Cách Kiến thức Thời gian Thực Cho Phép Hiểu Biết Thời gian Thực trong Trí tuệ Nhân tạo

Có hai loại trợ lý AI: một loại biết mọi thứ cho đến tuần trước và một loại biết những gì đã xảy ra cách đây một phút.

Nếu bạn hỏi trợ lý AI đầu tiên, “Chuyến bay của tôi có còn bị hoãn không?”, nó có thể trả lời dựa trên lịch trình của ngày hôm qua và có thể sai. Trợ lý thứ hai, được trang bị dữ liệu theo thời gian thực, kiểm tra các cập nhật trực tiếp và cung cấp cho bạn câu trả lời chính xác.

Trợ lý thứ hai chính là kiến thức trực tiếp, được thể hiện qua hành động.

Và nó là biểu mẫu của các hệ thống AI có khả năng tự chủ — những hệ thống không chỉ trả lời câu hỏi mà còn hành động, ra quyết định, phối hợp và thích ứng. Ở đây, trọng tâm là tính tự chủ, khả năng thích ứng và suy luận hướng đến mục tiêu .

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu khái niệm "kiến thức thời gian thực" trong bối cảnh AI, tại sao nó quan trọng, cách nó hoạt động và cách bạn có thể áp dụng nó vào các quy trình công việc thực tế.

Dù bạn làm việc trong lĩnh vực vận hành, sản phẩm, hỗ trợ hay lãnh đạo, bài viết này sẽ cung cấp cho bạn nền tảng để đặt ra những câu hỏi đúng đắn, đánh giá hệ thống và hiểu cách kiến thức thời gian thực có thể thay đổi kết quả công nghệ và kinh doanh của bạn. Hãy cùng tìm hiểu.

Live Knowledge trong AI đại lý là gì?

Kiến thức thời gian thực có nghĩa là AI không chỉ dựa vào tập dữ liệu mà nó được đào tạo hoặc bản sao kiến thức tại thời điểm triển khai. Thay vào đó, nó tiếp tục học hỏi, kết nối với các luồng dữ liệu hiện tại và điều chỉnh hành động của mình dựa trên những gì đang thực sự xảy ra ngay lúc này.

Khi thảo luận về điều này trong bối cảnh các tác nhân AI (tức là các hệ thống có khả năng hành động hoặc đưa ra quyết định), kiến thức thời gian thực cho phép chúng nhận biết sự thay đổi trong môi trường, tích hợp thông tin mới và lựa chọn các bước tiếp theo phù hợp.

Sự khác biệt so với dữ liệu đào tạo tĩnh và cơ sở kiến thức truyền thống

Hầu hết các hệ thống AI truyền thống được đào tạo trên một tập dữ liệu cố định — như văn bản, hình ảnh hoặc nhật ký — và sau đó được triển khai. Và kiến thức của chúng không thay đổi trừ khi bạn đào tạo lại hoặc cập nhật chúng.

Điều này giống như việc đọc một cuốn sách về máy tính được xuất bản vào thập niên 90 và cố gắng sử dụng một chiếc MacBook năm 2025.

Các cơ sở kiến thức truyền thống (ví dụ: kho lưu trữ câu hỏi thường gặp của công ty bạn hoặc cơ sở dữ liệu tĩnh về thông số kỹ thuật sản phẩm) có thể được cập nhật theo kỳ, nhưng không được thiết kế để liên tục truyền tải thông tin mới và thích ứng.

Kiến thức thời gian thực khác biệt vì nó liên tục và động – tác nhân của bạn hoạt động dựa trên nguồn dữ liệu thời gian thực thay vì dựa vào bản sao lưu trữ.

Tóm lại:

Mối quan hệ giữa kiến thức thời gian thực và tính tự chủ của các tác nhân

Hệ thống AI đại lý được thiết kế để làm nhiều hơn là chỉ việc cần làm.

Họ có thể:

Để việc cần làm này một cách hiệu quả, họ cần có sự hiểu biết sâu sắc về trạng thái hiện tại, bao gồm trạng thái của các hệ thống, các chỉ số kinh doanh mới nhất, bối cảnh khách hàng và các sự kiện bên ngoài. Đó chính xác là những gì nhà cung cấp kiến thức thời gian thực cung cấp.

Với công nghệ này, tác nhân có thể nhận biết khi điều kiện thay đổi, điều chỉnh lộ trình quyết định của mình và hành động theo cách phù hợp với thực tế hiện tại của kinh doanh hoặc môi trường.

Các thành phần khóa tạo nên hệ thống kiến thức thời gian thực

Đằng sau mỗi hệ thống kiến thức trực tiếp là một mạng lưới ẩn chứa các thành phần hoạt động liên tục: thu thập dữ liệu, kết nối các nguồn dữ liệu và học hỏi từ kết quả. Các thành phần này hoạt động cùng nhau để đảm bảo rằng thông tin không chỉ được lưu trữ mà còn luồng, cập nhật và thích ứng theo tiến trình công việc.

Trong thực tế, kiến thức thời gian thực dựa trên sự kết hợp giữa di chuyển dữ liệu, trí tuệ tích hợp, trí nhớ bối cảnh và học tập dựa trên phản hồi. Mỗi thành phần có vai trò cụ thể trong việc giữ cho không gian làm việc của bạn luôn cập nhật và chủ động thay vì phản ứng.

Một trong những thách thức lớn nhất trong các tổ chức động là sự phân tán công việc. Khi các nhóm áp dụng các công cụ và quy trình mới, kiến thức có thể nhanh chóng bị phân mảnh trên các nền tảng, kênh và định dạng khác nhau. Nếu không có hệ thống để thống nhất và hiển thị thông tin phân tán này, những thông tin có giá trị sẽ bị mất, và các nhóm sẽ lãng phí thời gian tìm kiếm hoặc sao chép công việc. Kiến thức trực tiếp giải quyết vấn đề phân tán công việc bằng cách liên tục tích hợp và kết nối thông tin từ tất cả các nguồn, đảm bảo rằng kiến thức luôn dễ tiếp cận, cập nhật và có thể hành động - bất kể nguồn gốc của nó. Phương pháp thống nhất này ngăn chặn sự phân mảnh và giúp các nhóm làm việc thông minh hơn, không phải vất vả hơn.

