Trong kỷ nguyên của trí tuệ nhân tạo tạo sinh (GenAI), các doanh nghiệp đang chuyển dịch từ việc sử dụng chatbot đơn thuần sang triển khai các AI agent có khả năng tự động hóa các quy trình phức tạp. Oracle AI Data Platform Agents xuất hiện như một giải pháp đột phá, cho phép các CTO và đội ngũ kỹ thuật xây dựng, triển khai và quản trị các AI agent thông minh trực tiếp trên dữ liệu doanh nghiệp mà không cần phải tích hợp rời rạc nhiều công cụ khác nhau. Thay vì chỉ phản hồi văn bản, các agent này có khả năng hiểu ngữ cảnh, truy vấn cơ sở dữ liệu có cấu trúc qua NL2SQL và thực hiện các bước trong một workflow tự động hóa hoàn chỉnh.
Nền tảng Oracle AI Data Platform cung cấp một môi trường hợp nhất, nơi dữ liệu từ Data Lakehouse hoặc Data Warehouse được kết nối trực tiếp với các mô hình GenAI. Điều này giải quyết bài toán lớn nhất của doanh nghiệp: làm thế nào để AI hiểu được dữ liệu nội bộ một cách chính xác mà vẫn đảm bảo tính bảo mật và quản trị chặt chẽ.
Table of Contents
Oracle AI Data Platform Agents và kiến trúc agentic AI hiện đại
Khác với các workflow truyền thống dựa trên các quy tắc (rule-based) cứng nhắc, agentic AI có khả năng tự quyết định các bước tiếp theo dựa trên mục tiêu mà người dùng đặt ra. Nền tảng này hợp nhất dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, cho phép agent truy cập vào toàn bộ kho tri thức của doanh nghiệp thông qua Master Catalog và các workspaces chuyên biệt.
Với việc sử dụng OCI Generative AI làm engine cốt lõi, các agent có thể thực hiện RAG (Retrieval-Augmented Generation) để cung cấp câu trả lời có căn cứ (grounded answers) dựa trên tài liệu nội bộ. Đặc biệt, tính năng SQL search hay NL2SQL cho phép agent tự tạo ra các câu lệnh SQL để truy vấn dữ liệu từ các hệ thống ERP hay cơ sở dữ liệu (DB) của doanh nghiệp mà không cần người dùng phải biết viết code.
Oracle cung cấp các công cụ như Workbench để quản lý vòng đời của agent, từ việc cấu hình prompts, kết nối vector stores cho đến việc giám sát hiệu năng. Vào ngày 26 tháng 3 năm 2025, Oracle đã chính thức công bố General Availability (GA) cho OCI Generative AI Agents platform, đánh dấu một bước ngoặt trong việc đưa AI agent vào vận hành thực tế tại các tập đoàn lớn. Điều này cho phép các team platform engineering xây dựng các ứng dụng AI có khả năng mở rộng cao, tận dụng hạ tầng AI compute mạnh mẽ của OCI.
OCI Generative AI: Engine đằng sau các agentic workflow
Để vận hành các workflow tự động hóa phức tạp, Oracle AI Data Platform Agents dựa vào sức mạnh của dịch vụ managed OCI Generative AI. Đây là nơi cung cấp các mô hình ngôn ngữ hàng đầu, được tối ưu hóa cho các nhiệm vụ doanh nghiệp như tóm tắt, dịch thuật, và đặc biệt là điều phối agent thông qua Responses API. Responses API được coi là giao diện lập trình chính để xây dựng các agentic workflow, cho phép tích hợp các công cụ (tools), bộ nhớ (memory) và khả năng truy xuất vào một chuỗi xử lý logic duy nhất.
OCI Generative AI hỗ trợ các thành phần thiết yếu cho một agent chuyên nghiệp bao gồm Connectors để kết nối với các nguồn dữ liệu bên ngoài, hosted runtime để chạy các agent một cách ổn định, và các vector stores để thực hiện tìm kiếm ngữ nghĩa. Với bản cập nhật tài liệu vào ngày 25 tháng 9 năm 2026, Oracle đã làm rõ cách thức các agent có thể sử dụng NL2SQL để chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên thành các câu lệnh SQL đã được xác thực, đảm bảo rằng agent chỉ truy cập vào những dữ liệu mà nó được phép. Điều này cực kỳ quan trọng đối với các CIO và CDO khi muốn triển khai AI mà không làm rò rỉ dữ liệu nhạy cảm.
