- Hãy bắt đầu với các mục tiêu rõ ràng để xác định rõ mục đích và khả năng của tác nhân AI ngay từ đầu.
- Chọn nền tảng phù hợp với trường hợp sử dụng của bạn, cung cấp tài nguyên hỗ trợ và cho phép bạn dùng thử miễn phí.
- Kết hợp các luồng có cấu trúc và LLM lý luận để tạo ra các tác nhân linh hoạt có thể vừa tuân theo kịch bản vừa xử lý các tác vụ phức tạp, mở.
- Tích hợp tác nhân của bạn với cơ sở kiến thức, kênh, webhook và nền tảng để nhúng liền mạch vào quy trình làm việc thực tế.
- Kiểm tra, triển khai và tiếp tục cải tiến bằng cách sử dụng phân tích và phản hồi của người dùng để tinh chỉnh tác nhân AI của bạn sau khi ra mắt.
Công nghệ tác nhân AI đã có những bước tiến đáng kinh ngạc trong những năm gần đây – điều đó có nghĩa là ngày nay, bất kỳ ai có máy tính cũng có thể tự xây dựng tác nhân AI của riêng mình.
Tác nhân AI là một trong những xu hướng AI hàng đầu, được dự đoán sẽ tiếp tục được áp dụng nhanh chóng trên nhiều ngành công nghiệp.
Cho dù bạn đang tự động hóa quy trình hay tạo trợ lý AI , hướng dẫn này sẽ hướng dẫn bạn các bước để xây dựng tác nhân AI hỗ trợ LLM của riêng bạn.
1. Xác định phạm vi của bạn
Bước đầu tiên để tạo ra một tác nhân AI rất đơn giản – nó sẽ làm gì? Bắt đầu bằng cách phác thảo rõ ràng mục đích của tác nhân của bạn.
Có rất nhiều ứng dụng thực tế của tác nhân AI . Xác định mục đích của bạn sẽ xác định khả năng mà nó cần, từ đó xác định nền tảng bạn sử dụng.
- Nhân viên bán hàng AI giúp người dùng bằng cách trả lời các câu hỏi về sản phẩm, đề xuất các lựa chọn, so sánh các mẫu mã và cung cấp thông tin chi tiết về giá cả.
- Nhân viên hỗ trợ khách hàng AI sẽ giải quyết các vấn đề của khách hàng, chia sẻ các tài nguyên như Câu hỏi thường gặp hoặc video và khắc phục sự cố kỹ thuật.
- Một tác nhân AI quản lý kiến thức sẽ thu thập các chính sách của công ty, tóm tắt tài liệu và giúp nhân viên nhanh chóng tìm thấy thông tin có liên quan.
- Một tác nhân tạo khách hàng tiềm năng AI gửi các thông tin theo dõi có mục tiêu qua email hoặc các nền tảng như WhatsApp , thu thập thông tin qua các cuộc trò chuyện và đồng bộ hóa dữ liệu với CRM để theo dõi hợp lý.
- Nhân viên AI của HR sẽ trả lời các thắc mắc của nhân viên về chính sách của công ty, hỗ trợ tuyển dụng và xử lý các yêu cầu PTO.
- Một tác nhân AI thương mại điện tử theo dõi đơn hàng, kiểm tra tình trạng sản phẩm và đưa ra các đề xuất phù hợp dựa trên sở thích của người dùng.
Nếu bạn có một ngành công nghiệp chuyên biệt, bạn thậm chí có thể xây dựng một tác nhân AI xử lý nhiều quy trình. Ví dụ, một tác nhân AI cho bất động sản có thể gợi ý các bất động sản, theo dõi giấy tờ và quản lý mối quan hệ với khách hàng. Hoặc một tác nhân AI cho khách sạn có thể xử lý việc đặt phòng, hợp lý hóa các yêu cầu dọn phòng và bán các dịch vụ bổ sung.
Nếu bạn sử dụng một nền tảng có thể mở rộng, thế giới nằm trong tầm tay bạn. Một tác nhân AI được thiết kế tốt có thể tự động hóa hầu như mọi tác vụ.
Khi đã quyết định được phạm vi, bạn sẽ có thông tin cần thiết để chọn nền tảng.
2. Chọn một nền tảng
Không thiếu các khuôn khổ tác nhân AI để lựa chọn. Nếu bạn đang tìm kiếm nguồn cảm hứng, danh sách tuyển chọn 9 nền tảng AI hàng đầu của chúng tôi là nơi tuyệt vời để bắt đầu.
