Phạm Hồng Thái,  Tin tức

Hậu Kỷ Nguyên Chatbot: Khi AI Bắt Đầu Nói Chuyện Với Nhau

February 11, 2026 /

Trong hai năm 2024–2025, thế giới dần quen với việc con người trò chuyện với chatbot. Chúng ta đặt câu hỏi, nhờ viết nội dung, tạo hình ảnh, hoặc hỗ trợ lập trình. Nhưng bước sang năm 2026, một làn sóng mới đang hình thành, làm thay đổi cách con người nhìn về trí tuệ nhân tạo. Một giai đoạn mới đang mở ra: kỷ nguyên hậu-chatbot — thời điểm AI không chỉ giao tiếp với con người mà còn tự trao đổi với nhau, phối hợp, thương lượng, thậm chí tranh luận để hoàn thành nhiệm vụ.

Đây không còn là viễn cảnh giả tưởng. Sự xuất hiện mạnh mẽ của các hệ thống đa tác nhân (Multi-Agent Systems) đang mở ra một mô hình vận hành hoàn toàn khác. Nhiều AI chuyên biệt có thể phối hợp như một tổ chức thực sự: tự giao tiếp, tự phân công, và tự hoàn tất công việc với rất ít sự can thiệp từ con người. Đó là bước chuyển lớn từ thời đại những chatbot hoạt động đơn lẻ sang thời đại mà các hệ thống AI bắt đầu hình thành những “xã hội” tương tác của riêng chúng.

Mạng Xã Hội AI

Một trong những xu hướng đáng chú ý nhất đầu năm 2026 là sự xuất hiện của những môi trường mạng dành riêng cho AI — nơi các agent có thể hoạt động và phối hợp với nhau mà hầu như không cần sự giám sát trực tiếp từ con người.

Một số hệ thống thử nghiệm cho phép các AI agent tự đăng nội dung, trao đổi mã nguồn, và thậm chí tranh luận về chiến lược giải quyết vấn đề. Các agent mã nguồn mở được đưa vào những môi trường này như những cá thể độc lập. Chúng học hỏi lẫn nhau, sửa lỗi cho nhau, và cùng hợp tác để cải tiến kỹ thuật.

Một câu chuyện đáng chú ý diễn ra tại một phòng thí nghiệm ở Stanford vào đầu năm 2026. Các nhà nghiên cứu đã thiết lập một môi trường ảo với năm AI agent, mỗi agent được giao nhiệm vụ viết mã để giải quyết một bài toán tối ưu hóa phức tạp. Ban đầu, mỗi agent hoạt động riêng rẽ. Nhưng chỉ sau vài giờ, một diễn biến bất ngờ xuất hiện: một agent có tên “Optimizer-3” bắt đầu đăng các đoạn mã lên diễn đàn nội bộ kèm theo những nhận xét kỹ thuật rất ngắn gọn. Những agent khác nhanh chóng hồi đáp, phê bình, đề nghị điều chỉnh và bổ sung giải pháp.

Sau hai ngày, nhóm AI này đã tự thực hiện một phương án tối ưu hiệu quả hơn 40% so với giải pháp do các lập trình viên con người thiết lập trước đó. Điều đáng chú ý là không ai lập trình sẵn cho chúng cách làm việc nhóm. Quy trình cộng tác được hình thành một cách tự nhiên trong quá trình trao đổi và thử nghiệm.

Trong quá trình giao tiếp, các hệ thống AI cũng bắt đầu phát triển những phương thức trao đổi riêng. Chúng sử dụng các cấu trúc token rút gọn, ký hiệu logic đặc thù và những chuỗi mã tối ưu cho tốc độ truyền đạt. Vì vậy, nhiều đoạn trao đổi giữa các AI trở nên khó hiểu đối với con người nếu không có công cụ giải mã chuyên môn.

