AI Agent là gì? Hướng dẫn tạo Content Research Agent với n8n

Giới thiệu về AI Agent và Content Research

Trong thế giới số ngày nay, việc tạo ra nội dung chất lượng cao một cách nhanh chóng
và hiệu quả là vô cùng quan trọng.
AI Agent, đặc biệt là các
Content Research Agent, đang trở thành công cụ đắc lực giúp chúng ta đạt
được mục tiêu này. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách tạo ra một
AI Content Research Agent mạnh mẽ với n8n, một nền tảng tự động hóa
workflow mạnh mẽ.

Tại sao Content Research Agent lại quan trọng?

Trước khi đi sâu vào cách xây dựng một
AI Content Research Agent, hãy cùng tìm hiểu tại sao nó lại quan trọng:

• Tiết kiệm thời gian: Thay vì phải tự mình tìm kiếm và tổng hợp thông
  tin, Content Research Agent sẽ tự động thực hiện công việc này, giúp bạn
  tiết kiệm đáng kể thời gian và công sức.
• Nâng cao chất lượng nội dung: Với khả năng truy cập và phân tích một
  lượng lớn thông tin, Content Research Agent giúp bạn tạo ra nội dung chính
  xác, đầy đủ và có giá trị.
• Tối ưu hóa SEO: Content Research Agent có thể giúp bạn
  tìm kiếm các từ khóa liên quan, phân tích đối thủ cạnh tranh và xác định các chủ đề
  hot, từ đó giúp bạn tối ưu hóa nội dung cho SEO.

Hướng dẫn tạo Content Research Agent với n8n

Để tạo ra một AI Content Research Agent với n8n, chúng ta sẽ thực hiện
các bước sau:

Bước 1: Thiết lập Workflow cơ bản

Đầu tiên, chúng ta cần thiết lập một workflow cơ bản trong n8n. Workflow này sẽ bao gồm
các node sau:

• Trigger: Node này sẽ kích hoạt workflow khi có một sự kiện xảy ra, ví dụ
  như khi có một tin nhắn mới được gửi đến.
• AI Agent: Node này sẽ chứa
  AI Content Research Agent của chúng ta.
• Output: Node này sẽ xuất ra kết quả nghiên cứu nội dung.

Bước 2: Tạo AI Content Research Agent

Để tạo AI Content Research Agent, chúng ta sẽ sử dụng node “AI Agent”
trong n8n. Node này cho phép chúng ta tích hợp các mô hình AI khác nhau vào workflow.

1. Đặt tên cho Agent: Ví dụ: “AI Content Research Agent”.
2. Chọn Model AI: Chọn một mô hình AI phù hợp với nhiệm vụ nghiên cứu nội
   dung, ví dụ như GPT-3, GPT-4.
3. Cấu hình System Message: Đây là phần quan trọng nhất, nơi chúng ta định
   nghĩa vai trò và hướng dẫn cho AI Agent. Ví dụ: “Bạn là một nhà nghiên
   cứu nội dung chuyên nghiệp, có khả năng truy cập và sử dụng các công cụ khác nhau để
   tìm kiếm và tổng hợp thông tin.”
4. Cấu hình User Message: Đây là phần chứa câu hỏi hoặc yêu cầu của người
   dùng. Ví dụ: “Tìm kiếm thông tin về [chủ đề]”.

Bước 3: Kết nối với các Tool hỗ trợ Research

Để AI Content Research Agent có thể thực hiện nhiệm vụ nghiên cứu nội
dung, chúng ta cần kết nối nó với các tool hỗ trợ. Trong ví dụ này, chúng ta sẽ kết nối
với ba tool:

• Perplexity AI: Tool này cho phép tìm kiếm thông tin mới nhất trên
  internet.
• Scrape Website URL: Tool này cho phép cào dữ liệu từ một trang web cụ
  thể.
• Get Video Script: Tool này cho phép lấy script từ một video YouTube.

3.1. Kết nối với Perplexity AI

Để kết nối với Perplexity AI, chúng ta sẽ sử dụng node “HTTP Request” trong n8n. Node này
cho phép chúng ta gửi các yêu cầu HTTP đến API của Perplexity AI.

