Hướng dẫn toàn diện về Trợ lý AI Agent

Hãy tưởng tượng bạn đang xoay sở một ngày bận rộn, vừa trả lời email, vừa lên kế hoạch cho dự án lớn tiếp theo, lại còn phải nhớ xem mình đã cho chó ăn chưa.

Đột nhiên, một giọng nói vang lên: 'Tôi đã đặt bữa trưa cho bạn, xác nhận cuộc họp lúc 2 giờ chiều và dời lịch tắm cho chó để không trùng với buổi đánh giá dự án tiếp theo.'

Mọi vấn đề đều được giải quyết nhờ trợ lý tác nhân AI của bạn, một tác nhân AI chuyên biệt được thiết kế để tự động xử lý công việc và đảm bảo mọi thứ diễn ra suôn sẻ.

Trợ lý tác nhân AI là gì?

Trợ lý tác nhân AI là công cụ số hoạt động với sự can thiệp tối thiểu từ con người, tối ưu hóa quy trình làm việc thông qua tự động hóa. Sử dụng các công nghệ như hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), chúng được thiết kế để tự động thực hiện các nhiệm vụ như:

• Sắp xếp lịch và điều phối các cuộc họp.
• Xử lý các công việc lặp lại như nhập dữ liệu và phân loại email.
• Cập nhật thông tin cho người dùng bằng cách xử lý và cung cấp dữ liệu liên quan ngay lập tức.
• Phân tích dữ liệu để đưa ra đề xuất phù hợp với từng cá nhân và nhu cầu.

Dù có điểm chung với trợ lý AI truyền thống, trợ lý tác nhân AI nổi bật nhờ mức độ tự chủ cao hơn.

Lợi ích của Trợ lý Tác nhân AI

Tăng năng suất

Bằng cách xử lý các công việc hành chính lặp lại như lên lịch và nhập dữ liệu, trợ lý tác nhân AI giúp tiết kiệm thời gian cho các nhiệm vụ chiến lược hơn.

Ví dụ, một quản lý dự án có thể dựa vào trợ lý để:

• Theo dõi hạn chót và các mốc dự án
• Gửi nhắc nhở tự động
• Phân công nhiệm vụ dựa trên lịch làm việc của nhóm

Ra quyết định tốt hơn

Những trợ lý này phân tích lượng lớn dữ liệu theo thời gian thực để cung cấp thông tin hữu ích. Đội ngũ bán hàng có thể dùng trợ lý để ưu tiên khách hàng tiềm năng dựa trên lịch sử tương tác, trong khi bộ phận vận hành có thể tận dụng dự báo từ AI để tối ưu hóa logistics chuỗi cung ứng.

Tăng doanh số và doanh thu

Trợ lý tác nhân AI giúp tăng doanh số bằng cách tự động đánh giá khách hàng tiềm năng và đưa ra đề xuất sản phẩm cá nhân hóa.

Một trong những thách thức lớn nhất của thương mại điện tử là tình trạng bỏ giỏ hàng. Khoảng 70% giỏ hàng trực tuyến bị bỏ dở trên toàn cầu, với 260 tỷ đô la doanh số tiềm năng có thể phục hồi nhờ tối ưu hóa quy trình thanh toán. Trợ lý tác nhân AI giúp thu hút lại khách hàng do dự bằng cách gửi nhắc nhở hoặc ưu đãi độc quyền phù hợp với hành vi mua sắm của họ.

Chúng có thể giải đáp các thắc mắc phổ biến như chi phí vận chuyển hoặc chính sách đổi trả để giảm bớt do dự và thúc đẩy hoàn tất đơn hàng.

Trợ lý AI cũng hỗ trợ đội ngũ bán hàng bằng cách phân tích tương tác khách hàng và xác định khách hàng tiềm năng có ý định mua cao. Nhờ tự động hóa việc theo dõi, đội bán hàng có thể tập trung vào các cơ hội triển vọng nhất, tăng tỷ lệ chuyển đổi và doanh thu.

