Trong kỷ nguyên số hóa hiện nay, khối lượng thông tin khổng lồ đòi hỏi chúng ta phải có những công cụ mạnh mẽ để tìm kiếm, phân tích và tổng hợp dữ liệu hiệu quả. AI Agent là một phương thức triển khai trí tuệ nhân tạo giúp tận dụng khả năng tự động hóa và tự chủ để thực hiện công việc thay cho con người. Hãy hình dung một người đồng nghiệp lý tưởng: làm việc không mệt mỏi, học hỏi liên tục và thích ứng với nhu cầu của bạn – đó chính là tiềm năng của AI Agent. Trong số các AI Agent tiên tiến, Researcher nổi bật như một trợ lý chuyên biệt cho các tác vụ nghiên cứu phức tạp.
AI Agent là gì và Researcher Agent phù hợp ở đâu?
Theo Boston Consulting Group (BCG), AI Agent được định nghĩa là “trí tuệ nhân tạo sử dụng các công cụ để hoàn thành mục tiêu”. Chúng có khả năng ghi nhớ qua các nhiệm vụ khác nhau, sử dụng một hoặc nhiều mô hình AI, và tự quyết định khi nào cần truy cập vào hệ thống thay mặt người dùng, cho phép thực hiện hành động một cách tự chủ với sự giám sát tối thiểu từ con người.
Trong hệ sinh thái các AI Agent của Microsoft, Researcher là một trong hai “tác nhân suy luận” (reasoning agents) đầu tiên được giới thiệu trong Microsoft 365 Copilot, bên cạnh Analyst. Researcher được thiết kế để giải quyết các tác vụ nghiên cứu phức tạp, đa bước, mang lại kết quả sâu sắc và đầy đủ hơn bao giờ hết. Nó hoạt động như một chuyên gia nghiên cứu luôn sẵn có, giúp bạn đối phó với những yêu cầu phức tạp mà trước đây cần nhiều ngày làm việc thủ công.
Nền tảng công nghệ của Researcher
Researcher được xây dựng trên mô hình nghiên cứu chuyên sâu của OpenAI, kết hợp với khả năng điều phối nâng cao và tìm kiếm sâu của Microsoft 365 Copilot. Cụ thể, nó sử dụng một phiên bản của mô hình OpenAI o3 sắp ra mắt được đào tạo đặc biệt cho các tác vụ nghiên cứu. Khác với các mô hình AI truyền thống chỉ suy luận trên nội dung từ web, Researcher có khả năng truy cập an toàn và tuân thủ vào dữ liệu công việc của bạn, bao gồm email, cuộc họp, tệp tin, trò chuyện, và các tài liệu nội bộ, đồng thời cũng khai thác thông tin từ web. Điều này cho phép nó cung cấp chuyên môn cấp cao theo yêu cầu.
Quy trình làm việc của Researcher: Suy nghĩ như con người
Phương pháp tiếp cận của Researcher mô phỏng cách một con người thực hiện nghiên cứu, qua một quy trình đa giai đoạn có cấu trúc chặt chẽ. Quá trình này thể hiện khả năng hoạt động tự chủ của AI Agent để hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp:
- Giai đoạn lập kế hoạch ban đầu (P0):
- Agent phân tích yêu cầu của người dùng và bối cảnh để đưa ra một kế hoạch tổng thể.
- Trong giai đoạn này, Researcher có thể đặt câu hỏi làm rõ với người dùng để đảm bảo kết quả phù hợp với mong đợi về cả nội dung và định dạng. Ví dụ, khi bạn yêu cầu tạo một chiến lược sản phẩm, nó có thể hỏi về phạm vi hoặc định dạng mong muốn.
- Giai đoạn nghiên cứu lặp đi lặp lại:
- Researcher lặp lại các chu trình nghiên cứu cho đến khi đạt được hiệu quả giảm dần. Mỗi chu trình gồm ba bước:
- Suy luận (Reasoning – Rj): Phân tích sâu để xác định nhiệm vụ phụ cần giải quyết và những chi tiết cụ thể còn thiếu.
- Truy xuất (Retrieval – Tj): Tìm kiếm trên các tài liệu, email, tin nhắn, lịch, bản ghi cuộc họp và/hoặc dữ liệu web để tìm các chi tiết còn thiếu.
