Tôi thường thấy mình ngồi trước trang giấy trắng, hay một đoạn văn viết dở, tự hỏi không chỉ “tiếp theo sẽ là gì?”, mà còn “làm thế nào để nó thực sự đúng?”. Đó là một kiểu cọ xát tinh thần đặc biệt, khoảnh khắc mà dòng chảy từ ngữ bỗng ngưng lại và bạn nhận ra hành động sáng tạo không chỉ là việc tạo ra sản phẩm; nó còn là việc kiểm tra, cân nhắc lại và đôi khi, bắt đầu lại từ đầu. Chính trong những khoảnh khắc ấy, tôi mới thực sự trân trọng điệu nhảy lộn xộn, lặp đi lặp lại của tư duy con người—cách chúng ta dò dẫm tìm đến sự rõ ràng, không ngừng sửa đổi, không ngừng điều chỉnh. Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu những cỗ máy của chúng ta, những động cơ logic và dữ liệu đáng kinh ngạc ấy, có thể học được cách làm điều tương tự? Điều đó có ý nghĩa gì đối với trí thông minh, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo, khi nó vượt ra ngoài sự tính toán đơn thuần để tiến vào một thứ gì đó giống như năng lực tự chủ đích thực?

Trong một thời gian dài, lời hứa của trí tuệ nhân tạo (AI) giống như một thư viện khổng lồ chứa đầy các câu trả lời. Bạn đặt câu hỏi, và nếu nó được đào tạo trên những cuốn sách phù hợp, nó sẽ cung cấp một câu trả lời. Thách thức lúc đó là xây dựng những thư viện ngày càng lớn hơn, đào tạo các mô hình trên những kho kiến thức khổng lồ của nhân loại, với hy vọng rằng khối lượng tuyệt đối sẽ dẫn đến sự thấu hiểu. Tuy nhiên, như một số bộ óc sáng suốt nhất trong lĩnh vực này đã bắt đầu trình bày, đó chỉ là chương đầu tiên. Sự tiến hóa thực sự, dường như, không chỉ nằm ở việc AI biết gì, mà còn ở việc nó *làm gì* với kiến thức đó—cách nó hành động, thích nghi và thậm chí là *phản tư*. Rõ ràng, chúng ta đang tiến tới một “thế giới tác nhân” (agentic world) hoàn chỉnh, nơi các hệ thống thông minh không chỉ phản hồi các câu lệnh mà còn tham gia vào một điệu nhảy phức tạp, định hướng mục tiêu, đòi hỏi ngày càng ít sự giám sát trực tiếp của chúng ta.

Ở cốt lõi, AI “agentic” giới thiệu một loại tự chủ đầy mê hoặc. Hãy hình dung không chỉ là một chiếc máy tính bỏ túi, mà là một kế toán viên tỉ mỉ, khi được giao một vấn đề tài chính phức tạp, không chỉ tính toán số liệu mà còn chủ động tìm kiếm thông tin còn thiếu, kiểm tra lại các phép tính của mình, soạn thảo một báo cáo sơ bộ, và sau đó, khi xem xét, chỉnh sửa nó để rõ ràng hơn. Đây chính là bản chất: một tác nhân AI là một hệ thống phần mềm có khả năng tư duy lặp lại, tự đánh giá kết quả của chính nó, điều chỉnh phương pháp tiếp cận và tiếp tục làm việc hướng tới một mục tiêu xác định. Đó là một sự chuyển dịch sâu sắc từ việc chỉ trả lời câu hỏi sang việc thực sự giải quyết vấn đề thông qua quá trình khám phá và tinh chỉnh.

Bước nhảy vọt này, sự thay đổi mô hình trong cách chúng ta hình dung về AI, được củng cố bởi một số mẫu thiết kế nền tảng—những nguyên tắc, nếu bạn muốn, cho phép các mô hình ngôn ngữ lớn này thể hiện hành vi tự chủ và thông minh hơn. Trước tiên, hãy xem xét khái niệm **phản tư (reflection)**. Đó là khả năng của AI tự đánh giá và cải thiện đầu ra của chính nó, giống như một nhà văn đọc lại văn xuôi của mình, phát hiện ra những câu chữ lủng củng hoặc lỗ hổng logic. Nó bao gồm một quá trình tạo ban đầu, một sự tự xem xét kỹ lưỡng nơi mô hình xác định các lỗi tiềm ẩn, và sau đó là sự tinh chỉnh lặp đi lặp lại dựa trên đánh giá nội bộ đó. Đó là một vòng lặp phản hồi, không khác gì việc một họa sĩ lùi lại khỏi bức vẽ để đánh giá bố cục và sau đó quay lại để điều chỉnh. Khả năng tự sửa lỗi này là điều mang lại cho các mô hình AI độ tin cậy mới và, dám nói, một chút gì đó gần với khả năng tự nhận thức.

