3 Bài Học Đắt Giá Khi Xây Dựng +27 AI Agents (Không Cần Code)

Giới Thiệu

Trong kỷ nguyên số hiện nay, AI Agents (hay còn gọi là “trợ lý ảo AI”) đang trở thành một công cụ mạnh mẽ giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao hiệu quả. Tuy nhiên, việc xây dựng và triển khai AI Agents không phải lúc nào cũng suôn sẻ. Trong bài viết này, tôi sẽ chia sẻ 3 bài học quan trọng mà tôi đã rút ra sau khi xây dựng hơn 27 AI Agents, giúp bạn tránh khỏi những sai lầm phổ biến và đạt được thành công.

Bài Học 1: Xây Dựng AI Agents Theo Cấu Trúc Module và Dễ Dàng Tái Sử Dụng

Tại Sao Cấu Trúc Module Lại Quan Trọng?

Andrew NG, một tên tuổi lớn trong lĩnh vực AI, đã chỉ ra rằng các AI Agents chuyên biệt hoạt động hiệu quả hơn 63% so với việc sử dụng một prompt duy nhất với nhiều công cụ khác nhau. Điều này là do các agent chuyên biệt tập trung vào một nhiệm vụ cụ thể, giúp chúng hoạt động chính xác và hiệu quả hơn.

Ví Dụ Minh Họa

Hãy xem xét một tình huống bạn đang xây dựng một AI Agent để lên lịch các sự kiện. Ban đầu, bạn có một “Master Agent” duy nhất với nhiệm vụ lên lịch sự kiện. Sau đó, bạn muốn agent này có thể cập nhật và xóa sự kiện. Cuối cùng, bạn muốn nó có thể trả lời email, quản lý sales và theo dõi tài chính. Dần dần, prompt của agent trở nên phức tạp và khó quản lý, dẫn đến hiệu suất giảm sút.

Giải Pháp: Chia Nhỏ Nhiệm Vụ

Thay vì cố gắng nhồi nhét tất cả các chức năng vào một agent duy nhất, hãy chia nhỏ thành các agent chuyên biệt. Ví dụ:

• Routing Agent (Gatekeeper): Tiếp nhận yêu cầu và chuyển đến đúng team (ví dụ: Ops, Sales, Finance).
• Ops Team Agent: Quản lý lịch và email.
• Sales Team Agent: Tiếp cận và theo dõi leads.
• Finance Team Agent: Dự báo tài chính và theo dõi hóa đơn.

Cấu Trúc Chi Tiết

1. Incoming Request: Yêu cầu từ người dùng hoặc hệ thống.
2. Leadership Team (Routing Agent):
   • Hiểu yêu cầu và ngữ cảnh.
   • Lọc và chuyển thông tin đến team phù hợp.
3. Head of Teams (Team Specialist Agents):
   • Ops Team, Sales Team, Finance Team, Customer Team.
   • Mỗi team có vai trò, phạm vi và hướng dẫn riêng.
4. Employees (Execution Layer):
   • Các LLM (Large Language Models) thực hiện nhiệm vụ cụ thể.
   • Ví dụ: Một LLM quản lý lịch, một LLM quản lý email.
5. Execution Tools: Các công cụ được sử dụng để hoàn thành nhiệm vụ (ví dụ: tạo, xóa, cập nhật sự kiện).

Cấu trúc này tương tự như cách một công ty hoạt động, với các phòng ban và nhân viên chuyên trách. Điều này giúp cho AI Agents của bạn hoạt động hiệu quả hơn và dễ dàng bảo trì hơn.

Bài Học 2: “Externalize” Prompts để Dễ Dàng Quản Lý và Tái Sử Dụng

Vấn Đề Với Prompts “Cứng”

Khi bạn xây dựng AI Agents, prompt thường được lưu trữ trực tiếp trong agent. Điều này gây ra một số vấn đề:

• Khó khăn khi làm việc với team không có kiến thức kỹ thuật: Các thành viên không có kiến thức về code sẽ khó chỉnh sửa prompt.
• Mất thời gian khi cập nhật prompt: Bạn phải chỉnh sửa prompt ở nhiều nơi nếu có nhiều agent sử dụng cùng một prompt.
• Khó tái sử dụng prompt: Bạn phải viết lại prompt từ đầu mỗi khi cần sử dụng.

