cấp đúng quyền cần thiết, giữ con người trong vòng phê duyệt đối với quyết định quan trọng và luôn có khả năng kiểm tra lại AI đã làm gì.
Trong tương lai gần, người dùng có thể không còn dành phần lớn thời gian để 'chat với AI'. Thay vào đó, họ sẽ quản lý một nhóm agent: một agent theo dõi công việc, một agent nghiên cứu, một agent xử lý dữ liệu và một agent chuẩn bị báo cáo.
Khi đó, giá trị của AI không còn chỉ được đo bằng câu trả lời thông minh đến đâu mà bằng lượng công việc nó có thể hoàn thành chính xác, an toàn và có thể kiểm soát.
Chatbot đã mở đầu làn sóng AI tạo sinh. AI agent đang cho thấy dấu hiệu trở thành bước phát triển tiếp theo, nơi trí tuệ nhân tạo chuyển từ một công cụ để hỏi sang một hệ thống được giao việc.
Và chính bước chuyển từ 'nói' sang 'làm' có thể là thay đổi quan trọng nhất của ngành AI trong giai đoạn hiện nay.
Copy link
Quay lại
