Sự trỗi dậy của các mô hình ngôn ngữ lớn đã làm dấy lên làn sóng phấn khích xung quanh các tác nhân AI tổng quát — các bot có thể xử lý mọi thứ từ viết mã đến quản lý lịch. Nhưng trong môi trường doanh nghiệp thực tế, các tác nhân này thường gặp phải rào cản.
Chúng là tài liệu demo ấn tượng nhưng chưa sẵn sàng để đưa vào sản xuất.
Những gì doanh nghiệp cần là các tác nhân AI được xây dựng có mục đích — các chatbot kinh doanh được tích hợp sâu vào hệ thống của họ và được định hướng để giải quyết các vấn đề kinh doanh cụ thể. Đây là nơi các tác nhân AI theo chiều dọc đang bước vào và vượt trội hơn các phi công phụ tổng quát trong các quy trình công việc quan trọng.
Vậy chính xác thì các tác nhân AI theo chiều dọc là gì và tại sao chúng phù hợp hơn với doanh nghiệp? Hãy cùng tìm hiểu chúng.
Tác nhân AI theo chiều dọc là gì?
Các tác nhân AI theo chiều dọc là các hệ thống dành riêng cho từng miền được xây dựng để thực hiện các nhiệm vụ được xác định rõ ràng trong một chức năng kinh doanh cụ thể. Không giống như các tác nhân tổng quát nhằm mục đích thực hiện mọi thứ với một mô hình, các tác nhân theo chiều dọc đi sâu chứ không phải rộng — chúng được thiết kế để hoạt động trong một bối cảnh đã biết, với quyền truy cập vào dữ liệu có cấu trúc, các quy tắc và hệ thống quan trọng đối với nhiệm vụ.
Trên thực tế, các tác nhân này không chỉ “nói” tốt — họ hành động có mục đích. Một tác nhân theo chiều dọc trong hậu cần có thể tối ưu hóa các tuyến giao hàng dựa trên tính khả dụng của đội xe và lưu lượng giao thông theo thời gian thực. Trong chăm sóc sức khỏe, nó có thể xác minh bảo hiểm, lên lịch theo dõi và xử lý việc tiếp nhận — tất cả đều dựa trên logic chặt chẽ.
Các nhóm sử dụng các tác nhân theo chiều dọc đang thấy việc áp dụng nhanh hơn, tỷ lệ thành công của nhiệm vụ tốt hơn và ít lỗi hơn. Điểm mấu chốt là gì? Các tác nhân này không dựa vào các lời nhắc chung chung. Chúng dựa trên API, quy tắc và dữ liệu có cấu trúc — được thiết kế để thực hiện một công việc thực sự tốt.
Các tác nhân AI theo chiều dọc hoạt động như thế nào
Các tác nhân AI tổng quát được đào tạo trên các tập dữ liệu công khai khổng lồ, khiến chúng trở nên tuyệt vời trong việc tạo văn bản — nhưng không đáng tin cậy trong môi trường kinh doanh có cấu trúc. Chúng bị ảo giác, vật lộn với các lệnh gọi API và không thể tuân theo các quy trình làm việc cứng nhắc. Các tác nhân theo chiều dọc được thiết kế để giải quyết những hạn chế này thông qua cấu trúc, logic và tích hợp.
Sau đây là cách các tác nhân theo chiều dọc được thiết kế trong thực tế — và cách mỗi lớp giải quyết một hạn chế cốt lõi của mục đích chung LLMs :
Truy cập API trực tiếp
Các mô hình tổng quát không thể tương tác với các hệ thống nội bộ trừ khi được bao bọc trong các công cụ phức tạp. Các tác nhân theo chiều dọc kết nối trực tiếp với CRM, ERP hoặc nền tảng lập lịch, cho phép chúng lấy dữ liệu thời gian thực, tạo hồ sơ và kích hoạt quy trình làm việc một cách đáng tin cậy.
