AI agents là các hệ thống phần mềm có khả năng lý luận qua các nhiệm vụ, sử dụng công cụ và thực hiện hành động để đạt được mục tiêu mà không cần sự hướng dẫn của con người cho từng bước.
Các agents không chỉ dừng lại ở việc tạo nội dung. Chúng nghiên cứu, đánh giá và so sánh. Ngày càng nhiều, chúng cũng thực hiện hành động. Đặt chỗ, mua sắm và phối hợp thay mặt cho người dùng.
Đối với các thương hiệu, điều này tạo ra một lớp khả năng hiển thị mới. Các agents đã và đang đánh giá nội dung, giá cả, đánh giá và đối thủ cạnh tranh của bạn. Sau đó, chúng đưa ra các khuyến nghị dựa trên những phát hiện của mình.
Hiểu cách chúng hoạt động là điều quan trọng nếu bạn muốn xuất hiện ở nơi mà các hệ thống này đang tìm kiếm.
Về bản chất, một AI agent kết hợp một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) — động cơ lý luận — với các công cụ phần mềm cho phép nó tương tác với thế giới thực.
LLM diễn giải các mục tiêu, lập kế hoạch và đánh giá tiến trình của chính nó. Các công cụ (trình duyệt web, API, cơ sở dữ liệu, lịch, thực thi mã, v.v.) cho phép nó thực hiện hành động dựa trên lý luận đó.
LLM là gì? Mô hình ngôn ngữ lớn là hệ thống AI nằm ở trung tâm của các công cụ như ChatGPT, Gemini và Claude. Nó được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu văn bản, cho phép nó hiểu ngôn ngữ, lý luận qua các vấn đề và tạo ra phản hồi. Một mình, LLM chỉ có thể làm việc với thông tin mà nó đã được đào tạo. Khi kết nối với các công cụ, nó trở thành một thứ gì đó có khả năng hơn nhiều — một agent.
Hãy nghĩ về LLM như là bộ não và các công cụ như là cơ thể. Bộ não quyết định những gì cần xảy ra. Cơ thể thực hiện điều đó. Một AI agent là những gì bạn nhận được khi kết nối cả hai lại với nhau.
Đây là sự khác biệt giữa hành vi tạo ra và hành vi tác động. Hành vi tạo ra tạo ra một phản hồi và chờ đợi yêu cầu tiếp theo của bạn.
Hành vi tác động lấy mục tiêu của bạn, xác định các bước, thực hiện chúng bằng bất kỳ công cụ nào cần thiết và tiếp tục lặp lại cho đến khi đạt được kết quả.
Hầu hết các hệ thống AI ngày nay đều có khả năng cả hai. Bạn nhận được loại nào phụ thuộc vào độ phức tạp của yêu cầu bạn đưa ra.
Cách AI agents hoạt động
Cơ chế cốt lõi điều khiển mọi AI agent là vòng lặp thực thi. Đây là một chu trình lý luận và hành động lặp đi lặp lại cho đến khi nhiệm vụ hoàn thành.
Agent nhận một mục tiêu. Nó lập kế hoạch. Nó thực hiện một hành động bằng cách sử dụng một trong các công cụ của nó. Nó quan sát kết quả. Sau đó, nó quyết định những gì cần làm tiếp theo — tinh chỉnh cách tiếp cận, thử một công cụ khác, thu thập thêm thông tin, hoặc cung cấp đầu ra cuối cùng.
Ký ức
Các agents cũng có thể giữ lại ngữ cảnh qua các phiên — sở thích của bạn, các tương tác trước đó và các nhiệm vụ đang diễn ra.
Lần đầu tiên bạn yêu cầu một agent tìm tai nghe chống ồn (giả sử không có lịch sử cuộc trò chuyện trước đó), nó bắt đầu từ đầu. Nhưng lần thứ hai, nó đã biết bạn thích thiết kế over-ear, bạn nhạy cảm với trọng lượng, và bạn đã trả lại cặp tai nghe trước đó vì khoảng cách Bluetooth kém.
