Cách xây dựng đội AI Agent của riêng bạn với AI Factory của FlowHunt

AI Agents Automation Workflow AI Factory

Đội AI Agent là gì và tại sao bạn cần nó?

Xây dựng các quy trình tự động hóa phức tạp thường đòi hỏi phải kết nối nhiều công cụ, viết mã tùy chỉnh và quản lý vô số tích hợp. AI Factory của FlowHunt thay đổi phương trình đó bằng cách cho phép bạn xác định những gì bạn muốn thực hiện, sau đó tự động xây dựng một đội AI agent để xử lý việc đó.

Đội AI agent là một tập hợp các AI agent chuyên biệt làm việc cùng nhau dưới sự giám sát của một supervisor để hoàn thành các tác vụ phức tạp. Thay vì một AI đơn lẻ đưa ra mọi quyết định, mỗi agent chuyên về các trách nhiệm cụ thể. Một supervisor điều phối công việc, các leader đội ủy quyền tác vụ và các agent thực thi thực hiện công việc thực tế. Cấu trúc này phản ánh cách các đội con người hoạt động—và nó hiệu quả hơn nhiều so với tự động hóa nguyên khối.

Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ đi qua việc xây dựng một đội AI agent thực tế để trích xuất các ticket hỗ trợ quan trọng, ưu tiên chúng theo tác động đến doanh nghiệp và gửi bản tổng hợp hàng ngày đến đội của bạn qua Slack. Mô hình này cũng áp dụng cho mọi quy trình nhiều bước trong doanh nghiệp của bạn.

Bắt đầu: Truy cập AI Factory

Giao diện FlowHunt có hai phần chính: AI Studios (chế độ xem mặc định) và AI Factory (nơi bạn xây dựng các đội agent). Khi bạn mở FlowHunt, bạn sẽ vào AI Studios. Để truy cập AI Factory, hãy tìm nút chuyển đổi ở góc trên bên trái của giao diện và chuyển sang AI Factory.

Tạo dự án đầu tiên của bạn

Khi đã vào AI Factory, việc tạo dự án mới rất đơn giản:

  1. Nhấn nút “Create Project”
  2. Đặt cho dự án một cái tên mô tả (ví dụ: “Live Agent Daily Action Item Digest”)
  3. Viết một prompt rõ ràng mô tả những gì bạn muốn các agent làm
  4. Chọn các tích hợp của bạn
  5. Chọn cách supervisor truyền đạt kết quả lại cho bạn
  6. Để hệ thống xây dựng đội của bạn

Hệ thống sử dụng mô tả dự án của bạn để xác định cấu trúc đội. Một tác vụ đơn giản như “trích xuất và tổng hợp ticket” có thể chỉ cần một agent. Một quy trình phức tạp liên quan đến nhiều nguồn dữ liệu và cây quyết định có thể tạo ra một supervisor, 2-3 leader đội và 3-6 agent thực thi.

Logo

Sẵn sàng phát triển doanh nghiệp của bạn?

Bắt đầu dùng thử miễn phí ngay hôm nay và xem kết quả trong vài ngày.

Cách xác định nhiệm vụ của đội AI Agent

Prompt bạn viết là nền tảng cho mọi việc đội agent của bạn làm. Nó phải cụ thể, khả thi và rõ ràng về định dạng đầu ra mong muốn.

Viết prompt tác vụ hiệu quả

Một prompt mạnh bao gồm:

  • Những gì cần trích xuất hoặc phân tích: “Trích xuất tất cả các ticket LiveAgent quan trọng trong 24 giờ qua”
  • Cách ưu tiên: “Ưu tiên theo tác động đến khách hàng và rủi ro kinh doanh”
  • Cần làm gì với kết quả: “Tạo một tin nhắn trên Slack với 5-10 hành động hàng đầu”
  • Kỳ vọng về định dạng đầu ra: Tổng hợp rõ ràng, dễ tiêu hóa với các mức độ ưu tiên

Đây là prompt từ ví dụ của chúng ta:

Trích xuất tất cả các ticket live agent quan trọng trong 24 giờ qua, ưu tiên theo tác động đến khách hàng và rủi ro kinh doanh, và tạo một tin nhắn trên Slack như một phản hồi với tất cả các hành động hàng đầu cho ngày hôm đó.