Logic kinh doanh tích hợp
Thay vì dựa vào các thủ thuật nhanh chóng, các tác nhân theo chiều dọc hoạt động theo các quy tắc và luồng được xác định rõ ràng. Họ biết điều gì là hợp lệ, các bước cần thực hiện và cách ứng xử phù hợp với chính sách của công ty — giống như bất kỳ hệ thống phụ trợ nào khác.
Xử lý dữ liệu có cấu trúc
LLMs được đào tạo bằng ngôn ngữ tự nhiên không hoạt động tốt với JSON, SQL hoặc các lược đồ cứng nhắc. Các tác nhân theo chiều dọc thu hẹp khoảng cách này bằng cách dịch giữa đầu vào người dùng dạng tự do và các định dạng phụ trợ có cấu trúc, đảm bảo đầu ra hoạt động.
Bối cảnh thu hẹp lại những gì quan trọng
Một mô hình tổng quát không biết chính sách hoàn tiền của bạn quan trọng hơn Wikipedia . Các tác nhân dọc dựa trên kiến thức chuyên ngành như SOP, tài liệu chính sách hoặc cơ sở kiến thức — do đó, họ chỉ hoạt động trong phạm vi có liên quan.
Các LLM chỉ là một thành phần
Trong một tác nhân theo chiều dọc, LLM đóng vai trò hỗ trợ — được sử dụng để tóm tắt, diễn giải hoặc phản hồi một cách tự nhiên. Nhưng nó được bao bọc bên trong một hệ thống được quản lý bởi logic, bộ nhớ và kiểm soát truy cập, giúp nó an toàn cho sản xuất.
Cùng nhau, các lớp này cung cấp cho các tác nhân theo chiều dọc cấu trúc mà các mô hình tổng quát thiếu. Họ không dựa vào sự thúc đẩy thông minh hay hy vọng — họ hoạt động với quyền truy cập, trách nhiệm giải trình và sự liên kết với các nhu cầu kinh doanh thực tế.
Tại sao các tác nhân AI theo chiều dọc tốt hơn cho quy trình làm việc kinh doanh
Hầu hết các quy trình làm việc của doanh nghiệp không phải là mở—chúng tuân theo các quy tắc, yêu cầu xác thực và phụ thuộc vào dữ liệu thời gian thực từ các hệ thống nội bộ. Các tác nhân tổng quát gặp khó khăn ở đây. Họ tạo ra câu trả lời, nhưng họ không thể tuân theo một quy trình hoặc tôn trọng các ràng buộc mà không có tùy chỉnh nặng nề.
Các tác nhân AI theo chiều dọc được xây dựng với cấu trúc ngay từ đầu. Chúng được giới hạn trong một trường hợp sử dụng duy nhất, tích hợp với các hệ thống cung cấp năng lượng cho nó và nhận thức được logic chi phối nó. Điều này giúp chúng triển khai nhanh hơn, dễ kiểm tra hơn và đáng tin cậy hơn nhiều trong sản xuất.
Chúng cũng tạo ra ít hỗn loạn hơn. Thay vì nhắc nhở quá mức một mô hình chung và hy vọng nó hiểu ngữ cảnh, các tác nhân theo chiều dọc được thiết lập — được hỗ trợ bởi API, quy tắc kinh doanh và luồng được xác định trước. Điều đó giúp chúng dễ tin cậy, mở rộng quy mô và bảo trì hơn.
Các trường hợp sử dụng hàng đầu cho các tác nhân AI theo chiều dọc
Các tác nhân theo chiều dọc đã xuất hiện trong sản xuất — không phải là trợ lý tương lai, mà là các hệ thống tập trung giải quyết nỗi đau thực sự của hoạt động. Đây không phải là "phi công AI" cố gắng làm mọi thứ. Họ là các tác nhân chuyên biệt làm tốt một công việc.
Hãy cùng xem xét một số trường hợp sử dụng có thể áp dụng ngay từ đầu.