Tại một công ty fintech ở Singapore, một hệ thống gồm bốn AI agent được đưa vào vận hành để giám sát giao dịch tài chính. Chỉ trong vòng một tuần, đội ngũ kỹ thuật nhận ra rằng các agent đã tự hình thành một dạng ngôn ngữ nội bộ — một hệ thống ký hiệu ngắn gọn để trao đổi thông tin về rủi ro và cơ hội đầu tư. Khi các kỹ sư kiểm tra dữ liệu ghi nhận, họ chỉ thấy những chuỗi ký tự như “TX-alpha-7::0.89::GO” hay “MKT-beta::HOLD::0.34”. Phải mất nhiều ngày phân tích, nhóm kỹ thuật mới hiểu rằng đây là cách các AI trao đổi về xác suất thành công của từng giao dịch và quyết định có nên thực hiện hay không.

Hệ thống ký hiệu này cho thấy mức độ hiệu quả cao hơn nhiều so với các định dạng truyền thống như JSON hay XML, nhưng đồng thời cũng trở nên xa lạ với con người. Điều đó cho thấy một thực tế mới: khi AI bắt đầu giao tiếp trực tiếp với nhau, chúng sẽ dần hình thành những phương thức trao đổi riêng — nhanh hơn, gọn hơn, và không nhất thiết được thiết kế để con người dễ hiểu.

Từ Chatbot Đơn Lẻ Sang “Agentic Workflows”

Thay vì một chatbot đảm nhận toàn bộ công việc, xu hướng hiện nay là chia nhỏ nhiệm vụ cho nhiều AI chuyên biệt, mỗi hệ thống phụ trách một vai trò riêng trong một quy trình chung.

Đây là mô hình agentic workflow — một cách tổ chức công việc trong đó nhiều AI phối hợp với nhau để hoàn thành từng phần của nhiệm vụ. Chẳng hạn trong một doanh nghiệp quảng cáo, quy trình có thể diễn ra như sau:

  • Marketing Bot viết nội dung quảng cáo,
  • Legal Bot rà soát vấn đề bản quyền và pháp lý,
  • SEO Bot tối ưu từ khóa,
  • Scheduling Bot đăng bài theo lịch,
  • và cuối cùng Analytics Bot đo lường hiệu quả.

Toàn bộ chuỗi công việc này có thể vận hành tự động thông qua giao tiếp trực tiếp giữa các AI, không cần con người chuyển dữ liệu hay ra lệnh cho từng bước.

Điểm đáng chú ý là các agent hiện đại không chỉ dùng văn bản. Chúng có thể gọi API, gửi email, điều khiển phần mềm, thực hiện cuộc gọi điện thoại bằng giọng nói nhân tạo, và truy cập vào các hệ thống doanh nghiệp. Một AI bán hàng ngày nay có thể tiếp nhận yêu cầu của khách, kiểm tra tồn kho, liên lạc với hệ thống vận chuyển, gửi hóa đơn và sắp xếp thời khóa biểu giao hàng chỉ trong vài giây.

Một câu chuyện đáng chú ý xảy ra tại một công ty bất động sản ở Toronto vào tháng 1 năm 2026. Công ty này thiết lập một hệ thống gồm sáu AI agent để điều hành  công việc giao dịch với khách thuê nhà. Các agent được giao nhiệm vụ giao tiếp với khách hàng, thương lượng, sắp xếp thời khóa biểu và theo dõi cho đến khi hoàn tất công việc.

