- AI SaaS chuyển đổi phần mềm truyền thống bằng cách nhúng trí thông minh vào quy trình làm việc, cho phép sản phẩm diễn giải ý định của người dùng, điều chỉnh giao diện và mang lại kết quả chủ động thay vì chỉ phản ứng với các cú nhấp chuột.
- Không giống như SaaS tĩnh, các ứng dụng AI gốc như Linear và sử dụng Coda LLMs cho các nhiệm vụ như tạo đầu ra có cấu trúc, tóm tắt dữ liệu và tích hợp linh hoạt theo mục tiêu của từng người dùng.
- SaaS AI hiện đại stack kết hợp các công cụ như Botpress dành cho các tác nhân đàm thoại, LangChain để điều phối logic, Pinecone để tìm kiếm vectơ nhanh và Cohere để xếp hạng lại và cải thiện độ chính xác của việc truy xuất.
- Các phương pháp hay nhất cho AI SaaS nhấn mạnh vào việc tích hợp AI sâu vào trải nghiệm cốt lõi của người dùng, xây dựng xung quanh ý định của người dùng, duy trì tính minh bạch, xử lý lỗi AI một cách khéo léo và bắt đầu bằng các trường hợp sử dụng tập trung.
Hầu hết các sản phẩm SaaS được xây dựng cho những người dùng đã biết họ cần gì. Bạn mở bảng điều khiển, nhấp qua một vài menu và bắt đầu làm việc. Nó có cấu trúc, có thể dự đoán được — và hơi cũ.
AI đang thay đổi điều đó. Không phải thông qua các tính năng hào nhoáng, mà thông qua một cái gì đó sâu sắc hơn: phần mềm thích ứng theo thời gian thực, hiểu ý định và tự định hình xung quanh người dùng . Nó không chỉ "tự động" — mà là hành vi có nhận thức .
Bạn không cần phải tìm đâu xa. Một chatbot doanh nghiệp từng tuân theo một kịch bản giờ đây có thể đưa ra câu trả lời, kích hoạt hành động và truyền tải ngữ cảnh trên toàn bộ luồng hỗ trợ — không cần con người tham gia.
Và sự thay đổi này không chỉ giới hạn ở trò chuyện. Nó thể hiện ở cách người dùng viết, học, tích hợp, phân tích và xây dựng. Các quy trình làm việc tĩnh định nghĩa SaaS đang âm thầm được thay thế bằng thứ gì đó thông minh hơn.
Hãy cùng xem xét kỹ hơn những thay đổi đang diễn ra và ý nghĩa của chúng đối với thế hệ phần mềm tiếp theo.
AI SaaS là gì?
AI SaaS — hay Phần mềm trí tuệ nhân tạo dưới dạng dịch vụ — là phần mềm dựa trên đám mây tích hợp các khả năng AI trực tiếp vào trải nghiệm người dùng cốt lõi của nó. Điều này bao gồm các tính năng như đầu vào ngôn ngữ tự nhiên, phản hồi tạo ra, luồng được cá nhân hóa và giao diện thích ứng.
Sự khác biệt không chỉ là về mặt kỹ thuật mà còn là về mặt hành vi. Trong AI SaaS, sản phẩm không chờ đợi hướng dẫn. Nó đưa ra dự đoán, đưa ra hành động và định hình trải nghiệm xung quanh ý định của người dùng.
Sự thay đổi tinh tế đó đảo ngược cách cung cấp giá trị. Thay vì cung cấp cho người dùng một bộ công cụ, AI SaaS cung cấp kết quả — thường là trước khi người dùng yêu cầu . Và đó chính xác là lý do tại sao các sách hướng dẫn cũ về thiết kế SaaS, tích hợp và UX đang bắt đầu trở nên lỗi thời.
Các công cụ như Grammarly, Duolingo và Notion không chỉ bổ sung AI mà còn thiết kế lại trải nghiệm sản phẩm xung quanh AI.
SaaS truyền thống so với AI SaaS
AI không thay thế SaaS — mà đang định hình lại nó. Sự thay đổi cốt lõi không chỉ nằm ở các tính năng, mà còn ở cách người dùng tương tác với sản phẩm và những gì họ mong đợi nhận lại.
