Agentic AI — làn sóng 2025–2026

Định nghĩa Agentic AI

• LLM + tool calling + memory + planning + guardrail
• Khác gì AGI, khác gì Narrow AI
• Khung kiến trúc: react loop, MCP, function calling

8 use case ưu tiên cho y tế Việt Nam

1. Tự động hóa BHYT / giám định
2. Prior authorization
3. Điều phối lịch hẹn liên khoa
4. Hậu kiểm hồ sơ EMR
5. Trợ lý nghiên cứu lâm sàng
6. Agent giáo dục sức khỏe cá nhân hóa
7. Agent theo dõi bệnh mạn tính
8. Agent quản lý dược lâm sàng

Framework và công cụ

• LangGraph, OpenAI Agents SDK, MCP servers
• Framework nội địa và tự viết
• Guardrails: input filter, output filter, tool sandboxing

Kiến trúc production cho y tế

• Human-in-the-loop tại các điểm quyết định
• Audit log toàn bộ hành động của agent
• Fallback khi tool gọi thất bại
• Đánh giá hiệu năng: task success rate, thời gian, chi phí token

Case đóng chương

Kiến trúc Agentic AI mà MediBot chuyển sang (case của tác giả) — từ chatbot RAG đơn giản thành agent đa bước gọi tool, có memory người dùng.

Lab 9 — Xây Agentic AI cho quy trình BHYT

• Trên sandbox low-code, ghép các tool: FHIR reader, ICD-10 coder, policy checker, denial handler
• Test end-to-end với 10 hồ sơ giả lập
• Chấm: test suite tự động + rubric kiến trúc

Ghi chú của biên tập

• Chương này là bản khung. Đồng tác giả bổ sung: số liệu cập nhật, case chi tiết, hình minh họa, rubric Lab đầy đủ.
• Trước khi chuyển sang trạng thái review, đảm bảo mỗi mục có ít nhất 1 nguồn trích dẫn.