Bài viết

Hướng dẫn cách tạo AI Agents đơn giản cho người mới bắt đầu

Tháng Hai 14, 2025

Chia sẻ với:

Nội dung bài viết

AI Agents đang ngày càng trở thành công cụ quan trọng trong kỷ nguyên số, giúp doanh nghiệp và cá nhân tự động hóa nhiều công việc phức tạp. Việc tạo ra một AI Agent giờ đây trở nên dễ dàng hơn nhờ hướng dẫn từng bước, từ thiết lập cơ bản đến vận hành hiệu quả. Cùng FPT.AI tìm hiểu hướng dẫn tạo AI Agent nhanh chóng – hành trình xây dựng trợ lý ảo thông minh sẽ trở nên nhanh chóng và thuận lợi hơn bao giờ hết.

1. Hướng dẫn tạo AI Agents cho người mới bắt đầu

Tạo AI Agents giờ đây không còn là việc chỉ dành cho các chuyên gia công nghệ. Với hướng dẫn từng bước, bạn có thể xây dựng một trợ lý ảo linh hoạt, hỗ trợ công việc tự động hóa và cải thiện trải nghiệm người dùng. Dưới đây là 7 bước hướng dẫn tạo AI Agent từ ý tưởng đến triển khai thực tế.

Bước 1. Xác định phạm vi cụ thể của AI Agents

Bước khởi đầu quan trọng nhất là xác định phạm vi hoạt động của AI Agents. Hãy làm rõ các nhiệm vụ mà agent sẽ đảm nhận, những vấn đề nó sẽ giải quyết, cũng như nhóm người dùng mà nó phục vụ. Việc này giúp bạn lựa chọn nền tảng phù hợp và thiết kế agent hoạt động một cách hiệu quả ngay từ những bước đầu tiên.

Ví dụ về các loại AI Agents phổ biến như:

AI Agent bán hàng: Hỗ trợ khách hàng trả lời câu hỏi về sản phẩm, gợi ý lựa chọn, so sánh mẫu mã và cung cấp thông tin giá cả chi tiết.
AI Agent chăm sóc khách hàng: Giải quyết các vấn đề, cung cấp tài liệu hướng dẫn như FAQ, video hoặc hỗ trợ xử lý sự cố kỹ thuật.
AI Agent quản lý tri thức: Truy xuất chính sách nội bộ, tóm tắt tài liệu và hỗ trợ nhân viên tìm thông tin nhanh chóng.
AI Agent tạo khách hàng tiềm năng: Gửi tin nhắn nhắc nhở qua email hoặc WhatsApp, thu thập thông tin từ hội thoại và đồng bộ với hệ thống CRM để quản lý hiệu quả.
AI Agent nhân sự: Giải đáp thắc mắc về chính sách công ty, hỗ trợ hội nhập nhân viên mới và xử lý yêu cầu nghỉ phép.
AI Agent thương mại điện tử: Theo dõi trạng thái đơn hàng, kiểm tra tình trạng sản phẩm và đề xuất lựa chọn phù hợp với sở thích của khách.

>>> Bạn có thể xem chi tiết: AI Agent là gì? Lợi ích và ứng dụng thực tế của AI Agent

Xác định phạm vi giúp lựa chọn nền tảng và thiết kế AI Agent hiệu quả

Tiếp theo, xác định đối tượng mục tiêu của bạn. Nhớ rằng, các người dùng khác nhau có kỳ vọng và cách tương tác với công nghệ khác nhau. Ví dụ, một AI Agents được thiết kế cho các chuyên gia y tế có thể cần hiểu và sử dụng chính xác thuật ngữ y khoa.

Cuối cùng, xem xét các trường hợp sử dụng cụ thể mà AI Agents sẽ được sử dụng để làm rõ những tính năng cần thiết. Chẳng hạn, một chatbot dịch vụ khách hàng cần xử lý các yêu cầu, khiếu nại trong khi một AI Agents mua sắm ảo nên có khả năng đề xuất sản phẩm, so sánh giá và hiểu sở thích của người dùng.

>>> XEM THÊM: Agentic AI là gì? Sự khác biệt giữa Generative AI và Agentic AI?