Giải Pháp: Lưu Trữ Prompts Bên Ngoài

Thay vì lưu trữ prompt trực tiếp trong agent, hãy lưu trữ chúng ở một nơi khác, ví dụ như:

• AirTable
• Google Sheets
• Google Docs

Cách Thực Hiện

1. Tạo một bảng (table) trong AirTable: Mỗi hàng đại diện cho một agent, mỗi cột đại diện cho các thông tin liên quan đến agent (ví dụ: tên, prompt hệ thống, prompt người dùng).
2. Lấy prompt từ AirTable: Sử dụng các node trong N8N để kết nối với AirTable và lấy prompt tương ứng với agent đang chạy.
3. Sử dụng prompt trong agent: Thay vì sử dụng prompt “cứng”, hãy sử dụng prompt lấy từ AirTable.

Lợi Ích

• Dễ dàng quản lý: Bạn chỉ cần chỉnh sửa prompt ở một nơi duy nhất.
• Dễ dàng tái sử dụng: Bạn có thể sử dụng lại prompt cho nhiều agent khác nhau.
• Linh hoạt: Bạn có thể cho phép khách hàng chỉnh sửa prompt trực tiếp mà không cần can thiệp vào code.

Bài Học 3: Xây Dựng Quy Trình Xử Lý Lỗi 3 Lớp

Tại Sao Xử Lý Lỗi Lại Quan Trọng?

AI Agents không phải lúc nào cũng hoạt động hoàn hảo. Các lỗi có thể xảy ra do nhiều nguyên nhân, ví dụ như:

• Dữ liệu đầu vào không hợp lệ.
• API của OpenAI bị lỗi.
• Kết nối mạng bị gián đoạn.
• API Key hết hạn.

Nếu không có quy trình xử lý lỗi tốt, các lỗi này có thể khiến cho AI Agents của bạn ngừng hoạt động hoặc đưa ra kết quả không chính xác.

Quy Trình Xử Lý Lỗi 3 Lớp

1. Preventative (Phòng ngừa):
   • Kiểm tra tính hợp lệ của dữ liệu đầu vào trước khi xử lý.
   • Ví dụ: Kiểm tra xem email có đúng định dạng hay không, kiểm tra xem ngày tháng có hợp lệ hay không.
   • Sử dụng các “trigger” trong N8N để lọc dữ liệu không hợp lệ.
2. Corrective (Sửa chữa):
   • Sử dụng tính năng “Retry on Fail” trong N8N để tự động thử lại nếu có lỗi xảy ra.
   • Điều này hữu ích khi có các lỗi tạm thời như kết nối mạng bị gián đoạn hoặc API của OpenAI bị quá tải.
3. Fallback (Dự phòng):
   • Sử dụng các agent dự phòng để thay thế các agent bị lỗi.
   • Ví dụ: Nếu agent chính sử dụng OpenAI, hãy tạo một agent dự phòng sử dụng Anthropic.
   • Sử dụng tính năng “On Error Continue” trong N8N để chuyển sang agent dự phòng khi có lỗi xảy ra.

Ví Dụ Cụ Thể

Giả sử bạn có một Ops Agent sử dụng OpenAI để lên lịch sự kiện. Bạn có thể xây dựng quy trình xử lý lỗi như sau:

1. Preventative: Sử dụng trigger để kiểm tra xem dữ liệu đầu vào có chứa đầy đủ thông tin cần thiết hay không (ví dụ: tiêu đề sự kiện, thời gian bắt đầu, thời gian kết thúc).
2. Corrective: Sử dụng “Retry on Fail” để thử lại nếu OpenAI bị lỗi.
3. Fallback: Tạo một Ops Agent dự phòng sử dụng Anthropic. Nếu OpenAI bị lỗi, hãy chuyển sang agent dự phòng này.

Kết Luận

Xây dựng AI Agents hiệu quả đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về kiến trúc, quản lý prompts và xử lý lỗi. Bằng cách áp dụng 3 bài học trên, bạn sẽ có thể xây dựng các AI Agents mạnh mẽ, linh hoạt và đáng tin cậy, giúp bạn đạt được thành công trong kỷ nguyên AI.