SaaS truyền thống có cấu trúc và dựa trên quy tắc. Người dùng tuân theo các luồng cố định, nhấp vào các nút có thể dự đoán được và điền vào biểu mẫu. Sản phẩm phản ứng với đầu vào — không gì hơn.
AI SaaS đảo ngược mô hình đó. Người dùng bỏ qua các bước, nhập câu hỏi và mong đợi sản phẩm hiểu được ý định của họ. Không còn là thiết kế luồng nữa — mà là xây dựng các hệ thống có thể diễn giải, thích ứng và phản hồi theo thời gian thực .
Đối với các nhóm sản phẩm, điều đó có nghĩa là phải xem xét lại các nguyên tắc cốt lõi:
- Linear trải nghiệm của người dùng nhường chỗ cho các đầu vào mở
- Tài liệu tĩnh được thay thế bằng truy xuất trực tiếp
- Giao diện phát triển từ phản ứng sang chủ động
Kết quả là một loại logic sản phẩm mới - loại logic hướng đến kết quả, nhận biết ngữ cảnh và theo mặc định là năng động.
Để hiểu được điều gì đang thay đổi, hãy so sánh hai mô hình cạnh nhau và cách mỗi mô hình định hình trải nghiệm của người dùng.
Bạn vẫn đang cung cấp sản phẩm SaaS, nhưng kỳ vọng thì mới. Người dùng không muốn được hướng dẫn. Họ muốn được hiểu và AI mang lại điều đó.
Ví dụ thực tế về cách AI đang chuyển đổi các sản phẩm SaaS
Không phải mọi sản phẩm SaaS đều cần AI, nhưng đối với các nhóm sử dụng tốt AI, các mô hình ngôn ngữ lớn ( LLMs ) đang mở ra những trải nghiệm sản phẩm mà trước đây vốn không khả thi.
Chúng ta đang thấy AI trong SaaS vượt ra ngoài giao diện trò chuyện và các trường tự động hoàn thành. Trong các triển khai tốt nhất, các tác nhân AI hoạt động bên trong sản phẩm — lý luận về đầu vào của người dùng, lấy bối cảnh từ các tương tác trước đó và tạo ra các phản hồi được cá nhân hóa cao. Đây không chỉ là tự động hóa. Đó là phần mềm suy nghĩ cùng với người dùng.
Đây là hai khu vực mà LLMs đã hoạt động tốt trong sản xuất SaaS.
Tạo ra đầu ra có cấu trúc bên trong UI thực tế
Một số tính năng AI có tác động lớn nhất không tạo ra nội dung mà tạo ra cấu trúc mà bạn có thể xây dựng.
Excalidraw AI là một ví dụ hoàn hảo. Bạn mô tả luồng bạn muốn — “người dùng đăng ký, xác minh email và truy cập bảng điều khiển” — và AI viết mã Mermaid.js để khớp. Sơ đồ xuất hiện ngay lập tức, có thể chỉnh sửa hoàn toàn bên trong ứng dụng. Bạn không bắt đầu từ con số 0 — bạn sẽ có được một cơ sở thông minh, có cấu trúc phù hợp với trường hợp sử dụng.
.webp)
Đây không phải là đồ họa tĩnh. Đây là mã có khả năng suy nghĩ, biến thành quy trình làm việc trực quan mà bạn có thể thao tác.
Các công cụ khác cũng đang khám phá điều này — như Uizard, công cụ biến lời nhắc thành bố cục UI và Retool, nơi AI cấu hình giao diện người dùng và truy vấn phụ trợ dựa trên mục tiêu của người dùng.
Trong tất cả những trường hợp này, LLM không chỉ giúp người dùng di chuyển nhanh hơn mà còn tạo ra kết quả bằng ngôn ngữ bản địa của sản phẩm .
Các tác nhân hỗ trợ quyết định được tích hợp vào quy trình làm việc
Hầu hết các công cụ SaaS đều cho rằng người dùng biết phải làm gì tiếp theo. AI đang thay đổi điều đó.