Theo thời gian, ngữ cảnh tích lũy này làm cho các agents hiệu quả hơn trong việc hành động thay mặt bạn. Và có nhiều ý kiến hơn về những thương hiệu nào đáp ứng tiêu chuẩn của bạn.
Lý luận tác động so với hành động tác động
Hãy nhớ lại lần cuối bạn sử dụng một công cụ AI cho điều gì đó phức tạp hơn việc tạo văn bản (ví dụ: nghiên cứu thị trường, biên soạn phân tích cạnh tranh, hoặc xây dựng một ứng dụng).
Nếu công cụ lập kế hoạch một cách tiếp cận, thu thập thông tin từ nhiều nguồn, đánh giá những gì nó tìm thấy và lặp lại, bạn đang làm việc với AI tác động. Hầu hết chúng ta không nhận ra điều này vì đầu ra vẫn quay trở lại với chúng ta để đưa ra quyết định cuối cùng.
Sự phân biệt đó xứng đáng được nêu rõ.
Lý luận tác động là lớp đầu tiên. Agent suy nghĩ, lập kế hoạch, nghiên cứu, đánh giá và khuyến nghị. Bạn vẫn đưa ra quyết định cuối cùng hoặc thực hiện hành động cuối cùng.
Khi một giám đốc bán hàng yêu cầu Gemini phân tích bối cảnh cạnh tranh cho các công cụ CRM sử dụng AI, agent duyệt các trang web của nhà cung cấp, đọc các đánh giá từ bên thứ ba, đối chiếu giá cả và cung cấp một báo cáo có cấu trúc với các trích dẫn.
Nếu bạn là một công ty CRM, thương hiệu của bạn vừa bị đánh giá. Sự rõ ràng về giá cả, sự hiện diện của đánh giá, tài liệu, và các tín hiệu uy tín trên web — tất cả đều ảnh hưởng đến việc agent có đưa bạn vào danh sách rút gọn hay không. Và đó chỉ là một số yếu tố mà chúng ta có thể quan sát.
Hành động tác động là biên giới mới nổi. Agent không chỉ đưa ra khuyến nghị. Nó thực hiện.
Khi một người dùng yêu cầu agent của họ lập kế hoạch và đặt chỗ cho một chuyến đi cuối tuần dưới 800 đô la, agent so sánh các chuyến bay và khách sạn, đánh giá sự phù hợp với ngân sách, kiểm tra lịch của người dùng và đặt chỗ cho tùy chọn tốt nhất. Người dùng tỉnh dậy với một lịch trình đã được xác nhận. Đối với mỗi khách sạn và hãng hàng không trong quy trình đó, kết quả phụ thuộc vào việc agent có thể truy cập thông tin của họ và hoàn tất giao dịch hay không.
Tại sao sự phân biệt này lại quan trọng đối với các thương hiệu.
Ở lớp lý luận, các agents đã và đang đánh giá thương hiệu của bạn mỗi khi có ai đó thực hiện nghiên cứu sử dụng AI trong lĩnh vực của bạn. Ở lớp hành động, câu hỏi chuyển từ “liệu agent có khuyến nghị tôi không?” sang “liệu agent có thể thực hiện giao dịch với tôi không?” Chuẩn bị cho cả hai có nghĩa là đảm bảo thương hiệu của bạn vừa có thể được khuyến nghị vừa có thể thực hiện giao dịch. Vị trí của các agents: AI tạo ra, RAG và AI tác động
Vai trò của các đại lý: AI sinh sinh, RAG và AI tác động
Giờ đây, khi các cơ chế đã rõ ràng, bạn nên nhìn tổng quát và xem các tác nhân (agents) đứng ở đâu so với các công cụ AI mà hầu hết các marketer đã sử dụng. Có một phổ (spectrum). Và việc hiểu rõ điều này sẽ làm rõ những phần nào trong sự hiện diện kỹ thuật số của bạn là quan trọng nhất cho các loại tương tác AI khác nhau.