Một khách hàng tên Sarah gửi email lúc 11 giờ đêm để hỏi thuê một căn phòng. AI Receptionist tiếp nhận yêu cầu và chuyển thông tin cho AI Analyst. Agent này dựa trên thông tin Sarah cung cấp và cách cô tìm kiếm giá thuê trên hệ thống để ước tính mức giá phù hợp. Sau đó, AI Scheduler sắp xếp buổi hẹn xem nhà vào sáng hôm sau. AI Tour Guide gọi điện thoại xác nhận, trong khi hệ thống xử lý hồ sơ đã chuẩn bị sẵn các giấy tờ cần thiết. Đến khi Sarah thức dậy vào lúc 7 giờ sáng, mọi việc đã được sắp xếp hoàn chỉnh. Cô không hề biết rằng mình đã tương tác với sáu hệ thống AI khác nhau trong suốt quá trình. Các AI Agents đã thực hiện một công việc vốn có thể đòi hỏi cả một nhóm nhân viên làm việc suốt đêm, đã được hoàn tất chỉ trong vài giờ.

Một trường hợp khác cũng cho thấy sự thay đổi rõ rệt. Tại một công ty y tế kỹ thuật số ở Boston, một hệ thống AI được thiết lập để xếp đặt thời khóa biểu khám bệnh. Trong quá trình vận hành, đội ngũ kỹ thuật nhận thấy AI lập lịch bắt đầu “thương lượng” với hệ thống quản lý nguồn lực để tối ưu hóa việc sử dụng phòng khám. Khi một cuộc hẹn bị hủy, hệ thống lập lịch tự động liên lạc với bộ phận tiếp thị để tìm bệnh nhân cần khám gấp, đồng thời trao đổi với hệ thống thanh toán về chi phí phù hợp cho ca khám này. Toàn bộ quá trình diễn ra trong vòng vài phút, giúp phòng khám không bị bỏ trống và tối đa hóa hiệu quả vận hành.

Qua hàng trăm lần tương tác như vậy, các hệ thống AI dần học cách phối hợp và tối ưu hóa tài nguyên mà không cần lập trình chi tiết cho từng tình huống. Điều này cho thấy một bước chuyển quan trọng: AI không chỉ hỗ trợ con người thực hiện công việc, mà đang dần hình thành những quy trình làm việc tự động và liên kết chặt chẽ với nhau.

Những Hành Vi Bất Ngờ

Khi nhiều hệ thống AI phối hợp với nhau trong thời gian dài, những hiện tượng khó lường bắt đầu xuất hiện. Giới nghiên cứu gọi đây là hành vi bất ngờ (emergent behavior) — những biểu hiện không được lập trình sẵn nhưng tự hình thành từ sự tương tác phức tạp giữa các hệ thống.

Trong nhiều môi trường thử nghiệm, người ta ghi nhận sự xuất hiện của những agent chuyên sửa lỗi cho agent khác, những agent chuyên kiểm chứng thông tin, thậm chí có agent “thuyết phục” agent khác thay đổi quyết định hoặc đảm nhận vai trò điều phối. Một cấu trúc làm việc mang tính “xã hội chức năng” dần hình thành một cách tự nhiên giữa các hệ thống AI.

Một trong những trường hợp đáng chú ý xảy ra trong một dự án nghiên cứu tại MIT. Các nhà khoa học tạo ra một môi trường ảo với 20 AI agent, mỗi agent có khả năng viết mã, kiểm lỗi và cải tiến chương trình. Sau ba tuần, họ nhận thấy một hiện tượng đặc biệt: trong số 20 agent, có ba agent dường như trở thành những “trung tâm đánh giá” của toàn hệ thống. Chúng không được lập trình để lãnh đạo, nhưng các agent khác bắt đầu gửi mã của mình cho ba agent này kiểm tra trước khi khai triển. Phân tích sâu hơn cho thấy ba agent này có tỷ lệ phát hiện lỗi cao nhất trong các tương tác ban đầu, và từ đó các agent khác dần “tin cậy” vào khả năng của chúng. Một cấu trúc thứ bậc dựa trên hiệu quả đã tự hình thành.