Mặc dù tôi sẽ không so sánh các nền tảng ở đây – bởi vì, phải thừa nhận là, tôi thiên vị nền tảng của chúng tôi hơn – nhưng tôi có thể chia sẻ một số yếu tố chính cần cân nhắc khi lựa chọn nền tảng phù hợp cho dự án của bạn:
Hãy đảm bảo bạn chọn một nền tảng AI:
- Cung cấp các nguồn tài nguyên giáo dục . Luôn có một đường cong học tập, vì vậy hãy đảm bảo bạn được trang bị tốt cho nó.
- Phù hợp với ý định của bạn. Đừng chọn nền tảng chuyên về dịch vụ khách hàng nếu bạn muốn có bot bán hàng hoặc hệ thống nhiều đại lý .
- Bao gồm một gói miễn phí để bạn có thể dùng thử trước khi (hoặc không) phải cam kết tài chính.
Nếu bạn cần một giải pháp nguồn mở, cũng có rất nhiều tùy chọn tác nhân AI nguồn mở để bạn lựa chọn.
Sau khi chọn trình xây dựng tác nhân AI để bắt đầu, bạn có thể bắt đầu xây dựng tác nhân AI của riêng mình.
3. Tạo hướng dẫn và biến
Tác nhân AI của bạn sẽ hoàn toàn độc đáo – nó phụ thuộc hoàn toàn vào trường hợp sử dụng và phạm vi của bạn. Một phần của quy trình sẽ bao gồm việc làm quen với nền tảng bạn chọn và áp dụng hiểu biết của bạn vào lộ trình độc đáo của bạn.
Bắt đầu với một nút tự động
Chúng ta hãy nêu bật một sự thật đáng tiếc: không phải tất cả 'nền tảng tác nhân AI' đều cho phép bạn xây dựng các tác nhân AI thực sự.
Nhiều công ty cung cấp chatbot AI nhưng lại thiếu một thành phần quan trọng của tác nhân AI: khả năng tự đưa ra quyết định để thực hiện yêu cầu của người xây dựng.
Trong Botpress Studio, Autonomous Nodes cho phép người dùng xây dựng các tác nhân AI quyết định khi nào sử dụng luồng có cấu trúc và khi nào sử dụng LLM . Các nhà phát triển chỉ cần nhắc nhở Autonomous Node bằng ngôn ngữ đơn giản.
Chỉ với vài dòng văn bản đơn giản, bạn có thể cho Autonomous Node biết bạn muốn tác nhân AI của mình làm gì và cách nó hoạt động khi thực hiện. Bạn có thể xác định tính cách, phạm vi và mục đích của nó trong vài phút.
Một số phần của chatbot AI của bạn nên được cấu trúc - như lời chào của bạn hoặc bài giới thiệu bán hàng mục tiêu của bạn. Nhưng có khả năng sẽ có một số khía cạnh của cuộc trò chuyện mà bạn muốn chuyển giao cho LLM .
Tạo biến để thu thập thông tin
Tác nhân AI của bạn sẽ có một số câu hỏi cho người dùng của bạn. Ví dụ:
- Một đại lý AI du lịch có thể hỏi người dùng muốn có hành trình đến thành phố nào
- Một tác nhân AI về sức khỏe tâm thần có thể hỏi người dùng đang cảm thấy thế nào
- Một nhân viên dịch vụ khách hàng sẽ hỏi người dùng cần trợ giúp gì
Tùy thuộc vào luồng hội thoại của bạn, sẽ có các biến 1-x mà bạn đưa vào để thu thập thông tin.
Ví dụ, một nhân viên AI du lịch có thể hỏi người dùng sẽ đi đâu, họ có muốn đặt chuyến bay không, họ đi cùng bao nhiêu người, ngân sách của họ, các hoạt động ưa thích của họ, v.v.
Hoặc một nhân viên bán hàng có thể hỏi người dùng đang tìm kiếm điều gì, sau đó chuyển sang các luồng trò chuyện khác nhau dựa trên câu trả lời của họ.
4. Tích hợp tác nhân AI của bạn
Một tác nhân AI không có tích hợp chỉ là phiên bản của riêng bạn ChatGPT . Mục đích của tác nhân AI được xác định bởi sự tích hợp của nó.
Có nhiều thực thể bạn có thể tích hợp với tác nhân AI — gần như là vô hạn nếu bạn sử dụng một nền tảng linh hoạt.
Những tích hợp này cho phép tác nhân AI tích hợp liền mạch với quy trình làm việc hiện có, thay vì trở thành một "phần bổ sung" không có kết nối.
Cơ sở tri thức
Nếu bạn muốn đại lý của mình "biết" bất kỳ thông tin riêng nào — như tình trạng sẵn có của sản phẩm, luật lệ địa phương hoặc tài liệu phần mềm — bạn thường sẽ chia sẻ thông tin này thông qua Cơ sở kiến thức .
Sử dụng Cơ sở kiến thức cho phép tác nhân AI của bạn truyền đạt thông tin chính xác và cập nhật (không giống như việc hỏi một chatbot mục đích chung như ChatGPT ).
