Cách xây dựng AI Agent cho người mới bắt đầu (2025)

Công nghệ AI agent đã phát triển vượt bậc trong những năm gần đây – và điều đó có nghĩa là ngày nay, bất kỳ ai có máy tính đều có thể tự xây dựng AI agent.

AI agent là một trong những xu hướng AI hàng đầu, dự kiến sẽ tiếp tục được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành.

Dù bạn đang tự động hóa quy trình hay tạo trợ lý AI, hướng dẫn này sẽ giúp bạn từng bước xây dựng AI agent sử dụng LLM của riêng mình.

1. Xác định phạm vi

Bước đầu tiên để tạo AI agent rất đơn giản – nó sẽ làm gì? Hãy bắt đầu bằng cách xác định rõ mục đích của agent.

Có rất nhiều ứng dụng thực tế của AI agent. Việc xác định mục đích sẽ quyết định các khả năng cần thiết, từ đó chọn được nền tảng phù hợp.

• Một AI agent bán hàng hỗ trợ người dùng trả lời câu hỏi về sản phẩm, gợi ý lựa chọn, so sánh mẫu mã và cung cấp thông tin giá cả.
• Một AI agent hỗ trợ khách hàng giải quyết vấn đề, chia sẻ tài liệu như FAQ hoặc video, và xử lý sự cố kỹ thuật.
• AI agent quản lý tri thức giúp truy xuất chính sách công ty, tóm tắt tài liệu và hỗ trợ nhân viên tìm thông tin nhanh chóng.
• Một agent AI tạo khách hàng tiềm năng gửi tin nhắn theo dõi qua email hoặc các nền tảng như WhatsApp, thu thập thông tin qua hội thoại và đồng bộ dữ liệu với CRM để quản lý hiệu quả.
• Một AI agent nhân sự trả lời thắc mắc của nhân viên về chính sách công ty, hỗ trợ hội nhập và xử lý yêu cầu nghỉ phép.
• Một AI agent thương mại điện tử theo dõi đơn hàng, kiểm tra tình trạng sản phẩm và đưa ra gợi ý phù hợp với sở thích người dùng.

Nếu bạn làm trong ngành đặc thù, bạn còn có thể xây dựng AI agent xử lý nhiều quy trình khác nhau. Ví dụ, AI agent cho bất động sản có thể gợi ý nhà đất, quản lý giấy tờ và chăm sóc khách hàng. Hoặc AI agent cho khách sạn có thể xử lý đặt phòng, tối ưu hóa yêu cầu dọn phòng và bán thêm dịch vụ.

Nếu bạn sử dụng nền tảng mở rộng, bạn có thể tự do sáng tạo. Một AI agent được thiết kế tốt có thể tự động hóa hầu hết mọi tác vụ.

Khi đã xác định phạm vi, bạn đã có đủ thông tin để chọn nền tảng phù hợp.

2. Chọn nền tảng

Có rất nhiều framework AI agent để lựa chọn. Nếu bạn cần ý tưởng, danh sách 9 nền tảng AI hàng đầu của chúng tôi là điểm khởi đầu tuyệt vời.

Tôi sẽ không so sánh các nền tảng ở đây – vì thú thật, tôi thiên về nền tảng của chúng tôi – nhưng tôi có thể chia sẻ một số yếu tố quan trọng khi chọn nền tảng cho dự án của bạn:

Hãy đảm bảo bạn chọn nền tảng AI đáp ứng các tiêu chí sau:

1. Có tài nguyên học tập. Luôn có một quá trình làm quen, nên hãy đảm bảo bạn được hỗ trợ đầy đủ.
2. Phù hợp với mục đích của bạn. Đừng chọn nền tảng chuyên về chăm sóc khách hàng nếu bạn muốn tạo bot bán hàng hoặc hệ thống đa agent.
3. Có gói miễn phí để bạn thử nghiệm trước khi (hoặc không cần) cam kết tài chính.

Nếu bạn cần giải pháp mã nguồn mở, cũng có rất nhiều lựa chọn AI agent mã nguồn mở cho bạn.

Sau khi chọn được trình tạo AI agent phù hợp, bạn có thể bắt đầu xây dựng AI agent của mình.

