Cách 1. Tạo AI Agent thủ công
Bước 1.- Trường hợp workspace chưa có Agent nào: Nhấn nút [Tạo Agent mới] để tạo AI Agent mới.

- Trường hợp workspace đã có Agent trước đó: Nhấn nút [Tạo Agent] > [Tạo Agent mới] để tạo AI Agent mới.

- Tên Agent (bắt buộc)
- Mô tả
- Chọn Avatar

Cách 2. Tạo Agent mới bằng cách nhập tệp
Bước 1. Truy cập màn hình danh sách, chọn “Tạo Agent”..png?fit=max&auto=format&n=xQW-VKxoO7JgD6GU&q=85&s=c6c78b9cfd075d81ce9bd17f371f7fc7)
.png?fit=max&auto=format&n=xQW-VKxoO7JgD6GU&q=85&s=06934f742131bedb72f330f8b32b22d4)
.png?fit=max&auto=format&n=xQW-VKxoO7JgD6GU&q=85&s=cffe9ba2c62b7f97816b95a38e72bb7a)
.png?fit=max&auto=format&n=xQW-VKxoO7JgD6GU&q=85&s=8a5d27a9dc3ab35946bad7746098a58f)
.png?fit=max&auto=format&n=xQW-VKxoO7JgD6GU&q=85&s=05882a59e7b05cabdc8a25839c314c7f)
Gợi ý quy trình xây dựng AI Agent
Để xây dựng và triển khai AI Agent một cách hiệu quả, bạn có thể làm theo hướng dẫn dưới đây. Bước 1: Xác định mục tiêu và vai trò của AI Agent Trước khi xây dựng AI Agent, bạn cần xác định rõ mục tiêu và vai trò của nó:- AI Agent này sẽ hỗ trợ công việc gì? (Ví dụ: tự động hóa quy trình chăm sóc khách hàng, phân tích dữ liệu nội bộ, theo dõi email/chat để thu thập thông tin công việc…)
- Kết quả mong muốn khi triển khai AI Agent là gì? (Ví dụ: giảm thời gian xử lý công việc, cải thiện độ chính xác khi phân loại thông tin…)
- AI Agent sẽ hoạt động độc lập hay cần phối hợp với con người trong một số tác vụ cụ thể?
- Nguồn dữ liệu đầu vào: AI Agent sẽ lấy thông tin từ đâu? (Ví dụ: email, hệ thống CRM, tài liệu nội bộ, API bên thứ ba…)
- Loại dữ liệu nào quan trọng? (Ví dụ: với AI Agent theo dõi công việc, có thể cần quét email và tin nhắn nội bộ để thu thập lịch trình và thông tin nhiệm vụ.)
- Những giới hạn nào cần đặt ra? (Ví dụ: AI Agent có quyền truy cập thông tin nhạy cảm hay không? Có cần hạn chế nội dung trả lời không?)
- Định nghĩa Persona & Guideline
- Cung cấp tri thức cần thiết
- Khai báo quy trình nghiệp vụ
- Cấu hình công cụ hỗ trợ
- Thiết lập phạm vi hạn chế
- Kích hoạt tính năng nâng cao
- Thử nghiệm các tình huống thực tế: Đặt AI Agent vào các tình huống mà người dùng có thể gặp phải để kiểm tra mức độ chính xác.
- Kiểm tra phản hồi của AI Agent: Đảm bảo AI Agent có thể xử lý yêu cầu một cách tự nhiên, chính xác, và không đưa ra câu trả lời không phù hợp.
- Kiểm tra Audit logs: Xem lịch sử tương tác để phân tích luồng xử lý và tối ưu hóa nếu cần.
- Tích hợp với các kênh chat nội bộ.
- Kết nối với hệ thống CRM, ERP để tự động hóa quy trình.
- Triển khai AI Agent theo dõi email, thu thập thông tin từ tài liệu nội bộ.
- Cấu hình API để AI Agent có thể tương tác với các hệ thống bên ngoài.
Tóm lại, để xây dựng AI Agent hiệu quả cần:
- Xác định rõ mục tiêu ngay từ đầu để tránh phát triển lan man.
- Lựa chọn nguồn dữ liệu phù hợp để AI Agent có thể xử lý chính xác thông tin.
- Luôn kiểm thử trước khi triển khai để đảm bảo AI Agent hoạt động ổn định.
- Theo dõi và tối ưu hóa liên tục dựa trên phản hồi của người dùng và dữ liệu thực tế.