Nếu bạn là marketer đang bắt đầu tìm hiểu về AI Agent, chắc hẳn bạn đã không ít lần “hoa mắt” vì hàng loạt thuật ngữ AI lạ lẫm: LLM, RAG, token, MCP, orchestration… Hiểu sai hoặc mơ hồ về những khái niệm này khiến bạn khó triển khai tự động hóa hiệu quả, dễ bị “ngợp” khi đọc tài liệu hay trao đổi với đội kỹ thuật. Bài viết này tổng hợp 30 thuật ngữ AI Agent quan trọng nhất, giải thích ngắn gọn theo ngôn ngữ của người làm marketing — để bạn tự tin bước vào kỷ nguyên AI tự chủ.
Nhóm 1: Khái niệm nền tảng về AI Agent
1. AI Agent (Tác tử AI): Một chương trình AI có khả năng tự nhận nhiệm vụ, tự ra quyết định và tự thực hiện hành động để đạt mục tiêu — thay vì chỉ trả lời một câu hỏi. Ví dụ: agent tự đọc email, phân loại và soạn phản hồi cho khách hàng.
2. LLM (Large Language Model – Mô hình ngôn ngữ lớn): “Bộ não” đứng sau mọi AI Agent, được huấn luyện trên lượng văn bản khổng lồ để hiểu và sinh ngôn ngữ. Claude, GPT, Gemini đều là LLM.
3. Agentic AI: Thế hệ AI biết “tự chủ hành động” — lập kế hoạch nhiều bước, dùng công cụ, tự sửa sai. Đây là làn sóng tiếp theo sau chatbot đơn thuần.
4. Autonomous Agent (Tác tử tự chủ): AI Agent hoạt động độc lập trong thời gian dài mà không cần con người can thiệp từng bước.
5. Multi-agent System (Hệ đa tác tử): Nhiều agent phối hợp với nhau, mỗi agent đảm nhận một vai trò (nghiên cứu, viết, kiểm duyệt) giống một “đội ngũ nhân sự ảo”.
Nhóm 2: Cách AI Agent “giao tiếp” và xử lý
6. Prompt (Câu lệnh): Đoạn yêu cầu bạn nhập cho AI. Prompt càng rõ ràng, kết quả càng tốt.
7. System Prompt: “Bản hướng dẫn nền” quy định vai trò, giọng văn và quy tắc của agent trước khi nó trò chuyện với người dùng.
8. Context Window (Cửa sổ ngữ cảnh): Lượng thông tin tối đa mà AI “nhớ” được trong một phiên làm việc. Vượt quá giới hạn, agent sẽ “quên” phần đầu.
9. Token: Đơn vị nhỏ nhất AI dùng để đọc/viết (một từ tiếng Việt thường bằng 2-3 token). Chi phí dùng AI tính theo số token.
10. Prompt Engineering: Kỹ năng viết prompt tối ưu để “điều khiển” AI cho ra kết quả mong muốn — một kỹ năng vàng của marketer thời AI.
11. Tool Use / Function Calling (Gọi công cụ): Khả năng agent tự gọi công cụ bên ngoài (gửi email, tra Google Sheets, đặt lịch) thay vì chỉ “nói”.
12. RAG (Retrieval-Augmented Generation): Kỹ thuật cho agent “tra cứu” tài liệu của bạn trước khi trả lời, giúp câu trả lời chính xác và bám sát dữ liệu doanh nghiệp.
Nhóm 3: Trí nhớ và khả năng suy luận
13. Embedding (Vector hóa): Cách biến văn bản thành các con số để máy “hiểu” được ý nghĩa và mức độ liên quan giữa các nội dung.
14. Vector Database (Cơ sở dữ liệu vector): Nơi lưu các embedding, giúp agent tìm nhanh thông tin liên quan — “kho trí nhớ dài hạn” của AI.
15. Memory (Bộ nhớ): Khả năng agent ghi nhớ thông tin qua nhiều phiên, ví dụ nhớ tên khách hàng và lịch sử mua hàng.
16. Reasoning (Suy luận): Quá trình AI “tư duy” để giải quyết vấn đề phức tạp thay vì trả lời theo phản xạ.
17. Chain-of-Thought (Chuỗi suy luận): Kỹ thuật yêu cầu AI trình bày từng bước suy nghĩ, giúp kết quả chính xác hơn với bài toán nhiều bước.
18. ReAct (Reason + Act): Mô hình hoạt động “suy nghĩ rồi hành động” lặp lại — nền tảng của hầu hết AI Agent hiện đại.
19. Planning (Lập kế hoạch): Khả năng agent chia một mục tiêu lớn thành nhiều bước nhỏ và thực hiện tuần tự.
Nhóm 4: Hạ tầng và tích hợp tự động hóa
20. Orchestration (Điều phối): Việc sắp xếp, điều phối nhiều agent và công cụ để cùng hoàn thành một quy trình lớn.
21. Workflow (Luồng công việc): Chuỗi các bước tự động được kết nối với nhau — trái tim của AI Automation trong marketing.
22. MCP (Model Context Protocol): “Cổng kết nối” tiêu chuẩn giúp AI Agent truy cập an toàn vào dữ liệu và công cụ của bạn (WordPress, CRM, Google Drive…).
23. API (Application Programming Interface): “Đường ống” để các phần mềm trao đổi dữ liệu — cách agent kết nối với hàng nghìn ứng dụng.
24. Webhook: Cơ chế “báo tin tự động” — khi có sự kiện (khách điền form), hệ thống lập tức kích hoạt agent xử lý.
25. Fine-tuning (Tinh chỉnh): Huấn luyện thêm cho mô hình bằng dữ liệu riêng để nó “thuộc” giọng văn và kiến thức thương hiệu của bạn.
Nhóm 5: An toàn và vận hành thực tế
26. Guardrails (Rào chắn an toàn): Các quy tắc giới hạn để agent không làm điều ngoài ý muốn (ví dụ: không hứa giảm giá sai).
27. Hallucination (Ảo giác AI): Hiện tượng AI “bịa” thông tin nghe có vẻ thật. Marketer cần luôn kiểm chứng nội dung do AI tạo ra.
28. Human-in-the-loop (Con người trong vòng lặp): Mô hình để con người duyệt/kiểm soát ở các bước quan trọng, đảm bảo agent chạy đúng hướng.
29. Copilot (Trợ lý đồng hành): AI hỗ trợ con người làm việc nhanh hơn (gợi ý nội dung, viết caption) thay vì thay thế hoàn toàn.
30. Automation (Tự động hóa): Mục tiêu cuối cùng — để AI Agent gánh các việc lặp đi lặp lại, giải phóng marketer tập trung vào chiến lược và sáng tạo.
Kết luận: Nắm thuật ngữ để làm chủ AI Agent
Nắm vững 30 thuật ngữ AI trên là bước đầu tiên để bạn không còn “lạc lối” giữa rừng khái niệm và bắt đầu ứng dụng AI Agent vào công việc marketing thực tế. Bạn không cần thuộc lòng tất cả ngay — hãy quay lại bài viết này như một cuốn cẩm nang mỗi khi gặp thuật ngữ mới. Khi đã quen, bạn sẽ thấy việc xây dựng các workflow tự động hóa với AI Agent dễ dàng và thú vị hơn rất nhiều.
Bạn muốn học cách ứng dụng AI Agent & tự động hóa marketing bài bản? Theo dõi Lên Trình AI để cập nhật những hướng dẫn thực chiến mới nhất.
