Tuy nhiên, Emergence AI , một công ty khởi nghiệp được thành lập bởi các cựu chiến binh của IBM Research và đã ra mắt khuôn khổ điều phối tác nhân AI đa nền tảng của riêng mình vào cuối năm ngoái , đã cho ra mắt một sản phẩm mới lạ hơn hẳn các công ty còn lại: một nền tảng tạo tác nhân AI mới cho phép người dùng chỉ định công việc họ đang cố gắng hoàn thành thông qua lời nhắc văn bản, sau đó chuyển giao cho các mô hình AI để tạo ra các tác nhân mà họ tin là cần thiết để hoàn thành công việc đó.
Hệ thống mới này thực sự là một trình xây dựng đa tác nhân không cần mã, ngôn ngữ tự nhiên, được hỗ trợ bởi AI và hoạt động theo thời gian thực. Emergence AI mô tả nó như một cột mốc trong trí tuệ đệ quy, nhằm mục đích đơn giản hóa và tăng tốc quy trình làm việc dữ liệu phức tạp cho người dùng doanh nghiệp.
Satya Nitta, đồng sáng lập kiêm giám đốc điều hành của Emergence AI cho biết: “Trí thông minh đệ quy mở đường cho các tác nhân tạo ra các tác nhân”. “Hệ thống của chúng tôi cho phép sự sáng tạo và trí thông minh mở rộng quy mô một cách trôi chảy, không có sự hạn chế của con người, nhưng luôn nằm trong ranh giới do con người xác định”.
Nền tảng được thiết kế để đánh giá các tác vụ đến, kiểm tra sổ đăng ký tác nhân hiện có và nếu cần, tự động tạo ra các tác nhân mới phù hợp với nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp. Nó cũng có thể chủ động tạo ra các biến thể tác nhân để dự đoán các tác vụ liên quan, mở rộng khả năng giải quyết vấn đề theo thời gian.
Theo Nitta, kiến trúc của orchestrator cho phép đạt được các cấp độ tự chủ hoàn toàn mới trong tự động hóa doanh nghiệp. “Orchestrator của chúng tôi ghép nhiều tác nhân lại với nhau một cách tự động để tạo ra các hệ thống đa tác nhân mà không cần mã hóa của con người. Nếu không có tác nhân cho một tác vụ, nó sẽ tự động tạo ra một tác nhân và thậm chí tự chơi để học các tác vụ liên quan bằng cách tự tạo ra các tác nhân mới”, ông giải thích.
Một bản demo ngắn được trình chiếu cho VentureBeat qua cuộc gọi video vào tuần trước có vẻ rất ấn tượng, trong đó Nitta cho thấy cách một hướng dẫn văn bản đơn giản để AI phân loại email đã tạo ra một làn sóng các tác nhân mới, được hiển thị trên dòng thời gian trực quan cho thấy mỗi tác nhân được biểu thị bằng một chấm màu trong một cột chỉ định loại công việc mà tác nhân đó được thiết kế để thực hiện.
Đưa mã hóa tác nhân vào quy trình làm việc của doanh nghiệp
Công nghệ của Emergence AI tập trung vào việc tự động hóa các quy trình làm việc của doanh nghiệp lấy dữ liệu làm trung tâm như tạo đường ống ETL, di chuyển dữ liệu, chuyển đổi và phân tích. Các tác nhân của nền tảng được trang bị các vòng lặp tác nhân, bộ nhớ dài hạn và khả năng tự cải thiện thông qua lập kế hoạch, xác minh và tự chơi. Điều này cho phép hệ thống không chỉ hoàn thành các tác vụ riêng lẻ mà còn hiểu và điều hướng các không gian tác vụ xung quanh cho các trường hợp sử dụng liền kề.
“Chúng ta đang ở trong một thời kỳ kỳ lạ trong quá trình phát triển công nghệ và xã hội của chúng ta. Bây giờ chúng ta có các cuộc họp tham gia AI”, Nitta nói. “Nhưng ngoài ra, một trong những điều thú vị nhất đã xảy ra trong AI trong hai, ba năm qua là các mô hình ngôn ngữ lớn đang tạo ra mã. Chúng đang trở nên tốt hơn, nhưng chúng là các hệ thống xác suất. Mã có thể không phải lúc nào cũng hoàn hảo và chúng không thực thi, xác minh hoặc sửa lỗi”.
Nền tảng của Emergence AI tìm cách lấp đầy khoảng trống đó bằng cách tích hợp khả năng tạo mã của các mô hình ngôn ngữ lớn với công nghệ tác nhân tự động. “Chúng tôi đang kết hợp khả năng tạo mã của LLM với công nghệ tác nhân tự động”, Nitta nói thêm. “Mã hóa tác nhân có ý nghĩa to lớn và sẽ là câu chuyện của năm tới và nhiều năm tới. Sự gián đoạn này là rất sâu sắc”.
Emergence AI làm nổi bật khả năng tích hợp của nền tảng với các mô hình AI hàng đầu như GPT-4o và GPT-4.5 của OpenAI , Claude 3.7 Sonnet của Anthropic và Llama 3.3 của Meta , cũng như các khuôn khổ như LangChain, Crew AI và Microsoft Autogen.