Bước 2. Lựa chọn nền tảng phù hợp để xây dựng AI Agents

Sau khi xác định phạm vi và mục tiêu xây dựng AI Agent, bước tiếp theo là chọn nền tảng hoặc framework phù hợp để triển khai. Một nền tảng lý tưởng cần dễ sử dụng, hỗ trợ AI/LLM và tích hợp đa kênh nhằm giúp agent vận hành linh hoạt trên nhiều kênh giao tiếp như website, email, ứng dụng nhắn tin hay CRM. Một số ví dụ nổi bật hiện nay gồm FPT AI Agents, Botpress, LangChain… Khi lựa chọn nền tảng, hãy cân nhắc các tiêu chí sau:

Tài nguyên hỗ trợ học tập đầy đủ: Nền tảng nên cung cấp tài liệu hướng dẫn, ví dụ mẫu và cộng đồng hỗ trợ, giúp bạn nhanh chóng nắm bắt và triển khai agent.
Phù hợp với mục tiêu dự án: Đảm bảo nền tảng đáp ứng đúng nhu cầu của bạn. Ví dụ, nếu bạn xây dựng agent bán hàng thì nên chọn nền tảng có khả năng xử lý hội thoại thương mại. Nếu xây dựng agent quản lý tri thức, hãy ưu tiên nền tảng hỗ trợ tra cứu và tích hợp cơ sở dữ liệu.
Khả năng thử nghiệm miễn phí: Trước khi cam kết về mặt tài chính, hãy tận dụng các gói dùng thử để kiểm tra tính năng, độ ổn định và khả năng mở rộng của nền tảng.
Tùy chọn mã nguồn mở nếu cần: Nếu bạn muốn kiểm soát linh hoạt hoặc tích hợp nâng cao, nhiều framework AI agent mã nguồn mở có thể đáp ứng yêu cầu này, cho phép tùy chỉnh theo đặc thù doanh nghiệp.

Chọn nền tảng phù hợp giúp triển khai AI Agent linh hoạt và hiệu quả

>>> XEM THÊM: AI Chatbot là gì? TOP 9 Chatbot AI tiếng Việt miễn phí

Bước 3. Thu thập dữ liệu để chuẩn bị huấn luyện AI Agents

Giống như một học sinh học từ sách giáo khoa, AI Agents học từ dữ liệu. Dữ liệu chất lượng cao đảm bảo AI có thể hiểu và xử lý chính xác các đầu vào của người dùng. Nếu dữ liệu không chính xác hoặc chất lượng kém, AI sẽ học sai và mắc lỗi.

Để huấn luyện AI Agents, bạn cần thu thập dữ liệu phản ánh loại tương tác mà nó sẽ có với người dùng. Điều này có thể bao gồm:

Bản ghi văn bản: Thu thập các bản ghi của các cuộc trò chuyện từ nhật ký chat hoặc email tương tự với các tương tác dự kiến với AI.
Bản ghi âm thanh: Nếu AI sẽ phản hồi các lệnh hoặc câu hỏi bằng giọng nói, các bản ghi âm thanh là cần thiết để giúp nó hiểu các giọng điệu, ngữ điệu và mẫu giọng nói khác nhau.
Nhật ký tương tác: Dữ liệu từ các tương tác trước đó với các hệ thống tương tự có thể cung cấp thông tin chi tiết về hành vi của người dùng và các câu hỏi hoặc lệnh phổ biến.

Sau khi có dữ liệu, cần làm sạch dữ liệu bằng cách bỏ dữ liệu không liên quan hoặc không chính xác, sửa lỗi và đảm bảo tính nhất quán trong toàn bộ tập dữ liệu. Ví dụ, sửa lỗi chính tả trong các bản ghi văn bản hoặc lọc bỏ tiếng ồn nền trong các bản ghi âm thanh.

Cuối cùng, gán nhãn dữ liệu để giúp AI Agents hiểu ngữ cảnh và mục đích trong yêu cầu của người dùng. Chẳng hạn, gán nhãn một đoạn văn bản với ý định của người dùng, chẳng hạn như “đặt vé máy bay” hoặc “hỏi về giờ mở cửa của cửa hàng.”

