[ENGLISH BELOW] Sam Altman, CEO OpenAI dự đoán rằng năm 2025 sẽ đánh dấu bước ngoặt khi những AI Agent đầu tiên chính thức tham gia vào lực lượng lao động. Đây không còn là viễn cảnh tương lai xa mà đang trở thành hiện thực với tốc độ phát triển chóng mặt của công nghệ. Agentic AI đang mở ra kỷ nguyên mới, nơi AI không chỉ hỗ trợ mà còn chủ động vận hành và ra quyết định. 

Bài viết này sẽ đưa bạn khám phá cách Agentic AI đang tái định nghĩa vai trò của trí tuệ nhân tạo từ công cụ hỗ trợ đơn lẻ trở thành “đồng nghiệp” có khả năng thay đổi toàn diện cách doanh nghiệp vận hành.

  Nội dung bài viết

    1. Agentic AI là gì? 

    2. So sánh Agentic AI và AI truyền thống

    3. Những doanh nghiệp đã ứng dụng

    4. Lưu ý khi sử dụng

    5. Kết luận

1. Agentic AI là gì?

Agentic AI là hệ thống trí tuệ nhân tạo tự chủ, nghĩa là nó không chỉ phản hồi theo lệnh mà còn có khả năng lập kế hoạch, phân tích, đưa ra quyết định và tự thực thi các nhiệm vụ phức tạp nhằm đạt mục tiêu cuối cùng. Ngoài ra, Agentic AI có thể tự lập kế hoạch, đưa ra quyết định và tương tác với nhiều hệ thống khác nhau như API, CRM, email hay cơ sở dữ liệu. Quan trọng hơn, nó có khả năng học hỏi và tự cải thiện liên tục dựa trên kết quả thực hiện, cho phép xử lý các quy trình phức tạp một cách liền mạch với rất ít hoặc thậm chí không cần sự giám sát từ con người.

2. So sánh Agentic AI và AI truyền thống

Phạm vi tác vụ:

• AI truyền thống: Chỉ chuyên về các nhiệm vụ đơn lẻ. Nó không thể xử lý một chuỗi công việc phức tạp hoặc tự kết nối các bước.
  

Ví dụ: Bạn phải tự gõ từng lệnh để hoàn thành công việc: tìm kiếm thông tin, rồi viết nội dung, rồi tạo hình ảnh, rồi tạo báo cáo.

• Agentic AI: Được thiết kế để nhận "mục tiêu toàn diện", tự chia nhỏ thành nhiều công việc, lập kế hoạch và thực thi dần cho đến khi hoàn thành cả chuỗi nhiệm vụ đó.

Ví dụ: Bạn chỉ cần gõ một lệnh duy nhất: "Tạo một báo cáo hoàn chỉnh bao gồm số liệu thống kê, phân tích xu hướng và biểu đồ minh họa." Agentic AI sẽ tự động phân tích, tự tạo và thực thi hàng loạt các lệnh nội bộ (tìm kiếm, viết, tạo hình ảnh) để hoàn thành toàn bộ công việc mà không cần bạn can thiệp từng bước.

Mức độ tự chủ:

• AI truyền thống: Thường cần lệnh (prompt) từ người dùng, chỉ phản hồi theo lệnh một cách thụ động

Ví dụ: Chatbot chỉ trả lời "Đơn hàng của bạn đang được giao" khi bạn hỏi về trạng thái đơn hàng.

• Agentic AI: Có thể tự khởi xướng hành động, đưa ra quyết định mà không cần lệnh liên tục. Nó còn có khả năng học hỏi và tự cải thiện liên tục theo thời gian.

Ví dụ: Hệ thống tự động theo dõi đơn hàng của bạn, dự đoán nguy cơ giao trễ và gửi thông báo cảnh báo trước khi bạn kịp hỏi.

Tương tác hệ thống:

• AI truyền thống: Chỉ hoạt động trong một hệ thống riêng lẻ (ví dụ: chỉ chạy trong chatbot hoặc hệ thống khuyến nghị).

Ví dụ: Một AI chỉ có thể kiểm tra trạng thái đơn hàng trong phần mềm nội bộ và hiển thị kết quả trên giao diện đó.

• Agentic AI: Có thể kết nối và phối hợp đa nền tảng như CRM, ERP, email, trình duyệt, API, thậm chí các công cụ nội bộ để hoàn thành quy trình làm việc từ đầu đến cuối (end-to-end).