Độ chính xác cao hơn

Trợ lý tác nhân AI hoạt động với độ chính xác cao, giảm thiểu sai sót trong các nhiệm vụ như nhập dữ liệu. Sự tin cậy này giúp quy trình làm việc trơn tru và tránh những sai lầm tốn kém, đặc biệt trong các lĩnh vực nhạy cảm về dữ liệu như tài chính.

Sai sót của con người trong tài chính rất tốn kém, và trợ lý tác nhân AI có thể loại bỏ hoàn toàn điều này. Nhập dữ liệu thủ công có tỷ lệ lỗi từ 1-5%, gây thiệt hại hàng tỷ đô la mỗi năm trên toàn thế giới.

Tác nhân tự động có thể thực hiện chính xác mọi lúc – không giống như một nhà phân tích tài chính mệt mỏi.

Các trường hợp sử dụng Trợ lý Tác nhân AI

Tự động hóa hỗ trợ khách hàng

Trợ lý tác nhân AI đơn giản hóa hỗ trợ khách hàng bằng cách tự động xử lý các câu hỏi lặp lại và cung cấp phản hồi chính xác, tức thì.

Những trợ lý này, thường được triển khai dưới dạng chatbot dịch vụ khách hàng, sử dụng NLU để hiểu câu hỏi của khách hàng và phản hồi chính xác theo thời gian thực.

Ví dụ, một công ty viễn thông sử dụng trợ lý tác nhân AI để xử lý các câu hỏi thường gặp như 'Các gói cước của bạn là gì?' hoặc 'Làm sao để đặt lại mật khẩu?'

Trợ lý tự động truy xuất câu trả lời từ kho kiến thức và phản hồi ngay lập tức, vừa đóng vai trò là chatbot FAQ vừa là trợ lý tác nhân AI nhờ khả năng hoạt động thông minh và độc lập.

Lên lịch cuộc hẹn

Không còn cảnh trao đổi qua lại liên tục để sắp xếp cuộc họp. Trợ lý tác nhân AI đơn giản hóa và tự động hóa quy trình bằng cách điều phối dựa trên lịch rảnh và điều chỉnh khi cần thiết.

Ví dụ, một công ty tư vấn sử dụng trợ lý tác nhân AI để điều phối các cuộc họp với khách hàng. Khi một tư vấn viên yêu cầu 'Đặt lịch họp với Khách hàng A vào tuần tới', trợ lý sẽ phân tích lịch của tư vấn viên và, dựa trên lịch của khách hàng, đặt lịch vào thời gian phù hợp cho cả hai. Nó cũng gửi lời mời và nhắc nhở tự động đến cả hai bên.

Hỗ trợ thương mại điện tử

Trợ lý tác nhân AI tối ưu hóa hành trình mua sắm thông qua các hoạt động sau:

• Cá nhân hóa đề xuất sản phẩm.
• Trả lời các câu hỏi của khách hàng.
• Hoạt động như chatbot thương mại điện tử trên các nền tảng như website và mạng xã hội.

Ví dụ, một trợ lý tác nhân AI phân tích lịch sử duyệt web của khách hàng để đề xuất sản phẩm phù hợp. Nếu khách hàng thường mua đồ thể thao, trợ lý có thể gợi ý thiết bị tập luyện hoặc quần áo mới trong cuộc trò chuyện.

Tự động hóa quy trình tuyển dụng

Quy trình tuyển dụng có thể được đơn giản hóa nhờ trợ lý tác nhân AI, giúp xử lý các nhiệm vụ như sàng lọc hồ sơ và lên lịch phỏng vấn.

Ví dụ, một công ty tuyển dụng sử dụng trợ lý tác nhân AI để quét hồ sơ tìm các tiêu chí cụ thể và xếp hạng ứng viên theo mức độ phù hợp. Một trợ lý khác có thể lên lịch phỏng vấn bằng cách điều phối giữa ứng viên và nhà tuyển dụng.