Thu thập dữ liệu và tạo biến giúp AI Agent phản hồi chính xác và cá nhân hóa

>>> XEM THÊM: Nhận diện giọng nói là gì? Đâu là 3 ứng dụng nổi bật của ASR?

Bước 4. Kết nối AI Agent với dữ liệu và hệ thống

Một AI Agent chỉ thật sự hữu ích khi nó có thể truy cập và sử dụng thông tin thực tế từ các nguồn dữ liệu nội bộ và hệ thống doanh nghiệp. Việc tích hợp này giúp agent cung cấp câu trả lời chính xác, kịp thời và tự động hóa các tác vụ trong quy trình làm việc.

Liên kết với kho tri thức

Để AI Agent “hiểu” thông tin chuyên biệt, bạn cần kết nối nó với kho tri thức (Knowledge Base) của công ty. Đây có thể là cơ sở dữ liệu sản phẩm, tài liệu hướng dẫn, chính sách nội bộ hoặc các hệ thống tìm kiếm doanh nghiệp. Khi sử dụng kết hợp với công nghệ Retrieval-Augmented Generation (RAG), agent có thể truy xuất và tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn để đưa ra câu trả lời đầy đủ, cập nhật và phù hợp ngữ cảnh.

Tích hợp kênh giao tiếp

AI Agent cần khả năng tương tác với người dùng qua nhiều kênh: website, ứng dụng di động, WhatsApp, Discord hay email. Tùy vào nhu cầu, một agent có thể hoạt động đồng thời trên nhiều kênh, đảm bảo thông tin và phản hồi được thống nhất, nhanh chóng và liền mạch.

Kết nối với nền tảng và phần mềm doanh nghiệp

AI Agent có thể tích hợp sâu với các nền tảng như CRM, hệ thống quản lý ERP, công cụ chăm sóc khách hàng hay phần mềm marketing automation. Điều này giúp agent không chỉ trả lời câu hỏi mà còn thực hiện các tác vụ như cập nhật dữ liệu khách hàng, theo dõi đơn hàng hay gửi thông điệp tự động dựa trên hành vi của người dùng.

Bước 5. Kiểm thử và chỉnh sửa liên tục

Để AI Agent hoạt động chính xác và đáp ứng đúng nhu cầu người dùng, việc kiểm thử và điều chỉnh liên tục là bước không thể bỏ qua. Quá trình này giúp phát hiện lỗi, tối ưu câu trả lời và nâng cao hiệu quả tương tác, đảm bảo AI Agent luôn vận hành ổn định.

Sử dụng trình mô phỏng để thử nghiệm: Tương tác trực tiếp với AI Agent trong môi trường thử nghiệm để kiểm tra các kịch bản hội thoại và phát hiện vấn đề. và trải nghiệm người dùng.
Điều chỉnh và tối ưu câu trả lời: Sửa lỗi, tinh chỉnh nội dung phản hồi, cập nhật quy tắc hội thoại để AI Agent hoạt động logic, chính xác và phù hợp với mục tiêu.
Kiểm tra liên tục sau khi triển khai: Theo dõi hiệu suất thực tế, bổ sung dữ liệu mới và cập nhật mô hình để AI Agent luôn cải thiện theo thời gian.

Kiểm thử liên tục giúp AI Agent chính xác và thích ứng theo nhu cầu

>>> XEM THÊM: Fine-tuning là gì? So sánh Fine-tuning vs Transfer Learning

Bước 6. Triển khai AI Agent lên các kênh sử dụng thực tế

Sau khi hoàn thiện và kiểm thử AI Agent, bước tiếp theo là đưa nó vào môi trường thực tế. Việc triển khai đúng cách giúp agent tiếp cận người dùng nhanh chóng, phục vụ mục tiêu tự động hóa và hỗ trợ khách hàng. Nếu bạn quản lý nhiều AI Agent, cần thiết lập luồng phân phối nhiệm vụ hợp lý để đảm bảo mọi yêu cầu được xử lý chính xác.