Ví dụ: Một AI tự động nhận đơn hàng từ website, kiểm tra tồn kho trong ERP, gửi email xác nhận cho khách hàng qua hệ thống email, và cập nhật trạng thái trong CRM.

3. Những doanh nghiệp đã sử dụng:

• H&M:

Trợ lý mua sắm ảo của H&M là một ví dụ điển hình cho việc ứng dụng Agentic AI trong chăm sóc khách hàng. Trước đây, H&M gặp khó khăn với tỷ lệ bỏ giỏ hàng cao và thời gian phản hồi chậm khiến doanh thu bị ảnh hưởng. 

Sau khi triển khai AI agent có khả năng tư vấn sản phẩm cá nhân hóa, giải đáp thắc mắc thường gặp và hỗ trợ khách hàng suốt quá trình mua sắm, kết quả đạt được rất ấn tượng: 70% câu hỏi được xử lý tự động, tỷ lệ chuyển đổi tăng 25% trong các phiên tương tác, tốc độ phản hồi nhanh hơn gấp 3 lần và chi phí chăm sóc khách hàng giảm đáng kể. 

• DHL:

Nhờ việc sử dụng Agentic AI để tự động dự báo nhu cầu, lập lịch giao hàng và tối ưu hóa logistics theo thời gian thực. Agent AI của DHL đã thực hiện dự đoán sản lượng bưu kiện, lên kế hoạch tuyến đường và điều chỉnh khung thời gian giao hàng một cách linh hoạt. 

Kết quả tỷ lệ giao hàng đúng hạn tăng 30%, tiết kiệm 20% chi phí nhiên liệu và tối ưu lộ trình. Giúp không chỉ nâng cao chất lượng dịch vụ mà còn giảm đáng kể chi phí vận hành.

• Amazon:

Thay vì chỉ dự báo nhu cầu hoặc cảnh báo sự cố, một agentic system có thể tự động điều phối lại lộ trình giao hàng, cập nhật thời gian giao, thông báo cho các bên liên quan, thậm chí phê duyệt tuyến đường mới nếu có đủ quyền. 

Nó cũng có thể phân tích nguyên nhân khiến hàng tồn giảm đột ngột và đề xuất giải pháp tối ưu dựa trên rủi ro, ảnh hưởng đến khách hàng, hợp đồng với nhà cung ứng và dữ liệu lỗi trong quá khứ. Tận dụng điều đó, Amazon đã sử dụng AI agent để tối ưu tuyến đường giao hàng chặng cuối, giúp tiết kiệm đến 100 triệu USD mỗi năm.

• Walmart:

Walmart đã triển khai Agentic AI trong quản lý tồn kho và dịch vụ khách hàng để xử lý hiệu quả khối lượng dữ liệu khổng lồ từ hệ thống bán lẻ. Hệ thống này có thể tự động dự báo nhu cầu mua sắm, tối ưu mức tồn kho và điều phối hoạt động trong cửa hàng thông qua các kệ thông minh. 

Nhờ đó, Walmart không chỉ giảm lãng phí do hàng tồn dư thừa mà còn đảm bảo sản phẩm luôn sẵn có, rút ngắn thời gian xử lý đơn hàng và nâng cao trải nghiệm mua sắm cho khách hàng.

4. Lưu ý khi sử dụng:

• Phạm vi sử dụng:
  
  

Tại Việt Nam, Luna Base AI là một trong những nền tảng Agentic AI nội địa nổi bật. Đây là hệ thống AI có khả năng lập trình tự động: chỉ cần người dùng nhập yêu cầu, agent sẽ tự phân chia vai trò như lập trình viên, kiểm thử viên… và hoàn tất một website hoặc phần mềm cơ bản chỉ trong 1–2 giờ. Từ lúc ra mắt, Luna Base AI nhanh chóng thu hút hơn 1.200 lượt đăng ký chỉ trong 24 giờ đầu và hiện đã có khoảng 5.000 người dùng thử nghiệm, trở thành một bước tiến quan trọng trong hành trình áp dụng AI tự chủ tại Việt Nam. Luna Base AI hiện đang miễn phí với 5.000 token, tương đương 5.000 dòng code, còn các gói trả phí có giá từ 20 đến 99 USD mỗi tháng. 