Quản lý logistics và tồn kho

Trợ lý tác nhân AI có thể theo dõi vận chuyển và quản lý tồn kho.

Ví dụ, một kho hàng có thể sử dụng trợ lý tác nhân AI để giám sát tồn kho theo thời gian thực. Khi hàng tồn xuống dưới mức quy định, trợ lý sẽ tự động đặt đơn hàng bổ sung để tránh hết hàng.

Thúc đẩy bán hàng

Trợ lý tác nhân AI, bao gồm cả chatbot bán hàng, hỗ trợ đội ngũ bán hàng bằng cách tự động quản lý khách hàng tiềm năng, lên lịch theo dõi và cung cấp thông tin hữu ích.

Ví dụ, một trợ lý tác nhân AI đánh giá khách hàng tiềm năng bằng cách phân tích hành vi và dữ liệu tương tác, ưu tiên các cơ hội tốt nhất cho đội bán hàng.

Hợp tác nội bộ nhóm

Tại nơi làm việc, trợ lý tác nhân AI đơn giản hóa hợp tác nhóm bằng cách quản lý lịch trình và quy trình làm việc.

Một quản lý dự án có thể sử dụng trợ lý tác nhân AI để phân công nhiệm vụ và theo dõi tiến độ giữa các nhóm. Trợ lý sẽ gửi nhắc nhở tự động để đảm bảo mọi người đúng tiến độ.

Hỗ trợ chăm sóc sức khỏe

Trợ lý tác nhân AI, như chatbot y tế, hỗ trợ nhân viên y tế bằng cách tự động hóa các công việc hành chính và cung cấp chăm sóc cá nhân hóa cho bệnh nhân.

Ví dụ, trợ lý tác nhân AI của bác sĩ có thể ghi chú bệnh án trong lúc khám và tự động cập nhật hồ sơ sức khỏe điện tử, tiết kiệm thời gian.

Cách hoạt động của Trợ lý Tác nhân AI

1. Tiếp nhận thông tin đầu vào

Quy trình bắt đầu khi trợ lý tác nhân AI nhận thông tin từ người dùng hoặc hệ thống tích hợp. Đầu vào này có thể ở nhiều dạng, bao gồm:

• Yêu cầu dạng văn bản – Tin nhắn gửi qua các nền tảng chat như Slack, Microsoft Teams hoặc WhatsApp.
• Lệnh thoại – Chỉ dẫn bằng giọng nói được xử lý qua trợ lý ảo.
• Email và biểu mẫu – Trợ lý có thể trích xuất thông tin quan trọng từ dữ liệu có cấu trúc, như yêu cầu họp hoặc thắc mắc của khách hàng.
• Kích hoạt API và sự kiện hệ thống – Trợ lý AI có thể tự động hành động dựa trên cập nhật hệ thống, ví dụ khi có ticket mới trên nền tảng hỗ trợ IT.

2. NLU

Khi nhận được đầu vào, trợ lý tác nhân AI sẽ xử lý bằng NLU để hiểu ý nghĩa và ngữ cảnh. Nó phân tích yêu cầu và xác định các yếu tố chính như:

• Ý định: Mục đích của yêu cầu (ví dụ: lên lịch họp).
• Người tham gia: Những người liên quan (John, Sarah, Alex).
• Khoảng thời gian: Thời gian được chỉ định (tuần tới).

Trong yêu cầu 'Đặt lịch họp với John, Sarah và Alex vào tuần tới', trợ lý có thể hiểu các chi tiết này để thực hiện nhiệm vụ hiệu quả.

3. Hiểu ngữ cảnh

Trợ lý tác nhân AI sử dụng ngữ cảnh và dữ liệu lịch sử để cá nhân hóa phản hồi và đảm bảo giải pháp phù hợp nhất.