Đưa AI Agent lên website: Cài đặt dưới dạng widget hoặc webchat để khách truy cập có thể trò chuyện trực tiếp.
Triển khai trên mạng xã hội và ứng dụng nhắn tin: Kết nối AI Agent với Zalo, Facebook Messenger, WhatsApp, Telegram hoặc Instagram để mở rộng phạm vi tiếp cận.
Tích hợp vào các ứng dụng doanh nghiệp: AI Agent có thể xuất hiện trên Slack, Teams hoặc phần mềm nội bộ, hỗ trợ nhân viên trong quy trình làm việc.
Chia sẻ thông qua URL hoặc landing page: Cung cấp liên kết trực tiếp để người dùng thử nghiệm hoặc tương tác mà không cần cài đặt phức tạp.
Quản lý hệ thống nhiều Agent: Nếu triển khai nhiều AI Agent cùng lúc, thiết lập định tuyến để chuyển yêu cầu đến agent phù hợp, tránh trùng lặp hoặc nhầm lẫn.
Thông báo và hướng dẫn người dùng: Giải thích chức năng và cách sử dụng agent để người dùng nhận ra giá trị, tăng tỷ lệ tương tác và hiệu quả ứng dụng.

Triển khai AI Agent đúng cách giúp tiếp cận người dùng hiệu quả

>>> XEM THÊM: Ứng dụng AI Agents trong marketing cá nhân hóa

Bước 7. Theo dõi hiệu suất và cập nhật thường xuyên

Triển khai AI Agent chỉ là bước khởi đầu, hành trình làm cho agent trở nên thông minh và hữu ích hơn thực sự bắt đầu khi nó đi vào hoạt động. Bạn cần theo dõi hiệu suất của AI Agent để đảm bảo nó trả lời chính xác các truy vấn. Dữ liệu tương tác giúp bạn nhận biết điểm yếu và cải thiện khả năng phản hồi.

Bên cạnh đó, người dùng cung cấp phản hồi sẽ giúp bạn điều chỉnh nội dung và luồng hội thoại. Hệ thống ghi lỗi sẽ thông báo khi có sự cố, giúp bạn kịp thời huấn luyện hoặc cập nhật tri thức cho agent, từ đó nâng cao hiệu quả và độ thông minh của AI Agent.

>>> XEM THÊM: Agentic RAG là gì? Sự khác biệt giữa Agentic RAG và RAG

2. FPT AI Agents – Nền tảng đồng hành cùng hành trình chuyển đổi số của doanh nghiệp

FPT AI Agents là nền tảng giúp doanh nghiệp xây dựng, triển khai và vận hành AI Agents một cách nhanh chóng và hiệu quả, mà không yêu cầu kiến thức lập trình. Nền tảng này tận dụng sức mạnh của AI tạo sinh và các mô hình Ngôn ngữ lớn (LLM) để mang lại trải nghiệm tương tác tự nhiên, linh hoạt trên đa kênh giao tiếp. Ưu điểm nổi bật của FPT AI Agents:

Tương tác thông minh: Trò chuyện tự nhiên với khách hàng trên website, Zalo, Messenger hoặc ứng dụng nội bộ, nhờ tích hợp tri thức doanh nghiệp.
Nghiệp vụ xuất sắc: Hoàn thành tác vụ xuất sắc với sự am tường tri thức và nghiệp vụ doanh nghiệp, giúp tăng 67% năng suất vận hành.
Triển khai nhanh chóng: Chỉ trong vài phút, doanh nghiệp có thể tạo lập AI Agent cơ bản và dễ dàng tinh chỉnh, đào tạo thông qua ngôn ngữ tự nhiên.
Đa ngôn ngữ và tự học: Hỗ trợ tiếng Việt, tiếng Anh, tiếng Nhật và tiếng Indonesia, với khả năng tự học và cải thiện theo thời gian, giúp agent ngày càng thông minh hơn.

