Điều gì làm cho AI tự động của OpenAI nổi bật vào năm 2025?

Điểm khóa

OpenAI có cung cấp AI tự động không?

Đúng vậy, OpenAI cung cấp một sản phẩm AI tự động có hàm hoàn chỉnh.

Công ty đã ra mắt chế độ ChatGPT agent vào ngày 17 tháng 7 năm 2025, cho phép nền tảng tự động hoàn thành các công việc đa bước bằng cách sử dụng các công cụ tích hợp như duyệt web và thực thi mã.

Ba tháng sau, OpenAI đã ra mắt AgentKit, một bộ công cụ phát triển toàn diện được thiết kế để xây dựng, triển khai và tối ưu hóa các tác nhân AI từ đầu đến cuối.

Các bản phát hành này giúp OpenAI giữ vị trí nhà tiên phong trong thị trường AI đại lý. Công ty có mục tiêu là các nhà lãnh đạo kinh doanh và sản phẩm, những người muốn tự động hóa thông minh mà không cần phải xây dựng lại toàn bộ hệ thống công nghệ của họ.

Sau khi tự mình thử nghiệm nền tảng này trong vài tháng qua, tôi thấy thiết lập khá đơn giản, tuy nhiên, agent đôi khi gặp khó khăn với các công việc phức tạp đòi hỏi sự phán đoán chuyên môn.

Nó công việc như thế nào?

Trí tuệ nhân tạo (AI) của OpenAI hoạt động thông qua một hệ thống thống nhất kết hợp khả năng suy luận của ChatGPT với khả năng duyệt web, chạy mã và gọi API trên một máy tính ảo.

Khi bạn giao công việc, agent sẽ đánh giá mục tiêu, lựa chọn công cụ phù hợp và thực hiện một chuỗi hành động cho đến khi hoàn thành mục tiêu hoặc gặp trở ngại.

Agent có thể tận dụng các kết nối với Gmail, GitHub, Slack và các ứng dụng khác, chỉ truy cập dữ liệu người dùng một cách bảo mật sau khi yêu cầu quyền truy cập. Lớp quyền truy cập này đảm bảo rằng không có hành động nhạy cảm nào diễn ra mà không có sự chấp thuận rõ ràng.

Trong các thử nghiệm của riêng tôi, tôi nhận thấy agent tạm dừng trước khi gửi email hoặc chỉnh sửa tệp, điều này giúp tăng cường niềm tin vào quy trình ra quyết định của nó.

Kiến trúc này cho phép agent xử lý các công việc trước đây yêu cầu nhiều công cụ và chuyển giao thủ công. Đối tượng/kỳ/phiên bản, nó có thể trích xuất dữ liệu bán hàng từ CRM, phân tích xu hướng trong bảng tính và soạn thảo email tóm tắt mà không cần chuyển đổi ngữ cảnh.

Sự khác biệt này quan trọng vì tốc độ hoàn thành công việc sẽ tăng lên khi một hệ thống điều phối toàn bộ quy trình làm việc. Vậy, điều này trông như thế nào khi một người dùng thực tế áp dụng nó vào công việc?

Điều này trông như thế nào trong thực tế?

Hãy tưởng tượng một quản lý sản phẩm cần tổng hợp thông tin cạnh tranh cho một phiên lập kế hoạch sprint sắp tới.

Thay vì phải truy cập thủ công vào các trang web của đối thủ cạnh tranh, sao chép danh sách tính năng và ghi chú, cô ấy kích hoạt chế độ ChatGPT agent chỉ với một lệnh đơn giản: “Nghiên cứu ba nền tảng CRM hàng đầu, so sánh các tính năng AI của chúng và tóm tắt kết quả trong bảng.”

Agent này tuân theo một quy trình rõ ràng từ vấn đề đến kết quả:

Trong vòng 10 phút, người quản lý sản phẩm đã có một tài liệu sẵn sàng để chia sẻ. Tốc độ và tính tự chủ này hoàn toàn trái ngược với các trợ lý nghiên cứu truyền thống, vốn yêu cầu hướng dẫn từng bước hoặc xác minh thủ công ở mỗi giai đoạn.