Prompt này cho hệ thống biết:

  • Nguồn dữ liệu (ticket LiveAgent)
  • Khoảng thời gian (24 giờ qua)
  • Khung ưu tiên (tác động đến khách hàng + rủi ro kinh doanh)
  • Đích đến của đầu ra (Slack)
  • Định dạng (các hành động hàng đầu)

Hiểu về khung ưu tiên

Khi bạn yêu cầu các agent ưu tiên, chúng cần tiêu chí rõ ràng. Trong ví dụ trên, các agent sử dụng khung dựa trên tác động với các danh mục như:

  • Sự cố hệ thống — ưu tiên cao nhất, ảnh hưởng đến tất cả người dùng
  • Rủi ro doanh thu — tác động kinh doanh trực tiếp
  • Vấn đề bảo mật — tuân thủ và bảo vệ dữ liệu
  • Tác động đa khách hàng — ảnh hưởng đến nhiều tài khoản
  • Vấn đề của một khách hàng đơn lẻ — các vấn đề bị cô lập

Bạn có thể tùy chỉnh các danh mục này dựa trên doanh nghiệp của mình. Điều quan trọng là phải rõ ràng về ý nghĩa của “quan trọng” trong bối cảnh của bạn.

Kết nối các tích hợp

AI agent không thể làm việc hữu ích khi bị cô lập. Chúng cần kéo dữ liệu từ các công cụ hiện có của bạn và đẩy kết quả trở lại nơi mà đội của bạn có thể thấy.

Các tích hợp bắt buộc cho ví dụ

Đối với bản tổng hợp hành động của live agent, bạn cần:

Tích hợpMục đíchNhững gì bạn cần
LiveAgentNguồn dữ liệu ticketURL tên miền + khóa API
SlackGửi kết quả cho độiWorkspace + chọn kênh

Thiết lập tích hợp

Nếu một tích hợp chưa được kết nối, bạn sẽ thấy nút “Integrate”. Nhấn vào nó và cung cấp thông tin đăng nhập cần thiết:

  • LiveAgent: Tên miền và khóa API của bạn (có trong cài đặt tài khoản LiveAgent)
  • Slack: Cho phép FlowHunt đăng vào workspace của bạn và chọn kênh nào sẽ nhận tin nhắn

Sau khi kết nối, hệ thống xác minh tích hợp bằng cách gửi tin nhắn thử nghiệm. Đối với Slack, bạn sẽ thấy tin nhắn xác nhận như: “FlowHunt connection test. If you see this, the channel is configured correctly.”

Tại sao xác minh tích hợp quan trọng

Hệ thống tự động kiểm tra rằng tất cả các tích hợp đang hoạt động trước khi các agent của bạn bắt đầu tác vụ đầu tiên. Nếu một tích hợp thất bại trong quá trình thiết lập, các agent sẽ đánh dấu ngay lập tức thay vì thất bại âm thầm sau đó. Nếu có vấn đề phát sinh trong quá trình thực thi tác vụ, tác vụ chuyển sang trạng thái “human input needed” để bạn có thể khắc phục vấn đề.

Hiểu về cấu trúc đội AI Agent

Vẻ đẹp của AI Factory của FlowHunt là bạn không cần tự thiết kế đội của mình theo cách thủ công. Hệ thống phân tích tác vụ của bạn và tự động xây dựng cấu trúc phù hợp.

Cấu trúc tác vụ đơn giản: Agent đơn

Đối với các tác vụ trực tiếp—như trích xuất và tổng hợp ticket—bạn sẽ có một agent. Trong ví dụ của chúng ta, agent này là Marcus, “Ticket Triage Lead”. Nhân cách của anh ấy là: “Một cựu binh hoạt động hỗ trợ thực tế, sống và thở vì tốc độ ticket và tác động đến khách hàng.”

Agent này có tất cả bối cảnh và công cụ cần thiết để:

  • Truy vấn LiveAgent để lấy các ticket gần đây
  • Phân tích tác động của từng ticket
  • Xếp hạng chúng theo mức độ ưu tiên
  • Định dạng và đăng kết quả lên Slack

Cấu trúc tác vụ phức tạp: Supervisor + Leader + Worker

Đối với các quy trình phức tạp hơn, hệ thống có thể tạo:

  • 1 Supervisor: Điều phối toàn bộ quy trình, truyền đạt kết quả lại cho bạn, xử lý các trường hợp đặc biệt
  • 2-3 Leader đội: Chuyên về các khía cạnh khác nhau (ví dụ: một người xử lý trích xuất dữ liệu, người khác xử lý phân tích)
  • 3-6 Agent thực thi: Thực hiện các tác vụ cụ thể dưới sự chỉ đạo của leader

Hệ thống phân cấp này cho phép xử lý song song. Trong khi một agent thực thi trích xuất dữ liệu, một agent khác có thể phân tích nó. Các leader phối hợp mà không chặn lẫn nhau. Supervisor đảm bảo không có gì bị bỏ sót.

