Vận hành AI cho doanh nghiệp từ Prompt Engineering đến AI Agent

Chia sẻ bài

Khám phá cách triển khai và tích hợp AI cho doanh nghiệp từ kỹ thuật Prompt Engineering đến AI Agent để tự động và tối ưu hóa quy trình.

VietData AI

Việc triển khai AI doanh nghiệp đang gặp trở ngại khi phần lớn chỉ dừng ở giai đoạn "demo" với chatbot, tạo nội dung hoặc tóm tắt văn bản. Tuy nhiên, nếu có chiến lược bài bản, doanh nghiệp có thể chuyển đổi từ việc thử nghiệm rời rạc sang hệ thống AI thực thi, tích hợp và phối hợp chặt chẽ. Prompt Engineering hiệu quả đặt nền móng cho việc truyền đạt mục tiêu doanh nghiệp đến AI, trong khi Agent được tổ chức bài bản giúp AI có thể ra quyết định và hành động như một nhân sự ảo có năng lực. 

Từ ứng dụng AI cho doanh nghiệp đơn lẻ đến hệ thống AI vận hành 

Hàng trăm doanh nghiệp Việt đang thử nghiệm AI trong các ứng dụng như chatbot chăm sóc khách hàng, sinh nội dung, hay tóm tắt văn bản. Những ứng dụng này giúp tiếp cận AI nhanh chóng, nhưng thường chỉ xử lý các truy vấn đơn lẻ, không kết nối đến hành động cụ thể trong quy trình thực tế. 

Theo Google's Prompt Engineering Whitepaper, 2024, thách thức nằm ở việc doanh nghiệp chưa tổ chức quy trình để AI có thể thực sự tương tác với hệ thống – từ việc ra quyết định, gọi API đến phản hồi có kiểm soát. Bài viết này trình bày chi tiết cách chuyển từ "prompt đơn" sang hệ thống AI Agent có khả năng phối hợp và thực thi.  

Prompt Engineering hiệu quả: Nền tảng để AI hiểu doanh nghiệp 

Prompt là cách doanh nghiệp truyền đạt yêu cầu cho AI. Một prompt hiệu quả không chỉ nêu yêu cầu mà còn cung cấp bối cảnh, mục tiêu rõ ràng và hướng dẫn định dạng đầu ra. Các thành phần quan trọng của prompt bao gồm: 

  • Bối cảnh: ngành nghề, chức năng người dùng, tình huống sử dụng 
  • Mục tiêu rõ ràng: kết quả cụ thể AI cần đạt được 
  • Định dạng kỳ vọng: văn bản, bảng, JSON, email, v.v. 
  • Giới hạn hành vi: không được truy cập dữ liệu nhạy cảm, không gọi sai API 

Theo Google, prompt càng chi tiết và logic, AI càng có khả năng hiểu đúng ý định. Việc áp dụng kỹ thuật như Zero-shot, Few-shot, Chain-of-Thought hay ReAct giúp tăng độ chính xác và kiểm soát kết quả. 

Ảnh minh hoạ: Prompt Engineering, McKinsey & Company
Ảnh minh hoạ: Prompt Engineering, McKinsey & Company

Ví dụ về kỹ thuật Prompt trong thực tế 

Mỗi kỹ thuật đều phù hợp với từng loại tác vụ khác nhau trong doanh nghiệp. Dưới đây sẽ là một vài ví dụ điển hình về kỹ thuật prompting:  

  • Zero-shot: thích hợp cho các nhiệm vụ đơn giản, như phân loại ý định hoặc trích xuất dữ liệu từ văn bản ngắn. 
  • Few-shot: hữu ích trong các tác vụ cần độ chính xác cao hơn, ví dụ như phân loại email nội bộ thành nhóm ưu tiên hoặc sinh phản hồi theo mẫu có sẵn. 
  • Chain-of-Thought: nên dùng trong các bài toán có nhiều bước suy luận như đánh giá rủi ro tín dụng, phân tích phản hồi khách hàng hay xử lý khiếu nại. 
  • ReAct: lý tưởng khi kết hợp lý luận với hành động, ví dụ như tự động điều phối phản hồi khách hàng bằng cách truy xuất dữ liệu từ CRM, chọn kịch bản phù hợp và gửi email. 

Tìm hiểu thêm về các kỹ thuật prompting: 

Việc chọn đúng kỹ thuật không chỉ giúp tăng chất lượng đầu ra mà còn giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí xử lý và tối ưu tài nguyên mô hình. 

