Agentic Web: Weaving the Next Web with AI Agents

Bài báo “Agentic Web: Weaving the Next Web with AI Agents” được công bố trên arXiv (7/2025) (arXiv+1), do một nhóm tác giả nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo và Web viết.

Mục tiêu chính của bài báo là:

Định nghĩa khái niệm Agentic Web – tức một thế hệ Web mới, nơi các AI agents không chỉ là công cụ trả lời câu hỏi, mà có khả năng hành động tự chủ, phối hợp, và thực thi nhiệm vụ đa bước thay cho con người.
Đưa ra khung lý thuyết ba chiều (trí tuệ, tương tác, kinh tế) để phân tích và định hướng phát triển Web trong kỷ nguyên AI agent.
Khảo sát các xu hướng công nghệ hiện tại, từ mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), hệ thống multi-agent, đến các giao thức mới (MCP, A2A), đồng thời thảo luận các thách thức kỹ thuật, kinh tế, đạo đức, và pháp lý.
Định hình tầm nhìn tương lai của Web, từ một không gian thông tin sang một không gian “tác nhân” – nơi các agent tự động đàm phán, phối hợp, và tương tác để phục vụ nhu cầu con người.

Điểm đáng chú ý là bài báo không chỉ mang tính lý thuyết mà còn gắn với các tiến triển thực tế:

Sự xuất hiện của AI agent frameworks (AutoGPT, LangChain, CrewAI, v.v.)
Những giao thức chuẩn hóa đang được phát triển (như Model Context Protocol)
Xu hướng các công ty lớn (OpenAI, Anthropic, Google, Meta) đều đang thử nghiệm agent ecosystems.

Nói cách khác, bài báo vừa mang tính khái niệm (định nghĩa, khung phân tích) vừa mang tính dự báo (visionary), đặt nền móng cho việc nghiên cứu và triển khai Web thế hệ mới dựa trên agent.

Động cơ & Định nghĩa

Tác giả bắt đầu bằng việc nhìn lại quá trình phát triển của Web: từ Web PC (static, tìm kiếm), tới Web di động (UGC, hệ thống gợi ý/recommender), và nay đang tiến tới một kỷ nguyên mới là Agentic Web – Web đại diện cho các tác nhân AI (AI agents) hoạt động tự chủ, mục tiêu rõ ràng, thực hiện các tác vụ đa bước, phối hợp giữa các tác nhân để phục vụ người dùng. arXiv+1
Định nghĩa: Agentic Web là hệ sinh thái phân tán, tương tác, nơi các tác nhân phần mềm (thường sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn) đóng chức năng trung gian, có khả năng lập kế hoạch, phối hợp, thực thi các tác vụ có mục tiêu do người dùng đặt ra. Web trở nên năng động hơn, giữa các tác nhân với nhau tương tác, chứ không chỉ người dùng -> nội dung. arXiv+1

Ba chiều khung khái niệm

Tác giả đưa ra một mô hình ba chiều (dimensions) để hiểu và thiết kế Agentic Web:

Trí tuệ (Intelligence): các khả năng nhận thức, suy luận, lập kế hoạch, học hỏi, sử dụng kiến thức đã học vs dữ liệu thời gian thực, tương tác với các công cụ, API. arXiv+1
Tương tác (Interaction): cách thức các tác nhân tương tác với nhau, với người dùng, với dịch vụ, định dạng giao tiếp, giao diện máy-máy, quản lý cuộc hội thoại dài hạn, phân chia công việc giữa các agent. arXiv
Kinh tế (Economics): cách thức trao đổi giá trị giữa người dùng, hệ thống, dịch vụ, giữa các agent; mô hình kinh doanh mới; nền kinh tế “agent attention economy” nơi các dịch vụ cạnh tranh để được các agent “triệu hồi”, metrics mới thay thế metrics truyền thống như click, lượt xem. arXiv

Những chuyển đổi kỹ thuật & kiến trúc

Thay từ truy vấn đơn giản + tìm kiếm sang tìm kiếm thông minh do agent khởi xướng, truy cập thông tin, công cụ theo ý định người dùng. arXiv+1
Từ hệ thống gợi ý cá nhân hóa sang lập kế hoạch (planning), phối hợp giữa nhiều agent để thực thi task phức tạp. arXiv+1
Từ agent đơn lẻ sang hệ multi-agent, cần có các protocol giao tiếp, chuẩn hoá APIs, đạo đức trong phối hợp agent. arXiv+1
Kiến trúc hệ thống: agent discovery (tìm agent có năng lực phù hợp), orchestration (điều phối agent), communication protocols như MCP (Model Context Protocol) hay A2A (Agent-to-Agent) được đề cập. arXiv

Ứng dụng, rủi ro, quản trị & vấn đề mở

Ứng dụng: đặt dịch vụ giao dịch tự động (ví dụ: đặt vé máy bay, lịch trình du lịch), khám phá thông tin sâu (deep research), trợ lý kiến thức trong doanh nghiệp, agent làm người trung gian giữa người dùng và các dịch vụ. arXiv
Rủi ro: an ninh, bảo mật, sai lệch (bias), agent làm việc không đúng mục đích, kiểm soát & tương tác giữa người và agent, đảm bảo alignment (mục tiêu AI vs mục tiêu người dùng), tin cậy giữa các agent. arXiv
Các vấn đề mở: học & thích ứng động (dynamic learning), hệ thống đa agent đảm bảo phối hợp tốt & tin cậy, giao diện người-agent (human-agent interface), rủi ro hệ thống quy mô lớn, tác động xã hội kinh tế. arXiv

Nhận định & Ý kiến

Dưới đây là quan điểm của mình về bài báo—những điểm mạnh, những khó khăn, và liệu nó có thực sự khả thi & đáng quan tâm.

