Tweet
🔥 AI Chủ Động – Kỷ nguyên tiếp theo của Trí tuệ Nhân tạo Sinh (GenAI)
Bài viết dành cho cộng đồng AI của VnPro – Kiến thức dành cho Kỹ sư Hạ tầng, Bảo mật, Cloud và Data Center
🧠 Từ AI sinh đến AI chủ động – Cuộc cách mạng thầm lặng đang diễn ra
Trong vài năm qua, GenAI (Trí tuệ nhân tạo sinh) đã phát triển thần tốc. Từ những chatbot đơn giản như tạo văn bản, viết code, hỗ trợ kỹ thuật... giờ đây chúng ta đã có những hệ thống phức tạp có thể phối hợp công cụ, truy xuất dữ liệu động, và thậm chí giải quyết luồng công việc thực tế trong trung tâm dữ liệu.
👉 Nhưng đấy mới chỉ là AI "thụ động" – chỉ thực hiện yêu cầu theo chỉ đạo của con người.
AI chủ động (Agentic AI) chính là cấp độ tiếp theo: Một hệ thống thông minh có thể tự đưa ra quyết định, hành động để đạt mục tiêu mà không cần con người điều khiển từng bước.
🎯 Giai đoạn tiến hóa: Từ Chatbot → RAG → AI Chủ Động
Giai đoạn 1: Chatbot sinh nội dung
🚀 AI Chủ Động – Agentic AI là gì?
Đây là mô hình AI có năng lực như một "tác nhân có chủ đích" – giống như một kỹ sư biết điều phối công việc.
🔑 Đặc điểm nổi bật:
💡 Ví dụ minh họa trong thực tế
🧪 Tình huống: Hệ thống cảnh báo lỗi uplink giữa switch Spine1 và Leaf3.
📍Tại sao AI chủ động lại là bước ngoặt?
Trong bối cảnh Trung tâm Dữ liệu AI, Cloud, Bảo mật hiện đại, khối lượng dữ liệu và sự kiện là quá lớn để con người xử lý từng cảnh báo.
🔐 AI chủ động giúp:
🎓 Lời kết cho cộng đồng VnPro
Nếu bạn là kỹ sư mạng, bảo mật, cloud… thì giờ là lúc cần chuẩn bị để không chỉ dùng AI – mà là xây dựng hệ thống với AI chủ động.
👉 Sự chuyển đổi từ RAG sang Agentic AI sẽ là làn sóng lớn tiếp theo – và người đi trước sẽ là người định hình cuộc chơi.
Bạn đã bắt đầu học về RAG chưa? Đã tích hợp plugin/API cho AI chưa?
Bạn có dám giao “quyền chủ động” cho AI của bạn?
📢 Hãy chia sẻ bài viết này đến cộng đồng của bạn. Comment “#AgenticAI” nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về cách xây dựng một hệ thống AI chủ động thực sự!
#AIInfra #AgenticAI #RAG #CiscoNDI #CiscoNDFC #TrungTamDuLieuAI #VnProAI
Bài viết dành cho cộng đồng AI của VnPro – Kiến thức dành cho Kỹ sư Hạ tầng, Bảo mật, Cloud và Data Center
🧠 Từ AI sinh đến AI chủ động – Cuộc cách mạng thầm lặng đang diễn ra
Trong vài năm qua, GenAI (Trí tuệ nhân tạo sinh) đã phát triển thần tốc. Từ những chatbot đơn giản như tạo văn bản, viết code, hỗ trợ kỹ thuật... giờ đây chúng ta đã có những hệ thống phức tạp có thể phối hợp công cụ, truy xuất dữ liệu động, và thậm chí giải quyết luồng công việc thực tế trong trung tâm dữ liệu.
👉 Nhưng đấy mới chỉ là AI "thụ động" – chỉ thực hiện yêu cầu theo chỉ đạo của con người.
AI chủ động (Agentic AI) chính là cấp độ tiếp theo: Một hệ thống thông minh có thể tự đưa ra quyết định, hành động để đạt mục tiêu mà không cần con người điều khiển từng bước.
🎯 Giai đoạn tiến hóa: Từ Chatbot → RAG → AI Chủ Động
Giai đoạn 1: Chatbot sinh nội dung
- Mô hình GenAI như GPT hỗ trợ tạo nội dung, viết tài liệu, dịch văn bản, xử lý code.