Các đại lý hướng tới khách hàng với quyền sở hữu quy trình làm việc
Một trong những quan niệm sai lầm lớn nhất trong thiết kế chatbot là nghĩ rằng hội thoại đồng nghĩa với giá trị. Hầu hết các luồng hướng đến khách hàng — tích hợp, đặt chỗ, ứng dụng — không phải là "cuộc hội thoại". Chúng là các tác vụ có cấu trúc với logic, xác thực và phụ thuộc vào phần phụ trợ.
Tuy nhiên, các công ty thường triển khai chatbot tổng quát ở đây và hy vọng điều tốt nhất. Kết quả là gì? Người dùng bối rối, luồng bị gián đoạn và mất khách hàng tiềm năng.
Mặt khác, các tác nhân theo chiều dọc được thiết kế riêng cho dịch vụ khách hàng được thiết kế để hoàn thành toàn bộ hành trình. Họ biết các bước, tuân thủ các quy tắc và tích hợp trực tiếp với các hệ thống nội bộ. Trải nghiệm trở nên mượt mà hơn không phải vì tác nhân "thông minh hơn" mà vì nó được xây dựng cho công việc đó .
Các tác nhân hoạt động nội bộ để tự động hóa nhiệm vụ
Có một lượng lớn công việc nội bộ có thể lặp lại nhưng vẫn đau đầu: cập nhật hồ sơ, chỉ định phiếu, đồng bộ hóa dữ liệu giữa các công cụ. Bạn có thể tự động hóa nó bằng RPA, nhưng RPA thường bị hỏng ngay khi có thay đổi.
Các tác nhân theo chiều dọc lấp đầy khoảng trống này một cách tuyệt vời với khả năng của họ như lớp logic trong tự động hóa quy trình làm việc và hiểu được các sắc thái. Họ đủ thông minh để xử lý đầu vào động nhưng đủ có cấu trúc để tuân thủ các quy tắc. Quan trọng hơn, họ được kết nối với các API và logic xác định quy trình làm việc nội bộ của bạn.
Đại lý bán hàng và tích hợp CRM
Bán hàng diễn ra nhanh chóng và nhạy cảm với chi tiết. Một cách chung chung GPT Nhân viên có thể phản hồi một cách lịch sự, nhưng họ sẽ không biết tiêu chí đủ điều kiện của bạn, đại diện nào sở hữu khu vực nào hoặc liệu khách hàng tiềm năng đã tồn tại trong CRM hay chưa.
Với các nền tảng như HubSpot cung cấp cho bạn tất cả thông tin có giá trị này, bạn cần một đại lý có thể tận dụng tối đa nguồn thông tin đó.
Các chatbot bán hàng được xây dựng theo chiều dọc phù hợp thì khác. Chúng nằm trong logic đường ống của bạn. Chúng có thể đánh giá khách hàng tiềm năng theo thời gian thực, ghi chú nhật ký, kích hoạt theo dõi và thậm chí lên lịch bàn giao — mà không cần ai đó thúc đẩy chúng theo cách thủ công.
Các tác nhân phối hợp liên hệ thống
Một số nhiệm vụ không thể thực hiện trong một hệ thống. Hãy nghĩ đến việc tạo báo cáo hàng quý, gửi chiến dịch tiếp theo hoặc đối chiếu hàng tồn kho giữa các địa điểm. Đây không phải là các nhiệm vụ "đối thoại" — chúng là các quy trình làm việc nhỏ bao trùm các hệ thống và logic.
Cố gắng để một tác nhân tổng quát thực hiện điều này với lời nhắc là một cơn ác mộng. Mô hình quên ngữ cảnh, các cuộc gọi API không thành công, logic bị phá vỡ.