Dưới đây là phân tích chi tiết về các khối cốt lõi tạo nên khả năng này và cách chúng được áp dụng trong thực tế:

Cùng nhau, các thành phần này chuyển đổi AI từ "kiến thức tại một thời điểm cụ thể" sang "hiểu biết liên tục theo thời gian thực".

Tại sao Kiến thức Thời gian Thực quan trọng đối với các Trợ lý AI

Hệ thống AI chỉ tốt như kiến thức mà chúng dựa vào.

Trong các quy trình làm việc hiện đại, kiến thức này thay đổi từng phút. Cho dù đó là sự thay đổi trong tâm lý khách hàng, dữ liệu sản phẩm đang phát triển hay hiệu suất hoạt động thời gian thực, thông tin tĩnh nhanh chóng trở nên không còn phù hợp.

Đó chính là lúc kiến thức thời gian thực trở nên thiết yếu.

Kiến thức thời gian thực cho phép các tác nhân AI chuyển đổi từ vai trò phản hồi thụ động sang giải quyết vấn đề linh hoạt. Các tác nhân này liên tục đồng bộ với điều kiện thực tế, phát hiện sự thay đổi khi nó xảy ra và điều chỉnh logic suy luận của mình theo thời gian thực. Khả năng này giúp AI an toàn hơn, đáng tin cậy hơn và phù hợp hơn với mục tiêu của con người trong các hệ thống phức tạp, động.

Giới hạn của kiến thức tĩnh trong môi trường động

Khi các hệ thống AI chỉ sử dụng dữ liệu tĩnh (tức là những gì chúng biết tại thời điểm đào tạo hoặc cập nhật lần cuối), chúng có nguy cơ đưa ra quyết định không còn phù hợp với thực tế. Ví dụ: giá thị trường đã thay đổi, hiệu suất máy chủ đã suy giảm hoặc tình trạng sẵn có của sản phẩm đã khác biệt.

Nếu một tác nhân không nhận ra và tài khoản cho những thay đổi này, nó có thể tạo ra các phản hồi không chính xác, hành động không phù hợp hoặc thậm chí gây ra rủi ro.

Nghiên cứu cho thấy rằng khi các hệ thống ngày càng trở nên tự chủ, việc phụ thuộc vào dữ liệu lỗi thời trở thành một điểm yếu đáng kể. Các cơ sở kiến thức AI có thể giúp khắc phục khoảng cách này. Xem video này để tìm hiểu thêm về chúng. 👇🏼

Các tình huống thực tế nơi kiến thức thời gian thực là yếu tố quan trọng

Air Canada chỉ là một ví dụ. Dưới đây là một số tình huống khác mà kiến thức thời gian thực có thể tạo ra sự khác biệt:

Tác động đến quá trình ra quyết định và độ chính xác của các tác nhân

Khi kiến thức thời gian thực được tích hợp, các tác nhân trở nên đáng tin cậy hơn, chính xác hơn và kịp thời hơn. Chúng có thể tránh được các quyết định "lỗi thời", giảm độ trễ trong việc phát hiện thay đổi và phản ứng một cách phù hợp.

Chúng cũng xây dựng niềm tin: người dùng biết rằng tác nhân "biết những gì đang xảy ra".

Từ góc độ ra quyết định, kiến thức thời gian thực đảm bảo rằng "đầu vào" cho các bước kế hoạch và hành động của tác nhân là chính xác tại thời điểm đó. Điều này dẫn đến kết quả tốt hơn, ít lỗi hơn và quy trình linh hoạt hơn.

Giá trị kinh doanh và lợi thế cạnh tranh

Đối với các tổ chức, việc chuyển đổi từ kiến thức tĩnh sang kiến thức trực tiếp trong các tác nhân AI mang lại nhiều lợi ích:

Tóm lại, kiến thức thời gian thực là một khả năng chiến lược cho các tổ chức mong muốn duy trì vị thế dẫn đầu trong bối cảnh thay đổi.

Cách Công Việc Của Kiến Thức Thời Gian Thực: Các Thành Phần Chính

Kiến thức thời gian thực đại diện cho quy trình làm việc thời gian thực, khả năng nhận thức và khả năng thích ứng.

Khi kiến thức có luồng theo thời gian thực, nó giúp các nhóm đưa ra quyết định nhanh chóng và thông minh hơn.

Dưới đây là cách hệ thống kiến thức thời gian thực thực hiện công việc phía sau hậu trường, được hỗ trợ bởi ba lớp khóa: nguồn dữ liệu thời gian thực, phương pháp tích hợp và kiến trúc tác nhân.

Thành phần 1: Nguồn dữ liệu thời gian thực

Mọi hệ thống kiến thức trực tiếp đều bắt đầu từ các nguồn dữ liệu đầu vào: dữ liệu liên tục được truyền vào từ các công cụ, ứng dụng và quy trình làm việc hàng ngày của bạn. Các nguồn dữ liệu này có thể đến từ bất kỳ đâu mà công việc của bạn diễn ra: một khách hàng gửi yêu cầu hỗ trợ qua Zendesk, một nhân viên bán hàng cập nhật ghi chú giao dịch trong Salesforce, hoặc một nhà phát triển đẩy mã mới lên GitHub.

Ngay cả các hệ thống tự động hóa cũng đóng góp dữ liệu: Cảm biến IoT báo cáo hiệu suất thiết bị, bảng điều khiển tiếp thị cung cấp số liệu chiến dịch thời gian thực và nền tảng tài chính cập nhật số liệu doanh thu thời gian thực.

Các luồng dữ liệu đa dạng này cùng nhau biểu mẫu hóa nền tảng của kiến thức thời gian thực: một luồng thông tin liên tục, kết nối chặt chẽ phản ánh những gì đang diễn ra ngay lúc này trong hệ sinh thái kinh doanh của bạn. Khi hệ thống AI có thể truy cập và phân tích các đầu vào này ngay lập tức, nó vượt ra khỏi việc thu thập dữ liệu thụ động, trở thành một đối tác thời gian thực giúp các nhóm hành động, thích ứng và ra quyết định nhanh hơn.