Bây giờ, chúng ta đang thấy các tác nhân nhúng có thể đọc trạng thái hiện tại của một dự án, vấn đề hoặc tài liệu — và đề xuất hành động tiếp theo .
Trong Linear , AI tóm tắt các lỗi và vấn đề, sau đó đề xuất mức độ ưu tiên dựa trên mức độ nghiêm trọng, tần suất hoặc trạng thái chặn. Không chỉ tóm tắt các phiếu yêu cầu — mà còn diễn giải tính cấp bách và thúc đẩy nhóm hành động, đảm nhận vai trò của một tác nhân AI theo chiều dọc , về cơ bản đóng vai trò là cầu nối giữa các phòng ban.
Asana AI đang làm điều tương tự với dữ liệu dự án. Nó phát hiện ra các tác vụ bị kẹt, chủ sở hữu không thống nhất hoặc lịch trình trôi dạt — và âm thầm đề xuất các bản cập nhật để cân bằng lại công việc.
Loại tác nhân này không tạo ra nội dung. Nó đọc các tín hiệu bên trong hệ thống—tiến độ nhiệm vụ, phân công, đầu vào—và thực hiện các động thái nhỏ, hữu ích để thay đổi hướng công việc.
Tích hợp AI gốc thích ứng với người dùng
Hầu hết các luồng hướng dẫn đều là tĩnh — một vài cú nhấp chuột có hướng dẫn, có thể là một danh sách kiểm tra. Nhưng LLMs đang giúp người dùng có thể bắt đầu với những gì họ muốn và xây dựng xung quanh mong muốn đó.
Trong Coda, quá trình onboarding giống như một cuộc trò chuyện hơn . Bạn mô tả những gì bạn đang cố gắng làm — lập kế hoạch cho một nhóm làm việc ngoài công ty, quản lý các sản phẩm giao cho khách hàng, theo dõi thói quen — và AI sẽ xây dựng một khung không gian làm việc để giúp bạn bắt đầu. Bảng, nút, công thức — đã có sẵn.
.webp)
Guidde có cách tiếp cận khác: sử dụng siêu dữ liệu sản phẩm và AI để tự động tạo hướng dẫn trong ứng dụng dựa trên thông tin đầu vào của bạn. Bạn nói loại hướng dẫn bạn cần và nó sẽ tạo luồng — không cần ghi lại thủ công.
Những gì từng là một chuyến tham quan giờ đây đã trở thành một sự khởi đầu thuận lợi.
Bạn xuất hiện với mục đích rõ ràng. Sản phẩm phản ứng với cấu trúc.
Từ đầu ra có cấu trúc đến tích hợp thích ứng, mọi trường hợp sử dụng mà chúng tôi đã đề cập đều dựa trên cơ sở hạ tầng có thể xử lý ngôn ngữ tự nhiên, ngữ cảnh, bộ nhớ và đầu ra động . Một số công cụ này hoạt động ở chế độ nền. Những công cụ khác được nhúng trực tiếp vào sản phẩm stack .
Hãy cùng xem xét các nền tảng quan trọng nhất hiện đang cung cấp năng lượng cho SaaS gốc AI — những nền tảng giúp bạn xây dựng các tác nhân, quản lý đường ống RAG , cấu trúc đầu vào và cắm LLMs vào quy trình làm việc thực tế.
7 công cụ hàng đầu để xây dựng các sản phẩm SaaS hỗ trợ AI
Ranh giới giữa cơ sở hạ tầng, logic và UX đang trở nên mờ nhạt. Các công cụ từng "chỉ thực hiện truy xuất kiến thức" giờ đây cung cấp giàn giáo tác nhân. Các nền tảng được xây dựng cho UI đang bắt đầu hỗ trợ sử dụng công cụ và xử lý ngữ cảnh.
Nhưng khi bạn xem xét những gì các nhóm đang sử dụng trong sản xuất, một số công cụ nhất định sẽ tiếp tục xuất hiện vì chúng tốt ở một khía cạnh nào đó.
Cho dù đó là kích hoạt hành động, truy xuất thông tin, chạy chuỗi dài hay tích hợp với các ứng dụng khác, mỗi chức năng này đều đóng vai trò riêng biệt trong cách xây dựng AI SaaS hiện đại.