1. Tạo Tool “Research with Perplexity AI”: Trong node “AI Agent”, tạo một
   tool mới và đặt tên là “Research with Perplexity AI”.
2. Chọn loại Tool: Chọn “n8n Workflow Tool”.
3. Mô tả Tool: “Tool này được sử dụng để nghiên cứu các chủ đề nhạy cảm về
   thời gian, liên quan đến các yếu tố thời gian hoặc cần thông tin cập nhật.”
4. Định nghĩa Input: “Topic”.
5. Tạo Sub-Workflow: Tạo một sub-workflow để xử lý yêu cầu từ Perplexity AI.
6. Cấu hình HTTP Request: Trong sub-workflow, cấu hình node “HTTP Request”
   để gửi yêu cầu đến API của Perplexity AI.
7. Trích xuất Content: Sử dụng node “Function” hoặc “Item Lists” để trích
   xuất nội dung (content) từ kết quả trả về của Perplexity AI.
8. Trả về Response: Đảm bảo kết quả trả về có key là “response”.

3.2. Kết nối với Scrape Website URL

Để kết nối với Scrape Website URL, chúng ta sẽ sử dụng node “HTTP Request” hoặc “Cheerio”
trong n8n. Node “Cheerio” đặc biệt hữu ích để phân tích và trích xuất dữ liệu từ HTML.

1. Tạo Tool “Scrape Website URL”: Trong node “AI Agent”, tạo một tool mới
   và đặt tên là “Scrape Website URL”.
2. Chọn loại Tool: Chọn “n8n Workflow Tool”.
3. Mô tả Tool: “Tool này được sử dụng để cào dữ liệu từ một địa chỉ website
   URL.”
4. Định nghĩa Input: “URL”.
5. Tạo Sub-Workflow: Tạo một sub-workflow để xử lý yêu cầu scrape website.
6. Cấu hình HTTP Request hoặc Cheerio: Trong sub-workflow, cấu hình node “HTTP
   Request” hoặc “Cheerio” để lấy dữ liệu từ website.
7. Trích xuất Content: Sử dụng node “Function” hoặc “Item Lists” để trích
   xuất nội dung (content) từ website.
8. Trả về Response: Đảm bảo kết quả trả về có key là “response”.

3.3. Kết nối với Get Video Script

Để kết nối với Get Video Script, chúng ta có thể sử dụng node “HTTP Request” kết hợp với
các thư viện phân tích HTML hoặc sử dụng các API chuyên dụng để lấy script từ YouTube.

1. Tạo Tool “Get Video Script”: Trong node “AI Agent”, tạo một tool mới và
   đặt tên là “Get Video Script”.
2. Chọn loại Tool: Chọn “n8n Workflow Tool”.
3. Mô tả Tool: “Tool này được sử dụng để lấy script từ một video trên
   YouTube.”
4. Định nghĩa Input: “YouTube Video URL”.
5. Tạo Sub-Workflow: Tạo một sub-workflow để xử lý yêu cầu lấy script video.
6. Cấu hình HTTP Request: Trong sub-workflow, cấu hình node “HTTP Request”
   để lấy dữ liệu từ YouTube.
7. Phân tích và Trích xuất Script: Sử dụng các thư viện phân tích HTML hoặc
   API để trích xuất script từ video.
8. Trả về Response: Đảm bảo kết quả trả về có key là “response”.

Bước 4: Kết nối AI Agent với AI Copywriting Agent

Sau khi đã có kết quả nghiên cứu nội dung từ
AI Content Research Agent, chúng ta cần kết nối nó với một
AI Copywriting Agent để tạo ra nội dung hoàn chỉnh.

1. Kết nối Output của Research Agent với Input của Copywriting Agent: Kết
   nối node “Output” của AI Content Research Agent với node “AI Agent”
   của AI Copywriting Agent.
2. Điều chỉnh Input Key: Đảm bảo rằng
   AI Copywriting Agent nhận đúng key chứa nội dung nghiên cứu. Trong ví dụ
   này, key là “output”.
3. Cấu hình AI Copywriting Agent: Cấu hình
   AI Copywriting Agent để viết bài dựa trên nội dung nghiên cứu.

Bước 5: Xuất bản Nội dung

Cuối cùng, chúng ta cần xuất bản nội dung đã được tạo ra bởi
AI Copywriting Agent lên website hoặc các nền tảng khác.

1. Kết nối Output của Copywriting Agent với Node Xuất bản: Kết nối node
   “Output” của AI Copywriting Agent với node xuất bản, ví dụ như node
   “HTTP Request” để đăng bài lên WordPress.
2. Cấu hình Node Xuất bản: Cấu hình node xuất bản để đăng bài lên website
   hoặc nền tảng mong muốn.

