AI Hiện Đang Phát Triển Đến Giai Đoạn Nào?

　　Tốc độ phát triển của công nghệ AI có thể nói là "một ngày của con người bằng một năm của AI." Wan Weixing cho rằng, từ năm 2024, công nghệ nền tảng và ứng dụng của Agent đã phát triển cực kỳ nhanh. Ông nhận định, trong lĩnh vực Agent, "chỉ một ngày cũng có thể mang đến thay đổi hoàn toàn mới."

　　Giới chuyên gia nhận định rằng năm 2025 sẽ là "Năm đầu tiên của AI Agent." Với khả năng tư duy sâu, lập kế hoạch độc lập, ra quyết định và thực thi, AI đang trải qua một bước đột phá trong quá trình phát triển. Xu hướng đang chuyển từ "Tôi hỏi, AI trả lời" sang "Tôi yêu cầu, AI thực hiện," dần được áp dụng vào nhiều kịch bản thương mại.

　　Agent trên thiết bị đầu cuối là lĩnh vực trọng tâm của LeapStar. Theo đại diện công ty, trong hai năm qua, các mô hình lớn Step do LeapStar tự phát triển đã được tích hợp vào sản phẩm hàng đầu của các doanh nghiệp lớn trong lĩnh vực ô tô, trí tuệ thể hiện (embodied AI) và IoT. Hơn 50% thương hiệu smartphone hàng đầu Trung Quốc hợp tác với LeapStar về AI Agent. Ngày 25/7, trước thềm Hội nghị AI Thế giới 2025, LeapStar đã ra mắt mô hình nền tảng thế hệ mới—Step 3—tại Thượng Hải.

　　Đại diện LeapStar cho biết, sự bùng nổ của Agent cần hai điều kiện: khả năng đa phương thức (multimodal) và tư duy chậm (slow thinking), cả hai đều đạt bước tiến đột phá vào năm 2024. Do đó, năm 2025 sẽ chứng kiến sự bùng nổ quy mô lớn của Agent, trở thành "Năm đầu tiên của AI Agent."

　　Wan Weixing cũng nhấn mạnh, sự xuất hiện của các mô hình O1, O3 từ OpenAI và R1 từ Deepseek chứng tỏ mô hình lớn ngày càng hoàn thiện về hỗ trợ đa phương thức và tư duy chuỗi (chain-of-thought), tạo điều kiện triển khai Agent. Gần đây, OpenAI, Manus và nhiều công ty khác đã ra mắt ứng dụng liên quan đến Agent, mở rộng kịch bản ứng dụng. Ngoài ra, chi phí Token (mã định danh dùng trong xác thực, bảo mật và toàn vẹn dữ liệu) giảm, cùng với việc các ứng dụng mở API cốt lõi cho bên thứ ba, đang nâng cao trải nghiệm Agent.

　　"Năm nay, chúng ta thấy nhiều sản phẩm Agent ra mắt, người dùng có thể cảm nhận rõ sự thay đổi trong tương tác nhờ Agentic AI (tự chủ hơn AI Agent), cũng như cải thiện hiệu suất và tiện ích," Wan nói. Ông tin rằng thiết bị đầu cuối (edge) có tiềm năng lớn trong lĩnh vực Agent nhờ ưu thế cá nhân hóa, khiến ngành công nghiệp triển khai nhiều module và giải pháp tại đây.

　　"Dù mô hình ngày càng mạnh—hỗ trợ đa phương thức và tư duy chuỗi—nhưng vẫn còn khoảng cách trong giải quyết vấn đề phức tạp," Wan nhận xét. Ví dụ, AI Agent có thể mắc lỗi khi đặt cà phê, như chọn nhầm vị hoặc bị kẹt ở bước nào đó.

　　Wan cho biết, hiện tại AI Agent chưa hoàn toàn tự động. "Trong một số ứng dụng chuyên sâu, Agent có thể tự động hóa hầu hết tác vụ, nhưng vẫn cần can thiệp con người ở bước cuối," ông giải thích. Sự can thiệp này có thể là sửa lỗi hoặc hoàn tất thanh toán khi đặt đồ. Cụ thể, Agent cần cải thiện về "độ tin cậy và chính xác," "khả năng tổng quát," và "tích hợp hệ sinh thái."