1. Botpress
Botpress là những gì bạn hướng đến khi xây dựng các tác nhân cần làm nhiều việc hơn là chỉ trả lời câu hỏi. Nó được tạo ra cho các nhóm muốn kiểm soát thực sự cách AI hoạt động — kết hợp logic, bộ nhớ, luồng hành động và triển khai đa kênh tại một nơi.
.webp)
Bạn có thể kết nối nó với bất kỳ backend nào, truyền ngữ cảnh qua các lượt, xử lý các lệnh gọi API và kích hoạt kết quả thực tế — tất cả đều từ bên trong cùng một cuộc trò chuyện. Nó đặc biệt mạnh mẽ trong các tình huống mà trò chuyện cần thúc đẩy hành vi, không chỉ cung cấp phản hồi. Cho dù đó là đưa người dùng lên tàu, lên lịch thăm khám, xử lý hoạt động nội bộ hay định tuyến hỗ trợ, Botpress tạo cảm giác liền mạch.
Nền tảng này cũng hỗ trợ web, các nền tảng như WhatsApp và Telegram và SDK tùy chỉnh ngay lập tức — do đó, tác nhân của bạn sẽ có mặt ở bất kỳ nơi nào người dùng của bạn đang ở.
Các tính năng chính:
- Kiểm soát hoàn toàn logic, bộ nhớ và hành động API
- Các công cụ tích hợp để thử nghiệm, phân tích và quản lý phiên bản
- Hỗ trợ đa kênh (web, WhatsApp , Slack , phong tục)
- Dễ dàng chuyển giao cho các đại lý trực tiếp, luồng dự phòng và tiện ích UI tùy chỉnh
Giá cả:
- Gói miễn phí : $0/tháng kèm theo khoản tín dụng AI trị giá $5
- Plus : $89/tháng — bao gồm chuyển giao đại lý trực tiếp và phân tích
- Nhóm : $495/tháng — thêm quản lý vai trò, SSO, cộng tác
- Doanh nghiệp : Giá tùy chỉnh cho các nhóm có quy mô lớn hoặc tuân thủ nghiêm ngặt
2. Chuỗi Lang
LangChain là xương sống cho nhiều tính năng AI trông không giống trò chuyện chút nào — các tác nhân lập kế hoạch, phi công phụ nội bộ, người giải thích phân tích, v.v. Nó linh hoạt, có thể mô-đun hóa và cung cấp cho các nhà phát triển một cách rõ ràng để kết nối LLMs đến các công cụ, API và bộ nhớ.

Tính linh hoạt đó đi kèm với một số sự đánh đổi. LangChain tập trung rất nhiều vào SDK — hầu hết quá trình sắp xếp và gỡ lỗi đều diễn ra sâu trong Python hoặc JavaScript. Họ đã giới thiệu một trình xây dựng không cần mã có tên là LangFlow, nhưng vẫn còn sớm và thiếu sự tinh tế hoặc ổn định của trải nghiệm SDK cốt lõi.
Tuy nhiên, nếu bạn muốn kiểm soát hoàn toàn cách người đại diện của mình suy nghĩ, lập kế hoạch và hành động thì đây là công cụ mà hầu hết mọi người đều sử dụng.
Các tính năng chính:
- Khung tác nhân hỗ trợ sử dụng công cụ, lập kế hoạch và bộ nhớ
- Hỗ trợ bản địa cho OpenAI chức năng, đường ống RAG, tìm kiếm vector
- Thiết kế mô-đun để kết nối các quy trình công việc và các bước lý luận
- Hoạt động với hầu hết các API, DB vector và trình tải tài liệu
Giá cả:
- LangChain OSS : Mã nguồn mở và miễn phí
- LangSmith (gỡ lỗi + giám sát): Hiện tại miễn phí; giá dựa trên mức sử dụng sẽ sớm có
3. Quả thông
Pinecone là cơ sở dữ liệu vector xuất hiện trong hầu hết mọi hệ thống RAG sản xuất — và vì lý do chính đáng. Nó nhanh, có thể mở rộng và cho phép bạn lưu trữ và truy xuất dữ liệu đa chiều với thiết lập tối thiểu. Cho dù bạn đang lập chỉ mục phiếu hỗ trợ, tài liệu nội bộ hay kiến thức có cấu trúc, Pinecone giúp bạn dễ dàng đưa ngữ cảnh có liên quan vào LLM quy trình công việc.