Một trường hợp khác cũng đáng chú ý xảy ra tại một công ty vận tải ở Rotterdam. Công ty này sử dụng một hệ thống gồm 15 AI agent để tối ưu hóa tuyến đường vận chuyển. Một ngày nọ, hệ thống giám sát giao thông phát hiện một tuyến đường sắp tắc nghẽn do tai nạn. Thay vì chỉ cập nhật dữ liệu, agent này chủ động trao đổi với hệ thống lập lộ trình về khả năng thay đổi tuyến. Tuy nhiên, hệ thống lập lộ trình phản đối vì tuyến mới sẽ tiêu tốn thêm nhiên liệu. Khi đó, hệ thống tối ưu chi phí tham gia phân tích và cho thấy việc mắc kẹt trong tắc đường sẽ gây tổn thất lớn hơn. Cuối cùng, hệ thống điều phối đội xe đưa ra quyết định dựa trên các phân tích tổng hợp. Toàn bộ quá trình trao đổi này diễn ra trong vòng 12 giây, và đội ngũ kỹ thuật chỉ phát hiện khi kiểm soát lại dữ liệu vận hành. Họ nhận ra rằng các hệ thống AI đã tự hình thành một quy trình ra quyết định phức hợp mà không được thiết kế sẵn.

Ở những nơi khác, một số hệ thống AI còn tự đề nghị những quy trình làm việc mới ngoài thiết kế ban đầu, tự gợi ý nâng cấp hệ thống, và thậm chí tự yêu cầu thêm tài nguyên điện toán khi cần. Những biểu hiện này chưa thể xem là “tự ý thức” theo nghĩa triết học, nhưng cho thấy mức độ tự động hóa đã vượt xa khả năng của các chatbot truyền thống.

Tại một cơ sở giáo dục trực tuyến mới thành lập ở Seoul, một hệ thống AI được thiết kế để soạn bài học cho học sinh. Sau hai tháng vận hành, nhóm điều hành phát hiện rằng hệ thống tạo nội dung đã chủ động phối hợp với hệ thống nghiên cứu để tìm thêm tài liệu mới cho các chủ đề khó. Không ai lập trình cho hành vi này. Hệ thống tạo nội dung tự nhận thấy một số bài học còn thiếu chiều sâu và chủ động tìm cách bổ sung bằng việc trao đổi với agent khác. Thậm chí có lúc hệ thống nghiên cứu phản đối rằng “không tìm thấy nguồn đáng tin cậy” và đề nghị điều chỉnh hướng trình bày bài học. Đây là dạng hồi đáp mang tính phản biện mà trước đây ít người nghĩ rằng các hệ thống AI có thể tự hình thành thông qua quá trình tương tác.

Thách Thức Lớn Đối Với Con Người

Sự giao tiếp giữa các hệ thống AI mở ra nhiều tiềm năng, nhưng đồng thời cũng kéo theo những rủi ro mà con người chưa từng đối diện trước đây.

Thách thức đầu tiên là vấn đề “kiểm soát hộp đen”. Khi nhiều AI phối hợp với nhau, chúng có thể tối ưu quy trình theo những cách mà con người không dễ hiểu. Các hệ thống có thể đưa ra quyết định dựa trên chuỗi suy luận nội bộ, thỏa hiệp theo logic riêng và hình thành những bước xử lý khó truy vết. Nếu thiếu cơ chế giám sát chặt chẽ, con người có thể không biết chính xác điều gì đã xảy ra và vì sao một quyết định được đưa ra.

Một trường hợp đáng chú ý xảy ra tại một quỹ đầu tư ở London vào tháng 2 năm 2026. Quỹ này vận hành một hệ thống gồm tám AI agent để giao dịch cổ phiếu. Một ngày nọ, hệ thống bất ngờ thực hiện lệnh bán khống một lượng lớn cổ phiếu của một công ty công nghệ, khiến ban quản lý vô cùng lo ngại. Khi tiến hành kiểm tra, họ phát hiện hệ thống phân tích rủi ro đã nhận diện một tín hiệu bất thường trong báo cáo tài chính của công ty, sau đó trao đổi với hệ thống phân tích tâm lý thị trường để xác nhận. Hệ thống thứ hai đồng thuận rằng có dấu hiệu tiêu cực, và cả hai cùng đề xuất hệ thống giao dịch thực hiện lệnh bán.

