09/05/2026 – (AIHanhChinhCong.vn) – Trong bối cảnh cơ quan hành chính công đang đẩy mạnh chuyển đổi số, trí tuệ nhân tạo không còn chỉ là công cụ trả lời câu hỏi. Một thế hệ mới đang xuất hiện: AI Agent – những “tác nhân AI” có khả năng nhận nhiệm vụ, dùng công cụ, ghi nhớ bối cảnh và hỗ trợ xử lý công việc theo quy trình. Trong nhóm đó, Hermes Agent của Nous Research là một ví dụ đáng chú ý vì được thiết kế như một trợ lý AI tự cải thiện, có bộ nhớ dài hạn, có hệ thống kỹ năng và có thể hoạt động qua nhiều kênh giao tiếp khác nhau [1].
Hermes Agent là gì?
Nói một cách dễ hiểu, Hermes Agent là một trợ lý AI mã nguồn mở có khả năng làm việc như một “cán bộ số” hỗ trợ con người trong nhiều tác vụ lặp lại. Khác với chatbot thông thường chỉ trả lời từng câu hỏi riêng lẻ, Hermes Agent được thiết kế để ghi nhớ kinh nghiệm qua các phiên làm việc, tạo ra “kỹ năng” từ những việc đã làm, rồi tái sử dụng các kỹ năng đó cho những lần sau [1].
Nếu ví chatbot truyền thống như một người trực tổng đài chỉ trả lời khi được hỏi, thì Hermes Agent giống một trợ lý nghiệp vụ hơn: có thể ghi nhớ hồ sơ công việc, nhận biết thói quen xử lý, hỗ trợ soạn thảo, kiểm tra, tìm kiếm, tổng hợp, lên lịch hoặc phối hợp nhiều bước trong một quy trình. Điểm quan trọng không nằm ở việc “AI thông minh hơn con người”, mà ở chỗ AI có thể giúp giảm tải những việc lặp lại, chuẩn hóa thao tác và hỗ trợ cán bộ tập trung vào phần cần phán đoán nghiệp vụ.
Theo tài liệu chính thức, Hermes Agent không chỉ là một “coding copilot” gắn với môi trường lập trình, cũng không chỉ là lớp giao diện bọc quanh một API AI đơn lẻ. Nó được mô tả là một agent tự chủ, có thể chạy trên nhiều môi trường như máy cá nhân, máy chủ, Docker, SSH hoặc hạ tầng đám mây; đồng thời có thể kết nối với các kênh nhắn tin như Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Teams và một số nền tảng khác [1].
Vì sao cán bộ hành chính công nên quan tâm?
Đối với khu vực công, thách thức lớn không chỉ là “có công nghệ mới”, mà là làm sao đưa công nghệ vào quy trình thực tế một cách an toàn, dễ hiểu và có kiểm soát. Cán bộ hành chính thường phải xử lý nhiều nhóm việc có tính lặp lại: tiếp nhận hồ sơ, đối chiếu biểu mẫu, soạn công văn, tổng hợp báo cáo, trả lời câu hỏi thường gặp, nhắc hạn xử lý, rà soát văn bản hoặc chuẩn bị nội dung truyền thông chính sách.
Hermes Agent gợi mở một cách tiếp cận mới: thay vì mỗi lần hỏi AI lại bắt đầu từ đầu, cơ quan có thể nghĩ tới mô hình trợ lý AI có trí nhớ nghiệp vụ. Khi một quy trình được hướng dẫn nhiều lần, agent có thể hình thành kỹ năng hỗ trợ tương ứng. Ví dụ, nếu cán bộ thường xuyên yêu cầu AI “tóm tắt phản ánh của người dân theo nhóm vấn đề”, “soạn dự thảo thông báo theo mẫu” hoặc “kiểm tra danh mục thành phần hồ sơ”, một agent có hệ thống kỹ năng có thể giúp chuẩn hóa cách làm và tiết kiệm thời gian cho các lần sau [1].