• Kiểm tra lịch rảnh – Xem lịch của John, Sarah và Alex để tìm thời gian trống.
• Mẫu lặp lại – Nếu Sarah thích họp buổi sáng, trợ lý sẽ ưu tiên các khung giờ sớm khi lên lịch.
• Ưu tiên do người dùng đặt – Nếu Alex tránh họp vào thứ Hai, trợ lý sẽ tự động loại trừ ngày đó.
• Cân bằng khối lượng công việc – Xem xét liệu người dùng đã có lịch dày đặc hôm đó chưa và tránh xếp họp liên tiếp.
• Nhận biết vị trí – Nếu các thành viên ở múi giờ khác nhau, trợ lý sẽ đề xuất thời gian phù hợp cho tất cả.

4. Thực hiện nhiệm vụ

Trợ lý tác nhân AI tự động thực hiện nhiệm vụ được yêu cầu, xử lý mọi chi tiết phức tạp. Trong giai đoạn này, nó sẽ:

• Lên lịch họp vào thời gian phù hợp nhất (ví dụ: Thứ Ba lúc 10 giờ sáng).
• Đặt phòng họp để đảm bảo có chỗ.
• Gửi lời mời họp đến các thành viên, kèm theo phần nội dung chương trình dự kiến.

5. Tạo phản hồi

Trợ lý tác nhân AI tạo phản hồi bằng công nghệ sinh ngôn ngữ tự nhiên (NLG) và chia sẻ kết quả với lãnh đạo công ty.

Trợ lý gửi tin nhắn Slack: 'Cuộc họp với John, Sarah và Alex đã được lên lịch vào Thứ Ba lúc 10 giờ sáng tại phòng họp.'

6. Học hỏi và cải thiện

Trợ lý tác nhân AI liên tục học hỏi và thích nghi bằng cách quan sát hành vi người dùng. Theo thời gian, nó cải thiện khả năng ra quyết định dựa trên thói quen sử dụng và phản hồi.

Ví dụ, nếu Sarah thường xuyên dời các cuộc họp vào sáng thứ Hai, trợ lý sẽ điều chỉnh lịch trong tương lai để tránh thời gian đó. Nó cũng phát hiện các xu hướng rộng hơn như thời lượng họp ưa thích hoặc các xung đột phổ biến, giúp đưa ra đề xuất tốt hơn.

7. Chuyển giao

Nếu nhiệm vụ vượt quá khả năng của trợ lý, nó sẽ chuyển vấn đề cho con người kèm theo ngữ cảnh.

Ví dụ, nếu không có thời gian phù hợp nào trong tuần tới, trợ lý sẽ thông báo cho lãnh đạo công ty: 'Tôi không tìm được thời gian phù hợp cho tất cả thành viên vào tuần tới. Bạn có muốn tôi đề xuất các tuần khác hoặc liên hệ trực tiếp với các thành viên để lấy ý kiến không?'

Các tính năng chính của Trợ lý Tác nhân AI

Tự động hóa nhiệm vụ

Một trợ lý tác nhân AI hiệu quả có thể tự động quản lý các công việc lặp lại như đặt lịch hẹn hoặc gửi nhắc nhở.

Tích hợp đa kênh

Để hỗ trợ nhất quán, trợ lý tác nhân AI cần hoạt động trên nhiều nền tảng như email, chat, mạng xã hội, ứng dụng di động và trợ lý giọng nói.

Trợ lý tác nhân AI thích nghi với hành vi người dùng bằng cách phân tích các tương tác và sở thích trước đó.

Chúng có thể đề xuất sản phẩm phù hợp dựa trên lịch sử duyệt web hoặc các lần mua trước.

Khả năng mở rộng

Một trợ lý tác nhân AI cần có khả năng phát triển cùng doanh nghiệp, xử lý khối lượng công việc tăng lên mà không giảm hiệu quả hay độ chính xác.