.webp)
Pinecone Assistant mới phát hành giúp việc này thậm chí còn dễ dàng hơn. Nó xử lý việc phân đoạn, nhúng và truy xuất ở chế độ nền để các nhóm có thể xây dựng các tác nhân nhận biết dữ liệu và các tính năng tìm kiếm mà không cần phải quản lý cơ sở hạ tầng.
Hiếm khi đó là điều duy nhất trong bạn stack — nhưng khi việc truy xuất nhanh, được lọc là vấn đề quan trọng, Pinecone là thứ mà hầu hết các nhóm hướng tới. Kết nối nó với LangChain hoặc Cohere, và bạn sẽ có một nền tảng đáng tin cậy cho bất kỳ trợ lý nào dựa trên RAG.
Các tính năng chính:
- Tìm kiếm vector nhanh chóng, sẵn sàng sản xuất
- Trợ lý Pinecone (2025) tóm tắt sự phức tạp của việc truy xuất
- Bộ lọc siêu dữ liệu, lập chỉ mục đa thuê bao, chấm điểm kết hợp
- Cơ sở hạ tầng được quản lý — không cần lưu trữ hoặc điều chỉnh
Giá cả:
- Người mới bắt đầu : Miễn phí tới 5 triệu vector
- Tiêu chuẩn : Dựa trên mức sử dụng, khả năng mở rộng đàn hồi
- Doanh nghiệp : Năng lực và hỗ trợ chuyên dụng
4. Sự gắn kết
Cohere ban đầu là lựa chọn hàng đầu cho các bản nhúng nhanh, chất lượng cao — và vẫn thống trị không gian đó. Nhưng trong năm qua, nó đã phát triển thành một nền tảng rộng hơn hỗ trợ thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) nhờ các công cụ như API Rerank và các mô hình Command R được lưu trữ.
.webp)
API Rerank là nơi Cohere nổi bật. API này cho phép bạn sắp xếp lại kết quả tìm kiếm dựa trên mức độ phù hợp của chúng với truy vấn — do đó, thay vì truyền 20 khối thô cho LLM , bạn gửi 3 thông tin quan trọng. Kết quả: phản hồi nhanh hơn, sử dụng ít mã thông báo hơn và câu trả lời sắc nét hơn, có chủ đích.
Bạn cũng nhận được hỗ trợ đa ngôn ngữ, nhận thức ngữ cảnh dài và tùy chọn lưu trữ stack xử lý nhúng, tìm kiếm và xếp hạng lại ở một nơi — không cần tinh chỉnh.
Cohere tỏa sáng khi bạn cần cải thiện những gì mô hình của bạn nhìn thấy — không phải thay đổi cách nó lý luận. Ghép nối API Rerank của nó với một kho lưu trữ vector tốt như Pinecone và một bộ điều phối thông minh như LangChain, và bạn sẽ nhận được câu trả lời ngắn hơn, chính xác hơn và dễ giải thích hơn.
Các tính năng chính:
- Xếp hạng lại v3.5 để lựa chọn câu trả lời sắc nét hơn, theo ngữ cảnh
- RAG được lưu trữ stack với API có độ trễ thấp
- Hoạt động tốt với Pinecone, LangChain và LlamaIndex
Giá cả:
- Nhúng : Miễn phí lên đến 100.000 truy vấn/tháng
- Xếp hạng lại : Dựa trên mức sử dụng (liên hệ để biết giá)
5. Chỉ số Llama
LlamaIndex được xây dựng xung quanh một ý tưởng cụ thể: AI của bạn chỉ tốt bằng dữ liệu bạn cung cấp cho nó . Và nếu bạn đang lấy dữ liệu đó từ PDF, wiki, cơ sở dữ liệu hoặc bảng tính, LlamaIndex là cách bạn chuẩn bị dữ liệu để truy xuất — với cấu trúc, siêu dữ liệu và định tuyến thông minh.