Quy trình hóa triển khai AI cho doanh nghiệp hiệu quả

Việc quy trình hóa AI cho phép doanh nghiệp chuyển từ giao tiếp đơn lẻ sang các chuỗi tác vụ có thể đo lường và lặp lại. Một lộ trình triển khai gồm 3 giai đoạn chính: 

  1. Thiết kế Prompt theo ngữ cảnh nghiệp vụ: tập trung vào các hành vi cụ thể như tạo báo cáo, phê duyệt đơn hàng, phân tích phản hồi khách hàng. 
  2. Tích hợp hệ thống và công cụ: kết nối API nội bộ, cơ sở dữ liệu, plugin hoặc phần mềm hiện hành. 
  3. Tổ chức Agent theo quy trình nhân sự: phân vai trò, thiết lập mục tiêu riêng và giám sát kết quả đầu ra. 

Ngoài ra, doanh nghiệp cần lựa chọn LLM phù hợp theo khối lượng và độ phức tạp. Ví dụ: dùng GPT-4o cho tạo hình hoặc các tác vụ chung, GPT -3o cho các tác vụ suy luận chuyên sâu hoặc Claude 3 cho tác vụ nhiều logic, trong khi Gemini hoặc Perplexity phù hợp với tổng hợp văn bản, tra cứu. 

AI Agent và khả năng hành động thực tế 

Một AI Agent khác biệt với chatbot ở khả năng duy trì trạng thái và ra quyết định. Theo hướng dẫn từ OpenAI Agent Guide, 2024, Agent cần hội tụ đủ 3 yếu tố: 

  • Model: LLM như GPT-4 đóng vai trò xử lý suy luận và logic 
  • Tools: các công cụ như API tài chính, báo cáo nội bộ, CRM 
  • Instructions: hướng dẫn hành vi và quy định phạm vi tác động 

Agent có thể: 

  • Tự động phân tích yêu cầu, lựa chọn công cụ phù hợp 
  • Ghi nhớ thông tin giữa nhiều vòng tương tác 
  • Ngừng hành động nếu gặp sai lệch, chuyển lại quyền kiểm soát cho người dùng 

Nhờ đó, AI Agent không chỉ "phản hồi" mà có thể tự "hành động" như một nhân viên có năng lực. 

Anh minh hoạ: AI Agent, Elcom
Ảnh minh hoạ: AI Agent, Elcom

Hướng dẫn xây dựng AI Agent cơ bản 

Để xây dựng một AI Agent từ đầu, doanh nghiệp có thể làm theo 4 bước đơn giản sau, theo hướng dẫn của OpenAI: 

Ví dụ: một Agent xử lý yêu cầu khách hàng có thể bao gồm: LLM để phân tích ý định, công cụ tìm kiếm tri thức nội bộ, API gửi phản hồi qua email, và hướng dẫn kiểm tra lỗi hoặc dữ liệu nhạy cảm trước khi phản hồi. 

Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp bắt đầu nhanh chóng mà vẫn đảm bảo kiểm soát và hiệu quả. 

Tìm hiểu thêm về xu hướng và tầm ảnh hưởng của AI Agent:

Multi-agent phối hợp: Tổ chức tự động theo vai trò 

Trong các tác vụ phức tạp như tổng hợp dữ liệu, báo cáo hoặc chăm sóc khách hàng đa kênh, mô hình multi-agent tỏ ra vượt trội. Hệ thống gồm nhiều Agent, mỗi Agent đảm nhiệm một vai trò riêng biệt: 

  • Manager Agent: điều phối tổng thể, phân phối công việc 
  • Worker Agent: thực thi các tác vụ cụ thể như truy xuất dữ liệu, tóm tắt văn bản 

Theo hướng dẫn từ OpenAI, hai mô hình phối hợp chính gồm: 

  • Manager-worker: phù hợp với các quy trình tuyến tính, rõ vai trò 
  • Decentralized handoff: nơi các Agent ngang hàng có thể tự chuyển giao nhiệm vụ cho nhau 

Việc tổ chức rõ ràng giúp tăng tính minh bạch, dễ kiểm tra và giảm rủi ro từ hành vi bất ngờ. 

Guardrails –"Hàng rào kỹ thuật số" cho AI Agent  

AI càng được trao quyền tự động, càng cần có hệ thống kiểm soát chặt chẽ. Đây là khi chúng ta cần áp dụng Guardrails. Theo McKinsey, Guardrails là các chính sách, nguyên tắc kỹ thuật và quy trình kiểm soát được thiết kế để định hướng hành vi của AI. Hoạt động như những "hàng rào kỹ thuật số", giúp AI không vượt khỏi ranh giới cho phép, từ kiểm soát dữ liệu, luồng thông tin cho tới các hành động được phép thực hiện. 