Ví dụ, trong đợt khuyến mãi dịp lễ, nó phải xử lý hàng nghìn câu hỏi khách hàng cùng lúc.

Xử lý dữ liệu theo thời gian thực

Khả năng phân tích và xử lý thông tin tức thì là yếu tố quan trọng đối với trợ lý tác nhân AI. Tính năng này giúp ra quyết định nhanh và phản hồi chính xác.

Ví dụ, trợ lý có thể cung cấp cập nhật trạng thái vận chuyển trực tiếp, giúp khách hàng luôn nắm được thông tin mới nhất.

Tích hợp với công cụ hiện có

Hãy tìm các công cụ có thể tích hợp liền mạch với CRM và các hệ thống doanh nghiệp khác.

Điều này bao gồm:

• Đồng bộ với Google Calendar.
• Tích hợp với Salesforce.
• Kết nối với Slack.

Tự học và thích nghi

Một trợ lý tác nhân AI hiệu quả sẽ phát triển theo thời gian, sử dụng học máy để thích nghi và nâng cao hiệu suất. Nó có thể:

• Học cách xử lý các loại câu hỏi khách hàng mới, như FAQ cập nhật hoặc nhu cầu khách hàng thay đổi.
• Thích ứng với các xu hướng theo mùa, như ưu tiên các câu hỏi liên quan đến dịp lễ.
• Cải thiện việc thực hiện nhiệm vụ dựa trên phản hồi của người dùng.

Bảo mật và quyền riêng tư mạnh mẽ

Trợ lý AI agent cần tuân thủ các thực tiễn bảo mật tốt nhất cho chatbot để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và duy trì sự tin tưởng của người dùng. Điều này bao gồm việc triển khai mã hóa và đảm bảo tuân thủ các quy định ngành như GDPR hoặc HIPAA, tùy vào trường hợp sử dụng.

Ví dụ, một trợ lý AI xử lý giao dịch khách hàng cần xử lý thông tin thanh toán một cách an toàn, ngăn chặn truy cập trái phép và giảm thiểu rủi ro gian lận.

Khả năng chuyển tiếp (escalation)

Trợ lý AI agent nên được trang bị khả năng chuyển tiếp để đảm bảo các nhiệm vụ phức tạp hoặc nhạy cảm được xử lý phù hợp, đồng thời duy trì tỷ lệ giữ chân cao cho các tình huống đơn giản hơn.

Nếu khách hàng gặp vấn đề kỹ thuật, trợ lý có thể chuyển tiếp cho nhân viên hỗ trợ, kèm theo tóm tắt cuộc trò chuyện để việc bàn giao diễn ra suôn sẻ.

Cách triển khai Trợ lý Tác nhân AI

1. Xác định nhu cầu kinh doanh chính

Trước khi triển khai trợ lý AI agent, hãy xác định các lĩnh vực trong doanh nghiệp mà công cụ này có thể mang lại giá trị lớn nhất. Bắt đầu bằng cách tập trung vào các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, tốn thời gian mà không đòi hỏi quyết định phức tạp.

Nếu bạn ưu tiên tự động hóa với ít mã hóa, Botpress cung cấp trình dựng trực quan và Autonomous Nodes cho phép trợ lý AI agent quyết định khi nào nên theo luồng có cấu trúc và khi nào nên sử dụng LLMs.

2. Chọn nền tảng

Việc lựa chọn nền tảng chatbot AI tốt nhất cho trợ lý AI agent là bước quan trọng để đảm bảo phù hợp với nhu cầu và mục tiêu kinh doanh của bạn.

Bắt đầu bằng cách xác định các tính năng quan trọng nhất cho trường hợp sử dụng của bạn, như tự động hóa nhiệm vụ, hỗ trợ đa kênh, khả năng tích hợp và khả năng mở rộng. Đánh giá các nền tảng phù hợp với ngành hoặc thách thức bạn đang muốn giải quyết.