Các điểm mạnh

Khái niệm rõ ràng, kịp thời: Xu hướng AI agents đang phát triển rất nhanh, nhiều sản phẩm thực tế đã bắt đầu dùng agent tự chủ hơn, vì vậy bài báo nắm bắt rất đúng xu hướng. Việc định nghĩa “Agentic Web” giúp tạo khung để bàn luận chuyên sâu.
Phân tích đa chiều: Ba chiều trí tuệ, tương tác, kinh tế là cách tiếp cận toàn diện — không chỉ về công nghệ mà cả về kinh tế, mô hình kinh doanh, xã hội. Điều này giúp tránh việc chỉ tập trung vào “agent làm gì” mà bỏ qua “ai trả tiền”, “ai chịu trách nhiệm”, “liệu người dùng có tin tưởng” v.v.
Đề xuất kiến trúc & protocol thực tế: Việc nhắc đến MCP, A2A, cần chuẩn hóa interfaces… là những điều cần thiết nếu Agentic Web muốn được triển khai quy mô rộng. Những ví dụ về ứng dụng thực tế giúp minh họa rõ các lợi ích.
Đánh giá rủi ro & vấn đề mở: Không lờ đi các thách thức — như alignment, bảo mật, tin cậy, trách nhiệm — điều này cho thấy tác giả có quan sát sâu sắc, không chỉ hô hào lý tưởng.

Các hạn chế / những vấn đề cần cân nhắc

Yêu cầu hạ tầng rất lớn & phức tạp: Để Agentic Web hoạt động tốt, cần chuẩn hóa protocol, APIs, dịch vụ, quản lý danh mục agent, tin cậy giữa các tác nhân, cơ chế định danh, bảo mật. Ở nhiều nơi hiện nay, hạ tầng Web, dịch vụ vẫn chưa chuẩn mực, do vậy việc triển khai thực tế có thể gặp rất nhiều rào cản.
Vấn đề đạo đức, pháp lý, trách nhiệm: Khi agent thực thi hành động thay người dùng (ví dụ: đặt vé, thanh toán, tương tác với các dịch vụ khác), nếu có sự cố xảy ra—ai chịu trách nhiệm? Ai đảm bảo quyền lợi người dùng? Rất nhiều câu hỏi chưa được giải đáp đủ, đặc biệt trong các vùng pháp luật khác nhau.
Chi phí & kinh tế chưa rõ: Mô hình “agent attention economy” rất hấp dẫn, nhưng để triển khai được nó, ai sẽ chịu chi phí phát triển, vận hành, duy trì? Dịch vụ nào có lợi? Có nguy cơ các “agent” nhỏ, nhà phát triển nhỏ bị lấn át bởi các tập đoàn lớn có nguồn lực mạnh.
Tính chấp nhận của người dùng: Người dùng có thực sự muốn giao quyền nhiều cho agent? Có những việc người dùng muốn kiểm soát chi tiết. Việc tin tưởng AI agent hoàn toàn, hay tin vào các kết quả agent trả về mà không kiểm tra, là rào cản lớn.

Liệu Agentic Web có khả thi?

Mình nghĩ là có, nhưng không phải trong ngắn hạn trên phạm vi rộng. Agentic Web sẽ phát triển dần dần, từng phần:

Những tác vụ tự động hóa nhiều bước nhỏ (đặt chỗ, sắp xếp lịch, tìm thông tin) sẽ được agent hóa trước.
Những dịch vụ lớn, yêu cầu tính tin cậy, đạo đức cao (ví dụ y tế, pháp lý) sẽ bị chậm hơn vì rủi ro lớn.
Cần sự hợp tác giữa các bên: công nghệ, nhà làm luật, doanh nghiệp, người dùng để xây khung quản trị, chuẩn kỹ thuật, bảo vệ người sử dụng.

Tác động nếu được hiện thực hoá tốt

Nâng cao hiệu suất sử dụng Web: người dùng sẽ tiết kiệm thời gian, công sức, có thể giao cho agent làm các công việc lặp đi lặp lại.
Thay đổi mô hình kinh doanh của các công ty công nghệ: ai sở hữu agent registry, ai được chọn/recommended bởi agent, ai được trả công khi agent “invoke” dịch vụ…
Có thể làm tăng bất bình đẳng nếu chỉ những tổ chức lớn có tài nguyên triển khai agent mạnh mới thắng được — các dịch vụ nhỏ có thể bị loại bỏ khỏi “attention” của agent nếu không có khả năng cạnh tranh.

Kết luận

Bài báo là một đóng góp quan trọng, làm rõ hướng phát triển mới cho Web trong kỷ nguyên AI. Nó vừa có giá trị lý thuyết (khung khái niệm, phân tích) vừa có tính định hướng thực tiễn (ứng dụng, rủi ro). Mình nghĩ việc Agentic Web phát triển là chỉ là vấn đề thời gian nếu các công nghệ liên quan (LLMs, multi-agent, protocol chuẩn, bảo mật, luật pháp) tiếp tục tiến mạnh.