Tuy vậy, cần nhấn mạnh rằng Hermes Agent không thay thế trách nhiệm công vụ. Trong môi trường hành chính công, mọi kết quả AI tạo ra phải được cán bộ có thẩm quyền kiểm tra, hiệu chỉnh và chịu trách nhiệm. AI nên được đặt ở vai trò hỗ trợ, không phải quyết định thay con người, nhất là với các nội dung liên quan quyền lợi người dân, dữ liệu cá nhân, hồ sơ pháp lý hoặc quyết định hành chính.
Ba đặc điểm dễ hiểu nhất của Hermes Agent
Để cán bộ hành chính công dễ hình dung, có thể hiểu Hermes Agent qua ba đặc điểm chính: biết nhớ, biết học cách làm và biết kết nối công cụ. Đây cũng là khác biệt quan trọng giữa một AI Agent và một chatbot hỏi – đáp thông thường.
| Đặc điểm | Giải thích dễ hiểu | Ý nghĩa với hành chính công |
|---|---|---|
| Bộ nhớ dài hạn | Agent có thể lưu và truy xuất bối cảnh qua nhiều phiên làm việc | Hỗ trợ duy trì hiểu biết về mẫu biểu, quy trình, cách trình bày văn bản |
| Hệ thống kỹ năng | Agent tạo và cải thiện các quy trình thao tác từ kinh nghiệm sử dụng | Giúp chuẩn hóa những việc lặp lại như tóm tắt, phân loại, soạn thảo |
| Kết nối đa kênh, đa công cụ | Agent có thể hoạt động qua dòng lệnh, nền tảng nhắn tin, công cụ tích hợp | Mở khả năng hỗ trợ cán bộ từ nhiều môi trường làm việc khác nhau |
Bảng trên cho thấy giá trị của Hermes Agent không chỉ nằm ở khả năng trả lời hay viết văn bản. Giá trị sâu hơn là khả năng hỗ trợ quy trình. Khi được thiết kế đúng, agent có thể đóng vai trò như một “lớp trợ lý nghiệp vụ” giữa cán bộ và các hệ thống số, giúp giảm thao tác thủ công, nhưng vẫn giữ con người ở vị trí kiểm soát.
Hermes Agent có thể được hình dung như một trợ lý AI hỗ trợ ghi nhớ, học quy trình và xử lý các tác vụ hành chính lặp lại
Ví dụ gần gũi: Hermes Agent hỗ trợ một cán bộ văn phòng UBND như thế nào?
Hãy hình dung một cán bộ văn phòng UBND cấp xã/phường cần tổng hợp phản ánh của người dân trong tuần. Với cách làm truyền thống, cán bộ phải đọc nhiều nguồn thông tin, phân loại thủ công, lọc trùng lặp, xác định nhóm vấn đề và soạn báo cáo. Nếu sử dụng một trợ lý AI kiểu Hermes Agent, cán bộ có thể giao nhiệm vụ: “Tổng hợp các phản ánh theo nhóm: hạ tầng, môi trường, thủ tục hành chính, an ninh trật tự; nêu số lượng, vấn đề nổi bật và đề xuất hướng xử lý ban đầu”.
Trong lần đầu, cán bộ vẫn phải hướng dẫn khá kỹ: định dạng báo cáo, cách dùng ngôn ngữ hành chính, những nội dung không được suy diễn, quy tắc bảo mật thông tin cá nhân. Nhưng ở các lần sau, nếu agent có khả năng ghi nhớ và tạo kỹ năng, nó có thể tái sử dụng mẫu tổng hợp đã được chỉnh sửa. Như vậy, cán bộ không cần lặp lại toàn bộ hướng dẫn, mà chỉ cần cung cấp dữ liệu đầu vào và kiểm tra đầu ra.
Một ví dụ khác là soạn dự thảo văn bản. Hermes Agent có thể hỗ trợ tạo bản nháp thông báo, kế hoạch, báo cáo hoặc thư mời theo cấu trúc đã được cơ quan thống nhất. Tuy nhiên, cán bộ vẫn phải rà soát căn cứ pháp lý, thẩm quyền ban hành, thể thức văn bản và ngôn ngữ chính thức. Đây là nguyên tắc quan trọng: AI hỗ trợ tăng tốc, con người bảo đảm tính đúng đắn và trách nhiệm pháp lý.