Các giải pháp cạnh tranh thường thiếu sự tích hợp chặt chẽ giữa suy luận, duyệt web và thao tác dữ liệu mà OpenAI gói gọn trong một giao diện duy nhất. Điều này dẫn chúng ta đến câu hỏi rộng hơn về điều gì làm nên sự khác biệt của OpenAI trong một trường cạnh tranh khốc liệt.

Điều gì làm nên sự khác biệt của OpenAI?

OpenAI đã tạo ra một vị trí độc đáo trong số các công ty hàng đầu phát triển agent bằng cách tung ra chế độ agent hướng người dùng và bộ công cụ phát triển đầy đủ trong cùng một năm.

Trong khi các nhà cung cấp khác tập trung vào tự động hóa hẹp hoặc yêu cầu lập trình tùy chỉnh phức tạp, OpenAI cung cấp trải nghiệm cắm và chạy cho người dùng không chuyên cùng với các tùy chọn tùy chỉnh sâu cho các đội ngũ kỹ thuật.

Công ty cũng đã ưu tiên an toàn và quản trị. OpenAI đã phát hành Guardrails, một lớp an toàn mô-đun mã nguồn mở có thể tự động che giấu dữ liệu cá nhân, phát hiện các nỗ lực bẻ khóa và đảm bảo tuân thủ chính sách.

Điều này đảm bảo các agent được triển khai hoạt động trong phạm vi an toàn, một yếu tố quan trọng đối với các doanh nghiệp xử lý thông tin nhạy cảm.

Dưới đây là những điểm mạnh và nhược điểm khóa của nền tảng:

Một người dùng Reddit đã tóm tắt cảm nhận trái chiều một cách chính xác: “Tôi đã phát triển các ứng dụng phức tạp trong một tuần, điều mà trước đây sẽ mất của tôi hàng tháng”, trong khi một người khác ghi chú rằng agent “thường xuyên thất bại trong các công việc cơ bản” và thiếu tính minh bạch cần thiết cho tự động hóa quy trình robot trong doanh nghiệp.

Những trải nghiệm đối lập này cho thấy một nền tảng vẫn đang phát triển nhưng đã bắt đầu cho thấy tiềm năng biến đổi.

Với bối cảnh đó, hãy cùng tìm hiểu cách các agent của OpenAI tích hợp vào hệ sinh thái công nghệ doanh nghiệp hiện có.

Tích hợp & Tương thích với hệ sinh thái

Trí tuệ nhân tạo (AI) của OpenAI kết nối với các hệ thống xung quanh thông qua một kho lưu trữ kết nối trung tâm ( Connector Registry), cung cấp các tích hợp sẵn sàng sử dụng cho các ứng dụng doanh nghiệp phổ biến.

Quản trị viên có thể quản lý các kết nối này từ một bảng điều khiển duy nhất, cấp hoặc hạn chế quyền truy cập dựa trên vai trò của nhóm và yêu cầu tuân thủ.

SDK Agents và API Responses cung cấp các công cụ tích hợp sẵn như tìm kiếm web, tìm kiếm tệp và điều khiển máy tính, cho phép nhà phát triển tạo ra các agent có thể thu thập thông tin thời gian thực và thực hiện các hành động mà không cần mã tích hợp tùy chỉnh. Điều này giúp giảm thiểu rào cản triển khai và đẩy nhanh thời gian đạt được giá trị.

Dưới đây là cách các nền tảng lớn tích hợp vào hệ sinh thái OpenAI agent:

Hỗ trợ tích hợp mô hình của bên thứ ba. Nền tảng không giới hạn ở các mô hình OpenAI; các nhà phát triển có thể đánh giá các mô hình khác trong nền tảng và gọi các API bên ngoài thông qua các giao diện tiêu chuẩn.

Khả năng mở rộng này giúp các agent OpenAI thích ứng trong các hệ thống công nghệ đa dạng, nơi nhiều nhà cung cấp AI cùng tồn tại.

Dòng thời gian triển khai & Quản lý thay đổi

Việc triển khai AI tự động hoạt động hiệu quả nhất khi các tổ chức thực hiện triển khai theo từng giai đoạn thay vì áp dụng đồng loạt trên toàn doanh nghiệp.

