AI agent đang được phát triển và đưa vào sử dụng với tốc độ nhanh, nhưng khả năng quản lý chúng tại nhiều doanh nghiệp vẫn chưa theo kịp. Các tổ chức có thể thống kê khá chính xác số lượng phần mềm, máy chủ, chi phí hay đơn vị sở hữu, song lại khó trả lời những câu hỏi tương tự đối với AI agent.
Đây là bài toán mà giải pháp Quản lý Agent của Dataiku hướng đến. Sản phẩm được thiết kế như một lớp quản lý độc lập, giúp doanh nghiệp tìm kiếm và theo dõi các AI agent trên toàn hệ thống, bất kể chúng được xây dựng bằng nền tảng hay công nghệ nào.
Khoảng trống trong quản lý AI agent
Theo nghiên cứu “AI in Motion” của IBM, chưa đến một phần năm số tổ chức duy trì được danh mục đầy đủ và cập nhật về các hệ thống AI của mình.
Một trong những nguyên nhân là các nền tảng hiện nay thường chỉ theo dõi được những agent được xây dựng trong chính hệ sinh thái của chúng. Khi nhiều bộ phận sử dụng các công cụ khác nhau, doanh nghiệp dễ rơi vào tình trạng thiếu thông tin về số lượng agent đang hoạt động, đơn vị sở hữu, mục đích sử dụng, chi phí, hiệu quả cũng như mức độ rủi ro.
Florian Douetteau, đồng sáng lập kiêm CEO của Dataiku, ví khoảng trống này với việc một ngân hàng có thể thống kê chính xác số máy chủ đang vận hành nhưng lại khó đưa ra con số cụ thể về AI agent. Theo ông, các nhóm đã phát triển agent nhanh hơn khả năng thống kê và quản lý của tổ chức.
“Nếu bạn hỏi một ngân hàng họ đang chạy bao nhiêu máy chủ, bạn sẽ nhận được câu trả lời chính xác đến từng con số. Nhưng nếu hỏi họ đang chạy bao nhiêu AI agent, câu trả lời thường chỉ là cái nhún vai hoặc một con số đoán chừng”, ông Florian Douetteau chia sẻ. “Không ai cố tình tạo ra thực trạng này, chỉ là các đội ngũ đã phát triển các agent nhanh hơn tốc độ mà chúng ta có thể thống kê.”
Quản lý Agent được xây dựng để thu hẹp khoảng cách đó, giúp doanh nghiệp biết những agent nào đang hoạt động, cách chúng vận hành và giá trị mà chúng tạo ra.
Một danh mục chung cho nhiều nền tảng
Giải pháp có thể kết nối với các nền tảng đang được doanh nghiệp sử dụng để vận hành AI agent, gồm AWS Bedrock, Databricks Agents, Google Vertex, Microsoft Copilot Studio, Azure Foundry, Salesforce Agentforce, Snowflake Cortex và Dataiku.
Với những môi trường được phát triển riêng, sản phẩm hỗ trợ OpenTelemetry để thu thập và hợp nhất dữ liệu vào một danh mục quản lý chung. Hệ thống không chỉ ghi nhận sự tồn tại của từng agent mà còn tự động nhận diện cấu trúc, các công cụ và mô hình mà agent đó phụ thuộc.
Nhờ vậy, người quản lý có thể quan sát toàn cảnh hệ sinh thái agent thay vì phải tổng hợp dữ liệu riêng lẻ từ từng nền tảng. Những câu hỏi như agent nào chưa được giám sát, rủi ro tập trung ở đâu hay agent nào đang tạo ra hiệu quả tương xứng với chi phí cũng có thể được truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Theo dõi cả hiệu suất và rủi ro
Bên cạnh các chỉ số kỹ thuật, Quản lý Agent còn hướng đến việc đo lường giá trị kinh doanh. Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp đánh giá một agent không chỉ dựa trên khả năng hoạt động ổn định mà còn dựa trên hiệu quả thực tế mà nó mang lại.
Đối với những agent có mức độ rủi ro cao, chẳng hạn agent tương tác trực tiếp với khách hàng, xử lý dữ liệu nhạy cảm hoặc thực hiện giao dịch theo thời gian thực, hệ thống có thể lưu hồ sơ đánh giá trạng thái, những rủi ro đã được xác định và kết quả kiểm tra định kỳ.
Các thông tin này tạo thành nguồn bằng chứng phục vụ hoạt động quản trị và kiểm toán khi người quản lý, chuyên viên kiểm toán hoặc cơ quan chức năng cần kiểm tra.
Điểm đáng chú ý trong cách tiếp cận của Dataiku là tính độc lập với nền tảng. Thay vì chỉ giám sát các agent thuộc một hệ sinh thái cụ thể, sản phẩm hoạt động như một lớp quản lý phía trên hạ tầng hiện có. Điều này phù hợp với những doanh nghiệp đang triển khai AI trên nhiều môi trường và muốn duy trì một cơ chế giám sát tập trung.
Giải pháp Quản lý Agent dự kiến được thương mại hóa từ tháng 10/2026. Chi phí gồm phí cài đặt hằng năm và phí giám sát tính theo số lượng agent. Thông tin chi tiết được cung cấp tại trang sản phẩm của Dataiku.
Tuấn Nguyễn