Ví dụ cụ thể về cách hoạt động

Để hiểu rõ hơn về cách hoạt động của
AI Content Research Agent, hãy cùng xem một ví dụ cụ thể:

1. Người dùng gửi yêu cầu: Người dùng gửi một tin nhắn với nội dung “Tìm kiếm
   thông tin về ChatGPT Project”.
2. AI Content Research Agent phân tích yêu cầu:
   AI Content Research Agent phân tích yêu cầu và nhận thấy rằng cần tìm
   kiếm thông tin mới nhất trên internet.
3. AI Content Research Agent sử dụng Perplexity AI:
   AI Content Research Agent sử dụng tool “Research with Perplexity AI” để
   tìm kiếm thông tin về ChatGPT Project.
4. Perplexity AI trả về kết quả: Perplexity AI trả về kết quả tìm kiếm, bao
   gồm các bài viết, video và tin tức liên quan đến ChatGPT Project.
5. AI Content Research Agent tổng hợp thông tin:
   AI Content Research Agent tổng hợp thông tin từ các nguồn khác nhau và
   trả về một bản tóm tắt.
6. AI Copywriting Agent viết bài: AI Copywriting Agent sử
   dụng bản tóm tắt để viết một bài blog về ChatGPT Project.
7. Bài blog được xuất bản: Bài blog được xuất bản lên website hoặc nền tảng
   khác.

Tối ưu hóa AI Content Research Agent

Để AI Content Research Agent hoạt động hiệu quả nhất, chúng ta cần tối ưu
hóa nó. Dưới đây là một số gợi ý:

• Cung cấp System Message chi tiết: System Message càng chi tiết,
  AI Agent càng hiểu rõ vai trò và nhiệm vụ của mình.
• Sử dụng nhiều Tool khác nhau: Càng có nhiều tool,
  AI Agent càng có nhiều lựa chọn để tìm kiếm và tổng hợp thông tin.
• Thường xuyên cập nhật Tool: Các tool hỗ trợ research thường xuyên được cập
  nhật, vì vậy chúng ta cần đảm bảo rằng AI Agent luôn sử dụng phiên bản
  mới nhất.
• Theo dõi và đánh giá hiệu quả: Theo dõi và đánh giá hiệu quả của
  AI Agent để tìm ra những điểm cần cải thiện.

Chuyển dữ liệu giữa Workflow mẹ và con

Trong quá trình xây dựng AI Content Research Agent, việc chuyển dữ liệu
giữa workflow mẹ (workflow chính) và workflow con (sub-workflow) là rất quan trọng. Để
thực hiện việc này một cách hiệu quả, hãy lưu ý những điểm sau:

• Sử dụng Key thống nhất: Đảm bảo rằng bạn sử dụng key thống nhất để truy
  cập dữ liệu trong cả workflow mẹ và workflow con.
• Sử dụng node “Set”: Node “Set” cho phép bạn tạo và gán giá trị cho các
  biến, giúp bạn dễ dàng chuyển dữ liệu giữa các node.
• Sử dụng JSONata: JSONata là một ngôn ngữ truy vấn JSON mạnh mẽ, cho phép
  bạn trích xuất và biến đổi dữ liệu một cách linh hoạt.
• Kiểm tra dữ liệu: Luôn kiểm tra dữ liệu trước khi chuyển để đảm bảo rằng
  nó có định dạng chính xác.

Ví dụ về một số câu hỏi (query) có thể sử dụng

Dưới đây là một số ví dụ về các câu hỏi (query) mà bạn có thể sử dụng để kiểm tra và đánh
giá hiệu quả của AI Content Research Agent:

• “Tìm kiếm thông tin về các xu hướng SEO mới nhất năm 2024.”
• “Tổng hợp các bài viết hay nhất về marketing trên mạng xã hội.”
• “Phân tích đối thủ cạnh tranh trong lĩnh vực thương mại điện tử.”
• “Tìm kiếm các chủ đề hot trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.”
• “Lấy script từ video YouTube về cách sử dụng Photoshop cho người mới bắt
  đầu.”
• “Cào dữ liệu từ trang web [tên website] về các sản phẩm mới nhất.”

Kết luận

AI Content Research Agent là một công cụ mạnh mẽ giúp chúng ta tạo ra nội
dung chất lượng cao một cách nhanh chóng và hiệu quả. Với n8n, chúng ta có thể dễ dàng xây
dựng và tùy chỉnh AI Content Research Agent để đáp ứng nhu cầu cụ thể của
mình. Hy vọng bài viết này đã cung cấp cho bạn những kiến thức và hướng dẫn cần thiết để
bắt đầu xây dựng AI Content Research Agent của riêng bạn.

Hãy nhớ rằng, việc xây dựng và tối ưu hóa
AI Content Research Agent là một quá trình liên tục. Hãy thường xuyên theo
dõi, đánh giá và điều chỉnh để đảm bảo rằng AI Agent của bạn luôn hoạt động
hiệu quả nhất.