API và webhooks

API và webhook là yếu tố kết nối của không gian làm việc hiện đại. API cho phép chia sẻ dữ liệu có cấu trúc theo yêu cầu.

Ví dụ, tích hợp ClickUp giúp bạn lấy cập nhật từ Slack hoặc Salesforce chỉ trong vài giây. Webhooks đi một bước tiếp theo bằng cách tự động đẩy cập nhật khi có thay đổi, giữ cho dữ liệu của bạn luôn mới mẻ mà không cần đồng bộ thủ công. Cùng nhau, chúng loại bỏ "khoảng trống thông tin", đảm bảo hệ thống của bạn luôn phản ánh những gì đang xảy ra ngay lúc này.

Kết nối cơ sở dữ liệu

Kết nối cơ sở dữ liệu thời gian thực cho phép các mô hình theo dõi và phản ứng với dữ liệu vận hành khi nó thay đổi. Cho dù đó là thông tin khách hàng từ hệ thống CRM hay cập nhật tiến độ từ công cụ quản lý dự án, đường ống trực tiếp này đảm bảo rằng các quyết định AI của bạn được dựa trên thông tin trực tiếp và chính xác.

Hệ thống xử lý luồng dữ liệu

Các công nghệ xử lý luồng dữ liệu như Kafka và Flink chuyển đổi dữ liệu sự kiện thô thành thông tin tức thì. Điều này có thể bao gồm cảnh báo thời gian thực khi dự án bị đình trệ, cân bằng khối lượng công việc tự động hoặc xác định các điểm nghẽn trong quy trình làm việc trước khi chúng trở thành rào cản. Các hệ thống này giúp các nhóm theo dõi tình hình hoạt động của họ khi chúng diễn ra.

Cơ sở kiến thức bên ngoài

Không có hệ thống nào có thể phát triển độc lập. Kết nối với các nguồn kiến thức bên ngoài—tài liệu sản phẩm, thư viện nghiên cứu hoặc bộ dữ liệu công khai—giúp các hệ thống thời gian thực có được bối cảnh toàn cầu.

Điều này có nghĩa là trợ lý AI của bạn không chỉ hiểu điều gì đang xảy ra trong không gian làm việc của bạn, mà còn hiểu tại sao điều đó quan trọng trong bức tranh lớn hơn.

Thành phần 2: Phương pháp tích hợp kiến thức

Khi luồng dữ liệu đã được tạo ra, bước tiếp theo là tích hợp nó vào một lớp kiến thức sống động, liên tục phát triển.

Tiêm bối cảnh động

Bối cảnh là yếu tố quan trọng giúp biến dữ liệu thô thành thông tin có ý nghĩa. Tính năng chèn bối cảnh động cho phép các hệ thống AI tích hợp thông tin liên quan và cập nhật nhất — như các cập nhật dự án gần đây hoặc ưu tiên của nhóm — chính xác vào thời điểm ra quyết định. Điều này giống như có một trợ lý luôn nhớ chính xác những gì bạn cần vào thời điểm hoàn hảo.

Xem cách Brain Agent thực hiện việc cần làm đó trong ClickUp:

Cơ chế truy xuất thời gian thực

Tìm kiếm AI truyền thống dựa vào thông tin đã lưu trữ. Tìm kiếm thời gian thực đi xa hơn bằng cách liên tục quét và cập nhật các nguồn kết nối, chỉ hiển thị nội dung mới nhất và liên quan nhất.

Ví dụ, khi bạn yêu cầu ClickUp Brain cung cấp tóm tắt dự án, nó không tìm kiếm trong các tệp cũ—nó lấy thông tin mới nhất từ dữ liệu thời gian thực.

Cập nhật đồ thị kiến thức

Các đồ thị kiến thức thể hiện mối quan hệ giữa con người, công việc, mục tiêu và ý tưởng. Việc cập nhật các đồ thị này theo thời gian thực đảm bảo rằng các mối quan hệ phụ thuộc phát triển song song với quy trình làm việc của bạn. Khi ưu tiên thay đổi hoặc công việc mới được thêm vào, đồ thị tự động điều chỉnh lại, cung cấp cho các nhóm chế độ xem rõ ràng và luôn chính xác về cách công việc được kết nối.

Các phương pháp học tập liên tục

Học tập liên tục cho phép các mô hình AI điều chỉnh dựa trên phản hồi của người dùng và các mẫu thay đổi. Mọi bình luận, sửa đổi và quyết định đều trở thành dữ liệu đào tạo, giúp hệ thống hiểu rõ hơn về cách nhóm của bạn thực sự làm công việc.

Thành phần 3: Kiến trúc đại lý cho kiến thức thời gian thực

Lớp cuối cùng, và thường là phức tạp nhất, là cách các tác nhân AI quản lý, ghi nhớ và ưu tiên kiến thức để duy trì tính nhất quán và phản ứng nhanh.

Hệ thống quản lý bộ nhớ

Giống như con người, AI cần biết điều gì cần nhớ và điều gì cần bỏ qua. Hệ thống trí nhớ cân bằng giữa khả năng ghi nhớ ngắn hạn và lưu trữ dài hạn, giữ lại bối cảnh quan trọng (như mục tiêu đang diễn ra hoặc sở thích của khách hàng) đồng thời lọc bỏ thông tin không liên quan. Điều này giúp hệ thống luôn sắc bén và không bị quá tải.

Tối ưu hóa cửa sổ bối cảnh

Cửa sổ ngữ cảnh xác định lượng thông tin mà AI có thể "nhìn thấy" cùng một lúc. Khi các cửa sổ này được tối ưu hóa, các tác nhân có thể quản lý các tương tác dài và phức tạp mà không bỏ sót các chi tiết quan trọng đang theo dõi. Trên thực tế, điều này có nghĩa là AI của bạn có thể truy xuất toàn bộ lịch sử dự án và cuộc hội thoại - không chỉ các tin nhắn gần đây nhất - giúp cung cấp các phản hồi chính xác và phù hợp hơn.