- Xem xét (Review – Vj): Đánh giá bằng chứng thu thập được, tính toán mức độ liên quan của chúng với yêu cầu ban đầu của người dùng, và lưu giữ các phát hiện trên một “bảng nháp”.
- Agent liên tục theo dõi và kết thúc nghiên cứu khi những thông tin mới thu được trong mỗi lần lặp lại trở nên không đáng kể.
- Bạn có thể xem quá trình suy luận theo “chuỗi suy nghĩ” (chain-of-thought reasoning) của nó trong thời gian thực, giúp bạn hiểu rõ cách nó xử lý thông tin và đạt được kết quả.
- Researcher lặp lại các chu trình nghiên cứu cho đến khi đạt được hiệu quả giảm dần. Mỗi chu trình gồm ba bước:
- Giai đoạn tổng hợp:
- Cuối cùng, Researcher tổng hợp tất cả các phát hiện, phân tích các mẫu, đưa ra kết luận và soạn thảo một báo cáo mạch lạc.
- Kết quả bao gồm các giải thích và trích dẫn nguồn để cung cấp khả năng truy vết, cho phép bạn kiểm tra lại công việc của nó.
Ví dụ thực tế về Researcher trong hành động
Hãy tưởng tượng bạn cần phân tích hiệu suất của Sản phẩm P trong Quý 4 so với xu hướng ngành. Researcher sẽ thực hiện các bước sau:
- Lập kế hoạch: Xác định các nhiệm vụ phụ như: (1) lấy số liệu bán hàng nội bộ Q4 cho Sản phẩm P; (2) tìm tin tức ngành hoặc báo cáo phân tích về xu hướng Q4. Nó cũng có thể hỏi làm rõ về khu vực hoặc đối thủ cạnh tranh cụ thể.
- Nghiên cứu lặp đi lặp lại:
- Lần lặp 1: Bắt đầu với dữ liệu bán hàng nội bộ, truy xuất báo cáo bán hàng Q4, và xem xét sự đóng góp của tính năng F trong việc thúc đẩy tăng trưởng.
- Lần lặp 2: Điều chỉnh kế hoạch để khám phá tính năng F, truy xuất các thông tin liên lạc nội bộ và bên ngoài về F, tìm kiếm đối thủ cạnh tranh trên web, và xem xét phản hồi của khách hàng cũng như tin tức liên quan.
- Tổng hợp: Researcher sau đó sẽ soạn thảo một báo cáo chi tiết so sánh hiệu suất Q4 của Sản phẩm P với thị trường, trích dẫn số liệu bán hàng nội bộ và phân tích ngành bên ngoài, làm nổi bật tính năng F như một yếu tố khác biệt cạnh tranh.
Chi tiết kỹ thuật và Tích hợp
- Suy luận trên dữ liệu doanh nghiệp: Microsoft đã mở rộng bộ công cụ của Researcher với các công cụ Copilot có thể truy xuất dữ liệu doanh nghiệp từ nguồn nội bộ (ví dụ: cuộc họp, sự kiện, tài liệu nội bộ) và nội dung của bên thứ ba thông qua các trình kết nối đồ thị (ví dụ: wiki công ty, hệ thống CRM tích hợp). Các công cụ này là một phần của Hệ thống Kiểm soát Copilot, cho phép quản trị viên CNTT quản lý và phân tích việc sử dụng Researcher một cách an toàn.
- Cá nhân hóa với bối cảnh doanh nghiệp: Không giống như nghiên cứu web thông thường, Researcher tạo ra các kết quả được cá nhân hóa cao. Nó tận dụng biểu đồ tri thức doanh nghiệp để tích hợp ngữ cảnh của người dùng và tổ chức, bao gồm thông tin về con người, dự án, sản phẩm và sự tương tác độc đáo của các thực thể này trong công việc của người dùng. Điều này giúp nó đặt những câu hỏi làm rõ tinh tế hơn và điều chỉnh điểm khởi đầu của mô hình nghiên cứu chuyên sâu một cách chính xác và cá nhân hóa.
- Truy xuất sâu bổ sung cho suy luận sâu: Thay vì một cách tiếp cận lặp đi lặp lại tuần tự, Researcher đầu tiên thực hiện truy xuất rộng nhưng nông trên các nguồn dữ liệu khác nhau, sau đó để mô hình quyết định các lĩnh vực và thực thể để đi sâu vào.
