Quy trình phát triển chuyên sâu và bám sát thực tế: các AI Agent được thiết kế dựa trên chính quy trình làm việc của bạn, tích hợp hệ thống chuyên sâu, thiết lập rào chắn bảo vệ tùy chỉnh và quy trình đánh giá được xây dựng dành riêng cho cách thức vận hành của doanh nghiệp bạn.
Một agent chỉ thực sự hữu ích khi nằm trong một quy trình làm việc phù hợp. Trước khi xây dựng bất cứ thứ gì, chúng tôi sẽ lập bản đồ quy trình, các đầu vào, đầu ra, các điểm ra quyết định, các trường hợp hiếm gặp (edge cases) và logic báo lỗi chuyển tiếp.
Phát triển AI Agent là việc thiết kế các AI agent vận hành thực tế từ chính quy trình làm việc của doanh nghiệp: một phần mềm tự lập kế hoạch cho các tác vụ đa bước, gọi các công cụ thực tế và hoạt động trong tầm kiểm soát xác định, được xây dựng với sự tích hợp hệ thống sâu sắc, thiết lập các rào cản bảo vệ (guardrails) tùy chỉnh và bộ tiêu chí đánh giá chuẩn xác theo cách thức vận hành của doanh nghiệp bạn.
Các kỹ sư lập bản đồ quy trình làm việc thực tế, sau đó xây dựng một agent với luồng kiểm soát được điều phối, có bộ nhớ và khả năng truy cập công cụ (sử dụng các framework như LangGraph hoặc CrewAI trên nền tảng các mô hình như Claude hoặc GPT), được kết nối trực tiếp vào hệ thống của bạn đi kèm phân quyền, nhật ký hoạt động (logging) và các cổng phê duyệt từ con người. Agent được tích hợp tính năng truy vết (tracing) và các bộ đánh giá (evals) chuyên biệt cho từng tác vụ để hành vi của nó luôn có thể đo lường, hiệu chỉnh và duy trì độ tin cậy khi vận hành thực tế.
Dành cho các doanh nghiệp lớn và tầm trung có hoạt động cốt lõi quá phức tạp, rủi ro cao hoặc cần tích hợp sâu mà các công cụ có sẵn không thể đáp ứng; kết quả mang lại là năng suất vượt trội và độ tin cậy cao trên một quy trình vốn đòi hỏi nhiều nỗ lực thủ công, giảm thiểu sai sót tối đa cùng các cơ chế kiểm soát mà đội ngũ của bạn hoàn toàn có thể tin tưởng.
Một nhà vận hành hỗ trợ cần một agent có khả năng đọc ticket gửi đến, kiểm tra hồ sơ khách hàng và trạng thái đơn hàng trên hệ thống CRM và thanh toán, soạn thảo giải pháp, và chuyển các yêu cầu hoàn tiền cho con người phê duyệt, với mọi bước đều được lưu nhật ký (logged) và đánh giá dựa trên các ticket thực tế trong quá khứ trước khi thực hiện trên một ca thực tế.
Xem liệu việc Phát triển AI Agent có phải là bước đi đúng đắn cho đội ngũ của bạn.
Yêu cầu báo giá miễn phíChúng tôi phát triển các AI agent vận hành thực tế cho các hoạt động phức tạp của doanh nghiệp lớn và tầm trung, sau đó vận hành chúng trực tiếp. Các kỹ sư cao cấp của chúng tôi xây dựng giải pháp trên LangGraph, CrewAI và n8n, tích hợp với Salesforce Agentforce và được vận hành bởi các mô hình như Claude, GPT hoặc các mô hình nguồn mở như Llama, Qwen và Mistral. Đây là những agent được kết nối trực tiếp vào các công cụ và dữ liệu thực tế của bạn với các quyền kiểm soát mà doanh nghiệp yêu cầu, chứ không phải các bản demo dễ dàng lỗi ngoài môi trường thử nghiệm.
Chúng tôi thiết lập tính năng truy vết (tracing) và đánh giá (evaluation) cho mọi agent trong môi trường vận hành thực tế, nhằm phát hiện sớm các hiện tượng suy giảm hiệu năng (drift) và lỗi hệ thống, giảm thiểu ảnh hưởng đến khách hàng và hỗ trợ khắc phục nhanh hơn.
Ví dụ minh họa, được thiết kế để trình bày loại kết quả chúng tôi mang lại.
Các Agent và giải pháp tự động hóa giúp khai thác nhu cầu tuyển dụng và tinh giản khối lượng công việc cho đội ngũ của bạn.
Kết quả Ghi nhận các lượt đặt lịch ngoài giờ vốn thường bị bỏ lỡ trước đây, giải phóng nhân sự để tập trung cho các cuộc gọi trực tiếp.
Kết quả Rút ngắn thời gian xử lý các tác vụ thông thường và chuyển dịch đội ngũ sang những công việc có giá trị cao hơn.
Các ví dụ được ẩn danh để tuân thủ NDA của khách hàng và được chỉnh sửa để minh họa phạm vi công việc điển hình, kết quả thực tế sẽ khác nhau tùy theo thị trường, ngân sách và điểm xuất phát.