Bắt đầu với một dự án thử nghiệm quy mô nhỏ có mục tiêu là quy trình có giá trị cao và rủi ro thấp, chẳng hạn như tự động hóa việc phân loại vé hỗ trợ khách hàng hoặc tạo báo cáo tổng kết doanh số hàng tuần. Điều này giúp các nhóm hiểu rõ điểm mạnh và giới hạn của nền tảng trong môi trường kiểm soát.

Dưới đây là quy trình triển khai đã được chứng minh:

Các bên liên quan nên bao gồm bộ phận bảo mật CNTT để xem xét chính sách truy cập dữ liệu, cán bộ tuân thủ để đảm bảo tuân thủ quy định, và người dùng cuối để thu thập phản hồi thực tế. Các nhãn vai trò chung giúp quá trình linh hoạt do cấu trúc tổ chức có thể thay đổi.

Quản lý thay đổi là yếu tố quan trọng ở đây vì AI tự động hóa chuyển giao quyền ra quyết định từ con người sang thuật toán trong các bối cảnh cụ thể.

Thông tin minh bạch về những việc cần làm của agent giúp tránh những kỳ vọng không thực tế và tăng cường niềm tin vào công nghệ.

Hãy cùng nghe những người dùng đầu tiên chia sẻ trải nghiệm thực tế của họ.

Phản hồi từ cộng đồng và ý kiến của người dùng sớm

Phản hồi ban đầu rất phân cực. Một số nhà phát triển rất phấn khích với sự cải thiện về tốc độ, trong khi những người khác cho rằng khả năng hiện tại chưa đủ để sử dụng trong sản xuất.

Nếu bạn quan tâm, bạn có thể đọc tất cả hơn 500 bình luận về tính năng này tại đây để hiểu rõ hơn:

Việc ra mắt AgentKit cũng đã khơi dậy cuộc thảo luận rằng các nhà phát triển AI agent của bên thứ ba có thể gặp khó khăn trong việc cạnh tranh trừ khi họ chuyên môn hóa hoặc cung cấp giá trị độc đáo.

Một nhà quan sát ghi chú rằng “hầu hết các startup cung cấp quy trình làm việc AI không cần mã hóa giờ đây trông có vẻ thừa thãi” kể từ khi OpenAI cung cấp công cụ xây dựng agent tích hợp sẵn.

Mặc dù còn nhiều giới hạn hiện tại, một phần của cộng đồng vẫn lạc quan. Quan điểm chung là AI tự động có thể cách mạng hóa tự động hóa một khi các lỗ hổng về độ tin cậy và tuân thủ được khắc phục.

Xử lý các công việc lặp đi lặp lại như điền biểu mẫu, mua sắm hoặc theo dõi dữ liệu được coi là "sự thay đổi mô hình công nghệ lớn nhất trong đời chúng ta".

Những chế độ xem trái chiều này tạo tiền đề để hiểu rõ kế hoạch phát triển tiếp theo của OpenAI đối với nền tảng này.

Lộ trình & Triển vọng Hệ sinh thái

OpenAI đã đề ra một dòng thời gian đầy tham vọng, chuyển từ việc hợp nhất nền tảng sang khả năng nghiên cứu tự động.

Đến giữa năm 2026, OpenAI có kế hoạch ngừng hỗ trợ API Assistants cũ sau khi API Responses và SDK Agent đạt được tính năng tương đương đầy đủ.

Điều này sẽ thống nhất các nhà phát triển trên một nền tảng agent cải tiến duy nhất. Hãy mong đợi các thông báo chính thức về việc ngừng hỗ trợ và các công cụ di chuyển khi ngày chuyển đổi đến gần.

Vào cuối năm 2026, OpenAI đặt mục tiêu cung cấp một trợ lý AI có khả năng tự động thực hiện nghiên cứu ở mức độ "thực tập sinh". CEO Sam Altman mô tả mục tiêu này là tạo ra một hệ thống có thể đọc tài liệu, đưa ra giả thuyết, thực hiện thí nghiệm và phân tích kết quả với sự hướng dẫn tối thiểu từ con người.

Nhìn xa hơn, OpenAI đang đặt mục tiêu năm 2028 để phát triển một "nhà nghiên cứu AI chính thống" có thể giải quyết các vấn đề khoa học phức tạp từ đầu đến cuối.