Điểm mới của Hermes Agent v0.13.0: “làm đến nơi đến chốn”
Theo ghi chú phát hành v0.13.0 ngày 07/05/2026, Hermes Agent được mô tả là bản phát hành “Tenacity”, nhấn mạnh khả năng bám mục tiêu, duy trì trạng thái công việc và tổ chức tác vụ theo bảng Kanban đa tác nhân [2]. Với người không chuyên kỹ thuật, có thể hiểu đơn giản: thay vì chỉ trả lời một lần rồi dừng, agent được cải thiện theo hướng theo dõi nhiệm vụ bền bỉ hơn, phát hiện việc bị treo, thử lại khi cần và giúp nhiều agent phối hợp trên một bảng công việc.
Tư duy này rất gần với nhu cầu hành chính công. Một hồ sơ, một kế hoạch hoặc một báo cáo hiếm khi hoàn thành trong một bước. Công việc thường đi qua nhiều trạng thái: tiếp nhận, kiểm tra, bổ sung, trình ký, phản hồi, lưu trữ. Nếu AI Agent có khả năng “giữ mục tiêu” và theo dõi tiến độ, nó có thể hỗ trợ nhắc việc, chia nhỏ đầu việc, phát hiện thiếu thông tin và giảm nguy cơ bỏ sót.
Dù vậy, đây vẫn là công nghệ cần đánh giá kỹ trước khi áp dụng vào môi trường công vụ. Các tính năng như đa agent, tự động hóa, kết nối công cụ hoặc chạy trên máy chủ đòi hỏi quy định rõ về phân quyền, nhật ký hoạt động, bảo mật dữ liệu, kiểm soát đầu ra và trách nhiệm phê duyệt.
Khác gì so với ChatGPT, Copilot hay chatbot hành chính?
Một cách ngắn gọn, chatbot thường tập trung vào hội thoại; Copilot thường hỗ trợ trong một môi trường công việc cụ thể; còn AI Agent như Hermes Agent hướng tới khả năng thực hiện chuỗi tác vụ có nhớ, có công cụ và có học quy trình. Điều này không có nghĩa Hermes Agent “tốt hơn” mọi công cụ khác, mà là nó thuộc một lớp công nghệ khác.
Với cán bộ hành chính công, điểm cần hiểu không phải là tên công cụ, mà là mô hình vận hành. Nếu chỉ cần hỏi đáp chính sách hoặc tra cứu thủ tục, chatbot có thể đủ. Nếu cần soạn thảo trong bộ công cụ văn phòng, Copilot có thể phù hợp. Nếu muốn xây dựng một trợ lý có thể nhớ quy trình nội bộ, tái sử dụng kỹ năng và phối hợp nhiều bước, AI Agent là hướng cần nghiên cứu nghiêm túc.
Hermes Agent hiện thiên về cộng đồng kỹ thuật, mã nguồn mở và triển khai linh hoạt. Vì vậy, để ứng dụng trong cơ quan nhà nước, cần có đội ngũ kỹ thuật hoặc đối tác triển khai hiểu rõ hạ tầng, an toàn thông tin và quy trình nghiệp vụ. Đây cũng là lý do các đơn vị nên bắt đầu bằng thí điểm nhỏ, dữ liệu giả lập hoặc dữ liệu đã ẩn danh, thay vì đưa ngay vào hồ sơ thật.
Gợi ý cách tiếp cận an toàn cho cơ quan hành chính
Nếu một cơ quan hành chính muốn tìm hiểu Hermes Agent hoặc mô hình AI Agent tương tự, cách tiếp cận phù hợp là đi từ nhận thức đến thí điểm. Trước hết, cán bộ cần hiểu AI Agent không phải “phần mềm thần kỳ”, mà là một hệ thống cần cấu hình, giám sát và huấn luyện bằng quy trình cụ thể. Sau đó, cơ quan nên chọn một nghiệp vụ ít rủi ro để thử nghiệm, chẳng hạn tóm tắt văn bản công khai, phân loại câu hỏi thường gặp, hỗ trợ soạn bản nháp truyền thông hoặc lập danh sách việc cần theo dõi.
Một lộ trình tối giản có thể gồm bốn bước:
- Chọn tác vụ ít rủi ro: ưu tiên tác vụ không chứa dữ liệu mật, không ra quyết định trực tiếp.