- Dữ liệu dựa hoàn toàn trên mô hình đã huấn luyện, không có khả năng truy xuất dữ liệu mới hoặc động.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): Cho phép AI truy vấn kiến thức bên ngoài như sơ đồ mạng, file cấu hình, metrics thiết bị.
- Tích hợp API và công cụ: Mô hình AI có thể gọi API hệ thống giám sát như Cisco NDI, truy xuất cấu hình từ Cisco NDFC, hoặc gọi plugin kiểm tra tình trạng thiết bị.
- Ví dụ: Bạn hỏi “tình trạng switch spine1 hiện tại thế nào?”, mô hình sẽ gọi API kiểm tra, phân tích, rồi trả lời như một kỹ sư thực thụ.
- Kết hợp RAG, API, plug-in thành luồng xử lý: AI có thể tự động hóa các tác vụ như kiểm tra lỗi, gửi báo cáo, khởi động lại dịch vụ.
- Tuy nhiên, AI vẫn cần được hướng dẫn từng bước: Nếu gặp lỗi không rõ nguyên nhân, AI vẫn cứ thực hiện đúng kịch bản định trước, không linh hoạt thay đổi hành vi.
🚀 AI Chủ Động – Agentic AI là gì?
Đây là mô hình AI có năng lực như một "tác nhân có chủ đích" – giống như một kỹ sư biết điều phối công việc.
🔑 Đặc điểm nổi bật:
- Ra quyết định tự chủ
AI có thể hiểu yêu cầu như "tối ưu hóa hiệu suất hệ thống" rồi tự xác định nên làm gì: kiểm tra tài nguyên, thu thập log, dự báo tải... - Nhận thức ngữ cảnh
Không chỉ làm theo câu lệnh, AI hiểu ai đang yêu cầu, thiết bị nào đang gặp lỗi, đang trong giờ cao điểm hay bảo trì → hành động phù hợp theo tình huống. - Học tập liên tục
Dựa vào phản hồi từ người dùng, dữ liệu mới và kinh nghiệm trước đó, hệ thống AI tự cải thiện chiến lược hành động và độ chính xác theo thời gian. - Điều phối công cụ & tác nhân khác
AI không làm một mình – nó có thể gọi các tool chuyên biệt (API, plug-in), hoặc điều phối các tác nhân khác cùng phối hợp xử lý nhiệm vụ.
💡 Ví dụ minh họa trong thực tế
🧪 Tình huống: Hệ thống cảnh báo lỗi uplink giữa switch Spine1 và Leaf3.
- Với GenAI cơ bản: Trả lời “có thể do sự cố vật lý hoặc cấu hình”.
- Với AI dùng RAG & tool: Gọi API kiểm tra trạng thái port, xuất log syslog.
- Với AI chủ động:
- Tự kiểm tra port.
- Ghi nhận log các sự kiện lặp lại gần đây.
- Phát hiện rằng lỗi thường xảy ra khi tải CPU tăng đột biến.
- Tự đề xuất: “Cần kiểm tra lại QoS hoặc mở rộng băng thông uplink.”
📍Tại sao AI chủ động lại là bước ngoặt?
Trong bối cảnh Trung tâm Dữ liệu AI, Cloud, Bảo mật hiện đại, khối lượng dữ liệu và sự kiện là quá lớn để con người xử lý từng cảnh báo.
🔐 AI chủ động giúp:
- Giảm thời gian phản hồi sự cố.
- Tự động hóa các chuỗi kiểm tra, khắc phục.
- Phối hợp đa hệ thống (monitoring, ticketing, config...) để hành động.
🎓 Lời kết cho cộng đồng VnPro
Nếu bạn là kỹ sư mạng, bảo mật, cloud… thì giờ là lúc cần chuẩn bị để không chỉ dùng AI – mà là xây dựng hệ thống với AI chủ động.
👉 Sự chuyển đổi từ RAG sang Agentic AI sẽ là làn sóng lớn tiếp theo – và người đi trước sẽ là người định hình cuộc chơi.
Bạn đã bắt đầu học về RAG chưa? Đã tích hợp plugin/API cho AI chưa?
Bạn có dám giao “quyền chủ động” cho AI của bạn?
📢 Hãy chia sẻ bài viết này đến cộng đồng của bạn. Comment “#AgenticAI” nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về cách xây dựng một hệ thống AI chủ động thực sự!
#AIInfra #AgenticAI #RAG #CiscoNDI #CiscoNDFC #TrungTamDuLieuAI #VnProAI