Ngoài ra, khả năng tùy biến (fine-tuning) các mô hình trong OCI Generative AI cũng giúp các Oracle AI Data Platform Agents hiểu sâu hơn về thuật ngữ chuyên ngành của từng doanh nghiệp. Dù doanh nghiệp đang hoạt động trong lĩnh vực tài chính, y tế hay sản xuất, các agent này đều có thể được huấn luyện để phản hồi theo đúng phong cách và kiến thức đặc thù. Việc sử dụng các mô hình như Llama hay Cohere trên hạ tầng OCI giúp đảm bảo độ trễ thấp và hiệu năng cao cho các ứng dụng GenAI workflow quy mô lớn.
5 bước triển khai Oracle AI Data Platform Agents và GenAI workflow
Việc xây dựng một hệ thống tự động hóa dựa trên agent đòi hỏi một quy trình bài bản từ khâu chuẩn bị dữ liệu đến khi deploy. Dưới đây là 5 bước quan trọng để hiện thực hóa Oracle AI Data Platform Agents trong doanh nghiệp của bạn.
1. Thiết lập Workspace và cơ sở hạ tầng AI compute
Bước đầu tiên là khởi tạo các workspaces trong Oracle AI Data Platform. Đây là các container logic giúp tách biệt các dự án, nơi bạn có thể quản lý notebooks, tệp tin và các workflow orchestration. Tại đây, đội ngũ platform engineering cần cấu hình các cụm AI compute để đảm bảo đủ tài nguyên cho việc xử lý các yêu cầu GenAI. Việc quản lý tài nguyên tập trung giúp tối ưu hóa chi phí và đảm bảo rằng các agent quan trọng luôn có đủ hiệu năng để phản hồi người dùng trong thời gian thực.
2. Kết nối và quản trị dữ liệu qua Master Catalog
Một AI agent chỉ thông minh khi nó có quyền truy cập vào đúng dữ liệu. Sử dụng Master Catalog của Oracle AI Data Platform để đăng ký các nguồn dữ liệu, từ các tệp PDF phi cấu trúc trong Object Storage đến các bảng dữ liệu trong Oracle Database. Việc này tạo ra một lớp Metadata hợp nhất, giúp agent hiểu được cấu trúc và ý nghĩa của dữ liệu trước khi thực hiện truy vấn. Đây cũng là nơi áp dụng các chính sách Data Governance để kiểm soát quyền truy cập của agent.
3. Xây dựng logic xử lý bằng Notebooks và Python tasks
Oracle AI Data Platform Workbench cung cấp môi trường Notebook hỗ trợ Python, SQL và Scala để các data scientist xây dựng logic cho agent. Bạn có thể định nghĩa các Python tasks để xử lý dữ liệu trung gian, các if-else logic để điều hướng workflow, hoặc thậm chí là các nested job tasks cho các quy trình phức tạp. Đối với những người thích phương pháp code-first, việc sử dụng các thư viện như LangGraph tích hợp vào platform sẽ giúp việc quản lý trạng thái (state) của agent trở nên dễ dàng hơn.
4. Tích hợp NL2SQL và RAG cho phản hồi chính xác
Để Oracle AI Data Platform Agents có thể trả lời các câu hỏi về doanh số hoặc tồn kho, bạn cần cấu hình tính năng NL2SQL. Hệ thống sẽ tự động ánh xạ các câu hỏi tự nhiên vào schema của cơ sở dữ liệu và sinh ra câu lệnh SQL an toàn. Song song đó, với dữ liệu phi cấu trúc, việc thiết lập quy trình RAG (Retrieval-Augmented Generation) với Vector Search sẽ giúp agent trích xuất thông tin từ các tài liệu hướng dẫn hoặc chính sách nội bộ, đảm bảo câu trả lời luôn có bằng chứng xác thực.
5. Triển khai, giám sát và quản trị agent tập trung
Sau khi đã hoàn thiện logic, agent sẽ được triển khai lên hosted runtime của OCI. Tại đây, việc sử dụng Oracle AI Data Platform Agents cho phép các doanh nghiệp áp dụng RBAC (Role-Based Access Control) để giới hạn quyền hạn của từng agent. Theo tài liệu cập nhật ngày 1 tháng 5 năm 2026 về AI Data Platform Workbench, các công cụ giám sát (Observability) được tích hợp sẵn giúp theo dõi Lineage (nguồn gốc dữ liệu) và thực hiện Audit cho mọi hành động của agent, đảm bảo tính minh bạch và an toàn tuyệt đối.