Các tác nhân theo chiều dọc phát triển mạnh trong không gian này. Họ sắp xếp các công cụ, tôn trọng logic quy trình và hoàn thành nhiệm vụ từ đầu đến cuối — không cần sự trông nom của con người. Bạn ngừng nghĩ về nó như AI và chỉ bắt đầu nghĩ về nó như cơ sở hạ tầng.
Đây không phải là những kịch bản giả định. Các nhóm đã triển khai các tác nhân theo chiều dọc trong sản xuất — âm thầm thay thế các hệ thống tự động hóa dễ vỡ và các phi công phụ được thổi phồng quá mức bằng các hệ thống thực sự hoàn thành công việc. Chìa khóa không chỉ là trí thông minh; đó là cấu trúc, sự tập trung và sự tích hợp.
Vậy làm thế nào để chuyển từ khái niệm thành một tác nhân dọc hoạt động? Chúng ta hãy cùng phân tích.
Cách xây dựng tác nhân AI dọc đầu tiên của bạn
Có rất nhiều cách để xây dựng một tác nhân AI ngày nay — các ngăn xếp mã nguồn mở, các khuôn khổ phối hợp, các nền tảng mã đầy đủ và các trình xây dựng không cần mã. Một số cho phép bạn kết nối nhiều tác nhân lại với nhau. Những cách khác cho phép bạn tinh chỉnh hành vi từ đầu.
.webp)
Đối với ví dụ này, chúng tôi sẽ giữ cho nó thực tế và có căn cứ. Chúng tôi sẽ sử dụng Botpress làm lớp phối hợp và kết nối nó với một mô hình ngôn ngữ thô như GPT , Claude hoặc Gemini — sau đó chỉ cho bạn cách biến LLM chung chung đó thành một tác nhân theo chiều dọc có phạm vi, tích hợp và sẵn sàng cho các nhiệm vụ thực tế.
Nếu bạn đã từng làm việc với các công cụ như CrewAI, LangGraph hoặc AutoGen, cách tiếp cận này sẽ quen thuộc — nhưng ở đây, trọng tâm là bắt đầu từ con số không LLM đến một hệ thống sẵn sàng cho doanh nghiệp.
1. Bắt đầu bằng cách thiết lập tác nhân
Chọn một nhiệm vụ cụ thể, có thể lặp lại và được xác định rõ ràng. Những thứ như đặt lịch hẹn , luồng tiếp nhận hoặc xác định khách hàng tiềm năng là điểm khởi đầu hoàn hảo.
.webp)
Đi đến chỗ của bạn Botpress bảng điều khiển, tạo một bot mới và xác định mục đích của nó ngay lập tức. Cung cấp cho nó một mô tả ngắn gọn như "Đại lý đặt chỗ nhiều địa điểm" hoặc "Trợ lý đủ điều kiện cho khách hàng tiềm năng". Trong phần Vai trò của đại lý, hãy viết một dòng về những gì đại lý này được cho là phải làm — và không có gì hơn. Phạm vi đó rất quan trọng.
2. Thêm kiến thức làm cơ sở cho tác nhân
LLMs rất mạnh mẽ, nhưng không có bối cảnh kinh doanh, họ đoán vậy. Hãy vào tab Cơ sở tri thức và tải lên bất cứ thông tin nào mà đại lý cần biết — PDF, tài liệu trợ giúp, trang giá, câu hỏi thường gặp nội bộ, thậm chí cả hình ảnh và ảnh chụp màn hình nếu đó là một phần trong hoạt động của bạn.
.webp)
Nếu bạn đang xây dựng trợ lý CRM (ví dụ, cho HubSpot), hãy tải lên tài liệu hướng dẫn, thông tin sản phẩm và chính sách dịch vụ. Gắn thẻ rõ ràng cho từng mục nhập và tạo các bộ sưu tập kiến thức riêng biệt nếu bạn định xây dựng thêm nhiều đại lý sau này.
Đảm bảo KB chỉ bao gồm những gì có liên quan đến lĩnh vực của tác nhân. Đó là cách bạn tránh được sự trôi dạt phạm vi và ảo giác.