Chạy đội AI Agent của bạn

Sau khi dự án của bạn được tạo, đội agent của bạn đã sẵn sàng để làm việc. Bạn có thể kích hoạt tác vụ thủ công hoặc cài đặt chúng chạy theo lịch trình.

Thực thi thủ công

Nhấn “Accept” trên bất kỳ thẻ tác vụ nào để kích hoạt thực thi ngay lập tức. Bạn sẽ thấy tác vụ chuyển qua các trạng thái:

  1. Open — Tác vụ đã sẵn sàng nhưng chưa bắt đầu
  2. In Progress — Agent đang tích cực làm việc
  3. Done — Tác vụ đã hoàn thành, kết quả có sẵn

Thực thi theo lịch

Đối với các tác vụ lặp lại, hãy đặt lịch trình (hàng ngày, hàng tuần, khoảng thời gian tùy chỉnh) khi tạo dự án. Tác vụ sẽ tự động:

  • Xuất hiện là “Open” và “In Progress” trong lần chạy đầu tiên
  • Trở lại “Open” sau khi hoàn thành (vì nó là tác vụ lặp lại)
  • Chạy lại vào thời gian tiếp theo theo lịch

Trong ví dụ của chúng ta, bản tổng hợp ticket hàng ngày chạy mỗi sáng. Khi đến cơ quan, bạn chỉ cần kiểm tra Slack để xem các ticket quan trọng nào cần chú ý.

Xem kết quả và công việc của agent

Kết quả xuất hiện ở hai nơi: thẻ tác vụ trong kanban của bạn và tích hợp bạn đã chỉ định (Slack, email, v.v.).

Kết quả trên thẻ tác vụ

Nhấn vào một tác vụ đã hoàn thành để xem toàn bộ đầu ra. Đối với bản tổng hợp ticket, bạn sẽ thấy:

  • Tóm tắt: “Daily triage completed. 3 new tickets reviewed.”
  • Danh sách ưu tiên: Mỗi ticket với mức độ ưu tiên, mô tả và các hành động được đề xuất
  • Chi tiết: Đánh giá tác động đến khách hàng, rủi ro kinh doanh và các bước tiếp theo

Kết quả tích hợp

Trong Slack, bạn sẽ thấy:

  • Tin nhắn của supervisor với tóm tắt tổng hợp
  • Phản hồi theo chuỗi với thông tin chi tiết bao gồm tên khách hàng, email, vấn đề, tác động kinh doanh và các bước tiếp theo

Đầu ra kép này đảm bảo cả quét nhanh (tóm tắt Slack) và đi sâu (chi tiết thẻ tác vụ) đều khả thi.

Giao tiếp với đội AI Agent của bạn

Sau khi tạo, bạn không bị khóa với prompt ban đầu. Bạn có thể đưa ra hướng dẫn mới, đặt câu hỏi hoặc sửa đổi hành vi thông qua giao diện trò chuyện.

Giao tiếp trực tiếp với agent

Trong phần “Chat”, bạn có thể:

  • Yêu cầu Marcus (hoặc bất kỳ agent nào) xử lý yêu cầu theo cách khác
  • Nhận câu trả lời về các ticket hoặc vấn đề cụ thể
  • Sửa đổi tác vụ mà không cần xóa và tạo lại dự án
  • Đặt câu hỏi tiếp theo về phân tích của agent

Ví dụ, bạn có thể hỏi: “Những ticket nào có phạm vi tác động lớn nhất và hãy cho tôi bản tổng hợp mỗi ngày cũng bằng tiếng Tây Ban Nha?”

Agent sẽ xử lý yêu cầu này, xác minh rằng tất cả các tích hợp vẫn được kết nối và điều chỉnh hành vi của mình cho phù hợp.