- Tích hợp các Agent chuyên biệt: Researcher được mở rộng để tích hợp liền mạch với các Agent khác. Ví dụ, nó có thể tận dụng Sales Agent để áp dụng mô hình chuỗi thời gian nâng cao, cung cấp cái nhìn sâu sắc như “Doanh số bán hàng ở Châu Âu dự kiến sẽ cao hơn 5% so với chỉ tiêu, được thúc đẩy bởi sản phẩm X”. Các công cụ và Agent này có thể được xâu chuỗi với nhau. Ví dụ, Researcher có thể lấy thông tin CRM từ Sales Agent khi chuẩn bị cho các cuộc họp khách hàng. Điều này giúp nén các lần lặp suy luận đa bước thành một bước duy nhất và bổ sung trí tuệ của Researcher bằng kiến thức chuyên gia.
Lợi ích và Tác động
Ngay cả trong các thử nghiệm ban đầu, Researcher đã chứng minh những lợi ích rõ ràng:
- Chất lượng phản hồi vượt trội: Khi so sánh hiệu suất của Researcher với M365 Copilot Chat thông thường, Researcher đã tăng 88,5% về độ chính xác, 70,4% về tính đầy đủ, 25,9% về mức độ liên quan và 22,2% về tính hữu ích. Đặc biệt, nó trích dẫn trung bình khoảng 10,1 nguồn trên mỗi phản hồi, và 61,5% câu trả lời bao gồm ít nhất một tài liệu doanh nghiệp làm nguồn.
- Tiết kiệm thời gian đáng kể: Người dùng thử nghiệm báo cáo rằng các tác vụ mà trước đây mất hàng ngày nghiên cứu thủ công có thể được hoàn thành trong vài phút với sự trợ giúp của Researcher. Trung bình, người dùng thí điểm ước tính Researcher đã giúp họ tiết kiệm 6-8 giờ mỗi tuần, gần như loại bỏ toàn bộ một ngày làm việc nhàm chán. Một quản lý sản phẩm chia sẻ: “nó thậm chí còn tìm thấy dữ liệu trong một kho lưu trữ mà tôi sẽ không kiểm tra. Biết rằng AI đã tìm kiếm mọi nơi —bản ghi cuộc họp, tệp được chia sẻ, web—khiến tôi tin tưởng vào đề xuất cuối cùng nhiều hơn”.
Tương lai của Researcher Agent
Microsoft cam kết tiếp tục cải thiện chất lượng của Researcher để các báo cáo ngày càng đầy đủ, chính xác và hữu ích. Các giai đoạn phát triển tiếp theo bao gồm:
- Học tăng cường (Reinforcement Learning): Cải thiện chất lượng bằng cách huấn luyện các mô hình suy luận trên các tác vụ công việc đa bước trong thế giới thực, sử dụng học tăng cường.
- Kiểm soát của người dùng: Researcher sẽ cho phép người dùng “điều khiển” các nguồn thông tin từ đó báo cáo sẽ được tạo ra, cung cấp quyền kiểm soát lớn hơn đối với các nguồn dữ liệu.
- Điều phối Agent (Agentic orchestration): Khả năng điều phối Agent là một năng lực cốt lõi của Researcher. Microsoft sẽ tiếp tục tích hợp thêm các Agent hiện có và cho phép người dùng cuối cũng như quản trị viên tùy chỉnh Researcher bằng cách đưa các Agent của riêng họ vào quy trình làm việc của Researcher. Ví dụ, một công ty luật có thể tạo một Agent để định dạng báo cáo thành các bản tóm tắt pháp lý, và Researcher có thể được xâu chuỗi với Agent tùy chỉnh này để tùy chỉnh đầu ra.
Kết luận
Researcher Agent là một công cụ biến đổi mạnh mẽ, có khả năng thay đổi đáng kể các nhiệm vụ hàng ngày của những người làm việc tri thức. Với khả năng phân tích lượng lớn thông tin từ cả dữ liệu nội bộ và web, suy luận sâu sắc và cung cấp các báo cáo chính xác, đầy đủ có trích dẫn nguồn, Researcher giúp giải phóng con người khỏi công việc lặp đi lặp lại, tốn thời gian để tập trung vào những nhiệm vụ sáng tạo và mang tính chiến lược cao hơn. Khi các khả năng của Researcher tiếp tục được mở rộng và tùy chỉnh, nó hứa hẹn sẽ trở thành một công cụ đáng tin cậy và không thể thiếu tại nơi làm việc.