Độ tin cậy đến từ việc coi agent như một vòng lặp kiểm soát có giới hạn với các typed tool và một bộ eval được chấm điểm, chứ không phải từ một prompt thông minh. Chúng tôi xây dựng cơ chế kiểm soát lỗi và hệ thống đo lường trước, giúp mọi hành vi của agent có thể được theo dõi, kiểm thử hồi quy và khắc phục kịp thời thay vì chỉ phó mặc cho may rủi.
Một prompt đơn lẻ có thể trông hoàn hảo trong bản demo nhưng lại dễ dàng bị sai lệch (drift) ngay khi dữ liệu đầu vào, mô hình hoặc quy trình kinh doanh thay đổi, bởi vì không có quy chuẩn nào ràng buộc nó. Việc bao bọc mô hình trong một vòng lặp giới hạn với các typed, idempotent tool và một bộ eval được chấm điểm sẽ biến trạng thái "vẻ ngoài hoạt động ổn" thành một con số định lượng cụ thể để bạn kiểm thử hồi quy (regress), đảm bảo mọi thay đổi về prompt hay model đều được kiểm tra dựa trên các tình huống thực tế trước khi deploy. Đó là điều giúp một agent duy trì sự tin cậy dưới tải lượng thực tế thay vì âm thầm suy giảm hiệu suất.
Hầu hết các agent cần từ 3 đến 6 tuần kể từ khi khởi động đến khi chạy thử nghiệm thực tế (pilot), và việc tối ưu hóa hoàn toàn cho production thường mất khoảng 6 đến 10 tuần tùy thuộc vào số lượng hệ thống cần kết nối. Chúng tôi bắt đầu với phiên bản đầu tiên có phạm vi tinh gọn nhằm giải quyết quy trình làm việc mang lại giá trị cao nhất cho bạn, sau đó sẽ mở rộng khi đã được chứng minh hiệu quả trong thực tế. Các agent đa bước phức tạp có ghi dữ liệu ngược về hệ thống lưu trữ gốc (systems of record) sẽ cần nhiều thời gian hơn do yêu cầu khắt khe về kiểm thử và thiết lập các guardrail.
Chúng tôi xây dựng các agent dựa trên hệ thống thực tế của bạn thay vì một danh sách cố định các cổng kết nối. Các tích hợp phổ biến bao gồm Salesforce và Agentforce, CRM, các công cụ trợ giúp và quản lý ticket, cơ sở dữ liệu nội bộ, email và lịch, Slack, và các API tùy chỉnh, được liên kết với nhau bằng các framework như LangGraph, CrewAI hoặc n8n. Ví dụ: một agent hỗ trợ có thể đọc ticket, tra cứu tài khoản trong Salesforce, soạn thảo phản hồi bằng văn phong của bạn và ghi nhận kết quả giải quyết lại vào case mà không cần con người phải nhập lại bất kỳ thông tin nào. Nếu một hệ thống có API hoặc cơ sở dữ liệu, hầu như nó luôn có thể được kết nối.
Bạn hoàn toàn sở hữu nó. Chúng tôi bàn giao mã nguồn, prompt, cấu hình và tài liệu hướng dẫn, đồng thời triển khai lên hạ tầng hoặc tài khoản đám mây của bạn để agent và dữ liệu của nó luôn nằm dưới sự kiểm soát của bạn. Chúng tôi cũng tránh sự ràng buộc bằng cách xây dựng trên các framework mở và hỗ trợ lựa chọn mô hình, bao gồm Claude, GPT và các mô hình mở như Llama, Qwen và Mistral, nhằm giảm thiểu sự phụ thuộc vào nhà cung cấp và bảo toàn khả năng chuyển đổi mô hình khi khả thi, thay vì để lại cho bạn một chiếc hộp đen không thể kiểm tra.
Chúng tôi thiết kế các rào cản bảo vệ (guardrails) cho agent ngay từ ngày đầu tiên thay vì chắp vá chúng sau này. Điều đó bao gồm việc phân quyền phạm vi hoạt động, quy trình con người phê duyệt (human-in-the-loop) đối với các hành động quan trọng, kiểm tra xác thực đầu ra, ghi nhật ký mọi bước và thiết lập hành vi dự phòng khi agent không chắc chắn. Ví dụ: một agent tài chính có thể soạn thảo và xếp hàng chờ điều chỉnh hóa đơn nhưng yêu cầu con người phê duyệt bất kỳ khoản nào vượt quá ngưỡng ngân sách đã định. Chúng tôi sẽ cùng bạn điều chỉnh sự cân bằng giữa tính tự chủ và sự giám sát dựa trên mức độ chấp nhận rủi ro thực tế của bạn.
Cả hai. Nhiều khách hàng nhờ chúng tôi xây dựng agent và sau đó quản lý nó liên tục, vì các mô hình, prompt và chính quy trình làm việc của bạn đều thay đổi theo thời gian. Dịch vụ hỗ trợ quản lý bao gồm giám sát, tối ưu hóa hiệu suất, cập nhật prompt và mô hình, bổ sung các năng lực mới và xử lý các trường hợp ngoại lệ phát sinh khi agent đi vào hoạt động thực tế với khối lượng lớn. Nếu bạn có đội ngũ nội bộ muốn tiếp quản, chúng tôi sẽ bàn giao rõ ràng kèm theo tài liệu và đào tạo, vì vậy việc quản lý liên tục là lựa chọn của bạn chứ không phải là yêu cầu bắt buộc.