AI sinh ra là phản ứng
Bạn đưa cho AI một yêu cầu. Nó tạo ra một phản hồi dựa trên dữ liệu đào tạo của nó. Công việc của nó kết thúc ở việc tạo ra. Nó không thực hiện các bước tiếp theo mà không có sự nhập liệu của bạn.
Khi bạn yêu cầu AI viết lại một đoạn văn hoặc tóm tắt một bài viết mà bạn đã dán vào, đó là AI sinh ra đang làm điều mà nó giỏi nhất.
RAG bổ sung kiến thức bên ngoài
Kiến thức của một LLM độc lập bị đóng băng tại thời điểm nó được đào tạo. RAG giải quyết điều này bằng cách kéo thông tin liên quan từ các nguồn bên ngoài — trang web, cơ sở dữ liệu, tài liệu — và cung cấp cho LLM cùng với yêu cầu của bạn. Đây là cách mà hầu hết các nền tảng tìm kiếm bằng AI lấy thông tin hiện tại.
Khi Perplexity trích dẫn các bài viết gần đây trong câu trả lời của nó, hoặc khi Google’s AI Overviews tham chiếu các trang web hiện tại, RAG đang thực hiện công việc nặng nhọc phía sau.
RAG là gì? Retrieval-Augmented Generation là một kỹ thuật cho phép LLM truy cập thông tin vượt ra ngoài dữ liệu đào tạo của nó. Khi bạn hỏi một nền tảng tìm kiếm bằng AI một câu hỏi, hệ thống sẽ tìm kiếm các nguồn liên quan, lấy những đoạn văn hữu ích nhất và cung cấp chúng cho LLM như một ngữ cảnh.
Hãy nghĩ về nó như việc LLM nhận được một bảng cheat với thông tin hiện tại, liên quan ngay trước khi trả lời câu hỏi của bạn. RAG rất mạnh mẽ, nhưng tự nó chỉ là một quy trình một lần — lấy thông tin, tạo ra, xong. Nó trở thành một phần của hành vi tác nhân (agentic behavior) khi một tác nhân sử dụng việc truy xuất như một bước trong một quy trình lý luận lớn hơn.
AI tác nhân thêm lý luận, lập kế hoạch và hành động
Như chúng ta đã xác định, sự chuyển đổi chính là từ "tạo ra một câu trả lời" sang "giải quyết vấn đề." Một hệ thống tác nhân theo đuổi một mục tiêu, tự điều chỉnh hướng đi của nó và sử dụng các công cụ để hoàn thành công việc.
Phổ này quan trọng đối với các thương hiệu vì càng phức tạp nhiệm vụ của người dùng, hành vi của AI càng trở nên tác nhân. Và toàn bộ sự hiện diện kỹ thuật số của bạn càng có vai trò quan trọng.
Cách các tác nhân tương tác với thương hiệu của bạn
Khi một tác nhân đánh giá thương hiệu của bạn, nó không duyệt qua điều hướng của bạn hay ngắm nhìn hình ảnh chính của bạn. Nó phân tích nội dung một cách lập trình, tìm kiếm dữ liệu có cấu trúc, và trích xuất thông tin cụ thể mà nó cần để hoàn thành nhiệm vụ của người dùng.
Và các tác nhân không chỉ đọc trang web của bạn. Họ đọc mọi thứ về bạn — đánh giá trên các trang bên thứ ba, thảo luận trên diễn đàn, bài viết so sánh, và đề cập trong các ấn phẩm ngành.
Khả năng hiển thị thương hiệu trong web tác nhân hoạt động trên hai cấp độ:
- Tính dễ đọc. Liệu tác nhân có thể trích xuất thông tin mà nó cần từ sự hiện diện kỹ thuật số của bạn không? Giá cả, mô tả dịch vụ và chính sách của bạn có ở định dạng mà máy có thể phân tích không? Hay chúng bị chôn vùi trong nội dung marketing đòi hỏi phải xử lý đáng kể để trích xuất?