So sánh các lựa chọn dựa trên các yếu tố như chi phí và khả năng tùy chỉnh. Thử nghiệm bản dùng thử và thu thập ý kiến từ các bên liên quan sẽ giúp bạn đưa ra quyết định.

3. Đào tạo trợ lý

Cung cấp cho trợ lý dữ liệu liên quan, quy trình làm việc và kho kiến thức bằng cách sử dụng retrieval-augmented generation (RAG) để đảm bảo hiệu quả hoạt động.

Ví dụ, huấn luyện trợ lý xử lý các câu hỏi thường gặp, hiểu sở thích lên lịch hoặc xử lý các mục tài chính. Liên tục cập nhật đào tạo khi xuất hiện các tình huống mới, đảm bảo trợ lý luôn phù hợp và hiệu quả với nhu cầu doanh nghiệp.

4. Bắt đầu với chương trình thử nghiệm

Triển khai trợ lý AI agent ở quy mô nhỏ trước khi mở rộng toàn diện.

• Thử nghiệm trong một bộ phận cụ thể (ví dụ: hỗ trợ khách hàng hoặc đặt lịch hẹn).
• Thu thập phản hồi người dùng để điều chỉnh tương tác và giải quyết các điểm khó khăn.
• Theo dõi hiệu suất thực tế để đảm bảo độ chính xác và khả năng phản hồi.

Điều này cho phép điều chỉnh cần thiết trước khi mở rộng trên toàn doanh nghiệp.

5. Cấu hình quy trình làm việc và tích hợp

Trợ lý AI agent cần kết nối với các hệ thống hiện có để hoạt động hiệu quả.

• Đồng bộ với CRM và các công cụ đặt lịch.
• Sử dụng AI orchestration để tự động hóa các quy trình nhiều bước (ví dụ: lấy lịch trống đồng thời đồng bộ hóa sở thích khách hàng).
• Đảm bảo trợ lý có thể truy xuất và cập nhật thông tin theo thời gian thực trên các nền tảng.

6. Tối ưu hóa và hoàn thiện qua sử dụng thực tế

Trợ lý AI phát triển qua tương tác. Liên tục cải thiện hiệu suất bằng cách phân tích phân tích chatbot và điều chỉnh quy trình làm việc.

Các chỉ số cần theo dõi gồm:

• Tỷ lệ xử lý nội bộ.
• Tốc độ phản hồi.
• Tần suất lỗi hoặc chuyển tiếp.
• Mức độ hài lòng của người dùng.

7. Mở rộng và phát triển

Khi giai đoạn thử nghiệm thành công, hãy mở rộng khả năng của trợ lý.

• Giới thiệu thêm các trường hợp sử dụng, như đánh giá khách hàng tiềm năng hoặc theo dõi đơn hàng.
• Triển khai trên nhiều bộ phận hoặc kênh tiếp xúc khách hàng hơn.
• Điều chỉnh chức năng dựa trên nhu cầu kinh doanh thay đổi.

8. Đảm bảo tuân thủ bảo mật

Vì trợ lý AI agent xử lý dữ liệu nhạy cảm, cần có các biện pháp bảo mật mạnh mẽ.

• Triển khai mã hóa, kiểm soát truy cập và ẩn danh dữ liệu.
• Đảm bảo tuân thủ các quy định như GDPR, HIPAA hoặc PCI DSS.
• Thường xuyên kiểm tra chính sách bảo mật để duy trì tính toàn vẹn và riêng tư dữ liệu.

9. Đào tạo và gắn kết đội ngũ

Để triển khai thành công, nhân viên cần hiểu cách sử dụng trợ lý hiệu quả.

