Đô thị vận hành bằng tác nhân AI - Agent City là gì? Sẽ được xây dựng như thế nào?

Dữ liệu không còn chỉ để quan sát, mà phải dẫn đến hành động

Một hệ thống có thể phát hiện nguy cơ ngập lụt, một nền tảng có thể cảnh báo ùn tắc giao thông, nhưng điều gì xảy ra tiếp theo? Nếu các hệ thống vẫn hoạt động riêng lẻ, thông tin dù được cập nhật liên tục cũng chưa chắc giúp thành phố xử lý vấn đề nhanh và hiệu quả hơn.

Đây là một trong những bài toán được đặt ra tại Diễn đàn Đô thị Thông minh Tương lai - The Smart Agent City, diễn ra ngày 10/10 trong khuôn khổ chuỗi sự kiện chào mừng Ngày Chuyển đổi số quốc gia 2026. Diễn đàn được tổ chức với sự phối hợp của Cục Chuyển đổi số quốc gia, Viện Sáng tạo và Chuyển đổi số (VIDTI) và Stamford Global Leadership Center (SGLC), dưới sự chỉ đạo và bảo trợ của Bộ Khoa học và Công nghệ, Liên hiệp các Hội Khoa học và Kỹ thuật Việt Nam cùng UBND TP. Hà Nội.

Phát biểu tại diễn đàn, GS.TS. Trương Xuân Lam, Phó Chủ tịch Liên hiệp các Hội Khoa học và Kỹ thuật Việt Nam, cho rằng dữ liệu và trí tuệ nhân tạo ngày càng giữ vai trò quan trọng trong quản lý, vận hành đô thị và nâng cao chất lượng cuộc sống. Đô thị thông minh thế hệ mới cần vượt khỏi việc số hóa những quy trình sẵn có, tiến tới kết nối dữ liệu, tăng năng lực dự báo và chuyển từ quản lý mang tính phản ứng sang chủ động.

Cũng ở phần phát biểu tại diễn đàn, PGS.TS. Hoàng Hữu Hạnh, Phó Cục trưởng Cục Chuyển đổi số quốc gia nhìn nhận quá trình phát triển đô thị có thể được chia thành 3 giai đoạn: đô thị số (Digital City), đô thị thông minh (Smart City) và đô thị vận hành bằng các tác nhân AI (Agent City).

Nếu 2 giai đoạn đầu tập trung vào số hóa, khai thác dữ liệu phục vụ giám sát, điều hành và ra quyết định, giai đoạn tiếp theo - Agent City hướng đến khả năng phối hợp giữa các hệ thống để chuyển thông tin thành hành động.

Theo ông Hạnh, các hệ thống hiện tại có thể phát hiện tình trạng giao thông, điểm ngập và những vấn đề phát sinh, nhưng điều quan trọng là phải hỗ trợ xử lý sau khi phát hiện. Chẳng hạn, khi xảy ra ngập lụt, các cơ quan chức năng cần phối hợp điều tiết phương tiện, cảnh báo người dân và tổ chức cứu hộ khi cần thiết.

Nếu dữ liệu bị chia cắt theo từng ngành, quá trình xử lý khó đạt hiệu quả đồng bộ. Vì vậy, các tác nhân AI (AI Agent) được kỳ vọng thu hẹp khoảng cách giữa phát hiện và hành động thông qua khả năng thực hiện nhiệm vụ, phối hợp giữa các hệ thống. Thay vì chỉ đưa ra cảnh báo để con người tự tìm cách xử lý, hệ thống có thể tiến thêm một bước trong quy trình giải quyết vấn đề, dưới sự giám sát phù hợp.

Để mô hình này hoạt động, dữ liệu cần được chuẩn hóa, thống nhất và có thể được máy đọc, xử lý. PGS.TS. Hoàng Hữu Hạnh nhấn mạnh yêu cầu dữ liệu phải “đúng, đủ, sạch, sống, thống nhất, dùng chung”, đồng thời bảo đảm quyền riêng tư và an toàn thông tin.

Agent City là gì? Cần được xây dựng như thế nào?

Tại diễn đàn, sáng kiến Agent City do Tyr - công ty phát triển hạ tầng bảo mật cho nền kinh tế tác nhân AI, SGLC và VIDTI triển khai chính thức được công bố. Agent City là mô hình hướng tới xây dựng môi trường để các tác nhân AI phối hợp thực hiện nhiệm vụ trong dịch vụ công và thương mại theo những quy tắc chung.

Theo TS. Bangdao Chen, đồng sáng lập Tyr và Trung tâm Nghiên cứu Blockchain thuộc Đại học Oxford, AI đang chuyển từ các ứng dụng riêng lẻ như ChatGPT, Claude, Gemini,... sang hệ sinh thái các tác nhân có khả năng phối hợp trong đời sống, kinh doanh và quản trị đô thị. Xu hướng này đòi hỏi những quy định rõ ràng về danh tính, quyền hạn, trách nhiệm và an toàn.

Agent City mở ra một hướng tiếp cận mới cho đô thị thông minh: vượt ra ngoài việc sử dụng AI để phân tích dữ liệu hay hỗ trợ ra quyết định, tiến tới cho phép các tác nhân AI thực hiện công việc và phối hợp xuyên hệ thống một cách an toàn, minh bạch và có trách nhiệm.

