Từng bước xây dựng AI Agent đầu tiên – Dễ hiểu, làm được ngay!
Bạn đã hiểu AI Agent là gì, biết cách viết prompt thông minh để dạy nó “nghĩ”. Vậy giờ là lúc bắt tay xây một AI Agent thực sự hoạt động.
Đừng lo nếu bạn chưa rành code hay AI – bài này hướng dẫn bạn từng bước, có thể áp dụng ngay vào công việc như: xử lý email, tổng hợp báo cáo, hoặc tự động hóa chăm sóc khách hàng.
🧰 Bước 1: Chọn nền tảng để xây AI Agent
Bạn không cần phải tự code tất cả từ đầu. Dưới đây là một số nền tảng phổ biến bạn có thể chọn tùy mục tiêu:
| Nền tảng | Ưu điểm chính | Phù hợp với ai? |
|---|---|---|
| OpenAI Function calling | Cách đơn giản và trực tiếp nhất, gắn action vào GPT | Người mới, thích tối giản |
| LangChain | Tùy biến cao, nhiều block sẵn, hỗ trợ nhiều tool | Dev, startup cần linh hoạt |
| CrewAI / AutoGen | Tổ chức nhiều agent cùng làm việc | Dự án phức tạp, có teamwork |
| n8n + OpenAI | Kéo thả tự động hóa + tích hợp API AI | Marketer, no-code, dân automation |
✅ Gợi ý: Nếu bạn mới bắt đầu, hãy thử dùng n8n + OpenAI API – vừa dễ vừa mạnh!
📥 Bước 2: Xác định input – Agent sẽ nhận thông tin gì?
Một AI Agent không thể hoạt động nếu bạn không định nghĩa rõ:
-
Nó sẽ nhận thông tin đầu vào từ đâu? (email, form, API, file…)
-
Dữ liệu đầu vào có cấu trúc hay không? (text tự do, bảng, JSON…)
📌 Ví dụ: Bạn muốn xây agent đọc email khiếu nại từ khách. Input sẽ là:
-
Tên người gửi
-
Tiêu đề
-
Nội dung email
💡 Bước 3: Viết Prompt thông minh (như đã học ở Phần 2)
Hãy viết prompt hướng dẫn rõ ràng:
Bạn là một AI Agent phụ trách phân tích email khiếu nại. Mục tiêu: Trích xuất thông tin khách hàng, mã đơn hàng, vấn đề gặp phải, và phân loại mức độ nghiêm trọng. Kết quả trả về dưới dạng JSON.
Và đừng quên gắn guardrails:
-
Không suy luận nếu thiếu dữ liệu
-
Không phỏng đoán nội dung nếu không chắc chắn
-
Luôn báo lỗi rõ ràng nếu không hiểu được email
⚙️ Bước 4: Kết nối công cụ (Tool) để hành động
Một AI Agent chỉ thông minh khi nó biết hành động. Dưới đây là những tool phổ biến bạn nên tích hợp:
| Hành động | Tool tương ứng |
|---|---|
| Gửi email | Gmail API / n8n Gmail node |
| Cập nhật CRM | API hệ thống CRM / n8n HTTP Request |
| Tìm thông tin sản phẩm | Tìm từ database / Google Sheets API |
| Gửi cảnh báo nội bộ | Slack, Telegram, Zalo API |
📌 Với n8n, bạn chỉ cần kéo thả các block này là xong – không cần viết code phức tạp.
🔄 Bước 5: Tạo vòng lặp feedback – Học và cải thiện
Một AI Agent tốt không chỉ chạy được một lần, mà phải chạy đúng, ổn định và liên tục cải thiện. Vì vậy, bạn cần thiết lập:
-
Logging: Lưu lại input – output để xem agent hoạt động thế nào
-
Manual override: Cho phép can thiệp thủ công nếu agent không chắc
-
Prompt versioning: Khi prompt thay đổi, nên lưu lại các phiên bản cũ để rollback khi cần
🧠 Tư duy đúng là: Mỗi lỗi của agent là một cơ hội cải tiến – bạn càng để ý sớm, hệ thống càng mạnh về sau.
🧪 Bước 6: Test thực tế trên 1 use case nhỏ
Chưa cần xây hệ thống phức tạp. Hãy chọn một tác vụ cụ thể để test trước, ví dụ:
-
Agent trích xuất thông tin từ file PDF hợp đồng
-
Agent tự động phản hồi email xin báo giá
-
Agent phân loại đơn hàng dựa trên trạng thái giao nhận
Sau khi test ổn, bạn mở rộng từng bước. Đây là cách đúng đắn để tránh “chết chìm” trong mô hình to tướng mà không ai dùng.
💬 Tổng kết: Xây AI Agent không khó – quan trọng là tư duy đúng
Đừng nghĩ bạn cần phải là kỹ sư AI để tạo ra một AI Agent hữu ích. Quan trọng là:
-
Biết mình muốn giải quyết vấn đề gì
-
Hiểu cách viết prompt và thiết kế hành vi
-
Biết cách dùng công cụ automation như n8n hoặc API
AI Agent chính là tương lai của tự động hóa: thông minh hơn macro, linh hoạt hơn code tay, và dễ tiếp cận hơn bao giờ hết.
Xem phần 1: AI Agent là gì? Từ hiểu lầm đến ứng dụng thực tế cho doanh nghiệp nhỏ – Kiến thức AI và Tự động hoá
Xem Phần 2: Viết Prompt thông minh cho AI Agent – Bí quyết tạo ra trợ lý ảo biết “nghĩ” – Kiến thức AI và Tự động hoá