.webp)
Không giống như Pinecone, xử lý tìm kiếm vector hoặc Cohere, xếp hạng lại mức độ liên quan, LlamaIndex tập trung vào đường ống cung cấp dữ liệu cho mô hình . Nó phân đoạn và lập chỉ mục các nguồn của bạn, theo dõi siêu dữ liệu tài liệu và định tuyến truy vấn dựa trên cấu trúc và mục đích — không chỉ từ khóa hoặc nhúng.
Tính năng này đặc biệt hữu ích cho các nhóm xây dựng sản phẩm AI dựa trên nội dung chuyên biệt theo lĩnh vực — hướng dẫn sử dụng sản phẩm, dữ liệu khách hàng, nhật ký kỹ thuật — trong đó ngữ cảnh rất quan trọng và việc truy xuất chung bị hỏng.
LlamaIndex có một số điểm tương đồng với LangChain, nhưng nó tập trung nhiều hơn vào việc chuẩn bị dữ liệu và lập chỉ mục , không phải vào việc lập kế hoạch cho tác nhân hay sử dụng công cụ.
Các tính năng chính:
- Đường ống lập chỉ mục cho dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc
- Định tuyến truy vấn thông minh và theo dõi nguồn
- Hoạt động với Pinecone, Chroma hoặc bộ nhớ cục bộ
- Kết hợp tốt nhất với các tác nhân cần quyền truy cập dữ liệu nội bộ có độ tin cậy cao
Giá cả:
- Nguồn mở : Miễn phí (MIT)
6. AI của Vercel
Vercel AI SDK dành cho các nhóm muốn AI trở thành một phần của sản phẩm — không chỉ là một chatbot bị bỏ vào góc. Nó giúp bạn xây dựng các giao diện phản hồi, giống như trò chuyện bên trong ứng dụng của mình bằng React, Svelte hoặc Next.js — với hỗ trợ đầy đủ cho các phản hồi phát trực tuyến, bộ nhớ và gọi các công cụ bên ngoài.
.webp)
Nó được xây dựng bởi cùng một nhóm đằng sau Next.js, thể hiện ở cách nó xử lý trạng thái giao diện người dùng và UX tốt như thế nào. Phiên bản mới nhất cũng bổ sung hỗ trợ cho MCP ( Giao thức bối cảnh mô hình ) — một tiêu chuẩn sắp ra mắt để cấu trúc đầu vào mô hình, sử dụng công cụ và nguồn cơ sở. Điều đó có nghĩa là API sạch hơn, tùy chỉnh dễ dàng hơn và kiểm soát tốt hơn những gì trợ lý của bạn làm.
Bạn không xây dựng các tác nhân ở đây — nhưng nếu bạn đã có một tác nhân, đây là cách bạn biến nó thành một trải nghiệm sản phẩm hoàn thiện. SDK phù hợp hoàn toàn với bất kỳ front-end nào stack và khả năng hỗ trợ MCP, sử dụng công cụ và phát trực tuyến khiến nó trở nên lý tưởng cho các giao diện AI cần có cảm giác tự nhiên.
Các tính năng chính:
- Thêm giao diện AI trực tiếp vào ứng dụng React hoặc Svelte
- Phát trực tuyến, lịch sử trò chuyện, hỗ trợ công cụ và nối đất
- Hỗ trợ MCP cho hành vi mô hình có cấu trúc, có thể kiểm soát
- Được xây dựng bởi những người sáng tạo ra Next.js — được tối ưu hóa cho UX giao diện người dùng
Giá cả:
- SDK nguồn mở : Miễn phí
- Lưu trữ Vercel : Dựa trên mức sử dụng (tính toán + băng thông)
7. Làm
Make giống như băng keo cho các sản phẩm SaaS — đặc biệt là trong những ngày đầu tích hợp AI. Đây là nền tảng tự động hóa trực quan cho phép bạn ghép các ứng dụng lại với nhau, kích hoạt quy trình làm việc và thậm chí cắm các mô hình AI mà không cần viết nhiều mã.