- Thẩm quyền. Khi tác nhân phải chọn giữa bạn và một đối thủ, có bằng chứng nào trên web cho thấy bạn là sự lựa chọn tốt hơn không? Các trích dẫn, đánh giá, đề cập của chuyên gia và thông tin thương hiệu nhất quán trên nhiều nguồn đều góp phần vào phán đoán này.
Điều này áp dụng cho dù bạn đang trong lĩnh vực thương mại điện tử, SaaS, dịch vụ chuyên nghiệp, xuất bản nội dung, hay bất kỳ lĩnh vực nào khác mà khách hàng nghiên cứu trước khi mua.
Nguyên tắc là như nhau trên các ngành: Làm cho thông tin của bạn có thể tìm thấy, có thể phân tích và đáng tin cậy.
Ba cách mà máy móc tương tác với sự hiện diện kỹ thuật số của bạn:
1. Lập chỉ mục: Các bot thu thập nội dung của bạn để xếp hạng tìm kiếm.
2. Lấy thông tin: Các hệ thống AI kéo nội dung của bạn vào các câu trả lời được tạo ra.
3. Đánh giá và hành động: Các tác nhân phân tích thông tin của bạn, so sánh các lựa chọn và thực hiện hành động.
Mỗi cách đều xây dựng dựa trên cách trước. Và một hệ thống như Google đã thực hiện cả ba. Nó thu thập trang web của bạn để xếp hạng tìm kiếm, lấy nội dung của bạn cho AI Overviews, và cho phép các tác nhân đánh giá và hành động thông qua Gemini.
Các tiêu chuẩn đang hình thành
Nhiều giao thức đang nổi lên để chuẩn hóa cách các tác nhân tương tác với doanh nghiệp. Dưới đây là một cái nhìn tổng quan ngắn gọn.
Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP), được tạo ra bởi Anthropic, là lớp giao tiếp cơ bản — một bộ chuyển đổi phổ quát giữa các tác nhân và phần mềm mà họ cần sử dụng. WebMCP mở rộng điều này vào trình duyệt, cho phép trang web của bạn tuyên bố khả năng của nó như các công cụ có cấu trúc, có thể gọi. Nó đang được phát triển thông qua W3C với sự hỗ trợ từ Google và Microsoft.
Đọc thêm: WebMCP: Nó là gì, Tại sao nó quan trọng, và Bạn nên làm gì bây giờ
Giao thức Thương mại Toàn cầu của Google (UCP) và Giao thức Thương mại Tác nhân của OpenAI (ACP) là các tiêu chuẩn cụ thể cho thương mại xử lý toàn bộ hành trình mua sắm. UCP được phát triển chung với Shopify, Etsy, Target và Walmart, được hỗ trợ bởi Visa, Mastercard và Stripe. ACP cung cấp khả năng thanh toán trong ChatGPT. Các chi tiết sẽ phát triển. Điều không thay đổi là những gì mà tất cả đều thưởng cho: thông tin có cấu trúc, có thể đọc được bởi máy. Tôi có cần triển khai các giao thức này ngay bây giờ không?
Đối với hầu hết các thương hiệu, chưa cần thiết. Tập trung vào dữ liệu có cấu trúc, nội dung sạch và thông tin có thể đọc được bởi máy. Những khoản đầu tư đó sẽ có lợi bất kể giao thức nào thắng.
Điều gì làm cho web tác nhân trở nên thách thức Không gian này đang phát triển nhanh chóng. Bất kỳ ai nói với bạn rằng họ biết chính xác cách nó diễn ra đều đang bán một cái gì đó.
Chưa có tiêu chuẩn duy nhất — bạn không thể tối ưu hóa cho "các tác nhân" giống như bạn có thể tối ưu hóa cho "Google." Sự chấp nhận của người tiêu dùng là có thật nhưng vẫn còn sớm. Và khi một tác nhân đề xuất một đối thủ thay vì bạn, không có cách nào tương đương để kiểm tra thứ hạng tìm kiếm của bạn để hiểu lý do.
