Các tác nhân AI không phải là LLM / Chatbots

Tóm tắt

Chatbots đã lỗi thời và chỉ LLMs thì không đủ — tương lai thuộc về các đại lý AI thực sự kết hợp hiểu biết, lý luận và hành động để tự động hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp trong các hệ thống thế giới thực.

Trong một năm, thế giới sẽ nhớ đến chatbot như cách mà nó nhớ đến máy fax: một bước đi vụng về trên con đường đến một điều tốt đẹp hơn. Hãy hỏi bất kỳ Giám đốc điều hành nào về việc triển khai chatbot của họ, và bạn sẽ thấy cùng một cái nhún vai lịch sự: “Nó cồng kềnh, tốn nhiều công sức, nó thất bại trong việc trả lời các câu hỏi thường gặp. Chúng tôi vẫn cần con người.” Chúng ta đều đã trải qua điều đó. Bạn cố gắng điều chỉnh thời gian hoặc địa chỉ giao hàng cho một gói hàng quan trọng. Một chatbot lịch sự trả lời rằng nó đã ghi nhận yêu cầu của bạn và bây giờ sẽ nhờ một nhân viên hỗ trợ khách hàng con người thực hiện việc logistics cho nó. Nó không thực hiện bất kỳ hành động nào khác ngoài điều đó. Bạn cảm thấy thất vọng. Thực tế là: thời đại chatbot đã qua. Các doanh nghiệp vẫn bám víu vào nó sẽ tiêu tốn thời gian, tiền bạc và tài năng. Một giống loài mới - các đại lý AI tự động - đang bước vào, và sự khác biệt giữa hai cách tiếp cận này sẽ quyết định công ty nào tiến lên phía trước và công ty nào vẫn mắc kẹt trong địa ngục dịch vụ khách hàng.

Cách Chúng Tôi Bị Kẹt Với Chatbots Zombie Các chatbot đầu tiên lẽ ra phải là tuyến đầu của tự động hóa. Thay vào đó, chúng trở thành trải nghiệm khách hàng ít được yêu thích nhất. Tại sao? Bởi vì chúng chưa bao giờ được xây dựng để hiểu bất cứ điều gì. Chúng được xây dựng dựa trên quy tắc ngay từ đầu. Các kịch bản lập trình cứng, cây quyết định tuyến tính, các luồng “nếu thế này, thì thế kia” nhanh chóng trở nên phức tạp. Nói đúng cụm từ chính xác và chúng sẽ phản hồi. Deviate ngay cả một chút, và bạn sẽ bị bỏ qua hoặc quay lại điểm khởi đầu. Giống như một menu IVR với cách cư xử tốt hơn. Các nhánh theo cấp số nhân là điều khiến cho các chatbot truyền thống trở nên không thể duy trì sau 20 trường hợp sử dụng thông dụng, chưa nói đến việc mang lại ROI. Và vấn đề không chỉ là trải nghiệm người dùng kém — mà còn là kiến trúc. Các hệ thống dựa trên quy tắc không thể tổng quát hóa. Chúng chỉ có thể phản hồi với các đầu vào và kịch bản đã được xác định trước. Ngay khi có điều gì đó thay đổi — một cập nhật chính sách, một mức giá mới, một khách hàng đặt câu hỏi hợp lệ hơi khác đi — toàn bộ quy trình sụp đổ. Điều gì xảy ra tiếp theo? Tăng cường cho con người. Lại một lần nữa. Trong khi đó, nhân viên tuyến đầu bị mắc kẹt với việc thực hiện những nhiệm vụ lặp đi lặp lại mà bot không thể hoàn thành — cập nhật thủ công hồ sơ vận chuyển, gọi cho tài xế, ghi lại cập nhật — trong khi bảng điều khiển báo cáo một "tương tác thành công." Thực sự nó đang làm việc cho ai? Ngày nay, hầu hết các triển khai "AI chatbot" của doanh nghiệp chỉ là những cây quyết định được tô điểm thêm. Những cải tiến mang tính thẩm mỹ — tông giọng thân thiện hơn, hình đại diện theo thương hiệu — không thể thay đổi thực tế cơ bản: chúng dễ gãy, nông cạn và dễ bị kẹt. Nhưng những con bot này được bán như những viên đạn bạc. Vì vậy, các công ty tiếp tục đầu tư, hy vọng mỗi bản phát hành mới cuối cùng sẽ khép lại vòng lặp. Nó đã không. Nó không thể. Bởi vì kiến trúc chưa bao giờ được xây dựng cho sự hiểu biết hoặc hành động tự động - nó được xây dựng để giảm thiểu các yêu cầu. Đó là lý do tại sao hầu hết các KPI của chatbot đều ở mức bề mặt: CSAT, tỷ lệ chuyển giao, thời gian phiên. Ngay khi bạn hỏi, "Nó có thực sự giải quyết vấn đề không?" thì các bảng điều khiển trở nên im lặng. Khi bạn ăn mừng các chỉ số chatbot, bạn cơ bản đang ăn mừng một chiếc máy chạy bộ cho quãng đường đã đi. Nói đơn giản: nhiều chuyển động, không có nơi nào để đến.