3. Tạo hướng dẫn và biến số

AI agent của bạn sẽ hoàn toàn độc đáo – tùy thuộc vào mục đích và phạm vi sử dụng. Một phần của quá trình là làm quen với nền tảng bạn chọn và áp dụng hiểu biết đó vào lộ trình riêng.

Bắt đầu với Autonomous Node

‍

Hãy nhìn nhận một thực tế không mấy vui: không phải nền tảng 'AI agent' nào cũng cho phép bạn xây dựng AI agent thực sự.

Nhiều nền tảng chỉ cung cấp AI chatbot, nhưng thiếu yếu tố quan trọng của AI agent: khả năng tự quyết định để thực hiện yêu cầu của người tạo.

Trong Botpress Studio, Autonomous Node cho phép người dùng xây dựng AI agent biết khi nào nên dùng luồng hội thoại có cấu trúc và khi nào nên dùng LLM. Lập trình viên chỉ cần nhập hướng dẫn cho Autonomous Node bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Chỉ với vài dòng mô tả đơn giản, bạn có thể chỉ định cho Autonomous Node biết AI agent cần làm gì và nên hành xử ra sao. Bạn có thể xác định tính cách, phạm vi và mục đích của agent chỉ trong vài phút.

Một số phần của AI chatbot nên được xây dựng có cấu trúc – như lời chào hoặc kịch bản bán hàng. Nhưng chắc chắn sẽ có những phần hội thoại bạn muốn giao cho LLM xử lý.

Tạo biến để thu thập thông tin

‍

AI agent của bạn sẽ đặt một số câu hỏi cho người dùng. Ví dụ:

• AI agent du lịch có thể hỏi người dùng muốn lên lịch trình cho thành phố nào
• AI agent chăm sóc sức khỏe tinh thần có thể hỏi cảm xúc hiện tại của người dùng
• AI agent chăm sóc khách hàng sẽ hỏi người dùng cần hỗ trợ gì

Tùy vào luồng hội thoại, bạn sẽ cần 1 hoặc nhiều biến để thu thập thông tin.

Ví dụ, AI agent du lịch có thể hỏi người dùng sẽ đi đâu, có muốn đặt vé máy bay không, đi bao nhiêu người, ngân sách, sở thích hoạt động,...

Hoặc agent bán hàng có thể hỏi người dùng đang tìm gì, sau đó chuyển sang các luồng hội thoại khác nhau dựa trên câu trả lời.

4. Tích hợp AI Agent của bạn

AI agent không có tích hợp chỉ giống như một phiên bản ChatGPT riêng. Mục đích của AI agent được xác định bởi các tích hợp của nó.

Có rất nhiều hệ thống bạn có thể tích hợp với AI agent — gần như không giới hạn nếu bạn dùng nền tảng linh hoạt.

Chính các tích hợp này giúp AI agent hòa nhập vào quy trình làm việc hiện tại, thay vì chỉ là một công cụ rời rạc không liên kết.

Kho Kiến Thức

Nếu bạn muốn agent 'biết' thông tin riêng biệt — như tình trạng sản phẩm, quy định địa phương, hay tài liệu phần mềm — bạn thường sẽ cung cấp thông tin này qua Knowledge Base.

Sử dụng Knowledge Base giúp AI agent truyền đạt thông tin chính xác và cập nhật (khác với chatbot tổng quát như ChatGPT).

Knowledge Base có thể là bảng dữ liệu, tài liệu hoặc cả cơ sở dữ liệu lớn. Ví dụ về KB gồm tài liệu nội bộ, cơ sở dữ liệu sản phẩm, kho lưu trữ tuân thủ, hoặc hệ thống tìm kiếm doanh nghiệp.

Hệ thống mạnh nhất sẽ sử dụng retrieval-augmented generation (RAG) để quét tài liệu và truy xuất thông tin liên quan. (Đừng lo, RAG sẽ có sẵn trong nền tảng AI agent.)

Kênh

Các kênh là nơi người dùng giao tiếp với AI agent của bạn. Rất dễ hiểu: Chatbot WhatsApp giao tiếp qua WhatsApp. Bot Discord hoạt động trên Discord.

Một kênh phổ biến cho AI agent hướng tới khách hàng là widget trên website. Đôi khi gọi là webchat, loại kênh này cho phép khách truy cập website trò chuyện với agent.