Để đạt được cột mốc này, cần mở rộng hạ tầng tính toán, mở rộng cửa sổ ngữ cảnh vượt quá giới hạn suy luận hiệu quả hiện tại là năm giờ, và phát triển các đổi mới thuật toán trong suy luận.

Các cải tiến trong thời gian tới bao gồm API Workflows để triển khai và quản lý quy trình làm việc của agent một cách tự động, cũng như tích hợp thêm các tính năng của agent vào ứng dụng ChatGPT dành cho người dùng. Các cải tiến mô hình định kỳ sẽ tiếp tục nâng cao khả năng suy luận của agent và giảm thiểu lỗi.

Với lộ trình phát triển hướng tới tương lai đã được xác định, các nhà lãnh đạo cần hiểu rõ cam kết tài chính cần thiết để áp dụng công nghệ này.

Chi phí của OpenAI Agentic AI là bao nhiêu?

OpenAI áp dụng mô hình đăng ký theo cấp độ cho quyền truy cập ChatGPT agent và tính phí riêng cho các công cụ phát triển API.

ChatGPT Plus có giá $20 mỗi tháng cho một người dùng và bao gồm khoảng 40 hành động của agent mỗi tháng, với tín dụng trả theo nhu cầu có sẵn cho việc sử dụng thêm.

ChatGPT Pro, với giá $200 mỗi tháng, cung cấp quyền truy cập ưu tiên và sử dụng agent không giới hạn, ban đầu cung cấp khoảng 400 hành động agent mỗi tháng theo mặc định.

Đối với các nhóm, ChatGPT Team có giá $25 mỗi người dùng mỗi tháng theo hợp đồng hàng năm hoặc $30 mỗi người dùng mỗi tháng. Gói này bao gồm tất cả các tính năng Plus cho mỗi người dùng, bảng điều khiển quản trị viên chia sẻ và giới hạn sử dụng kết hợp cao hơn.

Nhà phát triển sử dụng API chỉ phải trả phí cho các token mô hình cơ bản và các cuộc gọi API tiện ích bổ sung. Không có phí riêng biệt để sử dụng SDK Agents, công cụ AgentKit hoặc các hàm tích hợp sẵn.

Tuy nhiên, các truy vấn tìm kiếm trên web sẽ phát sinh chi phí bổ sung: $30 cho mỗi 1.000 truy vấn đối với GPT-4o search-preview và $25 cho mỗi 1.000 truy vấn đối với GPT-4o-mini. Các công cụ tích hợp khác như tìm kiếm tệp hoặc thực thi mã sẽ được tính phí dựa trên số token mô hình được sử dụng.

Các chi phí ẩn có thể phát sinh từ các công việc đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán hoặc các tích hợp quy mô lớn yêu cầu nhiều cuộc gọi API. Các tổ chức nên theo dõi chặt chẽ việc sử dụng trong giai đoạn thử nghiệm để dự đoán chi phí hàng tháng một cách chính xác. Nếu không có giá công khai cho một tính năng cụ thể, hãy tham khảo trang dữ liệu kinh doanh của OpenAI hoặc liên hệ trực tiếp với đội ngũ bán hàng của họ.

Những suy nghĩ cuối cùng

Chế độ agent của OpenAI cho thấy tiềm năng thực sự nhưng chưa sẵn sàng cho mọi trường hợp sử dụng. Tôi đã thấy nó thể hiện xuất sắc trong nghiên cứu và tổng hợp, nhưng gặp khó khăn với các quy trình làm việc yêu cầu phán đoán tinh tế.

Bước đi thông minh là xem đây là một công cụ thử nghiệm thay vì một giải pháp tự động hóa hoàn toàn. Bắt đầu với một công việc lặp lại có tiêu chí thành công rõ ràng, theo dõi chặt chẽ và điều chỉnh các lời nhắc và quyền truy cập cho đến khi kết quả ổn định.

Những người tiên phong áp dụng sớm và cải tiến cẩn thận sẽ xây dựng được kiến thức tổ chức có giá trị khi nền tảng phát triển. Những ai chờ đợi sự hoàn hảo sẽ chứng kiến đối thủ cạnh tranh chiếm ưu thế về đường cong học tập.