Cơ sở tri thức có thể là bất kỳ thứ gì từ bảng hoặc tài liệu đến cơ sở dữ liệu đầy đủ. Ví dụ về KB bao gồm tài liệu nội bộ, cơ sở dữ liệu sản phẩm, kho lưu trữ tuân thủ hoặc hệ thống tìm kiếm doanh nghiệp.
Các hệ thống mạnh nhất sẽ sử dụng thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) để phân tích tài liệu và truy xuất thông tin có liên quan. (Đừng lo, RAG sẽ đi kèm với nền tảng tác nhân AI.)
Kênh
Kênh là cách người dùng của bạn có thể giao tiếp với tác nhân AI của bạn. Chúng khá dễ hiểu: một chatbot WhatsApp giao tiếp thông qua WhatsApp . MỘT Discord bot giao tiếp trên Discord .
Một kênh chung cho các tác nhân AI hướng tới khách hàng là tiện ích trang web. Đôi khi được gọi là webchat , loại kênh này cho phép người truy cập trang web của bạn tương tác với đại lý của bạn.
Một tác nhân AI có bị giới hạn ở 1 kênh không? Chắc chắn là không. Bạn có thể tích hợp tác nhân của mình để nhận thông tin từ Facebook Messenger rồi ping bạn trên Slack . Hoặc xây dựng một tác nhân AI gửi tin nhắn đến tất cả các liên hệ của bạn qua Telegram , SMS và email.
Webhook
Nếu bạn muốn tác nhân AI của mình thực hiện hành động dựa trên các kích hoạt, bạn sẽ cần webhooks . Các loại thông báo sự kiện tự động này cho phép các tác nhân AI giao tiếp với các hệ thống khác nhau theo thời gian thực.
Khi một sự kiện xảy ra trong một hệ thống, webhook gửi yêu cầu đến hệ thống khác. Điều này có thể kích hoạt hành động mà không cần đầu vào của con người. Ví dụ về việc sử dụng webhooks bao gồm:
- Một khách hàng tiềm năng mới trong Salesforce sẽ nhắc nhở tác nhân AI chấm điểm và chỉ định khách hàng tiềm năng đó.
- Phiếu hỗ trợ khách hàng sẽ kích hoạt các tác nhân AI phân loại và chuyển tiếp khi cần thiết.
- Các tác nhân AI gửi thông tin cập nhật về việc vận chuyển khi trạng thái đơn hàng thay đổi .
- Nhân viên mới sẽ nhận được tài liệu đào tạo và lời mời họp từ tác nhân AI.
- Cảnh báo bảo mật sẽ nhắc nhở tác nhân AI phân tích và thông báo cho nhóm CNTT.
Nền tảng
Tích hợp tác nhân AI khó khăn nhất, thú vị nhất và hữu ích nhất: nền tảng.
Đừng để sự khó khăn làm bạn nản lòng — hầu hết các nền tảng đều có sẵn nhiều tích hợp được xây dựng sẵn cho các tác nhân AI .
Ví dụ về các nền tảng bạn có thể tích hợp với tác nhân AI bao gồm:
- Các nền tảng CRM như Hubspot và Salesforce, để theo dõi và nuôi dưỡng khách hàng tiềm năng
- Các nền tảng trợ giúp như Zendesk Và Intercom , để hỗ trợ khách hàng và giải quyết khiếu nại
- Các công cụ tự động hóa tiếp thị , như Mailchimp (hoặc Hubspot một lần nữa) để gửi email bên ngoài
- Hệ thống ERP , như Oracle hoặc SAP, để hợp lý hóa việc quản lý hàng tồn kho
- Một nền tảng phân tích như Google Analytics , để đo lường kết quả của tác nhân
Ví dụ, một tác nhân AI cho HR sẽ sử dụng các tài liệu chính sách quan trọng của công ty làm Cơ sở tri thức. Khi một nhân viên hỏi cách xử lý một tình huống cụ thể, chatbot có thể sử dụng các tài liệu chính sách để đưa ra câu trả lời.
5. Kiểm tra và lặp lại
Sau khi xây dựng tác nhân AI của bạn, bước tiếp theo là tinh chỉnh nó. Kiểm tra và lặp lại là điều cần thiết để thành công nhưng thường bị các nhà xây dựng háo hức ra mắt bỏ qua.
Nền tảng tác nhân AI của bạn nên cung cấp trình mô phỏng trong studio, cho phép bạn thực hành tương tác với tác nhân AI của mình. Đây là bước đầu tiên trong quá trình thử nghiệm và là phần quan trọng trong việc tinh chỉnh tác nhân của bạn trong quá trình phát triển.
Sau khi hoàn tất bản dựng ban đầu, bạn có thể chia sẻ phiên bản mẫu của tác nhân với bạn bè hoặc đồng nghiệp bằng URL. Kiểm tra theo cách này giúp đảm bảo chức năng của tác nhân đã sẵn sàng trước khi triển khai.
Khi bạn thử nghiệm, bạn sẽ có thể điều chỉnh tác nhân AI của mình để tốt hơn. Và hãy chuẩn bị: quá trình này sẽ tiếp tục ngay cả sau khi bạn triển khai tác nhân AI của mình. Điều đó là bình thường.
6. Triển khai tác nhân AI của bạn
Khi tác nhân AI của bạn đã sẵn sàng, đã đến lúc triển khai và để nó bắt đầu tạo ra tác động. Có một số tùy chọn triển khai để lựa chọn:
- Triển khai nó như một tiện ích trên trang web của bạn.
- Chia sẻ với người dùng thông qua URL.
- Tích hợp nó 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 nhắn nội bộ hoặc phần mềm độc quyền của công ty bạn.
Đừng quên cho người dùng biết tác nhân AI đang hoạt động – nếu họ không biết nó khả dụng, nó không thể thực hiện mục đích của mình một cách hiệu quả. Giao tiếp rõ ràng là chìa khóa để biến tác nhân AI của bạn thành một nguồn tài nguyên có giá trị.
Lưu ý : Nếu bạn đang xây dựng một hệ thống đa tác nhân — nhiều tác nhân AI trong một môi trường dùng chung — thì bạn cũng cần lập kế hoạch định tuyến tác nhân AI , quy trình chuyển hướng kích hoạt đến các tác nhân cụ thể.
Để đo lường mức độ thành công của hệ thống đa tác nhân của bạn trong việc cộng tác để đạt được mục tiêu, bạn sẽ cần một hệ thống đánh giá đa tác nhân để đánh giá hệ thống. Điều này sẽ giải quyết được sự phức tạp phát sinh khi có nhiều tác nhân làm việc cùng nhau.
7. Giám sát và cải thiện
Dự án tác nhân AI của bạn không kết thúc sau khi triển khai—trên thực tế, triển khai chỉ là sự khởi đầu. Khi đã ra mắt, tác nhân AI của bạn sẽ bắt đầu làm việc cho bạn.
Một nền tảng tác nhân AI chất lượng sẽ cung cấp các phân tích liên tục, cung cấp thông tin chi tiết về thời điểm mọi người sử dụng tác nhân của bạn, các chủ đề họ hỏi và các nền tảng họ muốn tương tác.
Nếu bạn muốn hiểu rõ hơn về cách tối ưu hóa việc sử dụng phân tích cho tác nhân AI, bạn có thể tham khảo bài viết của chúng tôi về phân tích chatbot AI .
Bắt đầu xây dựng một tác nhân AI miễn phí
Bạn có ý tưởng về một tác nhân AI – và chúng tôi có nền tảng tác nhân AI mạnh mẽ và linh hoạt nhất.
Thật dễ dàng để xây dựng trên Botpress với trình tạo luồng trực quan kéo và thả, thư viện giáo dục phong phú và hoạt động Discord cộng đồng 20.000+ nhà xây dựng bot.
Nền tảng có thể mở rộng của chúng tôi có nghĩa là bạn có thể xây dựng bất cứ thứ gì và Tích hợp của chúng tôi Hub có đầy đủ các đầu nối được xây dựng sẵn với các kênh lớn nhất.
Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Nó miễn phí.
Các câu hỏi thường gặp
Sự khác biệt giữa tác nhân AI và chatbot là gì?
Chatbot thường tuân theo một kịch bản hoặc sơ đồ, trong khi tác nhân AI có thể đưa ra quyết định, lý luận và thực hiện hành động dựa trên hướng dẫn của bạn.
Tôi có thể sử dụng khác nhau không? LLMs (giống OpenAI , Claude, Mistral) trong cùng một tác nhân?
Có, bạn có thể kết hợp và kết hợp LLMs tùy thuộc vào nhiệm vụ, miễn là nền tảng của bạn hỗ trợ cắm chúng vào. Giống như việc chọn đúng công cụ cho từng công việc vậy.
Làm thế nào để tôi đào tạo tác nhân AI của mình vượt ra ngoài Cơ sở kiến thức
Hầu hết các nền tảng tác nhân không cung cấp khả năng tinh chỉnh hoàn toàn, nhưng bạn có thể định hình hành vi bằng lời nhắc, luồng tùy chỉnh và phương pháp truy xuất. Nếu bạn cần tinh chỉnh, bạn thường thực hiện bên ngoài nền tảng tác nhân và sau đó tích hợp mô hình đã điều chỉnh.
.png)