• Đào tạo đội ngũ về các chức năng chính và thực tiễn tốt nhất.
• Cung cấp ví dụ thực tế về cách trợ lý đơn giản hóa quy trình làm việc.
• Khuyến khích phản hồi để điều chỉnh phản hồi và nâng cao trải nghiệm người dùng.

10. Liên tục phát triển và tối ưu hóa

Trợ lý AI agent sẽ ngày càng tốt hơn nhờ học hỏi liên tục. Thường xuyên cập nhật dữ liệu mới, điều chỉnh quy trình dựa trên hiệu quả thực tế và lắng nghe phản hồi người dùng để cải thiện.

Luôn cập nhật các tiến bộ AI mới để nâng cấp khả năng và giữ cho trợ lý là công cụ giá trị khi doanh nghiệp phát triển.

Đưa Trợ lý Tác nhân AI vào đội ngũ của bạn

Công việc luôn bận rộn, nhưng trợ lý AI agent giúp đơn giản hóa mọi thứ từ quản lý nhiệm vụ đến nâng cao tương tác khách hàng.

Botpress là nền tảng có khả năng mở rộng vô hạn để xây dựng các trợ lý AI agent.

Với các tích hợp dựng sẵn và thư viện hướng dẫn toàn diện, bạn có thể dễ dàng xây dựng từ đầu. Trình dựng trực quan và Autonomous Nodes giúp trợ lý AI xử lý quy trình phức tạp và tích hợp mượt mà với hệ thống hiện có.

Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Miễn phí.

Hoặc liên hệ đội ngũ kinh doanh của chúng tôi để bắt đầu.

Câu hỏi thường gặp

1. Trợ lý AI agent khác gì so với chatbot truyền thống hoặc trợ lý ảo như Siri hay Alexa?

Trợ lý AI agent khác với chatbot truyền thống hoặc trợ lý giọng nói như Siri hay Alexa ở chỗ chúng tập trung hoàn thành nhiệm vụ và hướng đến mục tiêu. Chúng có thể tự lập kế hoạch và thực hiện các quy trình nhiều bước (như sắp xếp lại lịch họp hoặc hoàn thành nhiệm vụ onboarding), thay vì chỉ phản hồi các lệnh hoặc câu hỏi đã định sẵn.

2. Những hạn chế của trợ lý AI agent hiện nay là gì?

Những hạn chế chính của trợ lý AI agent bao gồm việc hiểu các hướng dẫn có sắc thái cảm xúc hoặc mơ hồ, và xử lý các tình huống khó lường hoặc ngoại lệ mà không có sự can thiệp của con người hoặc luồng dự phòng.

3. Trợ lý AI agent có cần kết nối internet liên tục để hoạt động không?

Có, hầu hết trợ lý AI agent cần kết nối internet liên tục vì chúng dựa vào các mô hình ngôn ngữ lớn trên nền tảng đám mây (LLMs), truy xuất dữ liệu thời gian thực và tích hợp API, mặc dù một số tác vụ cục bộ (ví dụ: nhắc nhở cơ bản hoặc công cụ ngoại tuyến) có thể xử lý bằng triển khai tại chỗ hoặc logic lưu trữ tạm thời.

4. Làm thế nào để đào tạo trợ lý AI mà không cần bộ dữ liệu độc quyền lớn?

Bạn có thể đào tạo trợ lý AI bằng cách tận dụng retrieval-augmented generation (RAG), cho phép trợ lý lấy kiến thức từ tài liệu của chính bạn, giúp trả lời chính xác mà không cần tinh chỉnh mô hình truyền thống.

5. Sự khác biệt giữa trợ lý AI dựa trên quy tắc và trợ lý AI sử dụng LLM là gì?

Sự khác biệt là trợ lý dựa trên quy tắc tuân theo các cây quyết định hoặc logic được lập trình sẵn, trong khi trợ lý sử dụng LLM hiểu đầu vào tự nhiên của người dùng và tạo ra phản hồi linh hoạt mà không cần kịch bản định trước.