Cuộc trò chuyện đa agent

Trong các hệ thống có nhiều agent, supervisor có thể tạo điều kiện thuận lợi cho các cuộc trò chuyện giữa các agent. Bạn có thể đặt các câu hỏi yêu cầu phối hợp và supervisor sẽ điều hướng chúng phù hợp.

Xác minh và an toàn

Trước khi thực thi bất kỳ yêu cầu nào, các agent:

  • Xác minh rằng tất cả các tích hợp được kết nối đúng cách
  • Kiểm tra rằng các công cụ cần thiết có sẵn
  • Đánh dấu bất kỳ quyền nào bị thiếu hoặc vấn đề cấu hình
  • Di chuyển các tác vụ sang “human input needed” nếu có gì đó chặn việc thực thi

Ví dụ thực tế: Live Agent Daily Digest

Hãy đi qua toàn bộ quy trình từ thiết lập đến kết quả.

Thiết lập dự án

Tên dự án: Live Agent Daily Action Item Digest

Prompt tác vụ: Trích xuất tất cả các ticket live agent quan trọng trong 24 giờ qua, ưu tiên theo tác động đến khách hàng và rủi ro kinh doanh, và tạo một tin nhắn trên Slack như một phản hồi với tất cả các hành động hàng đầu cho ngày hôm đó.

Tích hợp: LiveAgent (nguồn) + Slack (đích)

Giao tiếp Supervisor: Kênh Slack “ask-flowhunt”

Agent làm gì

  1. Truy vấn LiveAgent: Lấy tất cả các ticket được tạo trong 24 giờ qua
  2. Phân tích tác động: Đánh giá từng ticket theo khung ưu tiên:
    • Sự cố hệ thống (ưu tiên cao nhất)
    • Rủi ro doanh thu
    • Vấn đề bảo mật
    • Tác động đa khách hàng
    • Vấn đề của một khách hàng đơn lẻ
  3. Xếp hạng kết quả: Tạo danh sách ưu tiên 3-5 hành động hàng đầu
  4. Định dạng đầu ra: Cấu trúc bản tổng hợp để rõ ràng và hành động
  5. Đăng lên Slack: Gửi tóm tắt đến kênh đội của bạn và thông tin chi tiết trong chuỗi

Đầu ra mẫu

Daily Triage Completed
Tickets Reviewed: 3 new tickets from the past 24 hours

PRIORITY 1: 404 Error on FlowHunt API
- Customer: [Name]
- Status: Customer blocked
- Action: Assign to tech support, resolve within 2 hours

PRIORITY 2: Help Building Email Slack Notification Flow
- Customer: [Name]
- Status: Onboarding support
- Action: Response within 2-4 hours

PRIORITY 3: White Labeling Price Inquiry
- Customer: [Name]
- Status: Sales question
- Action: Route to sales team

Khả năng nâng cao: Tùy chỉnh và kiểm soát

Đội AI agent của bạn không phải là tĩnh. Bạn có thể phát triển nó khi nhu cầu của bạn thay đổi.

Sửa đổi hành vi của agent

Không cần xóa dự án, bạn có thể:

  • Thay đổi những gì agent ưu tiên
  • Thêm các định dạng đầu ra mới (ví dụ: “gửi cả bằng tiếng Tây Ban Nha”)
  • Sửa đổi khoảng thời gian (“48 giờ qua” thay vì 24)
  • Thêm tích hợp mới (ví dụ: cũng đăng qua email)

Chỉ cần hỏi agent qua giao diện trò chuyện và nó sẽ thích ứng.

Phân công lại các agent

Nếu Marcus (agent phân loại ticket của bạn) không được sử dụng đầy đủ, bạn có thể phân công lại anh ấy cho công việc khác trong khi vẫn giữ nguyên tính cách và chuyên môn. Hệ thống ghi nhớ chuyên môn của anh ấy và áp dụng nó vào các tác vụ mới.

Xóa và tạo lại dự án

Nếu bạn muốn khởi đầu hoàn toàn mới, hãy xóa dự án và tạo một dự án mới. Các tích hợp của bạn vẫn được kết nối, vì vậy việc thiết lập nhanh hơn vào lần thứ hai.

Các phương pháp tốt nhất để thành công với đội AI Agent

1. Hãy cụ thể trong các prompt của bạn

Các prompt mơ hồ dẫn đến kết quả mơ hồ. Thay vì “tổng hợp ticket”, hãy nói “trích xuất các ticket có tác động hệ thống, xếp hạng theo doanh thu khách hàng và liệt kê top 5 với các hành động được đề xuất.”