Đối với Agentic AI của OpenAI, cụ thể là ChatGPT Agent (Agent Mode) – chưa chính thức được triển khai tại Việt Nam. Tính năng này mới chỉ khả dụng ở một số quốc gia như Mỹ, Anh, Canada, Úc, Singapore, Hàn Quốc… nơi gói ChatGPT Pro/Plus được hỗ trợ. Tuy nhiên, nếu bạn đang ở Việt Nam và muốn trải nghiệm, bạn có thể sử dụng tài khoản ChatGPT Pro kết hợp với VPN ổn định chuyển IP sang quốc gia được hỗ trợ (như Mỹ hoặc Anh). Lúc này, giao diện “Agent Mode” sẽ tự động hiển thị. Nhưng cần lưu ý cách này có thể vi phạm điều khoản sử dụng của OpenAI và tiềm ẩn rủi ro bị khóa tài khoản nếu bị phát hiện.

• Vấn đề an toàn & bảo mật:

Cần chống prompt injection: Đây là dạng tấn công mà agent bị đánh lừa bởi các hướng dẫn ẩn trong dữ liệu đầu vào, chẳng hạn như nội dung từ web, email hoặc file đính kèm. Để hạn chế rủi ro này, OpenAI đã tích hợp cơ chế tự động phát hiện, yêu cầu người dùng xác nhận trước khi thực hiện các hành động quan trọng, và chủ động từ chối những lệnh có dấu hiệu nguy hiểm.

Thực hiện hệ thống bảo mật chuyên biệt: Các nền tảng như MCP Gateway cung cấp khả năng giám sát agent theo thời gian thực, kiểm soát hành vi bất thường và ghi lại toàn bộ nhật ký hoạt động. Điều này giúp doanh nghiệp duy trì sự minh bạch và đảm bảo an toàn trong quá trình triển khai Agentic AI.

• Vấn đề trách nhiệm: 
  
  

Cần đảm bảo mọi hành động của Agentic AI đều được ghi lại đầy đủ từ lịch sử tác vụ, thay đổi quyền truy cập, đến việc xác định rõ ai là người chịu trách nhiệm cuối cùng cho từng quyết định mà agent thực hiện, giúp duy trì tính minh bạch và kiểm soát trong quá trình vận hành.

5. Kết luận:

Agentic AI đang đánh dấu bước chuyển từ AI hỗ trợ sang AI hành động độc lập, giúp doanh nghiệp tối ưu quy trình và nâng cao hiệu suất. Nhiều tập đoàn lớn đã cho thấy hiệu quả rõ rệt khi ứng dụng Agentic AI vào vận hành thực tế. Tuy nhiên, để triển khai thành công, cần hệ thống linh hoạt, bảo mật cao và kiểm soát trách nhiệm rõ ràng. Đây chính là thời điểm vàng để doanh nghiệp đón đầu làn sóng Agentic AI và bứt phá trong cuộc đua chuyển đổi số.

Xem thêm

Sức mạnh các công cụ AI từ Meta & TikTok: Những cập nhật không thể bỏ lỡ

Cách tối ưu hóa GEO giúp thương hiệu nổi bật trong tìm kiếm AI

Chiến lược tối ưu nội dung để website của bạn xuất hiện trong Google AI Overview

TRÒN

-----------------------

Sam Altman, CEO of OpenAI, predicts that 2025 will mark a turning point as the first wave of AI Agents officially enters the workforce. What once seemed like a distant future is rapidly becoming reality thanks to the lightning-fast pace of technological development. Agentic AI is ushering in a new era—where AI doesn’t just assist but actively operates, makes decisions, and drives actions.

This article explores how Agentic AI is redefining the role of artificial intelligence—from a passive tool into an autonomous “colleague” capable of transforming the way businesses operate.

  Content Articles

    1. What is Agentic AI?

    2. Agentic AI vs. Traditional AI

    3. Companies Using Agentic AI

    4. Considerations Before Adopting Agentic AI

    5. Conclusion

1. What is Agentic AI?

Agentic AI refers to autonomous AI systems that don’t just respond to user commands but can plan, analyze, make decisions, and execute complex tasks to achieve a defined goal. These systems can break down objectives into smaller steps, interact with other platforms such as APIs, CRMs, email systems, and databases—and most importantly, learn and improve over time. This self-learning and autonomous nature allows Agentic AI to manage entire workflows with minimal or even no human supervision, making them a powerful leap forward from traditional AI.

2. Agentic AI vs. Traditional AI

Task Scope:

• Traditional AI (ANI – Artificial Narrow Intelligence): Handles single, isolated tasks. It can’t manage or link together multi-step workflows.