Ảnh minh họa: Ví dụ về Guardrails, OpenAI
Ảnh minh họa: Ví dụ về Guardrails, OpenAI

Các loại Guardrails: 

  • Relevance classifier: kiểm tra đầu vào có đúng ngữ cảnh hay không 
  • Safety classifier: ngăn prompt injection, hành vi nguy hiểm hoặc sai lệch 
  • PII filter: phát hiện và ẩn dữ liệu cá nhân nhạy cảm trong phản hồi 
  • Tool-level safeguards: chỉ cho phép truy cập API có quyền phù hợp, ngăn các thao tác ghi dữ liệu quan trọng nếu chưa được kiểm duyệt 

Các lớp guardrails nên được triển khai theo mô hình phân tầng – từ bộ lọc input, kiểm tra output đến quyền gọi công cụ, nhằm tạo nên môi trường vận hành an toàn. 

Lập kế hoạch can thiệp của con người trong hệ thống AI

Dù tác nhân AI có khả năng xử lý tự động cao, can thiệp của con người vẫn là một hàng rào bắt buộc để đảm bảo tính an toàn và hiệu suất thực tế. Điều này đặc biệt quan trọng trong giai đoạn triển khai, khi hệ thống dễ gặp các tình huống ngoài dự đoán hoặc lỗi lặp lại.

Doanh nghiệp nên thiết lập hai nhóm điều kiện kích hoạt can thiệp:

  • Ngưỡng lỗi vượt quá: Khi tác nhân AI thực hiện sai hoặc không hiểu yêu cầu sau nhiều lần thử. Ví dụ: không xác định đúng ý định người dùng sau 3 lần phản hồi. Hệ thống tự động chuyển giao xử lý sang nhân sự chăm sóc khách hàng để tránh gây khó chịu cho người dùng.
  • Hành động rủi ro cao: Bao gồm các thao tác nhạy cảm, không thể đảo ngược hoặc có rủi ro tài chính – như hoàn tiền lớn, xác nhận thanh toán, hủy đơn hàng. Nên mặc định kích hoạt giám sát hoặc phê duyệt từ con người cho đến khi hệ thống đủ tin cậy

Việc có kế hoạch can thiệp rõ ràng không chỉ bảo vệ người dùng cuối mà còn tạo điều kiện cải tiến tác nhân AI liên tục, thông qua việc học từ các điểm sai sót và phản hồi con người.

Vận hành AI cho doanh nghiệp cần tư duy hệ thống hóa

Prompt chỉ là khởi đầu. Để AI Agent trở thành một phần thực sự hữu ích trong doanh nghiệp, cần tư duy hệ thống hóa: từ kỹ thuật Prompt Engineering, tích hợp hệ thống đến quản lý hành vi và rủi ro. Việc triển khai bài bản không chỉ giúp tăng năng suất mà còn mở ra hướng phát triển sản phẩm và dịch vụ mới dựa trên dữ liệu và tự động hóa. 

Đã đến lúc doanh nghiệp chuyển từ "thử nghiệm AI" sang "vận hành AI có trách nhiệm".
Liên hệ VietData.AI để nhận tư vấn tổ chức quy trình và thiết kế Agent phù hợp theo từng lĩnh vực.

Các bài viết liên quan
VietData AI

11 phút đọc

Nội dung AI được nhiều doanh nghiệp kỳ vọng sẽ tối ưu hoá sự hiện diện của họ trên truyền thông số. Nhưng liệu đây là cơ hội hay “ảo tưởng”?

VietData AI

10 phút đọc

Khám phá cách tích hợp AI vào công việc và biến chúng thành đồng đội hiệu quả. Bài viết này phân tích lợi ích, thách thức và cách làm việc tốt hơn với AI trong doanh nghiệp. Tìm hiểu về AI hỗ trợ công việc, bảo mật dữ liệu và tối ưu năng suất.

VietData AI

7 phút đọc

Trong thời đại chuyển đổi số và công nghệ 4.0, chiếc điện thoại thông minh không chỉ là thiết bị liên lạc mà còn là công cụ hỗ trợ cuộc sống hiện đại. Nhưng liệu bạn đang thực sự “làm chủ” nó, hay chỉ đang “bị chi phối”?