2. Kiểm tra tích hợp sớm

Trước khi dựa vào các tác vụ theo lịch, hãy chạy thực thi thủ công để xác minh:

  • Dữ liệu đang được kéo đúng
  • Kết quả được định dạng như mong đợi
  • Tích hợp đang gửi đầu ra đến đúng nơi

3. Bắt đầu đơn giản, mở rộng dần

Bắt đầu với một tác vụ đơn agent để hiểu quy trình. Khi đã thoải mái, xây dựng các hệ thống đa agent phức tạp hơn.

4. Theo dõi hiệu suất của agent

Kiểm tra kết quả tác vụ của bạn thường xuyên. Nếu một agent không ưu tiên đúng hoặc bỏ sót dữ liệu quan trọng, hãy điều chỉnh prompt thông qua giao diện trò chuyện.

5. Tận dụng giao tiếp của Supervisor

Các tin nhắn của supervisor là cửa sổ cho bạn biết các agent đang làm gì. Đọc chúng cẩn thận để hiểu lập luận của agent và phát hiện bất kỳ vấn đề nào từ sớm.

Các trường hợp sử dụng phổ biến cho đội AI Agent

Bản tổng hợp ticket live agent chỉ là một ví dụ. Đội AI agent xuất sắc trong:

  • Quản lý pipeline bán hàng: Phân tích giao dịch, đánh dấu các tài khoản có rủi ro, cập nhật CRM
  • Kiểm duyệt nội dung: Xem xét các bài gửi của người dùng, phân loại, leo thang vi phạm
  • Tổng hợp dữ liệu: Kéo dữ liệu từ nhiều nguồn, chuyển đổi và hợp nhất
  • Onboarding khách hàng: Xác minh thông tin, tạo tài khoản, gửi chuỗi chào mừng
  • Phản hồi sự cố: Phát hiện bất thường, cảnh báo đội, phối hợp giải quyết
  • Tạo báo cáo: Thu thập dữ liệu, phân tích xu hướng, phân phối thông tin

Mô hình luôn giống nhau: xác định tác vụ, kết nối tích hợp, để hệ thống xây dựng đội của bạn.

Kết luận

Đội AI agent đại diện cho một sự thay đổi căn bản trong cách chúng ta tiếp cận tự động hóa. Thay vì xây dựng các quy trình cứng nhắc, bạn xác định những gì bạn muốn thực hiện và để hệ thống xây dựng đội phù hợp để xử lý. AI Factory của FlowHunt làm cho điều này trở nên dễ tiếp cận—không cần mã hóa, không cần cấu hình phức tạp, chỉ cần các prompt rõ ràng và các tích hợp được kết nối.

Ví dụ tổng hợp live agent hàng ngày chứng minh sức mạnh của cách tiếp cận này. Những gì từng yêu cầu xem xét thủ công, cập nhật bảng tính và phối hợp email giờ đây tự động xảy ra mỗi sáng. Đội của bạn bắt đầu mỗi ngày với các ưu tiên rõ ràng và các hoạt động hỗ trợ của bạn diễn ra suôn sẻ hơn.

Cho dù bạn đang quản lý ticket hỗ trợ, tổng hợp dữ liệu bán hàng, kiểm duyệt nội dung người dùng hay phối hợp phản hồi sự cố, các nguyên tắc tương tự đều áp dụng. Bắt đầu với một prompt rõ ràng, kết nối tích hợp của bạn và để đội AI agent của bạn xử lý công việc.

Sẵn sàng xây dựng đội AI agent đầu tiên của bạn? Hãy đến AI Factory của FlowHunt, xác định tác vụ của bạn và xem hệ thống xây dựng đội hoàn hảo để thực thi nó.

Câu hỏi thường gặp

Yasha là một nhà phát triển phần mềm tài năng, chuyên về Python, Java và học máy. Yasha viết các bài báo kỹ thuật về AI, kỹ thuật prompt và phát triển chatbot.

Yasha Boroumand
Yasha Boroumand
CTO, FlowHunt

Sẵn sàng xây dựng đội AI Agent của riêng bạn?

Tạo ra các quy trình tự động xử lý các tác vụ phức tạp trên toàn bộ tech stack của bạn. Bắt đầu xây dựng hôm nay với AI Factory của FlowHunt.