Quản trị và bảo mật cho agentic AI doanh nghiệp
Đối với các CTO, vấn đề bảo mật luôn là rào cản lớn nhất khi triển khai GenAI. Oracle AI Data Platform Agents giải quyết bài toán này bằng cách đặt agent ở vị trí gần nhất với dữ liệu (compute-to-data). Thay vì gửi dữ liệu doanh nghiệp ra các API bên ngoài, toàn bộ quá trình xử lý diễn ra trong vùng an toàn của OCI. Hệ thống quản trị của Oracle cho phép theo dõi chi tiết từ việc dữ liệu nào đã được sử dụng để huấn luyện agent đến việc AI là người đã kích hoạt workflow đó.
Tính năng Lineage trong Oracle AI Data Platform cung cấp cái nhìn xuyên suốt về dòng chảy dữ liệu. Khi một agent đưa ra một câu trả lời sai hoặc không phù hợp, đội ngũ kỹ thuật có thể truy vết lại xem nguồn dữ liệu nào đã gây ra lỗi đó hoặc bước nào trong GenAI workflow bị cấu hình sai. Việc kết hợp với các giải pháp quản trị danh mục dữ liệu như IBM Watson Knowledge Catalog hay OpenMetadata (nếu có tích hợp) sẽ càng làm tăng thêm sức mạnh cho hệ thống kiểm soát của doanh nghiệp. Ngoài ra, các tính năng Audit log tự động ghi lại mọi truy vấn NL2SQL, giúp đảm bảo tuân thủ các quy định khắt khe về an toàn thông tin.
Bên cạnh đó, việc quản lý vòng đời của Oracle AI Data Platform Agents cũng được thực hiện một cách chuyên nghiệp thông qua các quy trình CI/CD. Các agent có thể được test trong môi trường sandbox trước khi đẩy lên môi trường production, đảm bảo rằng các thay đổi trong prompt hoặc logic workflow không gây ra gián đoạn dịch vụ. Sự kết hợp giữa khả năng tự động hóa mạnh mẽ và khung quản trị chặt chẽ làm cho nền tảng này trở thành lựa chọn hàng đầu cho các doanh nghiệp đang tìm kiếm sự cân bằng giữa đổi mới và an toàn.
Tương lai của tự động hóa với agentic AI trên Oracle
Xu hướng agentic AI đang thay đổi cách thức doanh nghiệp vận hành. Trong tương lai gần, chúng ta sẽ thấy sự xuất hiện của các multi-agent systems, nơi nhiều Oracle AI Data Platform Agents phối hợp với nhau để giải quyết một bài toán lớn. Ví dụ, một agent chuyên về phân tích tài chính có thể phối hợp với một agent chuyên về chuỗi cung ứng để đưa ra dự báo kinh doanh chính xác nhất. Oracle đang tích cực phát triển các công cụ visual no-code để những người dùng nghiệp vụ cũng có thể tham gia vào quá trình xây dựng workflow mà không cần can thiệp sâu vào mã nguồn.
Việc ứng dụng Oracle AI Data Platform Agents không chỉ dừng lại ở việc trả lời câu hỏi mà còn mở rộng ra việc thực thi hành động (action-oriented). Các agent có thể tự động tạo báo cáo, gửi email thông báo cho các bộ phận liên quan khi phát hiện bất thường trong dữ liệu, hoặc thậm chí là cập nhật lại thông tin vào hệ thống ERP thông qua các API kết nối. Đây chính là mức độ cao nhất của tự động hóa doanh nghiệp, nơi AI không chỉ là trợ lý mà là một thành viên thực thụ trong quy trình vận hành. Với sự hỗ trợ mạnh mẽ từ hạ tầng OCI và các công nghệ GenAI tiên tiến, hành trình chuyển đổi số của doanh nghiệp sẽ trở nên nhanh chóng và hiệu quả hơn bao giờ hết.
Câu hỏi thường gặp về Oracle AI Data Platform Agents
Oracle AI Data Platform Agents là gì và khác gì so với chatbot thông thường?
