Phân Biệt AI Workflow Và AI Agents (+ Ví Dụ Thực Tiễn)

AI đang có mặt ở khắp mọi nơi, những từ khóa như “AI Agents” và “AI Workflow” xuất hiện dày đặc, hứa hẹn sẽ thay đổi cách chúng ta giải quyết công việc trong tương lai.

Vậy, những khái niệm này nghĩa là gì? Và làm thế nào để bạn áp dụng vào chính việc hằng ngày của mình?

Hãy cùng bỏ qua lớp “hào nhoáng” và khám phá một cách đơn giản, thực tế nhất: AI Workflow và AI Agents hoạt động ra sao, khác nhau thế nào, kèm theo những ví dụ ứng dụng cụ thể để bạn hình dung rõ.

Skills Bridge

24/10/2025

1. định nghĩa 2 khái niệm: a workflow và a agents

1.1 AI Workflow là gì?

AI Workflow là quy trình kết hợp nhiều mô hình và công cụ AI khác nhau để tối ưu hóa và tự động hóa một chuỗi công việc.

Khi các tổ chức dần quan tâm đến chuyển đổi số, AI Workflow thường được triển khai cùng các nền tảng tự động hóa (automation platforms) và được gọi với khái niệm AI Workflow Automation.

Khác với tự động hóa truyền thống (traditional automation) vốn dựa vào các quy tắc cố định, AI Workflow Automation lại cho phép người dùng sử dụng các bộ điều hướng (router) thông minh để quyết định dùng công cụ nào, truy cập cơ sở dữ liệu nào, thực hiện tác vụ nào, hoặc chạy song song để tăng hiệu quả.

Nghiên cứu chuyên sâu với tính năng “Deep Research” tại ChatGPT

Nguồn ảnh: n8n | AI Workflow Automation ứng dụng trong quy trình đảm bảo an toàn nội dung

1.2 AI Agents là gì?

AI Agents là 1 hệ thống phần mềm sử dụng AI để thực hiện nhiệm vụ thay cho người dùng. AI Agents có thể xử lý nhiều loại thông tin cùng lúc như văn bản, giọng nói, video, âm thanh, mã lập trình và đồng thời có khả năng trò chuyện, suy luận.

Khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên Large Language Models (LLMs) chính là nền tảng để AI Agents hiểu và phản hồi đầu vào của người dùng.

Theo Anthropic, AI Agents là các hệ thống trong đó mô hình LLMs có khả năng tự điều hướng (dynamically direct) quá trình của chính mình và quản lý cách sử dụng công cụ để hoàn thành nhiệm vụ.

Nguồn ảnh: Amazon | Mô phỏng mô hình AI Agents trong việc xử lý luồng email

2. ai workflow khác thế nào với ai ?

Điểm khác biệt đầu tiên liên quan đến vai trò của con người. Với AI Workflow, bạn chính là người thiết lập: chia nhỏ từng bước cụ thể, xác định rõ thứ tự thực hiện trong mỗi giai đoạn của chuỗi nhiệm vụ.

Ngược lại, với AI Agents, bạn không cần mô tả chi tiết “phải làm thế nào”. Thay vào đó, bạn chỉ cần xác định rõ mục tiêu cuối cùng, còn lại, mô hình sẽ tự thực hiện và điều chỉnh để đạt được kết quả.

Một AI Agents thực sự là “Agent” khi có thể hoạt động độc lập, biết suy nghĩ, lập kế hoạch và tự điều chỉnh hành vi. Vì thế, trên thực tế, việc thiết lập AI Agents có phần phức tạp hơn khá nhiều so với triển khai AI workflow.

Điểm khác biệt thứ 2 nằm ở bản chất nhiệm vụ mà AI thực thi. AI Workflow giúp bạn thực hiện những nhiệm vụ rõ ràng và đưa ra được kết quả cuối cùng.

Trong khi đó, AI Agents lại có thể thực hiện nhiệm vụ mở rộng, linh hoạt và mang tính khám phá. Do đó, ở một số trường hợp, AI Workflow có thể bao gồm cả những AI Agent chuyên biệt, mỗi Agent lại xử lý các “tiểu nhiệm vụ mở” hoặc phức tạp.

Nguồn: Towards Data Science | Khác biệt giữa AI Agents và AI Workflows

Điểm khác biệt thứ 3 liên quan đến khả năng ra quyết định. AI Workflows dựa trên logic được lập trình sẵn (hard-coded logic). Mặc dù thực tế có các workflow chèn LLMs hoặc logic linh hoạt ở một số bước. Tuy nhiên, về tổng quan, việc ra quyết định cuối cùng nằm trong kịch bản được thiết lập.