Nền tảng FPT AI Agents giúp doanh nghiệp tạo AI Agent nhanh, dễ dàng và thông minh

Các AI Agents trên FPT AI Agents đều được vận hành trên FPT AI Factory – hệ sinh thái toàn diện được thành lập với sứ mệnh trao quyền cho mọi tổ chức và cá nhân để xây dựng các giải pháp AI của riêng mình. FPT AI Factory bao gồm ba lớp:

Hạ tầng FPT AI (FPT AI Infrastructure): Được xây dựng trên các công nghệ tiên tiến, bao gồm NVIDIA H100 và H200, tuân thủ các bản thiết kế kiến trúc AI của NVIDIA. Hệ thống này được thiết kế cùng các kiến trúc sư hệ thống của NVIDIA và được NVIDIA chứng nhận.
FPT AI Studio: Cung cấp các công cụ thông minh xây dựng, đào tạo và tinh chỉnh chuyên sâu các mô hình AI nhờ ứng dụng NVIDIA NeMo
FPT AI Inference: Kết hợp với NVIDIA NIM và NVIDIA AI Blueprints, cho phép triển khai và mở rộng các mô hình này về quy mô và số lượng sử dụng một cách hiệu quả

Các nhà máy này hoàn toàn tương thích với nền tảng NVIDIA AI Enterprise và các bản thiết kế kiến trúc, đảm bảo tích hợp và vận hành liền mạch. Với FPT AI Factory, khách hàng có thể đổi mới với AI, xây dựng các giải pháp AI có chủ quyền, và giữ dữ liệu cùng hệ thống tại chỗ để đảm bảo bảo mật và tuân thủ quy định.

3. Các công nghệ cốt lõi trong việc xây dựng và training AI Agents

Việc xây dựng và training một AI Agents liên quan đến việc dạy chúng hiểu và phản hồi ngôn ngữ con người, trong đó, dữ liệu của bạn đóng vai trò cốt lõi. Quá trình này bao gồm một số khái niệm từ các lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo, từ Generative AI (AI tạo sinh) đến Conversational AI (AI đàm thoại), đặc biệt là Machine Learning (Học máy) và Natural Language Processing (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên). Hãy xem xét từng khái niệm.

Học máy (Machine Learning)

Machine Learning (ML) là một loại AI cung cấp cho các hệ thống khả năng tự động học hỏi và cải thiện từ kinh nghiệm mà không cần được lập trình rõ ràng. Khi training một AI Agents, các thuật toán Machine Learning sử dụng dữ liệu lịch sử (các ví dụ về tương tác của con người) để tìm ra các mẫu và đưa ra quyết định. Càng xử lý nhiều dữ liệu, AI Agents càng dự đoán và phản hồi các yêu cầu của người dùng chính xác hơn.

Sự phát triển của các mô hình kiến trúc triển khai đa tác nhân AI (Kaplan et al., 2024)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural language processing)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một nhánh của AI hướng đến việc liên quan việc giúp máy tính xử lý và hiểu lượng lớn dữ liệu ngôn ngữ của con người. Trong quá trình đào tạo một AI Agent, NLP cho phép hệ thống hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ con người theo cách tự nhiên và có ý nghĩa.

Gán nhãn dữ liệu (Data labeling)

Gán nhãn dữ liệu (Data labeling) là một bước quan trọng trong việc quá trình xây dựng và huấn luyện AI Agents, bao gồm việc thêm các thẻ hoặc nhãn có ý nghĩa vào dữ liệu thô để AI có thể hiểu được ngữ cảnh và ý định đằng sau các yêu cầu của người dùng. Ví dụ, data labeling có thể bao gồm gắn thẻ các phần của lời nói trong câu, xác định cảm xúc của văn bản hoặc phân loại các truy vấn thành các chủ đề.

Ứng dụng Machine Learning trong xây dựng và huấn luyện AI Agents

>>> XEM THÊM: NER là gì? Vai trò của Named Entity Recognition trong NLP

Bài viết trên đây đã hướng dẫn tạo AI Agent, từ việc xác định phạm vi, lựa chọn nền tảng, thu thập dữ liệu, thiết lập hội thoại, kiểm thử, đến triển khai và theo dõi hiệu suất. Hãy bắt đầu ngay với FPT AI Agents – nền tảng đồng hành cùng hành trình chuyển đổi số của doanh nghiệp, giúp bạn xây dựng đội ngũ nhân sự AI thông minh, linh hoạt và hiệu quả.

CÔNG TY TNHH FPT SMART CLOUD

Hotline: 1900638399

Địa chỉ: