.webp)
- Các công cụ xây dựng tác nhân AI là công cụ tạo ra các hệ thống thông minh có khả năng hiểu dữ liệu đầu vào, xử lý thông tin và thực hiện các hành động tự động, vượt xa các bot theo kịch bản truyền thống hoặc RPA.
- Họ đơn giản hóa quá trình phát triển bằng các mô-đun dựng sẵn, quy trình làm việc trực quan và tích hợp, cho phép các nhà phát triển và doanh nghiệp xây dựng các tác nhân AI phức tạp mà không cần phải bắt đầu từ đầu.
- Các trường hợp sử dụng chính bao gồm tự động hóa hỗ trợ khách hàng, tự động hóa tác vụ, hỗ trợ bán hàng, hỗ trợ CNTT và ra quyết định dựa trên dữ liệu, tất cả đều tận dụng khả năng thích ứng và lý luận của công nghệ hiện đại LLMs .
Các tác nhân AI đang định hình lại cách các doanh nghiệp và nhà phát triển tiếp cận giải quyết vấn đề. Với các khuôn khổ phù hợp, bạn có thể xây dựng các tác nhân AI vượt ra ngoài tự động hóa truyền thống—cho phép các hệ thống học hỏi, thích ứng và đưa ra quyết định theo thời gian thực.
Các tác nhân này tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực và cho phép đưa ra quyết định thông minh hơn, giúp các nhóm có thêm thời gian tập trung vào đổi mới và chiến lược.
Khi việc áp dụng ngày càng tăng, các khuôn khổ và nền tảng hỗ trợ các tác nhân này — trình xây dựng tác nhân AI — cũng đang phát triển để đáp ứng các nhu cầu đa dạng, giúp việc thiết kế, triển khai và mở rộng quy mô các hệ thống thông minh trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết.
Trình xây dựng tác nhân AI là gì?
Trình xây dựng tác nhân AI là các công cụ được thiết kế để giúp các nhà phát triển và doanh nghiệp tạo ra các hệ thống AI tác nhân thông minh có khả năng hiểu dữ liệu đầu vào, xử lý thông tin và thực hiện các hành động có ý nghĩa.
Một nhà xây dựng tác nhân AI giỏi sẽ được trang bị các mô-đun dựng sẵn, đảm bảo các nhà phát triển có thể tập trung vào việc tạo ra giải pháp mà không cần phải phát minh lại mạng nơ-ron. Giá trị cốt lõi của họ nằm ở việc trừu tượng hóa sự phức tạp, hợp lý hóa quá trình phát triển và cho phép tích hợp liền mạch trong cả hệ thống mới và cũ.
Các trường hợp sử dụng cho AI Agent Builders
Các nhà xây dựng tác nhân AI tỏa sáng trong các nhiệm vụ liên quan đến tự động hóa, xử lý dữ liệu và tương tác với khách hàng. Với sức mạnh của LLMs hiện đại, nhiều nhiệm vụ tầm thường — như trả lời các truy vấn của khách hàng hoặc tóm tắt tài liệu — giờ đây có thể được tự động hóa hoàn toàn.
Tuy nhiên, tiềm năng thực sự của những công cụ này xuất hiện khi các tác nhân cần tương tác với Internet hoặc khai thác kiến thức sâu rộng về một lĩnh vực cụ thể.
Tự động hóa hỗ trợ khách hàng
Các tác nhân AI có thể xử lý các yêu cầu thường gặp của khách hàng, giảm thời gian phản hồi và cung cấp hỗ trợ 24/7 trên nhiều kênh, cải thiện sự hài lòng của khách hàng và giảm chi phí hoạt động.
Ngoài các yêu cầu đơn giản, các tác nhân AI có thể theo dõi cảm xúc của khách hàng và thu thập phản hồi theo thời gian thực. Họ cũng tích hợp với các hệ thống CRM để cung cấp hỗ trợ được cá nhân hóa cao. Khả năng này đảm bảo rằng khách hàng nhận được dịch vụ nhất quán và hiệu quả trên nhiều kênh.
Ví dụ : xử lý câu hỏi thường gặp , chuyển tiếp phiếu yêu cầu, phản hồi trò chuyện trực tiếp.
Tự động hóa nhiệm vụ
Các tác nhân AI hợp lý hóa quy trình làm việc nội bộ bằng cách tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và tích hợp với các công cụ như CRM hoặc hệ thống quản lý dự án để duy trì hoạt động hiệu quả và không có lỗi.
Các tác nhân này cũng có thể được lập trình để quản lý quy trình làm việc giữa các phòng ban, đảm bảo phê duyệt kịp thời và theo dõi thời hạn. Bằng cách tự động hóa quy trình làm việc lặp đi lặp lại, doanh nghiệp tiết kiệm được thời gian quý báu và có thể tập trung vào các sáng kiến chiến lược.
Ví dụ : Nhập dữ liệu, phân loại email, lập lịch công việc.
Bán hàng và Tiếp thị
Các tác nhân AI giúp tăng doanh thu bằng cách tự động tạo khách hàng tiềm năng , nuôi dưỡng khách hàng triển vọng và cung cấp trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa bằng cách trao quyền cho các kênh tiếp thị.
Bằng cách chủ động tương tác với khách hàng tiềm năng và theo dõi số liệu hiệu suất, các tác nhân AI nâng cao cả hiệu quả và hiệu suất trong quy trình bán hàng .
Ví dụ : Đánh giá khách hàng tiềm năng, tối ưu hóa chiến dịch, tiếp cận cá nhân hóa
Hỗ trợ CNTT
Các tác nhân AI nâng cao hoạt động CNTT bằng cách tự động hóa các yêu cầu hỗ trợ kỹ thuật, theo dõi tình trạng hệ thống và cho phép cộng tác nhóm liền mạch trong quy trình kỹ thuật.
Đối với các nhóm kỹ thuật, họ có thể tự động hóa việc xem xét mã và thực hiện kiểm tra hồi quy, đảm bảo chất lượng và năng suất nhất quán. Điều này được tăng cường hơn nữa nhờ khả năng tự động hóa các yêu cầu hỗ trợ, theo dõi tình trạng hệ thống và thực hiện các tác vụ bổ sung.
Ví dụ : Đặt lại mật khẩu, giám sát lỗi, chẩn đoán hệ thống.
Cách chọn một nhà xây dựng tác nhân AI
Việc lựa chọn đúng trình xây dựng tác nhân AI có thể khiến bạn cảm thấy choáng ngợp vì có quá nhiều tùy chọn. Sau đây là danh sách kiểm tra nhanh để giúp bạn thu hẹp lựa chọn của mình:
Hợp tác với nhóm của bạn để xác định tính năng nào quan trọng nhất đối với tổ chức của bạn. Với sự hiểu biết rõ ràng về nhu cầu của bạn, việc lựa chọn nhà xây dựng phù hợp trở nên dễ dàng hơn nhiều.
Top 7 AI Agent Builders năm 2025
Các nhà xây dựng tác nhân AI đã tiến bộ đáng kể, cung cấp các giải pháp phù hợp cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau. Trước khi đi sâu vào từng nền tảng, điều quan trọng cần lưu ý là mỗi nhà xây dựng đều có thế mạnh riêng, phù hợp với các nhu cầu khác nhau của nhà phát triển và các ứng dụng trong ngành.
Cho dù bạn đang xây dựng các tác nhân đàm thoại, tự động hóa quy trình làm việc hay quản lý các hoạt động phức tạp dựa trên dữ liệu, thì đều có một công cụ dành cho bạn.
1. Chuỗi Lang
LangChain là một khuôn khổ mạnh mẽ được thiết kế để xây dựng các tác nhân nhận biết ngữ cảnh, xuất sắc trong các cuộc hội thoại động, nhiều lượt. Bằng cách tích hợp liền mạch với nhiều backend, LangChain cho phép các nhà phát triển tạo ra các quy trình làm việc cực kỳ linh hoạt cho các ứng dụng đa dạng.
.webp)
Lưu trữ : Mã nguồn mở; yêu cầu tự lưu trữ.
Các tính năng chính :
- Thiết kế dạng mô-đun cho các cuộc trò chuyện năng động, nhiều chiều.
- Hỗ trợ tích hợp với nhiều chương trình phụ trợ khác nhau.
Giá cả : Mã nguồn mở và miễn phí sử dụng; hỗ trợ doanh nghiệp bổ sung có thể mất phí.
Thẻ : NLP, Mô-đun, Linh hoạt, Thân thiện với nhà phát triển.
2. Chỉ số Llama
LlamaIndex chuyên tích hợp các tập dữ liệu lớn vào quy trình làm việc AI, cải thiện cách dữ liệu được truy vấn và sử dụng để ra quyết định. Khả năng lập chỉ mục tiên tiến của nó lý tưởng cho các ứng dụng cấp doanh nghiệp.
Lưu trữ : Mã nguồn mở; yêu cầu tự lưu trữ.
Các tính năng chính :
- Lập chỉ mục dữ liệu nâng cao cho văn bản, dữ liệu bảng và API.
- Truy vấn liền mạch và kiến trúc mô-đun.
Giá cả : Mã nguồn mở và miễn phí; các tính năng doanh nghiệp có sẵn theo yêu cầu.
Thẻ : Dựa trên dữ liệu, Lập chỉ mục, Truy vấn, Doanh nghiệp.
3. Botpress
Botpress là nền tảng để xây dựng các hệ thống do tác nhân AI điều khiển. Thiết kế quy trình làm việc trực quan, tích hợp AI mở rộng và hỗ trợ đa kênh giúp nền tảng này trở nên lý tưởng để tự động hóa các tương tác và quy trình làm việc của khách hàng.
Các tính năng chính :
- Thiết kế quy trình làm việc trực quan cho người dùng không chuyên về kỹ thuật.
- Hỗ trợ đa kênh và tích hợp liền mạch.
Giá cả : Có sẵn gói miễn phí và trả phí.
Thẻ : Doanh nghiệp, Tự động hóa quy trình làm việc, Thiết kế trực quan.
4. Phi hành đoànAI
CrewAI được thiết kế cho sự cộng tác của nhiều tác nhân. Nó cho phép các tác nhân AI làm việc song song, khiến nó trở thành lựa chọn tuyệt vời cho quy trình làm việc theo nhóm và phối hợp phức tạp.
Lưu trữ : Mã nguồn mở; yêu cầu tự lưu trữ.
Các tính năng chính :
- Chức năng tác nhân dựa trên vai trò.
- Tự động hóa quy trình làm việc cho các tác vụ tuần tự hoặc song song.
- Sự hợp tác thông minh giữa các tác nhân.
Giá cả : Mã nguồn mở và miễn phí; có sẵn tùy chọn dành cho doanh nghiệp.
Thẻ : Hợp tác, Nhiều tác nhân, Quy trình làm việc, Hướng tới nhóm.
5. Phidat
Phidata chuyên về các tác nhân phân tích và báo cáo. Đây là giải pháp lý tưởng cho các doanh nghiệp dựa vào công cụ trực quan hóa dữ liệu và ra quyết định để thúc đẩy hoạt động.
Lưu trữ : Mã nguồn mở; yêu cầu tự lưu trữ.
Các tính năng chính :
- Công cụ trực quan hóa dữ liệu và phân tích thông tin chuyên sâu.
- Được thiết kế cho các doanh nghiệp tận dụng dữ liệu để đưa ra quyết định.
Giá cả : Mã nguồn mở; giá dành cho doanh nghiệp theo yêu cầu.
Thẻ : Phân tích, Báo cáo, Tập trung vào dữ liệu, Hình ảnh hóa.
6. Tự động GPT
AutoGPT là một khuôn khổ thử nghiệm được thiết kế để thực hiện tác vụ tự động. Nó cho phép các nhà phát triển tạo ra các tác nhân có thể tự chỉ đạo và hoàn thành tác vụ một cách độc lập.
Lưu trữ : Mã nguồn mở; yêu cầu tự lưu trữ.
Các tính năng chính :
- Quy trình làm việc hoàn toàn tự động.
- Thiết kế hướng đến nhiệm vụ cho các mục tiêu cụ thể.
Giá cả : Miễn phí và mã nguồn mở.
Thẻ : Tự động, Hướng đến nhiệm vụ, Thử nghiệm, Nguồn mở.
7. AG2
AG2 là nền tảng thế hệ tiếp theo nhấn mạnh vào khả năng thích ứng và các ứng dụng AI trong thế giới thực. Nó được thiết kế riêng cho những nhà đổi mới cần một hệ thống linh hoạt và mạnh mẽ cho các tác vụ phức tạp.
Các tính năng chính :
- Khả năng thích ứng tiên tiến cho các nhiệm vụ phức tạp.
- Hỗ trợ API mạnh mẽ.
Giá cả : Chi tiết giá cả có thể được cung cấp khi yêu cầu.
Thẻ : Khả năng thích ứng, Tiên tiến, Thực tế, Sáng tạo.