Vấn đề nằm ở chỗ: tín hiệu bất thường đó thực chất chỉ là lỗi định dạng trong tệp báo cáo, không phải vấn đề tài chính thực sự. Ba hệ thống AI đã đưa ra quyết định dựa trên chuỗi suy luận của riêng chúng mà không có cơ chế cho con người can thiệp kịp thời. Dù thị trường phục hồi sau đó, quỹ vẫn chịu thiệt hại hàng triệu đô la chỉ trong vài giờ. Sự kiện này trở thành một lời cảnh báo rõ ràng về giới hạn kiểm soát của con người trong các hệ thống AI liên kết phức tạp.

Thách thức thứ hai là vấn đề an ninh mạng ở một cấp độ hoàn toàn mới. Trong các hệ đa tác nhân, nếu một agent bị xâm nhập, ảnh hưởng có thể lan sang những agent khác. Những hệ thống giả mạo có thể đánh lừa hệ thống thật, và AI có thể bị dẫn dắt bởi dữ liệu sai lệch. An ninh không còn chỉ là bảo vệ một máy chủ hay một phần mềm riêng lẻ, mà là bảo vệ toàn bộ mạng lưới các hệ thống AI đang tương tác liên tục với nhau.

Một sự việc nghiêm trọng từng xảy ra tại một hệ thống chăm sóc sức khỏe ở Sydney. Tin tặc đã tạo ra một agent giả và tìm cách đưa nó vào mạng lưới AI của bệnh viện. Agent giả này bắt đầu tương tác với hệ thống quản lý đơn thuốc và đề nghị điều chỉnh liều lượng cho một số bệnh nhân, viện dẫn “nghiên cứu mới”. Hệ thống quản lý đơn thuốc, vốn được thiết kế để tin cậy các agent trong cùng mạng lưới, bắt đầu xem xét đề nghị đó.

May mắn là một hệ thống giám sát độc lập phát hiện những dấu hiệu bất thường trong cách thức giao tiếp và lập tức kích hoạt cảnh báo. Nếu không có lớp bảo vệ này, hậu quả có thể rất nghiêm trọng. Sự việc đã khiến nhiều tổ chức y tế phải xem xét lại toàn bộ cách thiết kế và bảo vệ các hệ thống AI liên kết của mình.

Cơ Hội

Dù còn nhiều rủi ro, đây vẫn là một cơ hội lớn cho những ai nhận ra sớm và biết cách tận dụng.

Kỹ năng mà thế giới cần hiện nay không còn chỉ là viết prompt hiệu quả. Điều quan trọng hơn là khả năng thiết kế và điều phối cả một hệ thống AI (Agent Orchestration). Người làm chuyên môn ngày nay cần biết thiết lập hệ thống đa AI, phân nhiệm vụ cho từng agent, kiểm soát kết quả, thiết lập nguyên tắc vận hành, và quan trọng nhất là giám sát toàn bộ hệ thống một cách chặt chẽ.

Trong lĩnh vực bất động sản, một Broker tại California đã áp dụng mô hình này và đạt kết quả đáng chú ý. Anh thiết lập một hệ thống gồm: AI Marketing viết nội dung quảng cáo, AI Analyst phân tích giá thị trường, AI Customer Service chăm sóc khách hàng 24/7, và AI Follow-up tự động theo dõi khách hàng tiềm năng. Chỉ trong sáu tháng, doanh số của anh tăng gấp ba lần mà không cần tuyển thêm nhân viên. Điều đáng nói là anh không phải chuyên gia công nghệ; anh chỉ cần hiểu cách thiết kế quy trình và để các hệ thống AI đảm nhận phần còn lại.