Ví dụ: Bạn đang xây dựng 1 quy trình tự động hoá phân loại email. Nếu email chứa từ “urgent” → đánh dấu “Ưu tiên”. Nếu không → gán nhãn “bình thường”. Khi gặp trường hợp mới (ví dụ email có nội dung: "Vui lòng phản hồi gấp" (please reply soon) nhưng không có từ “urgent”), workflow không hiểu được ý nghĩa ẩn và sẽ xử lý sai mặc dù email đó thực sự cấp bách.

Với AI Agents, việc ra quyết định dựa trên khả năng suy luận từ mô hình Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (LLMs). Agent có thể hiểu ngữ cảnh, xác định mục tiêu và chọn cách tiếp cận hợp lý nhất.

Ví dụ: Lấy lại trường hợp bên trên, email không có từ ‘urgent’, nhưng ngữ điệu thể hiện sự khẩn trương → mô hình đánh dấu là ‘Ưu tiên’.”

Thoạt nghe thì bạn có thể thấy AI Agents ấn tượng hơn rất nhiều đúng không? Thế nhưng, Agent sẽ cần phải được huấn luyện hoặc cấu hình với một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) + công cụ phụ trợ để có khả năng như vậy. Chi phí có thể cao hơn, dữ liệu và kết nối hệ thống vẫn là thách thức cho đại đa số người dùng muốn tiếp cận.

Để hiểu sâu hơn về tính ứng dụng của cả 2 loại mô hình, cùng đi tiếp đến phần ví thực tiễn bên dưới.

3. ví dụ thực tiễn

AI Workflow phù hợp với các nhiệm vụ có quy trình rõ ràng và ít thay đổi. Một vài quy trình cụ thể bạn có thể áp dụng AI Workflow :

(1) Quy trình onboarding nhân viên mới tự động: Trung bình 1 nhân viên nhân sự có thể mất nửa ngày cho riêng tác vụ onboarding nhân viên mới. Từ việc chuẩn bị hồ sơ, giới thiệu về sơ đồ, thông tin công ty cho đến cung cấp các loại tài khoản làm việc cho bạn nhân viên mới. Thế nhưng, một hệ thống AI workflow automation có thể giúp bạn làm được việc đó.

Chi tiết các bước thiết lập quy trình tự động hoá onboarding nhân viên mới có trong Khoá học AI Workflow Automation tại Skills Bridge. Bạn có thể tham khảo đường link phía dưới nha.

Đăng ký khoá học ngay tại đây

(2) Chương trình bảo trì bằng hệ thống AI được triển khai bởi Tập đoàn Toyota Motor Corporation: Bằng cách ứng dụng phân tích dự đoán dựa trên AI, mục tiêu của Toyota là giảm thời gian ngừng hoạt động và tăng hiệu suất tổng thể của các thiết bị trong nhà máy. Công ty đã lắp đặt các cảm biến trên dây chuyền sản xuất để thu thập khối lượng lớn dữ liệu liên quan đến nhiệt độ, độ rung và các chỉ số hiệu suất khác. Dữ liệu này được đưa vào nền tảng bảo trì dự đoán tích hợp AI, sử dụng thuật toán học máy (machine learning) để nhận diện các mẫu (patterns) và bất thường (anomalies) có thể báo hiệu trước những hỏng hóc tiềm ẩn của thiết bị.

Nguồn: cognitgo.ai/ | Toyota áp dụng AI vào quá trình bảo trì hệ thống nhà máy

(3) Tự động hoá đặt lịch hẹn và phân bổ nguồn lực chăm sóc: Cleveland Clinic, một trong những hệ thống phòng khám hàng đầu tại Mỹ đã ứng dụng AI trong việc tự động hóa lập lịch hẹn bệnh nhân và phân bổ nguồn lực bác sĩ chăm sóc. Nhờ đó, thời gian chờ trung bình giảm xuống còn 29 phút, so với 45 phút trước khi áp dụng hệ thống AI. Chi phí làm thêm giờ cũng giảm 12% nhờ phân bổ nhân sự hiệu quả hơn.