AI agent có bị giới hạn ở 1 kênh không? Chắc chắn là không. Bạn có thể tích hợp agent để nhận thông tin từ Facebook Messenger rồi gửi thông báo cho bạn trên Slack. Hoặc xây dựng AI agent gửi tin nhắn đến tất cả liên hệ qua Telegram, SMS và email.

Webhooks

Nếu bạn muốn AI agent thực hiện hành động dựa trên các tác nhân kích hoạt, bạn sẽ cần webhook. Loại thông báo sự kiện tự động này cho phép AI agent giao tiếp với các hệ thống khác theo thời gian thực.

Khi một sự kiện xảy ra ở một hệ thống, webhook sẽ gửi yêu cầu đến hệ thống khác. Điều này có thể kích hoạt hành động mà không cần sự can thiệp của con người. Ví dụ về việc sử dụng webhook gồm:

• Một khách hàng tiềm năng mới trong Salesforce sẽ khiến AI agent chấm điểm và phân công.
• Các phiếu hỗ trợ khách hàng sẽ kích hoạt AI agent phân loại và chuyển tiếp khi cần thiết.
• AI agent gửi cập nhật vận chuyển khi trạng thái đơn hàng thay đổi.
• Nhân viên mới nhận được tài liệu đào tạo và lời mời họp từ AI agent.
• Cảnh báo bảo mật sẽ khiến AI agent phân tích và thông báo cho đội ngũ IT.

Nền tảng

Loại tích hợp AI agent khó nhất, thú vị nhất và hữu ích nhất: các nền tảng.

Đừng để độ khó làm bạn nản lòng — hầu hết các nền tảng đều đi kèm với các tích hợp sẵn cho AI agent.

Một số ví dụ về nền tảng bạn có thể tích hợp với AI agent gồm:

• Nền tảng CRM như Hubspot và Salesforce, để theo dõi và chăm sóc khách hàng tiềm năng
• Nền tảng helpdesk như Zendesk và Intercom, để hỗ trợ khách hàng và xử lý phiếu yêu cầu
• Công cụ tự động hóa marketing, như Mailchimp (hoặc Hubspot) để gửi email ra ngoài
• Hệ thống ERP, như Oracle hoặc SAP, để tối ưu quản lý hàng tồn kho
• Nền tảng phân tích như Google Analytics, để đo lường kết quả hoạt động của agent

Ví dụ, một AI agent cho phòng nhân sự sẽ sử dụng các tài liệu chính sách của công ty làm Cơ sở Tri thức. Khi nhân viên hỏi cách xử lý một tình huống cụ thể, chatbot có thể dựa vào các tài liệu này để trả lời.

5. Kiểm tra và Cải tiến

Sau khi xây dựng AI agent, bước tiếp theo là hoàn thiện nó. Kiểm thử và cải tiến là yếu tố then chốt để thành công nhưng thường bị bỏ qua khi mọi người muốn ra mắt nhanh.

Nền tảng AI agent của bạn nên có trình mô phỏng trong studio, cho phép bạn thực hành tương tác với AI agent. Đây là bước đầu tiên để kiểm thử và rất quan trọng để tinh chỉnh agent trong quá trình phát triển.

Khi hoàn thành bản dựng đầu tiên, bạn có thể chia sẻ bản mẫu agent với bạn bè hoặc đồng nghiệp qua URL. Kiểm thử theo cách này giúp đảm bảo agent hoạt động tốt trước khi triển khai.

Khi kiểm thử, bạn sẽ có thể điều chỉnh AI agent để tốt hơn. Và hãy chuẩn bị: quá trình này sẽ tiếp tục kể cả sau khi bạn đã triển khai agent. Điều này là bình thường.

6. Triển khai AI Agent của bạn

Khi AI agent đã sẵn sàng, đã đến lúc triển khai để nó bắt đầu tạo ra giá trị. Có một số lựa chọn triển khai cho bạn:

• Triển khai dưới dạng widget trên website của bạn.
• Chia sẻ với người dùng qua URL.
• Tích hợp với các kênh nhắn tin như WhatsApp, Instagram, Telegram, Facebook Messenger hoặc Slack.
• Tích hợp với các nền tảng hoặc dịch vụ riêng, như bảng tin nội bộ hoặc phần mềm độc quyền của công ty bạn.