3. Vạch ra logic kinh doanh trong Flow Editor
Đây là nơi bạn chuyển từ cuộc trò chuyện sang thực hiện.
Vào Flow Editor và bắt đầu xây dựng cấu trúc: Tác nhân cần thu thập thông tin gì? Tác nhân cần kiểm tra những điều kiện nào trước khi tiếp tục? Khi nào tác nhân sẽ tăng cấp hoặc dừng lại?
.webp)
Ví dụ, nếu bạn đang xây dựng một bot đặt phòng:
- Thu thập thời gian, địa điểm và dịch vụ ưa thích của người dùng
- Kiểm tra tính khả dụng bằng cách sử dụng lệnh gọi API (chúng ta sẽ tìm hiểu về điều đó)
- Xác nhận vị trí hoặc cung cấp các lựa chọn thay thế
Bạn có thể sử dụng các nút điều kiện, biểu thức và biến — tất cả đều có thể được cung cấp bởi LLM logic để kích hoạt và hành động mà không cần lập trình cứng — để làm cho logic có cảm giác năng động nhưng luôn được giới hạn.
4. Thêm quyền truy cập API
Đi đến bảng điều khiển Tích hợp và thiết lập các cuộc gọi API mà đại lý của bạn sẽ cần. Đây có thể là hệ thống đặt chỗ (như Calendly hoặc API lập lịch nội bộ của bạn), điểm cuối CRM hoặc thậm chí là hệ thống hỗ trợ phiếu yêu cầu.
- URL cơ sở và tiêu đề xác thực
- Các tham số (động hoặc tĩnh)
- Nơi lưu trữ phản hồi (ví dụ: workflow.slotOptions)
- Cách sử dụng phản hồi đó trong luồng (như hiển thị thời gian có sẵn hoặc gửi biểu mẫu)
Khi nó hoạt động, hãy kết nối người dùng của bạn vào quy trình làm việc của bạn. Tác nhân của bạn giờ đây không còn "thông minh" nữa mà bắt đầu hữu ích.
5. Xác thực hành vi của tác nhân
Sử dụng Bot Emulator để chạy toàn bộ cuộc trò chuyện và gỡ lỗi theo thời gian thực. Phá vỡ mọi thứ theo mục đích: nhập sai chính tả, bỏ qua các bước, đưa ra các đầu vào kỳ lạ. Xem cách tác nhân phục hồi.
Sau đó, thêm các phương án dự phòng. Thêm các xác thực. Sử dụng các nút có điều kiện để nắm bắt các trường hợp ngoại lệ. Nếu người dùng bỏ qua một trường bắt buộc, hãy lặp lại bằng một lời giải thích thân thiện không làm gián đoạn luồng hội thoại. Nếu một cuộc gọi API không thành công, hãy xác nhận các lỗi và thông báo cho người dùng các bước tiếp theo chính xác.
Sau khi hoàn tất các thử nghiệm, hãy đến Trang chủ của bảng điều khiển tác nhân và chọn kênh mà bạn muốn triển khai tác nhân.
Khi bạn đã xây dựng được một tác nhân theo chiều dọc, mô hình sẽ trở nên lặp lại. Bạn bắt đầu phát hiện ra nhiều quy trình công việc có thể được tự động hóa, có phạm vi và chuyển thành hệ thống — không chỉ là các cuộc hội thoại. Đó là sức mạnh thực sự ở đây: không chỉ xây dựng bot mà còn tạo ra cơ sở hạ tầng thúc đẩy công việc tiến triển.
Bạn có muốn tự xây dựng không? Botpress đi kèm với các tính năng hỗ trợ LLM tương tác với nhiều API, nền tảng và dịch vụ. Đây là một cách tuyệt vời để thử nghiệm với việc biến LLMs vào các tác nhân vận chuyển.
Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay — hoàn toàn miễn phí.
.svg)