.webp)
Nó thực sự xuất sắc trong việc cung cấp cho các nhóm sản phẩm khả năng tạo nguyên mẫu hành vi AI mà không cần lớp phụ trợ hoặc lớp dàn dựng hoàn chỉnh . Cần kích hoạt hỗ trợ theo dõi khi người dùng cung cấp phản hồi tiêu cực trong cuộc trò chuyện? Sử dụng Make. Bạn muốn tóm tắt tin nhắn đó bằng OpenAI và ghi vào Hubspot CRM của bạn? Ngoài ra, hãy sử dụng Make.
Nó không được xây dựng cho các tác nhân lập kế hoạch phức tạp hoặc sử dụng công cụ chuyên sâu, nhưng đối với các tác vụ mà bạn chỉ cần kết nối A với B với C, nó nhanh, linh hoạt và thân thiện. Điều này đặc biệt hữu ích khi sản phẩm của bạn không phải là AI-first nhưng bạn muốn nhúng một số trí thông minh đằng sau hậu trường.
Các tính năng chính:
- Trình xây dựng trực quan với hàng trăm tích hợp ứng dụng được xây dựng sẵn
- Dễ dàng kích hoạt các hành động từ đầu vào AI (ví dụ: GPT tóm tắt → email/gửi/CRM)
- Tích hợp sẵn OpenAI mô-đun, cộng với HTTP và webhook ủng hộ
- Tuyệt vời cho hoạt động nhóm, vòng phản hồi và tự động hóa nhẹ
Giá cả:
- Miễn phí: 1.000 ops/tháng, 2 kịch bản đang hoạt động
- Gói Core: 9 đô la/tháng — dành cho nhóm nhỏ và sử dụng ít
- Ưu điểm: 16 đô la/tháng — thêm nhiều hoạt động, lịch trình và xử lý lỗi hơn
- Doanh nghiệp: Tùy chỉnh — dành cho các nhóm chạy luồng nhiệm vụ quan trọng
Các phương pháp hay nhất để thêm AI vào sản phẩm SaaS
Xây dựng bằng AI không chỉ là thêm một tính năng mới — nó thường thay đổi cách sản phẩm của bạn hoạt động ở cấp độ cơ bản. Những phương pháp hay nhất này có thể giúp các nhóm tập trung vào những gì quan trọng nhất: tính hữu ích, tính rõ ràng và sự tin tưởng của người dùng.
1. Biến AI thành một phần của sản phẩm, không chỉ là một tiện ích bổ sung
AI phải hỗ trợ trải nghiệm cốt lõi của bạn, không phải ngồi ngoài cuộc. Nếu nó giống như một tính năng không kết nối — như cửa sổ trò chuyện lơ lửng ở góc — thì nó sẽ không được sử dụng.
Thay vào đó, hãy tích hợp AI vào quy trình làm việc mà mọi người đã dựa vào. Trong Linear , AI hỗ trợ theo dõi và ưu tiên vấn đề. Trong Coda, AI xây dựng các bảng và logic xung quanh mục tiêu của người dùng. Các tính năng này không tách biệt — chúng là một phần trong cách sản phẩm hoạt động.
Bắt đầu bằng cách xác định nơi người dùng bị kẹt hoặc nơi công việc chậm lại. Sử dụng AI để làm phẳng những khoảnh khắc đó, không chỉ để gây ấn tượng.
2. Xây dựng xung quanh ý định, không chỉ là đầu vào
LLMs hoạt động tốt nhất khi họ hiểu lý do tại sao ai đó làm điều gì đó — không chỉ những gì họ nhập. Điều đó có nghĩa là sản phẩm của bạn phải nắm bắt được ý định của người dùng ngay từ đầu và thiết kế các luồng xung quanh nó.
Đây là những gì làm cho các công cụ như Notion AI hoặc Duolingo Max có vẻ hữu ích. Chúng không chỉ phản hồi — chúng định hình phản hồi của mình dựa trên ngữ cảnh và mục tiêu. Điều đó chỉ hiệu quả nếu bạn cấu trúc UX của mình để hướng dẫn và học hỏi từ ý định của người dùng, không chỉ từ lời nói của họ.