Rồi Đến Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn — Những Người Nói, Không Phải Làm Xuất hiện GPT và những người anh em của nó. Đột nhiên, các bot có thể tham gia vào các cuộc trò chuyện. Chúng hiểu tiếng lóng. Chúng xử lý sự mơ hồ. Chúng nhớ những điều và có bộ nhớ ngữ cảnh lâu dài. Nó cảm thấy như ma thuật. Và đó là một bước nhảy vọt thực sự. Lần đầu tiên, AI có thể tạo ra những phản hồi giống như con người ở quy mô lớn. AI là thông minh. Nhưng đây là điều quan trọng: LLM là những người ứng biến tuyệt vời, chứ không phải là những người vận hành. Họ không có mục tiêu rõ ràng. Họ không "biết" khi nào một nhiệm vụ hoàn thành. Họ không thể truy cập, cập nhật hoặc thực thi các quy tắc kinh doanh một cách đáng tin cậy mà không có cấu trúc hỗ trợ. Những gì họ sản xuất là ngôn ngữ — hấp dẫn, diễn đạt tốt, và đôi khi hữu ích, nhưng hiếm khi có trách nhiệm. Khi một LLM nói với bạn rằng nó đã gửi yêu cầu của bạn, thì thực tế là nó chưa gửi. Trừ khi nó được bọc trong một lớp điều phối kết nối ngôn ngữ với hành động, nó vẫn chỉ là lời nói. Vì vậy, trong khi LLM đã thúc đẩy ngành công nghiệp tiến lên, chúng không giải quyết được khoảng cách thực thi. Chúng tạo ra một lớp kỳ vọng giả mới. Bây giờ, người dùng không chỉ thất vọng với các bot — họ còn bối rối bởi AI nghe có vẻ thông minh nhưng thực sự không thể giúp đỡ. Sự nhầm lẫn đó dẫn chúng ta đến đây: đến quy trình làm việc của AI và các tác nhân AI.

AI Agent Thực Sự Là Gì Một quy trình AI là một LLM thực hiện các lệnh với các bước đã được xác định trước. Nhưng thường trong thế giới thực, các bước không thể được dự đoán trước. Đó là nơi các tác nhân AI xuất hiện. Đây là một LLM tích hợp với các công cụ bên ngoài, có khả năng lý luận sâu sắc, và — sử dụng mọi thứ mà nó có quyền truy cập — giải quyết các vấn đề phức tạp mà con người sẽ mất nhiều thời gian hơn nhiều để thực hiện. Các tác nhân AI đạt được điều này bằng cách kết hợp cả ba lớp. Đầu tiên, một lớp trò chuyện thường là LLM để diễn giải ý định ( đúng vậy, LLM rất hữu ích, chỉ là việc gọi một LLM là "giải pháp AI" theo mặc định giống như việc gọi modem quay số là WiFi ); thứ hai, một lớp suy luận phác thảo tất cả các quy tắc, chính sách và kế hoạch nhiệm vụ quyết định những gì nên xảy ra; và thứ ba, một lớp thực thi với các kết nối an toàn vào các hệ thống CRM, ERP, đường thanh toán, hệ thống giọng nói, và bất kỳ con quái vật di sản nào đang ẩn nấp trong tủ. Gỡ bỏ bất kỳ lớp nào và tháp sẽ sụp đổ. Giữ chúng lại với nhau và hệ thống sẽ chuyển từ "trả lời" sang "giải quyết." Hãy cùng xem lại kịch bản của khách hàng cần chuyển hướng một bưu kiện. Truyền thống, chatbot có thể hoàn thành bước đầu tiên - xử lý vé. LLM có thể đưa bạn một bước xa hơn. Sau đó, một con người cần can thiệp. Họ đưa ra quyết định, sau đó gõ trả lời bằng tay. Điều này thật đau đớn. Bây giờ một đại lý AI chủ động thực hiện toàn bộ quy trình công việc, đưa ra quyết định độc lập, tương tác với các hệ thống backend và ghi lại hoạt động cho mục đích kiểm toán, tất cả đều mà không cần sự can thiệp của con người trừ khi thật sự cần thiết.