Không gian này đang phát triển nhanh chóng. Bất kỳ ai nói với bạn rằng họ biết chính xác cách thức hoạt động của nó đều đang bán một cái gì đó.
Hiện chưa có một tiêu chuẩn duy nhất — bạn không thể tối ưu hóa cho “agents” (đại lý) giống như cách bạn tối ưu hóa cho “Google.” Sự chấp nhận của người tiêu dùng là có thật nhưng vẫn còn sớm. Và khi một đại lý khuyên dùng đối thủ thay vì bạn, sẽ không có cách nào tương đương để kiểm tra thứ hạng tìm kiếm của bạn để hiểu lý do tại sao.
Các công cụ khả năng hiển thị AI đang xuất hiện để thu hẹp khoảng cách này (Semrush theo dõi các trích dẫn AI trên các nền tảng), nhưng các vòng phản hồi vẫn đang phát triển.
Cách tiếp cận thông minh nhất hiện nay là tập trung vào những yếu tố cơ bản có hiệu quả trên tất cả các nền tảng thay vì chỉ đặt cược vào một nền tảng. Theo dõi và thử nghiệm một cách chủ động, bạn sẽ có bức tranh rõ ràng nhất về vị trí của mình.
Điều này có nghĩa gì cho thương hiệu của bạn ngay bây giờ
Các nền tảng của sự sẵn sàng của đại lý chồng chéo đáng kể với những gì đã thúc đẩy khả năng hiển thị SEO và AI mạnh mẽ. Nếu bạn đã đầu tư vào những lĩnh vực đó, bạn có một lợi thế.
Bắt đầu với sự rõ ràng về thực thể. Liệu một đại lý có thể tự tin xác định thương hiệu của bạn là gì và những gì bạn cung cấp không? Thông tin thương hiệu nhất quán trên web, mô tả rõ ràng về những gì bạn cung cấp và các trích dẫn có thẩm quyền đều xác định liệu một đại lý có đưa bạn vào danh sách xem xét hay không.
Bạn có thể nhanh chóng đánh giá vị trí của mình ngay bây giờ. Bộ công cụ AI Visibility Toolkit của Semrush theo dõi cách thương hiệu của bạn được trích dẫn trên các nền tảng AI — các mô hình nào đề cập đến bạn, trong bối cảnh nào và tần suất ra sao. Đây là điều gần nhất với một cơ sở để biết cách mà các đại lý hiện tại nhận thức về thương hiệu của bạn.
Từ đó, hãy kiểm tra dữ liệu có cấu trúc của bạn. Giá cả, tính năng, tính khả dụng, chính sách và thông tin xác thực của bạn nên dễ dàng cho một máy móc tìm thấy và đọc. Không bị khóa trong hình ảnh. Không bị ẩn trong nội dung dày đặc. Không chỉ hiển thị cho những người nhấp vào trang web của bạn.
Càng dễ dàng cho một đại lý lấy thông tin về thương hiệu của bạn, bạn càng có khả năng cao hơn để vào danh sách rút gọn.
Sự hiện diện bên ngoài cũng quan trọng như chính trang web của bạn. Các đại lý đọc đánh giá, bài viết so sánh và nội dung bên thứ ba về bạn. Các tín hiệu làm cho thương hiệu của bạn đáng tin cậy trên những bề mặt này có thể ảnh hưởng đến việc một đại lý có đề xuất bạn hay không.
Câu hỏi thường gặp về đại lý AI
Một đại lý AI thực sự làm gì khi ai đó yêu cầu tìm một sản phẩm hoặc dịch vụ?