Bắt đầu xây dựng các tác nhân AI ngay hôm nay
Các nhà xây dựng tác nhân AI đang cách mạng hóa việc quản lý quy trình làm việc, tự động hóa tác vụ và tương tác với khách hàng. Nếu bạn đã sẵn sàng nâng cao các quy trình hỗ trợ AI của mình, Botpress có các công cụ để thực hiện điều đó.
Với thiết kế dạng mô-đun, tích hợp mượt mà và khả năng AI tiên tiến, Botpress không chỉ là một nền tảng mà còn là một khuôn khổ mạnh mẽ để tạo ra các tác nhân tự động phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn.
Khám phá tính năng tự động hóa thông minh và bắt đầu xây dựng với Botpress ngay hôm nay—hoàn toàn miễn phí.
Câu hỏi thường gặp
1. Điểm khác biệt giữa tác nhân AI với chatbot truyền thống hoặc công cụ RPA là gì?
Một tác nhân AI khác với chatbot truyền thống hoặc công cụ RPA ở chỗ nó không chỉ tuân theo các tập lệnh cố định hay quy tắc cứng nhắc; thay vào đó, nó hiểu ngữ cảnh, lý do về ý định của người dùng và tự động quyết định hành động cần thực hiện. Chatbot truyền thống phản hồi dựa trên các luồng được viết sẵn, trong khi bot RPA thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại mà không thích ứng với các tình huống thay đổi. Tác nhân AI có thể xử lý các yếu tố đầu vào không thể đoán trước, tích hợp với nhiều hệ thống và đưa ra quyết định theo thời gian thực, hoạt động như những công cụ giải quyết vấn đề tự động thay vì các công cụ tĩnh.
2. Tôi có thể sử dụng trình xây dựng tác nhân AI mà không cần kiến thức lập trình không?
Có, bạn có thể sử dụng các trình xây dựng tác nhân AI mà không cần kiến thức lập trình vì nhiều nền tảng cung cấp giao diện kéo thả và trình chỉnh sửa luồng trực quan. Các công cụ không cần mã này cho phép bạn thiết kế hội thoại và triển khai tác nhân mà không cần viết mã, mặc dù việc xây dựng logic hoặc tích hợp nâng cao hơn vẫn có thể yêu cầu kỹ năng chuyên môn.
3. “Tự chủ” có nghĩa là gì trong bối cảnh của các tác nhân AI?
Trong bối cảnh của các tác nhân AI, "tự chủ" có nghĩa là tác nhân có thể quyết định hành động cần thực hiện mà không cần con người chỉ dẫn rõ ràng từng bước. Thay vì tuân theo một kịch bản duy nhất, tác nhân sử dụng lý luận và các công cụ có sẵn để lập kế hoạch và điều chỉnh hành vi nhằm đạt được các mục tiêu cụ thể. Điều này cho phép tác nhân xử lý các biến thể trong dữ liệu đầu vào của người dùng và hoạt động độc lập để thúc đẩy kết quả.
4. Sự khác biệt giữa trợ lý AI và trợ lý kỹ thuật số như Siri hoặc Alexa là gì?
Trợ lý AI khác với các trợ lý kỹ thuật số như Siri hay Alexa ở chỗ chúng được thiết kế không chỉ để trả lời câu hỏi hoặc thực hiện các lệnh đơn giản mà còn để thực hiện các quy trình nhiều bước và đưa ra quyết định dựa trên ngữ cảnh và dữ liệu. Siri và Alexa thường cung cấp thông tin hoặc điều khiển các thiết bị thông minh, trong khi trợ lý AI có thể thực hiện các quy trình công việc phức tạp, chẳng hạn như cập nhật hồ sơ CRM hoặc quản lý quy trình kinh doanh từ đầu đến cuối.
5. Sự khác biệt giữa quy trình làm việc dựa trên quy tắc và quy trình làm việc dựa trên tác nhân là gì?
Sự khác biệt giữa quy trình làm việc dựa trên quy tắc và quy trình tác tử là quy trình làm việc dựa trên quy tắc tuân theo các hướng dẫn "nếu-thế-thì-thế" được xác định trước và bị lỗi khi gặp phải các tình huống bất ngờ. Ngược lại, quy trình tác tử thích ứng với thông tin mới và tự động quyết định phương án hành động tốt nhất. Điều này làm cho các hệ thống tác tử phù hợp hơn nhiều để xử lý các tác vụ phức tạp, biến đổi mà chỉ các quy tắc cứng nhắc là không đủ.