Tuy nhiên, khi các tổ chức áp dụng nhiều công cụ và tác nhân AI hơn, một thách thức mới nảy sinh: sự lan rộng của AI. Kiến thức, hành động và bối cảnh có thể bị phân mảnh trên các bot và nền tảng khác nhau, dẫn đến các câu trả lời không nhất quán, công việc trùng lặp và bỏ lỡ các thông tin quan trọng. Kiến thức thời gian thực giải quyết vấn đề này bằng cách thống nhất thông tin và tối ưu hóa cửa sổ bối cảnh trên tất cả các hệ thống AI, đảm bảo mỗi tác nhân đều dựa trên một nguồn thông tin duy nhất và cập nhật. Phương pháp này ngăn chặn sự phân mảnh và giúp AI của bạn cung cấp hỗ trợ nhất quán và toàn diện.

Ưu tiên thông tin

Không phải tất cả kiến thức đều xứng đáng được quan tâm như nhau. Việc ưu tiên thông minh đảm bảo rằng AI tập trung vào những gì thực sự quan trọng: các công việc khẩn cấp, sự thay đổi trong các mối phụ thuộc hoặc những thay đổi lớn về hiệu suất. Bằng cách lọc theo tác động, hệ thống ngăn chặn tình trạng quá tải dữ liệu và tăng cường sự rõ ràng.

Chiến lược lưu trữ

Tốc độ thúc đẩy việc áp dụng. Lưu trữ thông tin được truy cập thường xuyên, như bình luận gần đây, cập nhật công việc hoặc chỉ số hiệu suất, cho phép truy xuất tức thì đồng thời giảm tải hệ thống. Điều này có nghĩa là nhóm của bạn sẽ trải nghiệm hợp tác thời gian thực mượt mà, không có độ trễ giữa hành động và thông tin.

Kiến thức thời gian thực chuyển đổi công việc từ phản ứng sang chủ động. Khi dữ liệu thời gian thực, học tập liên tục và kiến trúc đại lý thông minh kết hợp với nhau, hệ thống của bạn sẽ không còn chậm trễ.

Đây là nền tảng cho các quyết định nhanh chóng hơn, ít điểm mù hơn và một hệ sinh thái AI kết nối hơn.

Các loại hệ thống kiến thức thời gian thực

Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu về các mô hình kiến trúc khác nhau để cung cấp kiến thức thời gian thực cho các tác nhân AI – cách luồng dữ liệu, thời điểm tác nhân nhận được cập nhật và các yếu tố cần cân nhắc.

Hệ thống dựa trên yêu cầu

Trong mô hình kéo (pull-based), tác nhân yêu cầu dữ liệu khi cần thiết. Hãy tưởng tượng nó như một học sinh giơ tay giữa giờ học: “Thời tiết hiện tại thế nào?” hoặc “Số lượng hàng tồn kho mới nhất là bao nhiêu?” Tác nhân kích hoạt một truy vấn đến nguồn dữ liệu trực tiếp (API, cơ sở dữ liệu) và sử dụng kết quả trong bước suy luận tiếp theo của mình.

👉🏽 Tại sao nên sử dụng phương thức kéo (pull-based)? Phương thức này hiệu quả khi tác nhân không cần dữ liệu thời gian thực mọi lúc. Bạn tránh việc phải duy trì luồng dữ liệu liên tục, điều này có thể tốn kém hoặc không cần thiết. Nó cũng mang lại quyền kiểm soát cao hơn: bạn có thể quyết định chính xác dữ liệu nào cần lấy và thời điểm lấy.

👉🏽 Những hạn chế: Điều này có thể gây ra độ trễ — nếu yêu cầu dữ liệu mất thời gian, tác nhân có thể phải chờ và phản hồi chậm hơn. Ngoài ra, bạn có thể bỏ lỡ các cập nhật giữa các lần kiểm tra (nếu chỉ kiểm tra kỳ). Ví dụ, một tác nhân hỗ trợ khách hàng có thể chỉ truy vấn API trạng thái vận chuyển khi khách hàng hỏi “Đơn đặt hàng của tôi đang ở đâu?” thay vì duy trì một luồng dữ liệu trực tiếp liên tục về các sự kiện vận chuyển.

Hệ thống dựa trên đẩy

Ở đây, thay vì chờ đợi tác nhân yêu cầu, hệ thống đẩy các bản cập nhật đến tác nhân ngay khi có sự thay đổi. Điều này giống như đăng ký nhận thông báo tin tức: khi có sự kiện xảy ra, bạn sẽ được thông báo ngay lập tức. Đối với một tác nhân AI sử dụng kiến thức thời gian thực, điều này có nghĩa là nó luôn có bối cảnh cập nhật theo thời gian thực khi các sự kiện diễn ra.

👉🏽 Tại sao nên sử dụng mô hình đẩy (push-based)? Nó cung cấp độ trễ tối thiểu và phản hồi nhanh chóng vì tác nhân nhận biết các thay đổi ngay khi chúng xảy ra. Điều này đặc biệt hữu ích trong các bối cảnh đòi hỏi tốc độ cao hoặc rủi ro cao (ví dụ: giao dịch tài chính, giám sát sức khỏe hệ thống).

👉🏽 Những hạn chế: Việc duy trì có thể tốn kém và phức tạp hơn. Trợ lý có thể nhận được nhiều cập nhật không liên quan, đòi hỏi phải lọc và ưu tiên. Bạn cũng cần một hạ tầng mạnh mẽ để xử lý các luồng dữ liệu liên tục. Ví dụ, một trợ lý AI DevOps sẽ nhận được cảnh báo webhook khi sử dụng CPU của máy chủ vượt quá ngưỡng và khởi động hành động mở rộng quy mô.

Các phương pháp kết hợp

Trên thực tế, hầu hết các hệ thống kiến thức thời gian thực mạnh mẽ đều kết hợp cả hai phương pháp pull và push. Trợ lý đăng ký theo dõi các sự kiện quan trọng (push) và thỉnh thoảng truy xuất dữ liệu bối cảnh rộng hơn khi cần thiết (pull).

Mô hình lai này giúp cân bằng giữa khả năng phản hồi và chi phí/độ phức tạp. Đối tượng/kỳ/phiên bản, trong tình huống của nhân viên bán hàng, AI có thể nhận thông báo đẩy khi một khách hàng tiềm năng mở đề xuất, đồng thời truy xuất dữ liệu CRM về lịch sử của khách hàng đó khi chuẩn bị cho lần tiếp cận tiếp theo.