Hỏi: Người dùng đang cố gắng đạt được điều gì? Sau đó, xây dựng từ đó.
3. Cung cấp cho người dùng khả năng hiển thị và kiểm soát
AI nên hỗ trợ các quyết định, không phải đưa ra quyết định trong hộp đen. Người dùng nên hiểu mô hình đang làm gì, thông tin lấy từ đâu và cách điều chỉnh hành vi của mô hình.
Giao diện AI tốt giải thích lý do tại sao chúng gợi ý điều gì đó. Chúng cho phép người dùng thử lại, chỉnh sửa hoặc khám phá các giải pháp thay thế. Điều này giúp người dùng xây dựng sự tự tin và ngăn ngừa sự phụ thuộc quá mức vào tự động hóa.
Trình bày nguồn dữ liệu, hiển thị logic nhanh khi có ý nghĩa và luôn để chỗ cho việc ghi đè thủ công.
4. Chuẩn bị cho các trường hợp ngoại lệ và thất bại
LLMs sẽ không phải lúc nào cũng hoạt động theo cách bạn mong đợi. Chúng có thể bỏ lỡ ngữ cảnh, tạo ra kết quả mơ hồ hoặc hiểu sai hướng dẫn. Sản phẩm của bạn phải sẵn sàng cho điều đó.
Thêm lan can. Sử dụng điểm tin cậy để định tuyến các phản hồi không chắc chắn. Cho phép các phương án dự phòng nhẹ nhàng cho các mô hình ngôn ngữ lớn khác hoặc hỗ trợ của con người. Và quan trọng nhất là theo dõi cách người dùng tương tác với AI để bạn có thể biết AI giúp ích ở đâu — và AI cần cải thiện ở đâu.
AI sẽ cải thiện sản phẩm của bạn chứ không phải làm cho nó trở nên khó đoán.
5. Bắt đầu với một trường hợp sử dụng mạnh mẽ và mở rộng dần dần
Bạn không cần phải biến toàn bộ sản phẩm của mình thành sản phẩm AI ngay từ ngày đầu. Các nhóm thành công nhất bắt đầu từ quy mô nhỏ — một tính năng, một quy trình làm việc — và cải thiện cho đến khi người dùng tin tưởng sử dụng nó mỗi ngày.
Có thể là hướng dẫn, tìm kiếm tài liệu, tóm tắt phân tích hoặc tự động hóa tác vụ. Tập trung vào một lĩnh vực mà AI có thể giảm ma sát hoặc tăng tốc độ và làm cho nó hoạt động tốt trước khi mở rộng quy mô.
Các tính năng mạnh mẽ, đáng tin cậy tạo dựng lòng tin. Khi người dùng của bạn phụ thuộc vào chúng, việc mở rộng sang các trường hợp sử dụng khác trở nên dễ dàng hơn nhiều.
Thêm AI vào dịch vụ SaaS của bạn ngay hôm nay
Nếu bạn muốn đưa trí thông minh thời gian thực vào sản phẩm SaaS của mình — cho dù đó là tích hợp, hỗ trợ hay quy trình làm việc nội bộ — bạn cần nhiều hơn một mô hình. Bạn cần cơ sở hạ tầng kết nối AI với logic sản phẩm, bối cảnh người dùng và công cụ của mình.
Đó chính xác là nơi Botpress phù hợp. Nó được xây dựng cho các nhóm muốn vượt ra ngoài chức năng trò chuyện đơn giản và bắt đầu thiết kế các tác nhân AI có thể thúc đẩy kết quả.
Bạn có thể kết nối nó với API của riêng bạn, cắm vào các nguồn kiến thức, quản lý bộ nhớ và triển khai tới các kênh như WhatsApp , web hoặc ứng dụng tùy chỉnh — tất cả ở một nơi. Cho dù bạn đang thêm trợ lý AI hay xây dựng một lớp đại lý đầy đủ bên trong ứng dụng của mình.
Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay — hoàn toàn miễn phí.