- Chuẩn hóa mẫu đầu ra: quy định rõ cấu trúc báo cáo, văn phong, giới hạn suy luận.
- Thiết lập kiểm duyệt con người: mọi nội dung AI tạo ra phải được cán bộ kiểm tra.
- Đánh giá hiệu quả và rủi ro: đo thời gian tiết kiệm, lỗi thường gặp, nguy cơ lộ dữ liệu, mức độ hài lòng của người dùng nội bộ.
Sau mỗi vòng thí điểm, cơ quan có thể rút kinh nghiệm để xây dựng “kỹ năng” hoặc hướng dẫn sử dụng ổn định hơn. Đây là cách tiếp cận phù hợp với tinh thần chuyển đổi số bền vững: không chạy theo công nghệ, mà bắt đầu từ bài toán nghiệp vụ.
Hermes Agent có phù hợp ngay cho mọi cơ quan không?
Câu trả lời thận trọng là: chưa chắc. Hermes Agent rất đáng chú ý về mặt công nghệ, nhưng mức độ phù hợp phụ thuộc vào năng lực hạ tầng, đội ngũ kỹ thuật, yêu cầu bảo mật và quy định quản trị dữ liệu của từng cơ quan. Một số hướng dẫn chuyên môn cũng nhấn mạnh các yếu tố như cài đặt, cấu hình mô hình, hệ thống bộ nhớ, kỹ năng, kênh nhắn tin, MCP, triển khai và thực hành an toàn [3].
Với các đơn vị chưa có kinh nghiệm triển khai AI, nên bắt đầu từ đào tạo nhận thức và mô phỏng tình huống. Với đơn vị đã có hạ tầng số, có thể thử nghiệm trong môi trường nội bộ, kiểm soát chặt quyền truy cập và không dùng dữ liệu nhạy cảm. Với đơn vị có nhu cầu xây dựng trợ lý hành chính chuyên sâu, nên phối hợp chuyên gia công nghệ, pháp chế, văn thư – lưu trữ và an toàn thông tin để thiết kế quy trình phù hợp.
Nếu quý cơ quan, đơn vị hoặc nhóm cán bộ cần xây dựng nội dung đào tạo, tài liệu truyền thông nội bộ, kịch bản thí điểm hoặc mô hình ứng dụng AI Agent trong hành chính công, TS. Nguyễn Trung Hòa và AIHanhChinhCong.vn có thể đồng hành trong việc biên soạn, tư vấn và chuyển hóa các khái niệm kỹ thuật thành giải pháp dễ hiểu, đúng ngữ cảnh, triển khai nhanh chóng và chuyên nghiệp.
Hermes Agent có thể được hiểu đơn giản là một trợ lý AI thế hệ mới: không chỉ trả lời, mà còn có thể ghi nhớ, học quy trình và hỗ trợ thực hiện chuỗi công việc. Với cán bộ hành chính công, giá trị của Hermes Agent nằm ở khả năng gợi mở cách tổ chức trợ lý số phục vụ công việc lặp lại, từ tổng hợp thông tin, soạn thảo văn bản đến theo dõi nhiệm vụ.
Tuy nhiên, ứng dụng AI Agent trong khu vực công phải đặt an toàn, minh bạch và trách nhiệm lên hàng đầu. AI có thể giúp cán bộ làm việc nhanh hơn, nhưng không thay thế được thẩm quyền, kinh nghiệm và trách nhiệm công vụ của con người. Cách tiếp cận phù hợp nhất là hiểu đúng, thử nghiệm nhỏ, kiểm soát chặt và từng bước chuẩn hóa thành quy trình.
Tài liệu tham khảo
[1] Nous Research. (2026). Hermes Agent Documentation. Hermes Agent. https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/
[2] Nous Research. (2026, May 7). Hermes Agent v0.13.0 Release. GitHub. https://github.com/NousResearch/hermes-agent/blob/main/RELEASE_v0.13.0.md
[3] Lushbinary Team. (2026, April 7). Hermes Agent Developer Guide: Setup, Architecture, Skills & Self-Improving AI. Lushbinary. https://lushbinary.com/blog/hermes-agent-developer-guide-setup-skills-self-improving-ai/