Kiến trúc hướng sự kiện

Nền tảng cho cả hệ thống đẩy và hệ thống lai là khái niệm kiến trúc hướng sự kiện.

Ở đây, hệ thống được cấu trúc xung quanh các sự kiện (giao dịch kinh doanh, dữ liệu cảm biến, tương tác người dùng) kích hoạt các luồng logic, quyết định hoặc cập nhật trạng thái.

Theo phân tích ngành, các nền tảng phát trực tuyến và "hệ thống lưu trữ dữ liệu phát trực tuyến " đang trở thành lớp thực thi cho trí tuệ nhân tạo có khả năng tác động - xóa nhòa ranh giới giữa dữ liệu lịch sử và dữ liệu thời gian thực.

Trong các hệ thống này, các sự kiện được truyền qua các đường ống, được bổ sung thông tin bối cảnh và cung cấp cho các tác nhân có khả năng suy luận, thực hiện hành động và sau đó có thể phát ra các sự kiện mới.

Trí tuệ trực tiếp do đó trở thành một nút trong vòng phản hồi thời gian thực: nhận biết → phân tích → hành động → cập nhật.

👉🏽 Tại sao điều này quan trọng: Với các hệ thống dựa trên sự kiện, kiến thức thời gian thực không chỉ là một tiện ích bổ sung—nó trở thành yếu tố cốt lõi trong cách tác nhân nhận thức và ảnh hưởng đến thực tế. Khi một sự kiện xảy ra, tác nhân cập nhật mô hình thế giới của mình và phản hồi tương ứng.

👉🏽 Những thách thức: Điều này đòi hỏi phải thiết kế cho tính đồng thời, độ trễ, thứ tự sự kiện, xử lý sự cố (nếu một sự kiện bị mất hoặc trễ?) và logic "nếu như" cho các tình huống không được dự đoán trước.

Triển khai Kiến thức Thời gian Thực: Các Phương pháp Kỹ thuật

Xây dựng kiến thức thời gian thực đòi hỏi việc phát triển trí tuệ nhân tạo liên tục được cải tiến. Đằng sau hậu trường, các tổ chức đang tích hợp các giao diện lập trình ứng dụng (API), kiến trúc truyền dữ liệu, hệ thống xử lý ngữ cảnh và mô hình học tập thích ứng để đảm bảo thông tin luôn mới mẻ và có thể áp dụng.

Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách các hệ thống này hoạt động: công nghệ hỗ trợ nhận thức thời gian thực, các mẫu kiến trúc giúp hệ thống có khả năng mở rộng, và các bước thực tế mà các nhóm thực hiện để chuyển đổi từ kiến thức tĩnh sang trí tuệ liên tục và thời gian thực.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) với nguồn dữ liệu trực tiếp

Một phương pháp được sử dụng rộng rãi là kết hợp mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với hệ thống truy xuất thời gian thực, thường được gọi là RAG.

Trong các trường hợp sử dụng RAG, khi tác nhân cần phản hồi, nó trước tiên thực hiện bước truy xuất: truy vấn các nguồn dữ liệu bên ngoài cập nhật (cơ sở dữ liệu vector, API, tài liệu). Sau đó, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sử dụng dữ liệu đã truy xuất (trong lời nhắc hoặc bối cảnh của nó) để tạo ra kết quả đầu ra.

Đối với kiến thức thời gian thực, các nguồn dữ liệu không phải là các kho lưu trữ tĩnh—chúng là các nguồn dữ liệu được cập nhật liên tục. Điều này đảm bảo rằng các kết quả đầu ra của mô hình phản ánh trạng thái hiện tại của thế giới.

Các bước triển khai:

MCP máy chủ và các giao thức thời gian thực

Các tiêu chuẩn mới như Model Context Protocol (MCP) nhằm xác định cách các mô hình tương tác với hệ thống thời gian thực: điểm cuối dữ liệu, công cụ AI, cuộc gọi và bộ nhớ ngữ cảnh.

Theo một báo cáo nghiên cứu, MCP có thể đóng vai trò cho AI tương tự như HTTP từng làm cho web (kết nối các mô hình với công cụ và dữ liệu).

Trong thực tế, điều này có nghĩa là kiến trúc tác nhân của bạn có thể bao gồm:

Bằng cách tiêu chuẩn hóa giao diện, bạn làm cho hệ thống trở nên mô-đun — các tác nhân có thể kết nối với các nguồn dữ liệu, công cụ và đồ thị bộ nhớ khác nhau.

Cập nhật cơ sở dữ liệu vector

Khi làm việc với kiến thức thời gian thực, nhiều hệ thống duy trì cơ sở dữ liệu vectơ (embeddings) có nội dung được cập nhật liên tục.

Embeddings đại diện cho các tài liệu mới, điểm dữ liệu thời gian thực và trạng thái của các thực thể. Do đó, việc truy xuất dữ liệu luôn được cập nhật. Ví dụ, khi dữ liệu cảm biến mới đến, bạn chuyển đổi nó thành embedding và lưu trữ trong kho vector, để các truy vấn sau đó có thể xem xét nó.

Các yếu tố cần xem xét khi triển khai:

Mô hình điều phối API

Các tác nhân hiếm khi gọi một API duy nhất; chúng thường gọi nhiều điểm cuối theo thứ tự hoặc song song. Các triển khai kiến thức thời gian thực cần có sự phối hợp. Ví dụ:

Lớp điều phối này có thể bao gồm bộ nhớ đệm, logic thử lại, giới hạn tốc độ, cơ chế dự phòng và tổng hợp dữ liệu. Thiết kế lớp này là yếu tố quan trọng để đảm bảo tính ổn định và hiệu suất.

Sử dụng công cụ và gọi hàm

Trong hầu hết các khung AI, các tác nhân sử dụng công cụ để thực hiện hành động.

Một công cụ đơn giản là một hàm được định nghĩa sẵn mà tác nhân có thể gọi, chẳng hạn như get_stock_price(), check_server_status() hoặc fetch_customer_order().

Các khung công nghệ LLM hiện đại cho phép điều này thông qua gọi hàm, nơi mô hình quyết định công cụ nào cần sử dụng, truyền các tham số phù hợp và nhận phản hồi có cấu trúc mà nó có thể phân tích.

Các tác nhân tri thức thời gian thực đi một bước tiếp theo. Thay vì sử dụng dữ liệu tĩnh hoặc mô phỏng, công cụ của họ kết nối trực tiếp với nguồn dữ liệu thời gian thực—cơ sở dữ liệu trực tuyến, API và luồng sự kiện. Tác nhân có thể lấy kết quả hiện tại, giải thích chúng trong bối cảnh cụ thể và hành động hoặc phản hồi ngay lập tức. Cầu nối giữa suy luận và dữ liệu thế giới thực chính là yếu tố biến mô hình thụ động thành hệ thống thích ứng, liên tục nhận thức.

Các bước triển khai:

Các trường hợp sử dụng và ứng dụng

Kiến thức thời gian thực đang nhanh chóng chuyển từ khái niệm thành lợi thế cạnh tranh.

Từ việc phối hợp dự án thời gian thực đến hỗ trợ khách hàng linh hoạt và bảo trì dự đoán, các tổ chức đã ghi nhận những lợi ích cụ thể về tốc độ, độ chính xác và khả năng dự đoán.

Dưới đây là một số cách ứng dụng kiến thức thời gian thực ấn tượng nhất hiện nay và cách nó đang định nghĩa lại khái niệm "công việc thông minh" trong thực tế.

Nhân viên dịch vụ khách hàng với kho hàng sản phẩm trực tiếp

Trong lĩnh vực bán lẻ, một chatbot hỗ trợ kết nối với hệ thống kho hàng và vận chuyển thời gian thực có thể trả lời các câu hỏi như “Sản phẩm này có sẵn không?”, “Khi nào sản phẩm sẽ được giao?”, hoặc “Tôi có thể yêu cầu giao hàng nhanh không?”.

Thay vì dựa vào dữ liệu FAQ tĩnh (có thể hiển thị "hết hàng" ngay cả khi hàng vừa về kho), tác nhân sẽ truy vấn các API kho hàng và vận chuyển thời gian thực.

Các tác nhân tài chính với nguồn dữ liệu thị trường

Các quy trình tài chính đòi hỏi việc truy xuất thông tin ngay lập tức.

Một tác nhân AI kết nối với các API dữ liệu thị trường (giá cổ phiếu, tỷ giá tiền tệ, chỉ số kinh tế) có thể theo dõi các thay đổi thời gian thực và hoặc cảnh báo cho nhà giao dịch con người hoặc hành động tự động trong các tham số đã định.

Lớp kiến thức thời gian thực chính là yếu tố phân biệt giữa một bảng điều khiển phân tích đơn giản (báo cáo tĩnh) và một tác nhân tự động có khả năng phát hiện sự sụt giảm đột ngột về giá trị và kích hoạt giao dịch phòng ngừa rủi ro hoặc giao dịch.

Các tác nhân y tế với chức năng theo dõi bệnh nhân

Trong môi trường y tế, kiến thức thời gian thực có nghĩa là kết nối với các cảm biến của bệnh nhân, thiết bị y tế, hồ sơ y tế điện tử (EHR) và dữ liệu theo dõi các chỉ số sinh tồn.

Một tác nhân AI có thể theo dõi nhịp tim, nồng độ oxy và kết quả xét nghiệm của bệnh nhân theo thời gian thực, so sánh chúng với các ngưỡng hoặc mẫu dữ liệu, và cảnh báo cho nhân viên y tế hoặc thực hiện các hành động được đề xuất (ví dụ: nâng cao mức độ cảnh báo). Các hệ thống cảnh báo sớm được hỗ trợ bởi phân tích dữ liệu thời gian thực đã giúp phát hiện sớm hơn đáng kể các trường hợp nhiễm trùng huyết hoặc suy tim so với các phương pháp truyền thống.

Các tác nhân DevOps với chỉ số hệ thống

Trong hoạt động IT, các tác nhân tri thức thời gian thực theo dõi nhật ký, dữ liệu telemetry, sự kiện hạ tầng và API trạng thái dịch vụ. Khi độ trễ tăng đột biến, lỗi lan rộng hoặc tài nguyên cạn kiệt, tác nhân có thể kích hoạt các biện pháp khắc phục – khởi động lại dịch vụ, tăng cường sức chứa hoặc định tuyến lại lưu lượng. Vì tác nhân luôn nắm bắt trạng thái hệ thống thời gian thực, nó có thể hành động hiệu quả hơn và giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động.

Các đại lý bán hàng tích hợp CRM

Trong lĩnh vực bán hàng, kiến thức thời gian thực có nghĩa là kết nối một đại lý với hệ thống CRM, các nền tảng giao tiếp và hoạt động gần đây của khách hàng tiềm năng.

Hãy tưởng tượng một trợ lý bán hàng có thể theo dõi khi khách hàng tiềm năng mở một đề xuất, sau đó nhắc nhở nhân viên bán hàng: “Đề xuất của bạn vừa được chế độ xem. Bạn có muốn lên lịch cuộc hẹn theo dõi ngay bây giờ không?” Trợ lý này có thể truy xuất dữ liệu tương tác thời gian thực, bối cảnh khách hàng tiềm năng, tỷ lệ thành công lịch sử — tất cả đều được cập nhật động — để đưa ra các đề xuất kịp thời và cá nhân hóa. Điều này nâng tầm hoạt động tiếp cận từ chung chung lên hành động có nhận thức về bối cảnh.

Mở khóa Trí tuệ Thời gian Thực cho Tổ chức của Bạn với ClickUp

Các nhóm ngày nay cần hơn cả các công cụ tĩnh. Họ cần một không gian làm việc có khả năng hiểu, kết nối và thúc đẩy công việc một cách chủ động. ClickUp là không gian làm việc AI tích hợp đầu tiên, được thiết kế để cung cấp trí tuệ thời gian thực bằng cách tích hợp kiến thức, tự động hóa và hợp tác vào một nền tảng thống nhất duy nhất.

Tìm kiếm doanh nghiệp thống nhất: Kiến thức thời gian thực ngay trong tầm tay

Tìm câu trả lời ngay lập tức, bất kể thông tin nằm ở đâu. Tính năng Tìm kiếm Doanh nghiệp của ClickUp kết nối các tác vụ, tài liệu, cuộc trò chuyện và các công cụ bên thứ ba tích hợp vào một thanh tìm kiếm duy nhất được hỗ trợ bởi AI. Các truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên trả về kết quả giàu ngữ cảnh, kết hợp dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc để bạn có thể đưa ra quyết định nhanh hơn.

Tự động hóa, điều phối và phân tích xuyên suốt các quy trình làm việc với các tác nhân AI

Tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và điều phối các quy trình phức tạp với các tác nhân AI thông minh hoạt động như đồng nghiệp kỹ thuật số. Các tác nhân AI của ClickUp tận dụng dữ liệu và bối cảnh thời gian thực của không gian làm việc, cho phép chúng suy luận, thực hiện hành động và thích ứng với nhu cầu kinh doanh đang thay đổi.

Quản lý kiến thức trực tiếp: Linh hoạt, phù hợp với ngữ cảnh và luôn được cập nhật

Chuyển đổi tài liệu tĩnh thành một cơ sở kiến thức sống động. ClickUp Knowledge Management tự động lập chỉ mục và liên kết thông tin từ các công việc, tài liệu và cuộc hội thoại, đảm bảo kiến thức luôn được cập nhật và dễ dàng truy cập. Các đề xuất do AI điều khiển hiển thị nội dung liên quan khi bạn đang làm công việc, trong khi hệ thống tổ chức thông minh và quyền truy cập giúp bảo mật dữ liệu nhạy cảm.

Hợp tác tích hợp: Có ngữ cảnh, kết nối và có thể thực thi

Hợp tác trong ClickUp được tích hợp sâu rộng với công việc của bạn.

Chỉnh sửa thời gian thực, tóm tắt do AI hỗ trợ và đề xuất theo ngữ cảnh đảm bảo mọi cuộc hội thoại đều có thể thực hiện được. ClickUp trò chuyện, Bảng trắng, Tài liệu và Nhiệm vụ ClickUp được kết nối với nhau, giúp quá trình brainstorming, kế hoạch và thực thi diễn ra trong một luồng.

Nó giúp bạn:

ClickUp không chỉ là một không gian làm việc. Đó là một nền tảng trí tuệ trực tiếp, thống nhất kiến thức của tổ chức, tự động hóa công việc và trang bị cho các nhóm những thông tin có thể hành động, tất cả đều diễn ra theo thời gian thực.

Thách thức và các thực hành tốt nhất

Mặc dù kiến thức thời gian thực mang lại nhiều lợi ích mạnh mẽ, nó cũng đi kèm với rủi ro và độ phức tạp.

Dưới đây là những thách thức khóa về AI mà các tổ chức phải đối mặt, cùng với các biện pháp để giảm thiểu chúng.

Tương lai của Kiến thức Thời gian Thực trong Trí tuệ Nhân tạo

Nhìn về tương lai, kiến thức thời gian thực sẽ tiếp tục phát triển và định hình cách thức các tác nhân AI hàm – chuyển từ phản ứng sang dự đoán, từ các tác nhân độc lập sang mạng lưới các tác nhân hợp tác, và từ kiến trúc đám mây tập trung sang kiến trúc phân phối tại biên.

Lưu trữ kiến thức dự đoán

Thay vì chờ đợi yêu cầu, các tác nhân sẽ chủ động tải trước và lưu trữ dữ liệu mà họ có thể cần. Các mô hình lưu trữ dự đoán phân tích các mẫu truy cập lịch sử, bối cảnh thời gian (ví dụ: giờ mở cửa thị trường) và ý định của người dùng để tải trước các tài liệu, nguồn tin tức hoặc dữ liệu telemetry vào các kho lưu trữ cục bộ nhanh, cho phép tác nhân phản hồi với độ trễ dưới một giây.

Các trường hợp sử dụng: một tác nhân đầu tư tải trước báo cáo thu nhập và bản chụp thanh khoản trước khi thị trường mở cửa; một tác nhân hỗ trợ khách hàng tải trước các phiếu hỗ trợ gần đây và tài liệu sản phẩm trước cuộc gọi hỗ trợ đã lên lịch. Nghiên cứu cho thấy việc tải trước dự đoán do AI điều khiển và đặt bộ nhớ đệm có tác động đáng kể đến việc cải thiện tỷ lệ trúng và giảm độ trễ trong các tình huống biên và phân phối nội dung.

Các tiêu chuẩn và giao thức mới nổi

Khả năng tương tác sẽ thúc đẩy tiến độ. Các giao thức như Model Context Protocol (MCP) và các sáng kiến của nhà cung cấp (ví dụ: MCP Server của Algolia) đang xây dựng các phương thức tiêu chuẩn hóa để các tác nhân yêu cầu, chèn và cập nhật bối cảnh thời gian thực từ các hệ thống bên ngoài. Các tiêu chuẩn này giúp giảm mã kết nối tùy chỉnh, cải thiện các biện pháp kiểm soát an toàn (giao diện rõ ràng và xác thực) và dễ dàng kết hợp các kho lưu trữ, lớp bộ nhớ và động cơ suy luận từ các nhà cung cấp khác nhau. Trên thực tế, việc áp dụng các giao diện theo phong cách MCP cho phép các nhóm thay thế dịch vụ truy xuất hoặc thêm nguồn dữ liệu mới mà không cần sửa đổi nhiều mã của đại lý.

Tích hợp với hệ thống biên và phân phối

Kiến thức thời gian thực tại biên mang lại hai lợi ích đáng kể: giảm độ trễ và tăng cường bảo mật/kiểm soát. Các thiết bị và cổng kết nối cục bộ sẽ lưu trữ các tác nhân nhỏ gọn có khả năng cảm nhận, suy luận và hành động tại chỗ, đồng bộ chọn lọc với kho lưu trữ đám mây khi mạng hoặc chính sách cho phép.

