Agentic Workflow (Tư duy quy trình Đặc vụ) không phải là một thực thể phần mềm cụ thể (như A.I Agent), mà là một tính từ chỉ phương pháp tiếp cận hoặc tư duy thiết kế luồng công việc (Workflow). Phương pháp này đại diện cho việc xây dựng một quy trình có khả năng tự suy nghĩ, sử dụng công cụ và tự sửa lỗi, qua đó chuyển đổi ẩn dụ quản lý từ việc "thuê một nhân viên chuyên trách" sang việc "xây dựng văn hóa làm việc chủ động".
So với các Chatbot truyền thống mang tính thụ động và tuyến tính (chỉ hoạt động theo chu kỳ Hỏi -> Đáp -> Đợi lệnh tiếp theo từ con người), Agentic Workflow vượt qua sự phụ thuộc này bằng cách hoạt động như một đặc vụ chủ động. Cốt lõi của tư duy tự động hóa chuỗi hành động này nằm ở Vòng lặp Hành động (The Agentic Loop), xoay quanh trung tâm là năng lực "Tư duy" (Reasoning), bao gồm 4 khía cạnh chính:
Plan (Lập kế hoạch): AI có khả năng tự nhận định mục tiêu, phân tích yêu cầu, tra cứu dữ liệu và tự động chia nhỏ vấn đề thành các danh sách công việc (To-do list) chi tiết.
Tool Use (Gọi công cụ): Hệ thống tự động đưa ra quyết định chọn lựa các "vũ khí" cần thiết để giải quyết bài toán, chẳng hạn như tự động đọc tệp, chạy các lệnh Terminal, gọi API hoặc tìm kiếm dữ liệu trên Web.
Action & Observe (Thực thi & Quan sát): AI tự động quyết định và tiến hành các bước tiếp theo trong kế hoạch mà không cần chờ con người ra lệnh, đồng thời đọc phản hồi thực tế sau hành động (ví dụ: quét các cảnh báo/lỗi từ terminal).
Evaluate (Đánh giá & Tự sửa sai - Self-healing): Đây là điểm đột phá cốt lõi. AI sẽ liên tục đối chiếu kết quả thực thi với mục tiêu ban đầu. Nếu hệ thống gặp sự cố (ví dụ như code không chạy hoặc unit test thất bại), AI sẽ không mắc kẹt và chờ con người dán lỗi vào prompt. Thay vào đó, nó sở hữu năng lực tự đọc log lỗi, tự điều chỉnh cách tiếp cận, sửa logic code và lặp lại quá trình cho đến khi thành công.
Ví dụ thực tiễn trong phát triển phần mềm: Khi được giao yêu cầu "Thêm tính năng đăng nhập", một luồng Agentic sẽ tự động đọc cấu hình Database và viết Backend, tiếp tục cập nhật UI Frontend và tự động gọi Unit Test để kiểm tra. Nếu test báo lỗi (ví dụ tại dòng 42), AI sẽ kích hoạt cơ chế tự sửa sai (Self-Correction): đọc hiểu Stack Trace, tự sửa mã nguồn và chạy lại test cho đến khi tính năng hoạt động hoàn hảo. Đáng chú ý, toàn bộ quá trình này vẫn tuân thủ ranh giới kiểm soát an toàn, AI chỉ thao tác trên các file được phân quyền (nguyên tắc File Ownership).
Dù tập trung vào khả năng tự chia nhỏ task và tự động hóa từng bước, Agentic Workflow vẫn là một phổ thiết kế linh hoạt. Việc áp dụng tư duy này thường xuyên duy trì cơ chế "Human-in-the-loop" (con người kiểm duyệt ở các trạm quyết định) chứ không hướng tới sự tự trị hoàn toàn (Fully Autonomous) và mất kiểm soát. Tóm lại, cùng với RAG (đóng vai trò là Bộ nhớ) và MCP (đóng vai trò cấp Quyền năng), tư duy Agentic Workflow chính là động cơ (Tư duy) hoàn thiện hệ thống AI tự trị. Sự kết hợp này đánh dấu bước chuyển mình quan trọng, biến AI từ một công cụ chat thụ động thành một Người đồng nghiệp AI (AI Teammate) có năng lực tự động hóa chuỗi thao tác và triển khai dự án từ đầu đến cuối.