Tiếp theo là **sử dụng công cụ (tool use)**, một mẫu hình giải phóng các mô hình này khỏi giới hạn của kiến thức được đào tạo sẵn. Nếu phản tư là về sự tinh chỉnh nội bộ, thì sử dụng công cụ là về sự tương tác bên ngoài. Đó là khả năng của AI vươn ra ngoài kiến thức vốn có của nó bằng cách tương tác với các chức năng, cơ sở dữ liệu hoặc API bên ngoài để thu thập thông tin, thực hiện hành động hoặc thao tác dữ liệu. Hãy nghĩ về nó như một nhà nghiên cứu dày dặn kinh nghiệm, thay vì chỉ dựa vào trí nhớ, biết chính xác nên đến thư viện chuyên ngành nào, nên tham khảo chuyên gia nào, hoặc nên truy vấn cơ sở dữ liệu ít người biết nào để tìm ra mảnh thông tin chính xác cần thiết. Điều này cho phép AI truy cập dữ liệu thời gian thực mới nhất, xử lý thông tin mà nó chưa bao giờ được đào tạo rõ ràng và thậm chí cập nhật các hệ thống bên ngoài, chuyển từ một nhà tiên tri thụ động sang một người tham gia tích cực trong thế giới số.

Nhưng những vấn đề phức tạp hiếm khi được giải quyết bằng một tia sáng bất chợt duy nhất. Điều này đưa chúng ta đến **mẫu hình lập kế hoạch (planning)**, một phương pháp cho phép các mô hình ngôn ngữ lớn chia nhỏ các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước thành các phần nhỏ hơn, dễ quản lý hơn. Thay vì tấn công một vấn đề một cách ngẫu nhiên, AI trước tiên tạo ra một lộ trình có cấu trúc, sau đó thực hiện nó một cách hiệu quả, điều chỉnh khi thông tin mới xuất hiện. Đó là sự khác biệt giữa một đứa trẻ cố gắng xây nhà bằng cách xếp các khối ngẫu nhiên và một kiến trúc sư dày dạn kinh nghiệm tỉ mỉ thiết kế bản vẽ, xem xét từng dầm, từng ống trước khi đặt nền móng. Tư duy có hệ thống này—phân rã nhiệm vụ, cấu trúc chiến lược, thực hiện hiệu quả và điều chỉnh linh hoạt—đảm bảo sự rõ ràng và giữ cho hệ thống tập trung vào mục tiêu lớn hơn, ngăn nó sa lầy vào các chi tiết của một vấn đề con riêng lẻ.

Và cuối cùng, có lẽ là mẫu hình mạnh mẽ nhất trong tất cả: **hợp tác đa tác nhân (multi-agent collaboration)**. Đây là nơi khái niệm ủy quyền được đưa vào cuộc. Hãy tưởng tượng không chỉ một bộ óc lỗi lạc, mà là cả một đội ngũ chuyên gia, mỗi người với chuyên môn riêng, làm việc đồng bộ hướng tới một mục tiêu chung. Bạn có thể có một tác nhân “phân tích tài chính”, một tác nhân “kiến trúc sư danh mục đầu tư” và một tác nhân “nghiên cứu thị trường”, tất cả hoạt động độc lập nhưng giao tiếp để chia sẻ tiến độ và phát hiện, có thể được điều phối bởi một tác nhân “giám sát”. Đó là sự phối hợp tinh vi của một dàn nhạc giao hưởng, nơi mỗi nhạc công chơi phần của mình, đóng góp âm thanh độc đáo, dưới sự chỉ đạo của nhạc trưởng, để tạo ra một bản giao hưởng hài hòa. Mẫu hình này xuất sắc trong các trường hợp sử dụng phức tạp đòi hỏi chuyên môn đa dạng, xử lý song song hoặc thậm chí là động não sáng tạo, chứng minh rằng trí tuệ tập thể, ngay cả nhân tạo, thường có thể vượt qua sự xuất sắc của cá nhân.

Bàn làm việc bừa bộn của tôi, thường là một tượng đài cho những ý tưởng nửa vời và các dự án bỏ dở, đôi khi giống như một phiên bản thô sơ, tương tự của các hệ thống “agentic” này. Có sự khởi tạo ý tưởng ban đầu, sự tự phản tư khi tôi nhận ra một câu văn lủng củng, việc sử dụng công cụ khi tôi mở trình duyệt để tìm kiếm thứ gì đó, việc lập kế hoạch khi tôi phác thảo một bài viết dài, và sự hợp tác đa tác nhân khi tôi gửi nó cho một biên tập viên hoặc cộng tác với đồng nghiệp. Thách thức, đối với tôi cũng như đối với các hệ thống AI sơ khai này, là điều phối các khả năng này một cách liền mạch, để vượt ra ngoài việc chỉ sở hữu chúng mà thực sự *tích hợp* chúng vào một quy trình làm việc linh hoạt, thích ứng.

Vậy, chúng ta đang ở đâu? Chắc chắn không phải là điểm cuối của hành trình, mà là một giao lộ đầy hấp dẫn. Chúng ta đang nhận ra rằng trí thông minh thực sự, dù nhân tạo hay tự nhiên, không phải là một nhà tiên tri toàn tri, mà là sự tương tác năng động giữa nội quan, tương tác bên ngoài, tầm nhìn xa và nỗ lực tập thể. Đó là việc thiết kế các hệ thống không chỉ có thể tạo ra câu trả lời mà còn có thể đặt câu hỏi về những giả định của chính mình, mở rộng khả năng, vạch ra lộ trình xuyên qua sự phức tạp và hợp tác với những người khác để đạt được điều gì đó thực sự có ý nghĩa. Đó là một sự hiểu biết tinh tế, một sự hiểu biết chấp nhận sự phức tạp như một đặc điểm, không phải là một lỗi, trong hành trình không ngừng theo đuổi một trí thông minh hiệu quả hơn, thích ứng hơn và cuối cùng, *có tính tác nhân* hơn.