Mô hình này phù hợp với ngành sản xuất (nơi các máy móc trong nhà máy đưa ra quyết định điều khiển cục bộ), phương tiện giao thông (các tác nhân trên xe phản ứng với dữ liệu từ cảm biến) và các lĩnh vực được quy định nghiêm ngặt nơi dữ liệu phải được lưu trữ cục bộ. Các cuộc khảo sát ngành và báo cáo về AI biên dự đoán rằng việc ra quyết định sẽ nhanh hơn và phụ thuộc vào đám mây sẽ giảm khi các kỹ thuật học tập phân tán và liên kết phát triển.

Đối với các nhóm xây dựng hệ thống kiến thức thời gian thực, điều này có nghĩa là thiết kế kiến trúc phân tầng, trong đó các tác vụ suy luận quan trọng và nhạy cảm với độ trễ được thực hiện tại địa phương, trong khi quá trình học tập dài hạn và cập nhật mô hình nặng được thực hiện tập trung.

Chia sẻ kiến thức đa tác nhân

Mô hình đại lý đơn lẻ đang nhường chỗ cho hệ sinh thái đại lý hợp tác.

Khung làm việc đa tác nhân cho phép nhiều tác nhân chuyên biệt chia sẻ nhận thức tình huống, cập nhật đồ thị kiến thức chung và phối hợp hành động — khiến chúng đặc biệt hữu ích trong quản lý đội xe, chuỗi cung ứng và các hoạt động quy mô lớn.

Nghiên cứu mới về hệ thống đa tác nhân dựa trên LLM cho thấy các phương pháp kế hoạch phân phối, chuyên môn hóa vai trò và xây dựng sự đồng thuận giữa các tác nhân. Trên thực tế, các nhóm cần các lược đồ chia sẻ (ontology chung), kênh pub/sub hiệu quả cho cập nhật trạng thái và logic giải quyết xung đột (ai có quyền ưu tiên gì và khi nào).

Học tập liên tục và tự cải thiện

Kiến thức thời gian thực sẽ tích hợp các chức năng truy xuất, suy luận, trí nhớ, hành động và học tập liên tục thành các vòng lặp đã đóng. Các tác nhân sẽ quan sát kết quả, tích hợp các tín hiệu điều chỉnh và cập nhật trí nhớ hoặc đồ thị kiến thức để cải thiện hành vi trong tương lai.

Những thách thức kỹ thuật lớn nhất là ngăn chặn hiện tượng quên triệt để, bảo toàn nguồn gốc dữ liệu và đảm bảo an toàn cho các bản cập nhật trực tuyến. Các nghiên cứu gần đây về học tập liên tục trực tuyến và thích ứng của các tác nhân đã đề xuất các phương pháp thực tiễn (bộ đệm trí nhớ theo tập, chiến lược tái phát và tinh chỉnh có giới hạn) giúp cải thiện mô hình liên tục trở nên khả thi đồng thời giới hạn sự trôi dạt. Đối với các nhóm sản phẩm, điều này có nghĩa là đầu tư vào các quy trình phản hồi có nhãn, chính sách cập nhật an toàn và giám sát liên kết hành vi của mô hình với các chỉ số KPI thực tế.

Áp dụng Kiến thức Thời gian Thực vào Công việc với ClickUp

Tương lai mới của AI trong công việc không chỉ là các mô hình thông minh hơn.

Kiến thức thời gian thực là cầu nối giữa trí tuệ tĩnh và hành động thích ứng, cho phép các tác nhân AI hoạt động với sự hiểu biết thời gian thực về các dự án, ưu tiên và tiến độ. Các tổ chức có thể cung cấp cho hệ thống AI của mình dữ liệu mới nhất, có ngữ cảnh và đáng tin cậy sẽ khai thác được tiềm năng thực sự của trí tuệ môi trường: phối hợp mượt mà, thực thi nhanh chóng và ra quyết định tốt hơn trên mọi nhóm.

ClickUp được thiết kế cho sự chuyển đổi này. Bằng cách tích hợp các công việc, tài liệu, mục tiêu, trò chuyện và thông tin vào một hệ thống kết nối duy nhất, ClickUp cung cấp cho các tác nhân AI một nguồn thông tin sống động và liên tục — không phải là một cơ sở dữ liệu tĩnh. Các khả năng AI Bối cảnh và AI Môi trường của ClickUp giúp thông tin luôn được cập nhật trong mọi quy trình làm việc, đảm bảo rằng tự động hóa hoạt động dựa trên thực tế, không phải là các bản sao lỗi thời.

Khi công việc ngày càng trở nên động lực, các công cụ có khả năng hiểu bối cảnh trong quá trình vận hành sẽ định hình ranh giới mới của năng suất. Sứ mệnh của ClickUp là biến điều đó thành hiện thực – nơi mỗi hành động, cập nhật và ý tưởng ngay lập tức ảnh hưởng đến bước tiếp theo, và nơi các nhóm cuối cùng trải nghiệm những gì AI có thể làm khi kiến thức luôn được cập nhật liên tục.

Câu hỏi thường gặp

Kiến thức thời gian thực nâng cao hiệu suất bằng cách cung cấp bối cảnh hiện tại: các quyết định được đưa ra dựa trên dữ liệu mới nhất thay vì dữ liệu cũ. Điều này dẫn đến các phản hồi chính xác hơn, thời gian phản ứng nhanh hơn và tăng cường sự tin tưởng của người dùng.

Mặc dù nhiều hệ thống có thể làm được, nhưng không phải tất cả đều cần thiết. Các tác nhân hoạt động trong môi trường ổn định với ít thay đổi có thể không hưởng lợi nhiều. Tuy nhiên, đối với bất kỳ tác nhân nào phải đối mặt với môi trường động (thị trường, tùy chỉnh, hệ thống), kiến thức thời gian thực là một công cụ mạnh mẽ.

Kiểm thử bao gồm mô phỏng sự thay đổi trong thế giới thực: thay đổi các đầu vào thời gian thực, chèn sự kiện, đo lường độ trễ, xác minh đầu ra của tác nhân và kiểm tra lỗi hoặc phản hồi cũ. Theo dõi các quy trình làm việc từ đầu đến cuối, kết quả của người dùng và độ bền của hệ thống trong điều kiện thời gian thực.