Đừng quên thông báo cho người dùng biết AI agent đã hoạt động – nếu họ không biết, agent sẽ không thể phát huy hiệu quả. Giao tiếp rõ ràng là chìa khóa để AI agent trở thành nguồn lực hữu ích.

Lưu ý: Nếu bạn xây dựng hệ thống đa agent — nhiều AI agent trong cùng môi trường — bạn cũng cần lên kế hoạch cho định tuyến AI agent, tức là quá trình chuyển hướng các tác vụ đến agent phù hợp.

Để đo lường mức độ thành công của hệ thống đa agent trong việc phối hợp đạt mục tiêu, bạn cần một hệ thống đánh giá đa agent để kiểm tra. Điều này giúp giải quyết sự phức tạp khi nhiều agent cùng làm việc.

7. Theo dõi và Cải thiện

‍

Dự án AI agent của bạn không kết thúc sau khi triển khai — thực ra, triển khai chỉ là khởi đầu. Khi đã hoạt động, AI agent sẽ làm việc cho bạn.

Một nền tảng AI agent chất lượng sẽ cung cấp phân tích liên tục, giúp bạn hiểu khi nào người dùng tương tác với agent, họ hỏi về chủ đề gì và họ thích sử dụng nền tảng nào.

Nếu bạn muốn hiểu rõ hơn về cách tối ưu hóa việc sử dụng phân tích cho AI agent, hãy xem bài viết của chúng tôi về phân tích chatbot AI.

Bắt đầu xây dựng AI agent miễn phí

Bạn có ý tưởng về AI agent – và chúng tôi có nền tảng AI agent mạnh mẽ và linh hoạt nhất.

Xây dựng trên Botpress rất dễ dàng với trình tạo luồng trực quan kéo-thả, thư viện tài liệu phong phú và cộng đồng Discord sôi động với hơn 20.000 nhà phát triển bot.

Nền tảng có khả năng mở rộng của chúng tôi cho phép bạn xây dựng bất cứ thứ gì, và Integration Hub của chúng tôi có đầy đủ các kết nối dựng sẵn tới các kênh lớn nhất.

Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Miễn phí.

Câu hỏi thường gặp

1. Sự khác biệt giữa AI agent và chatbot là gì?

Sự khác biệt giữa AI agent và chatbot là chatbot thường hoạt động theo kịch bản hoặc cây quyết định định sẵn, còn AI agent sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tự động suy luận và đưa ra quyết định phù hợp với ngữ cảnh. AI agent được thiết kế để thích ứng và tập trung vào nhiệm vụ, không chỉ đơn thuần là trò chuyện.

2. Tôi có thể sử dụng nhiều LLM (như OpenAI, Claude, Mistral) trong cùng một agent không?

Có, bạn có thể sử dụng nhiều LLM như OpenAI, Claude hoặc Mistral trong cùng một AI agent nếu nền tảng của bạn hỗ trợ điều phối đa mô hình. Điều này cho phép bạn chuyển tác vụ đến mô hình phù hợp nhất dựa trên chi phí và tốc độ.

3. Tôi có thể huấn luyện AI agent vượt ra ngoài Cơ sở Tri thức không – có thể tinh chỉnh không?

Việc tinh chỉnh trực tiếp AI agent trên hầu hết các nền tảng thường không được hỗ trợ, nhưng bạn có thể điều chỉnh hành vi của agent bằng cách sử dụng kỹ thuật prompt nâng cao và truy xuất kết hợp (RAG). Nếu muốn tinh chỉnh thực sự, bạn cần huấn luyện mô hình riêng và tích hợp qua API.

4. Tôi có thể tạo cho AI agent một cá tính hoặc phong cách riêng không?

Có, bạn có thể tạo cho AI agent một cá tính hoặc phong cách riêng bằng cách cấu hình hướng dẫn prompt để xác định giọng điệu và cách diễn đạt. Việc tùy chỉnh này giúp agent phù hợp với phong cách thương hiệu của bạn.

5. Có cách nào giới hạn phạm vi trả lời của AI agent không?

Bạn có thể giới hạn phạm vi trả lời của AI agent bằng cách hạn chế truy cập vào một số công cụ hoặc nguồn tri thức nhất định và sử dụng các quy tắc kiểm soát trong quy trình để lọc hoặc chặn các yêu cầu ngoài phạm vi.