Trọng tâm là khả năng tương tác—cho phép các doanh nghiệp đưa các mô hình và tác nhân của bên thứ ba vào nền tảng.
Mở rộng khả năng của nhiều tác nhân
Với phiên bản hiện tại, nền tảng này được mở rộng để bao gồm các tác nhân kết nối và tác nhân thông minh dữ liệu và văn bản, cho phép các doanh nghiệp xây dựng các hệ thống phức tạp hơn mà không cần viết mã thủ công.
Khả năng đánh giá những hạn chế của chính mình và hành động của người điều phối đóng vai trò cốt lõi trong cách tiếp cận của Emergence.
Nitta cho biết: “Một điều rất không tầm thường đang xảy ra là khi một nhiệm vụ mới xuất hiện, người điều phối sẽ tìm ra liệu nó có thể giải quyết nhiệm vụ đó bằng cách kiểm tra sổ đăng ký của các tác nhân hiện có hay không”. “Nếu không, nó sẽ tạo một tác nhân mới và đăng ký nó”.
Ông nói thêm rằng quá trình này không chỉ đơn thuần là phản ứng mà còn mang tính sinh sản. “Người điều phối không chỉ tạo ra các tác nhân; mà còn tạo ra các mục tiêu cho chính nó. Nó nói rằng, ‘Tôi không thể giải quyết nhiệm vụ này, vì vậy tôi sẽ tạo ra một mục tiêu để tạo ra một tác nhân mới.’ Đó là điều thực sự thú vị.”
Để bạn không phải lo lắng rằng bộ điều phối sẽ mất kiểm soát và tạo ra quá nhiều tác nhân tùy chỉnh không cần thiết cho mỗi nhiệm vụ mới, nghiên cứu của Emergence trên nền tảng của mình cho thấy rằng nền tảng này được thiết kế để — và thực hiện thành công — yêu cầu bổ sung là thu hẹp số lượng tác nhân được tạo ra khi nhiệm vụ hoàn thành, thêm các tác nhân có khả năng áp dụng chung hơn vào sổ đăng ký nội bộ cho doanh nghiệp của bạn và kiểm tra lại trước khi tạo bất kỳ tác nhân mới nào.
Ưu tiên sự an toàn, xác minh và giám sát của con người
Để duy trì giám sát và đảm bảo sử dụng có trách nhiệm, Emergence AI kết hợp một số tính năng an toàn và tuân thủ. Chúng bao gồm các rào chắn và kiểm soát truy cập, tiêu chí xác minh để đánh giá hiệu suất của tác nhân và giám sát vòng lặp của con người để xác thực các quyết định quan trọng.
Nitta nhấn mạnh rằng sự giám sát của con người vẫn là một thành phần quan trọng của nền tảng. Ông cho biết “Một con người trong vòng lặp vẫn quan trọng”. “Bạn cần xác minh rằng hệ thống đa tác nhân hoặc các tác nhân mới được tạo ra đang thực hiện nhiệm vụ bạn muốn và đi đúng hướng”. Công ty đã cấu trúc nền tảng với các điểm kiểm tra và lớp xác minh rõ ràng để đảm bảo rằng các doanh nghiệp vẫn giữ được quyền kiểm soát và khả năng hiển thị đối với các quy trình tự động.
Mặc dù thông tin về giá chưa được tiết lộ, Emergence AI mời các doanh nghiệp liên hệ trực tiếp với họ để biết thông tin chi tiết về giá và quyền truy cập. Ngoài ra, công ty có kế hoạch cập nhật thêm vào tháng 5 năm 2025, sẽ mở rộng khả năng của nền tảng để hỗ trợ triển khai container trong bất kỳ môi trường đám mây nào và cho phép tạo tác nhân mở rộng thông qua tự chơi.
Nhìn về phía trước: mở rộng quy mô tự động hóa doanh nghiệp
Emergence AI có trụ sở chính tại New York, với các văn phòng tại California, Tây Ban Nha và Ấn Độ. Đội ngũ lãnh đạo và kỹ sư của công ty bao gồm cựu sinh viên từ các phòng nghiên cứu AI và nhóm công nghệ tại IBM Research, Google Brain, Viện Allen về AI, Amazon và Meta.
Emergence AI mô tả công trình của mình vẫn đang trong giai đoạn đầu nhưng tin rằng phương pháp tiếp cận trí tuệ đệ quy của mình có thể mở ra những khả năng mới cho tự động hóa doanh nghiệp và cuối cùng là các hệ thống do AI điều khiển rộng hơn.
“Chúng tôi nghĩ rằng các lớp tác nhân sẽ luôn cần thiết,” Nitta nói. “Ngay cả khi các mô hình trở nên mạnh mẽ hơn, việc khái quát hóa trong không gian hành động vẫn cực kỳ khó khăn. Có rất nhiều chỗ cho những người như chúng tôi để thúc đẩy điều này trong thập kỷ tới.”
 hoặc tối ưu hóa các công cụ AI chuyên dụng và quy trình làm việc được thiết kế để xử lý công việc hành chính thông thường.){kind=link}