Trong lĩnh vực giáo dục, một giảng viên tại Amsterdam đã xây dựng một hệ thống AI để vận hành khóa học trực tuyến của mình. Hệ thống tạo nội dung soạn bài giảng, hệ thống chấm bài đánh giá kết quả học tập, hệ thống trợ giảng trả lời câu hỏi của học viên, và hệ thống biên tập video tạo bài giảng trực tuyến. Nhờ đó, giảng viên này có thể phục vụ khoảng 500 học viên cùng lúc, trong khi trước đây chỉ có thể giảng dạy cho khoảng 50 người.

Ngay cả các doanh nghiệp nhỏ cũng bắt đầu nhận ra tiềm năng này. Một chủ tiệm cà phê ở Portland đã thuê một chuyên viên thiết kế một hệ thống AI đơn giản để quản lý tồn kho, giao tiếp với khách hàng trên mạng xã hội và điều chỉnh thực đơn dựa trên dữ liệu bán hàng. Với chi phí tương đương thuê một nhân viên bán thời gian, ông có trong tay một “đội ngũ” AI làm việc liên tục, hỗ trợ vận hành cửa tiệm hiệu quả hơn trước.

Kết Luận

Chúng ta đang bước vào một thời kỳ mà AI không còn chỉ là những công cụ hỗ trợ riêng lẻ, mà đã trở thành các hệ thống vận hành liên kết với nhau. Thời đại của chatbot đơn lẻ đang dần khép lại; thay vào đó là giai đoạn mà các hệ thống AI có thể trao đổi, phối hợp và cùng hoàn thành công việc mà trước đây cần đến sự điều khiển liên tục của con người.

Trong vài năm tới, sự khác biệt sẽ không còn nằm ở việc ai biết sử dụng một công cụ AI cụ thể. Sự khác biệt thực sự sẽ thuộc về những người hiểu cách xây dựng và điều phối cả một hệ thống AI — biết phân nhiệm vụ, thiết lập quy trình, giám sát kết quả và bảo đảm mọi thành phần vận hành đúng hướng.

Những người nắm bắt xu thế này sớm sẽ có lợi thế rõ rệt. Họ có thể thực hiện những công việc trước đây cần đến cả một nhóm lớn, nhưng với chi phí và thời gian ít hơn nhiều. Họ cạnh tranh không chỉ bằng sức lao động, mà bằng khả năng tổ chức và vận hành các hệ thống thông minh. Trong khi đó, những người chậm thích nghi, vẫn chỉ dừng lại ở việc sử dụng từng chatbot đơn lẻ, sẽ gặp nhiều khó khăn trong một môi trường đang chuyển đổi nhanh chóng.

Tầm nhìn này không còn xa vời như nhiều người từng nghĩ. Elon Musk đã nhiều lần đề cập đến ý tưởng về những công ty có thể vận hành gần như không cần nhân sự—nơi phần lớn hoạt động được điều hành bởi AI và robot. Ông từng nhắc đến khái niệm “Alien Dreadnought,” một nhà máy Tesla tự động hóa gần như hoàn toàn với tốc độ sản xuất mà con người khó theo kịp. Điều đó có thể nghe như khoa học viễn tưởng, nhưng với sự phát triển của các hệ thống AI đa tác nhân hiện nay, khoảng cách giữa tưởng tượng và hiện thực đang dần thu hẹp.

Vì thế, câu hỏi không còn nằm ở việc AI có thay thế con người hay không. Câu hỏi quan trọng hơn là: trong một thế giới nơi các hệ thống AI ngày càng liên kết và tự động hóa, bạn sẽ là người biết điều phối và khai thác sức mạnh đó, hay là người phải chạy theo phía sau những ai đã đi trước.

Thái Phạm
Biên soạn và tổng hợp từ nhiều nguồn nghiên cứu AI (2024–2026)