*Hình ảnh từ:*Jurin AI

Đại lý thực hiện trong ba mươi giây những gì sẽ phải qua lại giữa nhiều phòng ban. Nó nắm giữ nhiệm vụ, từ đầu đến cuối.

Vậy hãy ngừng gọi mọi thứ là “Đại lý”

Thuật ngữ "đại lý AI" đang được chú ý — nhưng như tất cả các từ ngữ thông dụng tốt, nó đang bị kéo dãn. Mọi nhà cung cấp có chatbot và API bây giờ đều tuyên bố cung cấp "đại lý". Một số thậm chí còn sử dụng từ này chỉ vì LLM của họ nhớ tên bạn trong năm lần.

Việc sử dụng sai này không chỉ là những chiêu trò thương hiệu — nó gây ra sự nhầm lẫn thực sự. Nó đào tạo người mua mong đợi kết quả từ những công cụ vốn không được thiết kế để cung cấp chúng. Nó làm chậm quá trình chấp nhận bằng cách tạo ra những kỳ vọng sai lầm, tiếp theo là sự thất vọng thực sự. Tệ hơn cả, nó cho phép các doanh nghiệp tự thuyết phục rằng họ đang đổi mới, trong khi tất cả những gì họ đã làm chỉ là gắn một giao diện người dùng mới lên cùng một dịch vụ cũ.

Nhưng sự chuyển đổi AI là có thật. Các đại lý AI thực sự không chỉ là giao tiếp tốt hơn. Chúng còn có trách nhiệm hơn. Chúng tích hợp sâu sắc, hành động có trách nhiệm và mang lại kết quả quan trọng cho doanh nghiệp có thể truy tìm. Chúng không chỉ là một giao diện - mà là cơ sở hạ tầng.

Và chúng ta chỉ mới ở giai đoạn bắt đầu.

Tương Lai Của Thông Tin: Từ Ứng Dụng Đến Đại Lý AI Trong nhiều năm, chúng ta đã thích ứng với logic của máy móc. Chúng ta đã nhấp qua các menu, ghi nhớ giao diện, và lướt qua năm tab chỉ để hoàn thành một nhiệm vụ. Tìm kiếm trở nên thông minh hơn, ứng dụng trở nên tinh tế hơn — nhưng gánh nặng vẫn nằm trên người dùng.

Các tác nhân AI lật ngược điều đó.

Thay vì yêu cầu bạn học cách hệ thống hoạt động, hệ thống sẽ học cách bạn làm việc — thông qua cuộc trò chuyện tự nhiên.

Bạn muốn đặt chuyến du lịch của mình? Chỉ cần trò chuyện với người concierge AI riêng của bạn: "Lên kế hoạch cho một chuyến đi bộ đường dài ở dãy Alps, đầu tháng Chín, tránh xa những con đường đông đúc." Và điều đó xảy ra. Chuyến bay, khách sạn, hướng dẫn viên địa phương — thậm chí những viên ngọc ẩn mà bạn sẽ không bao giờ khám phá được nếu không có sự giúp đỡ. Không có trang web từ những năm 90 hoặc ứng dụng di động cồng kềnh với trải nghiệm người dùng kém. Chỉ cần một cuộc trò chuyện giúp mọi thứ trở nên dễ dàng.

Đây là một sự chuyển đổi từ các ứng dụng bạn điều hành sang các đại lý hoạt động thay mặt bạn.

Và nó sẽ không dừng lại ở du lịch. Các đại lý sẽ định hình lại cách chúng ta tương tác với mọi thứ — logistics, mua sắm, tuân thủ, nhân sự. Lặng lẽ chuyển đổi các công cụ dễ gãy và quy trình làm việc phân mảnh bằng các hệ thống thông minh có khả năng lý luận, hành động và cải thiện theo thời gian.

Đây là tương lai tự động: nơi các nhiệm vụ được hoàn thành ngay lập tức thông qua giọng nói hoặc văn bản bởi AI hiểu, hành động và giao hàng - trợ lý điều hành riêng của bạn.

Đó không phải là một tầm nhìn khoa học viễn tưởng. Chỉ còn từ một đến hai năm nữa. Và chúng tôi đã bắt đầu xây dựng hướng tới điều đó tại Jurin AI.

Thời đại của AI tự chủ đã đến, và chúng ta chỉ mới chạm tới bề mặt. Tôi chưa bao giờ cảm thấy phấn khích hơn thế.