Example: You have to manually input each prompt: search for data → write content → generate images → create reports.

• Agentic AI: Designed to take in a broad goal and autonomously break it down into subtasks, plan, and execute them end-to-end.

Example: With a single prompt like “Create a full report with stats, trend analysis, and visual charts,” Agentic AI will automatically handle all steps internally—researching, writing, generating images—without needing further input.

Autonomy Level:

• Traditional AI: Passive and prompt-dependent.

Example: A chatbot only responds when you ask, “Where is my order?”

• Agentic AI: Can take initiative, make decisions, and continuously learn and improve.

Example: An agent tracks your order proactively, predicts possible delays, and notifies you before you even ask.

System Interaction:

• Traditional AI: Operates within a single platform (e.g., only within a chatbot or recommendation engine).

Example: Can only check an order status within a specific internal system and show it in that interface.

• Agentic AI: Integrates across multiple systems like CRM, ERP, email, browsers, APIs, and internal tools to complete workflows from start to finish.

Example: Automatically receives an order from the website → checks inventory in ERP → sends confirmation email → updates CRM.

3. Companies Using Agentic AI:

• H&M:

H&M introduced a virtual shopping assistant to tackle high cart abandonment rates and slow response times. Their Agentic AI now provides personalized product suggestions, answers common questions, and supports customers throughout their shopping journey. 

Results: 70% of inquiries handled automatically, 25% increase in conversion rates during interactions, 3x faster response tim and significant cost savings in customer service

• DHL:

DHL uses Agentic AI for demand forecasting, delivery scheduling, and real-time logistics optimization. The AI forecasts parcel volumes, plans delivery routes, and adjusts schedules dynamically.

Results: 30% improvement in on-time delivery, 20% fuel cost savings, optimized routing, better service quality, and lower operational costs

• Amazon:

Amazon leverages Agentic systems not just to forecast or alert, but to autonomously reroute deliveries, update delivery times, notify relevant stakeholders, and even approve new routes when needed.

It can also analyze sudden inventory drops and suggest actions based on risks, customer impact, supplier contracts, and historical errors. This has helped Amazon optimize last-mile delivery routes—saving up to $100 million annually.

• Walmart:

Walmart implemented Agentic AI to manage inventory and customer service, processing massive data from its retail network. The system predicts demand, adjusts stock levels, and coordinates in-store operations through smart shelves.

Results: Reduced overstock waste, ensured product availability, faster order fulfillment and better shopping experience overall

4. Considerations Before Adopting Agentic AI:

• Usage Scope (in Vietnam):
  
  

One standout example in Vietnam is Luna Base AI, a local Agentic AI platform. Users only need to input a request, and the system autonomously assigns roles like developer and QA tester, building a basic website or software in just 1–2 hours. Since launch, Luna Base AI has gained over 1,200 sign-ups within 24 hours and currently has around 5,000 trial users. It’s free for up to 5,000 tokens (equivalent to 5,000 lines of code), with paid plans ranging from $20 to $99/month.

OpenAI’s ChatGPT Agent Mode

Currently not available in Vietnam, this feature is only accessible in select countries such as the US, UK, Canada, Australia, Singapore, and South Korea with ChatGPT Pro/Plus accounts.

If you're in Vietnam and want to try it, you can use a Pro account with a VPN to switch your IP to a supported country. The “Agent Mode” interface will then appear. However, be aware that this may violate OpenAI’s Terms of Service and could lead to account suspension.

• Security & Safety:

Prompt Injection Attacks

This attack type tricks agents via hidden instructions in inputs (e.g., embedded in web pages, emails, or files). To mitigate this, OpenAI has built-in mechanisms that flag suspicious actions, require user confirmation for sensitive tasks, and block dangerous commands proactively.

Platforms like MCP Gateway offer real-time agent monitoring, anomaly detection, and detailed activity logs. These tools help ensure transparency and security throughout AI deployment.

• Accountability: 
  
  

Every Agentic AI action must be traceable—from task history and permission changes to identifying the responsible party for each decision—ensuring accountability and control.

5. Conclusion:

Agentic AI marks a major evolution—from passive assistants to independent actors that optimize processes and boost efficiency. As shown by major players like Amazon, Walmart, DHL, and H&M, adopting Agentic AI can drive tangible results. However, success requires flexible infrastructure, robust security, and clearly defined accountability. Now is the perfect time for businesses to embrace Agentic AI and lead the way in digital transformation.

TRÒN