Đại lý lập kế hoạch cho một cách tiếp cận nghiên cứu — các trang web nào cần kiểm tra, tiêu chí nào quan trọng, cái gì là "đủ tốt". Nó duyệt các trang của nhà cung cấp, đọc đánh giá, so sánh giá cả và đánh giá các tính năng so với yêu cầu cụ thể của người dùng. Nếu các kết quả đầu tiên không đủ, nó tinh chỉnh cách tiếp cận và thử lại. Đối với các thương hiệu, mỗi bước trong quy trình đó là một khoảnh khắc mà nội dung của bạn, sự rõ ràng về giá cả của bạn và danh tiếng bên thứ ba của bạn có thể kiếm được một đề xuất hoặc mất đi một đề xuất.
Liệu các đại lý AI có thể thực hiện giao dịch mà không cần sự phê duyệt của con người không?
Về mặt kỹ thuật, có. Nhưng hầu hết các triển khai hiện tại đều bao gồm các bước xác nhận. Xu hướng hiện nay là các đại lý tự động xử lý nghiên cứu và so sánh, với sự phê duyệt của con người cho các giao dịch.
Các đại lý AI quyết định thương hiệu nào để đề xuất như thế nào?
Chúng dựa vào các mô hình AI đang hỗ trợ chúng, đánh giá các thương hiệu dựa trên tín hiệu thẩm quyền, chất lượng dữ liệu có cấu trúc, mẫu trích dẫn và sự rõ ràng về thực thể — những yếu tố tương tự thúc đẩy khả năng hiển thị AI.
Tôi đã thực hiện tối ưu hóa tìm kiếm bằng AI. Tôi cần làm gì khác cho các đại lý?
Các nền tảng là giống nhau — sự rõ ràng về thực thể, nội dung có cấu trúc, tín hiệu thẩm quyền. Những gì các đại lý thêm vào là nhu cầu thông tin của bạn phải có thể hành động, không chỉ có thể trích dẫn. Dữ liệu có cấu trúc giúp vì nó cung cấp cho các đại lý quyền truy cập trực tiếp vào các thông tin cụ thể — giá của bạn, tính khả dụng của bạn, khu vực dịch vụ của bạn — mà không cần phải diễn giải ngôn ngữ marketing. Thông tin sản phẩm hoặc dịch vụ chính xác và đầy đủ cũng rất quan trọng. Và cuối cùng, quyền truy cập API hoặc khả năng sẵn sàng WebMCP sẽ cho phép các đại lý tương tác trực tiếp với chức năng của trang web của bạn, không chỉ đọc nó.
Tôi có cần xây dựng một API cho trang web của mình không?
Đối với thương mại điện tử, quyền truy cập API ngày càng có giá trị khi các giao thức thương mại phát triển. Đối với nội dung, SaaS và các doanh nghiệp dịch vụ, ưu tiên là dữ liệu có cấu trúc và thông tin có thể được máy móc phân tích. Bắt đầu với các nền tảng.
Liệu các đại lý AI đã ảnh hưởng đến khả năng hiển thị của thương hiệu tôi chưa?
Gần như chắc chắn. Mỗi khi một nền tảng AI trả lời một câu hỏi về ngành của bạn, nó đang sử dụng lý luận đại lý để đánh giá thương hiệu của bạn so với các đối thủ cạnh tranh. Dù bạn có đang tối ưu hóa cho điều này hay không, điều đó vẫn đang diễn ra.
Điều gì sẽ xảy ra với traffic trang web của tôi khi khách hàng bắt đầu sử dụng các đại lý?
Một số lượt truy cập sẽ chuyển từ con người duyệt sang các đại lý phân tích. Đối với các tương tác có mục đích — so sánh giá cả, đặt chỗ, mua sắm — các đại lý sẽ xử lý một phần ngày càng tăng. Nhưng con người vẫn sẽ truy cập để trải nghiệm, nội dung và các quyết định cần sự phán xét cá nhân. Sự chuyển dịch lớn hơn không phải là ít lượt truy cập — mà là "lượt truy cập" có thể trông khác trong phân tích của bạn khi traffic do đại lý điều phối tăng lên cùng với traffic của con người.
Đưa góc nhìn thành kế hoạch.
Chia sẻ website và mục tiêu để LionTech tư vấn giải pháp phù hợp.
Đăng ký tư vấn ↗