(4) Quy trình theo dõi hàng tồn kho: Đây là một trong những công việc quen thuộc nhưng lại tốn khá nhiều thời gian với các doanh nghiệp nhỏ, start-up hoặc hộ kinh doanh gia đình. Trước đây, chủ doanh nghiệp thường phải kiểm tra sổ tay, file Excel hoặc gọi nhân viên kiểm kê thủ công để nắm được số lượng hàng còn lại dễ sai sót và chậm trễ trong việc nhập hàng mới. Bạn hoàn toàn có thể thiết lập 1 quy trình kiểm tra hàng tồn kho, gửi email thông báo tự động khi loại hàng hoá đó sắp hết.

Đây cũng là một trong những quy trình thực tiễn có trong Khoá học AI Workflow Automation tại Skills Bridge. Muốn tìm hiểu về AI Automation nhưng bạn không biết bắt đầu từ đâu, khoá học chính là điểm khởi đầu lý tưởng.

Ưu đãi GIẢM 25% học phí có thời hạn đến ngày 31/10/2025.

Đăng ký khoá học ngay tại đây

Một số ứng dụng phổ biến của AI Agents hiện nay:

(1) Hệ thống đề xuất khám phá nội dung từ Pinterest: AI Agent thực hiện phân tích dữ liệu hình ảnh và văn bản từ các ghim và bảng, từ đó đề xuất nội dung cá nhân hoá cho người dùng.

Nguồn: Pinterest | Hệ thống AI Agent đề xuất nội dung cá nhân hoá cho người dùng

(2) AI Agent tích hợp cùng SMS marketing: American Express, công ty dịch vụ tài chính đa quốc gia đã tích hợp AI Agent vào sms marketing nhằm nâng cao trải nghiệm khách hàng với các tác vụ: Trò chuyện trực tiếp, nhắc nhở hoàn thành đơn đăng ký thẻ khi còn thiếu thông tin, thu thập địa chỉ giao thẻ và xác minh thông tin tự động.

(3) Phân tích xu hướng thời trang: Xu hướng thời trang thay đổi liên tục. Zara đã ứng dụng AI Agent vào việc dự báo xu hướng giúp thương hiệu nhận diện các phong cách mới trước khi chúng trở nên phổ biến. AI Agent sẽ tiến hành quét các nền tảng mạng xã hội và dữ liệu mua sắm trực tuyến để phát hiện xu hướng nổi lên theo thời gian thực, từ đó giúp Zara luôn phát hiện sớm các xu hướng mới.

Nguồn:

4. Lời Kết

Nếu ví AI Workflow là “bộ khung xương” giúp hệ thống vận hành trơn tru theo đúng quy trình, thì AI Agents chính là “bộ não” có khả năng suy nghĩ và hành động để hoàn thành mục tiêu.

Tùy vào nhu cầu và mức độ phức tạp của công việc, bạn có thể chọn cách tiếp cận phù hợp: AI Workflow, phù hợp với doanh nghiệp muốn tối ưu hoá các quy trình cố định, tiết kiệm thời gian và giảm sai sót. AI Agents lại dành cho những tổ chức sẵn sàng nâng tầm năng lực AI, muốn mô hình tự học, tự thích nghi và ra quyết định trong môi trường nhiều biến động.

Điều quan trọng không phải là chọn cái nào “nghe có vẻ thông minh hơn”, mà là chọn cái phù hợp nhất với giai đoạn phát triển và mục tiêu vận hành. Bởi suy cho cùng, AI chỉ thực sự mang lại giá trị khi nó giúp con người làm việc nhanh hơn, chính xác hơn và sáng tạo hơn.

Tự động hoá không còn chỉ là khái niệm dành cho dân IT. Dù bạn đang làm trong lĩnh vực nhân sự, marketing, sales hay , bạn cũng có thể tự thiết lập quy trình tự động vào chính công việc hằng ngày.

Trong khóa học này, Linh và Skills Bridge sẽ hướng dẫn từng bước để bạn tự tay thiết kế và triển khai workflow AI cho các công việc hằng ngày: từ xử lý email, tạo báo cáo, đăng nội dung, đến chăm sóc khách hàng - chỉ với ba công cụ đơn giản: Zapier, Make và N8N. Bạn không cần biết lập trình, chỉ cần làm theo hướng dẫn là có thể tạo ra quy trình tự động thực sự chạy trong doanh nghiệp của mình

Khóa học gồm 3 module - 25 video chi tiết và các bài tập thực hành thực tế. Mục tiêu không chỉ là giúp bạn “làm cho chạy được”, mà là giúp bạn hiểu tư duy hệ thống để AI làm việc hiệu quả, ổn định và tiết kiệm chi phí tối đa. Bạn có thể tìm hiểu chi tiết hơn TẠI ĐÂY