Oracle AI Data Platform Agents là những thực thể AI thông minh có khả năng truy cập trực tiếp vào dữ liệu doanh nghiệp, hiểu ngữ cảnh và thực hiện các hành động trong một workflow tự động. Khác với chatbot thông thường chỉ phản hồi dựa trên dữ liệu đã được huấn luyện cố định, các agent này sử dụng RAG và NL2SQL để truy xuất thông tin thời gian thực từ kho dữ liệu của tổ chức, đồng thời có thể đưa ra quyết định logic để hoàn thành các tác vụ phức tạp.
OCI Generative AI hỗ trợ xây dựng agentic workflow như thế nào?
OCI Generative AI cung cấp Responses API, đây là công cụ then chốt để điều phối các Oracle AI Data Platform Agents. API này tích hợp sẵn các khả năng như quản lý bộ nhớ hội thoại, kết nối với các công cụ ngoại vi (tools), và sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để suy luận. Nó cho phép các nhà phát triển xây dựng các chuỗi xử lý tự động, nơi agent có thể gọi các hàm, truy vấn cơ sở dữ liệu và tổng hợp thông tin một cách liền mạch.
Làm sao để đảm bảo an toàn dữ liệu khi dùng Oracle AI Data Platform Agents?
An toàn dữ liệu được đảm bảo thông qua kiến trúc bảo mật đa lớp của OCI. Oracle AI Data Platform Agents hoạt động trong môi trường được kiểm soát với RBAC, đảm bảo agent chỉ thấy dữ liệu được cấp phép. Mọi truy vấn và hành động đều được ghi log chi tiết để phục vụ Audit. Đặc biệt, dữ liệu không bao giờ rời khỏi vùng an toàn của doanh nghiệp để gửi đến các bên thứ ba, giúp tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu nội bộ.
Tôi có thể xây dựng agent bằng no-code trên Oracle AI Data Platform không?
Có, Oracle cung cấp AI Data Platform Workbench với giao diện trực quan cho phép người dùng cấu hình agent thông qua các công cụ no-code hoặc low-code. Tuy nhiên, đối với các GenAI workflow phức tạp đòi hỏi logic xử lý dữ liệu sâu, nền tảng cũng hỗ trợ môi trường code-first với Notebooks và Python, cho phép các kỹ sư dữ liệu can thiệp sâu vào quy trình xử lý và tối ưu hóa hiệu năng của agent theo nhu cầu riêng biệt.
INDA đồng hành cùng doanh nghiệp triển khai Oracle AI Data Platform Agents
Tại Việt Nam, việc triển khai các giải pháp AI tiên tiến đòi hỏi sự am hiểu sâu sắc về cả công nghệ lẫn đặc thù dữ liệu địa phương. INDA tự hào là đơn vị tiên phong trong việc tư vấn và triển khai Oracle AI Data Platform Agents cho các doanh nghiệp lớn. Với đội ngũ chuyên gia giàu kinh nghiệm trong lĩnh vực Data Analytics và AI, chúng tôi giúp khách hàng thiết kế các GenAI workflow tối ưu, từ khâu làm sạch dữ liệu, xây dựng Master Catalog cho đến việc huấn luyện và vận hành các AI agent chuyên nghiệp.
Chúng tôi hiểu rằng mỗi doanh nghiệp đều có những thách thức riêng về quản trị dữ liệu và hạ tầng CNTT. Do đó, INDA không chỉ cung cấp giải pháp kỹ thuật mà còn đồng hành cùng tổ chức trong việc xây dựng chiến lược AI tổng thể, đảm bảo tính bền vững và khả năng mở rộng. Việc áp dụng Oracle AI Data Platform Agents sẽ giúp doanh nghiệp của bạn bứt phá trong cuộc đua chuyển đổi số, tối ưu hóa nguồn lực và tạo ra những giá trị mới từ chính kho dữ liệu sẵn có.
Hãy liên hệ với INDA ngay hôm nay để nhận tư vấn chuyên sâu về cách triển khai Oracle AI Data Platform Agents và xây dựng lộ trình tự động hóa GenAI cho doanh nghiệp của bạn.
Đọc thêm về dữ liệu và chuyển đổi số
- Informatica data integration: 5 bước triển khai tối ưu cho môi trường đa cloud
- File .paf trong Oracle Agent Factory dùng để làm gì?