Theo TS. Bangdao Chen, sáng kiến Agent City xác định 3 ưu tiên cốt lõi: bảo đảm chủ quyền dữ liệu và quyền tự chủ; an ninh trong vận hành tác nhân AI; và thu hẹp khoảng cách số. Xuyên suốt các ưu tiên này là nguyên tắc vận hành AI không quản trị con người - con người quản lý và kiểm soát AI.

Theo đó, mỗi cá nhân và tổ chức giữ quyền kiểm soát đối với dữ liệu, quy tắc nội bộ và các tác nhân AI đại diện cho mình. Tác nhân có thể bị dừng lại trước khi thực hiện hành động vượt quá phạm vi được cho phép.

Hạ tầng cũng là một điều kiện quan trọng. Vấn đề này tiếp tục được thảo luận trong phiên chuyên đề tại diễn đàn do bà Trần Tuệ Tri - Nhà sáng lập và Giám đốc điều hành Stamford Global Leadership Center điều phối, với sự tham gia của TS. Bangdao Chen - Đồng sáng lập Tyr; ông Timothy Ngo - Đồng sáng lập kiêm Giám đốc điều hành Iozera.ai Inc.; ông Ashish Arvind Thukral - Đồng sáng lập kiêm Giám đốc điều hành NeuGenM.ai; và bà Kaylene Wong - Giám đốc điều hành John Ethans International.

Ông Timothy Ngo cho rằng việc phát triển AI Agent cần đi cùng đầu tư vào trung tâm dữ liệu và năng lực tính toán. Nguồn điện, nước, kết nối mạng và khả năng cung ứng nhân lực cũng cần được tính đến. Bên cạnh đó, các dự án hạ tầng phải quan tâm đến tác động môi trường, minh bạch thông tin và tạo được sự đồng thuận của cộng đồng.

Tuy nhiên, một đô thị có nhiều dữ liệu và hạ tầng mạnh vẫn chưa đủ để trở thành Agent City. Những tác nhân AI cần được thiết kế để thực hiện đúng nhiệm vụ, trong phạm vi quyền hạn được cấp và có khả năng phối hợp với các hệ thống khác. Doanh nghiệp cũng cần chuẩn hóa thông tin sản phẩm, dịch vụ để AI có thể nhận diện chính xác, đồng thời xây dựng quy tắc an toàn cho các giao dịch giữa tác nhân với tác nhân.

AI có thể hành động, nhưng con người vẫn phải kiểm soát

Càng được giao nhiều nhiệm vụ, AI Agent càng cần được kiểm soát chặt chẽ. Một hệ thống có quyền truy cập dữ liệu cá nhân hoặc thực hiện giao dịch thay người dùng có thể đem lại sự thuận tiện, nhưng cũng làm phát sinh câu hỏi về quyền riêng tư, bảo mật và trách nhiệm khi có sai sót.

Trong phiên thảo luận về năng lực, thể chế và cơ chế thử nghiệm có kiểm soát (sandbox), các chuyên gia nhấn mạnh sự cần thiết của việc mô phỏng và kiểm thử trước khi triển khai trên diện rộng. Quá trình này giúp nhận diện lỗ hổng, đánh giá khả năng kiểm soát và hoàn thiện các quy tắc quản trị. Danh tính, phạm vi quyền hạn và trách nhiệm của mỗi tác nhân cần được xác định rõ; con người phải có khả năng giám sát, phê duyệt hoặc can thiệp khi cần thiết.

Cùng với hạ tầng và cơ chế quản trị, mức độ sẵn sàng của người dân cũng là một yếu tố đáng chú ý. TS. Bangdao Chen chia sẻ ví dụ về việc xây dựng AI Agent để bố mẹ ông có thể nhắn tin qua WhatsApp hoặc email mà không cần cài đặt ứng dụng mới hay tự tạo tài khoản AI. Khi ông bận họp, tác nhân có thể phản hồi tin nhắn để người thân biết ông chưa thể trả lời ngay.

Ví dụ này cho thấy khả năng tiếp cận công nghệ phụ thuộc nhiều vào cách hệ thống được thiết kế. Nếu người dùng phải thay đổi quá nhiều thói quen hoặc có kiến thức kỹ thuật mới sử dụng được AI, lợi ích của công nghệ sẽ khó lan tỏa rộng rãi.

Agent City vì thế không chỉ là câu chuyện về những hệ thống có khả năng tự động hóa. Đó còn là bài toán kết nối dữ liệu, phối hợp nguồn lực, thiết kế hạ tầng và xây dựng cơ chế để các tác nhân AI hoạt động đúng giới hạn. Mục tiêu cuối cùng vẫn là tạo ra những dịch vụ đô thị hữu ích hơn, trong khi quyền kiểm soát và trách nhiệm của con người được bảo đảm.

Nhìn chung những trao đổi tại diễn đàn góp phần xác định các điều kiện và hướng hợp tác cần thiết để từng bước xây dựng, thử nghiệm và phát triển mô hình Agent City, hướng tới tạo ra giá trị thiết thực cho người dân, doanh nghiệp và hoạt động quản trị đô thị.